【課程特色】夠專業，內容前沿且正確；講俗話，將復雜技術具象清晰有趣化；重互動，巧妙設計提升參與感；能落地，反復驗證的方法及真實案例。
【課程時間】1-2天（6小時/天）
【課程大綱】
一、AI的底層原理
1、人工智能的2大特點
? 數據驅動-數據越大效果越好
? 勤能補拙-AI其實不“聰明”
2、人工智能的2大底層套路
? 邏輯固化：師傅“教”徒弟
? 知識抽取：師傅“帶”徒弟
3、人工智能的核心原理
? 工人（擬合模型）負責預測
? 質檢（損失函數）負責挑錯誤
? 車間主任（梯度下降）負責糾正
? AI的本質：把學習知識的過程轉化為一系列計算
案例：預測男生是否會受女生歡迎
二、人工智能的核心趨勢
1、趨勢一：大模型有大力量
? 大模型&大數據 VS 小模型VS高質量數據
? 大模型可能導致通用人工智能出現
? 大模型的落地應用及前景
案例：AI智慧城市管理、AI可能會讓人永生、百度自動駕駛
2、趨勢二：生成模型以假亂真
? 什么是生成模型
? 生成模型能夠生成什么內容
? 生成模型的落地應用
案例：生成李小龍視頻、AI作曲欣賞、AI作畫奪冠、一鍵生成一個世界，一鍵生成專屬女友，明知是假但仍無法分辨的數字虛擬人
3、趨勢三：強化學習超越人類
? 阿爾法狗的核心原理
? 強化學習的核心潛力
案例：AI學會捉迷藏，AI用于工業生產現場，AI實現可控核聚變，AI用于復雜游戲博弈，AI用于戰爭
4、AI會如何影響我們
? 絕大部分的工作會被替代
? 只有兩類人會留下：做決策&有想法
? 應對辦法：回歸人“本身”的價值
? 沒有工作的人會做什么：“愛”干嘛干嘛
? AI會毀滅人類嗎
案例：18年圖靈獎得主案例，智能化終局解讀，元宇宙加持下的后AI時代
三、三大趨勢對軌交領域的影響
1、工業領域整體案例盤點
? 銷量預測
? 產品質量檢測
? 耗品壽命預測
? 設備預測性維護
? 場地巡檢
? 智能排產及調度
? 工藝參與自動優化
案例：某著名汽車品牌銷量預測，焊接故障檢測，刀具壽命預測，大型設備故障預測，電力行業巡檢，百度AI物流調度最優化案例，某污水處理廠工藝優化
2、軌道交通領域案例及展望
? 軌道交通領域AI落地案例盤點
? 大數據&大模型對軌道交通的影響
? 生成模型對軌道交通的影響
? 強化學習對軌道交通的影響
案例：上海地鐵龍陽路基地智能運維案例，上海地鐵10號線全自動線路先例等
