• 了解人工智能和大模型在制造業(yè)中的應(yīng)用前景和趨勢。

• 掌握人工智能和大模型的基本概念、原理和技術(shù)。

• 學(xué)習(xí)人工智能和大模型在制造業(yè)中的應(yīng)用模式和案例，了解不同應(yīng)用場景下的解決方案。

• 掌握人工智能和大模型在制造業(yè)中的應(yīng)用路徑和方法，包括數(shù)據(jù)準備、模型訓(xùn)練、應(yīng)用實施等環(huán)節(jié)。

• 了解人工智能和大模型在制造業(yè)應(yīng)用中的技術(shù)和管理難題，掌握相應(yīng)的解決方案。

• 提升制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化、智能化水平，提高企業(yè)的競爭力和創(chuàng)新能力。

• 人工智能和大模型的基本概念、原理和技術(shù)。

• 人工智能和大模型的發(fā)展歷程和趨勢。

• 人工智能和大模型在制造業(yè)中的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。

  
  

• 智能制造模式：包括智能生產(chǎn)、智能裝備、智能物流等。

• 智能服務(wù)模式：包括智能售后、智能維修、智能預(yù)測等。

• 智能管理模式：包括智能決策、智能供應(yīng)鏈、智能質(zhì)量等。

  
  

• 汽車制造行業(yè)案例：如智能生產(chǎn)線、智能駕駛輔助系統(tǒng)等。

• 電子制造行業(yè)案例：如智能檢測、智能倉儲管理等。

• 機械制造行業(yè)案例：如智能設(shè)計、智能故障診斷等。

  
  

• 數(shù)據(jù)準備：包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注等。

• 模型訓(xùn)練：包括模型選擇、模型訓(xùn)練、模型優(yōu)化等。

• 應(yīng)用實施：包括應(yīng)用場景選擇、應(yīng)用方案設(shè)計、應(yīng)用效果評估等。

  
  

• 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：如數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)噪聲、數(shù)據(jù)不一致等。

• 模型訓(xùn)練問題：如模型過擬合、模型欠擬合、模型收斂慢等。

• 安全隱私問題：如數(shù)據(jù)泄露、模型攻擊、知識產(chǎn)權(quán)保護等。

• 人才短缺問題：如人工智能和大模型專業(yè)人才短缺、人才培養(yǎng)難度大等。

  
  

• 制定數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略：包括目標設(shè)定、路徑規(guī)劃、資源配置等。

• 建立數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型組織架構(gòu)：包括領(lǐng)導(dǎo)機構(gòu)、執(zhí)行機構(gòu)、技術(shù)支持機構(gòu)等。

• 推進數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型項目實施：包括項目立項、項目管理、項目評估等。

• 培養(yǎng)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型人才隊伍：包括人才引進、人才培養(yǎng)、人才激勵等。

  
  

• 回顧課程內(nèi)容，總結(jié)重點和難點。

• 展望人工智能和大模型在制造業(yè)中的應(yīng)用前景和發(fā)展趨勢。

• 鼓勵學(xué)員將所學(xué)知識應(yīng)用到實際工作中，推動制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型

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