【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