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百戰歸來,清大EMBA再啟程

游戲規則改變--當制藥業邁入AI時代后

數字智能 247
王明哲

王明哲 工業數智化實戰專家、AI專家

常駐地:呼和浩特
邀請老師:13439064501 陳助理
主講課程:《數字化的頂層思維和智能化的底層原理》《AI如何幫你的工廠變聰明》《數智化時代的質量提升實戰》 《供應鏈數智化實戰》《數字化轉型與智能制造》 《“游戲規則改變”制藥領域數智化實戰》

主講:王明哲

【課程背景】

阿爾法狗有個親弟弟“AlphaFlod”自其出現至今已經引發了超千億級別的經濟交割,《nature》對其的評價是“It will change everything”,即作為人工智能目前最尖端的應用的AlphaFold,將會徹底改變制藥行業的游戲規則。

如何具象且清晰的理解人工智能這一概念?

AlphaFold背后的AI底層原理是什么?

AlphaFold為何能夠徹底改變制藥領域的游戲規則?

從AlphaFold誕生至今,AI制藥領域經歷過了哪些發展階段?

國內外AI制藥的版圖如何?

結合數字化轉型的大趨勢來看,傳統制藥企業的出路在哪?

所有問題的答案將在課上揭曉!

【課程收益】

? 理解人工智能的2大底層原理和5大底層套路

? 理解AlphaFold為何能夠改變制藥領域游戲規則

? 了解國內外AI制藥版圖

? 掌握1套思維框架,將所有數字化轉型技術串聯起來

? 展望數字化轉型趨勢下,傳統藥企的未來出路

【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。

【課程對象】制藥領域中高層管理者。

【課程時間】0.5天(6小時/天)

【課程大綱】

一、智能化的底層原理

1、人工智能的2大底層原理

? 邏輯固化:師傅“教”徒弟

? 知識抽取:師傅“帶”徒弟

案例:預測男生是否會受女生歡迎

2、人工智能的6大底層套路

? X-Ypairs:知識抽取

? Y→X:生成萬物

? X1-X2 pairs:推薦匹配

? X only:聚類算法

? Y only:超越人類

? Dot & Line:知識圖譜

? 人工智能發展的終點

案例:百度智能客服,谷歌藥物預測系統,淘寶推薦系統,清華數字虛擬人,谷歌核聚變控制系統,美軍自動駕駛戰機

3、人工智能的6步落地法

? 價值驅動or 數據驅動

? 機器學習≠ 江湖算命

? 數據模型VS 機理模型

? 大數據  ∪ 深度學習

? 行業專家||  客觀事實

? 行政可行≈  最大門檻

案例:產線良品率提升,大型工程機械故障預測,工業智能無損檢測,自動駕駛系統,AI量化交易-年化收益率1000%

二、AI制藥大揭秘

1、 AlphaFold揭秘

? X-Ypairs套路在AlphaFold中的應用

? AlphaFold具體能做什么

? AlphaFold證明了什么可能性

? 核心規則改變:從“試錯”到“試對”

? AlphaFold的限制條件是什么?

2、AI制藥發展階段回顧

? AI制藥的起源

? 資本狂歡階段

? 擠泡沫的冷靜期

? 后續是否還會再次循環?

3、AI制藥版圖揭秘

? 國外AI制藥版圖揭秘

? 國外AI制藥版圖揭秘

? 深扒明星企業的底細--誰在裸泳

? AI制藥公司未來走向展望

三、數字化的頂層思維

1、數字化概念導入

? 從十四五規劃看數字經濟

? 數字經濟的核心:數字化轉型和數據要素

? 數字化轉型:數字化是業務和IT的深入融合

概念導入小互動:如果你在跟心儀的女神約會…

2、數字化頂層思維框架

? 精益思維:梳理業務,發現數字化入手點

? 編程思維:掌握計算機的語言,提升數字化項目成功率

? 數據思維:讓數據產生價值,展望數字化轉型的終局

案例:精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發病史”,從“月暈”中掌握數據思維。

小互動:在指路問路中掌握編程思維

3、我們應該關注哪些數字化技術

? 基礎設施:解除計算機的能力封印

? 數據應用:搬金磚VS挖金礦

案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿公司營收預測

4、數字化轉型有哪三個必經階段

? Digitization:無紙化

? Digitalization:高效化

? Digital transformation:無人化

? 每個階段的關鍵技術以及數字化的決勝技術

案例:人員績效智能評估系統

5、數字化轉型的兩大核心半場

? 信息化:固化流程/信息流轉/數據積累

? 人工智能:找準價值“點”/匹配“針”對性技術

案例:從頂尖運動員看企業數字化轉型之路

四、傳統藥企路在何方

1、AI制藥會如何重塑未來格局

? 制藥領域競爭格局短期(五年內)展望

? 制藥領域競爭格局中期(十年后)展望

? 制藥領域發展終局展望

2、傳統藥企的競爭優勢

? 政策優勢

? 渠道優勢

? 數據優勢

? 業務理解優勢

3、給傳統藥企的忠告和建議

? 數智化轉型為何勢在必行

? 轉型成敗不在技術而在核心流程/機構重塑

? 轉型關鍵在于培養既懂業務又懂AI的交叉人才

? 數智化轉型的關鍵資源是什么

數智化轉型的成功模板是什么

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