【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