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人工智能安全培訓

來源:教育聯(lián)展網(wǎng)    編輯:佚名    發(fā)布時間:2023-04-15

導語概要

當今人工智能科學更準確的是指數(shù)據(jù)智能,在大數(shù)據(jù)時代人工智能技術(shù)應用得到了非速發(fā)展,無論是計算智能,還是感知智能,都已為產(chǎn)業(yè)界各類創(chuàng)新提供主要技術(shù)支撐,甚至出現(xiàn)認知智能技術(shù)的初級嘗試應用。所以可以斷定,在當今的中國產(chǎn)業(yè)界,不了解大數(shù)據(jù)與人工智能的科技應用,大概率會在競爭中處于劣勢。

當今人工智能科學更準確的是指數(shù)據(jù)智能,在大數(shù)據(jù)時代人工智能技術(shù)應用得到了非速發(fā)展,無論是計算智能,還是感知智能,都已為產(chǎn)業(yè)界各類創(chuàng)新提供主要技術(shù)支撐,甚至出現(xiàn)認知智能技術(shù)的初級嘗試應用。所以可以斷定,在當今的中國產(chǎn)業(yè)界,不了解大數(shù)據(jù)與人工智能的科技應用,大概率會在競爭中處于劣勢。

但是,我們也常常聽身邊的企業(yè)家員表示出對智能類應用的安全性擔憂,比較有代表性的埃隆·馬斯克(Elon Musk)、史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)和比爾·蓋茨(Bill Gates)都忌憚人工智能(以下簡稱“AI”),并憂心忡忡地表示在不久的將來,AI會對人類的生存構(gòu)成威脅。埃隆·馬斯克曾宣稱人工智能是人類文明持續(xù)存在所面臨的重大危機。而為什么另一個同樣杰出的群體,包括馬克·扎克伯格(Mark

Zuckerberg)、吳恩達(Andrew Ng)和佩德羅·多明戈斯(Pedro Domingos)在內(nèi),又認為“人工智能威脅論”給的理由太過牽強,幾乎不攻自破。扎克伯格甚至稱那些鼓吹末日將至的人相當不負責,當今人工智能領域**偉大的人物之一吳恩達亦表示,這種焦慮就像是擔憂“火星上的人口過?!?,完全沒有必要……

本課程開課的主要目的是面向非專業(yè)人士,尤其是產(chǎn)業(yè)界,從人工智能產(chǎn)生的背景、基本原理、技術(shù)體系入手,摒棄社會上流行的各類帶有商業(yè)引導目的的內(nèi)容,**大量豐富案例作證,系統(tǒng)性講授人工智能及人工智能安全問題,對非專業(yè)技術(shù)人員,能夠聽得明、學得會、用得好。在深度推進產(chǎn)業(yè)智能化與企業(yè)智能化應用的同時,對人工智能技術(shù)應用帶來的一系列安全問題有更為全面的認知與理解。本課程作為提升企業(yè)家數(shù)字化生存能力素質(zhì)的重要組成部分。

AI人工智能內(nèi)訓課程推薦

人工智能創(chuàng)新路線圖:產(chǎn)業(yè)賦能與商業(yè)落地策略
課程簡介:人工智能的快 速發(fā)展將整個社會帶入了一個智能化、自動化的新時代,所有日常生活中使用的產(chǎn)品,從設計、生產(chǎn)、運輸、營銷到應用等各個領域都或多或少地存在著人工智能的痕跡。但是,人們在享受人工智能帶來的便捷生活的同時卻缺少對其全面而深入的認識。人工智能這一前沿學科所帶來的改變無處不在,熟知它可以使我們更好地了解經(jīng)濟社會的發(fā)展趨勢,把握未來更多的發(fā)展機會。
第四次革命:人工智能重塑未來商業(yè)
課程簡介:人工智能成為下一個風口已經(jīng)成為全球IT產(chǎn)業(yè)界的共識。《失控》和《必然》的作者凱文.凱利就明確說:“如果你問我未來20年蕞重要的技術(shù)是什么?毫無疑問,我會告訴你是人工智能”。麥肯錫調(diào)研顯示普通人45%的日?;顒涌捎卯斍凹夹g(shù)自動化。不僅是簡 單重復勞動,很多復雜的專業(yè)性工作也會被機器替代?!犊茖W》雜志預測,截至2045年,人工智能將會顛覆全球就業(yè)率,平均會有50%的勞動人口因機器人等人工智能技術(shù)發(fā)展丟掉工作。
ChatGPT行業(yè)實踐以及商業(yè)變現(xiàn)途徑
課程簡介:2023年,以ChatGPT為代表的接近人類水平的對話機器人,AIGC不斷刷爆網(wǎng)絡,其強大的內(nèi)容生成能力給人們帶來了巨大的震撼。學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界也都形成共識:AIGC絕非曇花一現(xiàn),其底層技術(shù)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)已經(jīng)形成了新的格局。就內(nèi)容生產(chǎn)而言,AIGC作為新的生產(chǎn)力引擎,讓我們從過去的PGC、UGC,已經(jīng)不可避免地進入AIGC時代。AIGC代表著AI技術(shù)從感知、理解世界到生成、創(chuàng)造世界的躍遷,正推動人工智能迎來下一個時代。

AI人工智能培訓課程介紹

課程時間

本課程為企業(yè)內(nèi)訓,課程時長為1-2天,可根據(jù)企業(yè)需要調(diào)整相應的培訓時間。

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課程對象

企業(yè)負責人、管理層,業(yè)務骨干,技術(shù)人員,創(chuàng)業(yè)群體及對人工智能感興趣的學員。

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課程特色

方法工具講授與案例分析相結(jié)合,緊密聯(lián)系企業(yè)的實際,具有實戰(zhàn)性、可操作性。

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培訓方式

主題講授+案例分析+互動問答+視頻欣賞+情景模擬+小隊討論+模擬訓練

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AI人工智能培訓內(nèi)容

第 一 講:大數(shù)據(jù)時代特征與人工智能國家戰(zhàn)略

一、從互聯(lián)網(wǎng)到大數(shù)據(jù)時代的演變過程

1. 從互聯(lián)網(wǎng)、Web2.0、移動互聯(lián)網(wǎng)看人類在線化過程

2. 人類在線化過程與行為數(shù)據(jù)的關系

案例分析:以商業(yè)購物場景為例,分析人類活動的在線變化及其產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)

小組研討:(GP)分組設計其他場景,延伸到物聯(lián)傳感網(wǎng),并總結(jié),老師點評并打分

3. 大數(shù)據(jù)的來源與全球數(shù)增長情況分析

4. 數(shù)據(jù)計量單位的換算

5. 5G的戰(zhàn)略地位與價值

6. 大數(shù)據(jù)的兩個重要特征

7. 大數(shù)據(jù)價值的現(xiàn)狀

二、國際與中國人工智能發(fā)展

1. 中國:人工智能的國家戰(zhàn)略與“智能+”

2. 世界各國人工智能發(fā)展對比分析

3. 解讀“十四五”規(guī)劃給我們的啟示

小組研討:(LGP)找出所在行業(yè)的有關人工智能方面的國家或地方政策規(guī)劃,分析原因與

機會

第二講:人工智能發(fā)展史

一、人工智能的起源

1. 人工智能產(chǎn)生的背景

2. 圖靈與圖靈測試

3. 達特茅斯會議與“人工智能”

二、人工智能的三次浪潮

1. **次人工智能浪潮:推理與探索

案例分析:計算機在使用“推理和探索”的興起與沒落

2. 第二次人工智能浪潮:知識工程

案例分析:專家系統(tǒng)的窘境與問題

3. 我們正在第三次人工智能浪尖上:大數(shù)據(jù)與深度學習

案例分析:人工智能發(fā)展歷程中的里程碑事件

第三講:人工智能原理

一、人工智能定義與分類

1. 人工智能的定義與正確理解

2. 計算智能、感知智能與認知智能

3. 人工智能的幾大門派其及技術(shù)發(fā)展方向

二、人工智能人才與知識體系

1. 學科領域交叉與滲透下的人工智能創(chuàng)新協(xié)同

2. 世界及中國人工智能類人才培養(yǎng)現(xiàn)狀

案例分析:中國某*大學人工智能研究院體系及研究領域

3. 把握與跟蹤人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢的方法

案例分析:深度分析Gartner曲線

實操演練:(LGP)依據(jù)現(xiàn)場給出的某人工智能應用,依據(jù)Gartner曲線分析其技術(shù)發(fā)展規(guī)律

與特點

三、數(shù)據(jù)智能平臺技術(shù)體系

1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺架構(gòu)

2. 人工智能技術(shù)平臺架構(gòu)

3. 通用深度學習開源框架與特點

第四講:常見深度學習模型與應用

一、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模型與應用

1. 常見傳統(tǒng)數(shù)據(jù)算法與模型

2. 常見傳統(tǒng)數(shù)據(jù)算法的應用

二、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)模型與應用

1. DNN模型

2. DNN應用場景:搜索排序、推薦排序

三、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)模型與應用

1. CNN模型

2. CNN應用場景:圖像識別、視頻分析

四、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)模型與應用

1. RNN模型

2. RNN應用場景:語音識別、自然語言處理

案例分析:人機智力大戰(zhàn)的巔峰——阿爾法狗

第五講:機器人技術(shù)及其應用原理(選講課程)

一、機器人概述

1. “robot”一詞的來源

2. 機器人定義與相關概念

3. 機器人發(fā)展歷程

4. 機器人分類

二、機器人基本原理及應用

1. 機器人控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

2. 工業(yè)機器人

3. 農(nóng)業(yè)機器人

4. 醫(yī)療機器人

5. 服務機器人

6. 特種機器人

案例分析:機器人在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等領域的應用

第六講:人工智能與安全哲學

一、安全

1. 人類社會對安全的認知與理解

2. 人工智能安全、人工智能與安全

二、通用人工智能安全的哲學命題

1. 技術(shù)革命視角下的人類四次紀元

2. 第四次紀元的不可控因素

3. 人工智能的安全命題

4.通用人工智能的三個哲學命題

小組研討:(LGP)基于哲學上的命題,分組討論形成各自主張。

第七講:人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)與安全

一、人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)

1. 人工智能應用領域

2. AI芯片與視覺傳感器

3. AI通用技術(shù)

案例分析:主流機器視覺、語音識別、自然語言、知識圖譜應用的市場與趨勢

二、狹義人工智能安全

1. 人工智能的安全體系

2. 人工智能的安全倫理概要

3. 人工智能安全對社會的沖擊

4. 人工智能安全VS網(wǎng)絡安全VS信息安全

案例分析1:全球首例自動駕駛車輛撞死行人的案件

案例分析2:《2020年度全球十大人工智能治理事件》

第八講:人工智能內(nèi)生安全

一、數(shù)據(jù)安全

1. 數(shù)據(jù)投毒與反制

2. 對抗樣本攻擊與反制措施

3. 數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)安全之間的管理問題

4. 對產(chǎn)業(yè)界及管理者的啟示

案例分析1:深網(wǎng)視界曝出數(shù)據(jù)泄露事件

案例分析2:地下產(chǎn)業(yè)鏈之數(shù)據(jù)隱私市場

案例分析3:網(wǎng)上熱傳的幾家*科技公司的安全事件解讀

二、算法與模式安全

1. 算法的可解釋性與安全

2. 模型存儲與管理的安全問題

3. 開源模型的安全問題

4. 對產(chǎn)業(yè)界及管理者的啟示

案例分析1:一支激光筆是如何打敗了自動駕駛?

案例分析2:醫(yī)療領域人工智能診斷技術(shù)應用的尷尬

三、框架與運行安全

1. 架框安全問題

2. 主觀與客觀原因上的運行安全與保障問題

3. 對產(chǎn)業(yè)界及管理者的啟示

案例分析:幾起自動駕駛車禍背后的安全分析

小組研討:(LGP)結(jié)合分組學員企業(yè)的情景,研討應用人工智能內(nèi)生安全的思路。

第九講:人工智能衍生安全與倫理

一、人工智能衍生安全

1. 智能系統(tǒng)失誤引發(fā)的安全事故

案例分析1:當自動駕駛、智能機器人、智能音箱、醫(yī)療機器人失效后……

案例分析2:聊天機器人的偏激言論引發(fā)的群體影響

2. 人工智能行為體失控要素分析

案例分析:“機器人三定律”

3. 國際上預防人工智能技術(shù)失控的舉措

二、人工智能倫理

1. 人工智能體是否應該賦予“人權(quán)”?

2. **使用人工智能的人權(quán)侵犯問題

3. 人工智能是否能成為倫理主體

4. 人工智能的倫理責任問題

案例分析:幾起自動駕駛案件的責任追究

小組研討:(GP)現(xiàn)實生活或科幻電影中的“智能人”,及其引發(fā)倫理的故事關鍵詞。

三、人工智能倫理準則

1. 世界各國關于人工智能技術(shù)發(fā)展的倫理準則

2. 人工智能技術(shù)倫理準則的共識性與爭議性

3. 我國專門提出人工智能倫理與法律的“三步走”規(guī)劃

案例分析:解讀《2020年度全球十大人工智能治理事件》的處理結(jié)果


定制企業(yè)培訓方案
  • 大數(shù)據(jù)與人工智能實戰(zhàn)講師-周紅偉

    前商才數(shù)字CTO,前馬上消費金融風控負責人,前富民銀行數(shù)據(jù)科學家,前豬八戒大數(shù)據(jù)科學家,重慶市大數(shù)據(jù)科學家,深度學習與人工智能科學家,法國科學院數(shù)據(jù)算法博士。周老師畢業(yè)于法國科學院LAAS實驗室,榮獲多項人工智能算法國際發(fā)明專利...

  • 人工智能導師-張軍平

    復旦大學教授,博士生導師,中國計算機協(xié)會人工智能專委會委員,中國人工智能協(xié)會機器學習專委會委員。主要研究方向是人工智能、機器學習、圖像處理、生物認證及智能交通,曾發(fā)表80余篇高質(zhì)量論文...

  • 新技術(shù)、新趨勢咨詢師-鄧小龍

    北京郵電大學副教授,碩士生導師,北郵教育部可信分布式計算重點實驗室核心成員,中國網(wǎng)絡空間安全協(xié)會青年專 家,目前從事人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等內(nèi)容方面的研究和課程講授,參與和主持多個國家科技支撐計劃、863、973、國家自然科學基金項目并在其中發(fā)揮重要作用...

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