《中臺實踐》 ——段方大數(shù)據(jù)總設計師教授 北京大學博士后1 概述1.1 中臺概念的引出1.1.1 企業(yè)數(shù)字化轉型的大背景1.1.2 從美軍說起海灣戰(zhàn)爭的理念創(chuàng)新從呼叫炮火到呼叫支援強大的資源整合、支援能力1.1.3 數(shù)據(jù)中臺的定義定義數(shù)據(jù)業(yè)務化1.1.4 中臺的延伸業(yè)務中臺 智慧中臺 技術中臺1.2 為什么是“ 中臺 ”1.2.1 從 IT 到 DT 的大背景1.2.2 大中臺、小前臺1.2.3 前提：大數(shù)據(jù)后臺1.3 數(shù)據(jù)中臺建設現(xiàn)狀1.3.1 阿里巴巴為何引出 “數(shù)據(jù)中臺”1.3.2 中國移動的數(shù)據(jù)中臺背景1.3.3 理念從模糊到逐漸清晰1.4 大數(shù)據(jù)的資產(chǎn)如何盤活？1.4.1 大數(shù)據(jù)成

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《自然語言處理實戰(zhàn)》——段方大數(shù)據(jù)（分析） 總設計師教授 北京大學博士后1 自然語言處理概述1.1 什么是自然語言處理（NLP）1.2 NLP 的發(fā)展歷史1.2.1 1956 年以前的萌芽期1.2.2 19571970 年的快速發(fā)展期1.2.3 19711993 年的低谷期1.2.4 1994 年至今的復蘇其1.3 NLP 發(fā)展的原因1.3.1 互聯(lián)網(wǎng)提供了大量的語料庫1.3.2 深度學習算法提升了精度1.3.3 場景更加豐富1.4 NLP 的價值1.4.1 語言是信息的載體1.4.2 構建人機自然交互接口1.4.3 語言翻譯、信息檢索等價值凸顯1.4.4 市場規(guī)模巨大1.5 自然語言處理

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《5G+智能制造》提綱段方中國移動資深專家教授 北京郵電大學博士 北京大學博士后1 概述1.1 從工業(yè) 4.0 說起1.1.1 美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)計劃1.1.2 德國工業(yè) 4.01.1.3 制造業(yè)的數(shù)據(jù)賦能1.1.4 美軍帶來的反思——拼數(shù)量or 拼智能1.2 如何從制造大國到制造強國的邁進1.2.1 中國制造業(yè)現(xiàn)狀概覽1.2.2 美國、德國制造業(yè)對比1.2.3 如何鍛造“制造強國 ”1.2.4 制造業(yè)皇冠——飛機發(fā)動機的故事1.3 中國制造 2025 的技術基礎1.3.1 美國在貿(mào)易戰(zhàn)中的“按圖索驥 ”1.3.2 制造業(yè)升級的必然性！1.3.3 制造業(yè)升級的途徑1.

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《深度學習算法原理及應用》——段方大數(shù)據(jù)（AI）總設計師教授 北京大學博士后1 背景1.1 從 AlphaGo 說起1.1.1 AlphaGo 的效果1.1.2 AlphaGo 的原理1.2 機器學習基礎1.2.1 機器學習的歷史1.2.2 機器學習概念1.2.3 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘1.3 深度學習基礎1.3.1 深度學習的概念和特點1.3.2 深度學習的意義1.3.3 深度學習的應用領域1.4 應用與技術的平衡1.4.1 數(shù)據(jù)驅動還是應用驅動 ？1.4.2 應用價值的顯現(xiàn)化1.4.3 對內(nèi)服務和對外服務1.5 GPU 的引出1.5.1 計算的硬件基礎1.5.2 與 CPU 的對比1.

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《數(shù)據(jù)分析及其在制造業(yè)應用》——段方教授 北京大學博士后某世界 500 強企業(yè)大數(shù)據(jù)總設計師1 概述1.1 從泰勒經(jīng)濟學說起1.1.1 科學管理之父1.1.2 量化管理的發(fā)端1.1.3 量化管理的價值和意義1.2 數(shù)據(jù)分析基礎——統(tǒng)計學1.2.1 統(tǒng)計學的歷史1.2.2 統(tǒng)計學的價值1.2.3 聚焦統(tǒng)計學1.3 統(tǒng)計學的價值1.3.1 收集數(shù)據(jù)1.3.2 找出數(shù)理規(guī)律1.3.3 從“拍腦袋 “到 ”拍數(shù)據(jù)“1.3.4 奠定數(shù)據(jù)分析的基礎技術1.4 制造業(yè)的統(tǒng)計學應用1.4.1 數(shù)據(jù)滲透到企業(yè)的每個“ 毛孔”1.4.2 大數(shù)據(jù)改變的思維模式大數(shù)據(jù)的基本概念用數(shù)據(jù)去“洞察”企業(yè)的每寸肌膚

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