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人工智能與安全

主講老師: 趙志強 趙志強

主講師資:趙志強

課時安排: 2天,6小時/天
學(xué)習(xí)費用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 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(dǎo)目的的內(nèi)容,通過大量豐富案例作證,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(xué)得會、用得好。在深度推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化與企業(yè)智能化應(yīng)用的同時,對人工智能技術(shù)應(yīng)用帶來的一系列安全問題有更為全面的認(rèn)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。
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風(fēng)險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2022-11-15 18:57

課程背景:

2017年3月,人工智能首次被寫入《政府工作報告》,同年7月,國務(wù)院頒發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出了“三步走”的戰(zhàn)略目標(biāo),宣布舉全國之力在2030年搶占人工智能全球制高點。今天的中國社會,智能應(yīng)用已經(jīng)隨處可見,我們正處在智能化的社會之中。

當(dāng)今人工智能科學(xué)更準(zhǔn)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(yīng)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(rèn)知智能技術(shù)的初級嘗試應(yīng)用。所以可以斷定,在當(dāng)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(yīng)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(yīng)用的安全性擔(dān)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(dá)(Andrew Ng)和佩德羅·多明戈斯(Pedro Domingos)在內(nèi),又認(rèn)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(dāng)不負(fù)責(zé),當(dāng)今人工智能領(lǐng)域最偉大的人物之一吳恩達(dá)亦表示,這種焦慮就像是擔(dān)憂“火星上的人口過剩”,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(dǎo)目的的內(nèi)容,通過大量豐富案例作證,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(xué)得會、用得好。在深度推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化與企業(yè)智能化應(yīng)用的同時,對人工智能技術(shù)應(yīng)用帶來的一系列安全問題有更為全面的認(rèn)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。

 

課程收益:

● 厘清大數(shù)據(jù)、人工智能體系中的關(guān)鍵問題;

● 熟悉人工智能行為體的分類及對應(yīng)安全問題;

● 了解世界各國人工智能發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃與安全倫理準(zhǔn)則;

● 熟悉社會常見的人工智能應(yīng)用,強化對智能的認(rèn)知;

● 熟悉掌握新興技術(shù)成熟度曲線,把握未來技術(shù)發(fā)展趨勢;

● 了解人工智能主要流派與基本原理、主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;

● 熟悉人工智能安體系與架構(gòu)及通用人工智能的發(fā)展趨勢。

 

課程時間:2天,6小時/天

課程對象:

● 創(chuàng)業(yè)者、企業(yè)負(fù)責(zé)人、企業(yè)創(chuàng)始團(tuán)隊、董事會成員

● 企業(yè)高級管理人員,總經(jīng)理、總工程師、副總經(jīng)理等;

● 渴望掌握新興技術(shù)價值落地的企業(yè)中層以上管理人員及工程師;

● 高校MBA、EMBA、DBA專業(yè)研究生;

● 地方政府中、高級管理干部及相關(guān)領(lǐng)域公務(wù)員;

● 國家“十四五”規(guī)劃中智能制造及戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)中相關(guān)人士。

課程方式:理論+案例+實操+演練

課程風(fēng)格:

源于實戰(zhàn):以客戶需求驅(qū)動的咨詢引導(dǎo)型培訓(xùn),以最前沿科技和典型案例演練啟迪學(xué)員;

邏輯性強:理論、實踐、研究成果高度結(jié)合,用通俗易懂的語言使各類學(xué)員聽懂并掌握;

深入淺出:現(xiàn)場教學(xué)既幽默風(fēng)趣又富有哲理,結(jié)合研究成果和實踐經(jīng)驗進(jìn)行現(xiàn)身說法;

價值度高:課程內(nèi)容經(jīng)過市場實戰(zhàn)打磨,是學(xué)員由外行變成內(nèi)行的知識利器;

方法論新:經(jīng)過專門面向非專業(yè)人士設(shè)計,專業(yè)知識+刻意練習(xí)+行動學(xué)習(xí)+問題改善工作坊,對不同學(xué)員的訴求一律耐心互動,并能夠為大客戶實現(xiàn)授課與顧問、工程服務(wù)相結(jié)合。


課程大綱

導(dǎo)入1:現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時代,現(xiàn)在是人工智能時代

案例:“我的一天”

研討:(GP-分組對抗記分點)感受智能化,分組討論描述“你的一天”,并指出哪些應(yīng)用或名詞是和人工智能緊密相關(guān)?(除老師事先講過的,答對一條記1分)

導(dǎo)入2:“人工智能威脅論”

案例:人工智能的技術(shù)發(fā)展,對人類來說到底是生存還是毀滅?

研討:(GP-分組對抗記分點)分組匯總每位同學(xué)的觀點,提交給老師。

備注:GP-為短時時間討論,一般不超過5分鐘,LGP為長時間討論,一般在5-20分鐘;GP活動由老師根據(jù)現(xiàn)場情況發(fā)起或不發(fā)起,非固定活動。下同。

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(guān)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(shè)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(guān)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(dá)特茅斯會議與“人工智能”

二、人工智能的三次浪潮

1. 第一次人工智能浪潮: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(xué)習(xí)

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(rèn)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(xué)科領(lǐng)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:中國某頂尖大學(xué)人工智能研究院體系及研究領(lǐng)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(yīng)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(xué)習(xí)開源框架與特點

 

第四講:常見深度學(xué)習(xí)模型與應(yīng)用

一、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模型與應(yīng)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(yīng)用

二、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)模型與應(yīng)用

1. DNN模型

2. DNN應(yīng)用場景:搜索排序、推薦排序

三、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型與應(yīng)用

1. CNN模型

2. CNN應(yīng)用場景:圖像識別、視頻分析

四、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)模型與應(yīng)用

1. RNN模型

2. RNN應(yīng)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(yīng)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(guān)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(yīng)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(wù)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(lǐng)域的應(yīng)用

 

第六講:人工智能與安全哲學(xué)

一、安全

1. 人類社會對安全的認(rèn)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(xué)命題

1. 技術(shù)革命視角下的人類四次紀(jì)元

2. 第四次紀(jì)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(xué)命題

小組研討:(LGP)基于哲學(xué)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(yīng)用領(lǐng)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(yīng)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(luò)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?dāng)?shù)據(jù)隱私市場

案例分析3:網(wǎng)上熱傳的幾家著名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(lǐng)域人工智能診斷技術(shù)應(yīng)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(xué)員企業(yè)的情景,研討應(yīng)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(dāng)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(yù)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(yīng)該賦予“人權(quán)”?

2. 通過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(zé)任問題

案例分析:幾起自動駕駛案件的責(zé)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(guān)鍵詞。

三、人工智能倫理準(zhǔn)則

1. 世界各國關(guān)于人工智能技術(shù)發(fā)展的倫理準(zhǔn)則

2. 人工智能技術(shù)倫理準(zhǔn)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

結(jié)束語:人工智能安全的未來展望!

 
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