AI賦能知識管理

AI賦能知識管理(方老師)課程介紹：

課程目標：
1.知識掌握目標
    確保學員全面理解 AI 基礎技術架構，涵蓋機器學習、深度學習以及自然語言處理等關鍵領域的核心概念與技術原理。使學員深入了解 AI 在知識管理各個環節（獲取、存儲、檢索、創新等）的應用邏輯，以及AI工具在制造業等行業的應用。幫助學員熟悉常用AI工具的功能特性、應用場景及操作方法。
2.技能培養目標
    培養學員運用 AI 技術進行知識獲取的能力，能夠從多元數據中精準提取有價值知識元素。提升學員利用 AI 優化知識存儲與組織的技能，構建高效知識體系，實現快速檢索與靈活調用。鍛煉學員借助 AI 構建個性化知識推薦系統的能力，為不同用戶提供適配的知識服務。
3.素養提升目標
    培養學員對 AI 技術與知識管理融合的敏銳洞察力，能夠主動關注行業前沿動態，不斷探索新技術應用于知識管理的創新模式。增強學員在知識管理中合理運用 AI 技術的倫理意識，確保數據安全與知識合規使用。

參訓對象：
企業知識管理相關崗位從業者：包括知識管理專員、信息資源主管等，他們日常負責企業知識資產的收集、整理與運用，需要借助 AI 技術優化工作流程，提升知識管理效能。
數據分析與 AI 技術愛好者：對 AI 技術充滿熱情，期望將其應用于知識管理領域，拓寬職業發展路徑，增強自身在數字化時代職場競爭力的人員。
企業中高層管理者：需要洞察 AI 驅動下知識管理變革趨勢，以便制定企業戰略決策，推動組織內部知識創新與高效利用，提升企業整體競爭力的管理層人員。

授課形式：
知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調學員參與。

課程大綱：

一、課程導入
1.課程背景與目標
闡述知識管理在當今信息爆炸時代的重要性。
介紹 AI 技術如何為知識管理帶來變革與創新，明確課程學習目標，幫助學員掌握 AI 賦能知識管理的核心技能與方法。
2.課程內容概述
對整個課程框架進行簡要介紹，讓學員了解課程涵蓋 AI 基礎技術架構、AI 在知識管理中的應用場景以及常見AI工具的詳細介紹與實踐應用等內容。

二、AI 基礎技術架構
1.機器學習基礎
介紹機器學習的概念、分類（監督學習、無監督學習、半監督學習等）。
講解常見的機器學習算法，如決策樹、神經網絡、支持向量機等，通過案例分析讓學員理解算法原理及應用場景。
2.深度學習架構
深入剖析深度學習的神經網絡結構，包括多層感知機（MLP）、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM、GRU 等）。
介紹深度學習框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，讓學員了解框架的基本使用方法和優勢。
3.自然語言處理（NLP）技術基礎
講解 NLP 的主要任務，如文本分類、情感分析、機器翻譯、問答系統等。
介紹 NLP 中的關鍵技術，如詞向量模型（Word2Vec、GloVe 等）、語言模型（BERT、GPT 等），分析其在知識管理中的潛在應用。

三、AI 在知識管理中的應用
1.知識獲取
講解如何利用 AI 技術自動從海量文本、圖像、音頻等數據中提取有價值的知識，如通過 OCR 技術識別文檔文字、利用語音識別技術將音頻轉化為文本進行知識挖掘。
介紹基于機器學習和 NLP 的信息抽取技術，如何從非結構化數據中抽取實體、關系和事件等知識元素。2.知識檢索與推薦
講解基于 AI 的知識檢索技術，如向量空間模型、語義檢索等，如何提高檢索的準確性和效率。
介紹個性化知識推薦系統，利用協同過濾、內容推薦等算法為用戶提供個性化的知識推薦服務，滿足不同用戶的知識需求。
3.知識創新與決策支持
分析 AI 如何通過知識推理、數據挖掘等技術發現新知識、新規律，為企業創新提供支持。
介紹 AI 在決策支持中的應用，如通過數據分析和預測模型為管理者提供決策依據，輔助企業做出更明智的決策。

四、常見AI工具介紹及應用
1.常見AI工具的概述
介紹常用AI工具比如Deepseek的背景、特點和優勢，在多個領域具有廣泛應用。講解常用AI工具的基本功能和使用界面，讓學員對其有初步認識。
2.AI工具在制造業等領域的應用案例分析
探討常見AI工具在不同行業（如制造型企業、金融、醫療、教育等）中的應用模式和效果。

證書：
如需頒發上海市人工智能技術協會認可證書，需單獨支付證書費用200元/張。

講師介紹：方老師
 ◇ 上海市人工智能技術協會特聘講師
 ◇ 上海人工智能研究院專家/顧問
 ◇ 國際標準IEEE P2807.13《知識圖譜與大規模預訓練模型融合框架》牽頭專家
 ◇ 國際標準IEEE P2807.12《基于知識圖譜的知識服務技術要求》牽頭專家
 ◇ 中國信通院《基于大模型的科研文獻助手技術要求》牽頭專家
人工智能專家，在AI基礎技術預研、產品開發和生態建設方面有豐富經驗；牽頭參與2項科技部國家重點研發計劃“戰略性科技創新合作”AI課題項目；牽頭與參與的省部級項目7項；參加超過20項國際國內AI標準制定并擔任重要角色。正在研發的圍繞AIGC的產品包括與國內頭部礦山安全公司合作的安全生產大模型，與國內頭部基礎設施央企合作的工程文檔評審領域大模型。

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