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人工智能通識課程

【課程背景】
在當下的人工智能（AI）時代，石油行業(yè)的諸多業(yè)務也急需，基于AI為日常業(yè)務添加新引擎，例如石油相關設備的無損檢測、石油有效熱值的預測與分析、基于地質數據的石油儲量預測等等，實現產業(yè)的升級，從而為企業(yè)實現，以更低的成本，創(chuàng)造更大的經濟價值。對于石油行業(yè)相關業(yè)務的工程師們，也迫切想學習AI相關技術應用，為公司創(chuàng)造更大的價值，但是，在AI賦能業(yè)務中，通常面臨以下痛點：
1、工作思維通常還停留在以往的人工經驗上，沒有意識到AI對石油相關業(yè)務的潛在改變；
2、不了解，對于他們而言，學習AI的維度、對應維度上應該學習的深度、與自己業(yè)務場景結合的AI應用與工具有哪些；
3、不了解自己日常的業(yè)務中哪些可以基于AI來賦能增效；
4、不知AI與自己行業(yè)未來的潛在結合，從而很難緊跟時代步伐，為公司創(chuàng)造更大價值；
針對石油行業(yè)相關業(yè)務中，這樣的AI需求與困境。本課程針對企業(yè)的以上痛點，進行深入挖掘，幫助石油行業(yè)相關業(yè)務的工程師在AI時代，思維意識上覺醒，以通俗易懂的方式帶領石油相關業(yè)務工程師們較為完整的認知他們該認知的AI，并了解到他們學習AI的正確方式、應該學習的AI維度與深度，進而盡快習慣以AI的思維視野重新審視自己日常的工作業(yè)務，實現緊跟AI時代的步伐，為成為AI時代的新型石油行業(yè)相關業(yè)務的工程師奠定基礎。最終為企業(yè)以更低的成本，創(chuàng)造更大的價值！

【課程收益】
在思維意識上覺醒，重新審視業(yè)務與AI的結合，為實現基于AI的增效、降本、減負奠定基礎
掌握，對于石油相關業(yè)務工程師，應該掌握的AI學習知識維度、深度
從理論與業(yè)務場景實戰(zhàn)演示兩個維度深入了解石油行業(yè)相關業(yè)務工程師所需的AI應用工具
掌握一些AI應用工具在業(yè)務場景的基礎使用
從理論和業(yè)務場景實戰(zhàn)演示兩個維度掌握機器學習的核心原理、核心概念、迭代流程、精選算法的原理與適用場景

【課程特色】
干貨，深入結合石油行業(yè)相關業(yè)務場景認知AI；
石油行業(yè)相關業(yè)務場景的案例分析；
0門檻即可；
實戰(zhàn)演練、學之能用；
以通俗易懂的方式理解抽象的知識

【課程對象】鉆井相關業(yè)務工程師、無損檢測相關業(yè)務工程師、石油成分分析相關業(yè)務工程師

【課程大綱】
一、石油行業(yè)相關業(yè)務為什么要通識人工智能？
1、當下大幅快速提升日常業(yè)務的工作效率
2、基于AI，探索工作能力新維度
3、大幅提升未知知識的學習效率
4、緊跟AI時代的步伐，養(yǎng)成使用AI的習慣，著眼于未來
二、在石油行業(yè)相關業(yè)務中，通識人工智能，要從哪些方面著手？
1、基于函數認知人工智能的核心原理
2、了解人工智能的分支
3、機器學習迭代流程
4、機器學習核心算法介紹
5、人工智能應用領域介紹與分析
三、人工智能可以給石油行業(yè)相關業(yè)務帶來些什么？
1、大型儲罐罐壁的缺陷檢測
2、石油傳輸相關設備的疲勞壽命預測
3、石油油井開采的安全風險預測
4、基于地質相關數據的地下石油儲量預測
5、基于石油成分數據的有效熱值預測（便于石油的精準分類、配比）
6、私人助手（大模型本地私有化部署）
7、快捷數據分析（大模型）
8、圖案設計（文生圖）
9、學習行業(yè)前沿知識的指導老師（大模型）
10、基于”大白話“的數據查詢
四、基于石油行業(yè)相關業(yè)務場景的人工智能賦能場景化實戰(zhàn)演示
1、基于石油成分數據的有效熱值預測
2、私人助手（開源大模型）
3、ChatGPT數據分析
4、圖案設計
5、學習行業(yè)前沿知識的指導老師
五、結合石油行業(yè)相關業(yè)務場景的人工智能精選算法解析與實戰(zhàn)演示
1、邏輯回歸
2、決策樹系列
3、CNN
六、人工智能在石油行業(yè)相關業(yè)務場景賦能時的潛在風險分析
1、數據安全
2、預測風險管控
七、課程回顧與總結

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