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培训对象：数据管理（总监、经理、主管）、业务管理人员、 数字化转型部门、产品及运营中心管理人员、技术中心管理人员等； 课程时间：0.5天 （3小时） 课程背景： 本课程主要是在AI技术快速发展的宏观趋势下，旨在解决学员如何运用智能计算技术提升通信行业的运营效率和服务质量的问题。课程将深入探讨智能计算在通信行业的实际应用，以及面临的挑战和机遇，帮助学员全面提升对智能计算技术的认知和实践能力。 课程收益： Ø 受益一：了解信息化、数据化到AI智能化的发展历程和趋势； Ø 受益二：掌握AI大模型智算和赋能平台的基本原理及应用领域； Ø 受益三：识别通信 行业中可运用智能计算进行优化的环节，并提出相应的解决方案； Ø 受益四：具备评估智能计算技术在通信 行业应用前景的能力。 课程大纲： | 单元 | | | | | 1.信息化的基本概念及其发展历程 1.1 信息化的定义与特点 1.2 从手工到信息化的转变过程 2.1 数据化的定义与重要性 2.3 数据驱动下的业务创新与优化 3.1 AI技术的最新进展与突破 | | | 1.AI大模型智算的基本原理及优势 1.1 AI大模型智算的定义与特点 2.赋能平台的功能与作用 2.1 赋能平台的架构与核心功能 3.AI大模型智算与赋能平台结合的实践案例 3.2 网络优化与故障预测中的智能计算技术 | | | 1.2 算力时代下的新业务模式与创新机会 2.市场规模及增长趋势分析 2.2 智能计算技术在通信行业的市场渗透率及增长趋势 3.抓住算力时代机遇的策略与建议 3.1 企业如何布局智能计算技术以应对市场变化 3.2 政策、法规对智能计算技术在通信行业发展的影响及应对策略 |
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