《中臺(tái)實(shí)踐》 ——段方大數(shù)據(jù)總設(shè)計(jì)師教授 北京大學(xué)博士后1 概述1.1 中臺(tái)概念的引出1.1.1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景1.1.2 從美軍說起海灣戰(zhàn)爭(zhēng)的理念創(chuàng)新從呼叫炮火到呼叫支援強(qiáng)大的資源整合、支援能力1.1.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)的定義定義數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化1.1.4 中臺(tái)的延伸業(yè)務(wù)中臺(tái) 智慧中臺(tái) 技術(shù)中臺(tái)1.2 為什么是“ 中臺(tái) ”1.2.1 從 IT 到 DT 的大背景1.2.2 大中臺(tái)、小前臺(tái)1.2.3 前提：大數(shù)據(jù)后臺(tái)1.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)現(xiàn)狀1.3.1 阿里巴巴為何引出 “數(shù)據(jù)中臺(tái)”1.3.2 中國移動(dòng)的數(shù)據(jù)中臺(tái)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(shí)戰(zhàn)》——段方大數(shù)據(jù)（分析） 總設(shè)計(jì)師教授 北京大學(xué)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(fù)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(xué)習(xí)算法提升了精度1.3.3 場(chǎng)景更加豐富1.4 NLP 的價(jià)值1.4.1 語言是信息的載體1.4.2 構(gòu)建人機(jī)自然交互接口1.4.3 語言翻譯、信息檢索等價(jià)值凸顯1.4.4 市場(chǎng)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(dòng)資深專家教授 北京郵電大學(xué)博士 北京大學(xué)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(jì)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(qiáng)國的邁進(jìn)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(duì)比1.2.3 如何鍛造“制造強(qiáng)國 ”1.2.4 制造業(yè)皇冠——飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)的故事1.3 中國制造 2025 的技術(shù)基礎(chǔ)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(jí)的必然性！1.3.3 制造業(yè)升級(jí)的途徑1.

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《深度學(xué)習(xí)算法原理及應(yīng)用》——段方大數(shù)據(jù)（AI）總設(shè)計(jì)師教授 北京大學(xué)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(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史1.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)概念1.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘1.3 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.3.1 深度學(xué)習(xí)的概念和特點(diǎn)1.3.2 深度學(xué)習(xí)的意義1.3.3 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域1.4 應(yīng)用與技術(shù)的平衡1.4.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)還是應(yīng)用驅(qū)動(dòng) ？1.4.2 應(yīng)用價(jià)值的顯現(xiàn)化1.4.3 對(duì)內(nèi)服務(wù)和對(duì)外服務(wù)1.5 GPU 的引出1.5.1 計(jì)算的硬件基礎(chǔ)1.5.2 與 CPU 的對(duì)比1.

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《數(shù)據(jù)分析及其在制造業(yè)應(yīng)用》——段方教授 北京大學(xué)博士后某世界 500 強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)總設(shè)計(jì)師1 概述1.1 從泰勒經(jīng)濟(jì)學(xué)說起1.1.1 科學(xué)管理之父1.1.2 量化管理的發(fā)端1.1.3 量化管理的價(jià)值和意義1.2 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)——統(tǒng)計(jì)學(xué)1.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)的歷史1.2.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)的價(jià)值1.2.3 聚焦統(tǒng)計(jì)學(xué)1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)的價(jià)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(chǔ)技術(shù)1.4 制造業(yè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用1.4.1 數(shù)據(jù)滲透到企業(yè)的每個(gè)“ 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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