《石油行業(yè)人工智能通識認知班》

《石油行業(yè)人工智能通識認知班》
主講：何林凱
【課程背景】
在當(dāng)下的人工智能（AI）時代，石油行業(yè)的諸多業(yè)務(wù)也急需，基于AI為日常業(yè)務(wù)添加新引擎，例如石油相關(guān)設(shè)備的無損檢測、石油有效熱值的預(yù)測與分析、基于地質(zhì)數(shù)據(jù)的石油儲量預(yù)測等等，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的升級，從而為企業(yè)實現(xiàn)，以更低的成本，創(chuàng)造更大的經(jīng)濟價值。對于石油行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)的工程師們，也迫切想學(xué)習(xí)AI相關(guān)技術(shù)應(yīng)用，為公司創(chuàng)造更大的價值，但是，在AI賦能業(yè)務(wù)中，通常面臨以下痛點：
工作思維通常還停留在以往的人工經(jīng)驗上，沒有意識到AI對石油相關(guān)業(yè)務(wù)的潛在改變；
不了解，對于他們而言，學(xué)習(xí)AI的維度、對應(yīng)維度上應(yīng)該學(xué)習(xí)的深度、與自己業(yè)務(wù)場景結(jié)合的AI應(yīng)用與工具有哪些；
不了解自己日常的業(yè)務(wù)中哪些可以基于AI來賦能增效；
不知AI與自己行業(yè)未來的潛在結(jié)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(guān)業(yè)務(wù)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(guān)業(yè)務(wù)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(lǐng)石油相關(guān)業(yè)務(wù)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(xué)習(xí)AI的正確方式、應(yīng)該學(xué)習(xí)的AI維度與深度，進而盡快習(xí)慣以AI的思維視野重新審視自己日常的工作業(yè)務(wù)，實現(xiàn)緊跟AI時代的步伐，為成為AI時代的新型石油行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)的工程師奠定基礎(chǔ)。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(wù)與AI的結(jié)合，為實現(xiàn)基于AI的增效、降本、減負奠定基礎(chǔ)
掌握，對于石油相關(guān)業(yè)務(wù)工程師，應(yīng)該掌握的AI學(xué)習(xí)知識維度、深度
從理論與業(yè)務(wù)場景實戰(zhàn)演示兩個維度深入了解石油行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)工程師所需的AI應(yīng)用工具
掌握一些AI應(yīng)用工具在業(yè)務(wù)場景的基礎(chǔ)使用
從理論和業(yè)務(wù)場景實戰(zhàn)演示兩個維度掌握機器學(xué)習(xí)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(jié)合石油行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)場景認知AI；
石油行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)場景的案例分析；
0門檻即可；
實戰(zhàn)演練、學(xué)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(guān)業(yè)務(wù)工程師、無損檢測相關(guān)業(yè)務(wù)工程師、石油成分分析相關(guān)業(yè)務(wù)工程師
【課程時間】1-2天（6小時/天）
【課程大綱】
石油行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)為什么要通識人工智能？
1、當(dāng)下大幅快速提升日常業(yè)務(wù)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(xué)習(xí)效率
4、緊跟AI時代的步伐，養(yǎng)成使用AI的習(xí)慣，著眼于未來
二、在石油行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)中，通識人工智能，要從哪些方面著手？
1、基于函數(shù)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(xué)習(xí)迭代流程
4、機器學(xué)習(xí)核心算法介紹
5、人工智能應(yīng)用領(lǐng)域介紹與分析
三、人工智能可以給石油行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)帶來些什么？
1、大型儲罐罐壁的缺陷檢測
2、石油傳輸相關(guān)設(shè)備的疲勞壽命預(yù)測
3、石油油井開采的安全風(fēng)險預(yù)測
4、基于地質(zhì)相關(guān)數(shù)據(jù)的地下石油儲量預(yù)測
5、基于石油成分數(shù)據(jù)的有效熱值預(yù)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(shù)據(jù)分析（大模型）
8、圖案設(shè)計（文生圖）
9、學(xué)習(xí)行業(yè)前沿知識的指導(dǎo)老師（大模型）
10、基于”大白話“的數(shù)據(jù)查詢
四、基于石油行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)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(shù)據(jù)的有效熱值預(yù)測
2、私人助手（開源大模型）
3、ChatGPT數(shù)據(jù)分析
4、圖案設(shè)計
5、學(xué)習(xí)行業(yè)前沿知識的指導(dǎo)老師
五、結(jié)合石油行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)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(guān)業(yè)務(wù)場景賦能時的潛在風(fēng)險分析
1、數(shù)據(jù)安全
2、預(yù)測風(fēng)險管控
七、課程回顧與總結(jié)

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