枫影（王鸿华）：5G+AICDE及在工业通讯业的应用

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : IT技术

课程编号 : 35848

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适用对象

全员

课程介绍

【课程背景】

2024年，随着我国数字经济的逐渐深入，以“5G+”为代表技术的有效使用，正在成为提高效率和促进产业结构升级的重要推手。以此形成的现代数字经济将会成为接下来重点推动企业发展的主要经济形势。

5G，以万物智联的典型特征，与互联网、物联网产生连接，依托云计算和大数据，边缘计算和人工智能的技术融合将会为整个社会带来巨大的变化。

5G+AIGCE会有哪方面的特点？在工业和通讯行业又有哪些应用？

【课程收获】

1. 系统性了解移动通讯技术的发展及5G的特点

2. 了解5G+4G，5G+AICDE的技术原理

3. 了解5G+AIGCE在制造业和通讯行业中的应用

【课程对象】

全员

【课程时长】

1天（6h/天）

【课程大纲】

Part 1: 数字技术基础与发展趋势

1. 数字技术概览

1.1 数字技术

定义数字技术
数字技术的价值和意义

1.2 数字技术的内容

移动通讯技术：5G 。物联网技术
算力（云计算、边缘计算、超算、智算等）
大数据技术
AI技术
区块链等

2. 5G及5G+技术

2.1 5G技术的核心特性与应用场景

5G网络切片技术
高速率、低时延、大规模连接
自动驾驶、远程医疗、智慧城市等

2.2 5G+4G

更稳定的网络
更好的体验
更多的个人家庭应用

2.3 5G+AICDE

5G+物联网，采集获取数据和执行命令
5G+AI，实现智能决策和控制
2.4 5G+生态
5G+生态，搭建社会、产业数字底座

3. 服务器算力与大数据

3.1 云计算的核心概念与服务模型。基本概念

算力分类
算力网络与算力枢纽
云服务：IaaS、PaaS、SaaS
云部署：云化部署与私有化部署。企业上云
云计算与大数据
影响算力发展的要素

3.2 大数据技术的应用与挑战。数据采集与处理

数据的采集、清洗与存储技术
数据分析与可视化
大数据分析的方法论与工具
数据治理
数据资产化
数据安全与隐私

PART2 A I

1.A I ，归根结底是解决什么问题的？

1.1 AI的定义

1.2 AI的发展史

1.3 机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习

1.4 深度学习：图像识别技术CV与人类自然语言处理NLP

1.5 GPT的诞生

1.6 AI-LLM大模型的诞生

1.7.AI-LLM大模型的技术原理

2.分析性AI

2.1分析性AI的目的：赋助人工做出科学判断

2.2科学决策三大核心要素：数据模型、大数据、超高算力

2.3数据模型：分析性AI——机器学习与深度学习

2.4大数据：大数据技术（数据采集、数据传输、数据存储、数据清洗、转换与集成、数据治理数据管理、数据安全、数据可视化、数据资产化、数据资产服务平台）

2.5算力：从云计算到量子计算

2.6分析性AI赋能科学分析的底层逻辑

3.AI-LLM大模型的主要应用领域

3.1AI-LLM特点：理解语义、知识记忆、逻辑推理、直接生成

3.2 文生文、文生图、文生音频、文生视频、文生代码

3.3 图生视频

4.AI-LLM大模型的发展现状

4.1 国外AI-LLM大模型介绍

4.2 AI-LLM大模型的发展趋势

4.3 AI agent的出现

Part 3: 数字技术在工业制造业和通讯业的应用

1. 5G+AICDE赋能智能制造

1.1设备管理：实施设备全生命周期智能化管理。

1.2 产品创新：大数据赋能新品研发

1.3 生产计划： 5G+AI，自动调控生产计划

1.4 质量管控：5G+物联网+AI，实现智能质检

1.5 供应链管理： 5G+AI在供应链优化中的应用

1.6 安全生产：5G+AI，实现安全生产监控

1.7 绿色生产：5G+AI，实现对绿色生产监控和预警

2.智慧化经营管理

2.1 精细化经营管理：利用大数据实现精细化管理。

2.2 RPA在流程自动化中的应用：RPA在财务流程中的应用案例。

2.3 财务风控的智慧化：利用大数据和AI进行财务风险控制。

3.5G+AICDE在通讯行业的应用

3.1智能网络规划与维护诊断

3.2 智能算力调度

3.3 智能设备监控

3.4 智慧营销

3.5 智能客服

4.未来通讯技术展望

4.1 6G技术的发展趋势

技术演进:从5G到6G的技术演进路

4.2通讯技术的未来挑战

安全与隐私:未来通讯技术中的安全与隐私挑战。
可持续发展: 通讯技术如何支持可持续发展目标。

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