王明哲
            • 王明哲數(shù)字化、人工智能實(shí)戰(zhàn)專家
            • 擅長(zhǎng)領(lǐng)域: 元宇宙 大數(shù)據(jù) 人工智能
            • 講師報(bào)價(jià): 面議
            • 常駐城市:呼和浩特市
            • 學(xué)員評(píng)價(jià): 暫無評(píng)價(jià) 發(fā)表評(píng)價(jià)
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            游戲規(guī)則改變--當(dāng)制藥業(yè)邁入AI時(shí)代后

            主講老師:王明哲
            發(fā)布時(shí)間:2024-09-14 16:07:38
            課程詳情:

            【課程背景】

            阿爾法狗有個(gè)親弟弟“AlphaFlod”自其出現(xiàn)至今已經(jīng)引發(fā)了超千億級(jí)別的經(jīng)濟(jì)交割,《nature》對(duì)其的評(píng)價(jià)是“It will change everything”,即作為人工智能目前最尖端的應(yīng)用的AlphaFold,將會(huì)徹底改變制藥行業(yè)的游戲規(guī)則。

            如何具象且清晰的理解人工智能這一概念?

            AlphaFold背后的AI底層原理是什么?

            AlphaFold為何能夠徹底改變制藥領(lǐng)域的游戲規(guī)則?

            從AlphaFold誕生至今,AI制藥領(lǐng)域經(jīng)歷過了哪些發(fā)展階段?

            國內(nèi)外AI制藥的版圖如何?

            結(jié)合數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大趨勢(shì)來看,傳統(tǒng)制藥企業(yè)的出路在哪?

            所有問題的答案將在課上揭曉!

            【課程收益】

            理解人工智能的2大底層原理和5大底層套路

            理解AlphaFold為何能夠改變制藥領(lǐng)域游戲規(guī)則

            了解國內(nèi)外AI制藥版圖

            掌握1套思維框架,將所有數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)串聯(lián)起來

            展望數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)下,傳統(tǒng)藥企的未來出路

            【課程特色】夠?qū)I(yè),內(nèi)容前沿且正確;講俗話,將復(fù)雜技術(shù)具象清晰有趣化;重互動(dòng),巧妙設(shè)計(jì)提升參與感;能落地,反復(fù)驗(yàn)證的方法及真實(shí)案例。

            【課程對(duì)象】制藥領(lǐng)域中高層管理者。

            【課程時(shí)間】0.5天(6小時(shí)/天)

            【課程大綱】


            一、智能化的底層原理

            1、人工智能的2大底層原理

            邏輯固化:師傅“教”徒弟

            知識(shí)抽取:師傅“帶”徒弟

            案例:預(yù)測(cè)男生是否會(huì)受女生歡迎

            2、人工智能的6大底層套路

            X-Ypairs:知識(shí)抽取

            Y→X:生成萬物

            X1-X2 pairs:推薦匹配

            X only:聚類算法

            Y only:超越人類

            Dot & Line:知識(shí)圖譜

            人工智能發(fā)展的終點(diǎn)

            案例:百度智能客服,谷歌藥物預(yù)測(cè)系統(tǒng),淘寶推薦系統(tǒng),清華數(shù)字虛擬人,谷歌核聚變控制系統(tǒng),美軍自動(dòng)駕駛戰(zhàn)機(jī)

            3、人工智能的6步落地法

            價(jià)值驅(qū)動(dòng) or 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

            機(jī)器學(xué)習(xí) ≠ 江湖算命

            數(shù)據(jù)模型 VS 機(jī)理模型

            大數(shù)據(jù)   ∪ 深度學(xué)習(xí)

            行業(yè)專家 ||  客觀事實(shí)

            行政可行 ≈  最大門檻

            案例:產(chǎn)線良品率提升,大型工程機(jī)械故障預(yù)測(cè),工業(yè)智能無損檢測(cè),自動(dòng)駕駛系統(tǒng),AI量化交易-年化收益率1000%

            二、AI制藥大揭秘

            1、 AlphaFold揭秘

            X-Ypairs套路在AlphaFold中的應(yīng)用

            AlphaFold具體能做什么

            AlphaFold證明了什么可能性

            核心規(guī)則改變:從“錯(cuò)”到“對(duì)

            AlphaFold的限制條件是什么?

            2、AI制藥發(fā)展階段回顧

            AI制藥的起源

            資本狂歡階段

            擠泡沫的冷靜期

            后續(xù)是否還會(huì)再次循環(huán)?

            3、AI制藥版圖揭秘

            國外AI制藥版圖揭秘

            國外AI制藥版圖揭秘

            深扒明星企業(yè)的底細(xì)--誰在裸泳

            AI制藥公司未來走向展望

            三、數(shù)字化的頂層思維

            1、數(shù)字化概念導(dǎo)入

            從十四五規(guī)劃看數(shù)字經(jīng)濟(jì)

            數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心:數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)要素

            數(shù)字化轉(zhuǎn)型:數(shù)字化是業(yè)務(wù)和IT的深入融合

            概念導(dǎo)入小互動(dòng):如果你在跟心儀的女神約會(huì)…

            2、數(shù)字化頂層思維框架

            精益思維:梳理業(yè)務(wù),發(fā)現(xiàn)數(shù)字化入手點(diǎn)

            編程思維:掌握計(jì)算機(jī)的語言,提升數(shù)字化項(xiàng)目成功率

            數(shù)據(jù)思維:讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值,展望數(shù)字化轉(zhuǎn)型的終局

            案例:精益趣解-“一個(gè)強(qiáng)迫癥和控制狂的發(fā)病史”,從“月暈”中掌握數(shù)據(jù)思維。

            小互動(dòng):在指路問路中掌握編程思維

            3、我們應(yīng)該關(guān)注哪些數(shù)字化技術(shù)

            基礎(chǔ)設(shè)施:解除計(jì)算機(jī)的能力封印

            數(shù)據(jù)應(yīng)用:搬金磚VS挖金礦

            案例:谷歌云計(jì)算,華為5G,某外貿(mào)公司營收預(yù)測(cè)

            4、數(shù)字化轉(zhuǎn)型有哪三個(gè)必經(jīng)階段

            Digitization:無紙化

            Digitalization:高效化

            Digital transformation:無人化

            每個(gè)階段的關(guān)鍵技術(shù)以及數(shù)字化的決勝技術(shù)

            案例:人員績(jī)效智能評(píng)估系統(tǒng)

            5、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩大核心半場(chǎng)

            信息化:固化流程/信息流轉(zhuǎn)/數(shù)據(jù)積累

            人工智能:找準(zhǔn)價(jià)值“點(diǎn)”/匹配“針”對(duì)性技術(shù)

            案例:從頂尖運(yùn)動(dòng)員看企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路

            四、傳統(tǒng)藥企路在何方

            1、AI制藥會(huì)如何重塑未來格局

            制藥領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)格局短期(五年內(nèi))展望

            制藥領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)格局中期(十年后)展望

            制藥領(lǐng)域發(fā)展終局展望

            2、傳統(tǒng)藥企的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

            政策優(yōu)勢(shì)

            渠道優(yōu)勢(shì)

            數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)

            業(yè)務(wù)理解優(yōu)勢(shì)

            3、給傳統(tǒng)藥企的忠告和建議

            數(shù)智化轉(zhuǎn)型為何勢(shì)在必行

            轉(zhuǎn)型成敗不在技術(shù)而在核心流程/機(jī)構(gòu)重塑

            轉(zhuǎn)型關(guān)鍵在于培養(yǎng)既懂業(yè)務(wù)又懂AI的交叉人才

            數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵資源是什么

            ? 數(shù)智化轉(zhuǎn)型的成功模板是什么

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            馬成功

            Office超級(jí)實(shí)戰(zhàn)派講師,國內(nèi)IPO排版第一人

            講師課酬: 面議

            常駐城市:北京市

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            賈倩

            注冊(cè)形象設(shè)計(jì)師,國家二級(jí)企業(yè)培訓(xùn)師,國家二級(jí)人力資源管理師

            講師課酬: 面議

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            學(xué)員評(píng)價(jià):

            鄭惠芳

            人力資源專家

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            晏世樂

            資深培訓(xùn)師,職業(yè)演說家,專業(yè)咨詢顧問

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            文小林

            實(shí)戰(zhàn)人才培養(yǎng)應(yīng)用專家

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