课程大纲：

AI大数据技术培训

【课程背景】
随着人工智能（AI）和大数据技术的快速发展，公共治理的数字化转型成为提高政府决策效率、促进社会经济发展的重要途径。在经济研究与粮食治理等领域，AI和大数据技术的应用不仅能够提高数据处理能力，还能够深化政策分析的深度和广度，为政府提供科学的决策支持。因此，培养政府机关高层人员掌握这些新兴技术的能力，了解其在公共治理中的应用创新方法、技术及实践，对于推动公共治理现代化具有重要意义。
本课程共设置为三个单元：总体上沿着从技术到应用的思路，首先让学员系统化掌握人工智能和大数据的核心技术，为应用创新夯实基础，然后分别从综合经济研究和粮食治理两个业务视角，通过案例解析的方式，让学员掌握人工智能与大数据技术与应用场景相结合的思路与方法。
第一单元：AI和大数据技术及应用。以人工智能（AI）为核心前沿，从AI三大要素（数据、算力、算法）的视角，让学员掌握AI和大数据产生与发展的全景，并与物联网（含5G/卫星等通信技术）、云计算、大数据、人工智能、信息安全的五维视角，系统化掌握新一代信息技术体系框架。
第二单元：AI和大数据赋能经济研究。本单元将AI和大数据技术与宏观经济趋势分析与深度预测、实时经济监测与预警、个性化经济政策分析等经济研究业务场景相结合，掌握业务应用创新的思路方法与关键技术。
第三单元：AI和大数据赋能粮食治理。本单元将从自动化图像识别技术与粮油检验、大数据分析与粮油质量预测、AI与粮油质量实时监测、区块链技术与粮油质量溯源等业务应用场景方面展开解析。
在课堂运营方面，本课程采用互动式问答、核心知识点复盘、主题研讨等方式，借助数字化能力提升五步法、大数据分析与挖掘六步法、人工智能机器学习五步法、数字化转型体系框架（房子模型）等模型工具，在学中练，在练中学，将课堂所学有效地转化为工作绩效。

【课程收益】
理解人工智能和大数据技术的基本原理及其在公共治理中的应用前景；
掌握经济研究与粮食治理领域中AI和大数据的具体应用方法和技术；
学习国内外在数字化公共治理转型中的成功案例，理解其背后的策略和执行过程；
能够识别公共治理中可能遇到的挑战，并探索现实可行的解决方案；
培养创新思维，探索在本职工作中应用AI和大数据技术的可能性。

【课程特色】
案例与场景式教学，通俗易懂；基于*实践的方法模型工具，简单实用

【课程对象】
中高层管理人员、经济研究与粮食部门领导，数字化转型领导者/推动者

【课程大纲】
一、 夯实基础：AI和大数据技术及应用
1、 人工智能与大数据基础
大数据发展历程、现状及趋势分析
人工智能发展历程、现状及趋势分析
物云数智安共筑新一代信息技术体系
2、 AI和大数据的应用创新场景
在工业制造业的典型应用场景与前景
在消费服务业的典型应用场景与前景
在公共治理领域的典型应用场景与前景
案例：波音、特斯拉、西门子、爱思唯尔

二、 转型升级：AI和大数据赋能经济研究
1、 大数据分析与挖掘六步法
业务理解，明确要解决的业务痛点
数据理解，充分了解拥有的数据资源
数据准备，让数据成为可模型可用的
模型建立，基于训练数据构建算法模型
模型评估，基于评价指标判断模型可用性
模型发布，端盘上菜，应用模型解决新问题
2、 数据智能驱动的经济分析
经济数据的采集与清洗方法
大数据在宏观经济指标分析中的应用
案例研究：利用大数据预测经济趋势
3、 人工智能机器学习六步法
数据采集，从多种源头收集数据
数据预处理，标准化、归一化等
特征工程，选取问题相关特征
模型训练，构建算法模型
模型优化，不断改进算法能力
模型发布，从专家型到通用型
4、 AI驱动的市场监测与预测
AI技术赋能市场监测
AI预测的算法模型解析
AI在政策制定中的应用实践
案例： *劳工统计局、欧洲*银行等

三、 转型升级：AI和大数据赋能粮食治理
1、 粮食供应链管理
粮食供应链的组成与重要性
AI和大数据在供应链管理的应用
实践案例：粮食供应链管理的创新应用
2、 粮食生产与预测技术
粮食产品预测的价值与挑战
大数据在粮食产量预测中的应用
人工智能（AI）在粮食产量预测中的应用
实践案例：粮食产量预测技术的应用
案例：某智慧农业项目、数字化粮食分配、农作物产量预测等

AI大数据技术培训