本课程为AI 快速入门与ML-SPICE标准引入，用1天时间深度解锁汽车行业「ML-SPICE标准框架+工具链+合规要求」三位一体落地路径，助您跨越从理论认知到产线部署的鸿沟。

课程内容：

模块 1：AI 战略与基础

1. AI 驱动的商业价值

• 机器学习在汽车 / 制造行业的核心应用场景

• 企业 AI 转型的 3 大关键成功要素

2. ML机器学习基础

• 核心概念：监督学习 / 无监督学习 / 强化学习

• 模型架构概览：CNN、Transformer 在实际项目中的选择逻辑

模块 2：模型开发全流程实操

1. ML-SPICE模型介绍

• ML过程在PAM 4.0位置，MLE-SPICE 评估核心价值

• 关键过程域（MLE.1-4）与企业实践结合点

2. 数据工程与 Dify 工具实操

• 数据标注规范与清洗技巧（附危险驾驶数据集案例）

• Dify 平台实操：Workflow工作流创建案例

模块 3：AI 开发管理与合规

1. ML 过程在 企业和市场中的位置

• AI产品在企业和市场的竞争力案例解读

2. 合规与标准

• ISO 26262 对 AI 模型的安全要求

• ISO 42001, ISO 8800框架和价值

模块 4：企业案例与行动规划

1. 危险驾驶检测系统案例解析

• 从数据到部署的全链路复盘

2. 企业 AI 落地路径

• 技术负责人的 3 步行动计划

• 现场诊断：学员企业问题快速分析

课程特色

• 聚焦实战：20% 时间用于 Dify 工具操作与代码实践

• 场景导向：以汽车行业典型场景贯穿全流程

• 轻量化交付：输出《企业 AI 开发快速启动指南》

课程报名：

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