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本课程为AI 驱动的智能开发与企业可持续竞争力课程，助力企业建立技术落地+标准合规+战略协同的智能开发体系，实现从实验探索到工业级部署的可持续竞争力升级。
课程大纲：
一、AI 时代的战略机遇与组织转型
1. AI 重塑行业格局
机器学习、大模型技术对汽车、制造等行业的颠覆性影响
企业拥抱 AI 的必要性：降本增效、产品创新、可持续发展
2. 组织能力升级路径
如何构建 AI-ready 团队：跨学科协作、数据文化培养
案例解析：某车企通过 AI 转型实现研发周期缩短 30%
二、机器学习基础与行业应用
1. 核心概念与技术栈
机器学习分类（监督 / 无监督 / 强化学习）、模型架构（CNN、Transformer 等）
工具链实战：Python、TensorFlow/PyTorch 基础操作
2. 汽车行业典型场景
危险驾驶行为检测、自动驾驶感知、质量缺陷预测
数据驱动决策：从业务问题到模型构建的转化逻辑
三、模型开发全流程实战（含 Dify 工具操作）
1. 数据工程与特征工程
数据采集、清洗、标注规范（附真实数据集案例）
Dify 工具实操：数据预处理与特征衍生自动化
2. 模型训练与调优
超参数优化策略（SGD vs Adam 对比实践）
Dify 平台模型训练实战：危险驾驶检测模型构建
3. 模型部署与监控
从云端到边缘的部署方案（附车企部署案例）
模型漂移检测与持续迭代机制
四、AI 开发管理与标准合规
1. AI 项目管理框架
ML 过程在 PAM 4.0 中的定位与落地路径
MLE-SPICE 评估标准解析（MLE.1-4 & SUP.11）
2. 国际标准与法规应对
ISO 26262（功能安全）、ISO 21434（网络安全）对 AI 的要求
合规案例：某企业通过 MLE-SPICE 认证的经验分享
五、企业级 AI 应用案例深度剖析
1. 危险驾驶行为检测系统全链路解析
数据集构建（6157 张图片的工程实践）
模型性能优化：从 mAP50 到 mAP50-95 的提升策略
2. 跨领域 AI 落地实践
质量检测：基于 CV 的缺陷分类模型部署
供应链优化：时间序列预测模型在库存管理中的应用
六、AI 开发工作坊（分组实战）
1. Dify 工具深度操作
自定义数据 pipeline 设计
低代码模型训练与可视化调参
2. 企业问题诊断与方案设计
分组分析企业实际业务问题，输出 AI 解决方案框架
专家点评与优化建议
七、课程总结与行动规划
1. 知识体系复盘
从理论到实践的 AI 开发全流程回顾
关键工具与方法论速查表
2. 企业行动指南
管理层：制定 AI 战略路线图的 3 个核心步骤
技术层：建立标准化开发流程的 5 个关键节点
个人发展：AI 工程师能力矩阵与学习路径
课程特色
实战导向：80% 时间用于案例分析、工具操作与企业问题诊断
工具赋能：深度集成 Dify 平台，实现从数据到部署的全链路实操
战略落地：结合企业实际需求，输出可执行的 AI 转型方案
适用对象
企业管理层：技术总监、研发负责人、项目经理
技术团队：AI 工程师、数据科学家、质量工程师
职能部门：战略规划、合规管理相关人员
课程报名：
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