​​课程整体框架​​

​​时长​​：4周
​​终极目标​​：
👉 学完后比大公司CEO更懂AI，能领导团队解决实际问题

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​​每周核心内容分解​​

​​第一周：重新认识AI的本质​​

1. ​​弱AI（ANI） vs. 强AI（AGI）​​

   • ​​ANI（弱人工智能）​​：
     • ​​特点​​：只精通​​单一任务​​（如语音助手、自动驾驶）
     • ​​现状​​：已创造巨大价值，未来将在零售、制造、交通等​​非软件行业爆发​​
   • ​​AGI（强人工智能）​​：
     • ​​目标​​：达到或超越​​人类全能智能​​
     • ​​真相​​：数十年内难以突破，无需担忧"机器人灭绝人类"

2. ​​破除AI神话​​

   • 媒体炒作导致误判AGI进展（实际进步主要在ANI）
   • ​​案例​​：机器人剪发技术局限（简单发型可行，复杂发型无解 → 技术边界客观存在）

3. ​​关键技术认知​​

   • ​​机器学习​​：让机器从数据中​​自学规律​​（如教电脑识别猫狗照片）
   • ​​深度学习（神经网络）​​：处理​​复杂模式​​的核心技术（如图像/语音识别）

4. ​​关键误区警示​​

   • 媒体只报道​​成功案例​​（失败案例无新闻价值）
   • 必须同时研究​​成功与失败​​，才能判断技术可行性

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​​第二周：构建有价值的AI项目​​

1. ​​项目落地方法论​​
   • 如何选择​​技术上可行+商业有价值​​的AI项目
   • ​​案例学习​​：智能音箱、自动驾驶等成功项目的技术逻辑

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​​第三周：企业AI转型实战​​

1. ​​组织能力建设​​
   • 创建AI团队的原则
   • 开发AI产品的流程（从0到1避坑指南）
2. ​​打造"AI优先"公司​​
   • 传统企业如何系统性转型为AI驱动型组织

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​​第四周：AI的社会影响与应对​​

1. ​​AI伦理挑战​​
   • 系统偏见产生机制（如招聘算法歧视女性）
   • ​​解法​​：数据清洗、算法透明度、第三方审计
2. ​​经济与劳动力影响​​
   • 对发展中经济体的机遇/冲击
   • 个人与企业适应策略（如技能再培训）

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​​关键数据与事实补充​​

• ​​经济价值​​：麦肯锡预测至2030年，AI将创造​​13万亿美元/年​​新增价值
• ​​行业渗透​​：除软件业外，​​汽车、农业、材料科学​​将成为AI价值高地
• ​​技术边界​​：
  • ANI可优化现有流程（如工厂质检提速50%）
  • AGI暂无突破迹象（需基础科学革命）

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​​学习者将获得的能力​​

✅ ​​判断力​​：识别哪些业务能用AI改造（如客服自动化 vs. 创意设计）
✅ ​​实操力​​：设计AI项目流程 + 避开常见陷阱（如数据质量不足）
✅ ​​领导力​​：驱动团队应对AI变革（技术部署 + 伦理治理）

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​​贯穿课程的核心理念​​

​​"不要追逐AGI幻影，聚焦ANI解决现实问题"​​
—— 就像用计算器取代算盘（工具升级），而非等待科幻中的超级机器人