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培訓(xùn)大綱：

一、汽車工業(yè)大數(shù)據(jù)的挖掘與應(yīng)用?

1. 汽車工業(yè)大數(shù)據(jù)概述

???- 大數(shù)據(jù)在汽車工業(yè)中的應(yīng)用和價值

???- 汽車工業(yè)中的數(shù)據(jù)來源和類型

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2. 數(shù)據(jù)采集與存儲技術(shù)

???- 傳感器技術(shù)及數(shù)據(jù)采集方法

???- 數(shù)據(jù)存儲與處理架構(gòu)

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3. 大數(shù)據(jù)預(yù)處理

???- 數(shù)據(jù)清洗和去噪原理簡介及常見方法應(yīng)用場景

???- 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化原理簡介及常見方法應(yīng)用場景

???- 缺失值處理和異常檢測原理簡介及常見方法應(yīng)用場景

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4. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

???- 數(shù)據(jù)可視化和探索性分析

???- 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘簡介及常見算法與應(yīng)用場景

???- 聚類分析簡介及常見算法與應(yīng)用場景

???- 預(yù)測建模和機(jī)器學(xué)習(xí)簡介及常見算法與應(yīng)用場景

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5. 汽車工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

- 新能源車用戶行為分析，個性化推薦與用戶畫像案例

- 新能源車研發(fā)-車輛性能分析與改進(jìn)案例

- 新能源車電池-燃料效率優(yōu)化案例???

- 新能源車后市場-故障預(yù)測與維修優(yōu)化案例

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二、人工智能--AI、chatGPT的前沿方向、協(xié)同研發(fā)、智能制造

1. 人工智能(AI)概述

???- 人工智能的定義和發(fā)展歷程

???- AI在各領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

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2. AI技術(shù)與應(yīng)用場景

???- 機(jī)器學(xué)習(xí)原理簡介及常見算法與應(yīng)用場景

???- 深度學(xué)習(xí)原理簡介及常見算法與應(yīng)用場景

???- 自然語言處理(NLP)?原理簡介及應(yīng)用場景

???- 計(jì)算機(jī)視覺原理簡介及應(yīng)用場景

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3. chatGPT的前沿方向

???- chatGPT原理簡介及常見算法應(yīng)用場景

???- chatGPT在自然語言生成和對話系統(tǒng)中的應(yīng)用

???- chatGPT的發(fā)展趨勢

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4. 協(xié)同研發(fā)與智能制造

???- 協(xié)同研發(fā)平臺和工具

???- AI在協(xié)同研發(fā)中的應(yīng)用

???- 智能制造概念和技術(shù)

???- AI在智能制造中的應(yīng)用

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5. 數(shù)據(jù)治理與賦能案例

- 數(shù)據(jù)治理簡介

- 數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀

- 數(shù)據(jù)賦能案例-內(nèi)部降本增效

- 數(shù)據(jù)賦能案例-外部生態(tài)整合

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