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游戲規(guī)則改變--當制藥業(yè)邁入AI時代后

游戲規(guī)則改變--當制藥業(yè)邁入AI時代后

課程編號:58882

課程價格:¥0/天

課程時長:2 天

課程人氣:119

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:人工智能 

授課講師:王明哲

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
制藥領(lǐng)域中高層管理者。

【培訓收益】
理解人工智能的2大底層原理和5大底層套路 理解AlphaFold為何能夠改變制藥領(lǐng)域游戲規(guī)則 了解國內(nèi)外AI制藥版圖 掌握1套思維框架,將所有數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)串聯(lián)起來 展望數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢下,傳統(tǒng)藥企的未來出路

一、智能化的底層原理
1、人工智能的2大底層原理
邏輯固化:師傅“教”徒弟
知識抽取:師傅“帶”徒弟
案例:預測男生是否會受女生歡迎
2、人工智能的6大底層套路
X-Ypairs:知識抽取
Y→X:生成萬物
X1-X2 pairs:推薦匹配
X only:聚類算法
Y only:超越人類
Dot & Line:知識圖譜
人工智能發(fā)展的終點
案例:百度智能客服,谷歌藥物預測系統(tǒng),淘寶推薦系統(tǒng),清華數(shù)字虛擬人,谷歌核聚變控制系統(tǒng),美軍自動駕駛戰(zhàn)機
3、人工智能的6步落地法
價值驅(qū)動 or 數(shù)據(jù)驅(qū)動
機器學習 ≠ 江湖算命
數(shù)據(jù)模型 VS 機理模型
大數(shù)據(jù) ∪ 深度學習
行業(yè)專家 || 客觀事實
行政可行 ≈ 最大門檻
案例:產(chǎn)線良品率提升,大型工程機械故障預測,工業(yè)智能無損檢測,自動駕駛系統(tǒng),AI量化交易-年化收益率1000%

二、AI制藥大揭秘
1、AlphaFold揭秘
X-Ypairs套路在AlphaFold中的應用
AlphaFold具體能做什么
AlphaFold證明了什么可能性
核心規(guī)則改變:從“試錯”到“試對”
AlphaFold的限制條件是什么?
2、AI制藥發(fā)展階段回顧
AI制藥的起源
資本狂歡階段
擠泡沫的冷靜期
后續(xù)是否還會再次循環(huán)?
3、AI制藥版圖揭秘
國外AI制藥版圖揭秘
國外AI制藥版圖揭秘
深扒明星企業(yè)的底細--誰在裸泳
AI制藥公司未來走向展望

三、數(shù)字化的頂層思維
1、數(shù)字化概念導入
從十四五規(guī)劃看數(shù)字經(jīng)濟
數(shù)字經(jīng)濟的核心:數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)要素
數(shù)字化轉(zhuǎn)型:數(shù)字化是業(yè)務和IT的深入融合
概念導入小互動:如果你在跟心儀的女神約會…
2、數(shù)字化頂層思維框架
精益思維:梳理業(yè)務,發(fā)現(xiàn)數(shù)字化入手點
編程思維:掌握計算機的語言,提升數(shù)字化項目成功率
數(shù)據(jù)思維:讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值,展望數(shù)字化轉(zhuǎn)型的終局
案例:精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發(fā)病史”,從“月暈”中掌握數(shù)據(jù)思維。
小互動:在指路問路中掌握編程思維
3、我們應該關(guān)注哪些數(shù)字化技術(shù)
基礎(chǔ)設(shè)施:解除計算機的能力封印
數(shù)據(jù)應用:搬金磚VS挖金礦
案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿(mào)公司營收預測
4、數(shù)字化轉(zhuǎn)型有哪三個必經(jīng)階段
Digitization:無紙化
Digitalization:高效化
Digital transformation:無人化
每個階段的關(guān)鍵技術(shù)以及數(shù)字化的決勝技術(shù)
案例:人員績效智能評估系統(tǒng)
5、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩大核心半場
信息化:固化流程/信息流轉(zhuǎn)/數(shù)據(jù)積累
人工智能:找準價值“點”/匹配“針”對性技術(shù)
案例:從頂尖運動員看企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路

四、傳統(tǒng)藥企路在何方
1、AI制藥會如何重塑未來格局
制藥領(lǐng)域競爭格局短期(五年內(nèi))展望
制藥領(lǐng)域競爭格局中期(十年后)展望
制藥領(lǐng)域發(fā)展終局展望
2、傳統(tǒng)藥企的競爭優(yōu)勢
政策優(yōu)勢
渠道優(yōu)勢
數(shù)據(jù)優(yōu)勢
業(yè)務理解優(yōu)勢
3、給傳統(tǒng)藥企的忠告和建議
數(shù)智化轉(zhuǎn)型為何勢在必行
轉(zhuǎn)型成敗不在技術(shù)而在核心流程/機構(gòu)重塑
轉(zhuǎn)型關(guān)鍵在于培養(yǎng)既懂業(yè)務又懂AI的交叉人才
數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵資源是什么
數(shù)智化轉(zhuǎn)型的成功模板是什么 

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