【培訓對象】
規上企業（規模達到一定程度）的高層、中層以及業務骨干，各級政府相關領導。

【培訓收益】

一、什么是生物活體探測
1、基礎概念導入
從人的神經回路看計算機的神經回路
叢神經回路的角度盤點生物活體探測類型
概念導入小互動：如果你在跟心儀的女神約會…
2、概念起源
“活體探測”與“圖靈測試”
活體探測技術之母
常用的兩大類活體探測技術
案例：2D活體探測與3D活體探測
3、活體探測攻擊手段威脅等級
第一級：平面照片
第二級：硅膠面具
第三級：全真3D打印
第四級：篡改攝像頭內容
第五級：攝像頭整體接管
4、活體檢測領域攻防大戰
iProov VS Generated.photos, Spark AR & OBS (2021)
Innovatrics VS Generated.photos & FaceSwap (2022)
Sum & Substance VS Spark AR & Photoshop (2021)
Shufti Pro VS Veriff.tools & Generated.photos (2021)
案例：大量真實攻防演示視頻
5、總結與盤點
弱活體特征存在問題
Deepfake技術帶來的挑戰
近百家國際3D生物活體探測供應商大盤點
案例：USAA銀行生物活體探測應用

二、生物活體探測的底層原理
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
人工智能發展的終點
案例：百度智能客服，谷歌藥物預測系統，淘寶推薦系統，清華數字虛擬人，谷歌核聚變控制系統，美軍自動駕駛戰機
3、底層技術盤點
面部生物活體探測技術盤點
指紋生物活體探測技術盤點
虹膜生物活體探測技術盤點
內容：面部生物活體探測的網絡模型發展，基于CNN的指紋生物活體探測，虹膜生物特征檢測發展的五個階段 

王明哲 老師
——工業數智化實戰專家，AI專家
清華校友總會工業數智化協會-副秘書長
現任圖靈人工智能研究院-數智化總監
曾任航天系統某頭部公司-數字化總監
北京工業大數據創新中心-專家委員
南京大學校外AI專家講師
百度、華為特邀數智化專家

【個人簡介】
王明哲老師畢業于清華自動化系工業智能所，在工業數字化、智能化領域擁有十余年的從業經歷，并擁有大型央企高管工作經歷。目前供職與清華最頂尖的新研機構“圖靈人工智能研究院“（圖靈院由目前唯一華裔圖靈獎得主姚期智先生創辦，圖靈獎又被稱為計算機界的諾貝爾獎）。王老師作為圖靈院數智化總監，負責研究院所有智改數轉相關業務。憑借十余年豐富的數智化落地實戰經驗結合清華在校學習科研期間掌握的專業知識，已經幫助多個頂尖的企業/機構完成了數智化落地嘗試。另外，王明哲老師在清華大學以及南京大學等頂尖學府均有授課經歷。
在航天系統供職時參與過多個國家重大型號的研制工作，對制造業的質量管理數字化、產品全生命周期數字化管控、軟件全生命周期數字化管控、智能化生產等業務有深入的理解。
參與過行業/國家數字化相關標準的編寫，牽頭過數字化相關國家重大課題的申請，主持過國家級數字化重大專項子課題交付。
曾在清華大學校內開設AI公開課，累積吸引了線上線下近萬人參與，線下場地爆滿，線上學員遍布全國34個省。曾在南京大學開設人工智能邊緣計算課程，相關課程為國內首創。
為江蘇省、山東省、內蒙古自治區等多地政府提供過數字化相關政策建議，為西門子集團、三一集團、上汽集團等制造領域頭部企業提供過數字化項目規劃服務。
王老師通過清華校友總會工業數智化協會，鏈接了清華系在工業數字化/智能化領域的主要力量（主要相關院系、主要相關校友企業、校友任高管的相關頭部企業等），并與部分清華專家結合國外最先進的數字化體系TOGAF 和Zachman等框架，提出了適合中國特色的“數字化頂層設計法”和“數字化項目規劃法”，并已經在多個頂尖企業/機構中完成反復驗證。未來三年，立志在清華資源體系下，培養超萬名既懂IT知識又懂業務邏輯的”管理型“數字交叉人才，讓數字化技術深入賦能工業領域的各個場景。

【主講課程】
通識類課程
《數字化的頂層思維和智能化的底層原理》
《AI如何幫你的工廠變聰明》
《數字專員培訓》
《揭秘元宇宙》
行業應用課程
《數字化轉型與智能制造》
《“游戲規則改變”制藥領域數智化實戰》
《市政服務數智化實戰》
《人工智能如何落地汽車行業》
《人工智能最新趨勢及產業應用-軌道交通》
專業領域實戰課程
《數智化時代的質量提升實戰》
《供應鏈數智化實戰》
《HR數智化實戰》
《清華專家為你揭秘chatGPT》
《生物特征識別技術》
《數字化轉型中的仿真》