第一部分 人工智能现状与发展趋势（2小时）
第一章 概况
1、 前沿技术：技术成熟度曲线
2、 火箭理论
a) 数据燃料：大数据之互联网时代
b) 计算引擎：算法（巧干）与算力（蛮干）
c) 需求目标：应用方向
3、 机器学习
a) 监督学习、非监督学习
b) 增强学习与对抗生成网络（案例分析：AlphaGo zero）
4、 深度学习
a) 技术流派：符号主义与连接主义
b) 深度学习的利与弊
第二章 重要分支：AIoT
1、 传感器：视觉类、听觉类、姿态类、其他
2、 物联网计算平台
第三章 几大前沿应用技术
1、 人工智能创新框架
2、 机器视觉CV
a) 深度学习CNN
b) 视觉攻击与视觉安全
3、 语音识别ASR（原理及案例分析：某智能音箱）
4、 自然语言处理NLP（案例分析：某文本处理产品）
5、 推荐系统RS（案例分析：头条系产品，短视频）
6、 知识图谱KG
7、 AR/VR/MR
第二部分 应用结合：AI+智能电网（1小时）
第一章 仿真赋能安全（案例分享：某电网仿真安全产品）
1、 安全攻防
2、 仿真系统
第二章 知识图谱赋能内部管理（案例分享：某数据科技公司产品）
1、 知识图谱构建与沉淀
2、 图谱发掘与辅助决策
第三章 深度学习赋能智慧风场（案例分享：某智慧风场解决方案）
1、 智慧协同风机和态势感知风场
2、 基于深度学习的模式识别建模
第四章 推荐系统赋能分布式能源管理
1、 新能源竞合
2、 分布式管理
第五章 互联网技术赋能智慧能源生态构建（案例分享：某在研项目）
1、 智慧能源技术的智慧城市研究
2、 互联网业务赋能
a) 能源使用内容化
推荐系统连接终端用户
