马兆林《人工智能数据安全风险与治理》
课程大纲：第一章数据驱动AI革命·数据质量风险模型偏见问题（如人脸识别种族差异）数据质量评估维度：多样性/准确性/一致性·数据规模与性能GPT-3案例，45TB训练数据分布式计算架构需求·监督学习依赖ImageNet标注数据集案例标注成本与质量管控第二章AI系统安全挑战·三大技术浪潮符号主义（1950s-1980s）统计学习（1990s-2000s）
人工智能
王文琭《人工智能大模型的发展与商业应用》
课程背景：新质生产力时代，一切商业都将数字化，智能化，随着产业互联网的创新应用，加速落实企业实现数字化发展之路，数字化的未来发展将是大数据、人工智能、智能商业、万物智联，物联网＋向智能服务方向的转变。人工智能目前商业应用如同雾里看花，如何帮助企业实现智能＋重构商业场景，是赢得未来几年竞争的关键，企业如何结合行业或产业能够快速建立智能化商业与服务场景，并在其中获取新的商业价值增长点？课程将以人工智能
黄洁《数据要素x：数据赋能产业智能化变革》
主讲：黄洁老师【课程背景】随着数字经济时代的到来，数据已成为推动产业升级和转型的关键要素。如何有效利用海量数据，实现智能化决策，成为企业制胜未来的必修课。如何采集、存储、分析和应用数据，使其转化为企业竞争优势，仍是许多企业在智能化转型过程中面临的重大挑战。本项目将从数据治理、数据分析与挖掘、数据安全与合规等多个角度，系统性地解析数据赋能产业变革的关键路径。通过理论讲解与实战案例分享相结合的方式
