2天（6小时/天）
Deepseek人工智能时代智能制造：工业5.0
本课程聚焦于人工智能技术在智能制造领域的深度应用，特别是结合Deepseek大模型，探讨从工业4.0到工业5.0的演进。课程内容涵盖人工智能技术的发展历史、现状与趋势，深入解析Deepseek大模型的…
课程介绍
本课程聚焦于人工智能技术在智能制造领域的深度应用，特别是结合Deepseek大模型，探讨从工业4.0到工业5.0的演进。课程内容涵盖人工智能技术的发展历史、现状与趋势，深入解析Deepseek大模型的技术原理及其对工业的影响，系统介绍数据驱动、知识工程和行业大模型在智能制造中的关键作用。通过对比工业4.0和工业5.0的核心特征，课程旨在帮助学员理解智能制造如何从效率驱动转向以人为本、可持续和韧性的制造模式。课程还包括丰富的案例分析和实践研讨，提升学员在人工智能时代把握智能制造转型机遇的能力，培养前瞻性思维和系统性分析能力，适用于制造企业管理者、技术人员及相关领域从业人员。
课程背景
全球制造业转型升级的大趋势，人工智能技术的驱动作用。
课程目标
知识目标：了解人工智能技术的起源、发展历程、关键里程碑事件以及当前的技术现状和未来发展趋势。学习Deepseek V3和R1大模型的技术路线和能力。理解人工智能时代智能制造的核心理念和内涵。掌握数据驱动、知识工程、行业大模型等关键技术在工业领域的应用原理和方法。区分工业4.0和工业5.0的核心特征和发展重点。理解工业5.0时代智能制造对企业和社会带来的变革性影响。技能目标：能够分析人工智能技术对传统工业生产模式带来的冲击和变革。掌握Deepseek 系列大模型的应用技能。能够识别企业在智能制造转型过程中应用人工智能技术的潜在机会和挑战。能够运用数据驱动、知识工程等方法解决工业生产中的实际问题。能够参与制定企业智能制造转型战略和实施方案。能够评估和选择适合企业自身发展阶段的智能制造技术和解决方案。能力目标：提升学员对人工智能等新兴技术在工业领域应用的前瞻性思考能力。培养学员对融合本地部署Deepseek大模型和创新生态开发创新应用的思维能力。培养学员运用系统性思维分析复杂工业问题的能力。增强学员在数字化和智能化转型浪潮中把握产业升级机遇的能力。培养学员跨学科、多领域知识融合和应用创新的能力。
模块一： 人工智能技术发展历史、现状和趋势
1.1 培训导论
1.2 人工智能技术发展历史回顾
1.3 人工智能技术发展现状与趋势
1.4 Deepseek大模型的技术原理和关键影响
1.5 人工智能在工业领域的应用现状
模块二： 人工智能时代智能制造基础
2.1 人工智能时代智能制造的核心理念
2.2 数据驱动的智能制造
2.3 知识工程在智能制造中的应用
2.4 行业大模型在工业领域的应用
模块三： 从工业4.0到工业5.0
3.1 工业4.0 的核心理念与实践
3.2 工业5.0 的理念、特征与演进
3.3 工业5.0 关键技术与应用展望
模块四： 案例分析与实践研讨
4.1 智能制造行业应用案例深度分析
4.2 智能制造转型实践研讨
4.3 总结与问答
辛玉军
常住地：北京 北京市
辛玉军老师是兼具工学与管理学背景的数字化转型与智能制造实战专家，拥有24年企业咨询经验，专注制造业智能化、信息化规划与落地。作为工信部数字化转型赋能中心首席专家及专精特新冠军联盟数字化转型首席专家，他深度服务中车、航天科工、海尔、美的、华为、西门子等数百家头部企业，并在清华、北大等多所顶尖高校担任总裁班客座教授。其独特优势在于融合TOC（约束理论）方法论与智能工厂实践，擅长将复杂问题本质化，助力企业高效实现数字化升级，广受航空航天、汽车、轨道交通、电子、钢铁等行业客户高度认可。