课程时间：2026年4月18-19日(周六-周日)
课程地点：北京大学
授课内容：
《AI背景下数智化转型与创新:理论与实战》赵占波老师
《人工智能赋能产业变革:大模型及其应用》邓志鸿老师
《人工智能前沿洞察与产业赋能解析》黄 洁老师
师资简介：
赵占波老师：北京大学软件与微电子学院金融管理系教授、教学指导委员会专职副主任。北京大数据研究院保险大数据研究中心主任，中国市场学会数字经济与智慧营销研究院执行院长。国家科技部高新技术评审专家。
邓志鸿老师：北京大学智能学院教授、博士生导师，中国人工智能学会理事。曾在AAAIJCAI, ACM SAC, DEXA, DATA ANALYTICS, NLPCC 等人I智能
顶级国际会议任程序委员会委员。
黄洁老师：中关村人工智能学院副院长，九三学社北京市科技委人工智能专门委员会委员，中国信息协会数字经济专委会数据资产化首席专家，工业与信息化重点领域数字化人才基地教研组长，《再造独角兽-数字经济时代的企业升级》作者。
常见问题解答
Q1：AI背景下的数智化转型与传统数字化转型有何本质区别？
赵占波老师将从"数据驱动"到"智能决策"的跃迁角度解析：传统数字化侧重业务流程线上化与数据沉淀，而AI时代的数智化强调通过机器学习实现预测性分析、自动化决策和个性化服务。课程结合金融、保险、零售等行业案例，传授如何构建"业务-数据-算法"闭环，包括智能风控、精准营销、动态定价等场景的实战方法论，以及组织能力建设与人才梯队培养的关键要点。
Q2：大模型技术目前有哪些成熟的产业应用案例，中小企业如何低成本接入？
邓志鸿老师基于北大智能学院的前沿研究及AAAI、IJCAI等顶会经验，系统梳理大模型在智能制造、金融科技、医疗健康、内容创作等领域的落地案例。课程将对比公有云API调用、私有化部署、行业垂直模型定制等三种接入模式的成本效益，并提供中小企业"轻量化"应用策略——包括提示词工程优化、RAG知识库构建、智能体工作流设计等低门槛高回报的实践方案。
Q3：人工智能产业赋能中，如何平衡技术创新与数据安全、伦理合规？
黄洁老师结合《再造独角兽》著作经验及数据资产化首席专家视角，提出"技术-制度-伦理"三维治理框架。课程将深度解析算法偏见防范、数据隐私保护（隐私计算、联邦学习）、AI可解释性等合规要点，同时分享如何在合规前提下最大化数据资产价值，包括数据确权、估值、入表及交易流通的实操路径，帮助企业构建可持续的AI竞争力。
本次课程授课老师：
黄洁
