【课程背景】

在当下的人工智能（AI）时代，石油行业的诸多业务也急需，基于AI为日常业务添加新引擎，例如石油相关设备的无损检测、石油有效热值的预测与分析、基于地质数据的石油储量预测等等，实现产业的升级，从而为企业实现，以更低的成本，创造更大的经济价值。对于石油行业相关业务的工程师们，也迫切想学习AI相关技术应用，为公司创造更大的价值，但是，在AI赋能业务中，通常面临以下痛点：

1、工作思维通常还停留在以往的人工经验上，没有意识到AI对石油相关业务的潜在 改变；

2、不了解，对于他们而言，学习AI的维度、对应维度上应该学习的深度、与自己业 务场景结合的AI应用与工具有哪些；

3、不了解自己日常的业务中哪些可以基于AI来赋能增效；

4、不知AI与自己行业未来的潜在结合，从而很难紧跟时代步伐，为公司创造更大价 值；

针对石油行业相关业务中，这样的AI需求与困境。本课程针对企业的以上痛点，进行深入挖掘，帮助石油行业相关业务的工程师在AI时代，思维意识上觉醒，以通俗易懂的方式带领石油相关业务工程师们较为完整的认知他们该认知的AI，并了解到他们学习AI的正确方式、应该学习的AI维度与深度，进而尽快习惯以AI的思维视野重新审视自己日常的工作业务，实现紧跟AI时代的步伐，为成为AI时代的新型石油行业相关业务的工程师奠定基础。**终为企业以更低的成本，创造更大的价值！

【课程收益】

Ø 在思维意识上觉醒，重新审视业务与AI的结合，为实现基于AI的增效、降本、减负奠定基础

Ø 掌握，对于石油相关业务工程师，应该掌握的AI学习知识维度、深度

Ø 从理论与业务场景实战演示两个维度深入了解石油行业相关业务工程师所需的AI应用工具

Ø 掌握一些AI应用工具在业务场景的基础使用

Ø 从理论和业务场景实战演示两个维度掌握机器学习的核心原理、核心概念、迭代流程、精选算法的原理与适用场景

【课程特色】

干货，深入结合石油行业相关业务场景认知AI；

石油行业相关业务场景的案例分析；

0门槛即可；

实战演练、学之能用；

以通俗易懂的方式理解抽象的知识

【课程对象】钻井相关业务工程师、无损检测相关业务工程师、石油成分分析相关业务工程师

【课程时间】1-2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、石油行业相关业务为什么要通识人工智能？

1、当下大幅快速提升日常业务的工作效率

2、基于AI，探索工作能力新维度

3、大幅提升未知知识的学习效率

4、紧跟AI时代的步伐，养成使用AI的习惯，着眼于未来

二、在石油行业相关业务中，通识人工智能，要从哪些方面着手？

1、基于函数认知人工智能的核心原理

2、了解人工智能的分支

3、机器学习迭代流程

4、机器学习核心算法介绍

5、人工智能应用领域介绍与分析

三、人工智能可以给石油行业相关业务带来些什么？

1、大型储罐罐壁的缺陷检测

2、石油传输相关设备的疲劳寿命预测

3、石油油井开采的安全风险预测

4、基于地质相关数据的地下石油储量预测

5、基于石油成分数据的有效热值预测（便于石油的精准分类、配比）

6、私人助手（大模型本地私有化部署）

7、快捷数据分析（大模型）

8、图案设计（文生图）

9、学习行业前沿知识的指导老师（大模型）

10、基于”大白话“的数据查询

四、基于石油行业相关业务场景的人工智能赋能场景化实战演示

1、基于石油成分数据的有效热值预测

2、私人助手（开源大模型）

3、ChatGPT数据分析

4、图案设计

5、学习行业前沿知识的指导老师

五、结合石油行业相关业务场景的人工智能精选算法解析与实战演示

1、逻辑回归

2、决策树系列

3、CNN

六、人工智能在石油行业相关业务场景赋能时的潜在风险分析

1、数据安全

2、预测风险管控

七、课程回顾与总结