课程背景
当前，全球正经历以AI为核心的第四次工业革命。据中国信通院资料显示，2024年中国AI核心业界规模突破1.2万亿元，公司数智化转型渗透率超65%。中国机器智能演进已进入
“政策驱动+技艺突破+业界共振”
的黄金期，国家顶层规划持续加码，为公司方略重构提供了历史性机遇。
《新一代机器智能演进规划》
明晰提出：2025年部分AI技艺达成世 界 领 先水平，2030年成为全球主要机器智能革新中心。
“机器智能+”行动
写入2025年政府事务报告，首次将AI拉升至和“互联网+”同等等的方略高度，明晰要求将数字优势和制造业基础结合，促成大模型技艺全情境渗透，重点支持智能网联汽车、AI终端装置、业界运用情境等等方向。国家政策不仅提供资金和算力保障，更借助“情境开放+生态协同”为公司方略重构指明方向。可是，公司在执行机器智能方略转型却会面临三大深层矛盾：
•
方略滞后性
：传统公司方略倚重心得判断，方略拟定和落地周期长，倚重政策资源，成本和规模效应，难以适应机器智能新技艺带来的市场迅速变化。
•
大模型运用
：难以适应AI大模型驱动的敏捷决策诉求。年轻员工对怎样落地大模型缺乏系统性的认知和理论轮廓。
•
智能体运用
：公司智能体开发运用，业务重构难以形成新的技艺和货品壁垒。
本课基于
“机器智能理论轮廓－大模型运用-智能体情境”三维重构轮廓
，深度融合DeepSeek技艺生态，解构公司机器智能方略的底层推演，提供从「AI认知重构」到「AI抓手运用」的全流程解题打法，支援公司炼就适应 AI 时代下的顶层规划和情境实例运用。
课程收益
• 掌握AI时代机器智能的底层推演和核心本质，达成方略认知升级
• 系统研习AI时代机器智能大模型和智能体的构筑办法论，结合业界标杆实例拆解要害结构，达成迅速迭代和运用。
• 炼就AI新时代的核心管控队伍，培育新时代的队伍精英，适应市场迅速变化。
• 掌握AI时代新的抓手运用，贴近市场，洞察趋势，化解营销变化趋势。
课程大纲
1.
机器智能核心概念
(1) 《我是AI》影片
(2) 机器智能的演进历史
(3) 机器智能的层级和核心要素
(4) 机器智能的总类
(5) 判别式机器智能
(6) 生成式机器智能
(7) 生成式AI在职场的运用情境
(8) 机器智能法律隐患和防范
实例：
判别式机器智能运用在千行百业
生成式机器智能在AIGC的运用实例
机器智能法律典型案件和规范防范领域
1.
大模型的基础学识
(1) 大模型的定义
(2) 模型的事务制度
(3) 预训练和微调
(4) 大模型和小模型的差异
(5) 大模型的类别
(6) 大模型的业界链
(7) 大模型的商业模式
(8) 大模型演进的必要条件
(9) 通用模型和推理模型的区别
(10) 工业大模型的类别和架构
(11) 工业大模型在运用情境的适配性拆解
(12) 大模型训练方式
(13) 大模型的幻觉和开悟
课堂操练：
通用大模型和垂直大模型的差异
实例拆解：
公司怎样利用垂直大模型开展有效管控
1.
DeepSeek模型运用引见
1)
DeepSeek概述
(1) DeepSeek的起源和初心
(2) DeepSeek的3大核心技艺和优势
(3) DeepSeek的3大模式的特点
1)
DeepSeek的部署办法
(1) DeepSeek的3种部署采用办法以及招数
(2) DeepSeek的本地化部署的要求
1)
DeepSeek的采用办法
(1) DeepSeek的4种采用办法以及招数
(2) DeepSeek的2种模型的正确采用
(3) DeepSeek提示词的常见3种问法
(4) DeepSeek提示词规划的2大公式
(5) DeepSeek5种精进提示词的打法和抓手
1)
DeepSeek在全球机器智能领域的演进
(1) DeepSeek的全球演进和挑战
(2) DeepSeek商业化情境和运用的阻碍
1)
DeepSeek在商业化领域的探索和实例
(1) 机器智能常见的3种商业变现方式
(2) DeepSeek商业化的成功实例
课堂操练：
还原不同岗位定位和采用不同AI大模型开展提示词的撰写上手
实例拆解：
怎样从低效提示词精进为高效提示词
1.
大模型的资料训练
1)
海量资料思路的基本概念
(1)海量资料的定义
(2)海量资料的特征
(3)海量资料的结构特征
(4)海量资料的基本单位
(5)海量资料的演进历史
(6)海量资料和云计算、机器智能的关系和影响
2)
大模型的资料训练
(1)何为大模型的资料集
(2)大模型资料的清洗
(3)大模型资料的标注
(4)大模型资料的泛化本领
课堂操练：
资料的清洗和标注操练
实例拆解：
怎样寻找高质量的资料
1.
大模型学识库构筑
1)
何为学识管控
(1) 传统学识管控和智能化学识管控的区别
1)
大模型学识管控的意义
(1) 大模型学识管控的核心理念
(2) 大模型学识运用的情境
(3) 大模型个人学识库和公司学识库
(4) 大模型个人&公司学识库构筑的抓手
课堂操练：
研习动手搭建一个公司大模型学识库
实例拆解：
罗氏制药的公司大模型学识库和数字智能讲师
1.
大模型RAG 原理和运用
(1) RAG技艺基本概念
(2) RAG技艺的来由
(3) RAG技艺的意义
(4) RAG和大语言模型的差异和优点
(5) RAG和SFT的区别
(6) RAG的运用情境
(7) RAG的未来方向
1.
AI 智能体的落地运用
1)
AI智能体的基本概念
(1) 智能体的定义
(2) 智能体的核心特征
(3) 智能体和传统AI大模型的区别
(4) 智能体的构成要素
(5) 智能体的演进路径
1)
AI智能体的分类
(1) 差事型智能体
(2) 交互型智能体
(3) 协同型智能体
(4) 自主型智能体
1)
AI智能体的构筑抓手
(1) Coze引见
(2) Dify引见
(3) 百宝箱引见
(4) 腾讯元器引见
(5) Ｎ８ｎ引见
1)
AI智能体的组成要素
(1) 提示词
(2) 事务流
(3) 学识库
(4) 插件
1)
AI智能体的运用情境
(1) 个人生活情境
(2) 公司办公情境
(3) 业界垂直情境
课堂操练：
研习动手搭建简单写作智能体和事务流智能体
实例拆解：
公司客服智能体和自媒体创作智能体
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|张峰老师
适合谁听
公司创始人、董事长、CEO等等决策层、公司管控干部、市场和技艺人员。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。