新员工培养 制造业公司新员工新入职本领拉升员工 可定制大纲

新员工AI 基础课程—AI助力制造业新员工高效办公技能提升

在公司AI机器智能转型加速和智能化办公普及的当下,AI已成为新员工迅速融入职场的核心辅助抓手。对于初入职场的新人而言,领会 AI 技艺的基础推演和运用情境,不仅能拉升日常事务效率(如文档处理、资料整理等等情境效率可拉升 40%+),更能构筑智能化事务思路,缩短岗位适应周期…

授课时长
1天
授课方式
理论解说、视频体验、实例拆解、培训活动、分组碰头
建议人数
20–40 人
主讲
张峰
课程编号
PX-T12077
新员工AI 基础课程—AI助力制造业新员工高效办公技能提升
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课程背景

在公司AI机器智能转型加速和智能化办公普及的当下,AI已成为新员工迅速融入职场的核心辅助抓手。对于初入职场的新人而言,领会 AI 技艺的基础推演和运用情境,不仅能拉升日常事务效率(如文档处理、资料整理等等情境效率可拉升 40%+),更能构筑智能化事务思路,缩短岗位适应周期。

本次课程针对制造业新员工对于AI机器智能原理和运用而规划:从基础认知到模型运用,从业界实例情境,到拆解 AI 抓手的具体运用办法。借助通俗实例解说大语言模型、提示词等等技艺原理,支援新员工打破技艺壁垒,迅速掌握 "AI 辅助办公" 的基础本领,达成从 "职场新人" 到 "智能办公实践者" 的定位过渡,为公司智能化转型注入新鲜活力。

课程收益

借助课程研习,新员工将获得以下职场实用本领拉升:

•

基础认知升级:

掌握 AI 智能制造核心概念(智能制造,大语言模型、生成式 AI 等等),领会其在职场办公、文档生成等等事务情境的原理,构筑智能化办公思路轮廓。

•

抓手实操本领:

学会 DeepSeek、豆包等等主流 AI 抓手的基础操作和运用。

•

情境化实例:

掌握智能制造情境,领会AI和智能制造业界运用。

•

隐患防范意识:

弄懂 AI 采用中的资料安全和内容合规要点,防止职场交流中的 "幻觉内容" 等等常见陷阱,确保事务输出的准确性。

【课程特色】

•

零基础入门:摒弃晦涩术语,采用 "模块学识" 的交流教学方式,确保非技艺来由新员工轻松领会章节学识原理。

•

即学即用:

锁住新员工前 3 个月的典型事务情境(如新人周报撰写、会议纪要、PPT制作等等),实地实操 AI 抓手生成事务结晶。

•

交流解答:

设置 "抓手实操" 环节,借助分组完成实操上手,检验研习成效。

课程大纲

一、

AI机器智能的要害方略意义

(1) 全球竞争市场格局的巨变

(2) 百年未有之大变局影响深远

(3) 国家数智化转型和智能化顶层规划

(4) “机器智能+”成为中国国家方略

(5) AI替代的旧职业和AI创造的新职业

(6) 新转变带来新思路,换个角度看,新营销带来新机遇

(7) AI开启智能商业模式新时代

1.

小组操练:

1)

实例拆解:怎样拥抱变化:一名职场人的机遇和挑战

2)

分组交流:AI带给我们的机遇和挑战有哪些?

一、

AI机器智能的简介

(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) 机器智能的名词解释

(5) 机器智能的分类

(6) 判别式机器智能

(7) 生成式机器智能

(8) 生成式AI在职场的运用情境

(9) 机器智能法律隐患和防范

1.

小组操练:

1)

交流游戏:AI的资料特征和运用

2)

有奖竞猜:机器智能学识盲盒竞猜

一,

AI大语言模型原理入门

(1) 大模型的类别

(2) 大语言模型的定义

(3) 大语言模型的事务制度

(4) 预训练和微调

(5) 大模型和小模型的差异

(6) 通用模型和推理模型的区别

(7) 大模型的幻觉和开悟

(8) 大模型的商业模式

(9) 大语言模型的运用情境

(10) DeepSeek大模型核心优势

(11) DeepSeek R1大模型核心技艺

1.

小组操练:

1)

大模型判断题:判断正确和否

2)

有奖竞猜:大模型学识盲盒竞猜

一、

AI 机器智能赋能制造业转型升级

(1) 智能制造的演进历程和来由

(2) 智能制造的全球演进方略

(3) 中国“智能制造2025”政策解读

(4) 智能制造情境运用和实例

1.

生产精进和流程管控

◦ 智能排产和资源调度模型

◦ 生产缺陷实时检测和根因拆解

◦ 能耗精进和碳足迹预测

2.

装置管控和预测性维护

◦ 装置故障预警和寿命预测

◦ 基于AI的维护打法动态精进

3.

供给链和物流智能化

◦ 诉求预测和库存动态管控

◦ 物流路径精进和隐患预警

4.

质量将控和工艺革新

◦ 智能质检(视觉检测、声纹拆解)

◦ 工艺参数精进和新材料研发支持

5.

制造业智能化转型实例分享

• 某车企利用大模型达成焊接工艺精进,良品率拉升15%

• 某车企利用大模型构筑智能座舱系统

• 某车企利用大模型搭建混合云平台,构筑了工厂数智化大脑,降低30%管控成本,拉升20% 的资源利用效率。

1.

小组操练:

1)

实例判断题:判断属于哪一种智能制造情境运用

2)

分组交流:分享AI运用在生产制造进程中的积极作用

一、

常用的AI抓手简介

(1) AI模型&文本抓手

(2) AI图像视频抓手

(3) AI PPT制作抓手

(4) AI 规划抓手

(5) AI 数字人制作抓手

1.

小组操练:

1)

实例拆解:浏览各个AI抓手网页,查看功能和模型选项

2)

分组交流:分享你常用的AI抓手和心得体会

一、

提示词工程规划

1.

何为提示词工程

(1) 提示词工程的3大作用

(2) DeepSeek提示词的常见3种问法

2.

提示词规划的2大公式

(1) 定位设定公式

(2) 标的设定公式

3.

5种精进提示词的打法和抓手

(1) 提示词精进打法

• 情境补充

• 约束输出

• 结构拆分

• 定位属性

• 反驳验证

(1) 常见实例拆解:怎样从低效提示精进为高效提示

1.

高阶提示词的撰写

(1) 标识符采用

(2) 属性词采用

1.

小组操练:

1)

实例:小组成员用一个主题内容的提示词精进为高效的提示词

2)

交流:参训者实地规划提示词并迅速测试

一、

资讯检索和撰写

1.

资讯检索和撰写内容

(1) 通用大模型和DeepSeek智能搜索

(2) 通用大模型和DeepSeek资料提取

(3) 通用大模型和DeepSeek图片拆解

(4) 通用大模型和DeepSeek生成会议纪要的抓手和办法

(5) 通用大模型和DeepSeek生成规划方案的抓手和办法

(6) 通用大模型和DeepSeek生成收束呈报的抓手和办法

(7) 通用大模型和DeepSeek生成营销话术、广告语的抓手和办法

(8) 通用大模型和DeepSeek生成生成扩写修改新闻稿、通讯稿的抓手和办法

(9) 通用大模型和DeepSeek生成扩写修改爆款小红书货品文案的抓手和办法

(10) 通用大模型和DeepSeek生成提取扩写修改公众号配图文章的抓手和办法

(11) 通用大模型和DeepSeek生成短视频新媒体脚本的抓手和办法

1.

小组操练:

1)

实例:根据模板拆解撰写一篇事务的收束报告或者会议纪要

2)

分组交流:阅读文档,拆解报告和公司相关资讯,探寻公司的机遇和挑战

3)

实例:根据提示词撰写一篇事务公众号或者小红书笔记

4)

分组交流:网页链接拆解公众号内容,扩写修改成爆款配图文章

一、

PPT生成抓手采用

1.

AI 辅助生成PPT的提示词

(1) AI PPT的提示词采用招数

(2) AI PPT的提示词模板公式

1.

小组操练:

1)

实例:撰写本职岗位“月度事务收束报告”的PPT提示词

2)

交流:参训者提交内容要点,发送群内分享研习

1.

AI辅助生成PPT的抓手选项

(1) 通用模型AI 辅助生成PPT的3大核心抓手

(2) 通用模型AI 辅助生成PPT的2大插件抓手

(3) 通用模型AI 辅助生成PPT的采用方式办法

1.

小组操练:

1)

演示实例:生成一个关于“市场策划活动”的PPT

2)

交流:参训者提交内容要点,下载上传PPT作业

一、

AI生成图片和视频抓手采用

1.

AI生图抓手

(1) 绘画的基本原理

(2) AI绘画的3大核心要素

(3) 绘图抓手功能引见

(4) AI 生图抓手功能引见

(5) AI 生图提示词撰写

1.

小组操练:

1)

演示实例:生成一个关于“节日宣传”或者“会议通知”的海报

2)

交流:参训者提交内容要点,下载上传海报图片作业

1.

AI图生视频抓手

(1) 视频的基本原理

(2) AI视频的功能引见

(3) AI 生图脚本提示词撰写

(4) AI 生视频的操作

1.

小组操练:

1)

演示实例:生成一个汽车在高速上飞驰的视频

2)

交流:参训者提交内规划要点,上传视频作业。

老师简介

Introduction to lecturers

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博闻智咨询|张峰老师

适合谁听

制造业公司新员工、新入职本领拉升员工、制造业班组初级管控员工。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。

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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。

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