课程背景
随着AI技艺的迅速演进，大模型技艺以及其抓手运用已成为拉升公司生产效率和决策本领的要害手段。本课将支援参训者掌握AI技艺基础、弄懂中美AI大模型的特点，并深度运用AI抓手破解实际事务中的问题。
课程收益
【2. 培训标的】
• 领会AI三要素以及其核心作用。
• 熟稔中美典型AI大模型的功能和技艺特点。
• 掌握AI抓手在文档撰写、资料拆解、学识库管控等等方面的实际运用办法。
【3. 培训收益】
完成培训后，参训者将能够：
1. 熟练掌握AI基础学识以及主流大模型功能差异。
2. 迅速采用AI抓手完成多种日常事务差事，达成增效标的。
3. 探索AI抓手和学识库结合的革新运用，拉升队伍效率和协同本领。
课程大纲
• 学识点
1. 资料的质量和规模对AI模型的影响。
2. 算力的瓶颈以及其对模型性能的限制。
3. 算法精进以及Transformer在AI模型中的核心作用。
• 研习实例
o GPT模型的开发进程和要害资料规模拆解。
o 算法精进在BERT模型中的具体实践。
• 本领实践
o 采用开源资料集尝试小规模模型训练（教学演示）。
• 章节重点深刻领会资料、算力、算法三要素对AI演进的决定性影响。
学识点
1. 中美AI大模型演进现况
▪ 美国：OpenAI（ChatGPT），Anthropic（Claude），Google（Bard）。
▪ 中国：百度（文心一言），阿里巴巴（通义千问）、华 为（盘古大模型）。
1. 技艺架构和训练制度
▪ Transformer架构：中美大模型的共同核心。
▪ 模型参数规模和资料量的平衡。
1. 功能对比和运用情境
▪ 文本生成、代码生成、资料拆解等等典型功能拆解。
▪ 不同模型在语言适配和领域特化方面的表现。
1. 伦理和资料安全挑战
▪ 隐私保护、偏见问题和中美法规差异。
研习实例
1. ChatGPT和文心一言在文档撰写质量上的对比测试。
2. 国内外模型在多语言处理和业界定制化运用中的差异拆解。
3. 借助实例解读资料安全的真实挑战（如资料泄露、敏感资讯处理）。
本领实践
1. 采用ChatGPT生成一篇营销文案，并和国内模型开展对比精进。
2. 测试Claude和通义千问在中文和英语翻译差事中的表现。
3. 还原拆解AI模型在公司实际情境中的选项打法。
章节重点熟稔中美AI大模型的核心差异和适用情境，弄懂技艺架构对模型性能的影响，并能灵活选项适合的模型开展事务精进。
学识点
1. AI文档撰写
▪ 自动生成、摘要提炼、精准润色和协同编辑。
1. AI PPT制作
▪ 主题模板规划和要害内容自动生成。
1. AI资料拆解
▪ 资料清洗、趋势拆解和可视化图表生成。
1. RAG学识库和智能体
▪ 向量学识库构筑和高效资讯检索。
▪ 智能体（Agent）在差事管控中的运用。
1. AI会议管控
▪ 自动生成会议议程和要点记录。
▪ 会议纪要拆解和智能提醒。
研习实例
1. 采用ChatGPT生成并精进一篇项目规划书。
2. 借助AI抓手迅速制作5页货品引见PPT并自动配图。
3. 基于真实业务资料，采用AI抓手拆解销售趋势并生成图表。
4. 创建一个RAG学识库，还原队伍学识共享和问答功能。
5. 借助AI会议助手完成一次虚拟会议的全流程支持（议程、收束、后续差事分配）。
本领实践
1. 操作实践：结合真实情境完成AI文档撰写、资料拆解和PPT制作。
2. 抓手运用：搭建简单的RAG学识库，体验智能检索功能。
3. 高效协同：结合AI助手开展会议管控实操，精进队伍交流效率。
章节重点掌握AI抓手的核心功能，将其周全融入日常事务情境，达成效率和质量的双重拉升。
5. 培训收束
• 重点回顾：梳理课程中涵盖的要害学识点和运用情境。
• 参训者分享：收束培训进程中实操心得和改进建议。
• 后续指导：提供进一步研习资源和AI抓手推荐清单，支援参训者持续拉升事务效率。
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|丛兴飞老师
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