课程背景
和核心推演
当前，AI大模型技艺正从“炫酷概念”迅速进入“业务深水区”。对于宝信软件这样领 先的工业软件和资讯服务公司，其资讯服务部门正面临双重挑战和机遇：一方面，需将AI本领深度融入自身的货品开发、系统集成和买方服务流程，达成降本增效；另一方面，需前瞻性地为宝钢乃至更广泛的工业、城市买方规划和交付AI赋能的智能化解题打法。
本课摒弃泛泛而谈的理论，严格遵循 “懂原理、会抓手、识情境、能落地” 的全栈推演开展规划：
抓手武装：掌握以DeepSeek为代表的国产大模型以及AI编程抓手（Cursor, Dify），拉升个人和队伍研发效能。
情境赋能：锁住软件业界和工业资讯服务核心情境，研习将业务痛点转化为AI可解问题的“翻译”本领。
实战产出：借助高强度工作坊，围绕宝信真实业务，实地产出可论证、可推进的AI赋能方案蓝图。
二， 课程核心收益
完成本课，参训者将能够：
构筑系统技艺认知：清晰领会大模型、微调、RAG、Agent的技艺原理、差异以及在软件项目中的适用情境。
掌握高效开发抓手：熟练采用DeepSeek、Cursor等等抓手开展代码辅助、文档生成、技艺方案规划，拉升个人事务效率。
诊断AI融合情境：运用“业务-AI机会诊断画布”，在系统运维、买方支持、项目交付等等资讯服务流程中，识别高价值的AI赋能切入点。
规划落地施行路径：产出针对本部门或者某个具体买方情境的《AI赋能解题打法轮廓》，包含技艺选型、资料准备、价值评核和初步施行路线。
三、 课程详细大纲
模块一：认知破局 —— AI大模型原理、趋势和软件业界新范式
导论：AI浪潮下，软件和资讯服务部门的重新定位——从“功能达成者”到“智能赋能者”。
核心原理精讲：
大模型（LLM）：从“概率预测”领会其生成和推理本领，辨析其优势和局限（如“幻觉”）。
要害概念矩阵：精调（Fine-tuning） vs. 提示工程（Prompt Engineering） vs. RAG（检索增强生成） vs. Agent（智能体）—— 不同技艺路径的成本、成效和适用情境对比。
国产化生态和选型：DeepSeek、通义千问、智谱等等国产大模型的技艺特点、性价比以及公司级运用可行性拆解。
实例研讨：《工业质检的AI进化之路：从传统视觉算法到视觉大模型》—— 拆解技艺栈演进对软件解题打法复杂度和价值的影响。
模块二：本领筑基 —— 提示词工程和AI辅助开发抓手链实战
提示词（Prompt）工程心法：
黄金公式：定位（Role）+ 差事（Task）+ 上下文（Context）+ 输出格式（Format）。
实战上手：针对“编写一个API接口说明文档”、“拆解一段故障日志”等等情境，实地精进提示词，体验输出质量的跃升。
AI编程抓手实战（锁住效率拉升）：
DeepSeek实战：代码解释、调试建议、技艺方案草拟、SQL生成。
Cursor/Copilot初探：在IDE中达成代码自动补全、生成单元测试、代码重构和注释。
低代码AI平台（Dify/Coze）概览：怎样迅速搭建一个概念验证（PoC）级的智能运用。
抓手交付：《高质量技艺提示词模板库V1.0》、《AI开发抓手选型速查表》。
模块三：情境赋能 —— AI和软件资讯服务核心业务融合
融合办法论：引入“业务-机器智能机会诊断画布”，从业务标的、核心痛点、资料现况、决策复杂度四个维度系统扫描机会点。
宝信资讯服务情境深度剖析：
情境A：智能运维和客服：怎样利用RAG+Agent构筑“智能学识库”，让AI迅速解答内部系统问题或者买方技艺咨询，达成“7x24小时专家坐席”。
情境B：项目交付和文档自动化：AI怎样辅助生成技艺方案、规划文档、测试用例以及项目周报，将工程师从重复性文档事务中解放。
情境C：资料服务和洞察挖掘：在为买方提供资料服务时，怎样利用大模型开展自然语言查询、报告自动生成和趋势洞察。
实例对标：拆解《某大型公司利用AI+RPA达成IT工单自动分类和处理》实例，碰头其流程重塑和价值量化办法。
模块四：实战工作坊 —— 绘制宝信资讯服务AI赋能蓝图
工作坊启动：各小组选项1个本部门真实业务情境（如：智慧运维平台问题排查、软件项目诉求拆解、资料中心能耗报告生成）。
四步实战推演：
痛点共识：用“痛点扑克牌”法，锁住情境中最耗时、易出错、价值高的环节。
方案构思：运用“诊断画布”和模块三学识，规划AI解题打法雏形（明晰用什么技艺？破解什么问题？）。
可行性推演：评核该方案所需的资料基础、技艺集成难度、流程改造范围。
蓝图绘制：形成《AI赋能方案一页纸蓝图》，包括：情境、痛点、AI解题打法、预期指标（如：处理时间下降X%、首解率拉升Y%）、下一步行动。
结晶路演和评审：每组5分钟展示方案，讲师与其它小组从革新性、可行性、价值度开展点评和挑战。
四、 课程特色和保障
高度定制化：所有实例、碰头情境都围绕“软件业界”、“工业资讯服务”、“宝信业务”开展规划和带出，确保内容高度相关。
强实战导向：全程贯穿“学完即用”的抓手实操和小组工作坊，确保参训者带着“结晶”离开课堂。
技艺栈全覆盖：兼顾前沿认知（Agent/RAG）和实用本领（提示词/DeepSeek/Cursor），满足不同基础参训者诉求。
备注：本课纲可根据宝信软件资讯服务部门的具体业务重点（如更偏重运维、开发还是买方解题打法）开展微调，以达成最 佳培训成效。
课程收益
1天（6小时）
课程形式： “理念-抓手-情境-实战”四阶工作坊（讲授40% + 实例研讨20% + 抓手实战20% + 小组产出20%）
课程大纲
参训对象： 资讯服务部门技艺主力、项目经理、解题打法工程师
课程时长： 1天（6小时）
课程形式： “理念-抓手-情境-实战”四阶工作坊（讲授40% + 实例研讨20% + 抓手实战20% + 小组产出20%）
一、 课程缘起和核心推演
当前，AI大模型技艺正从“炫酷概念”迅速进入“业务深水区”。对于宝信软件这样领 先的工业软件和资讯服务公司，其资讯服务部门正面临双重挑战和机遇：一方面，需将AI本领深度融入自身的货品开发、系统集成和买方服务流程，达成降本增效；另一方面，需前瞻性地为宝钢乃至更广泛的工业、城市买方规划和交付AI赋能的智能化解题打法。
本课摒弃泛泛而谈的理论，严格遵循 “懂原理、会抓手、识情境、能落地” 的全栈推演开展规划：
抓手武装：掌握以DeepSeek为代表的国产大模型以及AI编程抓手（Cursor, Dify），拉升个人和队伍研发效能。
情境赋能：锁住软件业界和工业资讯服务核心情境，研习将业务痛点转化为AI可解问题的“翻译”本领。
实战产出：借助高强度工作坊，围绕宝信真实业务，实地产出可论证、可推进的AI赋能方案蓝图。
二， 课程核心收益
完成本课，参训者将能够：
构筑系统技艺认知：清晰领会大模型、微调、RAG、Agent的技艺原理、差异以及在软件项目中的适用情境。
掌握高效开发抓手：熟练采用DeepSeek、Cursor等等抓手开展代码辅助、文档生成、技艺方案规划，拉升个人事务效率。
诊断AI融合情境：运用“业务-AI机会诊断画布”，在系统运维、买方支持、项目交付等等资讯服务流程中，识别高价值的AI赋能切入点。
规划落地施行路径：产出针对本部门或者某个具体买方情境的《AI赋能解题打法轮廓》，包含技艺选型、资料准备、价值评核和初步施行路线。
三、 课程详细大纲
模块一：认知破局 —— AI大模型原理、趋势和软件业界新范式
导论：AI浪潮下，软件和资讯服务部门的重新定位——从“功能达成者”到“智能赋能者”。
核心原理精讲：
大模型（LLM）：从“概率预测”领会其生成和推理本领，辨析其优势和局限（如“幻觉”）。
要害概念矩阵：精调（Fine-tuning） vs. 提示工程（Prompt Engineering） vs. RAG（检索增强生成） vs. Agent（智能体）—— 不同技艺路径的成本、成效和适用情境对比。
国产化生态和选型：DeepSeek、通义千问、智谱等等国产大模型的技艺特点、性价比以及公司级运用可行性拆解。
实例研讨：《工业质检的AI进化之路：从传统视觉算法到视觉大模型》—— 拆解技艺栈演进对软件解题打法复杂度和价值的影响。
模块二：本领筑基 —— 提示词工程和AI辅助开发抓手链实战
提示词（Prompt）工程心法：
黄金公式：定位（Role）+ 差事（Task）+ 上下文（Context）+ 输出格式（Format）。
实战上手：针对“编写一个API接口说明文档”、“拆解一段故障日志”等等情境，实地精进提示词，体验输出质量的跃升。
AI编程抓手实战（锁住效率拉升）：
DeepSeek实战：代码解释、调试建议、技艺方案草拟、SQL生成。
Cursor/Copilot初探：在IDE中达成代码自动补全、生成单元测试、代码重构和注释。
低代码AI平台（Dify/Coze）概览：怎样迅速搭建一个概念验证（PoC）级的智能运用。
抓手交付：《高质量技艺提示词模板库V1.0》、《AI开发抓手选型速查表》。
模块三：情境赋能 —— AI和软件资讯服务核心业务融合
融合办法论：引入“业务-机器智能机会诊断画布”，从业务标的、核心痛点、资料现况、决策复杂度四个维度系统扫描机会点。
宝信资讯服务情境深度剖析：
情境A：智能运维和客服：怎样利用RAG+Agent构筑“智能学识库”，让AI迅速解答内部系统问题或者买方技艺咨询，达成“7x24小时专家坐席”。
情境B：项目交付和文档自动化：AI怎样辅助生成技艺方案、规划文档、测试用例以及项目周报，将工程师从重复性文档事务中解放。
情境C：资料服务和洞察挖掘：在为买方提供资料服务时，怎样利用大模型开展自然语言查询、报告自动生成和趋势洞察。
实例对标：拆解《某大型公司利用AI+RPA达成IT工单自动分类和处理》实例，碰头其流程重塑和价值量化办法。
模块四：实战工作坊 —— 绘制宝信资讯服务AI赋能蓝图
工作坊启动：各小组选项1个本部门真实业务情境（如：智慧运维平台问题排查、软件项目诉求拆解、资料中心能耗报告生成）。
四步实战推演：
痛点共识：用“痛点扑克牌”法，锁住情境中最耗时、易出错、价值高的环节。
方案构思：运用“诊断画布”和模块三学识，规划AI解题打法雏形（明晰用什么技艺？破解什么问题？）。
可行性推演：评核该方案所需的资料基础、技艺集成难度、流程改造范围。
蓝图绘制：形成《AI赋能方案一页纸蓝图》，包括：情境、痛点、AI解题打法、预期指标（如：处理时间下降X%、首解率拉升Y%）、下一步行动。
结晶路演和评审：每组5分钟展示方案，讲师与其它小组从革新性、可行性、价值度开展点评和挑战。
四、 课程特色和保障
高度定制化：所有实例、碰头情境都围绕“软件业界”、“工业资讯服务”、“宝信业务”开展规划和带出，确保内容高度相关。
强实战导向：全程贯穿“学完即用”的抓手实操和小组工作坊，确保参训者带着“结晶”离开课堂。
技艺栈全覆盖：兼顾前沿认知（Agent/RAG）和实用本领（提示词/DeepSeek/Cursor），满足不同基础参训者诉求。
备注：本课纲可根据宝信软件资讯服务部门的具体业务重点（如更偏重运维、开发还是买方解题打法）开展微调，以达成最 佳培训成效。
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适合谁听
资讯服务部门技艺主力、项目经理、解题打法工程师。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。