课程背景
随着数字经济的迅速演进,***
业界园区作为促成地方经济增长的要害力量,正面临着营运模式革新和效率拉升的双重挑战。传统管控方式在化解复杂事务时效率较低,难以满足现代化园区的高效管控诉求。
AI技艺的引入为园区管控提供了全新的解题打法,尤其是在事务呈报、讲话稿撰写、会议纪要整理等等日常事务中,AI能够显著拉升效率,减少人力成本。
本次课程以
DeepSeek为核心抓手,结合
***
业界园区的实际诉求,纵深探讨
AI在园区管控中的运用情境和实操办法。借助理论和实践相结合,支援园区管人人员掌握AI抓手的采用招数,拉升事务效率,促成园区管控向智能化、数智化转型升级。
课程收益
1.
掌握
AI抓手的核心功能:
参训者将纵深弄懂
DeepSeek在文本生成、资料拆解、智能推荐等等方面的本领,并学会怎样将其运用于实际事务中。
2.
拉升事务效率:
借助
AI抓手,参训者能够迅速完成事务呈报、讲话稿撰写、会议纪要整理等等差事,减少重复性劳动,拉升事务效率。
3.
增强实操本领:
课程设置充实的实操环节,参训者将借助实际实例上手,掌握
AI抓手的采用招数,拉升破解难题的本领。
4.
促成园区智能化转型:
借助
AI技艺的引入,助力
***业界园区达成管控模式的革新和效率的拉升,为园区的可持续演进提供技艺支持。
课程大纲
模块一:认知
AI大语言模型和园区管控运用
·
研习标的
·
领会生成式
AI的核心价值以及其在园区管控中的运用情境。
·
掌握主流
AI抓手(DeepSeek、通义千问,豆包)的功能特性。
·
破除
AI运用常见误区,明晰人机协同边界。
·
核心内容
·
生成式
AI技艺演进路径和园区管控结合点。
· PGC/UGC/AIGC演进脉络以及其在园区管控中的运用。
·
大语言模型技艺突破(
DeepSeek实例拆解)。
·
园区管控
AI抓手矩阵。
·
通用抓手对比(
DeepSeek/通义千问/豆包)。
· 园区管控情境运用误区:
· 内容直接引用隐患。
· 人机协同边界将控。
模块二:园区管控全流程
AI赋能
·
2.1 事务呈报和文稿撰写智能化
·
学识图谱自动构筑(采用
DeepSeek)。
· 实例库智能生成技艺(采用通义千问)。
·
文稿大纲迭代精进(
Markdown结构化输出)。
·
资料和政策实时更新(采用
DeepSeek)。
·
2.2 会议纪要整理和招商材料制作
· Mermaid流程图运用(采用DeepSeek)。
· 会议纪要结构化输出(采用通义千问)。
· 招商材料智能生成:
·
内容自动排版(采用
DeepSeek)。
· 视觉元素智能匹配。
· 多模态素材整合。
·
2.3 内外交流和协同智能化
·
智能问答系统部署(采用
DeepSeek)。
· 实时交流成效监测(采用通义千问)。
· 多模态反馈制度(采用豆包)。
模块三:园区管控技艺专项
·
3.1 提示词工程实践
· ABCD法则深度运用(采用DeepSeek)。
·
定位定位(管控层
/员工/外部携手伙伴)。
· 行为指令颗粒度将控(采用通义千问)。
· 情境约束条件设定(采用豆包)。
· 动态追问技艺:
·
学识盲区识别(采用
DeepSeek)。
· 推演漏洞检测(采用通义千问)。
· 内容深化路径。
·
3.2 智能体开发实践
·
园区管控学识库构筑(采用
DeepSeek)。
· 事务流节点规划(采用通义千问)。
· 多模型协同制度(采用豆包)。
· 定制化评核系统。
模块四:园区管控评核智能化
·
4.1 三维评核架构
· 管控层维度:
·
学识掌握度
AI测评(采用DeepSeek)。
· 本领迁移跟踪系统(采用通义千问)。
· 员工维度:
· 事务交互热力图。
· 内容吸收度拆解。
· 园区维度:
·
学识更新提醒(采用
DeepSeek)。
· 实例适配度检测。
·
4.2 智能评核抓手
· 自动出题系统。
·
事务考核智能评分(采用
DeepSeek)。
· 7日行动规划跟踪(采用通义千问)。
· 管控结晶可视化。
模块五:园区管控伦理和进阶
·
版权合规指南
·
内容原创性检测(采用
DeepSeek)。
· 版权声明自动化(采用通义千问)。
·
管控革新边界
· 人机协同黄金比例(采用豆包)。
· 情感交互保留区。
·
技艺演进趋势
·
多模态管控情境(采用
DeepSeek)。
· AR/VR融合运用。
· 元宇宙园区构筑。
·
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|桑弘华老师
适合谁听
业界园区领导、园区中层以上管人人员。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。
