AI内训热门课题 14. 企事业单位中高层管人者核心主力人员 可定制大纲

AI前沿洞察与现实场景解析实战

4. 在数字经济迅速演进的今天,AI正以卓越的算法本领和情境化运用促成业界变革。本课锁住AI+的理论和时间情境,深度拆解其在各领域的革新实践。课程将围绕AI核心本领,揭示其怎样助力公司达成降本增效和数智化转型。借助理论和实践结合,本课将支援参训者掌握AI赋能和数智化的落地办法论,成为AI驱动的业务革新引领者。

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
黄洁
课程编号
PX-T7634
AI前沿洞察与现实场景解析实战
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课程背景

4. 在数字经济迅速演进的今天,AI正以卓越的算法本领和情境化运用促成业界变革。本课锁住AI+的理论和时间情境,深度拆解其在各领域的革新实践。课程将围绕AI核心本领,揭示其怎样助力公司达成降本增效和数智化转型。借助理论和实践结合,本课将支援参训者掌握AI赋能和数智化的落地办法论,成为AI驱动的业务革新引领者。

课程收益

6. 前沿趋势洞察:弄懂DeepSeek在AGI、AI Agent等等领域的布局,预判未来AI演进方向。

7. 业务融合思路:构筑AI技艺和业务诉求深度绑定的革新思路,促成公司智能化升级。

8. 情境化运用本领:借助业界领域的实战实例,掌握AI解题打法的规划和部署推演。

9. 资料价值挖掘:深刻领会机器智能+和资料要素x的关系,拉升资料驱动决策本领。

10. 抓手实操本领:熟练采用DeepSeek以及相互配合的抓手,增强AI运用本领,具备高水平的实操本领。

11.

数字素养拉升:

深刻领会数智化洞察力、组织力、以及突破力,具备穿越周期的要害力量

12.

【课程特色】

讲师讲授+DeepSeek抓手实操+业界实例拆解+分组上手+情境化工作坊

课程大纲

17.

一、机器智能的要害概念、业界机遇以及演进趋势

1、AI领域正在发生什么

• 生成式机器智能和世界还原器以及当下业界领域的热点拆解

• 从业界角度深刻领会:算法+算力+资料,并解读DEEPSEEK为何爆火?

• AI领域的要害概念厘清:AI、大模型、GAI、智能体、机器研习、深度研习、Token、AGI、AIGC、技艺奇点等等概念

• 从业界人的视角来解读机器智能赋能业界领域当中的机遇和挑战

1. 2、生成式机器智能的运用

• GPT是怎样演进起来的?GPT怎样开启生成式预训练大模型时代

• 推理大模型和通用大模型的运用特点以及注意事项

• 机器智能热点探讨:强化研习、推理大模型、智能体、AGI、机器智能+

1.

拆解运用:GPT、DeepSeek、Kimi、豆包,智谱、百川、文心一言、讯飞星火、通义千问等等国内外AI平台的引见和拆解和运用

一、

AI实战:高效利用AI系列抓手拉升效能和革新

1、玩转Deepseek以及AI系列抓手之“六脉神剑”(AI赋能的办法和本领)

• 初步认识Deepseek等等大模型,并弄懂“快运用和慢思索”

• 提示词工程精讲:办法论和招数以及实战操作

• 大模型采用必修:模型选项+提示语规划+防止误区

• Deepseek从入门到精通的“十八般武艺”(基于运用情境的拆解和实战)

• 巧妙采用“深度思索”达成意想不到的精彩成效

• 对比Kimi以及Deepseek以及纳米和夸克的差异

• 用Deepseek做市场资料拆解,体验资料洞察本领

• 提示语规划招数:针对通用模型和推理模型的不同方式

• 结构化的提示词模版生成和运用

• “六脉神剑”办法论拆解:提示词+配抓手+API+智能体+私有化+学识库

1.

2、情境化差事驱动AI实战

• AI运用情境入门

• 常见AI经典运用情境串讲:用AI写个性化开场白以及自我引见

• 常见AI经典运用情境串讲:用AI协同x3以及语音转写抓手做高质量会议纪要

• 常见AI经典运用情境串讲:用AI赋能办公高质量事务周报以及呈报整理和撰写

• 高级的提示词写法以及实战运用

• AI做专精资料拆解以及看板办法论:“火箭三级跳”

• AI高阶运用:

1. 1 Deepseek+jimeng+midjounery——制作高水平的宣传物料

2. 2 Deepseek+kimi+——制作专精的事务呈报PPT

3. 3 Deepseek+min2k——制作专精的思路导图、流程图

4. 4 Deepseek+结构化思路差事分解——专精报告文档的撰写

5. 5 Deepseek+资料拆解——利用AI洞察资料,做出让人惊艳的拆解和结果

6.

随堂实操带练一:采用deepseek实地共创内容

7.

高级提示词工程:结构化办法和实战

8.

创意宣传生成:图文、视频、音乐以及高水准多模态运用

9.

专精呈报PPT制作:精美规划+资料拆解+业界洞见

10.

思路导图流程图制作:AI+系列抓手运用

11.

利用AI做资料拆解洞察以及看板

12.

万字项目规划书文件撰写:办法+招数

一、

机器智能引发的革新范式改变

1.

1、深刻领会“机器智能+”

•

领会2024年政府事务报告中的“机器智能+”

• AI业界落地已经到了“拼运用”的下半场

1. 2、机器智能引发的三类革新

• 从纳米搜索以及硅基流动的实例来拆解机器智能赋能货品革新

• AI在业界的“情境”运用和拆解

• 从用户画像理论和资料营运实践来看机器智能赋能营运升级

• 从机器智能+到资料要素x:资料资源化,资料资产化,资料资本化深度拆解

• 垂直业界大模型运用情境拆解:能源电力、生产制造、环境水利、教育培训等等

• 机器智能带来的商业模式变革

• 理论萃取:商业革新金字塔

• 分类解读:央国企、上市公司、民营公司、重点业界AI运用重点串讲

1.

实例精讲:数字经济大来由下的机器智能赋能业界运用成功实例拆解

2.

四、AI运用高级进阶——智能体、私有化、学识库

1、智能体开发和运用

• 何为智能体?智能体和大模型的区别和联系

• 利用Coze平台生成自己的专属智能体

• 弄懂当前最火的通用智能体运用Manus

1.

实战重点:做一个专属智能体用于达成功能并发布

2. 2、基于deepseek的私有化部署以及学识库搭建

• 针对商业资料以及敏感资讯怎样保证安全?

• 为何要做私有化部署?怎样做私有化部署?

• 业界学识库是十分要害的运用情境

• AnythingLLM运用引见以及学识库运用

1.

实战重点:私有化部署大模型实战操作

2. 3、学识库运用

• 何为学识库?

• 学识库运用情境拆解

• 利用anythingLLM搭建学识库

• 主流的学识库搭建和运用纵深拆解

1.

实战重点:学识库搭建和运用

2.

随堂实操带练二:

3. 弄懂和运用智能体并能够生成和发布智能体赋能业界事务

4. 弄懂私有化部署和学识库搭建的原理以及运用

5. 利用各种AI抓手开展文献和法规的检索以及批量资讯提取整

6. 配图+文字+数字人

7. 各种文件格式转化

8. 批处理命令和运用

9.

AI规划和运用拆解

五、洞察数字经济以及AI+赋能业界的本质问题

1、数字经济和商业成功以及独角兽的路径

• 数字经济的本质问题

• 数智化转型的要害突破

• 数字经济“四化”——数字业界化,业界数智化,数智化治理,资料价值化

1.

探讨拆解:从2015到2025年,我国数字经济演进趋势

2.

2、从“生产力、生产资料,生产关系”的维度看数字经济

• 关于经济的本质探究——创造价值,传递价值,达成价值

• 数字经济内涵解读:数字技艺和实体经济融合,加速重构经济演进和治理模式

•

“机器智能+”——数字经济时代的生产力变革

• 从2022年到2030年中国AIGC业界规模迅速增长看AI助推生产力变革

•

“资料要素x”——数字经济时代的生产资料变革

• 新生产要素——资料资源化、资产化、资本化的路径和要害问题

•

“数智化转型”——数字经济时代的生产关系变革

• 理论萃取:数字经济的本质洞察

3、关于“资料要素x”的要害认知

• “海量资料杀熟”引发的思索

• 资料为何会成为生产要素?

• 什么样的资料是“生产要素”?

• “资料要素x”的概念内涵拆解:放大、叠加、倍增

• 领会资料要素的“资源化”、“资产化”、“资本化”

• 资料资产化的具体施行路径拆解

• 资料资产入表5步法

1.

典型实例:某公司资料资产流通和变现拆解

六、数字经济大思路和数字本领

•

何为数字经济大思路——从生产力、生产资料,生产关系维度看数字经济

•

数字经济、数智化转型、数智化、新质出产力、机器智能、资料要素的关联

• 数智化转型引领者需要的

本领模型

——洞察力+组织力+突破力

•

洞察力

:数字思路+科技素养+洞察未来

•

组织力

:数字信念+敏捷组织+数字驱动

•

突破力

:情境构筑+营运革新+模式升级

1.

研讨拆解:形成数智化核心本领的个人拉升之路

2.

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

博闻智咨询|黄洁老师

适合谁听

14. 企事业单位中高层管人者、核心主力人员、货品、市场、营运以及业务部门管人者、数智化转型负责人等等15. 【课程时间】2天(6小时/天)。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。

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