课程背景
在数智化时代，机器智能（AI）正以其前所未有的速度和规模重塑世界。本课将带您纵深探索AI的最新演进，解读其在各行各业的革新运用，揭示智能技艺怎样练出未来。这不仅是技艺的飞跃，更是思路的革新，让我们一起把握AI的脉搏，开启智能时代的新篇章。本课将锁住于AI和业界的结合，从生成式机器智能的产生，AI智能体的进展、业界的升级和转型、高质量资料获取的挑战，以及人机耦合重塑管控和革新等等角度，纵深浅出地阐释机器智能和业界融合演进的本质，并以真实的实例剖析和情境实践来抽丝剥茧地萃取机器智能业界革新的范式和路径。借助本课，您将获得洞见，掌握AI前沿技艺，成为促成机器智能和业界融合革新的先行者。
课程收益
• 洞察AI本质：纵深弄懂机器智能的前沿技艺，包括机器研习、深度研习、大模型、智能体等等，为您在技艺浪潮中保持领 先提供坚实的理论基础。
• 业界运用洞察：借助实际实例拆解，您将研习到AI怎样在业界领域达成革新运用，拉升您破解业界问题的本领。
• 资料驱动决策：练就您利用AI技艺开展资料拆解和决策的本领，让您在商业竞争中凭借资料洞察力做出更精准的业务决策。
• 未来趋势预测：借助课程，您将能够预测AI技艺的未来演进趋势，为您的公司方略布局提供前瞻性指导。
• 重塑管控革新：研习怎样将AI技艺和业务链路深度融合，拉升事务效率，降低成本，增强公司的核心竞争力。
• 革新思路练就：本课将激发您的革新思路，让您在面对迅速变化的AI领域时，能够灵活化解，创造性地破解难题。
【课程特色】
讲师讲授+实例拆解+实地碰头＋模型拆解+抓手采用+行动研习
课程大纲
一、洞察生成式机器智能的本质问题
1、机器智能的本质洞察
• 机器智能领域需要厘清的重点问题
• 机器研习、深度研习和大模型以及资料要素演进对业界的影响
• 大模型、智能体、AGI以及技艺奇点
1.
探讨拆解：机器智能的本质为何？
2.
2、从业界角度看机器智能
• “机器智能+”——数字经济时代的生产力变革
• “资料要素x”——数字经济时代的生产资料变革
•
“数智化转型”——数字经济时代的生产关系变革
1.
业界拆解：从各个业界的大模型的运用来看机器智能带来数智转型
2.
3、随堂运用实践
• 利用AI做资讯查询要注意的“幻觉”问题
• 怎样正确写提示词以及规避“幻觉”
1.
情境实践之一：巧用提示词开展资讯查询
• 利用AI来实践“提出问题、拆解问题、破解难题”的事务思路
• 合理利用“深度思索”和“智能联网”
• 利用HTML形成十分直观的拆解结果
1.
情境实践之二：利用AI做内容或者资料拆解并直观呈现
2.
3.
二、生成式机器智能怎样重塑管控和赋能业界
1、“机器智能+“助推降本增效和业界赋能
• 主流AI抓手和平台串讲
• 拉升AI赋能认知的六个要害维度
• 关于API调用以及Token
•
AI科技运用需要先有“情境”？
• 中国AI业界图谱解读和业界落地拆解
• 高敏感度环境下怎样运用大模型：私有化部署
• 减少大模型的“幻觉”：RAG+Prompt
• 智能体的运用和进化（Coze、Manus，OpenClaw）
1.
随堂研讨拆解：六个维度的AI赋能助推效能拉升
2.
2、“资料要素x”——生成式机器智能赋能业界的必经之路
• 机器智能的三大要素“算力+算法+资料”
• 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”
• 某三大巨头公司在资料资源化、资产化以及资本化方面运用比较拆解
1.
典型实例精解：资料要素x的商业化路径拆解
2.
3.
3、“机器智能+”引发的业界升级转型新范式
• 从商业视角来看科技革新的范式
• 机器智能助力革新，必须要形成相应的价值主张
• 从字节跳动来看革新飞轮的构筑以及数字信念
• 无资料、不营运：业务情境能否“数智化”？
• 货品革新vs营运革新vs模式革新
• 从科技结晶到商业结晶的革新金字塔
1.
典型实例精解：机器智能项目怎样落地并且真正产生效能
2.
4、运用实践部分
• “养龙虾”最 佳实践
• 智能体和大模型的区别和联系
• 注意：安全是红线，怎样确保我们的资料安全？
1.
情境实践之三：利用Openclaw和我们协同事务
• 创建API-key并弄懂token
• 利用chatBox来调用API
1.
情境实践之四：大模型和ChatBox协同运用（ChatBox引见和采用）
• 将大模型装进你的电脑里
• 高敏感度的资料，要求有私有化环境
1.
情境实践之五：私有化部署和学识库搭建（Ollama和FastGPT的运用）
三、形成穿越周期的核心竞争力
• 机器换人vs人机耦合
• 科技日新月异的演进，怎样弥补我们的“数字鸿沟”
• 人的核心竞争力——洞察力，组织力、突破力
• 战新业界以及未来的机遇和挑战拆解
• 数字经济大思路和数智化领导力养成
1.
2.
真实项目落地研讨：
3.
1，某大型央企超大型、高投入、长周期施工建设项目，利用AI机器研习以及算法迭代做智能排产，精进人力成本以及资源利用率，显著达成降本增效目的
4.
2、某生产型实体公司，利用大模型改进工艺流程，借助训练形成垂直领域的新模型以及学识产权，并赋能到产线产生经济效益
5.
3、思索：AI和人的区别，AI热潮下我们怎样做到人机耦合并革新管控？
6.
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|黄洁老师
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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。