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課程培訓(xùn)
AI大模型通識(shí)與企業(yè)級(jí)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)課程

AI大模型通識(shí)與企業(yè)級(jí)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)課程

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  • 培訓(xùn)對(duì)象: 企業(yè)高管、業(yè)務(wù)部門(mén)負(fù)責(zé)人、IT戰(zhàn)略決策者、希望了解AI賦能業(yè)務(wù)的非技術(shù)骨干。

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  • 培訓(xùn)目標(biāo):

    • 認(rèn)知升級(jí): 全面了解大模型(LLM)的基本原理、發(fā)展現(xiàn)狀和主流模型(如GPT系列、文心一言、通義千問(wèn)等)的差異。

    • 場(chǎng)景挖掘: 掌握識(shí)別企業(yè)內(nèi)部高價(jià)值A(chǔ)I應(yīng)用場(chǎng)景的方法,激發(fā)業(yè)務(wù)創(chuàng)新靈感。

    • 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估: 理解大模型在企業(yè)應(yīng)用中可能遇到的數(shù)據(jù)安全、合規(guī)性、倫理道德等問(wèn)題。

    • 落地路徑: 了解企業(yè)引入大模型的技術(shù)路徑(API調(diào)用 vs. 開(kāi)源部署)和成本效益分析。

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  • 培訓(xùn)內(nèi)容介紹:

    • 一、大模型前世今生: 從NLP到LLM的技術(shù)演進(jìn),解讀Transformer架構(gòu)與“涌現(xiàn)”能力。

    • 二、主流大模型“全家桶”: 對(duì)比國(guó)內(nèi)外主流大模型(OpenAI、Google、Meta、百度、阿里等)的特點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用領(lǐng)域。

    • 三、Prompt的魔力: 現(xiàn)場(chǎng)演示如何通過(guò)高質(zhì)量的Prompt引導(dǎo)大模型完成文案生成、數(shù)據(jù)分析、代碼編寫(xiě)等任務(wù)。

    • 四、企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景工坊: 分組討論,結(jié)合本企業(yè)業(yè)務(wù)(如營(yíng)銷、客服、研發(fā)、人力)挖掘大模型的潛在應(yīng)用點(diǎn)。

    • 五、企業(yè)知識(shí)庫(kù)的“大腦”: 揭秘RAG(檢索增強(qiáng)生成)技術(shù)如何讓大模型“學(xué)習(xí)”企業(yè)內(nèi)部私有知識(shí),打造智能問(wèn)答系統(tǒng)。

    • 六、AI Agent(智能體)初探: 介紹AI Agent的概念,展示其如何自動(dòng)執(zhí)行復(fù)雜任務(wù),如自動(dòng)會(huì)議安排、跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢等。

    • 七、部署與成本考量: 分析API調(diào)用與開(kāi)源模型私有化部署的優(yōu)缺點(diǎn)、成本模型及選型建議。

    • 八、大模型的風(fēng)險(xiǎn)圍欄: 討論數(shù)據(jù)隱私、模型幻覺(jué)、內(nèi)容安全、合規(guī)性審查及應(yīng)對(duì)策略。

    • 九、AI時(shí)代的組織變革: 探討企業(yè)如何培養(yǎng)員工的AI素養(yǎng),以及AI將如何重塑工作流程和崗位。

    • 十、案例深度解析: 分享國(guó)內(nèi)外知名企業(yè)(如金融、零售、制造行業(yè))的AI大模型應(yīng)用成功案例。

    • 十一、AI工具鏈實(shí)操: 體驗(yàn)主流AI應(yīng)用工具,如AI輔助寫(xiě)作、AI繪圖、AI制作PPT等,感受生產(chǎn)力提升。

    • 十二、制定你的企業(yè)AI路線圖: 引導(dǎo)學(xué)員初步規(guī)劃本部門(mén)或本企業(yè)的AI應(yīng)用試點(diǎn)項(xiàng)目與實(shí)施藍(lán)圖。





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