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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training


联系我们:
13382173255(Karen郑老师)
课程背景| Course Background
随着人工智能技术的迅猛发展,AI大模型作为新一代的核心技术,正在深刻改变着各行各业。本课程旨在全面介绍AI大模型的基本概念、分类、国内外发展现状,以及在不同行业中的应用现状和前景趋势。通过本课程的学习,学员将深入了解AI大模型的最 新进展,掌握其核心特征与应用价值,为把握行业变革机遇、推动数字化转型提供有力支持。
课程定位:
本课程旨在全面深入地探讨AI大模型的概况、现状、分类、垂直应用、行业应用及未来发展趋势。通过系统学习,学员将能够全面理解AI大模型的基本概念、核心特征及其重要性,掌握国内外AI大模型的发展状态和应用特点,深入了解通用大模型与垂直大模型的概述、案例和现状。同时,课程还将详细剖析AI大模型在行业中的应用现状及案例,提供成功案例与失败案例的对比分析,为学员提供宝贵的启示与经验。此外,课程将展望AI大模型的行业应用前景,预测技术发展趋势,探讨数字经济与新质生产力对AI大模型的需求与影响。最 后,通过课程要点回顾、学员互动与讨论,本课程旨在帮助学员深入理解AI大模型的全面知识,提升其在实践中的应用能力,为把握行业变革机遇、推动创新发展提供有力支持。
课程收益| Program Benefits
1、全面掌握AI大模型的核心知识、
2、了解国内外AI大模型的发展现状
3、掌握AI大模型在行业中的应用实践
4、洞察AI大模型的未来发展趋势
5. 增强实践与创新能力
课程大纲| Course Outline
第一章:AI大模型的概况和现状
1.1 AI大模型的基本概念
1.1.1 定义与核心特征
1.1.2 大模型在AI领域的重要性
1.1.3 大模型与传统模型的对比
1.2 当前AI大模型的国内外状态
1.2.1 国内大模型发展现状
1.2.2 国外大模型发展概览
1.2.3 国内外大模型发展的异同点
1.3 国内大模型的应用特点与解决方案
1.3.1 应用场景与特色
1.3.2 面临的挑战与应对策略
1.3.3 成功案例分享与启示
第二章:大模型分类与垂直大模型
2.1 通用大模型与垂直大模型概述
2.1.1 通用大模型的定义与应用范围
2.1.2 垂直大模型的特点与价值
2.1.3 两者之间的对比与互补
2.2 相关垂直大模型案例分析
2.2.1 灵犀大模型的应用与实践
2.2.2 中移动大模型的创新点
2.2.3 电信大模型的特色与成效
2.3 国内大厂的大模型的拓扑和现状
2.3.1 字节大模型:云雀大模型,豆包
2.3.2 腾讯大模型:混元,元宝
2.3.3 新兴的AI大模型:kimi
2.4 数字经济与新质生产力视角下的垂直大模型
2.4.1 垂直大模型在数字经济中的角色
2.4.2 垂直大模型如何推动新质生产力发展
2.4.3 数字经济与新质生产力对垂直大模型的需求与影响
第三章:AI大模型行业应用现状及案例
3.1 行业应用现状概览
3.1.1 主要应用领域分布
3.1.2 行业渗透率与增长趋势
3.1.3 行业应用的关键成功因素
3.2 AI大模型在行业中的典型应用案例
3.2.1 AI大模型+金融:风险评估、智能投顾等
3.2.2 AI大模型+政务:智能客服、政策模拟等
3.2.3 AI大模型+医疗:辅助诊断、病历分析等
3.2.4 AI大模型+电商:个性化推荐、库存管理等
3.2.5 AI大模型+教育:智能教学、学习路径规划等
3.2.6 AI大模型+终端:智能语音助手、智能家居等
3.2.7 AI大模型+制造业:预测性维护、生产优化等
3.3 案例分析与启示
3.3.1 成功案例的共同点
3.3.2 失败或挑战案例的反思
3.3.3 对未来发展的启示
第四章:AI大模型的行业应用前景趋势
4.1 技术发展趋势预测
4.1.1 算法与模型的创新方向
4.1.2 计算能力的提升对大模型的影响
4.1.3 数据安全与隐私保护技术的进步
4.2 行业应用前景展望
4.2.1 新兴行业的大模型应用潜力
4.2.2 传统行业转型升级的机遇
4.2.3 跨界融合带来的新机遇
4.3 数字经济与新质生产力的未来影响
4.3.1 数字经济对AI大模型行业应用的推动作用
4.3.2 新质生产力发展对AI大模型的需求变化
4.3.3 AI大模型在数字经济与新质生产力中的战略地位
4.4 应对策略与建议
4.4.1 企业如何把握大模型发展机遇
4.4.2 行业合作与生态构建的重要性
4.4.3 政策与法规环境的适应性建议
第五章 未来技术发展趋势
5.1 人工智能与大数据
5.1.1 数据挖掘与知识发现
5.1.2 大数据技术与AI的融合
5.2 人工智能与物联网
5.2.1 智能设备与环境感知
5.2.2 边缘计算与AIoT
5.3 RPA、数字人、智慧体的未来展望
5.3.1 技术进步与行业变革
5.3.2 创新应用与未来场景设想
第六章 总结与展望
6.1 课程要点回顾
6.1.1 人工智能的基本概念、核心技术及其在通信行业的应用
6.1.2 行业大模型的定义、构建流程、应用场景及挑战应对策略
6.2 学员互动与讨论
6.2.1 学员提问与经验分享环节,促进知识交流与碰撞
6.2.2 专家答疑与指导建议,帮助学员深入理解课程内容
6.3 未来发展趋势预测
6.3.1 展望人工智能技术在通信行业的未来发展方向
6.3.2强调持续学习与创新对于适应行业变革的重要性
讲师背景| Introduction to lecturers
人工智能与数字化转型实战专家—甄文智老师
【背景介绍】
Ø 西安电子科技大学人工智能硕士研究生
Ø 前腾讯早期创始员工-工号299
Ø 曾任:点子科技(深圳)有限公司联合创始人
Ø 曾任:深圳市有伴科技有限公司联合创始人
Ø 现任:深圳大学校外研究生导师
Ø 现任:深圳市拓步大数据有限公司CTO
【实战经验】
甄老师拥有二十年技术研发、产品运营、数据挖掘从业经验,作为资深互联网产品技术架构师、大数据分析师和企业数字化转型专家,先后为上市公司、顶级学府和大型国企提供了优质服务。甄老师常年活跃在互联网产品研发、智能穿戴设备大数据第一线。甄老师人工智能科班出身,《Pattern Recognition Letters》发表的《Suppressed fuzzy C-means clustering algorithm》被长期引用,帮助企业由浅入深的完成个性化的高效益低成本实施数字化转型。
在腾讯任职六年,作为创始员工参与了多个腾讯的产品:腾讯Q币账户系统,QQ贺卡,QQShow,QQ论坛和QQ.com的建立。在腾讯经历了高并发,高性能服务器的开发,同时为了应对用户量的增长,参与了腾讯大数据数据库的开发,在大量普通服务器集群的方式提供数据服务。
曾就职深圳有伴科技有限公司,任首席技术官,十年时间做了一家用户量1.4亿,最高日活500W,为0-8岁的儿童提供了一个营养,有价值的儿童APP-小伴龙。集合了卡通,互联网和人工智能一体。19年获得了好未来的C轮投资,估值10亿。
现任深圳拓步大数据有限公司CTO,最近两年随着国内芯片的崛起,更多的场景化的IOT的接入,在硬件和软件的结合上,实现了传感器,数据采集和数据处理,以及算法逻辑上都有了更多的深化。实现了更好的为客户服务。产品销售欧美,印度,拉美等国家。
产品GMV2亿,保持每年100%的增长。
【风格特点】
l 学科深入浅出 课程的独到之处是用多年的实战经验和科班出身的AI理论相结合,可以更有效的,更好的应用到自己的实际工作问题处理中。
l 与时俱进 课程保持前瞻性,案例和内容保持迭代更新,更好的把AI的理论和实际相结合,AI作为一个行业工具,可以更好的融入到我们的行业中,去有效的提升,改进我们工作。
l 创新性和创造性 甄老师做过心理学工作坊,个人成长训练营,,融合了心理学、结合大数据分析,让算法,算力,和数据更好的融合,体现在课程的新颖性和创新性,可以更好的适应到我们每个学员中,学以致用,另外鼓励和启发大家在自己行业上大胆的运用和创新,把学习的东西落地。
一、AI和大模型
《人工智能入门到精通》
《ChatGPT基础和实战》
二、数字化转型
《数字化思维、转型困局和0点突破》
《用AI驱动企业数字化转型》
三、互联网产品技术管理
《互联网产品研发探索:从敏捷开发、精益数据到微服务》
项目报价| PROJECT QUOTATION
| 模块 | 内容 | 单价 | 天数 |
| 主题 | / | 默认 | |
| 运营费 | / | 默认 | |
| 推荐讲师 | 老师 | ||
| 合计 | 元(含:调研费、课程设计费、讲师费、教材、教具、税费) | ||
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验,并对企业进行深度研究和剖析,总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念,既具备理论知识,又重视项目的实操性。经过多年的经验,我们积累了丰富的案例库,涉及18个领域,近千个案例,并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域,拥有多年的业内从业经验,具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前,我们会为客户匹配多位业内咨询师,供客户进行比对选择,根据客户需求及问题,定制化地设计咨询方案,确保项目的顺利进行。
ABOUT PERFECT CONSULTANT
We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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