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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)
学员背景| Course Background
课程背景| Course Background
随着科技的飞速发展,人工智能已经渗透到我们生活的方方面面,其中,ChatGPT与人工智能生成内容(AIGC)技术更是引领了新一轮的科技革命。ChatGPT,作为一种先进的自然语言处理技术,其深度学习和大数据分析的能力使得机器能够像人类一样进行对话和交流,而AIGC则进一步拓宽了人工智能的应用领域,实现了从文本、图像到音频等多种形式的内容生成。
在当前社会背景下,无论是企业、研究机构还是个人,都面临着数据处理、内容创作、客户服务等多方面的挑战。传统的处理方式往往效率低下,且难以应对大规模、复杂的数据和内容需求。而ChatGPT与AIGC技术的出现,为我们提供了全新的解决方案。它们不仅能够自动化处理大量数据,生成高质量的内容,还能够根据用户需求进行个性化定制,极大地提高了工作效率和用户体验。
然而,尽管ChatGPT与AIGC技术具有巨大的潜力和优势,但目前掌握这些技术的人才却相对匮乏。许多企业和机构都在积极寻找具备相关技术背景和专业知识的人才,以推动业务的发展和创新。因此,学习和掌握ChatGPT与AIGC技术,不仅有助于个人职业能力的提升,也符合当前社会和市场的需求。
基于以上背景,我们特别推出了这门课程,旨在帮助学员全面了解ChatGPT与AIGC技术的核心原理、应用场景和发展趋势,掌握其在实际工作中的应用技巧和方法。通过本课程的学习,学员将能够更好地应对当前社会和市场的挑战,提升自己的竞争力和创新能力。同时,我们也希望通过本课程的推广,能够为社会培养更多具备人工智能技术的专业人才,推动人工智能领域的进一步发展。
课程收益| Program Benefits
1. 深入理解ChatGPT与AIGC的核心技术
学员将全面掌握ChatGPT与AIGC的基本原理和技术架构,了解它们是如何通过深度学习和大数据分析实现精 准的语言生成与理解的。这将有助于学员在未来的工作中更好地应用这些技术,解决实际问题。
2. 掌握ChatGPT等人工智能工具的使用技巧
学员将学会如何操作和使用ChatGPT等人工智能工具,包括基础操作、高级功能以及跨领域应用等。通过实践操作,学员将能够熟练利用这些工具进行数据处理、内容生成、编程辅助等工作,提高工作效率。
3. 提升工作效率与创新能力
通过学习如何利用人工智能工具完成数据处理分析、科研项目、编程、机器学习与深度学习算法等工作,学员将能够显著提升工作效率。同时,学员将学会如何在不同领域探索和应用人工智能技术,培养创新思维和解决问题的能力。
4. 积累实践经验与案例分享
课程中将包含丰富的实践案例和经验分享,学员将有机会了解成功和失败的实践案例,学习如何在实际应用中避免误区,提高成功率。这将有助于学员在未来的工作中更加熟练地应用ChatGPT与AIGC技术,取得更好的成果。
课程大纲| Course Outline
(说明:可选章节根据课程时长以及学员已经掌握程度自定义选择培训)
第1讲 课程介绍与目标
1.1 介绍ChatGPT与AIGC的基本概念与重要性
1.2 课程目标
1.2.1 了解核心技术要素、产业现状与发展趋势
1.2.2 掌握使用技巧及应用方法;提升工作效率
第2讲 ChatGPT与AIGC核心技术及产业现状
2.1 ChatGPT与AIGC概述
2.1.1 定义与关系梳理
2.1.2 核心技术要素简介
2.2 ChatGPT核心技术解析
2.2.1 Transformer模型原理
2.2.2 预训练与微调技术
2.2.3 语言生成与理解能力
2.3 AIGC技术概览
2.3.1 自然语言处理基础
2.3.2 内容生成技术
2.3.3 人工智能在内容创新中的应用
第3讲 ChatGPT等人工智能工具使用技巧
3.1 ChatGPT基础操作
3.1.1界面与交互介绍
3.1.2 基本指令与问答示例
3.2 高级功能与应用
3.2.1 个性化设置与优化
3.2.2 复杂问题与多轮对话处理
3.3 数据处理与分析应用
3.3.1 数据导入与格式化
3.3.2 利用ChatGPT进行数据分析
3.3.3 结果可视化与报告生成
第4讲 利用人工智能工具提升工作效率
4.1 编程与软件开发
4.1.1 代码生成与自动补全
4.1.2 智能调试与错误定位
4.1.3 集成开发环境与工具链
4.2 机器学习与深度学习应用
4.2.1 算法选择与调优
4.2.2 模型训练与评估
4.2.3 自动化机器学习平台
第5讲 实践案例与经验分享
5.1 成功案例分析
5.1.1典型应用场景展示
5.1.2成果与效益分析
5.2 失败案例反思
5.2.1 挑战与问题梳理
5.2.2经验教训与改进措施
第6讲 课程总结与未来展望
6.1 课程重点回顾
6.1.1 课程内容总结与重点梳理
6.2 互动问答与课程反馈
6.2.1 学员提问与解答环节
6.2.2 课程反馈收集与未来教学优化建议
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。
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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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