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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
参加对象：• 电力企业及其研究院所的人工智能算法工程师、机器学习研究员、数据科学家。 • 负责电力数字化、智能运维、调度自动化项目的技术负责人或核心开发人员。 • 对AI在电力领域深度应用感兴趣的业务分析师与技术管理者。
授课形式：• 核心方法：四阶收益式工作坊（认知-理解-应用-迁移）。 • 教学工具： ◦ 数字化转型扑克牌（AI与数据要素专题版）：用于激发讨论与结构化思考。 ◦ A0/A1讨论海报纸与彩色记号笔：小组成果可视化呈现。 ◦ “电力AI案例沙盘”：模拟真实业务场景的实战数据集与任务书。 ◦ 课后“531”行动计划表：将课堂所学转化为个人工作行动。
授课天数：2 天
课程背景| Course Background
当前，电力行业正面临数字化转型与新型电力系统构建的双重压力。海量的巡检图像、设备日志、文本报告、时序数据（SCADA）构成了宝贵的“数据富矿”，但普遍存在“数据孤岛严重、标注质量不一、模型解释性差、算力资源紧张”等核心痛点。研究人员虽掌握通用AI算法，却常感“英雄无用武之地”——模型在实验室表现优异，一旦对接真实电力场景（如故障识别、负荷预测、调度优化），就会出现适应性差、可靠性存疑的“水土不服”问题，导致AI项目投入大、见效慢、落地难。与此同时，国家《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（数据资产入表）已正式实施，电力企业的运行数据、设备监测数据若能高质量治理并驱动AI应用，将可直接转化为财务报表上的“无形资产”，提升企业估值与融资能力。
本课程正是为解决上述困局而生。我们独创“业务洞察-数据治理-模型精调-价值呈现”四位一体的教学逻辑。课程将不再孤立讲解PyTorch或TensorFlow函数，而是以 “电力巡检图像缺陷识别”、“设备故障文本报告智能分析”、“风光功率超短期预测” 等真实场景贯穿始终。第 一天，我们将聚焦数据与模型基础，深入剖析电力多模态数据特性，并手把手进行大模型（LLM）微调实战，让您掌握让AI“听懂”电力专业语言的核心方法。第二天，我们将攻克可信与效能瓶颈，专研模型可解释性以破除“黑盒”疑虑，并驾驭分布式训练以释放高性能计算潜力。全程采用“案例导入-原理拆解-工作坊实战-方案评审”的循环，确保即学即用。
学员通过两天高密度的“学+做+评”，将获得三大层面价值：
1. 个人层面：从“算法工程师”跃升为“电力AI解决方案设计师”，获得可直接应用于当前项目的数据处理、模型调优、性能加速的整套方法论与工具包。
2. 项目层面：为正在或即将开展的AI项目提供清晰的技术路径图与风险评估清单，显著提升项目成功率和模型可信度。
3. 企业层面：通过提升AI应用成熟度，不仅直接赋能业务安全与效率，更是在为企业的 “数据资产化” 沉淀高质量数据基座，符合DCMM（数据管理能力成熟度）认证要求，为争取地方相关政策性补贴与荣誉奠定技术基础。
课程收益| Program Benefits
学完本课程，您将能够：
1. 掌握电力行业多模态数据（图像、文本、时序）的预处理与特征工程专项方法，能够构建符合模型训练要求的高质量数据集。
2. 精通基于预训练大模型（如视觉、NLP领域模型）的领域微调（Fine-tuning）技术，能够独立完成一个电力场景的专用模型适配与训练。
3. 运用模型可解释性（XAI）工具与方法，能够对模型预测结果进行可信度分析与逻辑呈现，有效回应业务部门对“黑盒”的质疑。
4. 规划适用于电力大模型的分布式训练与高性能计算方案，能够评估并优化训练效率，应对模型规模增长带来的算力挑战。
5. 获得一整套包含“数据质量检查清单”、“提示词工程模板”、“模型评估看板”在内的 《电力AI模型实战工具包》 ，直接应用于工作。
课程大纲| Course Outline
课程导入
• 破冰与公约：AI在电力应用的“期待”与“焦虑”
• 课程全景图发布：从数据到价值的电力AI赋能地图
• 痛点墙共创：各组写下当前项目中最棘手的数据或模型问题
• 学习小组组建：选举组长、记录员、演讲者、计时员
• 知识模块：
◦ 知识点一：电力多模态数据全景与质量陷阱（图像、文本、时序数据的独特性）
◦ 知识点二：从“数据清洗”到“数据创造”：针对小样本、不平衡数据的增强策略（政策关联：高质量数据集是AI大模型与数据资产入表的基础）
◦ 知识点三：面向模型的特征工程：电力领域知识的嵌入（如将设备台账、历史工单转化为特征）
• 案例研讨：
◦ 案例名称：国网某省公司“绝缘子缺陷检测”项目数据准备阶段复盘
◦ 案例背景：十万级巡检图像，缺陷样本不足1%，且标注标准不一。
◦ 讨论问题：1) 如何设计数据标注规范？
2) 可采用哪些低成本的数据增强方案？
• 小组讨论：《我们的数据“画像”与治理蓝图》
◦ 讨论目标：为本组选定的一个典型业务场景（如变压器故障文本分析），绘制数据现状画像并制定三步治理方案。
◦ 讨论时间：35分钟
◦ 讨论工具：扑克牌（数据类）+ A0海报纸（绘制数据流与治理节点图）
◦ 产出要求：一张包含“数据源分析”、“主要质量问题”、“3项治理优先级行动”的海报。
◦ 展示方式：每组5分钟演讲，重点阐述治理行动的业务价值。
• 工具交付：《电力多模态数据质量检查清单V1.0》
• 知识模块：
◦ 知识点一：预训练大模型（LLM/VLM）精调技术全景：从Full Fine-tuning到高效微调（LoRA, P-Tuning）
◦ 知识点二：电力领域知识注入：构建高质量的指令微调（Instruction-Tuning）数据对
◦ 知识点三：提示词工程（Prompt Engineering）实战：让通用模型“精通”电力术语与任务
• 案例研讨：
◦ 案例名称：某地电网基于大模型的“调度操作票”智能生成与核对实践
◦ 案例背景：利用历史操作票文本微调模型，实现合规性自动检查与辅助生成。
• 小组工作坊：《打造一个电力专业“提示词大师”》
◦ 讨论目标：为“设备故障报告摘要生成”任务，设计并现场测试至少3个不同复杂度的提示词模板。
◦ 讨论时间：45分钟（含15分钟简单代码/平台测试）
◦ 讨论工具：提示词设计卡片 + 在线大模型测试平台（如文心一言、通义千问API）
◦ 产出要求：海报展示3个提示词模板、测试结果对比及分析结论（哪个模板更优及原因）。
◦ 展示方式：每组5分钟，现场演示最 佳提示词的效果。
• 工具交付：《电力领域大模型微调数据对构造指南》与《提示词模板库》
• 知识模块：
◦ 知识点一：超越准确率：电力AI模型的专项评估指标设计（如漏报代价远高于误报）
◦ 知识点二：可解释性AI（XAI）核心技术：LIME, SHAP在图像与文本模型中的应用
◦ 知识点三：从技术指标到业务价值：如何向非技术人员解释模型决策（政策关联：解决“黑盒”问题是建立可信数据空间与获得业务信任的关键）
• 案例研讨：
◦ 案例名称：某发电集团“风机叶片损伤识别”模型被运维人员质疑的案例
◦ 案例背景：模型准确率高，但偶尔在关键部件上出现不可理解的误判，导致不敢实际使用。
• 小组讨论：《为“可疑”的预测出具“诊断报告”》
◦ 讨论目标：给定一个模型对某电力设备故障的“可疑”预测案例，小组使用XAI思想，分析可能原因并设计解释方案。
◦ 讨论时间：40分钟
◦ 讨论工具：案例卡 + A0海报纸（绘制诊断分析路径图）
◦ 产出要求：一份面向业务部门的“模型决策解释报告”框架，包含关键证据（如哪些特征主导了预测）和置信度说明。
◦ 展示方式：角色扮演，一组扮演AI团队进行汇报，另一组扮演业务部门进行质询。
• 工具交付：《电力AI模型可解释性报告模板》
• 知识模块：
◦ 知识点一：分布式训练范式：数据并行、模型并行、混合并行的原理与电力场景适用性分析
◦ 知识点二：高性能计算（HPC）环境配置与资源管理初探（Slurm, Kubernetes）
◦ 知识点三：训练效率优化：从梯度累积到混合精度训练
• 案例研讨：
◦ 案例名称：一个百亿参数电力行业大模型预训练项目的算力资源规划
◦ 案例背景：需要评估在现有计算集群上，完成训练所需的时间与资源成本。
• 小组工作坊：《我们的模型训练“作战方案”》
◦ 讨论目标：为第 一讲中小组选定的业务场景，假设模型规模扩大10倍，规划一个分布式训练方案。
◦ 讨论时间：40分钟
◦ 讨论工具：资源规划画布 + 数字化转型扑克牌（技术选型类）
◦ 产出要求：海报呈现“训练任务分解图”、“并行策略选择”、“预估资源需求（GPU数量、内存、时间）”和“1个潜在瓶颈与应对策略”。
◦ 展示方式：每组5分钟，以“项目方案评审会”形式陈述。
• 工具交付：《分布式训练技术选型快速对照表》
课程总结与行动计划
• 知识地图共创：全体学员共同回顾，在白板上粘贴关键词，形成完整的2日学习地图。
• 成果评选与颁奖：评选“最 佳解决方案奖”、“最具价值工具奖”等，颁发纪念品。
• 课程全景图发布：从数据到价值的电力AI赋能地图
• 课程价值升华：总结AI技术在电力行业的应用，如何从技术支撑走向业务核心驱动与数据资产化的关键路径。
• 学习资源包发放：包含所有课件、工具模板、案例资料及推荐阅读清单。
• 结业合影与反馈收集。
讲师背景| Introduction to lecturers
冰洋老师 企业架构与AI融合实战专家
授课风格
授课风格注重实战，通过将技术原理与实际生活中的例子相结合，使学员更易理解与掌握。
课程中穿插幽默故事（大多出自武侠小说），增加趣味性。
注重互动引导和启发式教学，在实验环节不拘泥于教材，灵活调整，帮助学员内化知识。
可承接定制课程或专项课程，满足企业需求。
可中英文授课
▨ 技术基础：科班出身&专业认证 ▨
北京航空航天大学-软件工程（大数据方向）硕士
工信部AI智能体工程师
工信部信创高级系统架构师
中兴接入网高级讲师认证
微软Azure云专家认证
腾讯TCA和TCP认证
华 为5个方向售前专家级认证
▨能力塑造：大企专业技术支持 ▨
曾任：华 为技术服务有限公司 | 售后技术支持（接入网）
曾任：腾云忆想（腾讯云）科技有限公司 | 售前架构师
曾任：北京智讯天成科技公司 | 售前技术支持（大数据）
曾任：北京泰策科技（东方通）有限公司 | 高级产品经理
▨实践产出：国 家 级标杆项目攻坚 ▨
1）政务：曾构建国 家 级【政务云灾普沙盘系统】与【政务应急行业产品矩阵】，累计促成数千万金额订单签约与中标；
2）金融：曾参于某国有商业银行信创项目改造，并完成整体高并发访问架构设计。同时参于某互联网银行智能运维项目，将银行150多套系统进行详细规划设计，完成业务运维初期规划，为未来智能运维实践打下基础；
3）高校：参于多家国内重点高校的大数据及人工智能，校企共建项目规划设计，绘制相应总体架构文件，引入BAT及相关产品在教育行业的有效落地与教育实践；
▨ 沉淀赋能：知识沉淀&行业影响 ▨
1）发表《基于知识图谱的应急决策型》获国际大数据会议优秀论文；
2）参于制定应急部省两级数据治理总体规划，打通“横向到边，纵向到底”五维数据管道
3）曾任华 为ICT大赛华北区评委，带队获全国技术对抗赛金奖，培养金牌讲师3名；
4）搭建“高校-企业”联合实训平台，指导北邮/北交大学生完成5G前传网络设计论文12篇，其中3篇获IEEE通信会议优秀论文；
冰洋老师拥有华 为、中兴、腾讯多年大数据与AI、智慧政务-应急、数据中台项目经验，服务政企、银行、运营商客户，具备良好的关键路径拆解和项目推动能力，可独立进行数据产品规划设计，完成项目全程管理，擅长从技术架构到商业价值的转化，是“技术里懂业务，业务里懂技术”的优秀数字化转型实战专家
实战经验
▉千万级项目方案输出：头部企业级复杂数字化方案架构与落地▉
→具备主导超大型、高复杂度数字化转型项目全生命周期的顶层架构能力与实战落地经验，在政企、金融、通信等关键领域均有深度实践：
01-某央企直属企业信创高并发解决方案（百万级）：总体扩容方案，架构设计；
02-某省应急信息化总体项目（千万级）：项目预算拆分，功能及软硬件架构拆解分配；
03-数梦工场科技投标方案（百万级）：数据治理项目总规设计方案；
04-某省智慧校园项目（千万级）：四大模块规划校企业合作的人工智能项目落地；
——▉政务/高校/大企技术保障：高并发复杂数字化系统稳定保障与效能优化：
→拥有保障大规模数字化基础设施（网络、云、数据中心）超高可用性与性能优化的卓越技术功底及应急处置能力，并能系统性提升运维效率：
01-复杂系统稳定保障
☛参与【全国两会期间WLAN网络稳定运行保障】，完成日均10TB流量监控及异常流量预警，支撑零重大事故目标达成；
☛参与【清华百年校庆话务保障】，快速定位UA5000设备主备切换故障，通过抓包分析优化信令流程，故障恢复时效缩短60%；
☛主导【智联招聘语音业务瞬断故障排查】，通过协议分析定位核心网信令异常，实现4小时恢复服务，客户满意度达100%；
02-商业驱动的数字化架构设计
☛设计【省级应急管理平台架构】，拆解过亿预算模块，腾讯云产品占比达85%；
☛构建【政务云灾备沙盘系统】，演示3次即促成千万级订单签约；
☛打造【“林火预警-灾普管理”产品矩阵】，中标冬奥森林防火项目，千万级项目；
☛开发【行业级Demo工厂】，年产出演示系统47套，客户转化率提升35%；
——▉技术赋能培训：方法论与工具化驱动的数字化能力沉淀与规模化赋能▉——
→善于将前沿技术实践与复杂项目经验，提炼为可复制可推广的方法论体系、标准化工具及高效培训范式，实现知识资产沉淀与团队能力跃迁，推动行业最 佳实践落地：
01-为华 为编制《接入网典型故障处理手册》，在华 为SUPPORT平台发布，下载量超5000次；开发《WLAN网络健康度评估模型》应用于全国30+省级运营商网络优化，故障率下降40%；
02-主导中国移动/联通/电信省级分公司技术赋能，覆盖GPON/10G PON全场景运维（年均培训200+人次），输出《光网城市组网规范》等5套标准化课件，客户认证通过率提升至95%；设计“理论-沙盘-实战”三阶培训模式，完成全国30+地市三网融合项目技术宣贯，方案落地效率提升40%；
03-为中软信息编制《大数据产品矩阵白皮书》被集团采纳为标案模板，2022年复用率达70%；开发解决方案“一指禅”知识库，沉淀327个场景案例，售前效率提升40%；
04-为石油/铁路行业定制《工业级组网方案设计》课程，结合华 为NE40E/中兴ZXONE设备特性开发故障模拟沙盘，助力客户技术团队故障处理时效缩短50%。
部分项目/授课经验：
| 部分项目落地 | |||
| 序号 | 项目名称 | 项目内容 | 成果 |
| 1 | 高并发项目-信创项目 （某国有大银行） | 满足客户侧从原有100并发的业务需求向300并发的目标实现，并预留出后期扩容至500并发的预留容量，主导输出合理扩容方案，绘制数据架构图，同时制定相关报价策略 | 主导200+万的二期项目总架构，项目顺利落地，为该行信创项目打下基础 |
| 2 | 大数据运维-运维项目 （某互联网银行） | 为改变多系统第三方开发运维的现状，需要对全部100+系统进行性能测试并优化，实行POC 实施部署，同时结合实际业务痛点给出运维建议 | 客户侧整个部门开始使用公司产品做为运维必备工具，银行150多套系统的运维监控落地，开创了全国智能运维的银行先例 |
| 3 | 智某慧政务：智慧应急相关项目（政务数字化转型） | 参与部省两级数据表治理任务书编制，整合入输出相关方案以及科罗迪执行的技术架构及业务架构，从技术角度指出相关信息流的流向及辅助支撑工作 | 完成某应急指挥信息平台项目，千万级项目 |
| 4 | 数据治理，数据中台相关项目 （某政务数字化转型项目） | 前期对接客户需要，引导确认数据侧的具体功能要求，并依超相关数据安全要求输出相关产品能力，打造行业产品矩阵 | 完成应急部省级数据治理总体规划的编制工作与相关数据治理项目招投标工作，入围两个省级数据治理项目，并输出应急行业产品矩阵 |
| 5 | 某政务应急-灾害风险普查Demo项目（政务产品打造） | 为相应国家应急部减灾司关于全国第 一次灾害风险普查，需通过信息化手段开发相关Demo平台；负责将相关业务理解转化为产品可定制开发的相关模块，并梳理相灾普重点，展示最终成效 | 输出地市级平台灾普信息化统计工具，方便一线人员操作及相关信息汇总 |
| 部分授课案例 | |||
| 序号 | 企业 | 课题名称 | 期数 |
| 3 | 华 为 | 《故障定位七步法》《协议深度解析》 | 12期 |
| 4 | 移动/联通/电信 | 《GPON/10G PON全场景运维》 | 10期 |
| 1 | 河北联通 | 《三网融合—PON网络技术落地实践》 | 8期 |
| 2 | 北京移动 | 《PON技术在全程全网模式下的发展与展望》 | 1期 |
| 5 | 北京某部委 | 《DeepSeek的发展趋势及赋能应用》 | 1期 |
| 6 | 自媒体 | 《AI写作实训练营》 | 1期 |
主讲课程
《央国企信创攻坚：数据资产入表实战与自主可控路径》
《数据分析实战训练营——从数据分析到业务决策》
《数据治理体系构建——从合规入表到价值释放》
《AI智能体工程：从对话工具到自主任务执行》
《AI驱动数字化转型：破局与重塑之路》
《AI办公效率提升实战》
部分服务客户
通信行业:中国移动、中国电信、中国联通、中国广电金融行业:中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、中关村银行政府：国家应急管理部、交通运输局、省应急厅、天津滨海新区政务、张家口崇礼应急局、多所985/211高校……
生产行业：核工业集团、
部分客户评价
冰洋老师的课程相当干货。从最经典的保安四问开始讲解。带我们了解AI提示词怎么讲才能够让AI更好进行理解。这也让我们简介了解了AI写作的基础。同时，针对AI提示词。冰洋老师还通过4个要点进行提问。
——某司 运营部负责人 张总
当然，学会使用AI写作还不够，更重要的是要学会如何优化它生成的内容。冰洋老师慷慨地分享了三个步骤，让我能够轻松地提升AI作品的质量。这三个步骤既简单又实用，真的是让我受益匪浅。最后，当老师讲到“AI+日媒体”变现更合理时，我的眼睛都亮了!原来，AI写作不仅能帮我作出高质量的内容，还能助我在自媒体领域实见变现，比如在公众号，小红书等的变现，这简直就是锦上添花啊！
——某自媒体创业达人 张总
冰洋老师的课程非常落地，实践经验丰富。同时又能够从一些日常故事中去讲解技术，在学习的过程中不单单能够加深理解，也能够对日后的运维工作有了很大帮助。从冰洋老师的一个个武侠故事中，更加能够理解产品的特性与技术原理。
——某省运营商 运维部负责人 刘总
冰洋老师《DeepSeek发展趋势及赋能应用》课程内容前沿且实用，紧扣行业脉搏，案例丰富详实。教学设计逻辑清晰，环节紧凑，有效引导学员理解与参与互动。授课风格深入浅出，表达生动形象，富有感染力，充分调动了学习热情。整体课程价值高，学员收获显著。
——某部委 李总
老师的《数据分析实战训练营》课程内容设计精炼实用，紧扣“从分析到决策”目标，案例真实且工具讲解到位。教学设计逻辑清晰，层层递进，结合大量实操练习确保技能掌握。授课风格生动细致，讲解深入浅出，互动性强，有效激发学员思考与参与热情，大家的反响很热烈。
——某银行 支部负责人 王总
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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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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