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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：管理者
授课形式：内训
授课天数：1 天
课程背景| Course Background
Deepseek不仅在模型架构、训练方法、数据处理和算力效率等方面实现了重大突破，还在全球AI产业链中扮演了重要角色。通过开源模型、数据隐私保护技术、以及国产算力的适配，Deepseek正在打破数据垄断，降低AI门槛，推动AI技术的广泛应用。与此同时，Deepseek的技术路线和应用策略也为中美AI竞赛提供了新的思路，尤其是在供应链自主性和全球合规性方面，Deepseek的探索具有重要的借鉴意义。
课程收益| Program Benefits
1、深入理解Deepseek的技术创新
学员将深入了解Deepseek在模型架构、训练方法、数据处理和算力效率等方面的技术创新，掌握其如何通过改进Transformer架构、优化训练框架、融合多模态数据等技术手段，实现更高效的AI模型训练与推理。
2、洞察Deepseek对全球AI产业的影响
通过分析Deepseek在开源生态、数据隐私保护、算力普惠化等方面的贡献，学员将了解Deepseek如何推动AI技术的民主化，降低AI应用门槛，并为中小企业带来新的发展机遇。
3、掌握中美AI竞赛的关键命题
课程将对比Deepseek与美国头部模型（如GPT-4、Claude等）的技术差异，探讨中美在AI领域的竞争优势与挑战。学员将了解Deepseek如何通过轻量化模型和行业闭环策略，在中美AI竞赛中找到破局点。
4、案例分析与实践应用
通过具体案例（如Deepseek-Coder与GitHub Copilot的对比、金融领域的AI应用），学员将学习如何将Deepseek的技术应用于实际场景，提升代码生成效率、优化金融风控与投研流程，并平衡数据安全与模型可解释性。
5、应对全球AI竞赛的策略思考
课程将引导学员思考在全球AI竞赛中，如何应对算力封锁、技术壁垒等挑战，并通过技术开源和行业合作，扩大中国AI技术的全球影响力。
6、展望AI技术的未来发展方向
学员将探讨Deepseek的长期价值，理解其在技术民主化、中美竞合中的“第三种路径”探索，以及未来在通用AI与垂直AI之间的路线抉择。同时，课程还将涉及全球合规风险、数据主权与伦理争议等前沿话题，帮助学员全面把握AI技术的未来发展趋势。
课程大纲| Course Outline
第一部分、Deepseek的定位与行业意义
1. Deepseek的背景与发展历程
- 公司/项目起源：成立时间、核心团队、使命与愿景
- 技术定位：聚焦领域（如AGI、垂直行业大模型、高效训练等）
2. 为什么关注Deepseek？
- 全球AI竞争中的中国代表性力量
- 技术突破对行业生态的潜在重塑
第二部分、Deepseek的技术创新与底层逻辑
1. 模型架构创新
- 核心架构：深入浅出对比对ChatGPT的基础模型Transformer的改进
- 性能突破：更低的训练成本、更高的推理效率（示例：单位算力下的性能提升）
2. 训练方法与算法优化
- 数据高效利用：小样本学习、合成数据生成
- 训练框架创新：分布式训练优化、混合精度策略
3. 数据处理与知识注入
- 多模态数据融合：文本、代码、行业数据的联合训练
- 领域知识增强：垂直行业（金融、医疗等）的定向优化
4. 算力效率革命
- 模型压缩技术：从千亿参数到百亿参数的轻量化部署
- 硬件适配：国产算力（如华为昇腾）的兼容性优化
- 对（推理）应用的意义：推理成本大规模降低带来的应用爆发的机遇
第三部分、Deepseek对全球AI产业的影响
1. 算法层：开源生态与行业标准
- 开源模型（如Deepseek-MoE）对开发者社区的推动
- 行业应用案例：代码生成、智能客服、科研辅助
2. 数据层：打破数据垄断的新路径
- 合成数据与数据隐私保护技术的结合
- 中文语料库的深度开发与全球化输出
3. 算力层：降低AI门槛，推动普惠化
- 算力需求下降对中小企业的利好
- 国产芯片生态的协同发展机遇
第四部分、Deepseek与中美AI竞赛的关键命题
1. 技术对比：Deepseek vs. 美国头部模型（GPT-4、Claude等）
- 性能指标对比：推理效率、多语言支持、垂直领域表现
- 技术路线差异：追求AGI vs. 行业落地优先
2. 供应链自主性挑战
- 算力依赖：国产GPU/NPU能否支撑下一代模型训练？
- 工具链短板：框架（PyTorch/TF）与生态壁垒
3. 中美AI竞赛的未来格局
- 中国优势：应用场景丰富、政策支持、数据规模
- 美国优势：芯片霸权、顶尖人才密度、基础研究积累
- Deepseek的破局点：轻量化模型+行业闭环的“农村包围城市”策略
五、案例分析与互动讨论
1. 案例1：Deepseek-Coder如何挑战GitHub Copilot？
- 代码生成效率对比、开发者生态响应
2. 案例2：金融领域落地——从风控到投研的AI重构
- 数据安全与模型可解释性的平衡
3. 分组讨论：
- 若美国升级算力封锁，Deepseek应如何应对？
- 中国AI公司如何通过技术开源扩大全球影响力？
第六部分、总结与展望
1. Deepseek的长期价值
- 技术民主化：让AI从“巨头游戏”走向普惠工具
- 中美竞合中的“第三种路径”：开放合作 vs. 自主可控
2. 未来挑战
- 通用vs.垂直的路线抉择
- 全球合规风险：数据主权与伦理争议
讲师背景| Introduction to lecturers
ChatGPT与人工智能实战专家-尹智老师
（荷兰Utrecht大学MBI, 大数据&AI专家，人工智能布道师）
背景介绍：
• 上海人工智能技术协会特聘首席咨询顾问
• 上海人工智能研究院专家讲师
• 上海市人工智能技术协会青少年AI教育首席专家
• 上海市元宇宙产业发展专家咨询委员会专家
• 上海市电竞协会首席AI专家
• 临港产业大学客座教授
• 原商汤科技智能产业研究院首席架构师
• Oracle Master企业架构师
• 原惠普企业服务新形态IT首席架构师
实战经验：
尹智先生是上海人工智能技术协会特聘首席咨询顾问，上海人工智能研究院专家讲师，上海市元宇宙产业发展专家咨询委员会专家，合肥元宇宙产业协会副会长单位负责人，贵州大数据专家委员会委员，临港产业大学客座教授。曾任商汤科技智能产业研究院首席架构师，德勤Oracle CX首席架构师，惠普企业新形态IT首席架构师，Oracle Master企业架构师。
尹智老师专注在人工智能战略和架构规划、元宇宙产业规划及落地，数字化客户体验， 以及AI及大数据驱动的新形态ICT架构规划和咨询落地，有超过18年在中国大陆和荷兰的职业经验。先后服务过世界顶级的通讯和网络设备及方案商，世界顶级的咨询和审计服务公司和企业软件公司。
授课风格：
尹智老师的课程深入浅出，视野宏大，案例研究丰富，分析精彩，讲解幽默风趣，用企业和政府的语言，把抽象的人工智能和元宇宙理论知识与产业转化、政府数字化变革融会贯通，讲得通俗易懂，看得见，摸得着，用得上，深受好评。
尹智老师的讲课自我要求：“不讲正确的废话”，“所有听众都要听得懂”，“内容原创”，“不仅讲“What”，更讲“Why”和“How””
《通用人工智能曙光：ChatGPT和AI大模型的源起，发展和落地应用》
《AI大模型赋能的5G+ 元宇宙产业应用》
《人工智能时代的企业大数据技术和架构》
《AI大模型时代的金融数字化转型和人工智能赋能应用》
《深入浅出数字化战略和企业架构：框架和应用》
《数字新基建：智能计算中心承载的人工智能模型和应用》
《人工智能时代的数字科技在双碳全生命周期管理中的应用模式和实践》
《元宇宙+ 电竞：人工智能时代的数实融合新形态虚拟体育》
《人工智能和AI大模型落地工作坊：从业务分析到技术架构落地设计》
甲骨文、商汤科技、惠普、中国银行，宁波银行，汇丰银行，瑞士银行、广东电信、江西移动、广西移动、湖北移动、湖南电信、苏宁云商、慧聪网、汇医在线等
院校，科研机构：复旦大学、清华大学、上海交通大学、上海人工智能研究院、上海理工大学、上海体育学院、中国传媒大学、同济大学、武汉大学、浙江大学等。
政企集团：上海市经信局、湖畔创研中心、广东机场集团、阿里云创新中心、临港集团、成都新经济局、江西省政府、扬州市政府、合肥市政府、中南建筑设计院、银川市政府、云南市政府、深圳交管局、成都金牛区、武汉洪山区、中石油、云南中烟、北汽集团、上海铁路局、南京大数据局、河南能源集团、神华集团、平安集团、中国国航等
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.
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