人工智能2.0业务创新方法与落地实践
主讲：李福东老师
【课程背景】
随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经成为推动企业数字化转型的关键力量。这些模型通过学习海量的数据，能够在各种复杂的业务场景中提供智能决策支持、自动化操作、增强客户体验等功能，帮助企业提高效率，创新服务和产品，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
企业数字化转型不仅仅是技术的升级换代，更是一场涉及管理理念、企业文化、业务流程等多方面的综合变革。在这个过程中，大模型技术的应用成为了连接企业过去与未来的桥梁。它不仅能够处理和分析大量数据，还能够预测趋势、优化决策，进而推动企业向数字化、智能化方向发展。
针对大模型开发人员、架构师以及业务创新人员，本课程旨在深入探讨大模型在企业数字化转型中的应用，帮助学员了解大模型的最新发展趋势、掌握大模型的关键技术和方法，以及学习如何在实际业务中有效地应用大模型来促进企业的数字化转型。
课程通过理论讲解与实践案例相结合的方式，使学员能够深刻理解大模型技术的内在机制和应用潜力，掌握将这些技术融入企业转型战略中的方法，从而为企业的数字化转型贡献力量。
【课程收益】
▪ 了解大模型的基本概念、架构及功能；
▪ 掌握大模型在企业数字化转型中的典型应用场景；
▪ 学习使用大模型提升业务效率、决策质量的方法；
▪ 获取实际操作大模型的经验。
【课程特色】场景化与案例教学；解析技术逻辑、启发创新思路；落地实操性强
【课程对象】AI大模型相关的业务创新人员、架构师、开发人员、管理人员等
【课程时间】3天（6小时/天）
【课程大纲】
一、大模型概述
1、 大模型基础
▪ 大模型的定义
▪ 大模型的核心要素
▪ 大模型的发展历程
2、 大模型的关键能力
▪ 文本理解与生成能力（文章、诗歌、代码、PDF、PPT等）
▪ 非文本理解与生成能力（图片、视频等）
▪ 自然人与机器人/数字人
▪ 数据分析能力
3、 全球主流大模型介绍
▪ 国外：ChatGPT、Sora、SD等
▪ 国内：智谱清言、通义千问、文心一言等
二、大模型关键技术
1、 大模型技术的发展历程
▪ 从传统机器学习到深度学习
▪ 大模型技术的突破与创新
2、 大模型的基本原理与架构
▪ 脑科学神经网络基础
▪ 模型训练与优化技术
3、 大模型技术的关键挑战与解决方案
▪ 数据隐私与安全
▪ 模型可解释性
▪ 资源与效率优化
三、大模型在企业数字化转型中的应用
1、 客户服务与体验优化
▪ 智能客服系统
▪ 个性化推荐算法
2、 业务流程自动化
▪ 文档处理与分析
▪ 预测性维护
3、 创新产品与服务开发
▪ 新产品设计辅助
▪ 服务流程创新
四、大模型的开发与部署
1、 大模型开发流程
▪ 数据准备与处理
▪ 模型设计与实现
▪ 训练调优与测试
2、 大模型部署策略
▪ 云平台与边缘计算
▪ 模型服务化（MaaS）
▪ 性能监控与维护
五、实践工作坊
1、 项目规划与需求分析
▪ 确定项目目标
▪ 需求收集与分析
2、 大模型技术选型与实施
▪ 技术方案设计
▪ 快速原型开发
3、 项目展示与评估
▪ 成果展示
问题讨论与反馈
