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        大模型大數據人工智能前沿技術產品開發執行落地

        主講老師: 李家貴 李家貴

        主講師資:李家貴

        課時安排: 1天,6小時/天
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: 本課程適合企業高管、產品經理、技術研發人員以及對人工智能技術感興趣的從業人員。無論是希望在企業中推動AI應用的決策者,還是從事AI技術研發的專業人員,都能從本課程中獲得有價值的知識和技能。
        內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
        更新時間: 2024-12-16 13:30

        大模型大數據人工智能前沿技術產品開發執行落地

        人工智能實戰專家—李家貴老師

        西安交大數字經濟研究院首席科學家/深圳市人工智能協會特邀專家

        課程背景: 隨著人工智能技術的不斷發展,AI大模型成為企業提升智能化水平的關鍵工具。本課程將探討AI大模型的應用及其在實際場景中的落地過程,幫助企業把握這一技術潮流,提升競爭力。

        課程收益: 學員將了解AI大模型的核心能力及其局限性,掌握大模型在企業中的應用方法,學習新交互體驗設計和場景分析的策略。課程還提供實際案例,展示AI大模型在不同企業中的應用效果,為企業智能化升級提供有力支持。

        教學方法: 課程采用講解、案例分析和互動討論相結合的教學方式,幫助學員深入理解和應用所學知識。通過具體案例和互動環節,學員將能更好地掌握課程內容并應用于實際工作中。

        目標學員: 本課程適合企業高管、產品經理、技術研發人員以及對人工智能技術感興趣的從業人員。無論是希望在企業中推動AI應用的決策者,還是從事AI技術研發的專業人員,都能從本課程中獲得有價值的知識和技能。

        時間安排:

        1天,6小時

        第一章:AI大模型的能力邊界

        1.1大模型能力利用:意圖識別、ICL(上下文學習)、COT(思維鏈)、IF(指令遵循)

        1.2 大模型能力局限:缺乏領域知識,缺乏復雜多步推理

        第二章:最新AI大模型產品落地過程

        2.1 新交互體驗設計:什么時候應該LUI,什么時候應該GUI?

        2.2新應用形態:prompt、RAG、Agent

        2.3新場景PMF:場景拆解四步法

        2.4 AI大模型產品的系統方法論:三層、五階和八步(華為大模型落地系統方法論)

        對標產品:

        案例1:萬海航運大模型落地產品

        案例2:招商輪船大模型落地產品

        第三章:最新人工智能開發過程和技術架構

        3.1 AI開發新技術

        3.1.1 AI大模型訓練

        AI大模型訓練過程,微調和局限性,數據處理,微調案例

        互動:微調數據格式一般是什么樣的?

        3.2 AI開發新過程

        AI部署五步法

        互動:AIGC開發最核心的步驟是什么?

        3.3 AI開發新范式

        軟件3.0

        微軟如何做大模型重構,微軟與麥當勞的案例

        互動:軟件3.0開發過程中與傳統開發最核心的不同是?

        第四章 AI賦能制造

        4.1 AI賦能制造業務

        1、AI全方位助力制造業發展

        2、AI+機器人有望成為AI終極入口

        3、AI+機器視覺:促進機器視覺多遠應用

        4、AI+數控系統:更加精確、及時和穩定

        5、AI助力工控企業加速升級

        6、AI+智能儀表廣闊空間

        7、AI+智能化監測

        8、AI+傳感器

        4.2 AI賦能制造業行業增長

        4.3 AI賦能制造業辦公效率提升

        4.4 AI賦能制造業編程效率提升

        第五章 車聯網最新動態

        5.1 如何看待本輪政策變化以及受益產業的市場空間?

        5.2 智能網聯車路云一體化啟動,哪些環節有望受益?

        5.3 智能網聯車路云一體化各個產業鏈投資有何機會?

         
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