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數(shù)字化

鞍山市ChatGPT、AIGC、大模型與搞錢

作者:博為咨詢 日期:2025-04-07 人氣:459

主講老師: 李家貴(培訓費:2.5-3萬元/天)    


工作背景:
西安交通大學醫(yī)學電子學士,浙江大學管理學碩士GPT之家首席顧問全球CIO大會副秘書長工信部數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家西安交大數(shù)字經(jīng)濟研究院 創(chuàng)業(yè)導師西安交大數(shù)字經(jīng)濟研究院數(shù)字服務中心首席科學家廣東省產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)...

主講課程:
數(shù)字化轉(zhuǎn)型系列數(shù)字化思維與認知大數(shù)據(jù)中臺數(shù)字中國政策解讀ChatGPT行業(yè)實戰(zhàn)第1篇:認知篇-理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型第2篇:過程篇-數(shù)字化轉(zhuǎn)型四階段模型實操和案例第3篇:能力篇-數(shù)...

李家貴



  ChatGPT、AIGC、大模型與搞錢課程大綱詳細內(nèi)容

課程分類: 人工智能ChatGPT

課程目標:


課程對象:

課程時間:

課程大綱:


第一章初識:ChatGPT改變世界

1.1體驗ChatGPT

1.1.1什么是ChatGPT

1.1.1 ChatGPT寫小作文

1.1.2 ChatGPT寫演講稿

1.1.3 ChatGPT寫歌詞

1.1.4 ChatGPT寫代碼

1.2 ChatGPT的前世今生

1.2.1 追蹤ChatGPT的前世

1.2.2 系統(tǒng)梳理ChatGPT的前世今生

1.2.3 歸納ChatGPT發(fā)展趨勢

1.3 ChatGPT的先進性

1.3.1ChatGPT具備諸多先進性特征

1.3.2ChatGPT提升的核心點

1.3.3ChatGPT提升的原因

1.3.4ChatGPT提升的領域

1.3.5ChatGPT得益于通用(基礎)模型所構(gòu)建AI系統(tǒng)的新范式

1.4 ChatGPT賦能千行百業(yè)

1.4.1 ChatGPT+傳媒

1.4.2 ChatGPT+影視

1.4.3 ChatGPT+營銷

1.4.4 ChatGPT+娛樂

1.4.5 ChatGPT+其他

1.4.6 案例:亞馬遜:ChatGPT受到重點關(guān)注,已廣泛運用在各種工作職能中

1.4.7 案例:美國新媒體巨頭Buzzfeed踩準ChatGPT風口,兩天內(nèi)股價升3倍

1.5 ChatGPT驅(qū)動上游產(chǎn)業(yè)

1.5.1 ChatGPT驅(qū)動算力和云計算

1.5.2 ChatGPT驅(qū)動大數(shù)據(jù)

1.5.3 ChatGPT驅(qū)動數(shù)據(jù)標注

第二章 近觀:ChatGPT引領AIGC浪潮

2.1chat引領AIGC

2.1.1什么是AIGC?

2.1.2ChatGPT是AIGC浪潮的一部分:時間視角

2.1.3ChatGPT是AIGC浪潮的一部分:生態(tài)視角

2.2AIGC簡史

2.2.1AIGC三大階段

2.2.2從分析式AI到生成式AI逐步演化,生成式AI賦予AIGC創(chuàng)新力

2.2.3AIGC是技術(shù)的融合累積

2.2.4AIGC三層架構(gòu)

2.2.4AIGC技術(shù)原理

2.3AIGC技術(shù)場景領域

2.3.1AIGC文本生成技術(shù):商業(yè)化落地有望優(yōu)勢先發(fā)

2.3.2AIGC圖像生成技術(shù):隨著模型結(jié)構(gòu)的優(yōu)化而明顯提升

2.3.3AIGC音頻生成技術(shù):正朝更富情感等人類特征演化

2.3.4AI視頻生成技術(shù):為AIGC應用生態(tài)中的高潛力場景

2.3.5跨模態(tài)生成技術(shù):是真正實現(xiàn)認知和決策智能的轉(zhuǎn)折點

2.3.6AIGC支撐AI驅(qū)動數(shù)字人多模態(tài)交互

2.3.7合成數(shù)據(jù)加速構(gòu)建AI賦能,數(shù)實融合的大型虛擬世界

2.4AIGC商業(yè)場景領域

2.4.1AIGC改變數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)模式

2.4.2AIGC滲透傳媒領域各個環(huán)節(jié)

2.4.3AIGC化2D為3D,拓展電商展示維度

2.4.4AIGC打破傳統(tǒng)娛樂體驗邊界

2.4.5AIGC拓寬影視行業(yè)創(chuàng)意邊際

2.4.6AIGC促進各行業(yè)轉(zhuǎn)型升級

2.4.7GAMEAI生成技術(shù)

2.4.8AIGC取長補短,有望成為主流內(nèi)容生產(chǎn)模式

2.4.9AIGC業(yè)務場景整理

2.4.10AIGC場景價值評估

2.5AIGC展望

2.5.1AIGC賽道預測

2.5.2AIGC展望

2.5.3AIGC國內(nèi)外科技巨頭布局

2.5.4AIGC國外創(chuàng)業(yè)公司

2.5.5AIGC產(chǎn)業(yè)鏈涵蓋了從硬件到多類終端應用的廣泛領域

2.5.6AIGC產(chǎn)業(yè)鏈分析

2.5.7AIGC:利用人工智能產(chǎn)生內(nèi)容,提升生產(chǎn)力曲線

2.5.8AIGC相關(guān)技術(shù)包含了三大前沿能力

2.5.9AIGC:學習范式更新奠定基礎,模型結(jié)構(gòu)升級助力騰飛

第三章深挖:大模型驅(qū)動AIGC

3.1大模型是核心競爭力

3.1.1AIGC廠商之間的競爭在于模型層面競爭

3.1.2大模型是AIGC乃至AI的核心競爭力

3.2大模型賦能千行百業(yè)

3.2.1國外大模型發(fā)展歷程

3.2.2傳統(tǒng)的定制化、作坊式模型開發(fā)流程

3.2.3AI大模型“工廠模式”的開發(fā)方式

3.2.4多模態(tài)AI大模型是通向強AI的必經(jīng)之路

3.2.5大模型將作為一種基礎設施將AI賦能千行百業(yè)

3.2.6案例:智能回顧將會為TeamsPremium提供許多重要的新功能

3.2.7案例:單點工具Jasper,大模型應用的補充

3.2.8案例:GPT-3.5將幫助VivaSales用戶自動編寫郵件回復

3.2.9案例:集成了GPT-4的Bing全新版本

3.3大模型產(chǎn)業(yè)架構(gòu)(maas)

3.2.1maasby阿里

3.3.2maasby百度

3.3.3maasbyaltman

3.2.4案例:百度文心大模型

3.3.5案例:華為昇騰大模型

3.3.6案例:Lamda大模型

3.3.7各大模型比較

3.4大模型商業(yè)模式

3.4.1OpenAI商業(yè)模式

3.4.2Jasper商業(yè)模式

3.4.3其他AI公司商業(yè)模式

第四章實踐:ChatGPT如何搞錢

4.1本份篇

4.1.1會修bug能寫程序還能拿到谷歌百萬年薪offer

4.1.2能寫論文和考試的AI做題家

4.1.3能寫會編內(nèi)容創(chuàng)作小能手

4.1.4考試如作弊

4.1.5日報周報再也不愁

4.2副業(yè)篇

4.2.1化身斜杠青年,第一波紅利

4.2.2開擼網(wǎng)賺項目:單項

4.2.3開擼網(wǎng)賺項目:組合

4.3升級篇:一人即團隊

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