課程分類： DS賦能行業(yè)

課程目標：
深入了解ChatGPT和人工智能在商業(yè)地產(chǎn)中的應(yīng)用潛力。
學習通過AIGC技術(shù)優(yōu)化商業(yè)地產(chǎn)的客戶服務(wù)、營銷、運營和決策。
掌握Prompt設(shè)計技巧和AI工作流優(yōu)化方法，提升實際業(yè)務(wù)效率。
通過案例學習探索AI在商業(yè)地產(chǎn)中的前沿應(yīng)用，獲得實踐指導。

課程對象：

課程時間：1天

一、前瞻視界：AI的前沿探索
展現(xiàn)AI前沿探索與前景，讓觀眾對未來趨勢有清晰認知。
1.1 炫技術(shù) Deepseek前沿
【背景銜接】R1出場：大模型發(fā)展與里程碑
【精準聚焦】DeepSeek-R1研究目標
【從零到優(yōu)】R1-Zero：純強化學習的探索
【訓練策略】模型訓練與優(yōu)化 & 核心貢獻
【提純之道】蒸餾方法與評估
【雙線并觀】蒸餾與強化學習的比較 & 基準測試
【性能透視】DeepSeek-R1性能評估 & 知識類任務(wù)
【復(fù)盤思考】評估結(jié)果 & 不成功的嘗試
【遠景瞭望】未來研究方向
1.2 炫產(chǎn)品 Sora產(chǎn)品介紹：1個總介紹，6大炫功能
1.3 炫公司 百度、微軟、英偉達、蘋果介紹
1.4 炫場景  場景展示 8個圖片場景展示并互動
1.5 炫影響 上KOL，上數(shù)字，最沖擊的是50%會失業(yè)

二、智領(lǐng)農(nóng)業(yè)：AI重塑農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)
2.1 成熟AI賦能農(nóng)批
【應(yīng)用1】智能追溯秤
【應(yīng)用2】一秤一碼
【應(yīng)用3】一票一碼
【應(yīng)用4】一戶一碼
【應(yīng)用5】一品一碼
【應(yīng)用6】智能農(nóng)殘監(jiān)測
【應(yīng)用7】智能客流
2.1 成熟AI賦能設(shè)施農(nóng)業(yè)
【應(yīng)用1】智慧設(shè)施農(nóng)業(yè)——智能CO?調(diào)節(jié)系統(tǒng)
【應(yīng)用2】智慧設(shè)施農(nóng)業(yè)——智能通風控制系統(tǒng)
【應(yīng)用3】智慧設(shè)施農(nóng)業(yè)——自動補光控制系統(tǒng)
【應(yīng)用4】智慧設(shè)施農(nóng)業(yè)——自動卷簾控制系統(tǒng)
【應(yīng)用5】智慧設(shè)施農(nóng)業(yè)——智能環(huán)境調(diào)控系統(tǒng)
【應(yīng)用6】智慧設(shè)施農(nóng)業(yè)——水肥一體控制系統(tǒng)
【應(yīng)用7】智慧設(shè)施農(nóng)業(yè)——灌溉控制系統(tǒng)
2.3 AIGC在商業(yè)地產(chǎn)日常辦公的賦能應(yīng)用場景
【辦公痛點】冗長文檔、繁瑣流程、反復(fù)溝通
【賦能1】內(nèi)容生成
【賦能2】結(jié)構(gòu)設(shè)計
【賦能3】幻燈片設(shè)計
【賦能4】文章改進
【賦能5】圖表和圖像生成
【賦能6】內(nèi)容補充與潤色
三、使用技巧：提示詞工程（人機協(xié)同，可控生成）
聚焦提示詞工程（Prompt Engineering），幫助掌握高效的人機協(xié)同技巧。
1. Prompt的一個本質(zhì)
2. Prompt的二個心法
3. Prompt的三項溝通要點
4. Prompt的四項chat法則
5. Prompt的五個業(yè)務(wù)法則
6. Prompt的六條咒語
7. Prompt的七項注意
8 .Prompt的天龍八部
9. Prompt的追問法則
10. Prompt的繼續(xù)法則
四、進階技巧：AI工作流
進階的AI工作流實踐，從步驟拆解到工具應(yīng)用，讓復(fù)雜流程清晰化。 
1.【W(wǎng)hat】AI工作流：一種結(jié)構(gòu)化的流程設(shè)計方法
2.【W(wǎng)hat】核心目標：將復(fù)雜任務(wù)系統(tǒng)化、可復(fù)制、可優(yōu)化
3.【W(wǎng)hy】AI工作流的誤區(qū)解析
4.【W(wǎng)hy】工作流不等于簡單的流程，而是智能化的系統(tǒng)集成
5.【W(wǎng)here】適合工作流的業(yè)務(wù)類型
6.【W(wǎng)here】業(yè)務(wù)拆解的標準與方法論
7.【How】工作流拆解的具體步驟
8.【How】工具模塊選擇與應(yīng)用
9.【How】工作流與Agent的關(guān)鍵區(qū)別
10. 【How】案例：抖音評論截流工作流