課程分類： DS賦能運(yùn)用

課程目標(biāo)：
 通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員將能夠掌握AI大模型的發(fā)展趨勢和智能體技術(shù)的最新進(jìn)展，明確AI大模型在運(yùn)營商住建局與數(shù)據(jù)局的應(yīng)用方向，并具備在實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用AI大模型進(jìn)行二次開發(fā)的能力。同時(shí)，學(xué)員還將深刻理解AI大模型和智能體技術(shù)的未來發(fā)展趨勢，為他們?cè)谶\(yùn)營商客戶價(jià)值持續(xù)開發(fā)過程中提供新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

課程對(duì)象：

課程時(shí)間：2天

第一天：AI大模型發(fā)展趨勢與智能體技術(shù)原理
第一章 大模型和智能體在運(yùn)營商的應(yīng)用場景
1.1掌握AI大模型的發(fā)展趨勢
1.2智能體相關(guān)技術(shù)的最新進(jìn)展
1.3AI大模型在運(yùn)營商住建局應(yīng)用場景和案例
1.4AI大模型數(shù)據(jù)局的應(yīng)用場景和案例
1.5案例分析：中國移動(dòng)的大模型戰(zhàn)略和技術(shù)落地場景

第二章 AI大模型發(fā)展趨勢
2.1模型的發(fā)展歷程
2.2主流大模型對(duì)比分析
2.3大模型的應(yīng)用領(lǐng)域與前景

第三章 知識(shí)增強(qiáng)檢索Rag+智能體Agent技術(shù)及其發(fā)展趨勢
3.1智能體的定義與特點(diǎn)
3.2智能體在AI大模型中的作用
3.3智能體技術(shù)在運(yùn)營商領(lǐng)域的應(yīng)用前景
3.4案例分享：中國電信研究院RAG+智能體案例分享
3.5案例分享：智能營銷助手：DeepSeek+RAG破解幻覺+Agent復(fù)雜業(yè)務(wù)流程拆解

第四章 智能體技術(shù)在運(yùn)營商的應(yīng)用案例
4.1智能化程序設(shè)計(jì)和方案設(shè)計(jì)
4.2施工過程智能監(jiān)控
4.3運(yùn)維管理智能優(yōu)化
4.4案例分享：中國移動(dòng)運(yùn)維運(yùn)維的案例分析

第五章 智能體技術(shù)在運(yùn)營商數(shù)據(jù)局的應(yīng)用案例
5.1數(shù)據(jù)處理與分析智能化
5.2政務(wù)服務(wù)智能化升級(jí)
5.3城市治理智能響應(yīng)
5.4運(yùn)營商：公文寫作
5.5智能辦公
5.6智能數(shù)據(jù)分析
5.7案例實(shí)操：數(shù)據(jù)分析和案例實(shí)操，利用智能體的思維鏈的方式寫文案。
5.8案例實(shí)操：智能數(shù)據(jù)分析

第六章 DeepSeek+RAG+Agent項(xiàng)目落地路徑與經(jīng)驗(yàn)分享
6.1項(xiàng)目落地路徑
6.1.1項(xiàng)目需求分析
6.1.2技術(shù)選型與架構(gòu)設(shè)計(jì)
6.1.3數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練
6.1.4部署與運(yùn)維管理
6.2 項(xiàng)目落地實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
6.2.1項(xiàng)目管理理論在AI項(xiàng)目中的應(yīng)用
6.2.2成功案例分享：AI大模型在運(yùn)營商項(xiàng)目的應(yīng)用
6.2.3失敗案例剖析：問題與教訓(xùn)總結(jié)
6.3案例分享：運(yùn)營商行業(yè)AI大模型應(yīng)用
6.3.1運(yùn)營商行業(yè)背景與特點(diǎn)
6.3.2AI大模型在運(yùn)營商行業(yè)的應(yīng)用場景
6.3.3跨行業(yè)借鑒：運(yùn)營商住建局與數(shù)據(jù)局的啟示
6.3.4大模型和大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)局的應(yīng)用
6.3.5隱私計(jì)算和數(shù)據(jù)安全流通
6.3.6數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表
6.3.7案例討論和分享：AI大模型在運(yùn)營商客戶中的潛在應(yīng)用場景
第二天：AI大模型項(xiàng)目實(shí)踐與技術(shù)進(jìn)階
第七章AI大模型項(xiàng)目實(shí)踐
7.1項(xiàng)目實(shí)踐準(zhǔn)備
7.1.1項(xiàng)目背景與需求分析
7.1.2技術(shù)選型與工具準(zhǔn)備
7.2項(xiàng)目實(shí)踐流程
7.2.1數(shù)據(jù)收集與處理
7.2.2模型選擇與訓(xùn)練
7.2.3模型評(píng)估與優(yōu)化
7.2.4部署與測試
7.3實(shí)踐案例：運(yùn)營商構(gòu)建私有知識(shí)助手的案例分享，智能營銷案例
7.3.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路
7.3.2技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
7.3.3測試結(jié)果與反饋

第八章 實(shí)踐案例：運(yùn)營商數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)
8.1系統(tǒng)架構(gòu)與功能
8.2數(shù)據(jù)處理與分析流程
8.3應(yīng)用效果與評(píng)估

第九章 技術(shù)進(jìn)階與未來展望
9.1AI大模型技術(shù)進(jìn)階
9.2深度學(xué)習(xí)算法在AI大模型中的應(yīng)用
9.3自然語言處理技術(shù)在智能體中的應(yīng)用
9.4智算架構(gòu)的設(shè)計(jì)和方案設(shè)計(jì)：包含無損網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和智算集群的架構(gòu)設(shè)計(jì)
9.5智算在模型訓(xùn)練中的應(yīng)用
9.6案例分享：中國電信萬卡集群，算力網(wǎng)絡(luò)的體系架構(gòu)應(yīng)用場景和案例分享

第十章 大模型未來發(fā)展趨勢與機(jī)遇
10.1 AI大模型在運(yùn)營商領(lǐng)域的未來發(fā)展趨勢
10.2智能體技術(shù)的未來發(fā)展方向
10.3運(yùn)營商客戶價(jià)值持續(xù)開發(fā)的新機(jī)遇
10.4AI大模型對(duì)運(yùn)營商住建局與數(shù)據(jù)局的影響
10.5運(yùn)營商住建局：智能化設(shè)計(jì)與智能運(yùn)維的未來
10.6運(yùn)營商數(shù)據(jù)局：數(shù)據(jù)治理與智能決策的未來