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DeepSeek課程

酒泉DeepSeek大語言模型如何幫助地產(chǎn)行業(yè)降本增效

作者:博為咨詢 日期:2025-04-02 人氣:471

課程分類: DS賦能行業(yè)

課程目標:

受益一:深入了解DEEPSEEK等大語言模型的基本原理與技術架構。

受益二:掌握指令模型與推理模型的區(qū)別,以及國內外主流大語言模型的對比分析。

受益三:學會如何將DEEPSEEK等推理模型應用于房地產(chǎn)企業(yè)的日常辦公場景。

受益四:掌握至少七個房地產(chǎn)業(yè)務場景中的大語言模型應用落地方法。

受益五:提升對大語言模型在房地產(chǎn)企業(yè)未來發(fā)展中潛力的認知與規(guī)劃能力。



課程對象:房地產(chǎn)企業(yè)中高層管理者、產(chǎn)品中心、運營中心、技術中心、客服中心等相關人士;

課程時間:1天 (6小時)

課程大綱:


單元

大綱

內容

單元一

DEEPSEEKAI大語言模型技術概覽

AI大語言模型的定義與特點

1.1 AI大語言模型的概念及發(fā)展歷程

1.2 DEEPSEEKAI大語言模型的技術架構與核心原理

指令模型與推理模型的區(qū)別

2.1 指令模型的基本原理和應用

2.2 推理模型的基本原理和優(yōu)勢

2.3 國內外大語言模型介紹及與DEEPSEEK的對比

案例:不同大語言模型在智能問答任務中的表現(xiàn)對比

討論課題:指令模型與推理模型在建筑行業(yè)的應用前景

單元二

DEEPSEEK大語言模型的深入解析

1. 指令模型的核心邏輯

1.1) 基于用戶指令生成結果,強調任務執(zhí)行的準確性(如傳統(tǒng)GPT系列)。?

1.2) 局限性:缺乏動態(tài)推理過程,依賴大量監(jiān)督微調數(shù)據(jù)。?

2. 推理模型的范式革新?

2.1) DeepSeek-R1的強化學習訓練:跳過監(jiān)督微調,直接通過邏輯鏈生成解決方案。?

2.2) 關鍵能力:DEEPSEEKGPT,Clude,gemmi,以及國內阿里,百度和豆包的區(qū)別。

**案例**:案例:DEEPSEEK在特定領域問答任務中的實際應用

單元三

DEEPSEEK在房地產(chǎn)日常辦公場景的應用

1 文檔處理與信息管理

1.1 利用DEEPSEEK進行高效文檔搜索與歸類

1.2 信息提取與智能摘要功能的應用

2 會議輔助與記錄

2.1 會議內容的實時轉錄與總結

2.2 會議安排與提醒的智能化管理

案例:房地產(chǎn)企業(yè)內部文檔管理與會議效率提升實例

單元四

DEEPSEEK在房地產(chǎn)重要業(yè)務場景的應用(一)

1 客戶服務與優(yōu)化

1.1 智能化客服系統(tǒng)的搭建

1.2 客戶問題的快速響應與解決

2 市場營銷與推廣

2.1 營銷文案的智能化生成與優(yōu)化

2.2 市場趨勢的預測與分析

案例:房地產(chǎn)企業(yè)客戶服務與市場營銷中的大模型應用實例

單元五

DEEPSEEK在房地產(chǎn)重要業(yè)務場景的應用(二)

1 項目管理與進度跟蹤

1.1 項目計劃的智能化制定與調整

1.2 項目進度的實時監(jiān)控與預警

2 風險評估與決策支持

2.1 利用DEEPSEEK進行風險點識別與評估

2.2 決策過程中的智能化建議與輔助

案例:房地產(chǎn)項目管理與風險評估中的DEEPSEEK應用實例

單元六

DEEPSEEK在房地產(chǎn)重要業(yè)務場景的應用(三)

1 設計與規(guī)劃創(chuàng)新

1.1 設計方案的智能化生成與優(yōu)化

1.2 規(guī)劃布局的智能化調整與建議

2 智能家居與物聯(lián)網(wǎng)集成

2.1 智能家居系統(tǒng)的智能化控制與管理

2.2 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的智能化處理與分析

案例:房地產(chǎn)設計與智能家居中的AI大模型應用實例

單元七

DEEPSEEK在房地產(chǎn)重要業(yè)務場景的應用(四)及未來展望

1 人力資源管理

1.1 員工招聘與培訓的智能化輔助

1.2 績效考核與激勵機制的智能化設計

2 未來展望

2.1 DEEPSEEK在房地產(chǎn)企業(yè)中的潛在應用領域拓展

2.2 大語言模型技術對未來房地產(chǎn)市場的影響與變革

案例:房地產(chǎn)企業(yè)人力資源管理中的DEEPSEEK應用實例及未來趨勢探討

討論課題:如何結合企業(yè)實際情況,制定DEEPSEEK等大語言模型的應用策略與規(guī)劃?


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