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，并具備在實際項目中應(yīng)用AI大模型進(jìn)行二次開發(fā)的能力。同時，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，為他們在運(yùn)營商客戶價值持續(xù)開發(fā)過程中提供新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
課程對象：
課程時間：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主流大模型對比分析
2.3大模型的應(yīng)用領(lǐng)域與前景
第三章 知識增強(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
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)計和方案設(shè)計
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
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案例實操：數(shù)據(jù)分析和案例實操，利用智能體的思維鏈的方式寫文案。
5.8案例實操：智能數(shù)據(jù)分析
第六章 DeepSeek+RAG+Agent項目落地路徑與經(jīng)驗分享
6.1項目落地路徑
6.1.1項目需求分析
6.1.2技術(shù)選型與架構(gòu)設(shè)計
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 項目落地實踐經(jīng)驗
6.2.1項目管理理論在AI項目中的應(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
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大模型項目實踐與技術(shù)進(jìn)階
第七章AI大模型項目實踐
7.1項目實踐準(zhǔn)備
7.1.1項目背景與需求分析
7.1.2技術(shù)選型與工具準(zhǔn)備
7.2項目實踐流程
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模型評估與優(yōu)化
7.2.4部署與測試
7.3實踐案例：運(yùn)營商構(gòu)建私有知識助手的案例分享，智能營銷案例
7.3.1系統(tǒng)設(shè)計思路
7.3.2技術(shù)實現(xiàn)細(xì)節(jié)
7.3.3測試結(jié)果與反饋
第八章 實踐案例：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)計和方案設(shè)計：包含無損網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和智算集群的架構(gòu)設(shè)計
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)營商客戶價值持續(xù)開發(fā)的新機(jī)遇
10.4AI大模型對運(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
