課程分類： DS賦能運(yùn)用
課程目標(biāo)：
第一節(jié)：國內(nèi)外AI 大模型加速驅(qū)動(dòng)企業(yè)智能化變革
第二節(jié)：DeepSeek引領(lǐng)國產(chǎn)大模型賦能企業(yè)創(chuàng)新運(yùn)營場(chǎng)景；
第三節(jié)：企業(yè)AI大模型本地私有化部署與行業(yè)應(yīng)用；
第四節(jié)：企業(yè)工業(yè)大模型場(chǎng)景和應(yīng)用探討；
課程對(duì)象：
課程時(shí)間：（0.5-1）天
第一節(jié)：DeepSeek引領(lǐng)國內(nèi)AI 大模型加速驅(qū)動(dòng)企業(yè)智能化變革
1.國內(nèi)外AI 大模型時(shí)代賦能千行百業(yè)智能化
2.DeepSeek春節(jié)爆火大模型加速從探索走向落地
3.業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)，大模型助力效率飛躍，實(shí)現(xiàn)融合的體驗(yàn)創(chuàng)新
4.大模型落地面臨多重挑戰(zhàn)
5.領(lǐng)先企業(yè)已從大模型成功落地中率先獲益
6.大模型業(yè)務(wù)落地能建設(shè)三階段
7.破除落地大模型的思維誤區(qū)
8.眾多行業(yè)企業(yè)深入大模型落地實(shí)踐
9.大模型落地部署技術(shù)步驟
10.精準(zhǔn)選模、高效落地、持續(xù)挖掘——落地三要素
第二節(jié)：DeepSeek引領(lǐng)的國產(chǎn)大模型賦能企業(yè)創(chuàng)新運(yùn)營場(chǎng)景
1.場(chǎng)景一：學(xué)習(xí)研究：個(gè)人學(xué)習(xí)、學(xué)科研究、搜索技巧，日常生活；
2.場(chǎng)景二：教育輔導(dǎo)：在線輔導(dǎo)、員工學(xué)習(xí)、分析試卷，錯(cuò)題分析等；
3.場(chǎng)景三：輔助辦公：個(gè)人辦公各類文檔生成、生成PPT 底稿；
4.場(chǎng)景四：營銷內(nèi)容創(chuàng)作：廣告內(nèi)容腳本創(chuàng)作，廣告文案，營銷話術(shù)等；
5.場(chǎng)景五：編程代碼開發(fā)：輔助代碼編寫，多語言代碼轉(zhuǎn)換；
6.場(chǎng)景六：商業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用：商業(yè)計(jì)劃書，SWOT、5W2H 等經(jīng)營分析；
7.場(chǎng)景七：創(chuàng)意設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)方案， 生成設(shè)計(jì)文件；
8.場(chǎng)景八：數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)分析，繪制圖表；
9.場(chǎng)景九：視頻創(chuàng)作：制作視頻腳本、加上剪映、即夢(mèng)等生成視頻；
10.場(chǎng)景十：智能客服與對(duì)話系統(tǒng)：接入微信、郵件等實(shí)現(xiàn)客服等功能；
第三節(jié)：DeepSeek為例：企業(yè)AI大模型本地私有化部署與行業(yè)應(yīng)用
1.私有化部署的意義
AI 數(shù)據(jù)安全與合規(guī)需求
自主可控的 AI 解決方案
2.方式一：手機(jī)端本地部署DeepSeek；
3.方式二：不同量級(jí)的R1 模型適配不同配置的PC 端本地安裝部署；
4.方式三：騰訊、華為、運(yùn)營商云等云端部署；
5.方式四：利用DeepSeek API 接口方式部署（硅基流動(dòng)）；
6.方式五：利用DeepSeek搭建本地知識(shí)庫的構(gòu)建；
7.方式六：典型行業(yè)DeepSeek模型深度應(yīng)用.
第四節(jié)：未來篇：企業(yè)工業(yè)大模型場(chǎng)景和應(yīng)用
1.大模型可分為生成和決策兩類應(yīng)用場(chǎng)景，決策場(chǎng)景預(yù)期業(yè)務(wù)價(jià)值更高
2.如何決定落地場(chǎng)景、測(cè)試性能、本地化部署均是重要關(guān)切問題
3.BI：對(duì)話式交互促進(jìn)數(shù)據(jù)分析平民化，智能洞察將進(jìn)一步提升價(jià)值工業(yè)大模型與專用小模型成為工業(yè)AI發(fā)展的兩條協(xié)同路徑
4.應(yīng)用總體視圖：4類核心模型、15+應(yīng)用場(chǎng)景，目前處于初步探索階段
5.大語言模型：主要應(yīng)用于工業(yè)問答交互、內(nèi)容生成，以提升任務(wù)處理效率為主，
6.專業(yè)任務(wù)大模型： 圍繞研發(fā)形成輔助設(shè)計(jì)等方向，進(jìn)一步增強(qiáng)研發(fā)模式的創(chuàng)新能力
7.多模態(tài)大模型與視覺大模型：在裝備智能化和視覺識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用獲得初步嘗試
8.大模型+裝備：增強(qiáng)具身智能水平，有望提升工業(yè)設(shè)備靈活性和協(xié)同性
