課程分類： DS賦能運(yùn)用
課程目標(biāo)：
1. 核心應(yīng)用場景：智能對話、文本生成、語義理解等
2. 專業(yè)領(lǐng)域支持：專業(yè)建議、代碼相關(guān)
3. 繪圖與數(shù)據(jù)可視化——流程圖、時(shí)序圖、思維導(dǎo)圖、數(shù)據(jù)圖表（折線圖、柱狀圖、雷達(dá)圖）
課程對象：
課程時(shí)間：
第一章、Deepseek基礎(chǔ)認(rèn)知
（一）Deepseek公司與模型介紹
1. Deepseek概況（五個(gè)詞）：AI+國產(chǎn)+免費(fèi)+開源+強(qiáng)大
2. DeepSeek - R1模型特性：開源、推理能力強(qiáng)、性能對標(biāo)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)運(yùn)用
3. DeepSeek-R1為什么能爆火？DeepSeek PK ChatGPT
4. DeepSeek與其他國產(chǎn)AI大模型對比；
（二）Deepseek功能概覽
1. 核心應(yīng)用場景：智能對話、文本生成、語義理解等
2. 專業(yè)領(lǐng)域支持：專業(yè)建議、代碼相關(guān)
3. 繪圖與數(shù)據(jù)可視化——流程圖、時(shí)序圖、思維導(dǎo)圖、數(shù)據(jù)圖表（折線圖、柱狀圖、雷達(dá)圖）
（三）平臺使用基礎(chǔ)
1. 快速入門
2. 控制臺界面解析：對話輸入框、歷史記錄欄、功能工具欄
第二章、高效Prompt提示語使用技巧
（一）有效提問策略
1. 明確需求：避免模糊指令，精準(zhǔn)描述任務(wù)
2. 提供背景：結(jié)合實(shí)際場景，輔助模型理解
3. 指定格式：規(guī)范輸出形式，提高可用性
4. 控制長度：平衡信息詳細(xì)度，確保效率
5. 及時(shí)糾正：引導(dǎo)模型優(yōu)化輸出，滿足需求
（二）常用指令掌握
1. 基礎(chǔ)指令運(yùn)用：/續(xù)寫、/簡化、/示例等指令功能與場景
2. 場景演練：通過實(shí)際案例，熟練指令操作
（三）模型選擇與提示語設(shè)計(jì)
1. 推理模型與通用模型差異：適用任務(wù)、性能特點(diǎn)、優(yōu)勢劣勢
2. 提示語設(shè)計(jì)原則
3. 不同任務(wù)提示語策略
（四）需求表達(dá)與提示語類型
1. 需求表達(dá)公式：決策、分析、創(chuàng)造性等需求分類及公式
2. 提示語類型解析：指令型、問答型等提示語特點(diǎn)與應(yīng)用
第三章、場景實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
（一）職場辦公場景演練
1. 商業(yè)文案寫作
信息傳遞、情感共鳴、行動(dòng)引導(dǎo)
營銷策劃與品牌故事設(shè)計(jì)
2. 會(huì)議組織與跟進(jìn)
會(huì)議議程制定、會(huì)議紀(jì)要生成與總結(jié)、待辦事項(xiàng)跟蹤提醒
3. 客戶溝通輔助
客戶郵件撰寫回復(fù)、常見問題解答整理、客戶需求分析挖掘
4. 項(xiàng)目管理支持
項(xiàng)目計(jì)劃制定（含甘特圖繪制）、任務(wù)分配與進(jìn)度跟蹤、風(fēng)險(xiǎn)識別與應(yīng)對方案生成
5. 職場技能提升
簡歷優(yōu)化、面試問題準(zhǔn)備、職業(yè)發(fā)展規(guī)劃建議
（二）自媒體運(yùn)營助力
1. 爆款內(nèi)容創(chuàng)作
標(biāo)題生成技巧、內(nèi)容創(chuàng)作模板運(yùn)用
2. 排版優(yōu)化策略
適配微信公眾號、小紅書等平臺的排版指令
3. 數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)
粉絲活躍分析、發(fā)稿時(shí)間建議獲取
4. 短視頻內(nèi)容創(chuàng)作
抖音腳本設(shè)計(jì)（吸睛開頭、情緒共鳴）
互動(dòng)引導(dǎo)與節(jié)奏優(yōu)化
第四章、專業(yè)級進(jìn)階技能
（一）私人知識庫構(gòu)建
1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：模板創(chuàng)建、格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清洗方法
2. 知識庫訓(xùn)練：網(wǎng)頁端與API模式操作步驟
3. 調(diào)用與優(yōu)化：激活知識庫、持續(xù)優(yōu)化策略
（二）自動(dòng)化工作流搭建
1. 日報(bào)自動(dòng)生成：數(shù)據(jù)源接入、AI處理鏈配置、異常處理
2. 智能客服中臺：ZapIEr聯(lián)動(dòng)、自動(dòng)回復(fù)模板設(shè)置
（三）私有化本地部署
第五章、AI應(yīng)用常見問題
（一）模型準(zhǔn)確性與局限性；
（二）數(shù)據(jù)隱私與安全問題；
（三）應(yīng)用過程中的常見問題及解決方法；
（四）應(yīng)對AI缺陷——AI幻覺、可解釋性、計(jì)算成本、數(shù)據(jù)偏見、實(shí)時(shí)更新、數(shù)據(jù)安全、個(gè)人隱私、惡意輸出、倫理問題。
