培训对象：产品中心、运营中心、技术中心、管理中心等企业中高层管理者；
课程时间：1天 (6小时）
课程背景：
随着生成式AI技术的快速发展，DeepSeek等大语言模型正在深刻改变企业的运营模式与商业逻辑。本课程旨在帮助学员理解DeepSeek的底层逻辑、应用场景及未来趋势，掌握AI在企业中的落地方法，提升企业在智能化转型中的竞争力。
课程收益：
培训完结后，学员能够：
1. 理解DeepSeek与传统AI的本质差异，掌握“指令模型”与“推理模型”的落地价值
2. 学习关键技术
3. 学习创新应用
课程大纲：
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单元 |
大纲 |
内容 |
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单元一 |
DeepSeek等大语言模型的底层逻辑 |
1. 指令模型 vs. 推理模型 vs. 未来模型 1.1）指令模型：像“听话的员工”，只能执行明确指令 1.2）推理模型：像“行业专家”，能分析复杂问题 1.3）未来模型：像“主动思考的助手”，能提醒用户、提出问题 2. 开源模型 vs. 闭源模型 2.1）开源模型：低成本、可定制，适合中小企业 2.2）闭源模型：高精度、强支持，适合大型企业 3. DeepSeek的边界能力 3.1）能做什么：自然语言处理、多模态交互、复杂决策支持 3.2）不能做什么：需要人类情感共鸣的场景、完全自主的创造性工作、涉及伦理和道德的主观判断 案例：某制造企业用DeepSeek优化生产线，但无法替代高级工程师的创新能力 讨论课题：你所在部门哪些工作适合DeepSeek？哪些不适合？ |
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单元二 |
要学习的关键技术之一：prompt |
1. 语法和结构 2. 基本概念和原理 2.1）写出清晰指令 2.2）让模型充当某个角色 2.3）使用分隔符清楚指令输入的不同部分 2.4）指定任务所需要的步骤 2.5）提供参考例子 2.6）指定所输入长度 案例分析：PROMPT语言在自动化脚本编写中的应用 |
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单元三 |
要学习的关键技术之二：agent |
1. 什么是agent? 1.1）AI自动处理标准化流程（如审批、报销） 1.2）可以帮助我们更快的生成一些简单的应用，而又不需要懂代码 1.3）该如何使用这个工具？ |
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单元四 |
要学习的关键技术之三：RPA |
1. 什么是RPA？ 2. 如何学习PRA？ 3. RPA跟AGNET结合会帮我们提高多少效率 |
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单元五 |
创新应用之办公场景 |
一．方案撰写与文案润色 1.1 AI大模型在方案撰写中的应用及技巧 1.2 AI大模型在文案润色中的优势及实践案例 二．检查纠错与合同撰写 2.1 AI大模型在检查纠错中的准确性及效率提升 2.2 AI大模型在合同撰写中的智能化应用案例 三．宣发文案与AI配图 3.1 AI大模型在宣发文案创作中的创意激发与实现 3.2 AI大模型在自动配图及优化中的功能展示 四．协同办公与知识库查询 4.1 AI大模型在协同办公中的信息整合与共享作用 4.2 AI大模型在知识库查询中的高效检索与智能推荐 五．数据分析与会议总结 5.1 AI大模型在数据分析中的深度挖掘与可视化展示 5.2 AI大模型在会议总结中的自动整理与要点提炼 六．销售复盘与客户服务 6.1 AI大模型在销售复盘中的业绩分析与客户行为预测 6.2 AI大模型在客户服务中的智能应答与满意度提升策略 七．研发设计、人事管理、财务管理等支撑落地 7.1 AI大模型在研发设计中的创新支持与流程优化 7.2 AI大模型在人事、财务管理中的智能决策与风险控制 八．产品设计和代码撰写： 8.1如何通过AI协作用户需求文档 8.2 如何通过AI协作产品流程 8.3 如何通过AI撰写商业报告 8.4 如何通过AI做好产品迭代和代码撰写 案例分享：某企业运用AI大模型实现多场景业务提升的实践案例集锦 讨论课题：如何针对不同业务场景，发挥AI大模型的最大价值？ |
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单元六 |
创新应用之AI如何重塑未来经济？ |
1. 产业升级 1.1）低空经济：DeepSeek无人机自动规划物流航线 1.2）现代农业：AI精准控制灌溉 2. 社会生活 2.1）家庭保姆：AI管家统筹智能设备 2.2）老龄化应对：AI护工监测老人异常行为 3. 就业结构 3.1）危险工种消失：矿工→远程操控AI机器人 3.2）新职业诞生：AI伦理师、人机协作培训师 案例：某快递企业试点DeepSeek无人机物流，效率提升30% 讨论课题：你所在的行业，5年后会被AI改造成什么样？ |
李勇