枫影(王鸿华):白酒产业数字化与AI大模型应用

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课程概要

培训时长 : 2天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 人工智能

课程编号 : 35511

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适用对象

中高层管理干部

课程介绍

【课程背景】

随着信息技术的飞速发展,产业数字化已成为推动经济社会发展的新引擎。数字技术正深刻改变着各行各业的运作模式和服务形态。特别是近年来,人工智能(AI)技术的突破性进展,为产业数字化提供了强大的智力支持和创新动力。AI大模型,作为人工智能领域的前沿技术,具备强大的数据处理能力、深度学习能力和自然语言理解能力。AI大模型的出现,为产业数字化带来了新的机遇和挑战,它要求从业者不仅要掌握传统的业务知识,还要具备数据科学、机器学习等跨学科的能力。

本课程旨在培养学员在产业数字化背景下,运用AI大模型解决实际问题的能力。课程将结合理论讲解、案例分析、实践操作等多种教学方式,帮助学员深入理解AI大模型的基本原理和应用场景,掌握使用AI大模型进行数据分析、业务优化和创新发展的方法和技能。

【课程收获】

1. 深入理解产业数字化的内涵和发展趋势,明确AI在推动产业升级中的作用和价值

2. 掌握AI大模型的基本原理和核心技术

3. 通过实际操作,学习如何将AI应用于不同的工作场景中,解决实际业务问题,提高决策效率和创新能力。

4. 培养学员的数据思维和算法思维,提升从数据中洞察商业机会和潜在风险的能力。

5. 拓展学员的视野和思维方式,激发创新思维,为未来的职业发展奠定坚实基础。

【课程对象】中高层管理干部

【课程时长】2天(含实操训练)

【课程大纲】

一、数据赋能产业智能化变革大背景

1. 中国式现代化建设亟待各类产业升级

2. 酒水产业升级的要求:提效降本、绿色安全

3. 产业数字化、智能化变革成为白酒产业升级的方向和路径

4. 产业智能化的具体表现

二、数据赋能产业智能化的基础原理与新技术下的战略机遇

1. 酒水产业智能化的核心要求:提效降本、绿色安全

2. 提效降本、绿色安全依托科学决策

3. 科学决策,需要摆脱经验主义,走向数据决策

4. 数据决策需要三大要素

(1)决策模型

(2)实时大数据

(3)强大的算力支持

5.大模型、智算、超算的战略机遇解读

三、数据决策三要素(AI、大数据、算力技术前沿及发展趋势)

1.决策模型——AI

(1)AI的诞生和目的

(2)AI为什么可以抗衡个人经验

(3)AI是如何构建业务模型的

(4)AI在构建业务模型的发展趋势

Ø 分析性AI

Ø 生成式AI大模型

(5)生成式AI大模型

Ø 生成式AI与分析性AI的区别

Ø 大模型与GPT

Ø 通用AIG与行业大模型

Ø 白酒快消零售业大模型和大模型服务商

2.大数据——大数据技术与数据基座

(1)大数据的4V特征

(2)数据治理——4V特征下,大数据如何才能成为有价值的数据

Ø 数据获取、数据传输、数据集成、数据管理、数据可视化、数据挖掘

(3)数据分析,在AI模型的加持下,实现数据结果呈现

Ø 数据分析的模型

Ø 数据分析的基础

Ø 数据智能化分析

(4)数据资产,让数据参与到整个能源电力产业协同效率提升中

Ø 数据资产的形成

Ø 大数据平台

Ø 数据中台

3.算力——云计算、智算、超算

(1)算力的定义

(2)算力与芯片的关系

(3)算力的发展现状及趋势

(4)基础算力

Ø 通用型CPU、云计算。边缘计算

(5)智能算力

Ø GPUFPGAASICAI芯片

Ø 智算主要应用领域:AI训练、语音、图像和视频的处理

(6)超算算力

Ø 超级计算机集群

Ø 超算主要应用领域:行星模拟、药物分子设计、基因分析

四、AI产业应用:(分析性AI+产业大模型应用)

1. AI产业云服务商(AI大模型服务商)

1)华为阿里腾讯百度(盘古大模型、通义大模型、混元大模型、飞浆大模型)

2)三大通讯运营服务商

3)垂直行业软件集成服务商

2. 应用

(1)产品创新:C2M,借助需求数据,敏捷性创新产品

【案例】元气森林的产品创新

(2)智能制造:IMS,依托ERPMESPLM等系统数据展开智能化精细化排产

【案例】上海清美面包的定制化生产

(3)数字化供应链:ILS,依托智能物联数据和AI建模,实现智慧物流体系

【案例】上海洋山港码头智慧物流

(4)品牌与市场:基于目标用户数据展开品牌细分与精准市场营销

【案例】瑞幸咖啡的精准市场投放

(5)消费者体验:依托消费者数据展开个性化场景设计

【案例】成都大悦城基于用户数据展开个性化场景搭建

(6)渠道数字化管理:依托渠道数据分析,展开对渠道的精细化管理赋能

【案例】美的D2C的渠道数字化与数据分析

(7)用户运营:基于SCRM数据,展开对用户的精细化运营和RPA智能化运营

【案例】中国移动的客户数据分析在用户运营方面的应用

五、AIAIGC领域的应用(实操训练)

1. AIGC的大模型:ChatGPTSoraPika及国内大模型

2. AIGC的应用领域

(1)办公提效(图文、公文、数据分析、ppt制作等)

(2)自媒体

(3)企业培训

(4)客服机器人

3. AIGC大模型实践

(1)国内大模型工具文心大模型简介

(2)借助文心大模型进行内容生成和场景应用

4. AIGC工具生成内容(以文心大模型为例)

1)三分钟快速掌握文心一言基础指令技巧

Ø 指令(Prompt)基本格式

Ø 一条优秀的指令词=参考信息+动作+目标+要求

Ø 一条好的指令=任务+参考信息+输出要求+示例+本次输入+输出项

Ø 复杂课题的处理技巧

l 多轮优化、步步精进

l 复杂任务、分而治之

l 常见的几类高阶应用技巧:特定指令、指令模板、示例模式、代理模式、混合模式

2)四步生成高质量内容

Ø 明确主题:借助文心一言多种方法明确内容创作主题

Ø 架构框架:以结构化思维构建内容框架体系

Ø 内容生产:以指令(prompt)生成内容

Ø 内容装饰:优化润色实现内容的快速迭代

3)应用实战——办公效率类

Ø 文案创作类

Ø 图片设计类

Ø 数据处理类

Ø 短视频类

Ø 公文写作类

【任务】通过简单的基础指令完成营销文案、销售数据、创意图片等的生成

【任务】借助文心一言生成特定的文件、图片

六、企业落地要领

1. 数据赋能产业智能化变革的关键要素

(1)战略重视

(2)相关的推进部门或小组

(3)相关资源:人才、资金和技术

(4)基础支撑体系

Ø 人才支撑:项目团队与项目小组

Ø 技术支持:搭建整体数智化技术基座

(5)项目管理

2. 技术支持的主要核心工作

(1)整体中台系统的搭建

(2)一体化大数据平台和数据资产管理平台建设

(3)强化技术中台AI和数据中台的建设

(4)·AI大模型MaaSDaas的应用

3. 创新组织文化,鼓励创新性应用的落地

(1)创新整体组织文化

(2)进行组织架构变革

(3)以项目为抓手,展开应用,实现产业智能化升级

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