枫影（王鸿华）：AI+自媒体：从内容创作全攻略

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 新媒体

课程编号 : 35707

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适用对象

本课程适合自媒体从业者、内容创作者以及对AI与自媒体结合感兴趣的人士

课程介绍

【课程背景】

在数字化时代，人工智能（AI）的应用已渗透到各个领域，自媒体行业也不例外。AI不仅为自媒体提供了内容创作的支持，还大大提高了内容生产和发布的效率。本课程将带你深入了解如何利用AI技术，从选题、标题、封面设计到短视频制作，全面提升自媒体运营的效率和效果。

【课程收益】掌握借助AIGC做自媒体的方法

【课程对象】

本课程适合自媒体从业者、内容创作者以及对AI与自媒体结合感兴趣的人士

【课程时长】6小时

【课程大纲】

第1讲：AI选题生成，大数据+灵感，爆款选题随意选

1.1 AI与大数据在选题中的应用

1.2 如何利用AI捕捉热点与趋势

1.3 爆款选题案例分析

1.4 实战演练：生成你的爆款选题

第2讲：AI标题优化，远超98%的自媒体人的标题生成术

2.1 标题的重要性与AI优化原理

2.2 AI标题生成技巧与策略

2.3 爆款标题案例分析

2.4 实战演练：优化你的自媒体标题

第3讲：AI封面设计，一句话生成专业级封面

3.1 封面设计的重要性

3.2 AI封面生成技术介绍

3.3 专业级封面案例分析

3.4 实战演练：一句话生成你的专业封面

第4讲：AI笔记生成，爆款笔记1秒生成

4.1 AI笔记生成技术原理

4.2 如何利用AI快速生成高质量笔记

4.3 爆款笔记案例分析

4.4 实战演练：1秒生成你的爆款笔记

第5讲：AI短视频脚本生成，口播+剧情，个个精彩

5.1 短视频脚本的重要性

5.2 AI短视频脚本生成技术

5.3 口播与剧情脚本案例分析

5.4 实战演练：生成你的精彩短视频脚本

第6讲：AI短视频生成，文字生成视频，不拍不剪照样精彩

6.1 文字生成视频的技术原理

6.2 AI短视频生成流程与技巧

6.3 精彩短视频案例分析

6.4 实战演练：文字生成你的精彩短视频

第7讲：AI短视频剪辑，傻瓜式超强大，3分钟成片

7.1 AI短视频剪辑技术介绍

7.2 傻瓜式剪辑流程与策略

7.3 3分钟成片案例分析

7.4 实战演练：快速剪辑你的短视频

第8讲：AI数字人，口播短视频，全自动生成

8.1 AI数字人技术介绍

8.2 口播短视频生成流程

8.3 数字人短视频案例分析

8.4 实战演练：全自动生成你的口播短视频

第9讲：附：文心一言提示词提问技巧汇总

9.1 文心一言技术概述

9.2 提示词设计与优化技巧

9.3 高效提问策略

9.4 实战演练：利用文心一言提升内容质量

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• 枫影（王鸿华）：AI-LLM在智能客服系统中的应用: 【课程背景】随着人工智能技术的飞速发展，运营商客服系统正经历着前所未有的变革。AI技术的应用不仅极大提升了客服系统的效率和服务质量，同时也为客服行业带来了新的挑战和机遇。本课程旨在深入探讨AI在运营商客服系统中的应用，解析智能客服系统的发展历程、构成要素以及AI大模型如何助力智能客服系统的创新与落地。【课程收获】全面了解智能客服系统的发展历程和当前趋势。掌握智能客服系统的关键技术和主要构成。学习AI大模型在智能客服系统中的应用策略和实践案例。探索AI大模型下的智能客服系统落地的技术路径和实操方法。【课程对象】运营商客服部门的管理人员和技术专家。对AI技术在客服领域应用感兴趣的行业从业者。希望提升客服系统智能化水平的企业决策者。【课程时长】1天【课程大纲】 Part 1: 智能客服系统的发展阶段 1.智能客服系统的起源与演进 1.1 传统客服系统的局限与挑战1.2 智能客服系统的初步探索1.3 技术突破与智能客服系统的快速发展 2. 智能客服系统的现状与趋势 2.1 当前智能客服系统的关键技术2.2 智能客服系统的行业应用案例分析2.3 未来智能客服系统的发展方向 3. AI技术在客服系统中的应用前景 3.1 AI技术对客服行业的颠覆性影响3.2 智能客服系统的创新应用场景3.3 智能客服系统的可持续发展策略 Part 2: 智能客服系统的主要构成 1.智能客服系统架构 1.1 系统架构的设计原则1.2 核心组件及其功能1.3 系统集成与数据流管理 2. 关键技术与工具 2.1 自然语言处理（NLP）技术2.2 机器学习与深度学习算法2.3 语音识别与文本转语音技术 3. 用户体验与服务优化 3.1 用户交互设计3.2 个性化服务策略3.3 服务质量监控与评估 Part 3: AI大模型在智能客服系统的应用 1. AI大模型的引入与集成1.1 AI大模型的基本概念与分类1.2 AI大模型与智能客服系统的集成方法1.3 AI大模型的性能优化与调整 2. AI大模型赋能智能客服 2.1 提升问题理解与回答准确性2.2 增强上下文理解与多轮对话能力2.3 个性化服务与用户意图预测 3. AI大模型的创新应用案例 3.1 特定行业的AI大模型应用案例3.2 AI大模型在多语言客服中的应用3.3 AI大模型在复杂问题解决中的角色 Part 4: AI大模型下的智能客服系统落地 1.技术路径与实施策略 1.1 确定技术路径与实施计划1.2 技术选型与系统集成1.3 风险评估与应对措施 2. 智能客服系统的实操配置 2.1 初期标配与普及配置2.2 专业配置与创新配置2.3 智能客服系统的持续迭代与优化 3. 行业应用与案例分析 3.1 金融、通信等行业的智能客服系统落地案例3.2 智能客服系统在不同规模企业的应用3.3 智能客服系统落地的挑战与解决方案

• 枫影（王鸿华）：人工智能与科学管理创新融合: 【课程背景】随着人工智能（AI）技术的迅速发展和广泛应用，它对现代企业经营管理的影响日益显著。为了帮助企业经营管理者更好地理解和应用AI技术，提升企业的运营效率和竞争力，本课程将围绕AI的特点、发展趋势以及对企业经营管理的影响和融合发展展开深入讲解。【课程收获】 1. AI：掌握AI技术的基本概念、原理和应用领域。 2. 影响：了解AI技术的发展趋势及其对企业管理模式的影响。 3. 融合：学会如何借助AI技术优化企业经营管理流程，提升工作效率。 4. 融合：掌握AI技术在企业决策支持、风险管理等方面的应用方法。 5. 培养企业经营管理者对AI技术的敏感度和创新意识。【课程对象】企业经营管理者、中高层管理人员、对AI技术感兴趣的企业员工。【课程时长】6小时（可根据实际需求调整课程时长）【课程大纲】第一讲：AI技术概述 1. AI的起源与最终目的 2. AI技术的发展历程与现状 3. AI技术的核心原理与关键技术（1）机器学习：监督学习、无监督学习和强化学习（2）神经网络：卷积神经（CNN）、循环神经（RNN）和生成对抗网络（GAN） 4. AI技术的发展趋势——大模型（LLM）和AI agent 第二讲：管理创新与科学决策 1. 现代管理学对管理的定位 2. 企业的核心使命：创新 3. 创新的方法：科技创新、文化创新、制度创新 4. 科技创新的关键：科学决策 5. 科学决策的三大核心要素：AI算法模型、大数据与算力第三讲：AI技术对企业经营管理的融合 1. 市场之变：数字化催生外部市场用户需求之变 2. 业务之变：基于AI技术快速推荐业务 3. 价值创造（生产）：AI重塑价值主张和提升价值生产效率 4. 商业模式之变（供应商和渠道商）：平台化商业和生态兴商业的快速崛起 5. 资源之变：跨界整合与AI资源精准自动化配置 6. 服务之变：基于大数据的精准客群服务【案例解析】AI在能源电力中的创新应用第四讲：AI技术对企业管理的影响 1. 管理模式：AI技术对整体管理模式发出挑战 2. 科学决策：基于大数据+AI，实现智能化决策 3. 流程高效：基于RPA技术和智能化应用，智能优化流程业务 4. 可视化管理：全流程、全周期、全设施状态可视化管理 5. 风险管理与预警系统中：智能预警和风险判定 4. 财务与人资管理：支撑业务和管理决策的数据型管理体系【案例解析】华润集团、伊利等企业借助AI重塑管理体系第五讲：企业如何应用AI技术提升经营管理效率 1. 制定企业AI技术应用战略规划 2. 选择合适的AI技术解决方案与合作伙伴 3. 构建企业AI技术应用团队与培训机制 4. 评估与优化AI技术在企业经营管理中的应用效果【案例解析】国家电网、通讯运营服务商的落地策略分享

• 枫影（王鸿华）：AI及在企业管理中的应用: 课程背景随着数字化转型的加速，人工智能（AI）技术，尤其是机器学习、深度学习和大模型的应用，正在成为推动企业增长的关键力量。对于汽车行业，尤其是二手汽车市场，利用这些先进技术可以提升品牌影响力、优化客户体验，并提高销售效率。本课程旨在帮助学员理解AI技术的基本原理及其在企业管理中的应用，特别是如何通过智能化手段促进业务发展。课程收获掌握机器学习、深度学习和大模型的基本概念和技术原理。深入了解企业管理的核心模块，包括市场营销、销售管理、客户服务等。学习如何将AI技术融入到企业管理的各个环节中，以实现更高效的业务运作。能够设计出结合AI技术的企业管理解决方案，并制定相应的操作流程。课程对象本课程适合希望利用AI技术改进企业管理流程的二手汽车销售人员、市场专员、客户服务人员及管理层人员。课程时长 1天课程大纲 part1 A I发展史 1.A I，归根结底是解决什么问题的？ 1.1 AI的定义 1.2 AI的发展史 1.3 机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习 1.4 深度学习：图像识别技术CV与人类自然语言处理NLP 1.5 GPT的诞生 1.6 AI-LLM大模型的诞生 1.7.AI-LLM大模型的技术原理 2.分析性AI 2.1分析性AI的目的：赋助人工做出科学判断 2.2科学决策三大核心要素：数据模型、大数据、超高算力 2.3数据模型：分析性AI——机器学习与深度学习 2.4大数据：大数据技术 2.5算力：从云计算到量子计算 2.6分析性AI赋能科学分析的底层逻辑 3.AI-LLM大模型的主要应用领域 3.1AI-LLM特点：理解语义、知识记忆、逻辑推理、直接生成 3.2 文生文、文生图、文生音频、文生视频、文生代码 3.3 图生视频 4.AI-LLM大模型的发展现状 4.1 国外AI-LLM大模型介绍 4.2 AI-LLM大模型的发展趋势 4.3 AI agent的出现 5.AI agent 5.1 AI agent 5.2 RPA+LLM 5.3 RAG 5.4 数字员工 Part 2: 企业管理知识学习 1. 品牌市场营销 1.1 市场调研与目标市场确定 1.1.1 市场调研工具 1.1.2 目标市场细分 1.2 品牌建设与推广策略 1.2.1 品牌识别系统 1.2.2 推广活动策划【案例】特斯拉如何通过社交媒体营销提升品牌认知度 2. 销售管理 2.1 线索获取与商机管理 2.1.1 线索来源分析 2.1.2 商机跟进流程 2.2 客户需求分析与解决方案定制 2.2.1 需求访谈技巧 2.2.2 解决方案设计【案例】CarMax如何利用CRM系统进行有效的客户关系管理 3. 客户服务 3.1 客户满意度调查与管理 3.1.1 调查问卷设计 3.1.2 数据分析与反馈 3.2 售后支持与服务创新 3.2.1 快速响应机制 3.2.2 创新服务项目 Part 3: AI技术在企业管理中的应用 1. AI在市场营销中的应用 1.1 数据驱动的精准营销 1.1.1 客户画像构建 1.1.2 定制化营销内容 1.2 自动化营销工具 1.2.1 营销自动化平台 1.2.2 AI聊天机器人【案例】宝马如何运用AI进行个性化广告推送 2. AI在销售管理中的应用 2.1 销售预测与库存管理 2.1.1 需求预测模型 2.1.2 库存优化策略 2.2 智能推荐系统 2.2.1 基于用户行为的产品推荐 2.2.2 销售助手应用 3. AI在客户服务中的应用 3.1 自助服务门户 3.1.1 知识库构建 3.1.2 自助服务平台 3.2 情绪分析与反馈收集 3.2.1 社交媒体监听工具 3.2.2 客户情绪管理【案例】某汽车4S店的数字员工智能销售客服

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