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枫影(王鸿华):数字化转型|掌握ChatGPT与生成式AI,开启智能时代的市场新机遇

通过深入解析ChatGPT的底层逻辑与应用场景,帮助企业管理者和技术团队理解生成式AI如何在工作与生活中创造价值、提升效率,助力企业在数字化转型中抢占先机。适合产品经理、技术中心及数字化中心的专业人士,拓宽对AI技术的认知与应用视野。

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曹大嘴老师
  • AI技术基础深入探讨AI的起源与发展脉络,理解其在解决实际问题中的核心价值与应用场景,为企业数字化转型打下坚实基础。
  • 生成式AI解析生成式AI的工作原理及其与传统AI的区别,帮助企业评估生成式AI在产品和服务中的应用潜力,推动创新和效率提升。
  • 数据与模型掌握数据模型的构建与优化技巧,理解如何利用大数据与机器学习提升决策科学性,增强企业的市场反应能力。
  • 市场应用探索ChatGPT在各行业的实际应用案例,帮助企业识别和布局未来市场机会,提升竞争优势与市场地位。
  • 未来趋势分析AI与物联网的结合趋势,洞察未来技术发展的方向,为企业战略规划提供前瞻性的参考依据。

理解数字化浪潮:ChatGPT与生成式AI的全景解析 在这一时代背景下,了解AI的诞生与发展至关重要。通过系统分析ChatGPT及其应用,帮助企业识别潜在的市场机会与技术优势,构建数字化转型的核心竞争力。

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构建AI赋能的企业竞争力:九大关键焦点

通过深入分析九大关键主题,全面理解ChatGPT与AI技术如何赋能企业,实现从战略规划到执行落地的全链条价值转化。
  • AI的起源与演变

    从AI诞生的历史背景入手,深入了解AI技术发展的各个阶段,为后续的应用与实践奠定基础。
  • 分析性AI的核心

    探讨分析性AI如何通过数据与模型提升决策的科学性,助力企业在复杂环境中做出精准判断。
  • 生成式AI的兴起

    分析生成式AI的核心技术与应用场景,理解其在提升创新与效率方面的独特优势。
  • ChatGPT的特征

    深入解析ChatGPT的技术特性与应用模型,了解其如何改变人机交互的方式,提升用户体验。
  • AI与物联网的结合

    探讨AI与物联网的融合如何推动工业互联网的创新发展,助力企业实现数字化转型。
  • 数据治理与管理

    掌握数据采集、清洗与治理的关键技术,确保企业在数据驱动的决策中拥有高质量的数据基础。
  • 算力的变革

    评估从云计算到量子计算的算力发展趋势,理解其对AI应用效率的提升作用。
  • ChatGPT的优势与局限

    综合分析ChatGPT的竞争优势与局限性,帮助企业在应用中规避风险,优化策略。
  • 未来商业模式

    洞察生成式AI对商业模式的影响,助力企业在新经济环境中寻找新的增长点。

掌握AI时代的竞争优势:九大收获

参与学习后,企业管理者与技术团队将掌握AI技术的核心理念与应用实践,提升市场竞争力与创新能力。
  • 掌握AI基础知识

    了解AI的基本概念与发展历程,为后续的深入学习奠定基础。
  • 熟悉生成式AI

    深入理解生成式AI的运作原理及其在各行业的应用场景,提升技术应用能力。
  • 提升数据分析能力

    掌握数据分析与决策制定的核心技能,提升企业在复杂环境中的应对能力。
  • 优化业务流程

    通过AI技术的应用,帮助企业优化业务流程,提高运营效率。
  • 增强市场洞察力

    通过实战案例分析,提升对市场动态与趋势的敏锐洞察力。
  • 促进团队协作

    理解AI如何促进团队内部的协作与沟通,提升组织效率。
  • 开发创新思维

    激发创新思维,推动企业在数字化转型中的持续创新与突破。
  • 掌握技术应用策略

    学习如何将AI技术与企业战略结合,制定切实可行的应用策略。
  • 开拓未来商业模式

    洞察AI与物联网结合的趋势,帮助企业探索新的商业模式与机会。

解决企业数字化转型中的九大难题

通过深入学习AI技术与ChatGPT的应用,企业将有效应对数字化转型过程中遇到的多项挑战,构建持续竞争优势。
  • 缺乏AI技术理解

    解决企业对AI技术认知不足的问题,提升全员的数字化意识。
  • 应用场景不清晰

    明确生成式AI在实际业务中的应用场景,帮助企业找到合适的落地路径。
  • 数据驱动不足

    提升企业数据分析能力,推动数据驱动决策的落地与实施。
  • 创新能力不足

    激发员工的创新思维,推动企业在数字化转型中的创新与突破。
  • 市场敏感度低

    提升企业对市场动态的敏感度,增强市场竞争力。
  • 团队协作不力

    通过AI技术促进团队协作,提升组织的整体效率与效果。
  • 战略与执行脱节

    帮助企业打通战略与执行链路,确保战略目标的实现。
  • 商业模式落后

    探索新的商业模式,帮助企业在市场中寻找新的增长点。
  • 技术应用风险

    识别与规避技术应用中的潜在风险,确保AI技术的安全与合规使用。

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