大模型应用方法培训

大模型应用方法培训

概述

大模型应用方法培训是指针对企业内部员工进行的关于大模型技术及其应用的系统性培训，旨在提升员工对于大模型的理解与应用能力，以便在企业的数字化转型过程中有效利用人工智能技术。近年来，随着人工智能技术的快速发展，尤其是大模型的广泛应用，企业面临着转型与升级的迫切需求。

魏凌睿：智能加速：AI驱动业务革新——DeepSeek为代表的大模型企业级应用

【课程背景】近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在许多领域得到了广泛应用。2023年，基于大模型的各种应用横空出世， 迅速成为了企业工作中降本提质增效的一种重要手段。大模型连接业务系统，为业务系统智能化提供了统一解决方案。近期，DeepSeek的出现，更通过极致优化创新拉低了企业应用大模型的成本，加速大模型跑步进入企业。国内企业正处于数智化转型的关键时期，大模型的应用尤其关键。本课程将围绕企业级AI应用展开，重点介绍AI技术尤其是大模型如何助力企业智能化变革、供应链优化及企业管理数字化，特别是DeepSeek在企业中的前沿应用，帮助员工深度理解AI在企业中的战略价值。【课程收益】深入理解人工智能技术及其在企业的应用趋势掌握企业级大模型应用（以DeepSeek为重点）的方法及案例识别AI在行业的潜在应用场景并形成可落地的解决方案掌握AI Ready的企业转型策略【课程时间】 1天，6小时/天； 【课程对象】  企业员工【课程方式】  讲授+案例分析+答疑辅导课程大纲一、人工智能现状和应用（AI到底是什么？有哪些AI？DeepSeek是什么？怎么用的？）人工智能的发展历程人工智能的方向计算智能感知智能行为智能认知智能及大模型混合智能类脑智能人工智能目前的应用领域计算机视觉的现状及应用计算机语音的现状及应用自然语言处理的现状及应用+大模型的出现背景及现状数字孪生与元宇宙的现状及应用数字人的现状及应用其他企业的AI应用现状示例DeepSeek大模型简介技术特点与ChatGPT的区别适用场景二、大模型应用方法（大模型企业应用的规划）大模型应用基础要素重构生命周期重构流程重构价值链重构DeepSeek在企业的深度应用案例智能生产：从数据分析到工艺优化供应链管理：实时调度与优化设备健康管理与预测性维护大小模型协同应用实现智能化场景大模型应用路线通用模型/行业模型/场景模型通用大模型部署：开源大模型和本地知识库的构建演练行业知识增量训练（垂直场景的应用）正视大模型的问题大模型项目实施五步法大模型Agent应用创新企业如何进行AI Ready 高层中层全员实战训练：DeekSeek本地部署+知识库本地部署应用                 企业如何设计DeepSeek大模型底座+智慧场景（小模型）的协同机制三、企业应用人工智能的关键（大模型如何落地企业）1、人工智能融入制造企业的方法大模型成为智能中枢大模型与工业大数据双向驱动大模型支持工业知识沉淀和传承并行模式融合网络化、数字化与智能化手段进行升级生产制造与供给服务体系的智能化打造利用AI促进研发生产与运营效率的提升2、人工智能应用场景设计研发设计产品辅助设计智能评审与反馈数字孪生/仿真优化生产流程其他营销市场调研与分析个性化推荐与客户体验内容创作与广告投放客户服务与互动其他生产智能排产设备管理/预测性设备维护事故预警质量管控生产工艺优化仓储配送其他其他运营管理环节供应链管理需求预测销售管理物流管理客户服务其他3、人工智能应用的管理/机制保障结合企业战略规划应用AI技术构建碳硅并举的组织架构与管理体系AI和组织变革工作结合的场景设计创新绩效管理和激励机制课程中案例分析：     路径分析： AI融入企业路径分析——精益化到自动化到互联到智能的智能制造之路     框架分析： 人工智能平台体系/数智化服务体系国内知名制造业工业大脑赋能智能制造某全球头部制造企业AI质检某智能制造AI算法服务+工艺仿真某精密制造企业智慧设备健康管理产品体系基于大数据和AI技术的智慧客户生态圈、运营生态圈和管理生态圈的打造某数字化标杆企业的数智化之路信息系统一致化数据和AI驱动的C2M工业互联网某标杆灯塔工厂基于机器视觉的现场管理基于AI知识图谱的设备管理基于工业机理建模的能源管理基于视觉技术和AI算法的工艺革新智能物流人机协同数字孪生

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课程背景

在过去的几年中，人工智能技术尤以深度学习和大模型的应用为最，引发了各行业的变革。2023年，各类基于大模型的应用如雨后春笋般涌现，成为企业提升效率、降低成本的重要工具。DeepSeek作为一种新兴的大模型解决方案，通过优化创新降低了企业应用大模型的门槛，加速了其在企业中的推广与应用。大模型的出现为企业智能化转型提供了新的契机，特别是在供应链优化、企业管理数字化等领域，发挥了显著的作用。

课程收益

• 深入理解人工智能技术及其在企业的应用趋势。
• 掌握企业级大模型应用的方法及案例，特别是DeepSeek的实际应用。
• 识别AI在不同行业的潜在应用场景，并形成可落地的解决方案。
• 掌握AI Ready的企业转型策略，确保企业能够顺利过渡到智能化运作。

课程对象

本课程适合企业各层级员工参与，尤其是对人工智能应用感兴趣的管理人员、技术人员及相关领域的从业者。

课程方式

课程采用讲授、案例分析及答疑辅导的方式，使学员能够在理论与实践中结合，深入理解大模型的应用。

人工智能现状和应用

人工智能的定义与发展历程

人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术。AI的发展历程可以追溯到20世纪50年代，经历了多个阶段，包括基础理论研究、技术突破和应用推广等。随着计算能力的提升与海量数据的积累，AI在各个领域的应用愈加广泛，尤其是在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。

大模型的出现背景及现状

大模型是指参数量极大、结构复杂的深度学习模型，通常需要海量数据进行训练。近年来，随着GPU和TPU等计算硬件的进步，训练大模型变得可行，产生了如GPT、BERT等一系列重要成果。这些模型在自然语言处理、计算机视觉等领域展现出了超越传统模型的性能，推动了AI技术的广泛应用。

DeepSeek大模型简介

DeepSeek是一种新兴的大模型，凭借其独特的技术特点和优化架构，能够高效处理企业级应用场景。与传统的大模型相比，DeepSeek在模型训练和推理速度上有显著提升，适用于多种行业的应用需求。

大模型应用方法

大模型应用的基础要素

企业在应用大模型时，需要关注多个基础要素，包括数据的质量与数量、模型的选择与调优、计算资源的配置等。这些要素共同决定了大模型能否在实际业务中有效落地。

重构企业流程与价值链

大模型的应用不仅仅是技术的更新，更是企业流程与价值链的重构。企业应结合自身业务特点，从数据采集、分析到决策支持等多个环节进行全面优化，以实现智能化转型。

DeepSeek在企业的深度应用案例

DeepSeek在多个行业中展现出了广泛的应用潜力。例如，在智能生产中，通过数据分析与工艺优化，企业能够提升生产效率与产品质量；在供应链管理中，DeepSeek可实现实时调度与优化，提高资源利用率。

人工智能融入制造企业的方法

大模型成为智能中枢

在现代制造企业中，大模型的引入使其成为智能化运作的中枢。通过与工业大数据的双向驱动，企业能够实现智能化升级，提升生产效率和产品质量。

支持工业知识沉淀与传承

大模型不仅能够处理海量数据，还能够帮助企业沉淀和传承工业知识。通过对历史数据的分析与处理，企业能够更好地理解和优化生产流程。

结合数字化与智能化手段进行升级

现代企业在进行数字化转型时，需将数字化与智能化手段相结合。大模型可以帮助企业实现生产制造与供给服务体系的智能化，从而提升整体运营效率。

人工智能应用场景设计

研发设计与辅助设计

在产品研发与设计阶段，AI技术可以辅助设计师进行智能评审与反馈，优化设计方案；数字孪生技术则能够通过仿真优化生产流程，提升产品开发的效率与质量。

市场调研与分析

AI在市场调研与分析中的应用也十分广泛，企业可以利用AI进行个性化推荐与客户体验的提升，通过数据分析洞察市场需求，优化营销策略。

供应链管理与运营管理

AI在供应链管理中的应用可以进行需求预测、销售管理和客户服务等，通过优化资源配置，提高运营效率，降低成本。

人工智能应用的管理与机制保障

结合企业战略规划

企业在应用AI技术时，需将其与企业战略规划相结合，确保技术应用能够支持企业的长期发展目标，形成合力。

创新绩效管理与激励机制

在AI技术的应用过程中，企业应创新绩效管理与激励机制，以激励员工积极参与智能化转型，提升整体业务水平。

案例分析与路径分析

课程中将通过案例分析，探讨AI融入企业的路径，分析从精益化到自动化，再到互联与智能的转型过程，帮助企业明确未来的发展方向与实施路径。

结论

大模型应用方法培训是企业实现智能化转型的重要手段，通过系统化的培训，员工能够深入理解大模型的应用与价值，从而在实际工作中更好地利用这一技术。随着AI技术的不断进步与普及，企业需不断更新自身的技术储备与管理机制，以应对未来的挑战与机遇。

大模型的应用不仅仅是技术的革新，更是企业文化与管理模式的变革。通过有效的培训与应用，企业能够在数字化时代占据先机，实现可持续发展。