人工智能应用场景设计培训

人工智能应用场景设计培训

人工智能（AI）作为21世纪最具前瞻性的技术之一，已在多个行业和领域展现出巨大的潜力与应用价值。随着技术的不断发展，人工智能的应用场景日益丰富，涵盖了从智能制造到精准医疗，从金融风控到教育培训等多个方面。在这一背景下，人工智能应用场景设计培训应运而生，旨在帮助企业和个人深入理解人工智能的应用趋势，掌握相应的技能和方法，为推动企业的数字化转型和智能化升级提供支持。

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

魏凌睿 培训咨询

一、人工智能的基本概念与发展历程

人工智能是计算机科学的一个分支，旨在通过模拟人类的智能行为，开发出能够进行学习、推理、理解和自我改善的算法与系统。从20世纪50年代的早期探索到如今的深度学习和大模型时代，人工智能经历了多个发展阶段。

• 第一阶段：符号主义（1950s-1980s） - 这一阶段的研究主要集中在逻辑推理和知识表示上，以规则基础的专家系统为代表。
• 第二阶段：连接主义（1980s-2010s） - 随着神经网络的兴起，研究者们开始关注通过模拟人脑神经元之间的连接来实现学习与记忆。
• 第三阶段：深度学习与大模型（2010s至今） - 深度学习的飞速发展使得大规模数据处理与复杂模型训练成为可能，推动了图像识别、自然语言处理等领域的突破。

二、人工智能应用场景的广泛性

人工智能的应用场景几乎覆盖了所有行业。以下是一些典型的应用领域：

• 智能制造 - 利用AI进行生产流程优化、设备维护、质量控制等，提高生产效率和产品质量。
• 金融科技 - 在风险评估、欺诈检测、智能投顾等方面应用AI技术，提升服务效率和风险管理能力。
• 医疗健康 - 通过AI辅助诊断、个性化医疗方案制定等，提升医疗服务的精准性和效率。
• 智慧城市 - 在交通管理、环境监测、公共安全等领域应用AI技术，提升城市管理水平和居民生活质量。
• 教育培训 - 利用AI实现个性化学习、智能评测与反馈，提升教育的针对性与有效性。

三、人工智能应用场景设计的重要性

人工智能的有效应用需要明确的场景设计。场景设计不仅涉及到技术的实现，更关系到业务的需求、用户的体验以及系统的安全性。合理的应用场景设计能够确保人工智能技术在具体应用中的有效性和可持续性，避免技术过度应用导致的资源浪费或误导性决策。

• 业务需求的理解 - 通过深入调研和分析，明确业务痛点与需求，从而为AI的应用提供清晰的方向。
• 用户体验的优化 - 在设计过程中，需充分考虑用户的使用习惯与反馈，确保AI系统的友好性和易用性。
• 安全性与合规性 - 设计时需确保AI系统符合数据安全与隐私保护的相关法律法规，降低潜在的法律风险。

四、AI应用场景设计培训的内容与方法

人工智能应用场景设计培训通常包括以下几个方面的内容：

1. 人工智能基础知识

培训的首要任务是让学员了解人工智能的基本概念、发展历程、主要技术及其应用领域。通过对AI基础知识的掌握，学员能够更好地理解后续的应用场景设计。

2. 应用场景分析

在这一部分，学员将学习如何分析不同的业务场景，识别出适合应用AI的领域与环节。通过案例分析，学员将深入了解各行业的成功应用实例，掌握场景分析的方法。

3. 技术选型与实施

针对不同的应用场景，培训将介绍如何进行技术选型，包括选择合适的算法、平台及工具。此外，学员还需了解项目实施的流程及注意事项，确保AI技术能够落地实施。

4. 项目评估与优化

培训的最后阶段将重点介绍如何对AI项目进行评估与优化。学员将学习如何通过数据分析与用户反馈，不断迭代和改进AI应用，以提升其实际效果。

五、人工智能应用场景设计培训的目标与收益

通过参加人工智能应用场景设计培训，学员将获得以下几方面的收益：

• 系统的知识体系 - 理解人工智能的基本原理与应用，掌握场景设计的基本方法。
• 实践能力的提升 - 通过案例分析与实践演练，提高学员在实际项目中应用AI的能力。
• 创新思维的激发 - 培训将鼓励学员在场景设计中大胆创新，探索AI技术在新领域的应用可能性。
• 职业发展的支持 - 随着AI技术的持续发展，相关人才的需求将不断增加，培训将为学员的职业发展提供新的机会。

六、案例分析：DeepSeek在企业级应用中的实践

DeepSeek是一个典型的大模型人工智能应用，近年来在企业级的智能化转型中展现出了显著的价值。DeepSeek的应用实例可以为企业提供丰富的借鉴和指导。

• 智能生产 - DeepSeek通过对生产数据的实时分析与处理，帮助企业实现工艺优化、生产调度及设备维护的智能化，提升了整体的生产效率。
• 供应链管理 - 利用DeepSeek的实时调度与优化能力，企业能够更好地进行供应链管理，提高响应速度，降低运营成本。
• 设备健康管理 - DeepSeek在设备健康管理中的应用，实现了对设备的预测性维护，降低了设备故障率，延长了使用寿命。

七、未来展望：人工智能应用场景的不断演进

随着技术的进步与市场需求的变化，人工智能的应用场景将不断演进，展现出更为广阔的前景。未来的AI应用将更加注重与人类的协作，强调智能与人性的结合。同时，随着行业标准的建立与相关技术的成熟，人工智能的应用将更加规范化与高效化，推动各个行业的智能化转型。

人工智能应用场景设计培训作为推动技术应用的重要手段，将在这一进程中发挥越来越重要的作用。通过系统的培训，企业不仅能够提升员工的技能和素质，也能够在激烈的市场竞争中保持领先地位，实现可持续发展。

总结

人工智能应用场景设计培训在当前的数字化转型浪潮中，扮演着不可或缺的角色。它不仅帮助企业识别并利用AI技术带来的机遇，同时也为个人职业发展提供了新的路径。通过不断完善培训内容和方法，提升学员的实际操作能力和创新思维，人工智能的未来将更加光明。