AI Ready培训

AI Ready培训

AI Ready培训是指针对企业及其员工开展的一系列培训课程，旨在提升企业在人工智能（AI）技术及其应用方面的准备程度。随着人工智能技术的快速发展，尤其是在大模型的应用领域，越来越多的企业意识到AI技术在提升效率、降低成本和推动业务创新方面的重要性。因此，AI Ready培训成为了帮助企业实现数字化转型和智能化升级的重要途径。

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、背景与意义

在过去的十年中，人工智能技术经历了飞速的发展。从最初的简单算法到如今的复杂大模型，AI的应用范围不断扩大，涵盖了金融、制造、零售、医疗等多个行业。特别是在2023年，基于大模型的AI应用如雨后春笋般涌现，成为企业提升竞争力的一大利器。

AI Ready培训的兴起，正是为了应对这一趋势。企业需要对AI技术有深入的理解，并能够将其有效应用于实际业务中。AI Ready培训不仅仅是对技术的学习，更是对企业文化、管理模式及经营策略的一次全面变革。

二、AI Ready培训的核心内容

AI Ready培训的核心内容主要包括以下几个方面：

• 人工智能基础知识：了解AI的基本概念、发展历程及应用现状，特别是大模型技术的崛起及其对企业的影响。
• AI在企业中的应用场景：识别并分析AI在各个行业及企业内部的潜在应用场景，包括供应链优化、客户服务、生产管理等。
• AI Ready转型策略：制定切实可行的AI实施策略，确保企业在技术、管理和文化上做好充分准备。
• 实践案例分析：通过成功案例的分析，帮助学员理解AI技术的实际应用及其带来的价值。
• AI工具和平台的使用：掌握常用的AI工具和平台，了解如何在实际业务中进行有效部署。

三、AI Ready培训的实施方法

AI Ready培训一般通过多种方式进行，主要包括：

• 讲授式培训：通过专家讲解，系统性地传授AI相关知识。
• 案例分析：选择行业内的成功案例进行深入分析，帮助学员理解理论与实践的结合。
• 实战演练：通过模拟项目，帮助学员掌握AI工具的使用及项目实施的方法。
• 答疑辅导：通过答疑环节，解决学员在学习过程中遇到的实际问题。

四、AI Ready培训的目标与收益

AI Ready培训的主要目标是让企业及其员工具备以下能力：

• 深入理解AI技术及其在行业中的应用趋势，尤其是大模型的应用。
• 掌握AI领域的最佳实践，能够识别并制定可落地的AI应用解决方案。
• 制定AI Ready的企业转型策略，确保企业能够顺利实施AI项目。
• 提升员工的技术能力，使其能够在日常工作中应用AI工具，提升工作效率。

五、AI Ready培训的案例与分析

为了更好地理解AI Ready培训的价值，以下是一些成功案例的分析：

案例一：某制造企业的智能化转型

某大型制造企业在实施AI Ready培训后，成功将大模型应用于生产管理。通过分析生产数据，该企业实现了生产流程的优化，大幅度提升了生产效率，并降低了运营成本。培训帮助员工理解了AI技术的应用场景，使他们能够主动识别问题并提出解决方案。

案例二：零售行业的个性化推荐系统

一家知名零售商通过AI Ready培训，成功建立了基于大模型的个性化推荐系统。员工在培训中掌握了数据分析和模型训练的基本知识，能够有效利用客户数据进行精准营销，提升了客户满意度和销售额。

案例三：金融行业的风险管理

某金融机构在AI Ready培训后，利用AI技术提升了风险管理能力。通过对客户数据的深度分析，该机构能够实时监测潜在风险，并采取相应措施，降低了信贷风险和运营风险。

六、AI Ready培训的未来发展趋势

随着人工智能技术的不断进步，AI Ready培训也将迎来新的发展趋势：

• 定制化培训：未来的AI Ready培训将更加注重个性化和定制化，根据企业的具体需求和行业特点，设计相应的培训课程。
• 在线与离线结合：在疫情后，在线培训逐渐成为主流，但面对面的交流和实战演练仍然必不可少，未来将形成在线与离线结合的培训模式。
• 持续学习机制：为了应对快速变化的技术，企业需要建立持续学习的机制，定期为员工提供更新的AI知识和技能培训。
• 跨行业合作：不同领域的企业可以通过跨行业合作，共同探索AI技术的应用，为各自的数字化转型提供新思路。

七、结论

AI Ready培训在企业数字化转型和智能化升级中扮演着至关重要的角色。通过系统的培训，企业能够提升员工的AI技术能力，增强企业的创新能力和竞争力。在未来，随着人工智能技术的不断发展，AI Ready培训的内容和形式也将不断演进，以更好地满足企业的需求。

在实施AI Ready培训时，企业需要根据自身的实际情况，结合行业特点和市场需求，制定科学合理的培训计划。同时，企业也应鼓励员工积极参与培训，通过实践和学习不断提升自我，为企业的智能化转型贡献力量。