计算机视觉应用
计算机视觉是一种使计算机能够理解和处理视觉信息（如图像和视频）的技术和学科，涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。随着技术的不断进步，计算机视觉在各个行业中的应用越来越广泛，成为推动自动化、智能化的重要工具。
课程背景：现代营销人员面临着：内容创作繁琐且时间耗费大、创意瓶颈与创新困难信息过载、数据分析与洞察获取困难、多渠道营销管理复杂客户需求多变、个性化客户互动难度大、客户反馈与满意度管理难等诸多挑战传统的营销手段往往难以快速、高效地应对这些复杂多样的需求。因此，迫切需要一种能够智能处理海量数据、精准洞察客户需求、自动化执行营销任务的创新工具。而ChatGPT 展现出了巨大的应用潜力。本课程将理论与实践相结合，通过详细的案例解析和实战演练，使学员在短时间内掌握ChatGPT在营销中的具体应用方法，提升实际工作中的营销效果。无论是市场分析、内容创作、视频与数字人，学员都能通过本课程获得全面的技能提升，成为人工智能时代的营销专家。课程收益：● 了解ChatGPT的基本原理和功能● 掌握ChatGPT在营销领域的核心技术和应用场景● 掌握ChatGPT在营销领域可落地的应用和实操路径，提升学员的数字营销能力● 学会利用ChatGPT进行各类营销工作，提升营销活动的智能化和精准化● 应用GPT实现营销活动的转化率和 ROI提高课程时间：3天，6小时/天课程对象：市场营销从业者、数字营销专家、客户服务经理、对人工智能和营销结合感兴趣的企业和员工课程方式：课堂讲解+实战演练+案例分析课程工具：《AI营销宝典V2.6》 课程模型： 课程大纲认识篇：第一讲：营销AIPL模型——掌握营销的整体框架一、AIPL 模型定位-认识-考虑-购买-留存-复购、传播二、核心三问1. 市场中存在哪些类型的消费者？2. 消费者为什么要购买我们的产品/服务？3. 我们应该如何满足？游戏：营销手法对对碰1. “充电五分钟，通话两小时”2. EDM 案例 （跨境电商 Shein 案例）3.产品介绍案例 BFE 电动牙刷4. 短视频“家人们谁懂啊...”5. 小红书经典案例→雅思备考辅导班种草6. 虚拟数字人案例-安踏7. 评论&口碑案例 某宝平台8. 朋友圈转发案例9. 某产品直播：321 上车！——看似分散，充斥在我们生活和工作中的那些“营销点”:实际上有整体规划和打法,AI 的力量已经开始渗透并产生推力和转化第二讲：进入AI 世界-建立人工智能的认知一、AI 三要素：算法，算力，数据二、AI 四技术1. Machine Learning 机器学习2. NLP 自然语言处理3. Deep Learning 深度学习4. CV 计算机视觉三、ChatGPT的基本工作机制：如何通过大规模预训练和微调来生成自然语言文本？互动示范：学员亲自体验 ChatGPT 的对话能力和应用效果，加深技术原理的理解。四、ChatGPT的潜力1. 大信息量：超大数据（数百万行）及超大文件 (30MB）以上的文件处理注意事项2. 高质量内容：高敏感内容（政策性文件，法律性文件，医疗健康等）的处理注意事项3. 提升工作效率：AHT 概念（Average Handling Time），及人工效率的提升测算方式五、ChatGPT的应用边界1. 复杂上下文（背景）情境下的局限性，规避和优化方式2. 高精度内容时的局限性，规避和优化方式场景汇总：GPT-4/O 版本下的应用能力边界模型：周哈里窗口营销实战篇第一讲：找定位——可以是什么产品、用户、市场技能点一：使用GPT针对需求生产调研问卷1. 结合“用户地图”，盘点调研点，设计问卷的整体结构2. 使用 GPT 生成调研问卷，并进行专业度调整技能点二：使用 GPT对调研数据进行分析并完成数据可视化1. 收集问卷2. 生成数据分析图表3. 趋势判断4. 决策参考【本讲目标】1. 掌握使用GPT针对产品、品牌、服务进行定性定量调研问卷设计和制作的能力2. 掌握使用GPT，针对调研报告，进行自动化分析，并高效生成数据可视化图表，进而进行客观判断，科学决策的能力第二讲：认知→考虑→购买——客户如何达成首次消费一、认知：建立认知→占领心智（4种方式）1. 品牌2. 需求3. 产品1）品牌、产品介绍的经典结构2）产品介绍的 FABE法则实践：使用GPT 进行产品介绍生成，并进行精准调试工具：关键提示词讲解及体验小组PK赛：顾客心中最棒的电动牙刷4. 价格【GPT应用目标】1. 掌握使用GPT针对产品、品牌、服务生成打动人心的内容的能力2. 掌握如何效仿对标品牌/产品，结合自身创意和属性，生成更好内容的能力二、考虑（种草）1. 种草软文案例：小红书爆款种草文案解读与分析实践：使用 GPT 进行种草文，并进行精准调试工具：关键提示词讲解2. 各类仿写实践：使用 GPT 进行原文分析和要点高亮，并要求 GPT 掌握仿写标准实践：基于爆款案例，结合自身产品进行种草文转些/仿写，并进行精准调试工具：关键提示词讲解【GPT应用目标】1. 掌握使用GPT生成社交媒体各类种草文案，软文（以小红书为例）的能力2. 掌握训练调校GPT，使其固定某种经典风格或爆款文案格式，持续化输出海量文案三、购买（促成交话术的三种基调）1. 品牌导向核心：强调高端，稀缺及门槛，更关注情感诉求。“因为他们不会拥有，所以要买这个”2. 产品导向核心：强调产品与需求的高度匹配，关注功能诉求。“因为你需要这样，所以要买这个”3. 价格导向核心：强调产品实际功能价值大于客户的“心理账户”。 "因为实惠，所以要买这个”方法应用：复合应用法营销话术实操：实践：针对某一款产品，使用 GPT 进行营销话术的生成小组 PK 赛2：生成产品的成交金钥匙邮件营销实操：1）使用GPT进行 EDM 邮件营销内容的撰写，掌握邮件营销的标准模板/范式2）掌握使用GPT进行高级内容翻译的操作，生成“Native Speaker”式的EDM内容可用场景：跨境独立站、多语言、海外消费习惯、耐用消费品、私域营销推文、会员营销推文、视频文案……【GPT应用目标】1. 掌握使用GPT生成各类【强化购买一样】【促成交】类营销话术的能力2. 掌握使用GPT生成各类EDM营销邮件，并生成多语言（高级情景式翻译）的能力四、通用能力：玩转AI绘图可用场景：灵感挖掘、海报制作、IP 生成、配图生成实践：基于 Midjourney/ DALL·E 3 进行各类图片内容的生成实践：基于生成内容，结合需求进行二次加工和微调实践：基于大模型，搭建属于自己的绘画智能体【GPT应用目标】1. 掌握当下最先进的AI生图：Midjourney或 DALL·E3 图文大模型的使用和调校2. 掌握结合营销场景，生成不同绘图内容的能力3. 学会并掌握如何基于需求，检索AI绘画提示词宝典，高效生成作品的能力第三讲：留存→复购——客户如何成为大客户一、留存（拉口碑）可用场景：即时回复、产品评论实践：基于大模型，生成属于自己的客服机器人1. 充满同理心的投诉意见处理机器人——情绪稳定2. 知识丰富的产品咨询机器人——专业细致技能点：知识库的添加实践：针对一款产品，生成客观生动，“五花八门”的产品评论二、复购（促裂变）可用场景：UGC（用户生成内容）的7大场景场景1：产品体验，评论，评测场景2：图文，动态场景3：问答场景4：话题讨论场景5：视频，播客场景6：分类信息场景7：社媒更新实践：基于大模型，生成7个场景【GPT应用目标】1. 掌握UGC用户生成内容的核心场景，并使用AI工具高效生成2. 掌握在用户评论生成场景下，针对一个产品，生成海量原创且具有个性化的内容3. 学会制作AI 机器人，生成“产品咨询客服”通用能力提升篇：第一讲：AI 视频场景一、镜脚本的制作与精修1. 构思视频内容2. 定义内容基调3. 使用 GPT 进行分镜脚本的制作4. 基于分镜脚本，进行精修，微调或仿写二、口播话术技能点1：爆款口播话术录制1）学习视频内容转文字的技能2）学习如何基于时间轴，生成口播话术技能点2：口播话术AI生成技能点3：文生视频：使用SORA，Runway进行AI视频的制作【GPT应用目标】1. 学会使用GPT，基于拍摄需求和拍摄故事，自动化生成分镜脚本并微调。2. 学会使用GPT，自动学习爆款直播话术，生成适合于自身品牌/产品直播的爆款口播话术3. 学会使用Sora，Runway等最先进的文生视频大模型，生成AI视频第二讲：虚拟数字人对比：短平快的基础版vs以假乱真的专业版虚拟数字人：一种利用计算机图形学和人工智能技术创造的数字化人物形象，能够在虚拟环境中进行互动和表达一、5 大应用场景1. 社交媒体-虚拟主播、虚拟网红在各大社交媒体平台上进行内容创作和互动2. 品牌营销-品牌利用虚拟数字人进行广告宣传、产品推广和品牌形象塑造3. 娱乐产业-游戏、电影和动画中的虚拟角色设计和应用4. 教育培训-虚拟教师、虚拟导师在教育培训中的应用5. 客户服务-虚拟客服在电商、金融等行业中的应用二、2大主流虚拟数字人制作工具（HEYGEN、D-ID 二选一实操演练）工具一：HEYGEN——相对专业，但门槛高工具二：D-ID——入门简单后面深三、虚拟数字人视频制作(实操演练)1. 形象设计和创建2. 虚拟数字人动画制作和编辑3. 虚拟数字人视频的后期处理和优化【GPT应用目标】1. 了解当下热门AI应用-虚拟数字人的应用场景与主流制作工具2. 学会使用Heygen，D-ID进行虚拟数字人的设计，创建，制作，优化AI 新营销人的能力总结：附：AI营销宝典 V1.0 内容展示能力一：洞察能力：市场、用户、产品能力二：内容能力：1）图：灵感、海报、IP、抠图2）文：产品介绍、邮件营销、口碑营销、种草软文、即时回复3）UGC：各类仿写、营销话术、产品评论能力三：视频能力1）视频：分镜脚本、口播话术、文生视频2）虚拟数字人
1. 计算机视觉的基本概念
计算机视觉的目标是使计算机能够“看见”并理解图像或视频中的内容。具体来说，它包括以下几个方面：
- 图像获取：通过摄像头、传感器等设备获取图像数据。
- 图像处理：对获取的图像进行处理，包括去噪、增强、分割等。
- 特征提取：识别图像中的特征，如边缘、角点、纹理等。
- 模式识别：将提取的特征进行分类和识别，如人脸识别、物体检测等。
- 理解与分析：根据识别结果进行进一步的分析和理解，提取有意义的信息。
2. 计算机视觉的发展历程
计算机视觉的发展可以追溯到20世纪60年代，早期的研究主要集中在图像处理和边缘检测方面。随着计算机硬件和算法的进步，计算机视觉逐渐向更复杂的任务发展：
- 1980年代：引入了模式识别和机器学习的概念，开始应用于工业检测等领域。
- 1990年代：随着计算机性能的提高，图像分析的精度和速度都有了显著提升，开始应用于医疗影像分析。
- 2000年代：深度学习的兴起，使得计算机视觉在图像分类、物体检测方面取得了突破性进展。
- 2010年代：计算机视觉技术广泛应用于自动驾驶、安防监控、智能家居等领域。
3. 计算机视觉的主要技术
计算机视觉涉及多种技术和算法，以下是一些主要的技术：
- 图像处理技术：用于对图像进行预处理和特征提取的技术，如滤波、变换、边缘检测等。
- 机器学习：通过训练模型来识别和分类图像中的对象，包括传统的分类算法和深度学习算法。
- 卷积神经网络（CNN）：一种特殊的深度学习网络结构，广泛应用于图像分类和目标检测。
- 目标检测与分割：识别图像中多个对象及其位置，常用的算法有YOLO、Faster R-CNN等。
- 三维重建：从二维图像中重建三维场景的技术，应用于虚拟现实和增强现实等领域。
4. 计算机视觉在各行业的应用
计算机视觉技术在众多行业中得到了广泛的应用，以下是一些重要的应用领域：
4.1 医疗影像分析
计算机视觉在医疗领域的应用主要集中在医学影像的分析和处理上，包括：
- 肿瘤检测：通过对CT、MRI等影像的分析，辅助医生进行肿瘤的早期检测。
- 病灶识别：识别和定位影像中的病灶区域，帮助医生进行决策。
- 自动化诊断：基于影像数据的深度学习模型，进行自动化的疾病诊断。
4.2 安全监控
在安全监控领域，计算机视觉技术用于人脸识别、行为分析和异常检测等方面：
- 人脸识别：在监控摄像头中识别和验证身份，广泛应用于公共安全和金融行业。
- 行为分析：分析视频中的人的行为，识别潜在的安全威胁。
- 异常检测：检测监控视频中的异常事件，如打斗、盗窃等。
4.3 自动驾驶
计算机视觉是自动驾驶技术的核心组成部分，通过感知环境来实现安全驾驶：
- 环境感知：通过摄像头、雷达等传感器获取周围环境的图像数据。
- 物体识别：识别道路上的行人、车辆、交通标志等，确保安全行驶。
- 路径规划：基于感知数据进行路径规划，优化行车路线。
4.4 工业自动化
在工业生产中，计算机视觉用于产品检测、质量控制和自动化操作：
- 产品检测：自动化检测生产线上产品的缺陷，提高生产效率。
- 质量控制：实时监测产品质量，确保产品符合标准。
- 机器人视觉：为工业机器人提供视觉指导，实现自动化操作。
5. 计算机视觉的挑战与未来发展方向
尽管计算机视觉技术已经取得了显著进展，但在实际应用中仍面临一些挑战：
- 数据质量与多样性：计算机视觉模型的性能依赖于大量高质量、多样化的训练数据，如何获取和标注这些数据仍然是一个挑战。
- 计算资源需求：深度学习模型通常需要大量的计算资源，这对小型企业和研究机构构成了障碍。
- 模型的可解释性：深度学习模型的“黑箱”特性使得其决策过程难以理解，影响了在一些关键领域的应用。
- 隐私问题：在安全监控等领域，如何平衡技术应用与个人隐私之间的矛盾是一个亟待解决的问题。
未来，计算机视觉的发展方向可能集中在以下几个方面：
- 轻量化模型：研究和开发更为轻量化的模型，以便在资源有限的设备上运行。
- 跨模态学习：结合视觉、文本、声音等多种模态的信息，提高模型的理解能力。
- 自监督学习：通过自监督学习技术减少对标注数据的依赖，实现更高效的学习。
- 伦理与合规：在技术应用中增强伦理意识，关注隐私保护和数据安全问题。
6. 计算机视觉的前沿研究
随着技术的不断发展，计算机视觉的研究领域也在不断拓展，包括：
- 生成对抗网络（GAN）：用于生成高质量的图像和视频，广泛应用于图像修复、风格迁移等任务。
- 深度强化学习：结合计算机视觉与强化学习，应用于复杂的决策任务，例如自动驾驶和机器人控制。
- 视觉问答（VQA）：研究如何让计算机理解图像并回答与图像相关的问题，提升人机交互的智能化。
7. 计算机视觉的实际案例
以下是一些计算机视觉应用的实际案例：
- 谷歌的TensorFlow：利用计算机视觉技术进行图像识别，广泛应用于各类应用程序。
- 特斯拉的自动驾驶系统：通过计算机视觉实时分析周围环境，实现自动驾驶功能。
- 心脏病检测：通过分析心脏超声影像，利用计算机视觉技术辅助医生进行诊断。
8. 结论
计算机视觉作为一项前沿技术，正在深刻改变各个行业的运作方式。随着算法和硬件的不断进步，未来的计算机视觉应用将更加智能、高效和普及。通过不断的研究和实践，计算机视觉将为人类的生活带来更多的便利与创新。
在营销领域，计算机视觉的应用也在不断拓展。结合人工智能工具，如ChatGPT，可以实现更为智能化的内容创作和客户互动，提升营销活动的效率和效果。通过不断探索和创新，营销人员可以更好地利用计算机视觉技术，实现精准营销和客户关系管理。
随着计算机视觉技术的不断演进，未来的应用前景将更加广阔，值得各行各业的从业者关注和研究。
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