AI应用人才培养

AI应用人才培养

在当前科技迅速发展的时代，人工智能（AI）的应用已经渗透到各个行业，尤其是在金融、医疗、制造等领域，展现出了巨大的潜力。随着AI技术的不断进步，AI应用人才培养的需求日益增加。AI应用人才培养是指通过系统的教育和培训，培养具备AI相关知识和技能的人才，以便他们能够在实际工作中有效地应用AI技术，推动各行业的智能化转型。

罗树忠：国产AI DeepSeek赋能银行——智能化营销智能转型

课程背景：2025年初，国产AI模型deepseek横空出世，一举打破中国的跟随状态，并且在推理能力和数学能力方面超过了GPT，算力算法方面，已经完全可以支持银行的AI落地，直接推动智能体能力达到可用性。２０２５年，必定迎来银行AI应用的大爆发。本课以银行实战的场景，站在银行管理者和营销员工的角度，进行全场景全流程设计了AI应用提示词、智能体和工具。帮助银行界的AI实战转型。课程收获：全面体验了解deepseek 等国产大模型的实力学会AI高效办公工具，节约50%以上办公时间学习AI写作方法，提高写作质量学习用AI做个金客户方案和销售对练学习用AI解读财报和做尽调的方法学习用AI做营销策略的方法学习用AI做短视频的方法学习用AI自己搭设智能体的方法学习区分真假信息的方法学习企业部署智能体的方法课程时间：1-2天，6小时/天课程对象：对公、个金业务条线行长、经理、业务骨干课程方式：知识讲解、全程实操练习、案例分解、智能体工具留存第一讲：国产新模型代理的AI进步1.1 DeepSeek全能力演示多模态交互实战（文本/表格/图表）复杂逻辑推理能力测试案例行业知识库调用对比实验1.2 国产大模型技术图谱算力基础设施：华为昇腾 vs 寒武纪典型应用场景：政务/金融/制造业案例主要国产模型的功能强弱项分析：deepseek, kimi,豆包等第二讲：AI高效办公１  AI文件整理和转换长文缩写和格式转换语音文字互转2  AIPPT制作AIPPT的工具介绍各类文件转PPT3  AI化的思维导图思维导图形成结构知识库思维导图形成结构化创意２.４　AI表格制作与解读AI解读EXCEL表AI生成函数AI数据分析与传统数据分析的差异第三讲：AI高效高质量写作３.１　AI提示词提示词的设计逻辑Deepseek的特殊提示词３.２　高质量写作的要求写作结构的提炼写作内容的要求：传播度、专业度、数据支持、生动、读者适配等３.３　写作智能体知识型写作智能体文案型智能体  第四讲　AI个金话术与方案４.１AI生成沟通话术AIDA话术FABE话术个性化话术各类拒绝AI后的推进话术4.2 AI协助积累KYC业务触电的客户情报收集客户情报的AI分析客户情报的整理归类与分析４.３　客户话术对练智能体智能体的主要功能话术对练练习　４.４个金业务方案智能体客户信息脱敏AI客户方案模拟AI客户方案修正第五讲  AI对公业务：财报分析、尽调、方案初稿５.１　对公看客户经理的AI助手财报解读智能体舆情分析智能体５.２　网络尽调神器专业搜索工具专业搜索信息尽调的数据分析如何避免不实信息产研尽调报告的撰写第六讲  AI短视频和海报制作６.１AI辅助短视频制作AI生成短视频文案一键生成AI 短视频AI生成数字人６.２　AI辅助海报制作AI海报工具AI海报制作方法第七讲  银行AI智能体落地智能体的类别助手型、工具型、专业型智能体搭建方式练习智能体搭建方法论第八讲  AI银行落地步骤和注意事项底层AI基座培养AI应用人才智能体落地方法和服务要做自己的小模型吗？基于效率和收益的AI推进信息安全的必要方法课程总结：用DEEPSEEK进行复盘，课后应用方法

罗树忠 培训咨询

一、AI应用人才培养的背景

在全球范围内，人工智能的快速发展为各行业带来了巨大的变革机遇。根据最新研究，预计到2025年，全球人工智能市场规模将达到数万亿美元。为了抓住这一机遇，企业需要具备能够理解和应用AI技术的人才。因此，各大高校、科研机构和企业纷纷加大对AI应用人才的培养力度，推动相应课程和培训项目的开发。

二、AI应用人才的核心技能

AI应用人才需要具备多方面的技能，包括但不限于以下几个方面：

• 编程能力：熟悉Python、R等编程语言，能够进行数据处理和模型开发。
• 数据分析能力：能够通过数据分析工具（如Pandas、NumPy、Matplotlib等）进行数据清洗和可视化。
• 机器学习与深度学习知识：了解基本的机器学习和深度学习算法，能够运用相关框架（如TensorFlow、PyTorch）进行模型训练与评估。
• 业务理解能力：能够结合行业特性，理解AI在具体业务场景中的应用价值。
• 沟通与协作能力：能够与团队成员、业务部门有效沟通，推动AI项目的落地。

三、AI应用人才培养的课程设置

为了满足AI应用人才的培养需求，许多高校和培训机构设计了相应的课程体系。这些课程通常包括理论学习和实践操作两个部分。以下是一些主要的课程内容：

1. AI基础理论

这一部分主要介绍人工智能的基本概念、发展历程及其在各个行业的应用案例。通过理论学习，学生能够建立对AI的全面认知。

2. 数据科学与分析

数据是AI的核心，掌握数据处理和分析技能是AI应用人才的基础。课程内容包括数据获取、清洗、分析和可视化等。

3. 机器学习与深度学习

该部分课程深入讲解常用的机器学习算法（如回归、分类、聚类等）和深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等），并通过实践项目帮助学生理解其应用场景。

4. AI工具与平台

学生将学习如何使用主流的AI开发工具和平台，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，并进行实际项目的开发和部署。

5. 行业应用案例分析

通过分析不同行业的AI应用案例，学生能够理解AI技术在实际业务中的应用和价值，为将来的工作做好准备。

6. 实践项目与实习

学生将参与实际的AI项目，进行团队合作，锻炼解决实际问题的能力。同时，实习机会能够让学生接触到真实的工作环境，积累实践经验。

四、AI应用人才培养的实施策略

为了确保AI应用人才的有效培养，教育机构和企业可以采取以下策略：

• 教育与企业合作：建立校企合作机制，将行业需求与教育内容相结合，确保人才培养的针对性。
• 多样化的教学形式：采用线上与线下相结合的教学形式，增加互动性和参与感，提高学习效果。
• 项目驱动学习：通过实际项目的设计与实施，让学生在解决真实问题中学习，增强实践能力。
• 持续更新课程内容：随着AI技术的发展，及时更新课程内容，确保学生学习到最新的技术和工具。

五、AI应用人才培养的挑战与对策

虽然AI应用人才培养前景广阔，但在实施过程中也面临一些挑战：

• 技术更新速度快：AI技术发展迅速，课程内容可能难以跟上技术变化。对此，教育机构应建立灵活的课程更新机制。
• 资源配置不均：部分地区或学校的AI教育资源相对匮乏。解决方案包括加强资源共享和网络课程的开发。
• 实践机会不足：学生在校期间缺乏实践机会。可以通过与企业合作，提供更多实习和项目机会来弥补。

六、AI应用人才的职业发展前景

随着全球对AI技术的重视程度不断提高，AI应用人才的需求也在持续上升。毕业生可以在多个领域找到工作机会，包括但不限于：

• 数据科学家：负责数据分析、模型建立和结果解读。
• 机器学习工程师：专注于机器学习模型的开发和优化。
• 人工智能产品经理：负责AI产品的规划、设计和市场推广。
• AI咨询顾问：为企业提供AI技术应用的咨询与建议。
• 研究人员：从事AI相关的基础研究和应用研究。

七、结论

AI应用人才培养是推动各行业智能化转型的重要保障。通过系统的课程设置、有效的实施策略和持续的资源投入，未来将培养出更多具备AI应用能力的人才，为社会和经济发展注入新的活力。随着AI技术的不断进步，AI应用人才的培养也必将迎来新的挑战与机遇。

附录：AI应用人才培养的相关机构和资源

在AI应用人才培养方面，许多高校、培训机构和在线教育平台提供了丰富的资源。以下是一些值得关注的机构和平台：

• 高校：如清华大学、北京大学、复旦大学等，均设有人工智能相关专业和研究中心。
• 在线教育平台：Coursera、edX、Udacity等平台提供多种AI课程，适合不同水平的学习者。
• 培训机构：如极客时间、达内科技等，提供专业的AI培训课程，帮助学员提升技能。

通过这些机构和平台，学习者可以获取丰富的学习资源，提升自身的AI应用能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。