AI培训：提升企业与科研单位效率与创新能力

王长乐：破解效率瓶颈：AI驱动企业创新（高新企业与科研单位如何用AI提升效能）

【课程背景】 企业和科研单位在当下快速变化的市场与技术环境中，普遍面临效率和创新难题。管理者发现，面对大量的市场数据、财务报表、研发反馈，分析与决策时间过长，往往错失市场机遇。财务部门要花数周时间手动整合报表，项目管理部门因沟通延迟导致产品开发进程反复延误。与此同时，科研人员面对海量文献和数据，耗费大量精力进行数据清洗、结果分析，进展缓慢且重复性工作繁多，影响了创新效率。这些现象在很多企业和科研机构中屡见不鲜。 为了缓解上述问题，部分企业尝试引入AI技术，但实施效果不理想。AI工具的功能与实际工作场景不匹配，管理者难以理解AI的价值，导致员工对AI的使用率低、效果差。比如，企业部署了自动化报表系统，但员工因缺乏提示词优化知识，无法生成准确的财务分析报告；科研人员引入文献分析工具，但因操作繁琐、结果不直观，最终回归人工操作。企业的数字化转型因此陷入停滞，投入与产出不成正比。 本课程的意义在于解决这些实际工作中的痛点，针对高新技术企业和科研单位的典型场景，提供AI工具的深度应用方法。我们将通过实操案例、工具演示和提示词优化训练，帮助管理者和科研人员真正掌握AI技术，提升效率、加速创新。课程旨在打破“工具好用却用不好”的局面，促进学员在工作中高效应用AI，实现组织效率跃升与科研成果突破。 【课程收益】 Ø 熟悉3种适用于文档生成、数据分析和市场洞察的AI提示词优化策略。 Ø 了解科研项目中数据采集、清洗和结果分析的全流程AI自动化应用。 Ø 掌握企业管理决策支持中的AI数据可视化和财务分析工具，提高决策效率。 Ø 学会定制个性化AI助手，提升日常任务的处理速度和准确度。 【课程特色】 Ø 实战导向，学以致用：以企业和科研单位真实场景为案例，重点讲解AI工具在实际工作中的应用方法。 Ø 逻辑清晰，层层递进：内容设计科学严谨，从概念到实操逐步展开，确保学员循序渐进掌握AI技术。 Ø 干货满满，直击痛点：不讲多余理论，直接聚焦效率提升、决策支持、数据分析等核心问题的解决方案。 Ø 互动教学，参与感强：通过现场实操、提示词优化练习和案例讨论，充分调动学员参与，促进深度学习。 【课程对象】 Ø 科研人员：希望提升科研效率，优化数据处理、文献分析、实验报告生成等工作环节的科研从业者。 Ø 科研管理人员：负责科研项目管理与决策支持，需掌握AI技术在项目管理、资源分配、成果评价中的应用。 Ø 企业管理人员：面临运营、财务、市场等多重管理挑战，需借助AI提升决策效率和数据驱动能力的中高层管理者。 Ø 企业员工：在日常工作中需处理大量数据分析、报告生成、市场情报整理等任务的业务人员和职能部门员工。 Ø 信息化及数字化转型负责人：推进企业数字化、智能化升级的管理者和技术团队，需掌握AI在转型中的应用策略。 Ø 研发与产品团队成员：关注如何利用AI优化产品创新流程，加速研发周期、产品发布与市场反馈分析。 【课程时间】 2天（6小时/天） 【课程大纲】 一、为什么说“不会用AI的人“将被“会用AI的人”替代 1、AI如何突破职场瓶颈？ Ø 数据孤岛：打通信息壁垒 Ø 重复劳动：提高工作效率 Ø 决策延迟：提升决策效能 2、DeepSeek的使用方法 Ø DeepSeek的web使用方法及技巧 Ø DeepSeek的本地化部署及使用技巧 3、DeepSeek核心优势解读 Ø 垂直领域知识库训练：金融/法律/制造等行业适配性 Ø 企业级安全架构：数据加密与权限管理设计 4、互动练习 Ø 现场注册deepseek，并进行互动问答测试 5、分组讨论 Ø 针对“数据孤岛”、“重复劳动”及“决策延迟”的案例进行讨论，并设计出利用AI解决问题的初步方案 二、如何让AI进行更高质量输出 1、提示词是什么 Ø 定义提示词（Prompt）的基本概念及其在AI输出中的作用 2、提示词设计的关键原则 Ø 清晰性 n 要求语言明确，避免歧义 n 实例比较：展示模糊提示词与清晰提示词的输出对比 Ø 具体性 n 详细描述任务背景和要求 n 小练习：学员尝试改写不具体的提示词为具体描述 3、如何写提示词 Ø 写作流程介绍 Ø 常见错误及优化策略 4、提示词的要素集合 Ø 提示词要素构成 Ø 提示词要素权重分析 5、如何深度挖掘AI潜力 Ø 四种调教方法让AI工作效果更出众 6、项目实战 Ø 现场制作解决自身业务问题的提示词，测试不同调教方法的效果差异 三、AI赋能职场通用能力有哪些 1、信息获取 2、数据洞察 3、管理决策 4、文件生成 5、视觉生成 四、AI赋能信息获取 1、AI智能搜索 Ø 搜索引擎原理 n 讲解传统搜索与AI智能搜索的区别 n 案例分析：展示智能搜索如何优化信息获取 Ø 搜索策略与优化技巧 n 讨论关键词、上下文及语义理解在搜索中的应用 n 小练习：学员设计优化搜索策略并进行现场测试 2、AI文件、文献结构化分析 Ø 自然语言处理技术概述 n 介绍文本挖掘、语义分析及摘要生成技术 n 案例解析：展示自动文献结构化分析实例 Ø 文献结构化与知识提取 n 讲解如何提取关键信息、构建知识图谱 五、AI赋能数据洞察 1、底层逻辑 Ø 数据洞察的底层逻辑：从非结构化数据（报告、会议记录、邮件）到结构化分析 Ø 非结构化数据的特征 n 讲解报告、会议记录、邮件等非结构化数据的共性 n 案例讨论：探讨非结构化数据处理中的难点 Ø 结构化分析方法 n 介绍文本分类、信息抽取与数据标注技术 n 小练习：学员尝试对一段非结构化数据进行标注并分类 2、科研应用：实验数据异常模式识别 3、管理应用：财务报表自动解读与风险提示 4、研发应用：用户反馈分析与需求挖掘 小练习：使用AI进行案例数据分析 Ø 选取实际案例数据，分组使用AI工具进行结构化分析与异常模式识别 Ø 各组展示结果，并讨论改进策略 六、AI增强管理决策 1、团队管理中表象问题的深度思考 Ø 表象问题与根本原因分析 n 讲解常见团队管理问题及其背后深层原因 Ø AI辅助问题诊断 n 介绍利用结构化思考方法诊断团队管理问题 Ø 课堂实操：模拟使用AI工具分析，发现潜在矛盾 2、AI辅助进行沟通意图分析 Ø 自然语言理解在沟通分析中的应用 n 讲解语义分析、情绪识别在沟通意图中的实现 n 案例分享：展示AI识别沟通中潜在情感与意图的实例 Ø 沟通数据反馈机制 n 探讨如何构建基于AI的实时沟通改进反馈系统 n 小组讨论：设计一个基于沟通数据分析的管理决策辅助系统 七、AI赋能文件生成 1、底层逻辑 Ø 信息整合与结构化 n 讲解从碎片信息、草图、会议录音到完整文档的转换过程 n 案例展示：现场示范如何将杂乱数据整合成技术方案 Ø 自动生成技术原理 n 介绍文本生成模型、模板匹配与上下文理解 n 课堂实操：学员试用AI工具生成简单会议纪要 2、AI赋能报告生成（论文/立项书/结题报告） Ø 论文、立项书、结题报告的生成 n 分析不同文档类型的要求与自动生成方法 n 案例解析：展示自动生成报告的实际应用效果 Ø 模板优化与内容定制 n 探讨如何在模板化基础上实现个性化定制 n 小练习：学员分组设计一份定制化的立项报告模板 3、deepseek高效合同风险审查 Ø 合同文本结构化分析 n 讲解合同中关键条款的识别与提取方法 n 案例讨论：分析实际合同风险点识别案例 Ø 风险提示与自动警报机制 n 介绍利用AI进行合同风险预警的实现机制 n 课堂演练：学员模拟合同文本风险审查并给出改进建议 八、AI赋能多媒体内容生成 1、AI图片内容生成 Ø 数据分析可视化 n 讲解如何将数据转化为直观图像 n 案例演示：现场展示AI生成科研图表与数据可视化案例 Ø 科研图表可视化设计 n 探讨科研报告中常用图表的自动生成技巧 Ø 小练习：学员使用工具生成并设计一个科研图表 2、AI音频内容生成 Ø 音频AI工具介绍 n 优秀AI工具应用展示 n 案例分享：展示基于AI生成科研讲解音频的实例 Ø 应用场景与优化技巧 n 分析音频内容在会议记录、播客中的应用 n 小组讨论：讨论音频生成在实际工作中的最佳实践 3、AI视频内容生成 Ø 视频自动生成技术 n 讲解视频脚本生成、素材匹配与自动剪辑原理 n 案例展示：展示自动生成科研成果介绍视频的实例 Ø 视频编辑与后期处理 n 探讨如何利用AI进行视频特效、字幕自动添加 n 小练习：学员尝试利用工具生成并编辑一个短视频内容 九、定制化个人AI助理 1、AI智能体搭建 Ø 智能体基础架构设计 n 讲解智能体常用AI工具及操作 n 案例分析：解析论文阅读整理智能体的实际架构 Ø 行业场景智能体搭建 n 介绍如何根据行业需求定制智能体（如市场活动策划） n 小组实践：学员分组讨论并设计适合本单位的智能体原型 3、智能体搭建练习 Ø 分配具体任务，要求学员使用现有平台搭建简单的个人AI助理 n 现场指导：讲师巡回答疑、提供技术支持 Ø 成果展示与反馈 n 每组展示所搭建智能体的功能与使用流程 Ø 评估讨论：各组互评并讨论优化方案

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