智能加速:AI驱动业务革新——DeepSeek为代表的大模型企业级应用

  培训讲师:魏凌睿

讲师背景:
魏凌睿老师“互联网+大数据”运营实战专家18年IT/数据运营管理实战经验电子科大计算机应用技术硕士国际数据管理协会DAMA中国会员中国计算机学会CCF会员曾任:华为技术有限公司(世界500强)|解决方案经理曾任:诺基亚通信(世界500强)| 详细>>

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智能加速:AI驱动业务革新——DeepSeek为代表的大模型企业级应用详细内容

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

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

  1. 国内知名制造业工业大脑赋能智能制造
  2. 某全球头部制造企业AI质检
  3. 智能制造AI算法服务+工艺仿真
  4. 某精密制造企业智慧设备健康管理产品体系
  5. 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
  6. 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


 

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