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AI領導力

驅動企業(yè)智能化轉型的戰(zhàn)略與實踐

【課程背景】

在全球數(shù)字化轉型的浪潮中，人工智能（AI）已經成為各行業(yè)創(chuàng)新與增長的核心驅動力。從早期的機器學習算法到深度學習的突破，再到近年來生成式AI（AIGC）大模型的崛起，AI技術的發(fā)展呈現(xiàn)出指數(shù)級的增長趨勢。尤其是以ChatGPT、DeepSeek等為代表的大模型技術，不僅在自然語言處理、計算機視覺等領域取得了顯著成就，還在智能客服、內容生成、數(shù)據分析等多個業(yè)務場景中展示出強大的應用潛力。

全球科技巨頭與創(chuàng)新企業(yè)紛紛加碼大模型的研發(fā)與應用，將其作為提高生產效率、優(yōu)化客戶體驗、推動智能化升級的關鍵工具。在這樣的技術背景下，中國企業(yè)也在不斷加速AI大模型的本地化與自主創(chuàng)新。DeepSeek作為中國本土大模型的代表，憑借其在多模態(tài)處理、跨領域應用及高效推理等方面的技術優(yōu)勢，正逐步構建起與國際大模型競爭的生態(tài)體系。

然而，AI技術的高速發(fā)展也帶來了全新的挑戰(zhàn)。企業(yè)管理者面臨著如何將AI技術高效引入到業(yè)務場景中，并實現(xiàn)從戰(zhàn)略規(guī)劃到具體實施的全過程管理。同時，AI在落地過程中涉及的數(shù)據隱私、安全合規(guī)、模型可解釋性等問題，也對領導者的決策能力提出了更高的要求。如何在利用AI提升業(yè)務效率的同時，確保技術應用的安全性與合規(guī)性，是當前AI領導力建設中的重要課題。

在這樣的背景下，培養(yǎng)具備AI領導力的管理者成為當務之急。AI領導力不僅要求對技術發(fā)展趨勢有深入的理解，還要求具備將技術戰(zhàn)略與業(yè)務需求相結合的能力。通過系統(tǒng)性的學習與實踐，管理者能夠掌握AI大模型的最新技術與應用方法，制定符合自身業(yè)務特點的AI轉型戰(zhàn)略，帶領團隊在激烈的市場競爭中保持優(yōu)勢。

本課程的設計正是基于這一需求，旨在幫助學員從理論到實踐，全面掌握AI大模型的演進與應用路徑。課程內容涵蓋AI技術的前沿趨勢、DeepSeek等大模型的創(chuàng)新應用、定制化開發(fā)與部署方案，以及企業(yè)級AI戰(zhàn)略的落地方法。通過案例分析與實操演練，學員將能夠構建適合自身企業(yè)的AI應用框架，真正實現(xiàn)AI賦能業(yè)務的目標。

【課程收益】

掌握AI技術的最新發(fā)展趨勢及其在商業(yè)領域的應用場景。

學習如何制定AI戰(zhàn)略規(guī)劃，并將AI技術引入企業(yè)的核心業(yè)務中。

掌握大模型的提示詞設計與優(yōu)化方法，提升AI應用效果。

探索企業(yè)級AI應用的定制化開發(fā)方法，包括私有部署、知識庫構建與微調。

構建符合業(yè)務需求的AI應用框架，實現(xiàn)企業(yè)智能化升級。

提高領導者在AI時代的戰(zhàn)略決策與管理能力。

【課程特色】

戰(zhàn)略視角： 從宏觀層面探討AI技術在企業(yè)轉型中的應用與挑戰(zhàn)。

實戰(zhàn)案例： 涵蓋合同審核、文案生成、數(shù)據分析、機器人定制等典型業(yè)務場景。

定制開發(fā)： 講解AI模型的部署、優(yōu)化與微調方法，實現(xiàn)業(yè)務個性化需求。

前沿技術： 涉及DeepSeek等大模型的最新應用與技術突破。

互動實踐： 通過實操演練與案例分析，提升學員的實戰(zhàn)能力。

【課程對象】

企業(yè)高層管理者與決策者

數(shù)字化轉型負責人與AI項目經理

產品經理、技術架構師與數(shù)據分析師

對AI技術與戰(zhàn)略感興趣的業(yè)務管理者

【課程時間】2天（6小時/天）

【課程大綱】

一、啟航之路：AI技術發(fā)展歷程與DeepSeek崛起

1、AI發(fā)展演進：從傳統(tǒng)技術到大模型

機器學習與深度學習的發(fā)展歷程

AIGC（生成式AI）的崛起及技術突破

ChatGPT、DeepSeek等大模型的創(chuàng)新與影響

2、中國大模型的崛起與技術創(chuàng)新

DeepSeek的技術架構與突破點

國內外主流大模型對比

DeepSeek在行業(yè)中的應用與創(chuàng)新案例

3、AI大模型對產業(yè)的深遠影響

AI大模型在各行業(yè)的應用潛力與挑戰(zhàn)

商業(yè)智能與AI模型的結合

從探索到落地：AI技術的商業(yè)化路徑

二、智能應用：AI大模型能力高效使用與操作實踐

1、全球主流大模型概覽與應用場景

OpenAI GPT-4、DeepSeek、Llama等大模型解析

各大模型的優(yōu)勢與局限性對比

不同行業(yè)的典型應用場景分析（文本生成、數(shù)據分析、代碼生成等）

2、高效提示詞設計：從理論到實踐

AI提示工程基本原理與優(yōu)化策略

提示詞在合同審核、文案生成、PPT制作、數(shù)據分析等方面的應用

AI指令萬能公式（4要素-6要素）

提示詞工程的進階技巧與實戰(zhàn)案例

3、AI工具鏈與企業(yè)業(yè)務流程的結合

如何在業(yè)務流程中集成大模型

AI賦能各類業(yè)務場景的最佳實踐

不同行業(yè)的AI應用模板與標準化操作方法

Ai工具：DeepSeek、ChatGPT、Kimi、豆包、通義千問等

三、定制開發(fā)：企業(yè)級AI大模型落地解決方案設計

1、私有大模型的部署與優(yōu)化

本地部署AI模型的方法與實踐

企業(yè)數(shù)據隱私與安全策略

適配不同業(yè)務場景的AI定制化方案

2、RAG（檢索增強生成）知識庫構建

檢索增強生成的原理與架構設計

結合企業(yè)知識庫進行智能問答

RAG在法律、金融、制造業(yè)等領域的應用

3、Lora微調與AI智能體搭建

輕量化微調技術（Lora）的應用

構建企業(yè)專屬的AI智能體

企業(yè)AI模型的持續(xù)優(yōu)化與迭代

4、AI模型與現(xiàn)有平臺集成

如何將AI能力嵌入企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)

API、插件與定制化開發(fā)方案

不同系統(tǒng)架構下的AI集成策略

Ai工具：Ollama、Llava、Dify、Lora等

實踐案例：智能體與數(shù)字員工、機器人路徑規(guī)劃、智能運維、智能客服等

四、戰(zhàn)略引航：AI大模型未來趨勢與落地方法路徑

1、AI幻覺問題及應對策略

什么是“幻覺”與其產生的原因

如何應對“幻覺”問題

案例分析：AI幻覺在應用中的挑戰(zhàn)與應對方案

2、AI大模型的未來發(fā)展趨勢

AI技術未來演進方向與新興技術

全球AI技術與應用的競爭格局

從趨勢到行動：領導者的應對策略

3、AI應用中的法律合規(guī)與倫理問題

數(shù)據隱私與安全合規(guī)要求

人工智能倫理問題與解決路徑

企業(yè)在AI應用上的風險管控與合規(guī)性設計

4、企業(yè)數(shù)字化智能化轉型框架

數(shù)字化轉型的總體框架模型

數(shù)字化能力提升五步飛輪

數(shù)字化智能六維進階模型

結合企業(yè)業(yè)務需求制定AI轉型方案

工具模型：轉型框架房子模型、五步飛輪、六維進階模型