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AI工業教育培訓

培訓對象：
產品中心，運營中心，技術中心，客服中心等管理運營相關人士

課程背景：
本課程主要是在AI技術快速發展的宏觀趨勢下，旨在解決學員如何有效利用AI工具及AI大模型的底層邏輯，并通過其知識點架構和底層邏輯，商業場景探索如何進行AI商業投資。另外會針對工業及教育展開解決方案和場景探索的研討
課程收益：
培訓完結后，學員能夠：
了解AI工具及AI大模型基礎知識點；
掌握工業和教育的典型應用場景及方案制作；

課程大綱：
單元
大綱
內容
單元一
今天的AI跟以往的有什么不同？
1.AI的發展歷程：從邏輯程序到深度學習。
2.AI的以前：AlphaGo是如何工作的？為什么AlphaGo時代出不了強AGI
3.AI的現在：現在的AI大模型是如何工作的？為什么說今天的AI技術很有希望出現強人工智能。

單元二
今天的AI工作的底層邏輯
1.今天的LLM模型都是靠什么來支撐工作的？
2.為什么現在國內外的AI模型都會使用到Transformer框架。
3.Transformer框架的運作機制到底是什么？
4.Transformer框架的優劣勢是什么？
單元三
當今的AI里面的知識點邏輯解析
1.什么是向量數據庫
2.什么是圖數據庫
3.什么是langchain
4.embedDING技術是什么
5.一個完整的AI應用是如何生成的？

單元四
AI商業的理解
1.AI是AI，商業是商業。
2.沒有場景的技術應用都是空談。
3.強AI的出現可能帶來哪些更好的投資機會？

單元五
AI大模型的商業機會分析
1.技術上的投資商業機會在哪兒？Transformer框架的下一步該如何發展？
2.硬件上結合大模型上的商業投資機會在哪兒？
3.C端市場的商業機會在哪兒？應該如何把握投資？
4.B端市場的商業機會在哪兒？應該如何把握投資？
5.BAT這種大互聯網公司的技術投資邏輯學習。
6.國內外典型AI企業介紹
7.AI技術應用實例解析：商業邏輯、社會價值、商業價值
8.AI企業的風險評估與管理策略
9.案例討論：成功與失敗因素剖析

單元六
AI的一些細分賽道解析介紹
1.AI技術的未來發展方向
2.邊緣計算與AIoT的融合趨勢
3.AI在醫療、教育、金融等行業的應用案例
4.自動駕駛、智能家居等前沿領域動態

單元七
AI工具及模型在日常共性場景中的應用
1.AI符合賦能數據分析場景
2.AI符合賦能OFFICE辦公寫作場景
3.Ai如何賦能公司日常會議組織及總結
4.AI如何賦能知識庫管理
5.AI如何賦能文案生成
6.AI如何賦能企業營銷

單元八
工業及教育行業內部揭秘
1.工業能源行業行業洞察
2.工業能源行業新技術發展現狀
3.工業能源行業新技術面臨的挑戰
4.教育行業洞察
5.教育行業新技術發展現狀
6.教育行業新技術面臨挑戰

單元九
工業及教育行業場景研究
1.行業及客戶定位
2.行業及客戶環境
3.行業典型場景分析
4.行業價值鏈分析
5.行業解決方案共享

AI工業教育培訓