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DeepSeek基礎課程

【課程背景】
大模型技術已成為推動各行業創新變革的關鍵力量，DeepSeek作為新一代的AI模型，憑借其強大的語言理解與生成能力、多模態交互支持以及高效的任務處理性能，在全球范圍內引起了廣泛關注——無論是提升日常工作效率、輔助學術研究，還是激發創意創作靈感，DeepSeek都展現出巨大的潛力。
 然而，對于大多數人來說，在面對DeepSeek復雜的功能和技術時，如何將DeepSeek的理論知識轉化為實際操作技能，充分發揮其優勢，成為了眾多學習者亟待解決的問題。

【課程收益】
 深入理解生成式AI的底層邏輯，清晰把握DeepSeek的技術特點、核心能力以及與其他主流模型的差異，明確大模型的應用邊界與倫理規范，熟練掌握DeepSeek的基礎與高級操作，包括注冊使用、對話交互、場景化應用、指令工程優化等；能夠運用DeepSeek解決工作、學習和生活中的實際問題。

【課程對象】
企業管理人員、自媒體創作者、技術崗新人。

【課程大綱】
（基礎理論與核心功能實操）
模塊一、DeepSeek與AI基礎認知
1、兩句話說清楚DeepSeek大事記和為啥會火？
短短一年的成長歷程
核心優勢和天生不羈
2、AI與DeepSeek的底層邏輯
什么是生成式AI？DeepSeek的核心能力定位
DeepSeek與ChatGPT、Claude等模型的差異與優勢
大模型的“能”與“不能”：邊界與倫理討論
3、DeepSeek的技術特點
無需代碼的交互模式：普通人如何理解“提示詞工程”
多模態支持：文本、圖像、數據分析的融合應用
模塊二：從零上手——DeepSeek基礎操作
1、注冊與環境搭建
官網注冊、API密鑰獲取、基礎界面解讀
免費版與付費版功能對比（適用人群選擇）
2、對話式交互的核心技巧
溝通公式：角色+任務+背景+要求（RTBE模板）
案例實操：
寫一篇小紅書爆款文案（限定產品與風格）
生成Excel數據處理公式（VLOOKUP與條件篩選）
3、避免“無效提問”
常見錯誤：模糊指令、信息缺失、過度復雜
修正練習：改寫低效提問為高效指令
干貨匯總：6套實用萬能提問模板
干貨匯總：提問攻略、使用實例和心得體會
干貨匯總：30條會吃飯就會寫的指令
模塊三：場景化實戰——工作與生活效率提升
1、職場場景
自動生成周報/PPT大綱/郵件模板（附企業合規性提示）
會議紀要整理與關鍵信息提取技巧
2、學習場景
論文摘要生成（會議紀要）、文獻綜述輔助、知識點問答鏈設計
多語言學習：翻譯糾錯與口語陪練指令
3、創作場景
小說大綱生成、短視頻腳本分鏡設計
爆款標題的A/B測試指令（對比生成與優化）
模塊四：隱藏玩法與趣味應用
1、角色扮演與虛擬助手
模擬面試官/心理咨詢師/歷史人物對話
定制個人知識庫：上傳資料構建專屬問答庫
2、數據分析輕量化
用自然語言分析CSV數據（無需Python）
生成可視化圖表描述（折線圖、柱狀圖邏輯拆解）
（高級功能與個性化定制）
模塊五：指令工程進階——精準控制輸出
1、結構化輸出模板
強制分點（Markdown與表格排版）
限定輸出長度與風格（學術體/口語化/公文化）
2、多步驟復雜任務拆分
案例：策劃一場線下活動（預算-流程-宣傳-應急預案）
使用“思維鏈”（Chain-of-Thought）引導模型深度思考
3、糾錯與迭代優化
如何讓AI承認錯誤并修正（Socratic提問法）
結果對比：單次提問vs多輪迭代的效果差異
模塊六：本地部署與私有化應用
1、輕量化部署方案（非技術導向）
使用Docker一鍵部署（提供預配置腳本）
本地知識庫搭建：連接企業文檔/個人筆記庫
2、隱私與安全實踐
敏感數據脫敏處理（如替換真實姓名與金額）
API調用頻次控制與成本優化
模塊七：行業垂直場景深度解析
1、電商運營
商品詳情頁SEO優化指令
競品評論情感分析與賣點提煉
2、教育培訓
自適應習題生成（按難度分級）
錯題解析與知識點關聯教學
3、自媒體創作
平臺算法偏好分析與內容調性匹配
評論區輿情監控與自動回復策略
模塊八：未來趨勢與學員問答
1、AI進化對個人能力的挑戰
哪些技能會被強化/弱化？
如何構建競爭力護城河
2、開放問答（課后作業）
針對學員實際問題的診斷與解決方案

DeepSeek基礎課程