
一、课程简介
本课程紧扣《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》核心要求,聚焦“人工智能+产业”融合落地痛点,以“认知-技术-实战”为逻辑主线,助力企业打通大模型从“了解”到“落地”的全链条能力。
课程第一天从“企业落地视角”出发,系统梳理大模型核心概念、发展脉络及国内外主流产品(含 DeepSeek、ChatGPT、Gemini 等)的技术差异与选型逻辑,同步解读大模型部署的 “人财物” 投入产出模型,帮助企业规避技术认知误区与投资风险;第二天聚焦DeepSeek 大模型实战落地,从本地化部署、API 调用、提示词工程等基础技能,到 RAG(检索增强生成)、Agent 智能体、LoRA/QLoRA 微调等进阶技术,通过 17 类官方场景示例及 “行业数据集构建、业务流程智能化” 等实战案例,手把手指导企业将大模型技术嵌入生产、运营、研发等核心环节,切实响应 “人工智能 +” 行动中 “推动重点行业智能化升级、培育企业 AI 应用能力” 的政策导向。
二、培训要点
本课程以 “政策衔接 + 能力落地 + 业务增值” 为核心目标,助力企业深度践行 “人工智能 +” 行动,具体达成以下效果:
培训对象
本课程针对性覆盖企业中涉及 “人工智能 +” 落地的决策层、业务层、技术层三类核心人群,具体包括:
1、企业决策层:董事长、总经理、数字化 / 信息化负责人(CIO、CDO)、业务线负责人(如生产、营销、客服、研发总监)—— 需把握大模型技术价值、选型逻辑及投资回报,制定企业 “人工智能 +” 落地战略;
2、业务执行层:产品经理、运营经理、研发项目经理、客服主管等 —— 需理解大模型与业务场景的结合点,设计 “人工智能 + 业务” 的落地方案(如智能客服、自动化文案、研发辅助);
3、技术实施层:算法工程师、后端开发工程师、运维工程师 —— 需掌握大模型部署、开发、微调等实操技能,负责企业 “人工智能 +” 技术落地与系统维护。
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第一天 落地视角:正确理解人工智能 |
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章节内容 |
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1.全局把握大模型 2.大模型优劣评判 3.DeepSeek与世界主流大模型 |
1.全局把握大模型:大模型核心理念梳理和矫正
国外大模型的典型厂家、定位、产品、特色? 国内大模型的典型厂家、定位、产品、特色?
2.大模型优劣评判:大模型的评价指标
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DeepSeek的演化之路 |
1.基于Transformer的大语言模型 2.Transformer详解 3.编解码架构与注意力机制 4.BERT与GPT模型 5.Deepseek-v1与llama 6.Deepseek-v2的改进 7.Multi-head Latent Attention 8.DeepSeekMoE 9.DeepSeek V3的改进 10.Auxiliary-Loss-Free Load Balancing 11.Multi-Token Prediction 12.DeepSeek-V3与DeepSeek-R1的技术对比 13.DeepSeek R1的改进 14.深度强化学习改进 15.基于强化学习的冷启动 16.模型蒸馏 |
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第二天 DeepSeek大模型应用开发实战 |
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主题 |
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1.DeepSeek模型应用技术 2.提示词工程 |
DeepSeek模型应用技术:
大模型应用技术架构:
大模型应用技术实践和演练:
大模型微调技术实战:
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汇款、微信转帐
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