ChatGPT賦能業(yè)務創(chuàng)新工作坊-for產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟（2.5H）

  培訓講師：李家貴

講師背景：
李家貴老師——人工智能與數(shù)字化轉型實戰(zhàn)專家?浙大管理碩士，西安交大醫(yī)學電子學士?西安交大數(shù)字經(jīng)濟研究院首席科學家?工信部公益培訓師、央企CIO聯(lián)盟特邀專家?深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會特邀專家?現(xiàn)任：深圳微品致遠信息科技有限公司首席數(shù)據(jù)官、數(shù)據(jù)中 詳細>>

李家貴
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ChatGPT賦能業(yè)務創(chuàng)新工作坊-for產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟（2.5H）詳細內(nèi)容

ChatGPT賦能業(yè)務創(chuàng)新工作坊-for產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟（2.5H）


新時代人工智能及ChatGPT新機遇解讀課程概要：Chat GPT 面世3個月，月活破億，已經(jīng)顛覆獨角獸Grammerly，未來可能會顛覆萬億美金的Google，還有更多的行業(yè)和職業(yè)可能將被顛覆。在大變局下，我們?nèi)绾稳ド羁陶J識Chat GPT，利用Chat GPT武裝自己和自己所在的組織？
本課程旨在全面、快速掌握Chat GPT相關的知識，重點探究Chat GPT在研發(fā)和辦公中的應用。通過案例分析、課堂討論和互動答疑等方式，幫助學員更好地了解Chat GPT的原理、特點及其在實際應用場景中的具體應用。主要內(nèi)容包括：Chat GPT賦能業(yè)務（編程、營銷、網(wǎng)絡優(yōu)化等）、賦能辦公兩個方面。
本課程分為五大部分：
1、全面了解Chat GPT的前世今生、技術實現(xiàn)原理、行業(yè)實踐以及商業(yè)變現(xiàn)途徑；
2、了解以Chat GPT為代表的AIGC浪潮，除了生成文本，還生成圖片、音頻、視頻、多模態(tài)從而實現(xiàn)數(shù)字人，GAMEAI等；
3、理解驅動Chat GPT與AIGC底層——“大模型“的一般原理和技術發(fā)展；
4、探尋Chat GPT在智慧通信行業(yè)的應用，包括客服、編程、網(wǎng)絡優(yōu)化等多個領域。
5、探索Chat GPT如何賦能辦公，大幅提升效率，立刻提升生產(chǎn)力。
目  錄

一、ChatGPT改變世界（0.5小時）

第二章：政務和產(chǎn)經(jīng)案例場景探討（1.5小時授課）

第三章：GPT賦能工業(yè)和制造業(yè)（0.5小時）

課程大綱：
一、ChatGPT改變世界（0.5小時）宏觀認知
1.1.1 二季度政治局會議關于chatGPT會議結論的政策解讀
1.1.2 人工智能的iphone時刻/登火箭時不要問坐那個座位
1.1.3 AI的影響可能是反人性的
1.1.4 chatGPT的影響可能是文藝復興級的
1.1.5 新的大國競爭和wintel聯(lián)盟
1.1.6 上一輪人工智能進入尾聲
案例：5000萬美金的朋友圈
ChatGPT的先進性
1.2.1 ChatGPT具備諸多先進性特征
1.2.2 ChatGPT 提升的核心點
1.2.3 ChatGPT 提升的原因
1.2.4 ChatGPT 提升的領域
1.2.5 ChatGPT得益于通用（基礎）模型所構建 AI 系統(tǒng)的新范式
ChatGPT的局限性
機器幻覺
知識庫問題
信息安全
跨境傳輸
第二章：政務和產(chǎn)經(jīng)案例場景探討（1.5小時授課）2.1 客服：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟智能客服系統(tǒng)的構建與優(yōu)化。
2.2 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟及招商全媒體營銷：知識庫+RPA多平臺營銷策略與協(xié)同應用。
2.2.1 產(chǎn)業(yè)鏈圖譜基于大模型快速構建
2.2.3 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟招商營銷端到端自動化
2.3 政務知識庫：本地化知識管理。
2.4 案例1：大模型賦能深圳羅湖教育局
2.4.1 教育三個場景-升學咨詢、家庭教育和心理咨詢
2.4.2 Embedding和FT齊頭并進
2.4.3 ToB和ToC如何協(xié)同
2.5 案例2：大模型賦能深圳南山區(qū)委組織部2.5.1 大模型和知識圖譜融合，快速識人
2.5.2 通過嵌入，實現(xiàn)快速知事識人
第三章：GPT賦能工業(yè)和制造業(yè)（0.5小時）3.1背景介紹：工業(yè)大模型是智能制造的拓展與傳承
3.2應用探索：工業(yè)大模型應用發(fā)展四步走，目前仍處第一階段
3.3模式一：直接嫁接基礎大模型功能，實現(xiàn)敏捷應用
3.3.1裝備語義操控案例剖析：基于ChatGPT的語義理解與代碼生成能力實現(xiàn)操控
3.4 模式二：自研細分領域大模型，提升工業(yè)核心環(huán)節(jié)創(chuàng)新能力
3.4.1產(chǎn)品設計案例剖析：基于Transformer模型自然語言處理能力實現(xiàn)CAD草圖生成與優(yōu)化
3.5產(chǎn)業(yè)變革：未來有望形成“基礎大模型+領域大模型”的產(chǎn)業(yè)生態(tài)
3.6產(chǎn)業(yè)變革：多主體充分發(fā)揮先發(fā)優(yōu)勢搶占領域大模型市場先機
3.7案例：大模型賦能服裝行業(yè)齊色案例：單公司節(jié)省成本1個億
 

 

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