課程簡介
課程定位：本課程不是技術深度研討會，而是從戰(zhàn)略視角和商業(yè)價值出發(fā)，幫助管理者理解AI大模型技術如何重塑行業(yè)格局、創(chuàng)造商業(yè)價值，并為企業(yè)制定AI戰(zhàn)略提供框架性思考。
目標收益
核心培訓目標
1.建立認知框架：幫助管理者建立對AI大模型技術生態(tài)的系統(tǒng)性理解，掌握關鍵概念和技術邊界
2.洞察行業(yè)影響：分析大模型在不同行業(yè)的應用場景和轉(zhuǎn)型機會，識別企業(yè)自身的AI應用切入點
3.把握商業(yè)機遇：探索基于大模型的新型商業(yè)模式和價值創(chuàng)造方式，啟發(fā)創(chuàng)新思維
4.規(guī)避潛在風險：了解AI技術應用的倫理挑戰(zhàn)和治理框架，制定負責任的AI戰(zhàn)略
5.規(guī)劃實施路徑：為企業(yè)引入AI大模型技術提供方法論指導和實施路線圖
培訓對象
本課程專為企業(yè)中高級管理人員設計，特別適合以下人群：
?企業(yè)高管團隊：CEO、CTO、CDO等決策層，需要了解AI大模型對企業(yè)戰(zhàn)略的影響
?業(yè)務部門負責人：市場營銷、產(chǎn)品研發(fā)、客戶服務等部門主管，探索AI賦能業(yè)務的可能性
?數(shù)字化轉(zhuǎn)型領導者：負責企業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型的項目負責人
?創(chuàng)新管理者：企業(yè)創(chuàng)新中心或研發(fā)中心負責人，尋找技術驅(qū)動的商業(yè)創(chuàng)新機會
課程大綱
| 模塊一：AI大模型技術全景與生態(tài)體系（90分鐘） |
1.1 全球大模型生態(tài)體系 ?國際主流大模型：GPT系列、Claude、Gemini技術特點比較。 ?中國大模型陣營：DeepSeek、通義千問、文心一言、豆包等對比分析。 ?開源生態(tài)：LLaMA、DeepSeek、Qwen、Gamma等開源模型。 1.2 AI大模型技術演進與核心突破 ?從規(guī)則系統(tǒng)到深度學習：AI技術發(fā)展簡史。 ?大模型革命：Transformer架構的關鍵突破。 ?大模型創(chuàng)新：DeepSeek R1蒸餾模型破局。 ?多模態(tài)能力：文本、圖像、音頻、視頻的統(tǒng)一處理。 1.3 大模型關鍵技術解析 ?預訓練與微調(diào)：基礎模型與領域適配. ?提示工程（Prompt Engineering）：與AI高效對話的藝術。 ?RAG（檢索增強生成）：解決知識更新與領域適應問題。 ?智能體（Agent）系統(tǒng)：自主規(guī)劃與多工具協(xié)作。 教學方法：技術全景圖講解+主流模型Demo演示+小組討論"我們企業(yè)最需要哪種類型的大模型" |
| 模塊二：行業(yè)應用與價值創(chuàng)造（120分鐘） |
2.1 跨行業(yè)應用模式分析 ?內(nèi)容生成：營銷文案、產(chǎn)品描述、個性化內(nèi)容創(chuàng)作。 ?知識管理：企業(yè)知識庫問答、文檔智能處理。 ?客戶交互：智能客服、銷售助手、個性化推薦。 ?流程自動化：合同分析、報告生成、數(shù)據(jù)分析。 2.2 重點行業(yè)深度案例 ?金融行業(yè)：智能投顧、風險控制、反欺詐、合規(guī)審查。 ?醫(yī)療健康：輔助診斷、醫(yī)學文獻分析、患者教育。 ?制造業(yè)：設備預測性維護、工藝優(yōu)化、質(zhì)量檢測。 ?零售電商：個性化推薦、電商直播、智能客服。 ?教育行業(yè)：個性化學習、智能測評、數(shù)字講師。 2.3 價值創(chuàng)造評估框架 ?效率提升：自動化重復性工作，釋放人力資源。 ?體驗增強：個性化、即時化、智能化的客戶體驗。 ?創(chuàng)新可能：新產(chǎn)品、新服務、新商業(yè)模式的孵化。 ?決策支持：數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察與預測能力。 教學方法：行業(yè)案例視頻展示+分組研討"我們行業(yè)最具潛力的3個AI應用場景"+價值評估工具練習 |
| 模塊三：商業(yè)模式創(chuàng)新與實施路徑（90分鐘） |
3.1 大模型驅(qū)動的商業(yè)模式創(chuàng)新 ?產(chǎn)品智能化：從靜態(tài)產(chǎn)品到智能服務的轉(zhuǎn)變。 ?服務個性化：大規(guī)模定制成為可能。 ?平臺生態(tài)化：基于AI的開放平臺與開發(fā)者生態(tài)。 ?數(shù)據(jù)資產(chǎn)化：從業(yè)務副產(chǎn)品到核心資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。 3.2 企業(yè)AI轉(zhuǎn)型實施框架 ?成熟度評估：企業(yè)AI準備度診斷模型。 ?場景選擇：高價值、高可行性應用場景識別方法。 ?技術路線：自建、合作還是采購的決策框架。 ?組織適配：技能提升、流程再造與文化轉(zhuǎn)型。 3.3 成本收益分析與風險管理 ?投資回報測算：直接收益與間接價值評估。 ?常見失敗原因與規(guī)避策略。 ?治理框架：AI應用的內(nèi)部控制與審計機制。 教學方法：商業(yè)模式畫布練習+AI成熟度自評+實施路線圖小組作業(yè) |
| 模塊四：前沿趨勢與戰(zhàn)略思考（60分鐘） |
4.1 技術前沿與未來趨勢 ?多模態(tài)大模型：文本、圖像、視頻的統(tǒng)一理解與生成。 ?自主智能體（Agent）：具備規(guī)劃與工具使用能力的AI系統(tǒng)。 ?人機協(xié)同：AI作為"同事"而不僅僅是工具。 4.2 戰(zhàn)略機遇與挑戰(zhàn) ?行業(yè)重構：哪些行業(yè)將被徹底改變。 ?競爭優(yōu)勢：如何建立AI時代的核心競爭力。 ?人才戰(zhàn)略：AI時代的關鍵人才與組織能力。 ?社會影響：就業(yè)、教育、倫理的長期思考。 4.3 行動倡議與資源網(wǎng)絡 ?下一步行動：個人學習計劃與企業(yè)試點項目。 ?關鍵資源：技術供應商、研究機構、行業(yè)社區(qū)。 ?持續(xù)學習：知識更新機制與專家網(wǎng)絡建設。 教學方法：趨勢雷達圖練習+戰(zhàn)略研討會+個人行動計劃制定 課程特色與教學方法 |
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模塊一：AI大模型技術全景與生態(tài)體系（90分鐘） 1.1 全球大模型生態(tài)體系 ?國際主流大模型：GPT系列、Claude、Gemini技術特點比較。 ?中國大模型陣營：DeepSeek、通義千問、文心一言、豆包等對比分析。 ?開源生態(tài)：LLaMA、DeepSeek、Qwen、Gamma等開源模型。 1.2 AI大模型技術演進與核心突破 ?從規(guī)則系統(tǒng)到深度學習：AI技術發(fā)展簡史。 ?大模型革命：Transformer架構的關鍵突破。 ?大模型創(chuàng)新：DeepSeek R1蒸餾模型破局。 ?多模態(tài)能力：文本、圖像、音頻、視頻的統(tǒng)一處理。 1.3 大模型關鍵技術解析 ?預訓練與微調(diào)：基礎模型與領域適配. ?提示工程（Prompt Engineering）：與AI高效對話的藝術。 ?RAG（檢索增強生成）：解決知識更新與領域適應問題。 ?智能體（Agent）系統(tǒng)：自主規(guī)劃與多工具協(xié)作。 教學方法：技術全景圖講解+主流模型Demo演示+小組討論"我們企業(yè)最需要哪種類型的大模型" |
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模塊二：行業(yè)應用與價值創(chuàng)造（120分鐘） 2.1 跨行業(yè)應用模式分析 ?內(nèi)容生成：營銷文案、產(chǎn)品描述、個性化內(nèi)容創(chuàng)作。 ?知識管理：企業(yè)知識庫問答、文檔智能處理。 ?客戶交互：智能客服、銷售助手、個性化推薦。 ?流程自動化：合同分析、報告生成、數(shù)據(jù)分析。 2.2 重點行業(yè)深度案例 ?金融行業(yè)：智能投顧、風險控制、反欺詐、合規(guī)審查。 ?醫(yī)療健康：輔助診斷、醫(yī)學文獻分析、患者教育。 ?制造業(yè)：設備預測性維護、工藝優(yōu)化、質(zhì)量檢測。 ?零售電商：個性化推薦、電商直播、智能客服。 ?教育行業(yè)：個性化學習、智能測評、數(shù)字講師。 2.3 價值創(chuàng)造評估框架 ?效率提升：自動化重復性工作，釋放人力資源。 ?體驗增強：個性化、即時化、智能化的客戶體驗。 ?創(chuàng)新可能：新產(chǎn)品、新服務、新商業(yè)模式的孵化。 ?決策支持：數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察與預測能力。 教學方法：行業(yè)案例視頻展示+分組研討"我們行業(yè)最具潛力的3個AI應用場景"+價值評估工具練習 |
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模塊三：商業(yè)模式創(chuàng)新與實施路徑（90分鐘） 3.1 大模型驅(qū)動的商業(yè)模式創(chuàng)新 ?產(chǎn)品智能化：從靜態(tài)產(chǎn)品到智能服務的轉(zhuǎn)變。 ?服務個性化：大規(guī)模定制成為可能。 ?平臺生態(tài)化：基于AI的開放平臺與開發(fā)者生態(tài)。 ?數(shù)據(jù)資產(chǎn)化：從業(yè)務副產(chǎn)品到核心資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。 3.2 企業(yè)AI轉(zhuǎn)型實施框架 ?成熟度評估：企業(yè)AI準備度診斷模型。 ?場景選擇：高價值、高可行性應用場景識別方法。 ?技術路線：自建、合作還是采購的決策框架。 ?組織適配：技能提升、流程再造與文化轉(zhuǎn)型。 3.3 成本收益分析與風險管理 ?投資回報測算：直接收益與間接價值評估。 ?常見失敗原因與規(guī)避策略。 ?治理框架：AI應用的內(nèi)部控制與審計機制。 教學方法：商業(yè)模式畫布練習+AI成熟度自評+實施路線圖小組作業(yè) |
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模塊四：前沿趨勢與戰(zhàn)略思考（60分鐘） 4.1 技術前沿與未來趨勢 ?多模態(tài)大模型：文本、圖像、視頻的統(tǒng)一理解與生成。 ?自主智能體（Agent）：具備規(guī)劃與工具使用能力的AI系統(tǒng)。 ?人機協(xié)同：AI作為"同事"而不僅僅是工具。 4.2 戰(zhàn)略機遇與挑戰(zhàn) ?行業(yè)重構：哪些行業(yè)將被徹底改變。 ?競爭優(yōu)勢：如何建立AI時代的核心競爭力。 ?人才戰(zhàn)略：AI時代的關鍵人才與組織能力。 ?社會影響：就業(yè)、教育、倫理的長期思考。 4.3 行動倡議與資源網(wǎng)絡 ?下一步行動：個人學習計劃與企業(yè)試點項目。 ?關鍵資源：技術供應商、研究機構、行業(yè)社區(qū)。 ?持續(xù)學習：知識更新機制與專家網(wǎng)絡建設。 教學方法：趨勢雷達圖練習+戰(zhàn)略研討會+個人行動計劃制定 課程特色與教學方法 |
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