课程ID:37201

李勇:企业AI课程|掌握AI技术,重塑企业管理与决策能力

在当前AI大模型技术飞速发展的时代,企业管理者面临着对AI认知不足、应用场景模糊等挑战。通过系统化的培训,帮助企业管理者有效识别AI应用机会,掌握实际操作技能,构建适合自身的AI应用方案,全面提升企业的管理与决策能力。

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曹大嘴老师
  • 大模型技术深入解析大模型技术能力,包括自然语言处理、知识推理等核心能力,帮助企业管理者理解技术的边界与应用价值。
  • 企业应用实战通过实操演示和案例分析,展示AI在文档生成、数据分析等办公场景中的具体应用,提升管理者的实战能力。
  • 场景设计结合分组讨论与实践,帮助学员识别AI应用机会,进行场景设计与价值评估,推动企业AI战略的实施。
  • 解决方案介绍主流AI工具与平台,分析不同需求场景与工具的匹配,帮助企业设计个性化的AI解决方案。
  • 实施路径提供AI部署实施的关键考量与规划策略,确保企业在推进AI应用过程中能有效控制风险与评估效果。

AI赋能企业:从认知到落地的全景视角 课程围绕AI大模型技术展开,涵盖技术能力解析、企业应用实战、场景设计工作坊与实施路径规划等模块,旨在帮助企业管理者建立系统的AI认知,掌握实用工具与方法,最终实现AI在企业中的有效落地。

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从认知到实践,系统掌握企业AI应用全流程

通过九个核心模块,全面覆盖AI技术能力解析、实战应用、场景设计、解决方案与实施路径,帮助企业管理者打通AI应用的每一个环节,提升整体管理与决策能力。
  • 能力解析

    通过深度分析大模型技术,帮助管理者理解AI的核心能力与应用边界,为企业AI战略奠定基础。
  • 实战演示

    结合真实案例与实操演示,提升学员在办公场景中运用AI的能力,确保理论与实践的有效结合。
  • 场景识别

    通过工具与方法的应用,帮助学员识别适合企业的AI应用场景,推动AI在业务中的有效落地。
  • 方案设计

    分析主流AI工具与平台,帮助企业制定适合自身需求的AI解决方案,实现资源的最佳配置。
  • 路径规划

    从数据安全到技术架构,全面解析AI部署的实施路径,确保企业在转型过程中精准把控。
  • 能力提升

    通过员工能力提升与流程再造,推动组织的全面变革,确保AI的有效应用与持续优化。
  • 风险管控

    提供实施过程中的风险管控要点,帮助企业建立健全的效果评估体系,确保AI部署的成功实施。
  • 变革管理

    结合最佳实践,提升企业在AI转型过程中的变革管理能力,确保组织的快速适应与优化。
  • 持续发展

    通过系统化的AI应用与管理,推动企业的持续发展与创新,确保在市场竞争中保持领先优势。

掌握AI技术,提升企业管理与决策能力

通过全面的学习与实践,企业学员能够在AI应用、场景设计与实施路径等方面取得显著提升,确保在快速变化的市场环境中具备强大的竞争力。
  • 理解AI技术

    准确理解大模型技术的核心能力与应用价值,为企业AI战略的制定提供理论支持。
  • 应用实战

    掌握AI在文档生成与数据分析中的应用方法,提升工作效率与决策能力。
  • 场景分解

    学会使用场景分解工具,识别企业AI应用的机会,推动AI在业务中的实际应用。
  • 部署策略

    理解AI部署的关键要素与实施路径,确保企业在转型过程中有效控制风险。
  • 组织变革

    掌握企业AI转型过程中的组织变革要点,提升团队的协作与应变能力。
  • 效果评估

    建立健全的效果评估体系,确保AI应用的持续优化与价值实现。
  • 风险管理

    了解AI部署中的风险管控要点,确保实施过程中的安全与有效性。
  • 创新能力

    通过AI的应用与管理,推动企业的创新能力,确保在市场中保持竞争优势。
  • 团队协作

    提升团队在AI项目中的协作能力,确保各个环节的有效衔接与执行。

全面提升企业AI应用能力,解决管理难题

通过系统的AI培训,企业能够有效解决认知不足、应用场景模糊、落地路径不清晰等多个核心问题,推动整体管理水平的提升。
  • 认知不足

    帮助管理者建立对AI技术的全面认知,打破对AI的误解与迷思。
  • 应用模糊

    通过场景分析与实战演示,让管理者清晰识别AI在办公场景中的具体应用。
  • 路径不清

    提供清晰的AI部署实施路径,确保企业在推进AI项目时不走弯路。
  • 团队能力

    提升团队在AI转型过程中的能力与协作,确保项目的顺利推进与实施。
  • 风险管理

    帮助企业建立健全的风险管控体系,确保在AI应用中的安全与有效性。
  • 组织变革

    推动团队在AI转型过程中进行有效的组织变革,提升整体适应能力。
  • 效果评估

    建立AI应用的效果评估体系,确保能够及时发现问题并进行优化。
  • 创新能力

    通过AI的有效应用,提升企业的创新能力与市场竞争力。
  • 决策支持

    通过AI在数据分析与决策支持中的应用,提升企业的决策效率与准确性。

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