课程ID:37198

李勇:大模型实操|掌握未来企业竞争优势,推动智能化转型

在人工智能迅速发展的时代,理解和运用大语言模型是企业面临的重要挑战与机遇。通过系统的学习,管理者将能深入掌握大模型的底层逻辑、API知识及工具栈,提升企业的智能化能力,推动业务的持续增长与创新。课程特别适合各大中心的管理人员与运营团队,帮助他们在大模型的浪潮中把握机遇,实现高效转型。

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曹大嘴老师
  • 大模型基础深入理解大模型的定义、特点及其在行业中的应用,掌握AI大模型的技术架构与核心原理,建立坚实的理论基础。
  • PROMPT语言学习如何运用PROMPT语言与AI进行有效沟通,掌握生成原理与高质量PROMPT的构建技巧,提升与大模型交互的效率。
  • API应用掌握大模型中的API工具,了解生成式和对话式API的使用方法,为企业的智能服务提供灵活的技术支持。
  • RAG知识学习从关键词搜索转向向量搜索的实用技巧,掌握如何运用向量数据库与模型提升数据处理效率。
  • 多模态设计探究多模态大语言模型的应用,学习如何结合图像与文本数据,提升产品的智能化程度与用户体验。

大模型实操:全方位掌握AI技术与应用 课程涵盖AI大模型的核心知识与实操技能,帮助企业管理者在技术变革中提升竞争力。通过深入学习PROMPT语言、API应用、RAG知识等,学员能够有效识别并解决实际业务问题,构建智能化的业务架构。适合各类企业,尤其是希望加速数字化转型的团队。

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全面掌握大模型技术,推动企业智能化转型

课程重点覆盖大模型的底层逻辑、实操技能及应用场景,帮助学员系统性地识别与解决企业在智能化转型中的难题。通过理论与实操相结合,推动企业在复杂市场环境中保持竞争力。
  • AI大模型技术概览

    深入探讨大模型的定义、发展历程及其核心技术架构,帮助学员建立全面的技术认知,理解大模型与传统AI技术的优势与区别。
  • PROMPT语言学习

    掌握如何有效构建与AI模型的交互,通过高质量的PROMPT语言提升生成内容的准确性与实用性。
  • API应用解析

    学习大模型中的API使用技巧,通过实战案例提升实际操作能力,确保能灵活应对业务需求。
  • RAG工具实战

    通过实操练习掌握RAG知识,学习如何在业务场景中运用向量搜索技术,提升信息检索的效率与准确性。
  • 多模态框架应用

    学习多模态技术的基本原理与应用,探索如何将视觉与文本结合,创造更具吸引力的用户体验。
  • FINE-TUNING技巧

    深入理解微调技术的原理与应用,帮助学员掌握如何在实际项目中进行模型优化与调整。
  • 产品设计与交付

    学习大模型在产品设计中的应用,理解用户体验与商业逻辑结合的重要性,掌握产品交付的关键环节。
  • 成本与适用场景分析

    探讨AI大模型的成本构成与适用场景,通过案例分析帮助企业识别高效的投资方向与应用领域。
  • AI技术对工作的影响

    分析AI技术如何改变工作模式与职业技能要求,帮助学员提前适应未来职场的发展趋势。

提升企业智能化能力,掌握前沿技术

通过系统学习,学员将掌握大模型的核心概念及实操技能,提升企业在智能化转型中的竞争力。课程内容不仅涵盖理论知识,还包括大量实战练习,确保学员能够将所学应用于实际工作中。
  • 理解大模型逻辑

    学员将深入理解大模型的底层逻辑与本质,为后续的技术应用打下坚实基础,提升整体技术素养。
  • 掌握API知识

    通过学习API的应用与使用,学员能够灵活运用大模型进行业务场景的开发与优化,提高工作效率。
  • 熟练运用PROMPT

    掌握PROMPT语言的构建与应用,提升与AI模型的交互效果,增强业务场景的解决能力。
  • 应用RAG技术

    学员将学习如何运用RAG知识库,提升信息检索与处理能力,为企业带来更高效的决策支持。
  • 设计多模态产品

    通过学习多模态框架,学员能够设计出兼具视觉与文本的创新产品,提升用户体验与市场竞争力。
  • 进行微调训练

    掌握微调技术,学员能够对大模型进行调整与优化,确保其在实际应用中的有效性与稳定性。
  • 执行产品交付

    学员将学习如何进行产品设计与交付,掌握商业逻辑与用户体验的结合,推动产品的成功上市。
  • 分析成本与效益

    通过对AI大模型成本的深入分析,学员能够识别适合的应用场景,实现高效投资与回报。
  • 应对技术变革

    学员将懂得如何应对AI技术带来的工作模式变革,提升自身技能,以适应未来职场的变化与挑战。

解决企业在智能化转型中的关键问题

课程将帮助企业识别并解决在数字化转型中遇到的各种问题,通过系统性的学习与实践,提升团队的技术能力与市场应变能力,确保企业在快速变化的环境中保持竞争力。
  • 战略模糊

    通过学习大模型的应用,帮助企业明确技术转型的战略方向与目标,避免在数字化转型中迷失方向。
  • 技术能力不足

    通过系统的培训与实操,提升管理层与团队的技术能力,确保企业能够有效应用大模型技术解决实际问题。
  • 市场反应迟缓

    学习如何运用大模型快速响应市场变化,提高企业在竞争中的应对速度与灵活性,增强市场竞争力。
  • 人才短缺

    通过培养内部人才,提升团队对大模型的认知与操作能力,缓解企业在技术转型中的人才缺口问题。
  • 项目管理混乱

    通过规范化的学习与实操,帮助企业理顺项目管理流程,确保技术项目的顺利推进与交付。
  • 成本控制困难

    学习如何分析AI大模型的成本构成,优化资源配置,实现高效的成本控制与投资回报。
  • 技术应用不当

    通过案例分析与实操训练,帮助企业识别适合的技术应用场景,提升技术的使用效果与业务价值。
  • 员工技能滞后

    通过系统的技能培训,帮助员工提升对新技术的理解与应用能力,确保企业整体技能水平与时俱进。
  • 创新能力不足

    通过学习与实践,激发团队的创新思维,推动企业在产品与服务上的持续创新与优化。

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