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李勇:技术架构设计|从战略部署到价值转化,助力企业AI转型落地

在AI大模型飞速发展的当下,企业亟需建立安全、合规且高效的技术架构,以推动数据驱动的决策与业务创新。通过这一系列的课程,学员将获得深厚的理论基础与实战经验,帮助他们准确把握AI大模型的部署与应用,从而在瞬息万变的市场环境中立于不败之地。

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曹大嘴老师
  • 决策框架建立AI大模型部署决策框架,确保企业在复杂环境中做出科学合理的选择,降低决策风险。
  • 安全保障针对国央企数据安全要求,制定符合合规标准的安全保障措施,确保核心数据不外泄。
  • 技术选型通过对比分析技术路线,帮助企业选择最适合自身业务需求的AI大模型,提升选型效率。
  • 组织保障构建完善的组织保障体系,确保AI应用落地过程中的资源协调与团队协作,提升执行力。
  • 价值实现设计有效的价值实现路径,帮助企业通过AI技术提升业务绩效,优化决策流程。

技术架构设计全景解析:实现AI大模型的高效落地 通过系统化的内容,将AI大模型的部署和应用过程中的关键要素进行全面梳理,包括安全性、成本控制、技术选型等,帮助企业在复杂环境中找到最佳解决方案。课程内容涵盖了从决策框架到组织保障的完整链条,确保企业在实施AI转型时做到有的放矢。

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全面解析AI大模型部署的关键要素

从决策框架到技术架构的搭建,涵盖AI大模型部署的核心要素,帮助企业全面理解和掌握AI转型的各个环节,为后续的战略实施奠定坚实基础。
  • 战略价值分析

    分析AI大模型本地部署的战略价值,确保企业在技术投资上获得最佳回报,实现数据主权与响应效能的双重保障。
  • 技术路线对比

    对比不同技术路线的优劣,帮助企业根据自身需求选择合适的AI模型,实现快速落地与应用。
  • 部署方案设计

    实战演练不同的部署方案,确保企业能够灵活应对多变的业务场景,设计出最优的技术架构。
  • 技术栈构建

    深入探讨技术栈构建方法论,为企业提供强大的基础设施与平台支持,提升整体技术能力。
  • 价值实现路径

    通过实际案例分析,帮助企业挖掘AI技术在业务中的应用价值,确保每个环节都能有效落地。
  • 内部应用推广

    制定有效的推广策略,确保AI技术在企业内部得到广泛应用,提升员工的技术认知与操作能力。
  • 未来趋势规划

    预判AI技术的发展趋势,帮助企业在未来的竞争中把握先机,制定合理的战略规划。
  • 案例分析

    通过行业内成功案例的分析,帮助学员理解理论知识在实际应用中的重要性与有效性。
  • 讨论与反馈

    通过小组讨论与实时反馈,促进学员之间的交流与思维碰撞,推动共同成长与进步。

掌握AI大模型部署的全流程技能

通过系统学习与实战演练,学员将掌握AI大模型部署的完整流程,从决策框架到技术架构设计,确保在实际操作中游刃有余,提升企业的竞争力。
  • 决策能力

    提升在AI大模型部署中的决策能力,确保企业在复杂环境中做出科学合理的选择。
  • 安全意识

    增强对数据安全的敏感性,确保在AI技术应用中符合各项合规要求,降低数据风险。
  • 技术评估

    掌握技术选型与评估的技巧,帮助企业在多种技术方案中快速找到最佳选择。
  • 组织管理

    提升组织管理能力,确保AI项目从立项到实施都能高效推进,协调各方资源。
  • 价值创造

    学会通过AI技术实现业务流程的重构与优化,创造可量化的商业价值。
  • 创新思维

    培养创新思维,推动企业在AI技术应用上的探索与实践,发现新机会。
  • 技能提升

    通过实战演练提升技术与管理双重能力,帮助企业在竞争中脱颖而出。
  • 团队协作

    增强团队协作意识,推动各部门之间的有效沟通与协作,提升工作效率。
  • 行业洞察

    通过案例分析与讨论,增强对行业动态的洞察力,确保企业能够把握市场变化。

解决企业AI转型中的关键问题

通过全面的课程内容,帮助企业识别并解决在AI技术部署与应用过程中可能遇到的各类问题,确保转型过程高效顺畅。
  • 决策模糊

    帮助企业建立明确的决策框架,确保在AI大模型选型与部署中不再盲目。
  • 安全隐患

    针对数据安全问题,提供合规与安全保障的解决方案,降低潜在风险。
  • 技术落地难

    提供系统的技术架构设计与实施方案,确保AI技术能够顺利落地。
  • 价值实现困难

    通过案例分析与实践指导,帮助企业找到AI技术的价值实现路径,提升投资回报。
  • 组织协同不足

    建立有效的组织保障体系,确保各部门之间的协同与配合,提升执行力。
  • 人才短缺

    针对企业人才缺乏的问题,提供人才培养与梯队建设的解决方案,提升团队能力。
  • 变革抗拒

    帮助企业设计变革管理方案,提升员工对AI转型的接受度与支持度。
  • 市场适应性差

    通过对行业发展趋势的分析,帮助企业提升市场适应性,确保在变化中保持竞争力。
  • 资源配置不当

    提供资源配置的优化建议,确保AI项目在实施过程中资源利用率最大化。

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