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李勇:AI技术培训|掌握大模型驱动的未来竞争力,提升企业创新能力

随着大模型技术的迅猛发展,企业面临着前所未有的机遇与挑战。通过系统性学习大模型的底层逻辑、API知识、RAG技术及工具栈,帮助企业管理者与技术团队掌握前沿科技,提升创新能力与市场竞争力。适合各类管理与运营人员,助力企业在数字化转型中把握主动权。

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曹大嘴老师
  • 大模型定义从理论出发,全面理解大模型的定义、特点及其与传统AI技术的区别,识别其在数据处理与学习能力上的优势。
  • PROMPT语言掌握高质量PROMPT的生成原理与实用工具,学习如何有效与AI模型进行交互,提升生成内容的准确性与相关性。
  • API运用深入了解生成式API与对话式API的应用,掌握如何通过微调提升PROMPT的稳定性,增强自然语言处理能力。
  • RAG技术学习向量搜索与关键词搜索的转变,掌握Embeddings的原理与实用工具,提升信息检索的准确性与效率。
  • 产品设计探索大模型产品设计的核心要素,结合商业逻辑与用户体验,学习如何有效进行需求分析与产品迭代。

大模型技术全景导览:从理论到实践的成长之路 通过深度解析大模型的核心概念与应用场景,结合实际案例,帮助企业构建完整的技术框架与操作能力。重点关注市场前景、API应用、RAG技术及多模态工具,确保学员能够在实际工作中灵活运用所学,推动企业技术革新与业务发展。

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九大核心模块,全面提升企业AI能力

通过九大模块的系统学习,帮助企业打通战略与执行的链条,提升AI技术的实战能力与应用效果。每个模块都是企业在数字化转型过程中不可或缺的一部分,确保学员能够在复杂的市场环境中灵活应对。
  • 大模型技术概览

    深入了解大模型的背景、定义与应用前景,为后续学习奠定坚实基础,确保对其潜力与挑战有清晰认识。
  • PROMPT语言学习

    掌握AI交互的核心工具,学习如何生成高质量的PROMPT,从而提升与AI模型的沟通效果。
  • API应用

    通过实际案例分析,帮助学员掌握各类API的使用方法,提升AI技术的应用能力与灵活性。
  • RAG技术

    学习向量搜索的最新发展,掌握如何利用RAG技术提升信息检索的效率与精准度。
  • 工具栈搭建

    了解多种工具与框架的选型策略,学习如何组合使用以实现更高效的开发与应用。
  • FINE-TUNING

    掌握微调技术的实战应用,识别并解决模型在训练过程中的挑战,提升模型的泛化能力。
  • 多模态技术

    探索多模态技术的最新进展,掌握如何结合视觉与语言模型,为企业提供更全面的解决方案。
  • 产品设计

    学习大模型产品设计原则,结合用户体验与商业逻辑,确保产品能够满足市场需求。
  • 产品交付

    掌握产品交付过程中的关键技术与架构设计,确保产品能够高效、安全地推向市场。

构建企业AI创新力,提升市场竞争优势

通过系统学习,企业学员将掌握大模型的核心知识与实战技能,能够在实际工作中灵活运用和解决问题,推动企业的数字化转型与创新进程。
  • 理解大模型

    深入掌握大模型的底层逻辑与技术架构,为后续的学习与应用打下坚实基础。
  • 掌握API应用

    熟悉各类API的使用方法,能够在实际项目中灵活运用,提升工作效率。
  • 精通PROMPT语言

    掌握高质量PROMPT的生成技巧,提升与AI模型的交互效果,增强生成内容的相关性。
  • 掌握RAG技术

    学习向量搜索的原理与应用,提升信息检索的效率与准确性,助力数据驱动决策。
  • 产品设计能力

    理解大模型产品设计的核心要素,能够根据市场需求进行有效的需求分析与产品迭代。
  • 多模态能力

    掌握多模态技术的应用,能够为企业提供更全面的解决方案,提升市场竞争力。
  • 微调技术

    熟悉微调的关键技术,能够有效解决模型训练中的问题,提升模型性能。
  • 工具栈搭建

    学习如何选择与组合多种工具,以实现更高效的开发与应用,提升技术创新能力。
  • 产品交付能力

    掌握产品交付过程中的关键技术与架构设计,确保产品安全、高效地推向市场。

解决企业在数字化转型中的关键难题

通过系统培训,帮助企业识别并解决在应用大模型技术过程中遇到的各类难题,提升企业的整体运营效率与市场竞争力。
  • 技术理解不足

    解决企业对大模型技术认知不足的问题,帮助管理层与技术团队树立正确的技术观念与应用意识。
  • 应用场景不明

    明确大模型在各行业的应用场景,帮助企业识别潜在的业务机会与技术应用方向。
  • API使用困难

    帮助企业提升API的应用技能,解决实际操作中的使用难题,确保技术顺利落地。
  • 产品设计挑战

    解决在大模型产品设计过程中遇到的挑战,确保产品符合市场需求与用户体验。
  • 执行力不足

    通过培训提升团队的执行能力,确保企业在数字化转型中的各项策略能够有效落实。
  • 数据处理瓶颈

    解决企业在数据处理与分析中的瓶颈问题,提升数据驱动决策的效率与准确性。
  • 技术落地难

    帮助企业建立技术落地的框架与机制,确保大模型技术能够有效应用于实际业务中。
  • 团队协作障碍

    通过体系化培训提升团队的协作能力,确保各部门能够高效配合,共同推动企业的数字化转型。
  • 创新能力不足

    通过掌握最新的AI技术与工具,帮助企业提升创新能力,开辟新的业务增长点。

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