课程ID:37064

李勇:AI内训|掌握AI工具与大模型,助力企业高效转型与创新

在快速发展的AI时代,企业如何有效运用AI技术与工具,实现业务的高效转型与创新?课程聚焦AI底层逻辑、应用场景与商业机会,帮助管理者理清AI在工业与教育领域的应用潜力,识别投资机会及风险,从而在激烈的市场竞争中获得优势。适合各类管理者与决策者,助力企业在AI浪潮中把握先机。

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曹大嘴老师
  • AI底层逻辑解析AI工具与大模型的运作机制,帮助学员理解其核心技术框架及应用原理。
  • 应用场景探索AI在工业、教育等行业中的典型应用,识别实际商业价值与市场机会。
  • 商业机会评估AI技术带来的投资机会,帮助企业把握市场变化与技术发展趋势。
  • 行业分析深入分析工业与教育行业的技术现状与挑战,为企业提供切实可行的解决方案。
  • 风险管理探讨AI企业面临的风险与挑战,帮助企业制定有效的风险评估与管理策略。

从底层逻辑到应用场景:全面解读AI内训的核心内容 在AI技术飞速发展的背景下,掌握AI的底层逻辑与应用场景成为企业转型的关键。课程通过深入剖析AI工具及大模型的基础知识,结合实际商业案例,帮助学员理解AI技术的实用价值与潜在机会。适用于各类管理职能,确保学员能在实际工作中灵活应用所学知识。

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全面打通AI应用链路,实现企业高效转型的关键

课程内容涵盖AI发展历程、底层逻辑、商业机会与应用场景,帮助企业管理者从多个维度理解AI技术的价值与应用。通过系统化的学习与案例分析,学员能够在实践中落地运用AI技术,提升企业的市场竞争力与创新能力。
  • AI发展历程

    回顾AI从逻辑程序到深度学习的演变,帮助学员理解技术背后的历史脉络与未来趋势。
  • LLM模型解析

    深入解析当前LLM模型的运作原理,帮助学员掌握AI技术的核心机制与应用逻辑。
  • 知识点逻辑

    系统梳理AI相关知识点,帮助学员理解向量数据库、图数据库等核心概念的实际应用。
  • 商业理解

    探讨AI与商业的结合,帮助学员识别没有实际场景的技术应用是如何影响商业价值的。
  • 技术投资机会

    分析AI技术的投资机会,帮助企业把握市场动态,制定有效的投资策略。
  • 行业动态

    关注AI技术在医疗、金融等行业的应用动态,帮助学员把握行业发展脉搏。
  • 工具应用

    探索AI工具在日常工作中的应用方法,提升工作效率与数据分析能力。
  • 行业洞察

    通过对工业与教育行业的深入研究,帮助学员掌握行业现状与未来发展方向。
  • 场景研究

    分析典型行业场景,帮助学员制定切实有效的行业解决方案,提高市场响应能力。

掌握AI核心技能,提升企业市场竞争力

通过系统学习与实战案例分析,学员将掌握AI工具及大模型的实际应用,提升自身在市场中的竞争力与决策能力。课程旨在帮助企业培养具备AI战略思维的管理者,推动企业在数字化转型中实现更高效的运营。
  • AI工具掌握

    了解AI工具的基本使用及其在企业中的应用,提升工作效率与创新能力。
  • 应用场景识别

    掌握AI在工业与教育等行业的典型应用场景,提升企业的市场洞察能力。
  • 商业投资分析

    通过对AI技术的深入理解,掌握投资机会与风险评估的关键技能。
  • 行业解决方案设计

    能够为企业制定切实可行的行业解决方案,提高市场应变能力与竞争优势。
  • 风险管理能力

    提升对AI企业风险的识别与管理能力,为企业发展保驾护航。
  • 数据分析能力

    通过AI工具赋能数据分析,帮助企业做出更精准的市场决策。
  • 团队协作能力

    培养团队在AI项目中的协作能力,提升整体执行力与创新力。
  • 市场洞察能力

    提升对市场动态的敏感度,帮助企业更好把握行业趋势。
  • 战略思维能力

    培养具备AI战略思维的管理者,推动企业在数字化转型中取得成功。

精准解决企业在AI应用中的核心问题

课程通过系统化的学习与实践,帮助企业识别并解决AI应用过程中常见的问题,确保企业在技术转型中实现高效落地。通过对行业挑战的深入分析,帮助企业制定针对性的解决方案,实现可持续发展与竞争优势。
  • 战略模糊

    帮助企业理清AI应用的战略方向,确保技术投资与商业目标相一致。
  • 执行脱节

    通过系统化的框架与工具,打通战略与执行的链路,提升项目落地能力。
  • 市场判断失误

    通过数据分析与市场洞察,帮助企业避免因市场判断失误带来的风险。
  • 技术应用空谈

    帮助企业识别实际场景与技术应用的结合点,避免技术应用的空泛。
  • 投资机会识别

    通过对AI技术的深入理解,帮助企业发现潜在的投资机会与市场趋势。
  • 风险评估缺乏

    提升企业对AI应用风险的识别与管理能力,确保投资安全。
  • 行业竞争力不足

    通过行业研究与案例分析,帮助企业提升市场竞争力与创新能力。
  • 团队协作不力

    培养团队在AI项目中的协作能力,提升整体执行力与创新力。
  • 技术更新滞后

    帮助企业在快速变化的技术环境中,及时更新技术应用,保持竞争优势。

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