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李勇:大模型技术|掌握AI核心,助力企业智能化转型

在AI大模型技术迅猛发展的今天,企业如何利用这一新兴技术实现智能化升级?通过深入解析大模型的底层逻辑与应用前景,帮助管理者和技术人员理解并掌握大模型的关键知识与工具,提升企业在数字化转型过程中的竞争优势。适用于各行业的管理与运营人员,是推动企业创新与发展的重要基石。

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曹大嘴老师
  • 大模型概述全面理解大模型的定义、特点及其技术架构,为后续深入学习奠定基础,并与传统AI技术进行比较,明确其优势与挑战。
  • PROMPT语言学习如何构建高质量的PROMPT,通过实战工具掌握生成与对话API的应用,提升与AI的有效互动能力。
  • API应用深入掌握生成式API和对话式API等关键工具,理解自然语言如何连接一切,提升技术应用的灵活性与稳定性。
  • RAG技术从关键词搜索转向向量搜索,掌握Embedding的原理与应用,提升信息检索与处理的效率。
  • 产品设计学习如何在大模型背景下进行产品设计,掌握用户体验与商业逻辑的结合,推动AI产品的成功落地与运营。

大模型技术全景解析:构建智能化企业的基石 聚焦大模型的核心概念、技术架构与应用潜力,通过系统化的学习,帮助企业识别和掌握AI技术的本质与应用,提升在市场中的竞争力与创新能力。

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构建企业智能化战略:九大核心要点

通过九个核心模块的系统学习,帮助企业管理者与技术人员掌握AI大模型的关键知识与实用技能,推动企业在智能化转型中的成功实践。
  • 大模型定义与发展

    系统学习大模型的概念与发展历程,帮助企业识别这一技术的未来趋势与应用潜力。
  • PROMPT设计能力

    掌握高质量PROMPT的设计原理与技巧,提高AI生成内容的质量与准确性,增强企业在智能化应用中的竞争力。
  • API整合

    了解不同API的功能与应用,通过整合多种API,提升企业在AI技术应用中的效率与灵活性。
  • 向量搜索

    掌握RAG技术的应用,通过向量搜索提升信息检索的精准度,优化企业数据处理能力。
  • 工具栈掌握

    全面了解大模型中各种工具的应用,提升企业在技术开发与应用中的综合能力。
  • FINE-TUNING技术

    学习微调技术的核心原理与应用,通过精细调优提升AI模型的性能与适应性。
  • 多模态应用

    掌握多模态学习的基本概念与实践,推动企业在不同场景下的智能化应用。
  • 产品交付与运营

    了解大模型产品的设计与交付流程,提升企业在产品运营中的效率与市场响应能力。
  • 向量型数据库应用

    学习向量型数据库的选型与应用,提升企业在数据存储与检索中的效率与安全性。

从理论到实践,打造企业智能化能力

通过系统学习,帮助学员掌握大模型技术的核心知识与应用技能,提升企业在智能化转型中的实践能力与市场竞争力。
  • 底层逻辑掌握

    深入理解大模型的底层逻辑与本质,为企业在技术应用中提供理论支持与决策依据。
  • API使用能力

    熟练掌握大模型中API的使用,提升企业在AI应用中的灵活性与技术水平。
  • RAG技术应用

    掌握RAG技术的核心原理与应用,提升企业在信息检索与处理中的效率。
  • 工具栈整合

    全面了解大模型中的工具栈应用,推动企业在技术开发与应用中的综合能力提升。
  • FINE-TUNING技术

    学习FINE-TUNING的核心原理,通过微调提升AI模型的性能与应用效果。
  • 多模态知识框架

    掌握多模态技术的应用,推动企业在不同场景下的智能化应用。
  • 产品设计能力

    学习AI产品设计的原则与流程,提升企业在市场中的竞争能力。
  • 交付与运营能力

    了解大模型产品的交付与运营流程,提高企业在市场响应中的效率。
  • 向量型数据库应用

    掌握向量型数据库的使用与选型,为企业的数据处理提供有效支持。

破解企业痛点:智能化转型的解决方案

通过系统学习AI大模型技术,帮助企业识别并解决在智能化转型过程中遇到的各类问题,推动企业持续增长与发展。
  • 战略模糊

    帮助企业清晰识别大模型技术的战略价值,制定明确的发展方向与目标。
  • 执行脱节

    通过系统化的工具与方法,提升战略执行的有效性与协调性,确保企业目标的达成。
  • 市场判断失误

    通过深入的市场分析与技术应用,提升企业在市场判断中的精准度与反应速度。
  • 技术应用障碍

    帮助企业掌握大模型的关键技术与应用,消除技术应用中的障碍与困惑。
  • 创新能力不足

    通过大模型的学习与实践,提升企业的创新能力,推动产品与服务的持续优化。
  • 数据处理低效

    通过RAG技术与向量搜索,提升企业在数据处理与信息检索中的效率。
  • 产品市场适应性差

    学习AI产品设计与用户体验优化,提高企业产品在市场中的适应性与竞争力。
  • 运营效率低下

    通过系统化的交付与运营策略,提升企业的市场响应速度与运营效率。
  • 技术团队能力不足

    通过系统的学习与实践,提升企业技术团队对大模型的理解与应用能力。

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