课程ID:36345

尹航:人工智能入门|跨越技术鸿沟,助力企业数字化转型与智能升级

通过深入浅出的讲解与实战演练,帮助企业员工快速掌握ChatGPT的基本原理及应用,提升团队的智能化能力,推动企业在数字经济时代的快速发展。无论是行政人员还是技术团队,都能在这门课中找到适合自己的学习路径,助力企业实现智能化转型。

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曹大嘴老师
  • 人工智能基础深入了解人工智能的基本概念和应用场景,打下坚实的理论基础,助力后续学习和应用。
  • ChatGPT模型学习ChatGPT的结构和训练方法,掌握如何构建和训练自己的语言模型,提升实际操作能力。
  • 应用实践通过实际案例演练,掌握如何在不同业务场景中运用ChatGPT,提升工作效率和决策能力。
  • 技术伦理认识人工智能应用中的伦理和隐私问题,确保在实际操作中遵循相关法律法规,保障数据安全。
  • 未来展望探讨人工智能的发展趋势及其对未来工作的影响,帮助企业提前布局,适应数字化浪潮。

全面掌握ChatGPT:构建企业智能化基础 本课程涵盖人工智能与ChatGPT的基础知识,通过理论与实践相结合的方式,让学员深入理解ChatGPT的原理、应用及模型训练方法。适合希望在数字化转型中提升竞争力的企业团队。

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全面解析ChatGPT,助力企业智能化转型

课程内容涵盖了从基础理论到实践应用的各个方面,帮助企业员工全面掌握ChatGPT的使用技巧与应用场景,确保在数字化转型中占据先机。
  • 图灵测试

    了解图灵测试的概念,认识人工智能的基本能力和局限,从而更好地理解ChatGPT的应用场景。
  • 提示工程

    学习如何通过有效的提示工程来优化ChatGPT的响应,提高模型的实用性和准确性。
  • 插件应用

    掌握如何使用新必应和谷歌ChatGPT插件,提升信息获取与处理的效率,拓宽业务应用可能性。
  • 案例分析

    通过实际案例分析,帮助学员理解ChatGPT在公文写作、PPT制作等方面的应用,提升工作效率。
  • 未来职业

    探讨人工智能对未来职业市场的影响,帮助学员在职业规划中更好地应对变化。
  • AI工具整合

    学习如何整合多种AI工具,提升工作流程的智能化水平,增强企业核心竞争力。
  • 技术实践

    动手实践,构建和训练自己的ChatGPT模型,增强学员的技术实操能力。
  • 数据导出

    掌握如何导出ChatGPT生成的数据,提升信息处理能力,便于后续的分析与应用。
  • 智能助手

    了解如何将ChatGPT作为智能助手,提升工作效率,助力团队协作。

掌握ChatGPT技能,提升企业智能化水平

通过系统的学习与实践,学员将具备应用ChatGPT解决实际问题的能力,为企业的数字化转型提供有力支持。
  • 模型构建

    学会构建和训练自己的ChatGPT模型,提升自主开发能力,推动企业智能化发展。
  • 应用开发

    掌握如何在不同领域应用ChatGPT,解决实际问题,提高工作效率。
  • 数据分析

    学会评估和优化ChatGPT模型的性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。
  • 团队协作

    提升团队在使用ChatGPT时的协作能力,促进信息共享与知识积累。
  • 市场洞察

    通过ChatGPT获取行业动态,增强市场敏感度,为企业决策提供数据支持。
  • 创新思维

    激发创新思维,探索ChatGPT在新业务模式中的应用潜力,推动企业创新发展。
  • 技术适应

    增强对新技术的适应能力,帮助企业快速响应市场变化,保持竞争优势。
  • 伦理意识

    培养对人工智能伦理和隐私问题的敏感性,确保在应用中遵循相关法律法规。
  • 职业规划

    帮助学员在职业发展中明确方向,适应人工智能带来的市场变化与挑战。

全面提升企业智能化水平,解决实际问题

通过系统的学习与实践,帮助企业解决在数字化转型中遇到的各种问题,为未来的发展奠定基础。
  • 技术壁垒

    打破技术壁垒,帮助员工掌握前沿的人工智能技术,提升整体技术水平。
  • 效率低下

    通过应用ChatGPT,提升工作效率,减少重复劳动,使员工能够专注于更具创造性的任务。
  • 决策支持

    利用ChatGPT进行数据分析与市场洞察,提升决策的科学性和准确性。
  • 人才短缺

    培养内部人才,缓解企业在数字化转型过程中面临的人才短缺问题。
  • 创新不足

    激发团队创新思维,推动新业务模式的探索与实践,增强企业竞争力。
  • 沟通障碍

    通过智能助手提高团队沟通效率,促进信息共享,减少沟通成本。
  • 适应性差

    提升员工对新技术的适应能力,帮助企业快速响应市场变化。
  • 数据处理

    增强数据处理能力,帮助企业更好地利用数据驱动决策与创新。
  • 合规风险

    培养对人工智能应用合规性的认识,降低企业在技术应用中面临的法律风险。

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