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枫影(王鸿华):企业内训|掌握AI大模型,重塑电力行业数字化转型

在电力行业数字化转型的浪潮中,AI大模型的应用成为了提升业务效率的关键。通过系统分析AI的发展历程与电力系统中的应用,帮助企业管理者和技术团队识别创新机会,优化资源配置,建设智能化电力系统。适用于希望提升市场竞争力与技术能力的企业。

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曹大嘴老师
  • AI发展史全面了解AI的起源与演变,包括从知识图谱到深度学习的各个阶段,帮助学员把握技术发展的脉络。
  • 分析性AI掌握机器学习与深度学习的基本原理,包括监督学习、无监督学习、强化学习以及NLP与CV的实际应用,提升技术团队的核心竞争力。
  • AI大模型深入剖析AI大模型的概念、发展历程及当前市场主流模型,理解其在电力系统中的具体应用与优势。
  • 电力系统应用探讨AI大模型在电力规划、营销、运检及调度等领域的应用,提升电力企业的智能化水平与市场反应速度。
  • 行业案例通过分析南网与华为联合开发的‘大瓦特’案例,展示AI大模型在实际操作中的应用效果与价值,提供可行的实施参考。

AI大模型驱动电力行业的未来:从理论到实践的全面解析 通过对AI演变的深入剖析,学员将掌握分析性AI与生成式AI的核心概念,理解AI大模型在电力行业中的重要性与应用场景,助力企业在数字化转型中抢占先机。

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构建电力行业的智能化未来:九大聚焦点

聚焦于AI大模型的应用与发展,课程将帮助学员从战略高度理解电力行业的技术变革,确保学员在数字化转型中把握方向与机会。
  • AI的起源与发展

    了解AI的诞生背景,掌握其在各个阶段所解决的问题与面临的挑战,为电力行业的应用打下基础。
  • 分析性AI与生成式AI

    深入学习分析性AI的不同类型及生成式AI的应用,帮助企业在技术选择上做出明智决策。
  • AI大模型的崛起

    分析预训练模型的出现及其对电力行业的影响,帮助学员理解数据与算力在AI应用中的重要性。
  • 电力行业的AI应用

    探讨AI大模型在电力规划、营销、运检等领域的具体应用案例,提升学员的实战能力。
  • 主流AI大模型对比

    对比国际与国内主流AI大模型,分析各自的特点与适用场景,帮助企业做出合理选择。
  • 电力大模型的定位

    明确电力行业大模型的功能需求与本地化知识库的建设,为模型的成功实施提供指导。
  • 跨界合作与应用

    通过案例分析,展示跨界合作在AI大模型应用中的成功实践,探索多方协同的机会。
  • 实施中的挑战

    讨论AI及大模型在电力行业实际应用中需要面临的关键挑战,帮助企业提前做好准备。
  • 未来发展趋势

    预判电力行业AI大模型的未来发展方向,帮助企业把握行业动态与技术前沿。

提升技术能力,推进电力数字化转型的实战指南

通过对AI大模型的系统学习,学员将收获实用的技术能力与应用思维,助力企业在电力行业中实现数字化转型与价值提升。
  • 掌握AI演变

    深入理解AI的历史与发展脉络,帮助学员把握技术演变的关键节点。
  • 分析性AI技术

    提升对机器学习与深度学习的理解,增强技术团队在AI应用中的实战能力。
  • 应用AI大模型

    掌握AI大模型的应用场景与实施策略,助力企业在电力行业中取得创新突破。
  • 电力系统优化

    通过AI技术优化电力规划与调度,提高电力系统的运行效率与安全性。
  • 案例分析能力

    增强案例解析能力,通过成功案例学习实际应用中的最佳实践与教训。
  • 跨界协作能力

    培养跨部门协作的思维,推动电力行业与AI技术的深度融合。
  • 应对实施挑战

    提前识别与解决AI应用中的潜在挑战,确保实施过程的顺利进行。
  • 前瞻性思维

    培养对未来技术趋势的敏感性,助力企业制定前瞻性的战略规划。
  • 数字化转型能力

    提升企业在数字化转型过程中的战略执行力与市场适应能力。

解决电力行业转型中的关键问题

通过对AI大模型的深入学习,企业将能够有效应对数字化转型过程中的多重挑战,提升整体竞争力。
  • 技术理解不足

    帮助企业技术团队克服对AI与大模型的理解障碍,提升技术应用能力。
  • 数据利用不充分

    通过AI技术更好地挖掘与利用数据,提升电力系统的决策能力与效率。
  • 转型策略不明确

    帮助企业明确AI在电力行业中的应用策略,确保转型过程的科学性与有效性。
  • 资源配置不合理

    优化资源配置,提高电力企业在AI项目实施中的资金与人力使用效率。
  • 实施过程障碍

    提前识别实施中的障碍,通过案例分析提供解决方案,确保项目顺利推进。
  • 市场适应能力弱

    提升企业在市场变化中的适应能力,快速响应市场需求与技术发展。
  • 协同合作缺失

    促进跨部门与合作伙伴之间的协同,提高电力行业与AI技术的结合度。
  • 行业竞争力不足

    增强企业在数字化时代的市场竞争力,确保在激烈竞争中立于不败之地。
  • 创新能力不足

    通过AI赋能,推动企业在电力行业中的创新与发展,开拓新的业务模式。

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