课程ID:35056

李勇:大语言模型应用|助力建筑行业智能化转型,提升企业竞争力

在AI技术快速发展的背景下,深度理解DeepSeek等大语言模型的原理与应用,助力建筑行业实现智能化转型,提升工作效率与市场竞争力。通过理论与实例结合,帮助企业管理者掌握AI技术在建筑行业中的实际应用场景与潜在价值。适合建筑设计、工程管理及客服等相关领域的专业人士,助力企业在数字化时代把握机遇,提升市场响应能力。

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曹大嘴老师
  • AI大语言模型了解AI大语言模型的基础知识、发展历程及其在建筑行业的应用潜力,助力企业在智能化转型中把握先机。
  • DeepSeek推理模型探索DeepSeek作为推理模型的优势与应用,掌握其在建筑设计与工程管理中的实际案例与应用价值。
  • 智能化转型引导企业理解智能化转型的必要性,帮助管理者构建应对市场变化的能力,提升竞争优势。
  • 工程管理升级掌握DeepSeek在工程进度监控与质量风险评估中的应用,推动工程管理的精细化与高效化。
  • 职业技能转型探讨AI技术对建筑行业职业技能的影响,帮助员工适应新技术带来的职业挑战与机遇。

智慧建筑,AI驱动:深度解析大语言模型的应用 通过学习大语言模型的核心原理与技术特点,结合建筑行业的实际案例,帮助企业深入理解AI技术对建筑行业的影响与应用前景。探索DeepSeek及其推理模型的优势,掌握未来智能能力的演变与应用价值,为建筑行业的智能化升级奠定基础。

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全面洞察与深度应用:企业智能化转型的必经之路

通过九个重点模块,帮助企业系统性理解AI大语言模型及其在建筑行业的应用,打造高效的智能化运作体系。每个模块均结合实际案例,确保学员能够将所学知识有效应用于工作中。
  • AI大语言模型技术概览

    深入理解AI大语言模型的定义、特点及其在建筑行业的应用潜力,打下坚实的理论基础。
  • DeepSeek的深入解析

    剖析DeepSeek推理模型的核心逻辑与应用案例,帮助学员掌握其在特定任务中的优势。
  • 推理模型的发展趋势

    探讨推理模型的未来发展趋势,帮助企业把握技术变革中的机遇与挑战。
  • 建筑设计中的智能应用

    学习DeepSeek在建筑设计流程中的应用,提升设计效率与品质。
  • 工程管理中的智能化

    掌握DeepSeek在工程管理中的应用,提升项目监控与风险管理能力。
  • 客户服务中的智能创新

    了解DeepSeek在客户服务中的应用实例,提升客户体验与服务效率。
  • 应对AI变革的职业技能

    分析AI技术对建筑行业职业技能的影响,帮助员工适应新的工作要求与技能转型。
  • AI技术的机遇与风险

    探讨AI技术带来的新机遇与潜在风险,帮助企业制定应对策略。
  • 实践案例分析

    通过实际案例分析,提升学员解决建筑行业实际问题的能力,确保所学知识落地。

掌握AI技术,提升企业竞争力

通过深入学习大语言模型的应用,学员将获得提升工作效率和市场响应能力的实战知识,帮助企业在智能化时代保持竞争优势。
  • 理解大语言模型

    全面理解DeepSeek等大语言模型的基本原理与技术特点,为进一步应用打下基础。
  • 掌握技术差异

    清晰掌握指令模型与推理模型的区别,了解DeepSeek的独特优势。
  • 分析发展现状

    评估国内外大语言模型的发展现状,比较DeepSeek与其他模型的特点。
  • 预测智能趋势

    探讨推理模型未来的发展趋势,预测其在建筑行业的应用潜力。
  • 实际应用场景

    学习DeepSeek在建筑行业的实际应用场景,评估其潜在价值与影响。
  • 提升解决能力

    通过实例分析,提升学员运用AI技术解决建筑行业实际问题的能力。
  • 理解职业技能影响

    评估DeepSeek对建筑行业工作模式和职业技能的影响,帮助员工适应新环境。
  • 案例分析能力

    通过案例分析,提升学员的思维能力与实践能力,确保所学知识能够落地。
  • 应对市场变化

    帮助企业团队应对市场变化,制定相应的战略与执行方案。

解决建筑行业智能化转型的核心问题

通过系统性学习与实践,帮助企业识别并解决在智能化转型过程中面临的核心问题,提升整体运营效率。
  • 技术认知不足

    解决学员对DeepSeek等大语言模型在建筑行业应用认知不足的问题,提升整体技术水平。
  • 缺乏应用场景

    帮助学员了解AI技术在建筑行业的实际应用场景,提升其技术落地能力。
  • 职业技能转型

    应对AI技术对建筑行业职业技能的影响,帮助员工掌握新技能以适应市场需求。
  • 行业智能化挑战

    探讨建筑行业在智能化转型中面临的挑战,帮助企业制定相应的解决方案。
  • 市场适应能力

    提升企业在市场环境变化下的适应能力,确保其在竞争中保持优势。
  • 风险管理

    帮助企业识别AI技术带来的风险,并制定相应的应对策略。
  • 资源配置不当

    解决企业在资源配置上的问题,确保AI技术应用的有效性与效率。
  • 缺乏战略规划

    帮助企业建立系统的战略规划,确保智能化转型的顺利实施。
  • 执行力不足

    提升团队的执行力,确保战略规划能够落地并产生实际效果。

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