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刘翔:AI大模型应用培训|掌握技术变革,助力汽车行业数字化转型

随着人工智能技术的迅猛发展,AI大模型在各行各业的应用正不断深化,特别是在汽车行业中,这一技术的优势显著。培训将深入探讨AI大模型的演变及其在汽车领域的实际应用,帮助企业提升工作效率和市场竞争力。通过系统分析与实战案例,学员将掌握如何利用国产AI大模型DeepSeek,打破传统工作方式,实现高效创新。适合汽车行业的从业者,助力企业在数字化转型中把握先机。

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曹大嘴老师
  • AI大模型了解AI大模型的定义、基本概念及其在人工智能领域的重要性,掌握其技术演进路径。
  • 汽车行业应用通过真实案例分析,深入探讨AI大模型在自动驾驶、智能制造及市场分析中的具体应用场景与成效。
  • DeepSeek技术学习如何有效运用DeepSeek等国产AI大模型,提升工作效率,并应对日常工作中的挑战。
  • 市场预测掌握AI在市场分析中的应用,利用数据驱动的方式提升客户服务质量与市场决策能力。
  • 办公效率提升探索AI在日常工作中的应用,如PPT制作、数据分析与文档撰写,提升整体工作效率。

构建AI驱动的未来:汽车行业的数字化转型 在AI技术快速发展的今天,汽车行业面临着前所未有的机遇与挑战。培训课程围绕AI大模型的核心概念、技术演进及其在汽车行业的应用展开,帮助学员把握市场动向,提升业务能力。通过深入学习主流AI大模型的工作原理与应用案例,学员将具备在实际工作中利用AI技术推动创新与效率提升的能力。

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九大重点,助力企业AI转型之路

在AI技术日益成熟的今天,企业如何有效利用这一技术进行转型至关重要。通过九个核心模块的系统学习,学员将掌握如何在各个业务环节中应用AI大模型,实现效率和创新的双提升。每个重点模块均围绕实战案例展开,确保学员在学习中能够获得实际可用的技能。
  • 技术概述

    深入理解AI大模型的定义和基本概念,掌握其在人工智能中的重要性和应用方向。
  • 演进路径

    学习从传统机器学习到深度学习的演进过程,掌握AI大模型的技术突破与未来发展趋势。
  • 自动驾驶应用

    通过分析百度Apollo Go的案例,理解AI如何在自动驾驶技术中发挥关键作用,实现无人驾驶的商业化应用。
  • 智能制造案例

    探讨比亚迪智能生产系统的应用,掌握AI如何优化制造流程,提升生产效率与产品质量。
  • 市场分析与客户服务

    分析蔚来用户服务平台的成功案例,学习如何利用AI提升市场预测能力与客户满意度。
  • 办公效率提升

    通过实际案例,学习如何利用AI在PPT制作、数据分析等日常工作中提升效率。
  • 提示词撰写

    掌握与DeepSeek等AI工具互动的技巧,学习如何撰写有效的提示词以获取最佳结果。
  • 互动与反馈

    通过总结与互动,回顾课程要点,分享学员反馈,促进学习效果的提升。
  • 未来发展

    探讨AI大模型在未来发展中的潜力与趋势,帮助学员为企业的数字化转型做好准备。

掌握AI技术,提升企业竞争力

通过系统学习,学员将能够充分掌握AI大模型的核心概念与应用技巧,为企业的数字化转型提供有力支持。课程将帮助学员建立全面的AI应用思维,推动个人与企业的共同成长。
  • 概念理解

    全面掌握AI大模型的定义、基本概念及技术演进背景,为后续学习打下基础。
  • 技术应用

    熟悉主流AI大模型的工作原理,能够在日常工作中有效应用AI技术提升效率。
  • 案例分析

    通过实际案例的学习,理解AI大模型在汽车行业不同场景中的具体应用效果。
  • 提示词优化

    学会撰写有效的DeepSeek提示词,提升AI工具的使用效能,助力高效工作。
  • 市场洞察

    掌握AI在市场分析中的应用能力,能够通过数据驱动的方式优化企业决策。
  • 办公智能化

    通过AI技术提升办公效率,掌握自动化办公的新技能,减少重复性工作。
  • 团队协作

    促进团队内的协作与沟通,提升整体工作效率,共同推动企业创新。
  • 战略思维

    建立AI驱动的战略思维,帮助企业在数字化转型中把握机遇,提升竞争力。
  • 持续学习

    培养持续学习的能力,关注AI技术的发展动态,保持竞争优势。

AI赋能,解决企业成长痛点

通过系统的AI大模型培训,企业能够有效识别并解决在数字化转型过程中遇到的问题。课程将帮助企业团队建立AI应用能力,推动业务创新与效率提升。
  • 效率低下

    通过AI技术提升工作效率,减少重复性任务,帮助员工集中精力在核心业务上。
  • 市场预测不准确

    利用AI进行数据分析与市场预测,提升市场洞察力,确保决策的科学性与有效性。
  • 技术应用障碍

    解决企业在AI技术应用过程中的障碍,通过培训提升员工的技术应用能力。
  • 客户服务质量不足

    通过AI优化客户服务流程,提升客户体验,增强客户满意度与忠诚度。
  • 创新能力不足

    培养团队的创新思维,通过AI技术探索新的业务模式与市场机会。
  • 数据处理困难

    借助AI技术自动化数据处理,提升数据利用效率,减少人工错误。
  • 人才培养不足

    通过系统培训,提升团队的AI应用技能,建设具备数字化转型能力的人才队伍。
  • 缺乏战略规划

    帮助企业建立AI驱动的战略思维,明确数字化转型的方向与目标。
  • 项目落地难

    通过实战案例分析,帮助企业识别落地项目中的挑战与解决方案,确保项目成功实施。

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