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余星冰:企业内训|掌握生成式AI技术,抢占未来科技竞争制高点

在快速发展的科技时代,如何利用生成式AI技术提升企业竞争力?通过深入的技术解析与应用实例,帮助企业把握GPT-Sora的机遇与挑战,构建数字化转型的核心能力,助力未来成长与发展。

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曹大嘴老师
  • 生成式AI深入理解生成式AI的定义与特征,掌握其与判别式AI的区别,明晰其在各行业中的应用潜力,以及未来的发展趋势。
  • GPT-Sora技术系统探讨GPT-Sora的技术细节,包括超长视频生成能力、真实世界模拟能力等,帮助企业掌握这一前沿技术的实际应用。
  • 行业应用分析生成式AI在媒体、教育、娱乐、营销等领域的实际应用案例,展示技术如何提升创作效率与创新能力。
  • 技术挑战识别生成式AI在应用过程中的技术挑战与伦理考量,帮助企业提前布局应对策略,确保技术应用的合法合规。
  • 未来展望展望生成式AI技术的未来发展趋势,探讨其对社会、经济及就业市场的深远影响,助力企业在变革中把握机遇。

生成式AI的全景视野:从技术到应用,助力企业数字化转型 课程涵盖生成式AI的定义、发展历程、核心技术与应用案例,结合GPT-Sora的深度剖析,帮助企业理解这一新兴技术的本质及未来趋势,打破传统思维,推动数字化转型的进程。

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从技术理解到应用落地,九大重点全面解析生成式AI

通过九个重点模块,深入解析生成式AI的核心技术与应用实例,帮助企业打通从理论到实践的链条,构建可持续的数字化转型能力。
  • 生成式AI定义与分类

    明确生成式AI与判别式AI的区别,帮助企业理解各自的应用场景及技术核心。
  • 发展历程

    回顾生成式AI的发展历程,从早期模型到当前的技术突破,帮助企业把握历史脉络与未来走势。
  • 核心特征

    分析生成式AI的创造能力、通用能力与涌现能力,让企业理解技术背后的深层逻辑。
  • 应用案例分析

    通过多个行业的成功案例,展示生成式AI在实际应用中的潜力,帮助企业寻找适合自身的应用场景。
  • 技术细节与架构

    深入探讨GPT-Sora的技术架构与工作机制,帮助企业理解其运行原理与优势。
  • 训练过程与数据集

    讲解模型训练的重要性与数据集的选择,帮助企业把握数据驱动的核心竞争力。
  • 性能评估

    解析性能评估方法,帮助企业建立科学的技术应用反馈机制,确保生成式AI项目的成功落地。
  • 挑战与伦理考量

    识别生成式AI面临的技术挑战与伦理问题,帮助企业制定合规的应用策略。
  • 未来展望与讨论

    展望生成式AI的未来发展方向,帮助企业提前布局,抓住市场机遇。

掌握生成式AI核心技能,推动企业数字化转型

通过学习,企业学员将掌握生成式AI的核心技术与应用能力,提升对未来科技的敏锐洞察力,助力数字化转型与业务创新。
  • 核心技术理解

    全面了解生成式AI及GPT-Sora的核心技术,深化技术认知,增强技术应用能力。
  • 应用能力提升

    通过分析实际案例,提升在不同业务场景中应用生成式AI的能力,推动业务创新与效率提升。
  • 市场趋势把握

    增强对生成式AI未来趋势的洞察力,帮助企业在变化的市场环境中做出快速反应。
  • 合规性认知

    识别生成式AI应用中的法律与伦理问题,确保企业在技术应用中的合规性与安全性。
  • 项目管理能力

    掌握生成式AI项目的管理与实施能力,确保项目的成功落地与价值实现。
  • 创新意识培养

    激发学员的创新思维,鼓励在工作中探索生成式AI带来的新机会与可能性。
  • 团队协作能力

    通过互动研讨,培养团队合作能力,促进跨部门的协作与信息共享。
  • 技术应用反馈

    建立技术应用的反馈机制,确保企业在生成式AI的应用中不断优化与调整。
  • 终身学习意识

    培养学员的终身学习意识,鼓励其在快速变化的科技环境中持续学习与适应。

解决企业数字化转型的核心痛点,推动战略落地

通过本次内训,企业将有效解决数字化转型中的关键问题,推动战略的落地与实施,提升整体运营效率。
  • 技术应用难题

    解决企业在生成式AI技术应用中的困惑与难题,推动技术的有效落地。
  • 市场变化应对

    帮助企业快速适应市场变化,提升对行业趋势的敏感度,抓住机遇。
  • 跨部门协作

    打破部门壁垒,提升跨部门的协作效率,共同推动数字化转型的实施。
  • 合规性问题

    确保企业在应用生成式AI时的合规性,避免潜在的法律风险。
  • 人才短缺

    通过系统培训,提升内部员工的专业素养,缓解人才短缺问题。
  • 创新能力不足

    激发员工的创新思维,提升企业在市场中的竞争力与适应力。
  • 项目管理不善

    提升企业的项目管理能力,确保技术应用项目的有效推进与管理。
  • 资源配置不当

    通过科学的技术应用指导,优化资源配置,提高运营效率。
  • 战略落地难

    帮助企业明确战略目标,推动战略的有效落地与执行,确保预期成果。

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