课程ID:37904

李勇:人工智能课程|解锁AI时代商业潜力,助力企业高效转型

在快速变化的AI技术浪潮中,企业如何把握机遇、提升竞争力?通过深入解析AI工具及大模型的底层逻辑,结合具体商业场景,学员将掌握AI技术在工业和教育领域的应用,为企业带来创新思维和战略指导。适合各类管理人员,帮助企业在数字化转型中实现高效决策与投资布局。

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曹大嘴老师
  • AI技术演变深入了解AI从逻辑程序到深度学习的发展历程,掌握AI技术的基本原理及其在现代商业中的应用潜力。
  • 底层逻辑解析当前AI大模型的运行机制,了解Transformer框架及其在AI应用中的核心作用,帮助企业把握技术脉络。
  • 商业机会探索AI技术在各行业中的投资机会,分析市场趋势与未来发展方向,为企业提供战略投资指导。
  • 应用场景结合具体行业案例,研究AI在工业和教育等领域的实际应用,帮助企业找到适合自身业务的AI解决方案。
  • 风险管理讨论AI企业在投资和技术应用中的风险评估与管理策略,提升企业在快速变化市场中的应对能力。

AI商业化路径探索:从基础到应用的全面解析 通过系统学习AI的历史、底层逻辑及商业应用,帮助企业管理者了解AI技术如何驱动行业变革与投资机会。课程内容覆盖从AI模型的工作机制到具体的商业案例分析,旨在构建全面的AI应用框架,助力企业在新技术浪潮中保持竞争力。

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全面掌握AI商业化知识,构建企业竞争优势

通过九大核心模块的深入探讨,帮助学员全面理解AI技术的商业价值与应用场景,提升企业在数字经济中的竞争能力。课程内容从AI的基础知识到具体的市场应用,确保学员可以系统性地掌握AI技术的精髓。
  • AI发展历程

    通过详尽的历史回顾,帮助学员认识AI技术的演变过程,理解其在现代商业中的重要性。
  • LLM模型解析

    深入剖析今天的LLM模型,探讨其背后的运作机制及在实际应用中的优势与劣势。
  • 知识点逻辑

    解析AI中的关键知识点,帮助学员建立系统的AI应用思维,推动商业模式创新。
  • 商业理解

    明确AI与商业的关系,探讨如何将AI技术有效应用于实际商业场景中。
  • 市场机会分析

    评估AI技术的未来发展与投资机会,帮助企业把握行业动态,优化资源配置。
  • 行业解析

    研究AI在各行业的应用案例,帮助学员识别行业内的机会与挑战,制定有效的市场策略。
  • 工具应用

    探讨AI工具在日常业务中的应用场景,提高企业的工作效率与决策能力。
  • 行业洞察

    提供对工业和教育行业的深入分析,帮助学员把握行业发展脉络,形成市场竞争力。
  • 案例讨论

    通过成功与失败的案例分析,帮助学员总结经验,提高企业在技术应用中的成功率。

提升AI应用能力,打造企业竞争新优势

通过课程学习,学员将获得关于AI技术的全面理解与实际应用能力,能够在企业中有效推动AI技术的落地与创新。无论是战略思维还是操作实务,学员都将提升在数字化转型过程中的决策与执行能力。
  • 理解AI工具

    掌握AI工具及大模型的基础知识,能够识别其在不同场景中的应用潜力。
  • 应用场景开发

    了解工业和教育等领域的典型应用案例,具备开发相应解决方案的能力。
  • 投资机会识别

    通过市场分析,能够识别AI技术带来的商业投资机会,为企业发展提供决策支持。
  • 风险评估能力

    培养对AI企业投资的风险评估能力,能够为企业的技术投资提供有效的管理策略。
  • 行业洞察

    通过深入的行业分析,提升对市场变化的敏感度,帮助企业及时调整战略。
  • 技术应用能力

    增强AI技术在日常运营中的应用能力,推动企业效率提升与成本控制。
  • 案例分析能力

    通过案例讨论,提升对成功与失败因素的识别能力,优化企业决策过程。
  • 战略思维

    锻炼战略思维能力,能够将AI技术与企业发展战略有效结合,推动创新。
  • 团队协作

    提升团队协作能力,能够在多方协同中推动AI项目的顺利实施与落地。

针对企业痛点,构建切实可行的解决方案

通过系统学习和实践,帮助企业管理者识别并解决在AI应用过程中面临的主要问题,提升组织的整体运营效率与市场应变能力。课程内容将聚焦于企业在数字转型中遇到的具体挑战,提供可操作的解决方案。
  • 技术应用障碍

    帮助企业识别在AI技术应用中的障碍,制定切实可行的解决策略,推动技术落地。
  • 市场机会缺失

    通过行业分析,帮助企业把握AI带来的市场机会,避免因信息不足而错失良机。
  • 投资风险高

    提供全面的风险评估框架,助力企业在AI投资中降低风险,优化资源配置效率。
  • 战略执行力弱

    提升企业在AI应用中的战略执行力,确保技术与业务目标的有效对接。
  • 行业知识缺乏

    通过案例研究,增强企业对AI行业动态的洞察力,提升市场竞争能力。
  • 人力资源挑战

    帮助企业解决在AI项目中遇到的人力资源配置问题,优化团队的协作与执行力。
  • 客户需求不清晰

    通过市场调研与分析,帮助企业明确客户需求,提升产品与服务的市场适应性。
  • 内外部沟通障碍

    改善企业内部及与外部客户的沟通机制,提高信息流通效率,促进合作。
  • 缺乏持续创新

    通过知识分享与案例讨论,鼓励企业在AI领域持续进行技术创新,提升竞争优势。

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