课程ID:37904

李勇:工业教育应用|助力企业借AI技术重塑竞争力,抓住商业机遇

在AI迅速发展的背景下,企业需要掌握AI工具和大模型的底层逻辑,以应对市场竞争和技术变革的挑战。通过精准的商业场景探索和方案设计,帮助企业在工业与教育领域实现数字化转型和业务增长。适合各类管理者与运营人员,助力他们在行业内把握未来发展方向。

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曹大嘴老师
  • AI基础了解AI工具及大模型的基本概念及其发展历程,掌握AI技术的演变与现状,为有效应用奠定理论基础。
  • 底层逻辑解析AI大模型的工作机制,深入理解Transformer框架及其在实际应用中的优劣势,帮助企业更好地选择和应用AI技术。
  • 商业机会识别AI技术带来的商业投资机会,分析B端和C端市场的潜在机会,帮助企业抓住市场机遇,进行有效的资源配置。
  • 行业应用探讨AI在工业和教育等领域的具体应用场景,通过案例分析了解行业内的成功实践与失败教训。
  • 知识管理学习如何利用AI工具提升企业的知识管理效率,优化文案生成及会议管理等日常工作,增强团队协作能力。

掌握AI技术,重塑行业竞争力 该内容涵盖AI的基础知识、底层逻辑、商业应用场景及行业探索,帮助企业从技术与市场两方面出发,全面提升在AI时代的竞争力。

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全面构建AI驱动的商业模式与市场策略

通过深入分析和探讨,帮助企业从多维度理解AI技术的商业化路径与市场策略,确保在快速变化的市场环境中始终保持竞争优势。
  • AI发展历程

    从历史的角度理解AI的演变,分析AlphaGo的影响及其对未来AI发展的启示,帮助企业把握技术趋势。
  • 技术底层逻辑

    深入探讨LLM模型的支撑技术,理解Transformer框架的运作机制,为AI技术的应用提供理论支持。
  • 知识点解析

    剖析向量数据库、图数据库等关键概念,帮助企业掌握AI应用的基础知识,促进技术应用的深入理解。
  • 商业理解

    强调AI技术与商业应用之间的关系,指导企业如何将技术应用于实际场景,实现价值创造。
  • 投资机会

    探讨AI大模型的商业机会,帮助企业制定有效的投资策略,抓住技术发展的商业潜力。
  • 细分赛道

    分析AI技术未来的发展方向,重点关注医疗、教育等行业的应用案例,为企业的市场决策提供参考。
  • 日常应用

    了解AI工具在数据分析、文案生成等日常工作中的应用,提升企业的工作效率和团队协作能力。
  • 行业洞察

    对工业和教育行业进行深入的市场分析,掌握行业动态与技术发展现状,增强企业的市场反应能力。
  • 解决方案

    分享行业解决方案与典型场景分析,指导企业从实际出发,制定切实可行的市场战略。

锻造AI驱动的市场竞争力与战略执行力

通过系统的学习与实践,提升学员在AI技术应用与商业模式创新方面的能力,确保在竞争激烈的市场中实现可持续发展。
  • 掌握AI知识

    全面了解AI及其大模型的基本概念,为企业在数字化转型中打下坚实的基础。
  • 分析市场机会

    识别并分析行业内的AI商业机会,有效制定企业的市场战略,提升市场竞争力。
  • 应用技术工具

    学会如何在日常工作中使用AI工具,提升工作效率及团队协作能力,优化企业内部管理。
  • 设计解决方案

    根据行业特点与客户需求,制定切实可行的AI应用方案,增强企业的市场适应能力。
  • 提升决策能力

    利用AI技术提升企业的决策能力,基于数据分析做出更精准的市场判断与战略规划。
  • 探索创新思维

    培养学员在AI应用上的创新思维,推动企业在技术变革中实现突破与增长。
  • 实施风险管理

    学习AI企业的风险评估与管理策略,确保在技术应用与市场拓展中的风险可控。
  • 增强团队协作

    通过AI工具赋能团队成员,提升团队的协作能力,实现高效的项目管理与执行。
  • 实践案例分析

    通过真实案例的分析,帮助学员从成功与失败中总结经验,指导未来的市场运作。

破解企业发展瓶颈,迈向AI驱动的未来

通过系统的学习与实践,帮助企业识别并解决在AI应用与市场策略中的关键问题,推动企业的持续增长与创新。
  • 技术应用障碍

    解决企业在AI技术应用中的认知与实践障碍,提升团队的技术应用能力。
  • 市场机会把握

    帮助企业识别潜在的市场机会,制定有效的市场进入策略,增强竞争优势。
  • 战略执行难题

    通过案例分析与实战演练,帮助企业打通战略与执行之间的链路,确保战略落地。
  • 团队协作不足

    通过AI工具提升团队的协作能力,优化企业内部沟通与决策流程。
  • 风险管理缺失

    教导企业如何实施有效的风险评估与管理策略,降低在AI技术应用中的潜在风险。
  • 创新能力不足

    激发团队的创新思维,推动企业在AI领域的技术创新与市场突破。
  • 知识管理混乱

    通过AI工具优化企业的知识管理,提升信息的获取与应用效率。
  • 执行力不足

    提升团队的执行力,确保企业在快速变化的市场中保持敏捷反应能力。
  • 行业洞察不足

    帮助企业深入了解行业动态与技术发展现状,增强市场应对能力。

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