课程ID:37198

李勇:大模型培训|掌握智能化能力,助力企业数字化转型

随着大语言模型技术的崛起,企业在面对快速变化的市场环境时,必须具备创造和应用大模型的能力。通过系统学习大模型的底层逻辑、API知识、RAG技术及多模态框架,帮助管理者们打破技术壁垒,从而提升企业的智能化水平与市场竞争力。适合各类管理运营相关人士,助力企业实现从信息化到智能化的飞跃。

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曹大嘴老师
  • 大模型概览全面了解大模型的概念、发展历程及其在现代企业中的重要性,帮助学员建立起大模型的基础认知框架。
  • PROMPT语言学习高质量的PROMPT语言生成技巧,掌握如何有效与AI进行交互,提升业务场景的应用能力。
  • API知识深入探讨大模型中的API使用,掌握生成式API、对话式API等关键组件,提升技术应用的灵活性与稳定性。
  • RAG技术理解从关键词搜索转向向量搜索的原理和应用,掌握RAG技术在信息检索中的重要作用,提升数据处理能力。
  • 工具栈学习大模型的工具栈选择与使用,了解如何利用不同的技术工具组合来提升工作效率与创新能力。

智能化转型的基石:大模型全景解析 在企业数字化转型的关键阶段,深入理解大模型的构建与应用,是提升竞争力的核心要素。课程覆盖大模型的定义、技术架构、主流框架及与传统AI技术的对比,帮助管理者们建立完整的认知体系,为将来技术应用和决策提供坚实基础。

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全面提升企业智能化能力:九大核心重点

通过对大模型的深度解析与实操练习,帮助企业管理者们在技术应用与业务场景中找到最佳结合点,实现智能化赋能。
  • 大模型定义

    厘清大模型的基本概念及特点,为后续学习奠定坚实基础,确保理解方向的准确性。
  • 技术架构

    深入解析大模型的技术架构及核心原理,帮助学员掌握技术运作的关键要素。
  • 框架比较

    通过比较不同大模型框架的优势与劣势,指导企业选择适合自身业务需求的技术方案。
  • API应用

    掌握大模型中的各种API应用,提升与AI系统的交互能力,强化业务流程的智能化。
  • RAG原理

    学习RAG技术的原理与应用,帮助企业在信息检索与数据处理方面实现质的飞跃。
  • 工具栈选择

    了解大模型的工具栈及其选择原则,提高技术应用的灵活性,增强团队的创新能力。
  • 微调技巧

    掌握大模型微调的基本原理与实战技巧,提升模型的适应性与业务效果。
  • 多模态应用

    学习多模态技术的应用与实践,探索传统与新兴技术结合的可能性,增强市场竞争力。
  • 产品设计

    掌握AI产品设计的原则与方法,提升企业在智能产品开发中的综合能力与市场反应速度。

掌握大模型核心技能,提升企业智能化能力

通过系统的学习和实践,学员将掌握大模型的底层逻辑、应用工具及实操能力,为企业的数字化转型提供坚实的技能支持。
  • 底层逻辑

    深入理解大模型的底层逻辑,掌握其核心原理与应用场景,为技术决策提供依据。
  • API掌握

    全面掌握大模型中必须要了解的API知识,提升与AI系统的交互能力,优化工作流程。
  • RAG技术

    掌握大模型中的RAG技术,提升信息检索与数据分析能力,为企业决策提供可靠支持。
  • 工具栈应用

    熟练运用大模型的工具栈,提升团队的技术应用能力与创新效率。
  • 微调技巧

    掌握大模型微调的技巧,提升模型的适应性与性能,为业务提供更优的解决方案。
  • 多模态理解

    学习多模态技术的基本框架与应用,提升企业在多领域整合技术的能力。
  • 产品设计能力

    掌握AI产品设计的基本原则,提高智能产品开发的效率与市场竞争力。
  • 实操能力

    通过实操练习,提升对大模型的应用能力,增强解决实际问题的能力。
  • 市场洞察

    提高对市场动态的敏锐度,掌握如何利用大模型进行市场分析与决策。

解决企业面临的智能化转型问题

通过系统的学习与实践,帮助企业有效应对在智能化转型过程中所面临的各种挑战与问题。
  • 技术壁垒

    打破对大模型技术的认知壁垒,使管理者更容易理解与应用相关技术,提升团队整体素养。
  • 执行落地

    通过实操练习,确保学员掌握的知识能够有效落地,解决实际工作中的问题。
  • 市场适应

    帮助企业在快速变化的市场环境中,及时调整战略与技术应用,提升市场适应能力。
  • 人才短缺

    通过培训,提升企业内部员工的技术能力,缓解人才短缺带来的压力。
  • 成本控制

    通过对AI大模型的深入理解,帮助企业在研发与应用过程中实现更好的成本控制。
  • 数据处理

    提供有效的数据处理工具与技术,提升企业在信息处理与决策上的效率与准确性。
  • 创新能力

    通过学习与实践,增强企业的创新能力,提升在市场中的竞争优势。
  • 产品开发

    提升企业在AI产品开发中的能力,确保产品能够满足市场需求与用户体验。
  • 战略规划

    帮助企业建立清晰的战略规划,确保在智能化转型过程中方向明确、目标清晰。

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