课程ID:37192

李勇:大模型培训|掌握未来科技,助力企业智能化转型

随着大模型技术的兴起,企业面临着重塑运营和管理的迫切需求。通过深入理解大模型的底层逻辑与应用,帮助企业打破传统信息化的桎梏,迈向智能化新时代。课程涵盖API、RAG、多模态知识框架等关键技术,确保每位职场人都能掌握这一前沿技术,提升企业在数字化转型中的竞争力。

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曹大嘴老师
  • 大模型概念深入理解大模型的定义、发展历程及其在人工智能领域中的重要性,为企业的技术应用奠定基础。
  • API应用掌握大模型中的API使用,提升自然语言处理能力,促进人机交互的高效性与灵活性。
  • PROMPT语言学习高质量PROMPT的构建方法,优化AI模型的生成和响应能力,实现更好的输出效果。
  • RAG技术通过RAG技术,掌握从关键词搜索到向量搜索的转变,提升信息检索的准确性与效率。
  • 多模态框架了解多模态技术的应用,结合视觉与语言处理,提升产品的智能化程度与用户体验。

智能化转型的关键:全面解析大模型技术 在数字化浪潮的推动下,大模型技术已成为企业创新与发展的核心驱动力。通过系统性学习大模型的基础知识、应用工具及产品设计,帮助企业管理者与技术人员有效应对数字化转型带来的挑战与机遇,提升企业的市场竞争力。

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战略与技术结合:高效落地大模型应用

课程通过系统分析与实践,帮助企业实现战略目标与技术应用的有效结合。涵盖从理论到实战的各个环节,确保企业在智能化进程中取得可持续的竞争优势。
  • 技术架构解析

    详细讲解大模型的技术架构与核心原理,帮助企业理解其在实际应用中的优势与限制。
  • 实战工具应用

    通过实践案例,掌握各类实战工具的使用方法,提升团队的技术实施能力。
  • 产品设计思维

    探索AI产品设计的商业逻辑与用户体验,确保产品符合市场需求与用户期待。
  • 交付与优化

    学习大模型产品的交付流程与性能优化策略,提高产品的市场适应性与稳定性。
  • 挑战与机遇

    分析大模型技术应用中可能面临的挑战,帮助企业制定应对策略,抓住市场机遇。
  • 行业应用前景

    探讨大模型在各行业的应用潜力,助力企业在变革中寻找新的发展方向。
  • 技术选型策略

    指导企业如何在众多技术方案中进行有效的选型,确保投资回报最大化。
  • 团队协作机制

    建立高效的团队协作机制,确保技术与业务的紧密结合,提升整体执行力。
  • 市场反馈机制

    建立有效的市场反馈机制,及时调整产品策略,提高市场反应速度与灵活性。

掌握大模型,提升企业智能化能力

通过系统学习与实践,确保每位参与者不仅能理解大模型的理论基础,更能将其应用于实际工作中,显著提升企业的智能化运营能力与市场竞争力。
  • 理解AI逻辑

    深入掌握AI大模型的底层逻辑与核心原理,建立扎实的理论基础。
  • API运用能力

    提升对大模型中各类API的理解与应用能力,促使团队在项目实施中更加高效。
  • PROMPT设计技巧

    掌握高效的PROMPT设计技巧,优化AI模型的生成效果,实现更精准的结果输出。
  • 数据处理能力

    提升数据处理与分析能力,使用RAG技术实现更高效的信息检索与利用。
  • 多模态应用

    理解多模态技术的应用场景,提升产品的智能化与用户体验。
  • 项目管理技能

    学习大模型产品的交付与管理技能,确保项目按时高质量交付。
  • 市场洞察能力

    提高市场洞察能力,及时调整企业战略以适应快速变化的市场环境。
  • 创新思维能力

    培养创新思维,鼓励团队在技术与产品设计中不断探索与突破。
  • 团队协作精神

    增强团队协作精神,推动跨部门合作,共同实现企业目标。

解决企业数字化转型难题,助力智能化落地

通过系统学习与实践,帮助企业识别并解决在数字化转型过程中遇到的多重挑战,确保智能化战略有效落地,提升企业核心竞争力。
  • 技术应用障碍

    帮助企业克服技术应用中的障碍,提升团队对大模型技术的认知与运用能力。
  • 市场适应性差

    提升企业在市场变化中快速适应的能力,通过学习市场洞察与反馈机制,确保战略及时调整。
  • 团队执行力不足

    通过实战训练,增强团队的执行力与协作能力,确保战略落地成效。
  • 创新能力不足

    培养团队的创新思维与能力,鼓励在大模型应用中不断探索新的解决方案。
  • 资源配置不合理

    通过学习资源优化与管理知识,提升企业在资源配置上的效率与合理性。
  • 技术选型不当

    指导企业制定合理的技术选型策略,确保技术投资的有效性与回报。
  • 项目管理失控

    提升项目管理能力,确保大模型产品的顺利交付与运营。
  • 用户体验欠佳

    通过学习用户体验设计,提高产品的市场竞争力与用户满意度。
  • 数据处理效率低

    利用RAG技术提高数据处理与分析效率,确保信息的及时利用。

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