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枫影(王鸿华):电力系统应用|借助AI大模型,助力电力行业实现智能转型

随着AI大模型的崛起,电力行业正在经历一场革命性的变革。通过深入了解AI的发展历程、应用场景及其对电力系统的影响,企业将能更有效地应对市场挑战,提升运营效率与决策能力。该课程适合产品经理、技术中心及数字化中心的专业人士,助力企业在数字化浪潮中快速布局、抢占先机。

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曹大嘴老师
  • AI发展史从早期的知识图谱、专家系统,到现代的分析性AI与通用AI,全面解析AI技术的演变过程。
  • 分析性AI深入讲解机器学习(监督学习、无监督学习、强化学习)和深度学习(视觉与语言处理)的基本原理及应用。
  • AI大模型介绍AI大模型的概念、特征以及在电力系统中如何发挥关键作用。
  • 电力系统应用探讨AI技术如何在电力规划、营销、运检及调度等方面实现智能化,提升行业整体效率。
  • 案例分析通过南网与华为联合开发的‘大瓦特’系统案例,展示AI在实际电力系统中的应用效果。

AI技术与电力系统的深度融合:开启智能转型新篇章 课程涵盖AI的发展史、分析性AI与大模型的应用,重点介绍AI在电力系统中的具体运用场景。通过系统的学习,参与者将能够全面掌握AI技术在电力行业中的应用价值,进而推动企业的数字化转型进程。

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聚焦AI与电力系统的结合,推动行业智能化发展

通过分析AI的各个发展阶段,结合电力行业的实际需求,帮助企业构建智能化的解决方案,实现从规划到执行的全链条提升。
  • AI的起源与发展

    探讨AI技术的起源,包括其初衷与解决的问题,以及在不同阶段的演变过程。
  • 生成式AI的崛起

    分析生成式AI(如GPT)的发展,对电力行业可能带来的影响与机遇。
  • 国内外大模型比较

    全面比较国际与国内主流AI大模型,了解其特点与应用场景,为企业选择合适的技术方案提供依据。
  • 电力AI应用场景

    重点介绍AI在电力规划、营销、运检、调度等多方面的具体应用,展示其带来的效率提升与创新机会。
  • 挑战与机遇

    分析AI及大模型在电力行业应用中所面临的挑战与机遇,帮助企业提前布局应对策略。
  • 技术与业务结合

    强调AI技术与电力业务的结合,推动企业在实际操作中的有效落地。
  • 市场趋势分析

    评估电力行业的市场趋势与变化,帮助企业制定前瞻性的战略规划。
  • 数据驱动决策

    探讨如何通过AI技术实现数据驱动的智能决策,提高电力系统的运营效率。
  • 实践案例分享

    通过实际案例分享,帮助参与者更好地理解AI技术在电力行业的应用价值与实践经验。

掌握AI技术,提升电力行业运作效率

通过系统学习AI与电力系统的结合,企业员工将掌握关键技能,提升在数字化转型中的竞争力。
  • 了解AI的演变

    深入了解AI技术的发展历程,掌握相关概念与基本原理。
  • 掌握分析性AI

    熟悉机器学习与深度学习的应用,提升在电力行业中的数据分析能力。
  • 应用AI大模型

    了解AI大模型的优势与应用场景,推动电力系统的智能化进程。
  • 构建智能电力系统

    掌握如何运用AI技术,优化电力规划与运营过程,提高决策效率。
  • 提升市场敏感度

    通过对市场趋势的分析,提高对电力市场变化的反应能力。
  • 应对行业挑战

    分析AI在电力行业的挑战与机遇,帮助企业制定应对策略。
  • 案例学习

    通过案例分析,学习成功实践经验,提升实际操作能力。
  • 推动数字化转型

    掌握在数字化转型中应用AI技术的策略,助力企业的创新与发展。
  • 增强团队协作

    通过学习,增强团队在实施AI项目中的协作与执行力。

助力企业破局,提升整体运作能力

通过系统培训,帮助企业识别并解决在AI与电力行业结合中遇到的典型问题,推动整体运作能力的提升。
  • 缺乏AI应用知识

    帮助企业员工填补AI技术应用的知识空白,提升整体技术素养。
  • 数据分析能力不足

    通过学习分析性AI与大模型的应用,提升企业在数据分析与决策中的能力。
  • 电力行业转型障碍

    识别电力行业在转型过程中遇到的障碍,提供有效的解决方案与策略。
  • 市场应变能力弱

    增强企业应对市场变化的敏感度与反应能力,确保在竞争中快速调整。
  • 技术与业务脱节

    促进AI技术与电力业务的紧密结合,提升实施效果与运营效率。
  • 缺乏成功案例

    通过案例学习,提供可借鉴的成功实践经验,推动企业的有效落地。
  • 团队协作不足

    提升团队在AI项目实施中的协作能力,确保战略目标的顺利达成。
  • 创新能力不足

    通过系统学习,提升企业在数字化转型中的创新能力,助力可持续发展。
  • 决策效率低下

    通过AI技术的应用,提升企业的决策效率,实现更科学的管理。

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