课程ID:35054

李勇:数字化培训|提升AI应用能力,打破创新瓶颈,助力企业转型升级

借助全流程服务,企业将提升AI落地能力,构建高效的核心团队,推动持续创新。通过系统的模型选型、提示工程及多模态应用等实战内容,帮助企业应对数字化转型中的挑战,实现真正的业务价值。

联系老师培训咨询

曹大嘴老师
  • 模型选型通过全面的模型能力矩阵分析,帮助企业在AI应用中选择最合适的模型,确保业务需求与技术能力的匹配。
  • 提示工程掌握结构化提示设计与高级技巧,提升AI模型的效果与准确性,实现更高效的业务场景应用。
  • 私有化部署学习轻量化模型裁剪与混合云部署策略,确保AI应用的成本控制与安全性,满足企业的合规要求。
  • 多模态应用突破多模态应用的局限,实现文档理解与视觉增强,提升企业在复杂场景下的智能化处理能力。
  • 创新场景设计通过客户旅程地图与价值流分析,识别并设计出适合企业的创新场景,推动业务增长与转型。

从模型到落地:构建企业AI应用全流程能力 本课程围绕AI应用的核心要素,从模型选型、提示工程、私有化部署,到多模态应用与创新场景设计,帮助企业提升AI应用的成熟度与落地能力。通过案例分析与实战演练,培养企业内部AI应用团队,推动业务创新与转型。

获取课程大纲内训课程定制

从战略到执行,全面提升企业AI应用能力

针对企业在AI应用中常见的挑战,课程设定了九个模块,涵盖从模型选型到创新场景设计的各个方面,确保企业在实际操作中能够快速有效地落地AI技术,通过系统化的思维与方法提升企业的市场竞争力。
  • 模型能力矩阵

    通过建立模型能力矩阵,帮助企业清晰识别各类模型的优势与适用场景,从而做出更科学的选择。
  • 结构化提示设计

    学习如何设计高效的提示语,提升AI模型的理解能力与响应效率,确保业务需求得到准确满足。
  • 成本控制策略

    掌握通过本地化部署与云服务结合的方式,降低AI应用的实施成本,同时提升数据的安全性。
  • 智能化流程重构

    识别企业内部流程的痛点,运用AI技术优化业务流程,提高工作效率及响应速度。
  • 数据安全机制

    建立完善的数据安全体系,确保在AI应用过程中,企业敏感数据得到有效保护,合规运营。
  • 创新场景挖掘

    通过创新场景设计方法,发掘新兴业务机会,推动企业在市场中保持竞争优势。
  • 解决方案设计

    学习撰写技术文档与方案摘要,提升团队在AI项目中的沟通与协调能力,确保项目顺利推进。
  • 案例全景复盘

    通过分析成功案例,提炼出可复制的经验与教训,为企业的AI应用提供切实可行的指导。
  • 实战模拟演练

    通过沙盘演练与模拟评审,帮助团队锻炼实战能力,提升AI项目的执行力与团队协作能力。

掌握AI应用的核心技能,提升企业竞争力

学员在完成培训后,将能够熟练运用AI工具与方法,设计出符合业务需求的AI解决方案,并具备独立实施与管理AI项目的能力,真正实现数字化转型的落地。
  • AI模型理解

    深入理解各类AI模型的特点与应用场景,能够根据实际需求选择合适的模型进行应用。
  • 提示工程技巧

    掌握提示设计的要领,能够有效提升AI系统的工作效率与准确率,确保业务需求得到满足。
  • 部署与优化能力

    具备AI模型私有化部署的能力,能够在确保安全的前提下,优化成本与实施效果。
  • 创新能力提升

    通过创新场景设计,提升企业在市场中的创新能力,推动业务的持续增长。
  • 团队协作能力

    培养高效的团队协作能力,能够在AI项目中进行有效的沟通与协调,确保项目顺利完成。
  • 风险管理意识

    增强对AI项目实施中可能出现的风险的识别与管理能力,确保项目的顺利进行。
  • 数据安全意识

    建立数据安全的意识与机制,确保在AI应用过程中,敏感数据的安全性与合规性。
  • 案例分析能力

    通过对成功案例的分析,提炼出适合企业自身的AI应用经验,确保项目的成功实施。
  • 演讲与表达能力

    提升在演讲与汇报中的表达能力,能够清晰传达AI项目的价值与成果,赢得团队支持。

应对企业数字化转型中的关键挑战

通过系统化的培训与实战演练,企业能够有效解决在AI应用过程中遇到的各种问题,实现从理论到实践的全面转型,推动企业持续创新与发展。
  • 技术选型失误

    通过模型能力矩阵分析,帮助企业避免因技术选型不当而导致的项目失败与资源浪费。
  • 应用落地难

    通过提示工程与实战案例的学习,提升企业AI项目的实际应用能力,确保技术落地。
  • 团队能力不足

    培养核心AI应用团队,提高团队整体素质与项目执行能力,实现自我驱动与创新。
  • 成本控制问题

    通过私有化部署与混合云策略的学习,帮助企业有效控制AI应用的实施成本,实现资源的最优配置。
  • 数据安全隐患

    建立完善的数据安全体系,确保在AI项目实施过程中,企业的敏感信息得到有效保护与合规处理。
  • 缺乏创新机制

    通过创新场景设计与价值流分析,帮助企业建立持续的创新机制,保证业务的可持续发展。
  • 项目管理混乱

    通过系统的解决方案设计与案例分析,帮助企业在AI项目管理中提升效率,确保项目顺利推进。
  • 市场适应性差

    通过多模态应用与智能化流程重构,提升企业在快速变化市场中的适应能力与竞争力。
  • 沟通协调困难

    提升团队在AI项目中的沟通与协作能力,确保各部门之间高效配合,推动项目成功实施。

相关推荐

大家在看