课程ID:35065

李勇:AI大模型培训|掌握产业变革中的关键决策与实施策略,提升企业竞争力

在AI大模型快速发展的时代背景下,企业面临数据安全、复杂业务场景等挑战。通过系统化的方法论和实战案例,帮助管理者理清模型选型、部署实施、安全保障等关键环节,建立有效的AI应用落地框架。课程适用于希望提升数字化转型能力的企业团队,助力企业在竞争中抢占先机。

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曹大嘴老师
  • 模型选型通过对比不同技术路线与开源闭源选择,帮助企业识别适合自身业务的AI模型,确保技术决策的科学性与有效性。
  • 部署方案提供云端、本地及混合部署的实战案例与设计指南,帮助企业选择最优的部署方案,实现成本与安全的最佳平衡。
  • 技术栈深入探讨国产GPU、分布式存储及安全体系的构建方法,帮助企业搭建高效、可靠的技术基础设施,支撑AI应用的落地。
  • 价值实现通过场景价值挖掘与效果评估,帮助企业识别AI应用的实际价值,持续优化业务流程,提升整体运营效率。
  • 未来趋势分析AI技术演进方向与商业创新,帮助企业制定未来发展战略,抢占市场先机,保持持续竞争优势。

突破数据安全与业务复杂性的战略解决方案 课程围绕AI大模型的应用,通过深入分析、实战案例与工具链,帮助企业建立系统化的决策框架,提升AI技术的实际应用能力。内容涵盖模型选型、部署方案、技术栈构建与价值实现,为企业提供全面的增长支持。

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九步打通AI应用落地的决策与执行链条

通过九个核心模块,系统分析企业在AI大模型应用中的痛点与机会,帮助管理者明确战略方向、制定具体目标、落实执行路径,确保企业在数字化转型中稳步前行。
  • 数据主权保障

    强调核心数据不出域的必要性,确保企业在数据安全方面的合规性与控制力,减少风险。
  • 成本效益分析

    通过案例分析,帮助企业理解初期投入与长期收益之间的关系,制定科学的投资决策。
  • 技术路线清晰

    对不同AI技术路线进行对比,帮助企业选择最适合的模型,力求在复杂环境中做出精准决策。
  • 组织保障体系

    构建支持AI应用落地的组织架构,确保各部门协同合作,形成合力推进数字化转型。
  • 未来发展预判

    通过对AI技术发展趋势的分析,帮助企业提前布局,形成长远竞争力。
  • 人才梯队建设

    培养具备AI技能的人才梯队,确保企业在技术更新与市场变化中具备足够的人才支撑。
  • 激励与文化转型

    通过激励机制与文化建设,推动企业内部对AI技术的认同与应用,形成良好的创新氛围。
  • 场景创新

    挖掘AI应用于具体场景中的价值,帮助企业实现流程重构与效率提升。
  • 评估与优化

    建立科学的效果评估体系,确保AI应用成果的可持续性与不断优化。

掌握AI大模型部署的全面能力,提升企业数字化转型效率

通过系统化的学习,企业学员能够全面掌握AI大模型的部署与应用方法,提升战略规划与执行能力,助力企业在数字化转型中实现突破。
  • 决策框架搭建

    帮助企业建立完整的AI大模型部署决策框架,提升决策的科学性与有效性。
  • 部署策略掌握

    掌握安全与成本平衡的部署策略,确保AI技术的有效落地。
  • 技术架构设计

    设计符合企业特性的AI技术架构,增强企业在数字化转型中的灵活性与适应性。
  • 组织保障能力

    构建AI应用落地的组织保障体系,确保各项工作的顺利推进。
  • 未来趋势预判

    具备预判AI部署未来发展趋势的能力,确保企业在技术演进中保持竞争优势。
  • 应用推广能力

    制定高效的AI应用推广策略,确保企业内部对新技术的快速接受与应用。
  • 人才培养体系

    建立AI训练师培养体系,确保企业具备足够的内生性人才支持。
  • 知识管理能力

    构建企业AI知识库,提升知识管理与经验沉淀的能力。
  • 变革管理能力

    设计有效的变革管理方案,推动企业文化的转型与创新。

破解企业在AI转型中面临的关键挑战

通过系统化的培训,企业可以有效解决在AI大模型应用中的各类管理与技术难题,推动企业数字化转型的顺利进行。
  • 战略模糊

    帮助企业明确AI大模型部署的战略目标,确保各项工作的方向与目标一致。
  • 执行脱节

    通过完善的组织保障体系,解决战略与执行之间的脱节问题,提升工作效率。
  • 市场判断失误

    通过科学的市场分析与评估,降低企业在AI应用中可能出现的市场判断失误风险。
  • 技术选型困难

    提供全面的模型选型指导,帮助企业在复杂技术环境中做出理性选择。
  • 数据安全隐患

    通过本地部署与安全架构设计,降低企业在数据安全方面的潜在风险。
  • 成本控制问题

    通过成本效益分析,帮助企业合理控制AI项目的投入与回报。
  • 人才短缺

    建立人才培养体系,缓解企业在AI转型过程中面临的人才短缺问题。
  • 文化抵触

    通过变革管理方案,化解企业内部对新技术的抵触情绪,推动文化转型。
  • 持续优化不足

    建立持续优化机制,确保企业在AI应用中的效果能够不断提升与迭代。

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