课程ID:34834

黄洁:人工智能培训|掌握AI赋能,助力企业降本增效与数字化转型

在瞬息万变的数字时代,企业如何利用人工智能技术实现业务创新?通过DeepSeek的核心能力,系统化解析AI+的应用场景与实践案例。这门课程将为企业管理者和技术团队提供实用的方法论,助力他们在AI转型中抢占先机,提升市场竞争力,破解行业痛点,实现可持续发展。

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曹大嘴老师
  • 前沿趋势洞察深入了解DeepSeek在AGI、AI Agent等领域的布局,前瞻性预判未来AI演进方向,帮助企业把握技术发展的脉搏。
  • 业务融合思维建立AI技术与实际业务需求的紧密联系,通过创新思维推动企业智能化升级,实现技术与业务的无缝对接。
  • 场景化应用能力通过具体产业案例,掌握AI解决方案的设计与部署逻辑,让学员能够在实际工作中灵活运用AI技术。
  • 数据价值挖掘深刻理解人工智能与数据的关系,提升在数据驱动决策中识别和挖掘数据价值的能力,从而支持业务增长。
  • 工具实操技能熟练掌握DeepSeek及其他AI工具的使用,提升学员在数据分析和可视化方面的实操能力,快速应对市场挑战。

AI+驱动的业务转型:从理论到实践的全面解析 本课程围绕人工智能与业务的深度融合,重点讲述前沿趋势洞察、业务融合思维、场景化应用能力、数据价值挖掘和工具实操技能五大核心模块。通过DeepSeek的实战案例,帮助学员掌握AI赋能的落地方法与实现路径,提升在数字化转型中的竞争力。

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构建AI赋能体系,助力企业实现数字化转型

通过九个重点模块,系统化分析AI赋能企业的全流程,帮助学员从市场洞察到实际应用,全面提升组织的决策和执行能力。
  • 技术竞争力解析

    深入剖析DeepSeek的分布式训练框架与多模态模型优势,帮助企业理解自身在技术应用中的优势与不足。
  • 产业结构洞察

    分析人工智能的行业架构及其在数字经济中的重要作用,明确企业在市场中的定位与发展方向。
  • 零代码应用构建

    通过DeepSeek工具,学习如何在无编程基础的情况下快速构建行业应用,提升企业的技术应用能力。
  • 人机协同优化

    探讨“机器换人”与“人机耦合”的最佳实践,推动企业在AI应用中实现高效协作。
  • 数据治理框架

    建立从原始数据到资产化的闭环治理体系,确保数据在企业决策中的有效性与可靠性。
  • 技术前沿探索

    探索DeepSeek在AGI领域的布局与技术路线选择,为企业前瞻性技术应用提供指导。
  • 敏捷组织设计

    构建基于AI技术的组织架构,提升企业在快速变化环境中的应变能力与执行效率。
  • 数字化领导力培养

    培养企业数字化转型中的领导者,提升其在AI赋能过程中的决策与引领能力。
  • 成果输出与应用

    通过分组演练,制定企业级数字化AI赋能路线图,确保学员能将所学知识转化为实际应用。

掌握AI赋能策略,提升企业市场竞争力

通过一系列系统性的学习,学员将获得在数字化转型中应用AI的战略思维与实操技能,为企业创造更高的商业价值。
  • 战略思维提升

    提升学员在AI赋能中的战略思维能力,使其能够有效指导企业在快速变化的市场中做出明智决策。
  • 技术应用能力

    使学员熟练掌握DeepSeek等AI工具的使用,从而在实际工作中提高工作效率与创新能力。
  • 业务创新能力

    通过AI技术与业务的深度融合,提升学员在业务创新中的主动性与创造力,推动企业持续成长。
  • 数据驱动决策

    增强学员在数据分析与决策中的应用能力,培养数据思维,支持企业的数字化转型。
  • 团队协作能力

    促进学员在团队中的协作与沟通能力,使其能够有效推动AI项目的落地与实施。
  • 市场洞察能力

    提升学员的市场敏感度与洞察力,使其能够及时把握市场变化与趋势,指导企业战略调整。
  • 项目管理能力

    培养学员在AI项目中的管理与统筹能力,确保项目能够高效推进与落地。
  • 行业应用能力

    通过实际案例学习,增强学员在特定行业中的AI应用能力,为行业发展注入技术活力。
  • 领导力提升

    培养学员的数字化领导力,使其能够在AI赋能过程中引领团队,实现企业的战略目标。

解决企业数字化转型中的关键难题

通过系统的学习与实践,帮助企业识别并解决在数字化转型中面临的各种挑战,提升企业的适应能力与竞争力。
  • 战略模糊

    通过对市场与技术的深入分析,帮助企业理清战略方向,避免在转型过程中迷失。
  • 执行脱节

    强化战略与执行之间的连接,确保企业在数字化转型中各个环节的高效协同。
  • 技术落后

    提升企业在AI技术应用中的能力,确保企业在技术竞争中保持领先地位。
  • 数据利用不足

    通过数据治理与分析,帮助企业充分挖掘数据价值,提高决策的科学性与有效性。
  • 创新能力不足

    培养企业员工的创新思维,推动AI技术与业务的深度融合,增强企业的市场竞争力。
  • 人才短缺

    通过培训提升企业内部人才的AI应用能力,减少对外部人才的依赖,形成自主创新能力。
  • 市场适应能力差

    增强学员对市场变化的敏感度,帮助企业快速适应市场需求与竞争环境的变化。
  • 管理体系缺失

    建立完善的数字化管理体系,提升企业在转型过程中的管理效能与执行力。
  • 项目推进缓慢

    通过系统化的项目管理方法,提升企业在AI项目实施中的效率,确保项目按时交付。

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