课程ID:34384

魏凌睿:人工智能培训|用大模型助力企业智能化转型,提升竞争优势

在数字化浪潮席卷之际,企业如何有效应用人工智能技术以提高运营效率和市场竞争力?通过深入分析大模型与企业管理的结合,帮助企业识别应用场景,提供切实可行的解决方案,推动智能化转型,迎接未来挑战。适合希望在智能化转型中把握机遇的企业管理者与员工。

联系老师培训咨询

曹大嘴老师
  • AI技术全面理解人工智能的核心概念及其在各行业中的应用趋势,帮助企业抓住智能化转型的机遇。
  • 大模型应用掌握大模型在企业中的具体应用方式,尤其是DeepSeek的案例,助力企业实现实际效益。
  • 行业应用场景识别和分析各行业中AI技术的潜在应用场景,形成可落地的解决方案,以提升市场竞争力。
  • 企业转型策略学习如何构建AI Ready的企业转型策略,确保在数字化转型过程中能够高效实施AI项目。
  • 案例分析通过深入的案例分析,帮助企业理解成功应用AI技术的关键因素,避免常见误区。

企业级AI应用全解:从大模型到智能化转型的路径 课程围绕人工智能及大模型的实际应用展开,深入探讨如何通过AI技术提升企业的运营效率与决策能力。将结合前沿案例与实际操作,帮助企业快速适应智能化转型带来的机遇与挑战。

获取课程大纲内训课程定制

聚焦AI应用:从理论到实践的全方位指导

通过系统化的学习与案例分析,帮助企业在AI技术的应用中理清思路,将理论知识转化为实际操作能力,确保战略落地与执行。课程内容覆盖从AI概念到具体应用的整个过程。
  • 人工智能现状

    探索人工智能的快速发展历程及其当前应用现状,帮助企业了解未来的发展方向与可能性。
  • 大模型基础

    剖析大模型的基本要素与应用方法,为企业提供有效的应用框架与实施策略。
  • 实践案例

    通过成功案例的分享,帮助企业识别有效的AI应用场景与策略,实现理论与实践的结合。
  • AI技术融入

    讨论如何将AI技术有效融入企业的生产与管理流程,推动企业智能化升级。
  • 管理机制保障

    设计适应AI应用的组织架构与管理机制,确保AI技术在企业中的有效落地与维护。
  • 项目实施方法

    介绍大模型项目实施的五步法,帮助企业高效推动AI项目的落地与执行。
  • 高层支持

    强调高层管理者在AI转型过程中的支持与引导作用,确保企业战略与执行相一致。
  • 团队协作

    促进全员参与的AI Ready文化,提升团队在智能化转型中的协作能力与执行力。
  • 未来趋势

    分析AI技术的发展趋势与行业前景,帮助企业在变化中把握机遇,保持竞争优势。

掌握AI应用技能,提升企业竞争力

通过系统学习与实践操作,企业员工将掌握AI技术的核心应用技能, 为企业在智能化转型中提供坚实的人才保障与技术支持。
  • 理解AI技术

    深入理解人工智能的基本原理与应用场景,能够在工作中灵活运用。
  • 应用大模型

    掌握大模型的具体应用方法与案例,能够帮助企业实现智能化生产与管理。
  • 识别应用场景

    能够识别行业中适合AI应用的场景,形成可落地的解决方案,提升市场反应能力。
  • 制定转型策略

    具备制定AI Ready企业转型策略的能力,确保智能化转型的顺利实施。
  • 项目管理能力

    提升在AI项目实施中的管理能力,确保团队能高效协作,推动项目落地。
  • 案例分析能力

    通过案例分析提升对AI应用的理解,避免常见误区,确保成功实施。
  • 高层引导能力

    能够为企业的AI转型提供高层引导,确保战略与执行一致。
  • 团队协作能力

    提升团队协作能力,促进全员参与AI技术的实施与应用。
  • 前瞻性思维

    培养前瞻性思维,帮助企业及时把握AI技术的发展趋势与应用机会。

解决企业在智能化转型中的关键难题

通过系统学习与实践,帮助企业突破智能化转型过程中的常见障碍,提高执行力与市场适应性,确保AI技术的有效应用与落地。
  • 战略模糊

    帮助企业厘清在智能化转型中的战略方向,确保各项决策与目标相一致。
  • 执行脱节

    通过建立有效的执行机制,确保战略与实际操作之间的紧密结合。
  • 技术理解不足

    提升员工对AI技术的理解,确保在工作中能够灵活应用相关工具与方法。
  • 项目实施难

    提供系统的方法论,帮助企业在AI项目实施中减少阻力,提高成功率。
  • 管理机制缺失

    设计适应AI应用的组织架构与管理机制,确保技术落实到位。
  • 团队合作不足

    促进团队间的协作与沟通,确保AI项目的顺利推进与实施。
  • 市场反应迟缓

    通过AI技术提升企业的市场适应能力,提高响应速度与决策质量。
  • 应用场景不清

    帮助企业识别与分析适合的AI应用场景,形成有效的解决方案。
  • 变革抵触情绪

    通过培训与引导,降低员工对智能化转型的抵触情绪,增强参与感与积极性。

相关推荐