AI 大模型结构性认知——总体框架
内容重点
- 1. 模型基本结构图
- 2. 三层联动体制
人工智能化：AI大模型企业级应用
AI 大模型结构性认知——总体框架：提炼可落地…之后继续拆到AI大模型底层运作核心——神经元和神经网络：提…和AI大模型机器学习——精度越高应用价值越大：提…，让参训团队知道第一轮该跟进什么
授课讲师：
沈怀金 · 生产制造管理与精益效能提升专家
课程大纲
AI大模型底层运作核心——神经元和神经网络
内容重点
- 1. 神经元和其作用
- 2. 神经元的运作之一——信息规范收集、信息的规格处理
- 3. 神经元的运作之二——激活函数&偏执
- 4. 神经网络——诸多神经元连接构成的一种结构
- 5. 神经元和神经网络的【现场模拟案例】
AI大模型机器学习——精度越高应用价值越大
内容重点
- 1. 机器学习的重要性和目的——输出结果与精度测试
- 2. 机器学习的修正与调整
- 3. 机器学习的成本代价
- 4. DeepSeek深度求索企业级应用解析
AI大模型企业级应用建设体系——规则标准化与信息数据化建设
内容重点
- 1. 沈怀金中国制造的四化变革路径之体系构思
- 2. 成就AI大模型企业级应用之一——规则标准化精要
- 3. 成就AI大模型企业级应用之二——动作信息化精要
- 4. 成就AI大模型企业级应用之三——动作数据化精要
- 5. 成就AI大模型企业级应用之四——决策行动智能化精要
适合对象
企业领导、PMC\生管物控\资材、生产制造系统、设备部\动力部、工程及技术研发（PE、ME）部、信息技术部、品质管理部、财务管理、供应链系统、人力资源系统其他部门主管级以上管理人员
课程定位与主要问题
任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法
核心收益
- 场景边界更清楚：AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界
- 提示与校验更稳定：AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
- 流程复用更容易：任务演练把AI能力嵌入真实工作流程，减少试错成本
- 人工复核有抓手：团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点
课程背景与交付信息
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从AI 大模型结构性认知——总体框架：提炼可落地…切入，再对齐AI大模型底层运作核心——神经元和神经网络：提…与课后复用方式。
课程时间
2天
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01AI 大模型结构性认知——总体框架：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
02AI大模型底层运作核心——神经元和神经网络：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
03AI大模型机器学习——精度越高应用价值越大：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
04AI大模型企业级应用建设体系——规则标准化与信息数据化建设：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
讲师介绍
沈怀金
生产制造管理与精益效能提升专家
沈怀金，生产制造管理与精益训战专家。20年大型制造业实战积淀，曾任世界500强主管。累计服务超1000家工厂，专注精益生产、基层管理及数字化赋能，助力企业实现效能跃升
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本课程页面围绕《人工智能化：AI大模型企业级应用》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
学习这门课可以获得什么收益？
识别AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界；掌握AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按2天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
