课程总览
一、课程简介
二、课程结构与知识点
- 1. AIGC技术基础介绍
- 案例名: 自动代码生成
- 案例实践步骤
- 总结和反思AIGC生成代码的优缺点
- 2. 算法优化与AIGC
- 案例名: AIGC在机器学习模型优化中的应用
- 总结优化过程中的经验和教训
- 3. 自动化测试与AIGC
课程简介之后继续拆到课程结构与知识点和AIGC技术基础介绍,让参训团队知道第一轮该跟进什么
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加,便于课后在同一套判断标准下继续推进
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
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。课堂从课程简介切入,再对齐课程结构与知识点与课后复用方式。
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
AI人工智能实战专家
丛兴飞,AI人工智能实战专家,18年企业实战及10年AI应用经验,兼具世界500强管理与IBM咨询背景,专注企业级AI大模型应用落地与业务效能提升,可结合企业内训场景开展课程讲授与案例讨论
查看讲师主页本课程页面围绕《AIGC在研发领域的应用实践》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 个主要模块,便于快速判断培训匹配度
适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员等需要系统提升相关能力的人群
本课程旨在通过理论讲解与实际操作,使学员掌握AIGC技术在研发领域的实际应用,提升其在算法优化、代码生成、测试自动化等方面的能力。课程将通过丰富的案例分析和实战操作,帮助学员在研发…,并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
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