与人工智能应用相关的管理者、业务骨干和项目负责人
智能建造・效能革命:DeepSeek 赋能工程管理全流程
本课程面向与人工智能应用相关的管理者、业务骨干和项目负责人,围绕人工智能应用中的实际工作场景展开,用于判断《智能建造・效能革命:DeepSeek 赋能工程管理全流程》是否匹配当前企业内训需求
适合对象
与人工智能应用相关的管理者、业务骨干和项目负责人
课程定位与主要问题
工具会用但流程接不上、结果不好验时,训练重点应放在判断标准和后续跟进方式上
课程适配与选型边界
这部分用于判断《智能建造・效能革命:DeepSeek 赋能工程管理全流程》是否适合当前培训需求,重点看对象、场景、模块和讲师匹配度
正文与课纲结构达到标准课程页候选要求
课程内容应围绕人工智能应用相关问题识别、方法训练和案例复盘展开,实际取舍可按企业需求和课时安排确认
建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、讲师经验,以及泰丰的授课方向来判断是否匹配
本页承接单门课程的对象、讲师、大纲、收益和咨询转化;如果用户仍在比较人工智能应用主题范围,应优先查看相关主题页;如涉及工具、模板或清单,仅作为需求沟通方向,具体交付形式以确认后的课程方案为准
核心收益
- 对齐工具场景、输入要求和输出校验,先把训练目标落到真实工作场景
- 围绕不忘初心——带着高度学AI明确判断口径和处理优先级
- 用从心到脑——带着深度学AI安排练习,检查方法、工具和流程是否可用
- 带走从手到脚相关的复盘问题和跟进清单
课程背景与交付信息
2025 年是 "十四五" 智能建造与新型建筑工业化发展规划的关键年,住建部《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》明确要求建筑业数字化转型。当前全球工程领域正经历第四次工业革命,麦肯锡报告显示 AI 技术可提升项目效率 20-35%,但我国建筑企业数字化渗透率仅为 12%,远低于制造业 35% 的水平
然而,目前工程项目管理在应用 AI 技术方面仍存在一些问题
技术认知不足:许多工程项目管理人员对 AI 人工智能技术的了解有限,不清楚其在项目管理中的具体应用场景和价值,导致无法充分利用 AI 技术提升管理效能
1天,6小时
两个五位一体= 内容逻辑(图一)、 表达方式(图二)
课程内容重点
课程大纲
课程总览
- 开课小菜
不忘初心—带着高度学AI
- AI 与 AGI 概念
- (1)AI 定义及特点:DeepSeek的本性真面目
- (2)AGI 内涵与能力
- (3)两者差异与联系:谁才是趋势
- 科幻大片:人类最后的几个月
- AI 主流模型
- (1)国外知名模型介绍:DeepSeek的竞争对手
- (2)国内优秀模型分析
- (3)各模型优缺点对比:国内、国际AI赛道全视野
- AI 影响剖析
- DeepSeek与企业转型
- (1)技术革新驱动因素
- (2)市场需求变化导向
- (3)企业的借势发展:DeepSeek的顺风车
- 应对策略探讨
- (1)跨界竞争应对方法
- (2)企业转型具体措施
- (3)行业合作与创新模式
- 经营分析:从杜邦分析模型看AI与企业经营
- 重要提示:AI不仅是术,别把AI学LOW了
从心到脑—带着深度学AI
- 基本逻辑框架
- (1)启动策划阶段要点
- (2)实施控制阶段策略
- (3)收尾复盘阶段总结
- 项目实施过程
- (1)勘察设计流程与要点
- (2)招标采购管理方法
- (3)施工管控关键环节
- 项目控制目标与要素
- (1)进度质量安全目标
- 咒语逻辑基础
- (1)从 0 开始的咒语构建
- (2)咒语的核心逻辑原理
- (3)咒语在工程中的应用
- 咒语公式介绍
- (1)背景需求约束公式
- (2)身份任务要求公式
- (3)其他常用咒语公式
- 咒语应用案例
- (1)工程管理问题求解
从手到脚
- (1)本地部署的流程:转圈的困扰与屏蔽的故事
- (2)接入部署的途径:接入的路径与偷懒的大模型
- (3)免费模型使用说明
- 办公
- 工具:AI与WPS/WORD/EXCEL
- 进度分析与预测
- (1)重要性与局限性
- (2)延误原因分析方法
- (3)DeepSeek 预测模型
- 进度保障与优化
- (1)风险识别与评估
- (2)预警功能与指标设定
- (3)优化策略与方案制定
- 进度赋能案例
- (1)工程进度计划编制实例实操
- 资源管理逻辑
- (1)重要性与目标设定
- (2)价值最大化原则
- (3)资源保障与协调
- 成本管控要点
- (1)基本方法与流程
- (2)数据采集与分析
- (3)成本预测与纠偏
- DeepSeek 赋能应用
- (1)资源调配与分析
- 质量管理现状与AI应用
- (1)现状问题与发展趋势
- (2)AI 技术质量监控
- (3)质量检测与预警机制
- 安全管理难点与AI应用
- (1)重要性与面临困难
- (2)风险识别与智能分析
- (3)安全管理软件应用
- 案例:现场管理与指令单
- (1)安全隐患识别与整改
- 办公与工程 AI 项目实战模拟
- 设定模拟项目背景与目标
- 分组进行项目策划与执行模拟
- 运用所学 AI 技术完成项目任务
- 办公流程推进中的 AI 应用
- 版本处理流程的 AI 应用(word、excel、ppt)
- 会议组织与安排的 AI 辅助节点
- 工作任务分配与跟踪的 AI 关键节点
风控合规—你和AI:谁会把谁带到沟里
- 数据依赖性问题
- (1)数据偏差影响结果
- (2)数据覆盖不全风险
- (3)数据质量保障措施
- 逻辑推理局限
- (1)因果推理能力不足
- (2)复杂逻辑处理困难
- (3)物理常识理解缺陷
- 伦理与安全风险
- (1)算法偏见与歧视
- 综合性能评估
- (1)性能活跃度指标
- (2)数据质量与分析能力
- (3)工程建设适用性
- 不同版本排名
- (1)R1 版本模型对比
- (2)V3 版本模型分析
- (3)豆包模型特点评估:做错了的课件
- 排名参考意义
- (1)选择模型的依据
砥砺前行
- (1)中文理解处理能力
- (2)多模态交互功能
- (3)知识图谱增强服务
- 生成式与决策式 AI
- (1)功能与输出结果差异
- (2)应用场景对比分析
- (3)评估指标与性能表现
- DeepSeek 应用拓展
- (1)DeepSeek频频被吊打
- (2)知识库与智能体、还还还有MCP:用实例展示给你看
- (3)应用发展趋势展望:纷纷上马的央企的背后和前方到底是什么?
- 优先绞杀中层管理者
- (1)中层管理者挑战分析
- 1. 大模型避坑指南
- (1)数据安全风险
- (2)版权红线风险
- (3)认知惰性风险
- 2. 拥抱AI该有的标准姿势:DeepSeek热的冷思考
- 3. 工程人的术与道
- 4. AI的文字版科幻大片
- 结语小视频:《脚下的路》
- 课后专题作业
- 陪跑训练计划
- 企业中高层
- 企业中基层
讲师介绍
泰丰
工程管理与产业运营专家
现任陕西紫元产业控股有限公司总经理,拥有20余年工程管理与产业运营经验。擅长产业园区开发与运营、工程项目全流程管控及AI赋能工程管理,累计授课400余场,服务学员1.7万余人,致力于通过数字化工具助力企业实现管理提效与业务转型
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《智能建造・效能革命:DeepSeek 赋能工程管理全流程》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 个主要模块,便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门《智能建造・效能革命:DeepSeek 赋能工程管理全流程》适合哪些企业或学员?
适合与人工智能应用相关的管理者、业务骨干和项目负责人。如果需求还停留在主题了解阶段,建议先看相关主题或方案页;如果已经在选具体课程,本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排
这门课主要解决什么问题?
正文与课纲结构达到标准课程页候选要求。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景,不替代主题页对人工智能应用的系统解释
课程内容通常会覆盖哪些训练重点?
可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲,并结合人工智能应用相关问题识别、方法训练、案例演练和行动复盘来判断深度是否匹配
如何判断这门课和同主题其他课程怎么选?
优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度;同一主题下的多门课应承担不同选课意图,避免只按泛主题词判断
课程是否一定提供工具、模板或清单?
页面中如提到工具演练、清单或模板,只表示培训沟通时可确认的方向,不默认承诺固定交付物;最终以企业需求沟通后的课程方案为准