课程总览
内容重点
- 人工智能赋能科研
- 大模型简述
- DeepSee、豆包、kimi提示词的区别
- 提示词基本使用原则
- 提示词拆解必要元素
军工企业数字化转型与AI赋能
人工智能赋能科研和大模型简述会先校准做法，再收束到课后的跟进动作
授课讲师：
孔令涛 · 人工智能技术应用及产品专家
适合对象
军工企业科研人员、技术研发工程师、生产管理人员、信息安全负责人等
课程定位与主要问题
《军工企业数字化转型与AI赋能》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接
核心收益
- 掌握AI核心技术： 深入理解AI的技术架构、性能优势及创新点，熟悉其在不同场景下的应用逻辑，为…
- 提升工作效率： 通过学习AI的提示词技巧和智能体构建方法，学员能够快速生成高质量的职场版本…
- 拓展AI应用视野： 了解其他主流AI工具的特点与应用场景，学会根据实际需求灵活选择工具，构建个…
查看更多收益 收起更多收益
- 全面理解数字化转型：深入掌握数字化转型的概念、核心要素以及其在现代企业中的重要性，了解数字化转型如何帮助企业降低成本、提高效率并增强市场竞争力
- 工业智能化的应用实践：通过案例学习，了解工业智能化在实际生产中的应用，包括知识图谱、知识抽取、智能巡检等技术的实际落地方法
- 培养创新思维：通过实战练习和案例分析，学员将学会如何将AI技术与实际工作相结合，培养创新思维和问题解决能力，为个人职业发展和企业数字化转型提供有力支持
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起人工智能赋能科研、大模型简述和DeepSee、豆包、kimi提示词的区别，先把可落地路径说清楚。
课程时间
1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
01人工智能赋能科研
02大模型简述
03DeepSee、豆包、kimi提示词的区别
04提示词基本使用原则
05提示词拆解必要元素
课程大纲
讲师介绍
孔令涛
人工智能技术应用及产品专家
孔令涛，人工智能技术应用及产品专家，工信部AI认证授权讲师。13年技术研发与管理经验，专注AI应用落地与数字化转型，服务金融、通信、能源等头部行业，累计培训2万余人，华为、国家电网等知名企业多次复购
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