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《如何洞察企业里的AI大模型应用场景》
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| 单元 | 大纲 | 内容 |
| 单元一 | 大模型产品对企业的好处以及商业价值 |
2.2）优化企业决策流程； 2.3 ）创新企业业务模式； 2.4 ）增强企业市场竞争力。 案例：某企业通过大模型产品实现业务升级的成功案例分享 讨论课题：大模型产品在不同行业中的应用前景探讨 |
| 单元二 | 常见大模型类型及其底层逻辑 | 1. 深度学习模型与大模型的关系 1.1)深度学习模型的基本原理 1.2)大模型在深度学习中的地位和作用 1.3) 深度学习模型与大模型的结合方式 2.常见的大模型类型及其特点 2.1 )语言模型（如GPT系列） 2.2 )图像识别模型（如ResNet、YOLO,Sora等） 2.3）语音识别与合成模型（如WaveNet、Tacotron等） 2.4） 多模态大模型（如CLIP、DALL-E等） 3.大模型的底层逻辑与技术实现 3.1） 模型架构设计与优化策略 3.2） 数据处理与特征工程在大模型中的应用 3.3） 模型训练技巧与调优方法 3.4 ）模型评估与性能分析 |
| 单元三 | 企业级市场场景挖掘与应用实践 | 1.大模型在企业经营环节中的应用； 1.1 市场营销环节； 1.2 客户服务环节； 1.3 生产运营环节； 1.4 风险管理环节。 2.场景挖掘方法论及发现原则； 2.1 文进文出原则； 2.2 数据驱动原则； 2.3 用户中心原则； 2.4 创新驱动原则。 3.实战演练：场景挖掘与产品设计； 3.1 学员分组进行场景挖掘练习； 3.2 针对挖掘出的场景进行产品设计； 3.3 产品设计成果展示与评价。 案例：某企业成功运用大模型优化客户服务流程的案例分享 讨论课题：如何结合企业实际业务需求，有效挖掘大模型应用场景 |
| 单元四 | 大模型产品的落地与实施策略 | 1.大模型产品的落地挑战与应对策略； 1.1 技术挑战与解决方案； 1.2 数据挑战与解决方案； 1.3 组织挑战与解决方案； 1.4 法律与伦理挑战及应对策略。 2.大模型产品的实施步骤与方法论； 2.1 明确业务需求与目标； 2.2 选择合适的大模型类型； 2.3 进行场景挖掘与产品设计； 2.4 制定实施计划与时间表； 2.5 监控评估与持续优化。 3.企业成功实施大模型产品的关键因素； 3.1 高层领导的支持与推动； 3.2 跨部门协作与沟通机制； 3.3 强大的技术团队支持； 3.4 完善的数据治理体系； 3.5 持续的学习与创新能力。 案例：某企业成功实施大模型产品，提升业务效率的案例分享 讨论课题：如何结合企业实际情况，制定有效的大模型产品实施策略 |
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