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中國企業(yè)培訓講師
人工智能概述與行業(yè)大模型解析
2025-08-18 17:21:50
 
講師:甄文智 瀏覽次數(shù):2992

課程描述INTRODUCTION

· IT人士· 其他人員· 高層管理者

培訓講師:甄文智    課程價格:¥元/人    培訓天數(shù):1天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

AI智能模型培訓

課程大綱
第一章:AI技術基礎與發(fā)展趨勢
1.1 人工智能的源起與演進
人工智能的歷史回顧
經(jīng)典人工智能與機器學習
生成式AI的興起:從ChatGPT到AGI
1.2 生成式AI的核心技術
人工神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習
Transformer模型與注意力機制
生成式AI的算法原理:預測與生成
1.3 生成式AI的應用領域
文本生成:ChatGPT的獨到之處
文生圖與圖生圖

第二章:AI大模型概況與發(fā)展
2.1 什么是AI大模型
大模型的定義與核心要素(算力、算法、數(shù)據(jù))
大模型的發(fā)展路徑與重要時刻
2.2 AI大模型的特點與質(zhì)量評估
大模型的顯著優(yōu)勢(多任務學習與遷移學習能力)
大模型的質(zhì)量評估標準(生成質(zhì)量、內(nèi)容準確性、擬人性)
2.3 大模型的應用場景與價值
大模型在各領域的應用案例(智能客服、個性化推薦、編程輔助)
大模型帶來的創(chuàng)新與變革(拓展認知邊界、促進科技發(fā)展)

第三章:行業(yè)大模型解析
3.1 行業(yè)大模型的概念與特點
3.1.1 行業(yè)大模型的定義及其在特定行業(yè)中的作用
3.1.2 強調(diào)大模型在處理復雜行業(yè)數(shù)據(jù)、提升業(yè)務效率方面的優(yōu)勢
3.2 行業(yè)大模型應用
3.2.1 銀行業(yè):智能信貸審批、欺詐檢測,智能客服、個性化服務。
3.2.2 制造業(yè):預測性維護、供應鏈管理,設計輔助、個性化定制。
3.2.3 醫(yī)療行業(yè):疾病診斷、治療方案推薦,藥物研發(fā)、流行病學分析。
3.2.4 教育行業(yè):智能推薦、學習評估,智能助教、內(nèi)容創(chuàng)作。
3.2.5 零售物流:銷售預測、庫存管理,路徑規(guī)劃、智能分揀。
3.2.6 交通運輸:交通流量預測、信號燈控制,環(huán)境感知、路徑規(guī)劃與避障。
3.3 行業(yè)大模型特點和總結
3.3.1 智能化決策與效率提升
3.3.2 個性化服務與用戶體驗優(yōu)化
3.3.3創(chuàng)新業(yè)務模式與產(chǎn)業(yè)升級

第四章:通信行業(yè)大模型案例深度剖析
4.1 行業(yè)大模型在通信行業(yè)的構建與應用場景
4.1.1 介紹通信行業(yè)大模型的構建流程,如數(shù)據(jù)采集、模型訓練等
4.1.2 應用場景示例:智能客服
4.1.3 應用場景示例:網(wǎng)絡優(yōu)化與管理
4.1.4 應用場景示例:精準營銷
4.2 案例分享
4.2.1 案例一:智能網(wǎng)絡故障排查
某通訊運營商引入AI大模型,對海量網(wǎng)絡日志進行實時分析,自動識別并預警潛在的網(wǎng)絡故障,有效縮短了故障排查時間,提高了網(wǎng)絡穩(wěn)定性。
4.2.2 案例二:個性化套餐推薦
另一通訊企業(yè)通過大模型分析用戶的歷史消費數(shù)據(jù)、通話習慣及網(wǎng)絡使用行為,為每位用戶量身定制推薦最適合的通訊套餐,大大提升了用戶滿意度和套餐訂購率。
4.3 行業(yè)大模型在通信行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與應對策略
4.3.1 數(shù)據(jù)隱私與安全、模型可解釋性、技術更新迭代速度等挑戰(zhàn)
4.3.2 應對策略,如加強數(shù)據(jù)保護措施、提升模型透明度、持續(xù)技術研發(fā)投入等

第五章:未來技術發(fā)展趨勢
5.1 人工智能與大數(shù)據(jù)
5.1.1 數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
5.1.2 大數(shù)據(jù)技術與AI的融合
5.2 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)
5.2.1 智能設備與環(huán)境感知
5.2.2 邊緣計算與AIoT
5.3 RPA、數(shù)字人、智慧體的未來展望
5.3.1 技術進步與行業(yè)變革
5.3.2 創(chuàng)新應用與未來場景設想

第六章:總結與展望
6.1 課程要點回顧
6.1.1 人工智能的基本概念、核心技術及其在通信行業(yè)的應用
6.1.2 行業(yè)大模型的定義、構建流程、應用場景及挑戰(zhàn)應對策略
6.1.3 通信行業(yè)大模型案例的深度剖析
6.2 學員互動與討論
6.2.1 學員提問與經(jīng)驗分享環(huán)節(jié),促進知識交流與碰撞
6.2.2 通過答疑與指導建議,幫助學員深入理解課程內(nèi)容
6.3 未來發(fā)展趨勢預測
6.3.1 展望人工智能技術在通信行業(yè)的未來發(fā)展方向
6.3.2強調(diào)持續(xù)學習與創(chuàng)新對于適應行業(yè)變革的重要性

AI智能模型培訓


轉(zhuǎn)載:http://www.xvaqeci.cn/gkk_detail/310499.html

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