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课程培训
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企业级生成式AI实战培训课程
课程背景： 当前企业普遍面临以下AI应用挑战： AI应用碎片化：各部门零散使用AI工具，缺乏体系化方法 技术认知断层：业务人员不懂技术实现，技术人员不了解业务场景 落地效果不佳：知识库回答不准确、PDF处理困难、工作流自动化程度低 安全与合规风险：数据外泄隐患、缺乏本地化部署方案 人才能力缺口：缺乏既懂业务又懂AI的复合型人才 本课程针对企业真实痛点，设计“全员认知→业务应用→技术实现”三步走培训体系，帮助企业快速建立AI能力中心。
课程收益： 一、对企业而言： 统一认知体系：全员建立对AI能力的正确认知，打破部门壁垒 明确落地路径：获得从试点到规模化应用的清晰实施路线图 提升运营效率：各部门掌握AI提效方法，预计整体工作效率提升30-50% 降低技术风险：建立安全合规的本地化部署方案与数据管理体系 培养内部人才：建立“业务+IT”协同的AI应用团队 二、对业务人员而言： 掌握实用技能：学会用AI完成文案、分析、客服、报告等日常工作 提升问题解决能力：掌握智能体搭建与工作流自动化方法 获得工具箱：获得针对销售、市场、供应链等岗位专用AI模板与案例库 增强协作能力：能够与技术团队高效沟通AI需求 三、对开发者/IT人员而言： 掌握全栈技能：从模型部署、微调到应用开发的全流程实战能力 获得架构方案：企业级AI系统架构设计与集成方案 提升开发效率：AI编程辅助、代码生成、文档自动化等工具链 建立标准规范：企业AI开发规范、安全标准与运维体系 课程详细大纲： 一：全员AI通识与基础能力建设 目标：拉齐全员对AI能力的认知，理解AI工具与工作流，建立协同基础。 模块1：AI现状与发展趋势 1.1：AI能力边界与演进 ① 大模型到智能体的发展路径 ② AI在业务与开发中的角色定位 ③ 当前主流工具与平台概览 1.2：生成式AI的基础理解 ① 提示词工程入门 ② 知识库与RAG简介 ③ 智能体的概念与应用场景 1.3：企业AI应用现状分析 ① 行业案例分享（销售/供应链/设计等） ② 常见误区与挑战 ③ 数据安全与隐私保护 模块2：AI工具与平台实践 2.1：云端AI助理与工作流工具 ① 钉钉/飞书AI助理使用 ② 字节扣子、阿里通义等平台体验 ③ 自动化工作流搭建入门 2.2：知识库构建与管理 ① 企业内部知识库建设方法 ② PDF/PPT/文档处理优化技巧 ③ 知识库与企业系统的对接 2.3：智能体入门与应用 ① 智能体创建与配置 ② 跨系统集成能力（如MCP） ③ 业务场景智能体案例演示 模块3：提示词工程与沟通技巧 3.1：高效提示词设计 ① 结构化提示词模板 ② 角色设定与任务分解 ③ 多轮对话优化策略 3.2：业务场景提示词实践 ① 销售话术生成与优化 ② 数据分析与报告撰写 ③ 客户服务与投诉处理 3.3：团队协作与知识共享 ① 提示词库建设与管理 ② 团队AI使用规范 ③ 案例复盘与经验沉淀 模块4：企业AI落地路径规划 4.1：从试点到推广的策略 ① 业务场景优先级评估 ② 试点项目选择与设计 ③ 效果评估与迭代机制 4.2：组织与人才准备 ① AI角色与职责定义 ② 培训体系与支持机制 ③ 跨部门协作流程 4.3：风险与合规管理 ① 数据安全与访问控制 ② 知识产权与内容合规 ③ 伦理与责任框架 二：业务人员AI场景应用实战 目标：帮助业务人员掌握AI在具体岗位中的应用，提升工作效率与创新能力。 模块1：销售与市场AI应用 1.1：智能销售助手 ① 客户画像分析与推荐 ② 销售话术自动生成与优化 ③ 商机预测与跟进提醒 1.2：内容创作与营销 ① 文案自动生成（海报、推文、邮件） ② 多语言内容翻译与本地化 ③ 竞品分析与市场报告 1.3：客户服务与关系管理 ① 智能客服应答与转接 ② 客户情绪分析与预警 ③ 满意度调查与反馈分析 模块2：供应链与生产AI应用 2.1：智能预测与计划 ① 需求预测与库存优化 ② 生产排程与资源调度 ③ 供应商评估与风险管理 2.2：质量控制与追溯 ① 缺陷检测与分类 ② 质量报告自动生成 ③ 追溯系统与根因分析 2.3：物流与配送优化 ① 路线规划与成本优化 ② 实时跟踪与异常预警 ③ 签收确认与反馈收集 模块3：财务与人力AI应用 3.1：智能财务处理 ① 发票识别与录入自动化 ② 报销审核与合规检查 ③ 财务报表生成与分析 3.2：人力资源支持 ① 简历筛选与人才匹配 ② 培训内容生成与推送 ③ 员工满意度调研与分析 3.3：决策支持与报告 ① 数据可视化与洞察提取 ② 管理层报告自动生成 ③ 风险预警与建议推送 模块4：外贸与信息处理AI应用 4.1：外贸业务支持 ① 多语言邮件自动撰写 ② 外贸单证处理与核对 ③ 国际市场动态监测 4.2：信息抓取与处理 ① 竞品信息自动抓取 ② 行业报告摘要生成 ③ 政策法规更新提醒 4.3：智能助理与工作流 ① 日常事务自动化处理 ② 会议纪要生成与任务分配 ③ 跨部门协作流程优化 三：开发者AI技术实战与架构设计 目标：帮助开发者掌握从模型部署、微调到应用开发的全流程技术能力。 模块1：大模型本地化部署 1.1：开源模型选型与部署 ① DeepSeek、Qwen、Ollama等模型对比 ② 本地/云端部署方案选择 ③ 资源评估与性能调优 1.2：私有化知识库搭建 ① RAG流程设计与实现 ② 文档解析与向量化处理 ③ 检索优化与准确率提升 1.3：安全与权限控制 ① 访问控制与审计日志 ② 数据加密与传输安全 ③ 模型与知识库备份策略 模块2：模型微调与优化 2.1：微调基础与工具 ① 微调原理与适用场景 ② LoRA、QLoRA等轻量级微调方法 ③ 微调数据集准备与清洗 2.2：领域适配与性能提升 ① 业务专用术语与表达训练 ② 输出格式与风格控制 ③ 评估指标与迭代优化 2.3：成本控制与效率平衡 ① 微调资源消耗估算 ② 分布式训练与加速技术 ③ 模型压缩与量化部署 模块3：智能体与AI应用开发 3.1：智能体架构设计 ① 智能体组成与工作流设计 ② 工具调用与系统集成 ③ 状态管理与错误处理 3.2：多模态与交互增强 ① 图像、语音与文本融合处理 ② 对话管理与上下文保持 ③ 用户反馈与自适应优化 3.3：AI工作流平台实战：n8n与扣子 ① n8n 基础流程搭建与节点配置 ② 扣子平台智能体开发与部署 ③ API 集成与自动化业务流程设计 ④ 跨系统数据流转与任务调度 模块4：AI编程与研发提效 4.1：AI辅助编程实战：Claude Code 与 Gemini ① Claude Code 与 Gemini 功能对比与适用场景 ② 代码自动生成、重构与补全技巧 ③ 调试辅助、逻辑解释与错误修复 ④ 项目级代码分析与架构建议 4.2：技术文档与知识管理 ① 内部技术文档AI化整理 ② 代码库与文档关联检索 ③ 团队知识沉淀与共享 4.3：架构设计与系统集成 ① AI系统与企业现有架构融合 ② 微服务与API网关设计
③ 监控、日志与运维支持 如果您想学习本课程，请预约报名
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