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AI賦能管理培訓

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
人工神經網絡與深度學習
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、數據）
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）
大模型的質量評估標準（生成質量、內容準確性、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 工程行業(yè)大模型：創(chuàng)新應用
3.1.1 工程設計、施工與運維：大模型的全面滲透
3.1.2 工程行業(yè)大模型的構建與優(yōu)化：實戰(zhàn)策略
3.1.3 效益分析：工程行業(yè)大模型的實踐成果
3.2 金融行業(yè)大模型：智能金融新紀元
3.2.1 金融服務、風險管理與投資分析：大模型的變革力量
3.2.2 金融行業(yè)大模型的構建與實現：路徑探索
3.2.3 前景展望：金融行業(yè)大模型的效益與未來
3.3 其他行業(yè)大模型：智慧制造、社區(qū)與健康
3.3.1 制造行業(yè)大模型：發(fā)展趨勢與應用場景
3.3.2 智慧社區(qū)與健康行業(yè)大模型：核心價值與實踐
3.3.3 房地產行業(yè)大模型：構建要點與實施策略

第四章 智慧產業(yè)在AI上的應用
4.1 AI在智慧產業(yè)中的創(chuàng)新應用
4.1.1 智能化技術與智慧產業(yè)的融合
4.1.2 AI在智慧產業(yè)中的創(chuàng)新實踐案例
4.1.3 AI推動智慧產業(yè)發(fā)展的效益分析
4.2 AI在智慧產業(yè)中的優(yōu)化策略
4.2.1 智能化技術在智慧產業(yè)中的優(yōu)化方法
4.2.2 AI輔助智慧產業(yè)提升的路徑與實踐
4.2.3 智慧產業(yè)中AI應用的長期效益與前景

第五章 AI在大健康行業(yè)的應用和機遇
5.1 AI在大健康行業(yè)中的創(chuàng)新應用
5.1.1 AI技術在大健康行業(yè)中的核心價值
5.1.2 AI在大健康行業(yè)中的創(chuàng)新實踐案例
5.1.3 AI推動大健康行業(yè)發(fā)展的效益分析
5.2 AI在大健康行業(yè)中的機遇與挑戰(zhàn)
5.2.1 大健康行業(yè)中AI應用的機遇
5.2.2 大健康行業(yè)中AI應用的挑戰(zhàn)與應對策略
5.2.3 大健康行業(yè)中AI應用的未來發(fā)展趨勢

第六章 AI在制造業(yè)的應用和機遇
6.1 AI在制造業(yè)中的創(chuàng)新應用
6.1.1 AI技術在制造業(yè)中的核心價值
6.1.2 AI在制造業(yè)中的創(chuàng)新實踐案例
6.1.3 AI推動制造業(yè)發(fā)展的效益分析
6.2 AI在制造業(yè)中的優(yōu)化策略與機遇
6.2.1 智能化技術在制造業(yè)中的優(yōu)化方法
6.2.2 AI輔助制造業(yè)提升的路徑與實踐
6.2.3 制造業(yè)中AI應用的長期效益與未來機遇

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