【培訓(xùn)對(duì)象】
業(yè)務(wù)核心骨干人員、中高層管理者、市場(chǎng)財(cái)務(wù)行政人力等后端部門(mén)，產(chǎn)品經(jīng)理以及研發(fā)工程師、業(yè)務(wù)部門(mén)管理者、數(shù)字化轉(zhuǎn)型負(fù)責(zé)人等

【培訓(xùn)收益】
前沿趨勢(shì)洞察：了解DeepSeek在AGI、AI Agent等領(lǐng)域的布局，預(yù)判未來(lái)AI演進(jìn)方向。 業(yè)務(wù)融合思維：建立AI技術(shù)與業(yè)務(wù)需求深度綁定的創(chuàng)新思維，推動(dòng)企業(yè)智能化升級(jí)。 場(chǎng)景化應(yīng)用能力：通過(guò)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)案例，掌握AI解決方案的設(shè)計(jì)與部署邏輯。 數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘：深刻理解人工智能+與數(shù)據(jù)要素x的關(guān)系，提升數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策能力。 工具實(shí)操技能：熟練使用DeepSeek以及相互配合的工具，增強(qiáng)AI應(yīng)用技能，具備高水平的實(shí)操能力。 數(shù)字素養(yǎng)提升：深刻理解數(shù)字化洞察力、組織力、以及突破力，具備穿越周期的關(guān)鍵力量

 第一天 AI基礎(chǔ)概念以及Deepseek實(shí)戰(zhàn)操作
一、人工智能的發(fā)展歷程和基礎(chǔ)概念
1、AI的發(fā)展歷程與基礎(chǔ)概念
技術(shù)奇點(diǎn)與“加速度”以及關(guān)于AGI的探討
AI的發(fā)展歷程：AI-----機(jī)器學(xué)習(xí)------深度學(xué)習(xí)-----大模型-----智能體
關(guān)鍵概念厘清：AI、ML、DL、AIGC、GAI、NLP、LLM、GPT、Agent、AGI
Token的概念與應(yīng)用
無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練與有監(jiān)督微調(diào)，開(kāi)啟生成式預(yù)訓(xùn)練大模型時(shí)代
ChatGPT與Deepseek的發(fā)展歷程，以及AI未來(lái)趨勢(shì)解析
推理大模型與通用大模型的特點(diǎn)比較
分析應(yīng)用：GPT、DeepSeek、Kimi、豆包、智譜、百川、文心一言、訊飛星火、通義千問(wèn)等國(guó)內(nèi)外AI平臺(tái)的介紹和分析和應(yīng)用
二、DeepSeek實(shí)戰(zhàn)：降本增效與應(yīng)用進(jìn)階
1、工具賦能：從效率到創(chuàng)新
Deepseek初探：v3版本與r1版本
深度思考思維鏈的產(chǎn)生
提示詞工程：基于DeepSeek的精準(zhǔn)需求解析與提示詞工程
Deepseek常用的提示詞應(yīng)用場(chǎng)景解析
用Kimi以及Deepseek做旅游攻略
用Deepseek做市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析
一個(gè)復(fù)雜的需求：deepseek+x3+讀寫(xiě)客的應(yīng)用
提示語(yǔ)設(shè)計(jì)技巧：針對(duì)通用模型與推理模型的不同方式
規(guī)范化的提示詞模版
2、Deepseek應(yīng)用進(jìn)階
高級(jí)的提示詞寫(xiě)法以及模版應(yīng)用
探秘AI應(yīng)用： 1 Deepseek+工具——制作有創(chuàng)意的圖文
2 Deepseek+工具——制作專(zhuān)業(yè)的工作匯報(bào)PPT
3 Deepseek+工具——制作專(zhuān)業(yè)的思維導(dǎo)圖、流程圖
3 Deepseek+結(jié)構(gòu)化思維——萬(wàn)字以上專(zhuān)業(yè)項(xiàng)目規(guī)劃書(shū)撰寫(xiě)
工具介紹：與deepseek配合使用的工具集合
隨堂實(shí)操輔導(dǎo)：使用deepseek現(xiàn)場(chǎng)共創(chuàng)內(nèi)容
高級(jí)提示詞工程
創(chuàng)意海報(bào)生成
專(zhuān)業(yè)匯報(bào)PPT制作
思維導(dǎo)圖流程圖制作
萬(wàn)字項(xiàng)目規(guī)劃書(shū)文件撰寫(xiě)
第二天 人工智能產(chǎn)業(yè)思維與Deepseek高級(jí)賦能
三、“人工智能+”如何賦能行業(yè)？
理解2024年政府工作報(bào)告中的“人工智能+”
AI產(chǎn)業(yè)落地已經(jīng)到了“拼應(yīng)用”的下半場(chǎng)
如何構(gòu)建AI應(yīng)用“場(chǎng)景”？
2024年中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)圖譜解讀與產(chǎn)業(yè)落地分析
大協(xié)同：AI Agent與未來(lái)的大協(xié)同展望
國(guó)央企加速大模型布局分析
DeepSeek與數(shù)據(jù)治理：數(shù)據(jù)資源化-數(shù)據(jù)資產(chǎn)化-數(shù)據(jù)資本化
數(shù)字經(jīng)濟(jì)大思維：“人工智能+”與“數(shù)據(jù)要素x”
四、DeepSeek高級(jí)賦能（針對(duì)企業(yè)有效應(yīng)用Deepseek）
1、Deepseek的API接入對(duì)企業(yè)意味著什么
什么是API，如何實(shí)現(xiàn)接入
Token如何計(jì)費(fèi)，國(guó)內(nèi)外大模型提供廠商情況一覽
2、deepseek+python的王炸組合
用deepseek編寫(xiě)程序以及運(yùn)行
關(guān)于python的基礎(chǔ)介紹以及與deepseek的組合應(yīng)用
3、關(guān)于企業(yè)的私有化部署
為何企業(yè)要做大模型私有化部署
Ollama應(yīng)用介紹以及deepseek部署方法
4、基于deepseek的知識(shí)庫(kù)搭建
行業(yè)知識(shí)庫(kù)是非常重要的應(yīng)用場(chǎng)景
AnythingLLM應(yīng)用介紹以及知識(shí)庫(kù)應(yīng)用
5、AI Agent智能體應(yīng)用
什么是智能體？智能體與大模型的區(qū)別與聯(lián)系
開(kāi)發(fā)屬于自己的智能體應(yīng)用
隨堂實(shí)操輔導(dǎo)：使用API接入大模型
用deepseek寫(xiě)程序
私有化部署大模型
行業(yè)知識(shí)庫(kù)搭建
智能體應(yīng)用
五、AI大模型引發(fā)的三類(lèi)創(chuàng)新
1、數(shù)智化時(shí)代的產(chǎn)品創(chuàng)新策略
產(chǎn)品創(chuàng)新的范式
AI產(chǎn)品創(chuàng)新的案例分析（針對(duì)行業(yè)）
2、AI引發(fā)的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)創(chuàng)新
什么是數(shù)字化運(yùn)營(yíng)
從Tag與label思維看字節(jié)跳動(dòng)的商業(yè)成功
AI與BI的結(jié)合
3、AI引發(fā)的商業(yè)模式創(chuàng)新
什么是商業(yè)模式的本質(zhì)
數(shù)智化商業(yè)模式創(chuàng)新案例分析
六、當(dāng)下必須具備的數(shù)字素養(yǎng)
1、導(dǎo)入：抓住數(shù)字時(shí)代紅利
數(shù)字經(jīng)濟(jì)“四化”——數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，數(shù)字化治理，數(shù)據(jù)價(jià)值化
2、從“生產(chǎn)力、生產(chǎn)資料、生產(chǎn)關(guān)系”的維度看數(shù)字經(jīng)濟(jì)
“人工智能+”——數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的生產(chǎn)力變革
從2022年到2030年中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)規(guī)模迅速增長(zhǎng)看AI促進(jìn)生產(chǎn)力變革
“數(shù)據(jù)要素x”——數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的生產(chǎn)資料變革
新生產(chǎn)要素——數(shù)據(jù)資源化、資產(chǎn)化、資本化的路徑與關(guān)鍵問(wèn)題
“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”——數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的生產(chǎn)關(guān)系變革
理論萃?。簲?shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)洞察
穿越周期的力量——數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力
分組研討：如何利用數(shù)據(jù)的力量驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)？AI在其中應(yīng)該扮演何種角色？
隨堂實(shí)操輔導(dǎo)：
1 deepseek實(shí)戰(zhàn)賦能
2 利用deepseek做數(shù)據(jù)分析
3 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵——AI與BI
4 從數(shù)據(jù)分析到可視化的實(shí)戰(zhàn)進(jìn)階
總結(jié)：AI重要概念與趨勢(shì)研判
AI基礎(chǔ)實(shí)操：to c 日常、職場(chǎng)、學(xué)習(xí)、創(chuàng)作等
AI進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)：to b 部署、開(kāi)發(fā)、結(jié)合BI、賦能業(yè)務(wù)
AI與數(shù)字化運(yùn)營(yíng)——數(shù)字力量驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)
理論萃?。嚎偨Y(jié)與萃取數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略路線圖

 曾任：北京恒昌集團(tuán)培訓(xùn)總監(jiān)
曾任：北京華夏管理學(xué)院教學(xué)總監(jiān)
現(xiàn)任北京工商大學(xué)院聘講師
國(guó)家開(kāi)放大學(xué)專(zhuān)家?guī)鞂?zhuān)家
南京大學(xué)碩士EMBA
京東商學(xué)院高級(jí)培訓(xùn)師
中國(guó)銀行、工商銀行、中信銀行等特聘講師
中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、國(guó)家電網(wǎng)等特聘講師
北京理工大學(xué)、中山大學(xué)等特聘講師
國(guó)際教練聯(lián)盟（ICF）認(rèn)證講師
CIPTT認(rèn)證國(guó)際注冊(cè)職業(yè)培訓(xùn)師

【個(gè)人簡(jiǎn)介】
蔡老師擁有近二十年企業(yè)管理理論和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，南京大學(xué)碩士學(xué)位，曾在北京工商大學(xué)、北京理工大學(xué)、北京聯(lián)合大學(xué)、北京華夏管理學(xué)院、西京學(xué)院等高校從事10年管理理論知識(shí)講授。參與并主編相關(guān)管理理論教材和資料82萬(wàn)字，培養(yǎng)工商管理、商務(wù)管理人才5000人以上。
研發(fā)過(guò)針對(duì)直線經(jīng)理人管理的績(jī)效管理實(shí)戰(zhàn)沙盤(pán)課程，推動(dòng)學(xué)員由“知道”到“會(huì)用”的轉(zhuǎn)化，在企業(yè)運(yùn)用執(zhí)行中收到良好效果，提升管理者的成長(zhǎng)速度。在企業(yè)培訓(xùn)師經(jīng)歷中，《中基層管理技能提升訓(xùn)練》課程被文翰集團(tuán)、晟宮教育等客戶(hù)重復(fù)采購(gòu)26次；中核集團(tuán)采購(gòu)《沙漠掘金之團(tuán)隊(duì)協(xié)作》10期，累計(jì)培訓(xùn)人數(shù)300人；新奧燃?xì)獠少?gòu)《用教練技術(shù)打造高產(chǎn)能員工》6期，累計(jì)培訓(xùn)人數(shù)500人。
蔡老師累計(jì)交付了新員工、骨干員工職業(yè)素養(yǎng)、基層管理技能提升、中層管理技能提升等近100多個(gè)項(xiàng)目，項(xiàng)目總金額超過(guò)1個(gè)億，累計(jì)培訓(xùn)場(chǎng)次超過(guò)300場(chǎng)，培訓(xùn)總?cè)藬?shù)接近10000人。

【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)】
金融銷(xiāo)售企業(yè)課程體系搭建——實(shí)現(xiàn)管培、職培、銷(xiāo)培等整體企業(yè)運(yùn)營(yíng)培訓(xùn)全面100%覆蓋，使新員工留存率提升30%，企業(yè)員工流動(dòng)率降低在15%以?xún)?nèi)。
2013至2015年參與恒昌利通從0到1搭建培訓(xùn)課程體系，實(shí)現(xiàn)管培、職培、銷(xiāo)培等整體企業(yè)運(yùn)營(yíng)培訓(xùn)全面100%覆蓋，使新員工留存率提升30%，企業(yè)員工流動(dòng)率降低在15%以?xún)?nèi)。支持全公司170家分公司內(nèi)訓(xùn)課程輪訓(xùn)，參訓(xùn)7000多人次。