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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：
授课形式：内训
授课天数：1 天
培训形式：
主题讲授+视频欣赏+情景模拟+案例研讨+学员分享
课程背景| Course Background
在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度发展，其中大模型技术作为深度学习领域的重要分支，展现出了强大的数据处理能力和卓越的预测分析性能。制造业作为实体经济的核心，正面临着转型升级的巨大压力和挑战。本课程旨在深入探讨大模型技术的原理、发展历程及其在工业领域的应用，特别是在制造业中的多元化应用案例，帮助学员掌握如何利用大模型技术推动制造企业的数字化转型和智能化升级。
课程定位：
本课程是一门面向制造业从业者、数据科学家、IT工程师以及对人工智能和制造业数字化转型感兴趣的学员的高级进修课程。通过系统学习大模型技术的理论知识与实践应用，学员将能够掌握利用大模型解决制造业复杂问题的方法，提升企业在数据处理、质量控制、设备维护和生产优化等方面的能力，进而推动企业的数字化转型和智能化发展。
课程收益| Program Benefits
1、掌握核心技术：深入理解大模型的基本概念、技术架构和核心算法，掌握其在工业领域的应用方法。
2、提升实战能力：通过案例分析，学员将学会如何在制造业中运用大模型进行质量控制、设备维护和生产优化等操作，提升解决实际问题的能力。
3、拓展应用视野：了解多模态大模型在处理多源异构数据方面的优势，掌握其在制造业中的多元化应用，拓展技术应用视野。
4、推动数字化转型：掌握制造企业内部业务与IT融合的策略与方法，推动企业的数字化转型进程，提升企业的整体竞争力。
课程大纲| Course Outline
第一章：大模型概述
1.1 大模型定义与特性
大模型概念，强调处理复杂数据和深度学习的优势。
大模型的核心技术，如神经网络、预训练等。
1.2 大模型的起源与发展历程
大模型的早期探索，分析深度学习对其的推动。
大模型在NLP、CV等领域的最 新进展。
第二章：大模型技术架构与案例分析
2.1 大模型技术架构
大模型的技术架构，包括训练框架、数据处理等。
大模型训练中的挑战及解决方案。
2.2 代表性大模型案例分析
以GPT为例，简述其在NLP任务中的应用。
介绍BERT在文本分类、情感分析中的表现。
大模型在工业场景的应用潜力和价值。
第三章：大模型赋能工业领域的适用边界与核心能力
3.1 适用边界探讨
大模型在工业领域的适用边界，如数据依赖、行业适应性等。
不同工业场景对大模型需求的差异性。
3.2 核心能力解析
大模型在工业领域的核心能力，如数据处理、预测决策等。
大模型如何助力制造业解决实际问题。
第四章：多模态大模型在制造业的多元化应用案例
4.1 多模态数据整合优势
多模态大模型的概念及其处理多源数据的优势。
多模态数据整合对制造业智能化的提升。
4.2 制造业应用实例
某汽车制造公司利用多模态大模型进行质量控制。
某化工企业运用多模态大模型进行设备维护。
某电子产品制造商如何利用多模态大模型优化生产。
第五章：制造企业内部业务与IT加速融合策略与案例
5.1 业务数字化基础
强调业务数字化的重要性，简述制造业企业如何开展业务数字化。
5.2 应用系统建设与案例
制造业企业在应用系统建设中的关键要素。
某制造企业如何构建高效的应用系统平台。
5.3 业务与IT深度融合路径与案例
制造企业内部业务与IT深度融合的路径。
某装备制造企业实现业务与IT深度融合的措施。
5.4 加快数字化落地进展的策略与案例
加快制造业企业数字化落地的策略建议。
某企业在数字化落地过程中取得的成效。
第六章：课程总结与未来展望
6.1 课程核心内容回顾
回顾课程的主要章节和核心内容，强调大模型对制造产业升级的重要性。
6.2 学员学习成果总结
总结学员在课程中的主要收获，鼓励其将所学知识应用于实际工作。
6.3 未来发展趋势与展望
简述大模型技术和制造业的未来发展趋势，对学员提出建议和期望。
讲师背景| Introduction to lecturers
人工智能与数字化转型实战专家
背景介绍
西安电子科技大学人工智能硕士研究生
前腾讯早期创始员工-工号299--项目总监
曾任：点子科技（深圳）有限公司联合创始人
曾任：深圳市有伴科技有限公司联合创始人
现任：深圳大学校外研究生导师
现任：深圳市拓步大数据有限公司CTO
实战经验
甄老师拥有二十年技术研发、产品运营、数据挖掘从业经验，作为资 深互联网产品技术架构师、大数据分析师和企业数字化转型专家，先后为上市公司、顶 级学府和大型国企提供了优质服务。甄老师常年活跃在互联网产品研发、智能穿戴设备大数据第一线。甄老师人工智能科班出身，《Pattern Recognition Letters》发表的《Suppressed fuzzy C-means clustering algorithm》被长期引用，帮助企业由浅入深的完成个性化的高效益低成本实施数字化转型。
腾讯早期核心产品的研发与运营。腾讯299号员工，先后在增值开发部、网站部、无线产品部和架构部工作，职级项目总监。曾主导：QQ论坛产品的研发与运营，核心参与：QQ个人账户，QQ.com和QQShow的研发和运营。在腾讯经历了高并发，高性能服务器的开发，同时为了应对用户量的增长，参与了腾讯大数据数据库的开发，在大量普通服务器集群的方式提供数据服务。
连续成功创业者。联合创办的点子科技公司被深圳点子王网络科技有限公司收购，深圳市有伴科技公司被好未来教育10亿估值B轮投资。曾就职深圳有伴科技有限公司，任首席技术官，十年时间做了一家用户量1.4亿，最高日活500W，为0-8岁的儿童提供了一个营养，有价值的儿童APP-小伴龙。集合了卡通，互联网和人工智能一体。
智能穿戴方案设计者。现是深圳市拓步智能大数据公司CTO，专注智能穿戴方向，为大型消费电子类客户提供智能手表等整体方案服务。最近两年随着国内芯片的崛起，更多的场景化的IOT的接入，在硬件和软件的结合上，实现了传感器，数据采集和数据处理，以及算法逻辑上都有了更多的深化。实现了更好的为客户服务。产品销售欧美，印度，拉美等国家。产品GMV2亿，保持每年100%的增长。
金融运营商赋能者。在金融科技领域，甄老师凭借深厚的专业知识和实战经验，在兴业银行的招聘项目中辅导学员进行比赛获得优异的成绩，辅导银行企业智能客服、风险评估与防控、精准营销 反欺诈检测、投资决策辅助、智能数据分析。在运营商领域，甄老师同样表现出色。他深入研究AI技术在客服行业的应用和数据治理在运营商业务中的作用，帮助运营商在大模型上的行业落地，主要有：智能政务，智能交通，家庭安防和智能制造、车联网、智慧教育等。
风格特点
l 深入浅出：课程的独到之处是用多年的实战经验和科班出身的AI理论相结合，可以更有效的，更好的应用到自己的实际工作问题处理中。
l 与时俱进：课程保持前瞻性，案例和内容保持迭代更新，更好的把AI的理论和实际相结合，AI作为一个行业工具，可以更好的融入到我们的行业中，去有效的提升，改进我们工作。
创新性和创造性：甄老师做过心理学工作坊，个人成长训练营融合了心理学、结合大数据分析，让算法、算力和数据更好的融合，体现在课程的新颖性和创新性，可以更好的适应到我们每个学员中，学以致用，另外鼓励和启发大家在自己行业上大胆的运用和创新，把学习的东西落地。
一、AI技术与大模型应用
《大模型技术原理及应用》
《AI大模型赋能证券行业和发展前沿》
《AI大模型趋势和应用前沿》
《人工智能概述与行业大模型解析》
《AI大模型在审计领域的应用与探索》
《AI大模型审计场景应用》
《AI大模型原理和实战》
《DeepSeek的爆点与行业趋势》
《DeepSeek在环保行业AI应用》
《Deepseek赋能水务与应用》
《DeepSeek赋能职场：从小白到AI高手蜕变》
《DeepSeek在人力资源办公中的应用》
二、数字化转型与智能化升级
《数字化转型实践》
《车企数字化转型应用》
《数字化智能制造赋能企业转型与创新》
《数智化重塑消费品行业：核心要素与转型策略》
《数智化时代的智慧物联网油气行业应用》
三、数智化与数据管理
《数据驱动的产品规划和运营》
《数据管理与治理概况与应用》
《数据思维与洞察：驱动业务增长与创新》
《业务部门与IT协同》
《数据驱动的业务增长引擎》
四、AI在具体行业的应用
《人工智能在结算上的应用与风险管理》
《AI在研发各环节的落地应用》
《AI在游戏行业的技术应用：AI测试》
《AI赋能业务与工作流程及应用》
五、金融科技与金融行业应用
《金融科技驱动银行业务创新与发展》
《大数据与AI大模型赋能金融趋势与应用》
《大模型和区块链在金融领域的联合应用》
《数字化浪潮下的金融市场业务创新》
六、产品管理与运营
《产品运营和解决方案打造》
《互联网思维与产品设计》
《重塑产品经理核心竞争力》
《卓越产品体验创新：前沿探索与实践精进》
《智慧运营：产品精益运营实战指南》
《AI技术前沿与产品创新设计》
课程名称 | 企业 |
数字化转型：数据驱动银行新引擎 | 建设银行 |
《GenAI赋能金融科技》 | 花旗银行 |
DeepSeek赋能职场：从小白到AI高手蜕变 | 京东方、无锡会展、富士康、河南五建、中电信、邮储银行、南航大学 |
DeepSeek在人力资源办公中的应用 | 美的集团、苏州人事局 |
大数据与AI技术及DeepSeek应用 | 北京轻工集团 |
DeepSeek的爆点与行业趋势 | 成大集团、哈广厦 |
DeepSeek在环保行业AI应用 | 杭州环保局 |
Deepseek赋能水务与应用 | 广州自来水 |
AI大模型下算力产业趋势与应用 | 中电信 |
金融科技前沿技术应用 | 宁波银行 |
运营商AI应用场景 | 中电信 |
数智化转型与新质生产力 | 联通软研院 |
纺织行业数智化转型与建设 | 广纺进出口 |
《人工智能AI趋势及应用》 | 上海铁塔 |
《AI赋能：客服行业数智化转型与运营管理提升》 | 中国移动咪咕 |
数智化时代的数据治理深度实践 | 中国移动郑州 |
“互联网+智能制造”推动中国制造业升级 | 装备制造 |
智能制造技术创新与典型场景 | 机械制造 |
大模型赋能制造业产业升级 | 制造业 |
AI技术发展趋势与行业应用案例 | 联通软件研究院杭州 |
《人工智能概述及未来技术发展趋势》 | 中国移动洛阳 |
AI技术发展趋势与应用前景 | 能建集团江苏院 |
大数据与AI大模型赋能金融趋势与应用 | 平安银行 |
智算中心发展趋势与应用 | 中国联通贵阳 |
金融科技驱动银行业务创新与发展 | 兴业银行 |
AI大模型趋势和应用前沿 | 同方知网 |
智慧运营：产品精益运营实战指南 | 中国联通太原 |
AI大模型原理和实战 | 联通沃音乐 |
AI技术前沿与产品创新设计 | 移动卓望 |
数据驱动的业务增长引擎 | 电信爱音乐 |
探索未来科技新边疆 | 南昌移动 |
业务部门与IT协同 | 广汽传祺 |
数字化浪潮下的金融市场业务创新 | 广发银行 |
数字财险——数字技术前沿与精准营销 | 中华保险 |
效率倍增！AI+财务场景化应用实战营 | 广药集团 |
AI前沿、赋能管理、趋势与应用 | 北京热力集团 |
AI应用实战 | 招商基金 |
部分服务客户
通信行业：中国铁塔、中国移动河南公司、中国移动洛阳公司、中国移动贵阳公司、中国电信股份有限公司、中国联通太原分公司、南昌移动、北京联通、中国电信、中移互联网；
金融行业：中国建设银行江苏分行、中国平安保险、兴业银行、花旗银行、邮储银行、宁波银行、江西银行、工商银行、建设银行、招商基金；
制造行业：三一重工、山东重工集团、京东方、富士康、美的集团、北京轻工集团、尤尼冲压，康师傅，丝纺集团；
科技行业：腾讯科技有限公司、深圳有伴科技有限公司、中国知网、咪咕文化科技有限公司；
建筑工程/能源行业：河南五建、哈尔滨广厦集团、中国能源建设集团、水电水利十二局、中国工艺集团；
汽车行业：中国重汽、广汽传祺、北京汽车集团；
政府/公共服务：广州自来水、杭州环保局、苏州人事局，东江环保；
其他行业：南航大学、联通沃音乐、天翼爱音乐、无锡会展、成大集团；四川大学，西北工业大学等等。
项目报价| PROJECT QUOTATION
| 模块 | 内容 | 单价 | 天数 |
| 主题 | / | 默认 | |
| 运营费 | / | 默认 | |
| 推荐讲师 | 老师 | ||
| 合计 | 元（含:调研费、课程设计费、讲师费、教材、教具、税费） | ||
Service Procedure
Service Advantages
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我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
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Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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