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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
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13382173255(Karen郑老师)
课程背景| Course Background
随着大模型技术的迅猛发展,企业面临着提升工作效率、降低运营成本和优化资源配置的巨大压力。DeepSeek做出十三项革命性的大模型技术突破,特别是大模型核心工程技术的突破和应用,已经比肩OpenAI的核心技术突破。
当前,传统的办公方式已经无法满足现代企业的效率需求。企业亟需掌握新的技术工具,以提高工作效率、提升工作质量、节省人力成本并推动业务创新。DeepSeek的出现,正是为了解决这一痛点,整合多种智能技术以优化办公流程,提升整体工作效能。
本课程将深入探讨DeepSeek的核心技术原理及其在实际工作场景中的应用,通过案例实操帮助学员掌握如何运用DeepSeek工具提升办公效率。这项课程适合各级管理人员、数据分析师、市场营销人员、写作人员及对行政效率提升有需求的各类职员
课程收益| Program Benefits
1. 深刻理解DeepSeek技术架构与原理:赋能深度使用大模型应用实操。
2. 提升办公效率的实用技能:学员将学习如何利用DeepSeek工具进行高效的公文写作、数据分析、智能客服系统搭建等,直接提升日常工作的效率和质量。
3. 掌握案例实操的最佳实践:通过多个实操案例,学员将获得针对不同应用场景的实际操作经验,包括如何优化Word和PPT文档,以及运用DeepSeek进行智能运维和市场营销。
4. 增强决策支持能力:学员将学习如何利用DeepSeek的智能分析功能,从海量数据中提取有效信息,从而提升决策支持能力。
课程大纲| Course Outline
第一章 DeepSeek核心战略
1.1 DeepSeek的背景与发展
1.1.1 DeepSeek的发展历程
1.1.2 DeepSeek的使命与愿景
1.2 DeepSeek的市场定位与竞争力
1.2.1 行业分析与趋势
1.2.2 竞争优势的构建
1.2.3 核心技术战略定位
第二章 DeepSeek核心战略
2.1 战略目标与方向
2.1.1 短期与长期战略规划
2.1.2 价值链中的角色和职责
2.2 战略实施路径
2.2.1 资源配置与团队协作
2.2.2 客户关系与反馈机制
第三章 DeepSeek的十三项核心技术
3.1 模型架构方面
3.1.1 使用极大规模混合专家模型(MoE)
3.1.2 使用多头潜在注意力(MLA)
3.1.3 使用无辅助损失的负载均衡策略
3.1.4 使用多token预测(MTP)训练目标
3.2 高效训练方面
3.2.1 使用FP8混合精度加速训练
3.2.2 使用DualPipe算法提升训练效率
3.2.3 进行了极致的内存优化
3.3数据处理与预训练
3.3.1 高质量多样化数据
3.3.2 文档打包与FIM策略
3.3.3多语言分词器优化
3.3.4 长上下文扩展技术
3.4 后训练与性能提升
3.4.1监督微调(SFT):通过内部DeepSeek-R1模型生成推理数据
3.4.2强化学习(RL)
3.5 大模型知识蒸馏
第四章 DeepSeek赋能公文写作
4.1 公文写作的基本要素与框架
4.2 实操案例:高效公文撰写
4.2.1 需求分析与目标设置
4.2.2 借助DeepSeek提高写作效率的技巧
4.2.3 公文写作案例实操
第五章 DeepSeek赋能数据分析
5.1 数据分析的基本概念与方法
5.2 实操案例:使用DeepSeek进行数据分析
5.2.1 数据采集与处理
5.2.2 数据可视化与洞察提炼
5.2.3 数据分析案例实操:复杂任务拆解和见解提取
5.2.4 数据图标智能生成
第六章 DeepSeek赋能智能代码编程
6.1 编程基础与智能编程的优势
6.2 实操案例:利用DeepSeek提升编码效率
6.2.1 代码生成与自动化工具的应用
6.2.2 错误检测与修复方法
6.2.3 代码编程案例实操
第七章 DeepSeek赋能Word和PPT的优化
7.1 文档优化的基本原则与技巧
7.2 实操案例:提升Word和PPT文档的质量与效果
7.2.1 利用DeepSeek进行排版与设计
7.2.2 提高文档的可读性与影响力
7.2.3 撰写复杂文档的案例实操
第八章 DeepSeek赋能智能客服
8.1 智能客服系统的架构与功能
8.2 实操案例:构建智能客服解决方案
8.2.1 客户问题库的设计
8.2.2 服务流程的优化与改进
8.2.3 智能客服案例实操
第九章 DeepSeek智能营销案例实操
9.1 智能营销的核心要素与策略
9.2 实操案例:运用DeepSeek进行市场分析和优化
9.2.1 客户细分与定位技术
9.2.2 营销活动的效果跟踪
9.2.3 DeepSeek赋能智能体引流案例实操
第十章 DeepSeek赋能智能运维
10.1 智能运维的概念与技术
10.2 实操案例:运用DeepSeek进行运维管理
10.2.1 故障预警系统的构建
10.2.2 运维流程的自动化与优化
第十一章 DeepSeek部署案例实操
11.1 部署前期准备
11.2 实操步骤:在企业中部署DeepSeek
11.2.1 系统配置与环境搭建
11.2.2 运行与维护最佳实践
讲师背景| Introduction to lecturers
ChatGPT与大模型实战专家—周红伟老师
(阿里大模型算法专家,大数据和AI实战专家)
【背景介绍】
Ø 现任云宇宙科技CEO
Ø 前马上消费金融风控负责人
Ø 前阿里人工智能算法专家
Ø 前猪八戒大数据科学家
Ø 重庆市大数据科学家
Ø 富民银行--大数据专家
Ø 人工智能科学家
Ø 法国科学院数据算法博士
Ø 发起《重庆市金融风险防范实验室》任风控总监
【实战经验】
周红伟先生是重庆市大数据和人工智能专家,阿里大模型算法专家。周老师2009年毕业于法国科学院LAAS实验室,荣获多项人工智能算法国际发明专利。近10年人工智能算法、大数据智能决策实战经验,近两年大模型部署和微调经验。先后任职互联网独角兽大数据总监、技术总监。
毕业后专注于深度学习,大数据,云计算,大模型。现任职于云宇宙科技有限公司,搭建大模型微调平台,深度学习算法平台,基于大模型的智能决策平台。应用大模型赋能金融科技业务,大模型应用于客户营销、客户业务咨询和实时语音质检业务。
在港宇科技开发了基于深度学习的车辆视频跟踪,车牌识别,优于海康威视的同类产品,为华为公司的OEM供货商。曾任职猪八戒大数据科学家,伴随着猪八戒网的闪电扩张,从百亿估值向千亿估值的征程中,领导研发了国内第一个基于大数据,深度神经网络的商标搜索系统。作为马上消费金融风控负责人,领导研发了基于共享经济平台的大数据金融风控系统。曾就职于商才数字科技公司,任技术总监,设计和领带开发了综合电商交易平台,点餐外卖平台,数据中台,服务于电商、点餐外卖业务,带动了公司快速的互联网生态化发展。
周老师一直专注于企业在大模型、人工智能,大数据,云计算的业务场景落地应用。大模型背景下,如何应对移动互联网,互联网生态系统搭建,大数据,人工智能的挑战和企业应对策略,商业模式的变更。企业如何在大模型时代,搭建人工智能企业架构,博得大数据、大模型红利。大模型时代共享经济的思维变革,人工智能金融探秘,互联网领域的投资挖掘。
1、《大模型的应用、微调和部署案例实践》
2、《大模型微调、部署、行业应用和接口开发》
3、《算力网络:算力网络技术原理及落地实践》
4、《ChatGPT与AIGC生成式人工智能操作实战》
5、《大模型赋能企业办公降本提效案例应用实操》
6、《人工智能下一个时代:ChatGPT的技术实现原理、行业实践以及商业变现途径》
7、《大模型在金融行业的应用案例实践》
8、《大模型在通信行业的应用实践》
7、《下一代人工智能:隐私计算和可信人工智能》
8、《互联网(消费金融)企业的AI大数据应用》
9、《AI世界模拟器:Sora视频生成模型的技术实现原理、行业实践以及商业变现途径》
10、《大模型技术体系架构和算法案例实操》
11、《互联网金融的大数据风控》
互联网:苹果、微软、三星、华为、阿里、网易、百度、腾讯、字节跳动、马上金融;
金融:汇丰银行、花旗银行、工商银行、招商银行、法国兴业银行、中国农业银行、建设银行、中国银行、富民银行、微众银行、中信银行;
通信:中国移动研究院、上海移动研究院、北京移动、上海移动、江苏移动、杭州移动、杭州移动研究院、黑龙江移动、四川移动、中国电信、北京电信研究院、中国联通、北京联通研究总院、四川联通、杭州联通、中国铁塔、中移物联网;
政府:国家网络信息安全中心、河南省金融监控总局、北京市政府、重庆市政府、杭州市政府、陕西省政府;
能源:中国石油、中国石化、中国海洋石油;
电力:中国电力、中国电力科技
工业:宝武集团、上海汽车、中建八局
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验,并对企业进行深度研究和剖析,总结出一系列深入的观点和经验。
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。
我们的咨询团队分布于各大领域,拥有多年的业内从业经验,具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前,我们会为客户匹配多位业内咨询师,供客户进行比对选择,根据客户需求及问题,定制化地设计咨询方案,确保项目的顺利进行。
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What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
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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