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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。
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核心战略与行业定位
1.1 大模型行业发展趋势与挑战
1.2 DeepSeek战略布局与差异化优势
1.3 DeepSeek技术生态全景图
第二章 DeepSeek十三项核心技术解析
2.1 核心技术架构概览
2.1.1 混合模态融合架构
2.1.2 动态稀疏注意力机制
2.1.3 渐进式知识蒸馏技术
2.2 训练优化技术
2.2.1 多阶段增量预训练
2.2.2 对抗式微调策略
2.2.3 高效分布式并行框架
2.3 应用支撑技术
2.3.1 垂直领域适配器技术
2.3.2 实时推理优化引擎
2.3.3 安全可控性设计
2.3.4 持续学习与动态更新
第三章DeepSeek提示工程架构设计
3.1 提示工程核心方法论
3.1.1 任务拆解与上下文建模
3.1.2 结构化Prompt设计原则
3.1.3 多轮对话优化策略
3.2 企业级提示工程实践
3.2.1 知识库嵌入与检索增强
3.2.2 风格迁移与模板化输出
第四章 公文写作案例实操
4.1 运营商公文场景分析
4.1.1 公文类型与规范要求(如网络建设报告、客户服务总结)
4.1.2 合规性校验机制设计
4.2 全流程实战演练
4.2.1 网络优化报告自动生成
4.2.2 客户投诉处理总结
4.2.3 多版本对比与修订
第五章 数据分析案例实操
5.1 DeepSeek驱动分析框架
5.1.1 非结构化数据解析(如客户反馈、网络日志)
5.1.2 可视化报告自动生成
5.2 实战场景:运营商数据分析
5.2.1 网络流量趋势预测
5.2.2 用户流失分析与挽留策略
5.2.3 异常检测与根因定位(如网络故障)
第六章 DeepSeek赋能智能代码编程实战
6.1 代码生成技术原理
6.1.1 上下文感知代码补全
6.1.2 需求到代码的端到端转换
6.2 运营商开发场景
6.2.1 计费系统接口开发
6.2.2 网络监控脚本生成
6.2.3 自动化测试用例生成
第七章 智能客服与营销实战
7.1 智能客服系统搭建
7.1.1 多轮对话状态管理(如套餐咨询、故障报修)
7.1.2 情绪识别与话术优化
7.2 精准营销解决方案
7.2.1 用户画像动态生成(如5G套餐推荐)
7.2.2 个性化推荐策略设计
第八章 智能运维案例实操
8.1 运维知识图谱构建
8.2 故障预测与根因分析(如基站故障)
8.3 自动化修复脚本生成
第九章 企业级部署案例实操
9.1 私有化部署方案设计
9.1.1 硬件选型与资源规划
9.1.2 安全隔离与权限管理
9.2 持续运维实践
9.2.1 模型监控与性能调优
9.2.2 增量更新与版本控制
第十章 运营商行业垂直业务场景
10. 运营商行业专属案例
10.1 网络优化与规划
10.1.1 基于大模型的网络覆盖优化建议
10.1.2 5G基站选址分析与规划
10.2 客户服务与体验提升
10.2.1 客户投诉自动分类与处理
10.2.2 用户行为分析与个性化服务推荐
10.3 营销活动优化
10.3.1 套餐推荐与交叉销售策略
10.3.2 营销活动效果分析与优化
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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We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
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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