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AI与生产提升

阿里云MVP 技术顾问 CTO

阿里云MVP,华为HCDE成员|技术作者
业界资深技术专家,从事开发和架构工作近10年,擅长Java/Python体系下各类技术栈、拥有微服务、分布式高并发、AI&机器学习、大数据亚台系统架构经验,曾相任多家创业公司CTO、合伙人,负责研发线所有产品技术架构、团队管理等工作,开发了多款金融、风控大数据、SaaS、区块链等产品。
曾出版技术书籍《Akka实战: 快速构建高可用分布式应用》,受到多位业界知名技术专家联名推荐作序,该书是国内首本原创相关书籍。曾出版译著《软件开发实践项目驱动式的Java开发指南》
曾受邀为HP、通用、中邮、亚安、建行、华泰等中外企业进行技术咨询、培训等。

阿里云MVP,华为HCDE成员|技术作者 业界资深技术专家,从事开发和架构工作近10年,擅长Java/Python体系下各类技术栈、拥有微服务、分布式高并发、AI&机器学习、大数据亚台系统架构经验,曾相任多家创业公司CTO、合伙人,负责研发线所有产品技术架构、团队管理等工作,开发了多款金融、风控大数据、SaaS、区块链等产品。 曾出版技术书籍《Akka实战: 快速构建高可用分布式应用》,受到多位业界知名技术专家联名推荐作序,该书是国内首本原创相关书籍。曾出版译著《软件开发实践项目驱动式的Java开发指南》 曾受邀为HP、通用、中邮、亚安、建行、华泰等中外企业进行技术咨询、培训等。

课程费用

6800.00 /人

课程时长

1

成为教练

课程简介

在这个快速发展的数字化时代,人工智能(AI)已经成为推动生产力提升的关键因素。本课程旨在深入探讨AI技术如何影响和改变我们的工作方式,以及如何利用这些技术来优化业务流程和提高生产效率。

目标收益

培训对象

1、适合想进入AI领域,或者利用AI提升工作效能的职场人员。
2、适合想更全面判断AI趋势、或者利用AI为现有业务赋能的技术/业务管理者。

课程大纲

第一单元
一、大模型起源、架构及应用场景 【该单元主要介绍AI大模型概念、生态、原理、发展阶段、应用场景】
1.大模型的定义与特点
1.1大模型的特点
1.2大模型是智能的么
1.3大模型的发展路径
1.4多模态大模型
1.5 GPT模型的技术演进
1.6 GPT/LLM尝试:新闻分类

2.大模型常见概念与架构
2.1大模型的工作原理/过程
2.2 Token定义、过程与定价
2.3 Prompt工程

3.主流大模型介绍
3.1 OpenAI/GPT
3.2 Anthropic/Claude
3.3 Meta/Llama
3.4 智谱/ChatGLM
3.5月之暗面/Kimi
3.6 大模型的Github:HuggingFace

4.大模型的应用场景(案例)
4.1 自然语言处理
4.2 数据挖掘与分析
4.3 教育与培训
4.4 医疗与健康
4.5 公文与法律
4.6 金融与风控
4.7 娱乐与游戏
4.8 智能客服
4.9 搜索与推荐
第二单元
二,Prompt Engineering(提示词工程)【该单元主要讲解Prompt工程核心要素、推荐语法、思维框架、安全等。使用Prompt模式/框架实现各种能力。】
5.数据分析的示例
6.Prompt分析与调优
7.Prompt要素及案例
7.1 Prompt要素之:角色
7.2 Prompt要素之:案例(样本)
7.3 Prompt要素之:输出格式
8. Prompt思维框架
8.1 思维链(CoT)/思维树(ToT)
8.2 咒语:Let's think step by step
8.3 自我一致性训练
8.4 BROKE框架
8.5 CRISPE框架
8.6 LangGPT框架

9.Prompt攻击
第三单元
三,AI Agent应用【该单元主要介绍AI Agent应用的模式、案例。】
10.Agent应用模式
10.1三种应用模式
10.2 MetaGPT:多Agent框架
10.3 AI Agent应用案例:斯坦福小镇
第四单元
四,生产力提升(工具)【该单元主要介绍适合在各种工作场景下的提效工具及使用经验。】
11.微软M365 Copilot
11.1 内容改写与表格生成
11.2 总结/基于文档进行交互
11.3 AI生成PPT的方式与流程
11.4 AI操作Excel并做数据洞察(分析表生成)
11.5 AI 邮件总结与分析

12.PPT生成工具:AiPPT vs MindShow
13.月之暗面:Kimi
13.1 文件整理与数据分析
13.2 AI绘制流程图/甘特图
13.3 AI搜索与写作
14. AI原型与UI工具
14.1 Motiff/妙多
14.2 Galileo/伽利略
15.多模态工具
15.1 Stable diffusion图片生成(开源)
15.2 Midjourney图片生成
15.3 Suno AI:音乐界的ChatGPT
15.4 AI视频生成与数字人工具

16.AI PC的现状、发展与未来
16.1 各参与方合作模式
16.2 AI PC产品
16.3 未来发展趋势

17.AI与我们(总结)
第一单元
一、大模型起源、架构及应用场景 【该单元主要介绍AI大模型概念、生态、原理、发展阶段、应用场景】
1.大模型的定义与特点
1.1大模型的特点
1.2大模型是智能的么
1.3大模型的发展路径
1.4多模态大模型
1.5 GPT模型的技术演进
1.6 GPT/LLM尝试:新闻分类

2.大模型常见概念与架构
2.1大模型的工作原理/过程
2.2 Token定义、过程与定价
2.3 Prompt工程

3.主流大模型介绍
3.1 OpenAI/GPT
3.2 Anthropic/Claude
3.3 Meta/Llama
3.4 智谱/ChatGLM
3.5月之暗面/Kimi
3.6 大模型的Github:HuggingFace

4.大模型的应用场景(案例)
4.1 自然语言处理
4.2 数据挖掘与分析
4.3 教育与培训
4.4 医疗与健康
4.5 公文与法律
4.6 金融与风控
4.7 娱乐与游戏
4.8 智能客服
4.9 搜索与推荐
第二单元
二,Prompt Engineering(提示词工程)【该单元主要讲解Prompt工程核心要素、推荐语法、思维框架、安全等。使用Prompt模式/框架实现各种能力。】
5.数据分析的示例
6.Prompt分析与调优
7.Prompt要素及案例
7.1 Prompt要素之:角色
7.2 Prompt要素之:案例(样本)
7.3 Prompt要素之:输出格式
8. Prompt思维框架
8.1 思维链(CoT)/思维树(ToT)
8.2 咒语:Let's think step by step
8.3 自我一致性训练
8.4 BROKE框架
8.5 CRISPE框架
8.6 LangGPT框架

9.Prompt攻击
第三单元
三,AI Agent应用【该单元主要介绍AI Agent应用的模式、案例。】
10.Agent应用模式
10.1三种应用模式
10.2 MetaGPT:多Agent框架
10.3 AI Agent应用案例:斯坦福小镇
第四单元
四,生产力提升(工具)【该单元主要介绍适合在各种工作场景下的提效工具及使用经验。】
11.微软M365 Copilot
11.1 内容改写与表格生成
11.2 总结/基于文档进行交互
11.3 AI生成PPT的方式与流程
11.4 AI操作Excel并做数据洞察(分析表生成)
11.5 AI 邮件总结与分析

12.PPT生成工具:AiPPT vs MindShow
13.月之暗面:Kimi
13.1 文件整理与数据分析
13.2 AI绘制流程图/甘特图
13.3 AI搜索与写作
14. AI原型与UI工具
14.1 Motiff/妙多
14.2 Galileo/伽利略
15.多模态工具
15.1 Stable diffusion图片生成(开源)
15.2 Midjourney图片生成
15.3 Suno AI:音乐界的ChatGPT
15.4 AI视频生成与数字人工具

16.AI PC的现状、发展与未来
16.1 各参与方合作模式
16.2 AI PC产品
16.3 未来发展趋势

17.AI与我们(总结)

课程费用

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