课程简介

- 帮助企业IT管理及研发、运维人员了解DeepSeek及其大模型技术的基本原理、核心优势与实际应用价值
- 探讨如何利用DeepSeek技术优化企业信息化建设和数字化转型
- 分析技术集成、部署策略及未来发展趋势，助力企业在激烈竞争中保持领先

目标收益

培训对象

- 企业各级IT主管、部门负责人及CIO
- 信息系统研发和运维工程师

课程内容

一、大模型与DeepSeek简介
1. 大模型技术概览
- 大模型的概念及其发展历程
- 目前全球主流大模型的特点及关键技术
- 大模型企业应用场景：知识管理、智能客服、软件研发、辅助决策等

2. DeepSeek简介
- DeepSeek 公司背景
- DeepSeek 的产品：从 V1 到 V3 再到 R1
- DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 的区别与各自优势、R1的重要意义

二、DeepSeek核心技术解析
1. DeepSeek-V3 模型技术解析
- 模型架构与参数规模
- MoE、MLA、混合精度优化等关键技术与工程优化
- 训练流程及成本控制

2. DeepSeek-R1 模型解析
- 在DeepSeek-V3基础上，通过强化学习（RL）激发“链式思维”能力
- “R1-Zero”：纯RL训练的初步探索及存在的问题
- “R1”改进：引入冷启动数据、SFT+RL组合、语言一致性奖励等方法
- 开源模式及后续蒸馏小模型的部署优势

三、DeepSeek在企业的部署与应用
1. 系统架构与集成方案
- 云端部署：DeepSeek官方平台API调用、第三方MaaS服务
- 本地化部署：算力评估、开源模型部署环境搭建
- 应用开发及与现有IT系统的对接：应用架构、数据存储、API对接、安全及性能监控

2. 企业落地方案及应用案例（一）情报收集与分析
- 商业情报、公共舆情收集与分析的痛点
- RAG架构及基于DeepSeek V3的多模态情报库与智能问答系统构建
- 智能体架构的Agentic RAG技术及基于DeepSeek R1的情报分析

3. 企业落地方案及应用案例（二）企业级软件研发智能助手
- 企业级软件研发的痛点及已有AI Coding工具的不足
- CodeGraphRAG 技术及在企业软件研发智能体中的应用
- 基于 DeepSeek R1 的代码审查助手
- 基于 DeepSeek V3 的 UI 测试助手

4. 企业落地其他场景探讨
- 销售与运营数据分析、供应链预测、客户投诉处理与体验升级等

5. 风险管理与供应商选择
- 安全风险和业务风险及应对策略
- 利用开源社区及生态寻找第三方DeepSeek合作伙伴

四、竞争格局、行业影响与未来趋势
1. 全球与国内竞争态势
- 美国和其他国家在大模型和AI基础设施方面的投入现状
- 中国其他大模型公司及应用生态的竞争格局和发展趋势

2. 市场及行业影响
- DeepSeek对美国科技股（如Nvidia）和中美风险投资市场影响
- 开源模式推动行业价格战和技术生态的重构

3. 未来趋势与战略思考
- 大模型时代是否已开启下半场？
- 出口管制、数据安全、信创方案及对未来技术发展的影响
- 新业务、新岗位、新就业与企业转型