大模型大數(shù)據(jù)人工智能前沿技術(shù)產(chǎn)品開發(fā)執(zhí)行落地

人工智能實戰(zhàn)專家—李家貴老師

西安交大數(shù)字經(jīng)濟研究院首席科學(xué)家/深圳市人工智能協(xié)會特邀專家

課程背景: 隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，AI大模型成為企業(yè)提升智能化水平的關(guān)鍵工具。本課程將探討AI大模型的應(yīng)用及其在實際場景中的落地過程，幫助企業(yè)把握這一技術(shù)潮流，提升競爭力。

課程收益: 學(xué)員將了解AI大模型的核心能力及其局限性，掌握大模型在企業(yè)中的應(yīng)用方法，學(xué)習(xí)新交互體驗設(shè)計和場景分析的策略。課程還提供實際案例，展示AI大模型在不同企業(yè)中的應(yīng)用效果，為企業(yè)智能化升級提供有力支持。

教學(xué)方法: 課程采用講解、案例分析和互動討論相結(jié)合的教學(xué)方式，幫助學(xué)員深入理解和應(yīng)用所學(xué)知識。通過具體案例和互動環(huán)節(jié)，學(xué)員將能更好地掌握課程內(nèi)容并應(yīng)用于實際工作中。

目標(biāo)學(xué)員: 本課程適合企業(yè)高管、產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)研發(fā)人員以及對人工智能技術(shù)感興趣的從業(yè)人員。無論是希望在企業(yè)中推動AI應(yīng)用的決策者，還是從事AI技術(shù)研發(fā)的專業(yè)人員，都能從本課程中獲得有價值的知識和技能。

時間安排：

1天，6小時

第一章：AI大模型的能力邊界

1.1大模型能力利用：意圖識別、ICL（上下文學(xué)習(xí)）、COT（思維鏈）、IF（指令遵循）

1.2 大模型能力局限：缺乏領(lǐng)域知識，缺乏復(fù)雜多步推理

第二章：最新AI大模型產(chǎn)品落地過程

2.1 新交互體驗設(shè)計：什么時候應(yīng)該LUI，什么時候應(yīng)該GUI？

2.2新應(yīng)用形態(tài)：prompt、RAG、Agent

2.3新場景PMF：場景拆解四步法

2.4 AI大模型產(chǎn)品的系統(tǒng)方法論：三層、五階和八步（華為大模型落地系統(tǒng)方法論）

對標(biāo)產(chǎn)品：

案例1：萬海航運大模型落地產(chǎn)品

案例2：招商輪船大模型落地產(chǎn)品

第三章：最新人工智能開發(fā)過程和技術(shù)架構(gòu)

3.1 AI開發(fā)新技術(shù)

3.1.1 AI大模型訓(xùn)練

AI大模型訓(xùn)練過程，微調(diào)和局限性，數(shù)據(jù)處理，微調(diào)案例

互動：微調(diào)數(shù)據(jù)格式一般是什么樣的？

3.2 AI開發(fā)新過程

AI部署五步法

互動：AIGC開發(fā)最核心的步驟是什么？

3.3 AI開發(fā)新范式

軟件3.0

微軟如何做大模型重構(gòu)，微軟與麥當(dāng)勞的案例

互動：軟件3.0開發(fā)過程中與傳統(tǒng)開發(fā)最核心的不同是？

第四章 AI賦能制造

4.1 AI賦能制造業(yè)務(wù)

1、AI全方位助力制造業(yè)發(fā)展

2、AI+機器人有望成為AI終極入口

3、AI+機器視覺：促進機器視覺多遠(yuǎn)應(yīng)用

4、AI+數(shù)控系統(tǒng)：更加精確、及時和穩(wěn)定

5、AI助力工控企業(yè)加速升級

6、AI+智能儀表廣闊空間

7、AI+智能化監(jiān)測

8、AI+傳感器

4.2 AI賦能制造業(yè)行業(yè)增長

4.3 AI賦能制造業(yè)辦公效率提升

4.4 AI賦能制造業(yè)編程效率提升

第五章 車聯(lián)網(wǎng)最新動態(tài)

5.1 如何看待本輪政策變化以及受益產(chǎn)業(yè)的市場空間？

• 政策指引，當(dāng)下智能網(wǎng)聯(lián)汽車具備良好基礎(chǔ)。

• 車端試點加速：高階智駕功能進入試運行階段。

• 路端基建升級：基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)開啟規(guī)模化落地。

• 智能網(wǎng)聯(lián)車路云一體化未來有望催生萬億市場。

5.2 智能網(wǎng)聯(lián)車路云一體化啟動，哪些環(huán)節(jié)有望受益？

• 智能網(wǎng)聯(lián)汽車：架構(gòu)及硬件全面升級，價值占比最高。

• 智能路側(cè)基建：路端硬件多維度增配，有望迎來最快增長。

• 云端控制平臺：車型數(shù)量升級，云端需求保持穩(wěn)定增長。

• 基礎(chǔ)支撐平臺：網(wǎng)絡(luò)建設(shè)需求高增，安全重要性凸顯。

5.3 智能網(wǎng)聯(lián)車路云一體化各個產(chǎn)業(yè)鏈投資有何機會？

• 車端：關(guān)注智能化領(lǐng)先的車企及相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈。

• 路端：智能化路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提速。

• 云端：私有云技術(shù)領(lǐng)先的公司有望受益。

• 網(wǎng)端：車聯(lián)網(wǎng)安全值得重視。