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珀菲特企業(yè)管理
Karen /鄭老師
KEY WORDS OF Corporate Training
聯(lián)系我們：
13382173255（Karen鄭老師）
學(xué)員背景| Course Background
參加對象：各級管理人員、數(shù)據(jù)分析師、市場營銷人員、寫作人員及對行政效率提升有需求的各類職員
授課形式：內(nèi)訓(xùn)
授課天數(shù)：2 天
課程背景| Course Background
隨著大模型技術(shù)的迅猛發(fā)展，企業(yè)面臨著提升工作效率、降低運營成本和優(yōu)化資源配置的巨大壓力。DeepSeek做出十三項革命性的大模型技術(shù)突破，特別是大模型核心工程技術(shù)的突破和應(yīng)用，已經(jīng)比肩OpenAI的核心技術(shù)突破。
當(dāng)前，傳統(tǒng)的辦公方式已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代企業(yè)的效率需求。企業(yè)亟需掌握新的技術(shù)工具，以提高工作效率、提升工作質(zhì)量、節(jié)省人力成本并推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新。DeepSeek的出現(xiàn)，正是為了解決這一痛點，整合多種智能技術(shù)以優(yōu)化辦公流程，提升整體工作效能。
本課程將深入探討DeepSeek的核心技術(shù)原理及其在實際工作場景中的應(yīng)用，通過案例實操幫助學(xué)員掌握如何運用DeepSeek工具提升辦公效率。
課程收益| Program Benefits
1. 深刻理解DeepSeek技術(shù)架構(gòu)與原理：賦能深度使用大模型應(yīng)用實操。
2. 提升辦公效率的實用技能：學(xué)員將學(xué)習(xí)如何利用DeepSeek工具進行高效的公文寫作、數(shù)據(jù)分析、智能客服系統(tǒng)搭建等，直接提升日常工作的效率和質(zhì)量。
3. 掌握案例實操的最佳實踐：通過多個實操案例，學(xué)員將獲得針對不同應(yīng)用場景的實際操作經(jīng)驗，包括如何優(yōu)化Word和PPT文檔，以及運用DeepSeek進行智能運維和市場營銷。
4. 增強決策支持能力：學(xué)員將學(xué)習(xí)如何利用DeepSeek的智能分析功能，從海量數(shù)據(jù)中提取有效信息，從而提升決策支持能力。
課程大綱| Course Outline
第一章DeepSeek核心戰(zhàn)略與行業(yè)定位
1.1 大模型行業(yè)發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)
1.2 DeepSeek戰(zhàn)略布局與差異化優(yōu)勢
1.3 DeepSeek技術(shù)生態(tài)全景圖
第二章 DeepSeek十三項核心技術(shù)解析
2.1 核心技術(shù)架構(gòu)概覽
2.1.1 混合模態(tài)融合架構(gòu)
2.1.2 動態(tài)稀疏注意力機制
2.1.3 漸進式知識蒸餾技術(shù)
2.2 訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)
2.2.1 多階段增量預(yù)訓(xùn)練
2.2.2 對抗式微調(diào)策略
2.2.3 高效分布式并行框架
2.3 應(yīng)用支撐技術(shù)
2.3.1 垂直領(lǐng)域適配器技術(shù)
2.3.2 實時推理優(yōu)化引擎
2.3.3 安全可控性設(shè)計
2.3.4 持續(xù)學(xué)習(xí)與動態(tài)更新
第三章DeepSeek提示工程架構(gòu)設(shè)計
3.1 提示工程核心方法論
3.1.1 任務(wù)拆解與上下文建模
3.1.2 結(jié)構(gòu)化Prompt設(shè)計原則
3.1.3 多輪對話優(yōu)化策略
3.2 企業(yè)級提示工程實踐
3.2.1 知識庫嵌入與檢索增強
3.2.2 風(fēng)格遷移與模板化輸出
第四章 公文寫作案例實操
4.1 運營商公文場景分析
4.1.1 公文類型與規(guī)范要求（如網(wǎng)絡(luò)建設(shè)報告、客戶服務(wù)總結(jié)）
4.1.2 合規(guī)性校驗機制設(shè)計
4.2 全流程實戰(zhàn)演練
4.2.1 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化報告自動生成
4.2.2 客戶投訴處理總結(jié)
4.2.3 多版本對比與修訂
第五章 數(shù)據(jù)分析案例實操
5.1 DeepSeek驅(qū)動分析框架
5.1.1 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解析（如客戶反饋、網(wǎng)絡(luò)日志）
5.1.2 可視化報告自動生成
5.2 實戰(zhàn)場景：運營商數(shù)據(jù)分析
5.2.1 網(wǎng)絡(luò)流量趨勢預(yù)測
5.2.2 用戶流失分析與挽留策略
5.2.3 異常檢測與根因定位（如網(wǎng)絡(luò)故障）
第六章 DeepSeek賦能智能代碼編程實戰(zhàn)
6.1 代碼生成技術(shù)原理
6.1.1 上下文感知代碼補全
6.1.2 需求到代碼的端到端轉(zhuǎn)換
6.2 運營商開發(fā)場景
6.2.1 計費系統(tǒng)接口開發(fā)
6.2.2 網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控腳本生成
6.2.3 自動化測試用例生成
第七章 智能客服與營銷實戰(zhàn)
7.1 智能客服系統(tǒng)搭建
7.1.1 多輪對話狀態(tài)管理（如套餐咨詢、故障報修）
7.1.2 情緒識別與話術(shù)優(yōu)化
7.2 精準(zhǔn)營銷解決方案
7.2.1 用戶畫像動態(tài)生成（如5G套餐推薦）
7.2.2 個性化推薦策略設(shè)計
第八章 智能運維案例實操
8.1 運維知識圖譜構(gòu)建
8.2 故障預(yù)測與根因分析（如基站故障）
8.3 自動化修復(fù)腳本生成
第九章 企業(yè)級部署案例實操
9.1 私有化部署方案設(shè)計
9.1.1 硬件選型與資源規(guī)劃
9.1.2 安全隔離與權(quán)限管理
9.2 持續(xù)運維實踐
9.2.1 模型監(jiān)控與性能調(diào)優(yōu)
9.2.2 增量更新與版本控制
第十章 運營商行業(yè)垂直業(yè)務(wù)場景
10. 運營商行業(yè)專屬案例
10.1 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與規(guī)劃
10.1.1 基于大模型的網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化建議
10.1.2 5G基站選址分析與規(guī)劃
10.2 客戶服務(wù)與體驗提升
10.2.1 客戶投訴自動分類與處理
10.2.2 用戶行為分析與個性化服務(wù)推薦
10.3 營銷活動優(yōu)化
10.3.1 套餐推薦與交叉銷售策略
10.3.2 營銷活動效果分析與優(yōu)化
講師背景| Introduction to lecturers
ChatGPT與大模型實戰(zhàn)專家—周紅偉老師
（阿里大模型算法專家，大數(shù)據(jù)和AI實戰(zhàn)專家）
【背景介紹】
? 現(xiàn)任云宇宙科技CEO
? 前馬上消費金融風(fēng)控負責(zé)人
? 前阿里人工智能算法專家
? 前豬八戒大數(shù)據(jù)科學(xué)家
? 重慶市大數(shù)據(jù)科學(xué)家
? 富民銀行--大數(shù)據(jù)專家
? 人工智能科學(xué)家
? 法國科學(xué)院數(shù)據(jù)算法博士
? 發(fā)起《重慶市金融風(fēng)險防范實驗室》任風(fēng)控總監(jiān)
【實戰(zhàn)經(jīng)驗】
周紅偉先生是重慶市大數(shù)據(jù)和人工智能專家，阿里大模型算法專家。周老師2009年畢業(yè)于法國科學(xué)院LAAS實驗室，榮獲多項人工智能算法國際發(fā)明專利。近10年人工智能算法、大數(shù)據(jù)智能決策實戰(zhàn)經(jīng)驗，近兩年大模型部署和微調(diào)經(jīng)驗。先后任職互聯(lián)網(wǎng)獨角獸大數(shù)據(jù)總監(jiān)、技術(shù)總監(jiān)。
畢業(yè)后專注于深度學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)，云計算，大模型。現(xiàn)任職于云宇宙科技有限公司，搭建大模型微調(diào)平臺，深度學(xué)習(xí)算法平臺，基于大模型的智能決策平臺。應(yīng)用大模型賦能金融科技業(yè)務(wù)，大模型應(yīng)用于客戶營銷、客戶業(yè)務(wù)咨詢和實時語音質(zhì)檢業(yè)務(wù)。
在港宇科技開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的車輛視頻跟蹤，車牌識別，優(yōu)于?？低暤耐惍a(chǎn)品，為華為公司的OEM供貨商。曾任職豬八戒大數(shù)據(jù)科學(xué)家，伴隨著豬八戒網(wǎng)的閃電擴張，從百億估值向千億估值的征程中，領(lǐng)導(dǎo)研發(fā)了國內(nèi)第一個基于大數(shù)據(jù)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商標(biāo)搜索系統(tǒng)。作為馬上消費金融風(fēng)控負責(zé)人，領(lǐng)導(dǎo)研發(fā)了基于共享經(jīng)濟平臺的大數(shù)據(jù)金融風(fēng)控系統(tǒng)。曾就職于商才數(shù)字科技公司，任技術(shù)總監(jiān)，設(shè)計和領(lǐng)帶開發(fā)了綜合電商交易平臺，點餐外賣平臺，數(shù)據(jù)中臺，服務(wù)于電商、點餐外賣業(yè)務(wù)，帶動了公司快速的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)化發(fā)展。
周老師一直專注于企業(yè)在大模型、人工智能，大數(shù)據(jù)，云計算的業(yè)務(wù)場景落地應(yīng)用。大模型背景下，如何應(yīng)對移動互聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)搭建，大數(shù)據(jù)，人工智能的挑戰(zhàn)和企業(yè)應(yīng)對策略，商業(yè)模式的變更。企業(yè)如何在大模型時代，搭建人工智能企業(yè)架構(gòu)，博得大數(shù)據(jù)、大模型紅利。大模型時代共享經(jīng)濟的思維變革，人工智能金融探秘，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的投資挖掘。
1、《大模型的應(yīng)用、微調(diào)和部署案例實踐》
2、《大模型微調(diào)、部署、行業(yè)應(yīng)用和接口開發(fā)》
3、《算力網(wǎng)絡(luò)：算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)原理及落地實踐》
4、《ChatGPT與AIGC生成式人工智能操作實戰(zhàn)》
5、《大模型賦能企業(yè)辦公降本提效案例應(yīng)用實操》
6、《人工智能下一個時代：ChatGPT的技術(shù)實現(xiàn)原理、行業(yè)實踐以及商業(yè)變現(xiàn)途徑》
7、《大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用案例實踐》
8、《大模型在通信行業(yè)的應(yīng)用實踐》
7、《下一代人工智能：隱私計算和可信人工智能》
8、《互聯(lián)網(wǎng)(消費金融)企業(yè)的AI大數(shù)據(jù)應(yīng)用》
9、《AI世界模擬器：Sora視頻生成模型的技術(shù)實現(xiàn)原理、行業(yè)實踐以及商業(yè)變現(xiàn)途徑》
10、《大模型技術(shù)體系架構(gòu)和算法案例實操》
11、《互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)風(fēng)控》
互聯(lián)網(wǎng)：蘋果、微軟、三星、華為、阿里、網(wǎng)易、百度、騰訊、字節(jié)跳動、馬上金融；
金融：匯豐銀行、花旗銀行、工商銀行、招商銀行、法國興業(yè)銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行、中國銀行、富民銀行、微眾銀行、中信銀行；
通信：中國移動研究院、上海移動研究院、北京移動、上海移動、江蘇移動、杭州移動、杭州移動研究院、黑龍江移動、四川移動、中國電信、北京電信研究院、中國聯(lián)通、北京聯(lián)通研究總院、四川聯(lián)通、杭州聯(lián)通、中國鐵塔、中移物聯(lián)網(wǎng)；
政府：國家網(wǎng)絡(luò)信息安全中心、河南省金融監(jiān)控總局、北京市政府、重慶市政府、杭州市政府、陜西省政府；
能源：中國石油、中國石化、中國海洋石油；
電力：中國電力、中國電力科技
工業(yè)：寶武集團、上海汽車、中建八局
Service Procedure
Service Advantages
我們擁有幾百家各類企業(yè)的項目咨詢基礎(chǔ)、多行業(yè)數(shù)據(jù)庫、多年的行業(yè)經(jīng)驗，并對企業(yè)進行深度研究和剖析，總結(jié)出一系列深入的觀點和經(jīng)驗。
我們的咨詢方案的設(shè)計過程秉承“知行合一”的理念，既具備理論知識，又重視項目的實操性。經(jīng)過多年的經(jīng)驗，我們積累了豐富的案例庫，涉及18個領(lǐng)域，近千個案例，并將案例與咨詢項目完美結(jié)合。
我們的咨詢團隊分布于各大領(lǐng)域，擁有多年的業(yè)內(nèi)從業(yè)經(jīng)驗，具備豐富的企業(yè)管理實操經(jīng)驗。在定制咨詢方案前，我們會為客戶匹配多位業(yè)內(nèi)咨詢師，供客戶進行比對選擇，根據(jù)客戶需求及問題，定制化地設(shè)計咨詢方案，確保項目的順利進行。
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