主讲：王明哲老师
【课程背景】
春节期间，DeepSeek忽然火遍全网，不光在国内，在国际上DeepSeek也称为了毫无争议的科技热点No.1。DeepSeek的爆火引发了大家对新一代AI工具的再次关注，作为数字化/大模型专业人员，你肯定遇到了这样的问题
DeepSeek如何快速部署到企业中？
DeepSeek能够如何在企业中应用？
如何把提示词工程的效果推到极限？
如何才能提升智能体的效果？
人工智能真的能够解决企业的所有业务问题吗？
所有答案将在课上揭晓！
【课程收益】
提示词开发框架
智能体开发框架
AI专用算法开发框架
大模型落地案例
【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。
【课程对象】公司大模型小组，数字化团队等专业人群。
【课程时间】1天（6小时/天）
【课程大纲】
一、从AI到DeepSeek
什么是AI：AI是用数学模拟人类智慧的技术
专用AI技术：用自己企业的数据，训练专属自己的AI算法
通用AI技术：使用别人做好的AI算法，做自己企业的业务
通用AI技术的代表：大语言模型（DeepSeek，chatgpt等）
2、专用&通用技术对比
专用AI技术：数据、算力、专业知识门槛高，不容易落地
通用AI技术：各方面门槛低，比较容易落地
3、通用工具的落地形式
提示词工程：人直接用大语言模型工具
智能体：有思维链，不需要人实时驱动，真正能够解放生产力
案例：微软百度等顶尖科技公司，如何让使用通用工具
二、DeepSeek如何在企业应用
1、提示词工程对企业和员工的影响
量变：让员工效率暴增
量变案例：3小时完成原本需要2个月周期的定制方案
质变：让员工掌握原本不增拥有的能力
质变案例：用人话完成3D建模设计，用人话完成数字仿真
质变案例：人人都能编程（用人话编程）
质变案例：办公自动化（大模型帮你完成所有需要用电脑完成的工作）
质变案例：数据分析（大模型帮你完成商业智能和人工智能建模分析）
结论：提示词工程能使员工效率暴增，但是对企业几乎没有效果
2、智能体
智能体：把大模型的使用过程固化下来
智能体供应链自动化案例
智能体合规性审查案例
结论：智能体会让办公室里的人越来越少
问题：是谁代替了这些人？（谁来主导智能体开发）
答案：率先选择拥抱新技术的员工，替代那些不愿意拥抱的
（有效的智能体只能有企业内部业务专家主导）
三、DeepSeek落地企业的操作手册
1、DeepSeek如何私有化部署到企业
私有化部署所需的硬件资源
私有化部署所需要的软件环境
三行代码教你快速私有化部署DeepSeek
2、提示词工程进阶
误区：提示工程就是套模板
提示词开发框架，助你把提示词效果推到极限
资料搜索：如何把提示词效果推到极限
文案撰写：如何把提示词效果推到极限
素材收集：如何把提示词效果推到极限
代码编写：如何把提示词效果推到极限
总结：提示词工程的要领是转变思维（从一线员工转变为领导）
万用的提示词模板
提示词工程的局限性
3、智能体开发进阶
误区：IT牵头能做好智能体开发
智能体开发框架1-巧妙定义问题场景
智能体开发框架2-尝试大力出奇迹（判断是否真的需要开发智能体）
智能体开发框架3-回顾人类专家的思维逻辑
智能体开发框架4-根据人类思维逻辑，策划智能体工作流
智能体开发框架5-动手完成基础智能体构建
智能体开发框架6-少量真实用户试用，增量开发
真实案例：展示智能体开发的全过程
智能体开发工具如何选型
四、不是所有业务问题都能被大模型解决
1、大模型解决问题的边界
显性知识VS隐性知识
大模型能解决显性知识的问题
专用AI才能解决隐性知识的问题
真实业务需要二者配合才能闭环
案例：某500强外企的AI结局方案
2、专用AI的核心原理
机器究竟如何学习
机器学习中的关键过程
机器学习效果取决于什么
什么是高质量的数据
案例：完整机器学习过程展示
3、专用AI落地框架
1、智能化起点：不是数据而是业务痛点
2、如何找到业务痛点：客观（精益）VS主管（决策需求）
3、如何折算痛点价值：业务逻辑&一组数据
4、选择工具：只有隐性知识需要用到AI工具
5、智能化项目最大的坑：数据而不是算法
6、数据的坑在哪：缺少关键特征&数据缺乏代表性
7、如何排除数据上的坑：依靠业务专家的业务知识
8、如何选择模型：大模型VS小模型
9、AI项目成功的三大核心要素
10、AI项目的最大门槛：行政可行性
制造行业案例：汽车焊接质量预测，制造设备故障预测，制造耗品寿命预测，某著名汽车品牌销量预测，工业智能无损检测
五、新一代人工智能技术会如何影响未来
1、AI会如何影响我们
AI为我们带来的终局
绝大部分的工作会被替代
只有两类人会留下：做决策&有想法
案例：18年图灵奖得主案例，智能化终局解读，元宇宙加持下的后AI时代。辨析大模型和小模型选择对行业的影响
2、AI的3大套路和后AI时代展望
在无人化的时代，人应该做什么
应对办法：回归人“本身”的价值
没有工作的人会做什么：“爱”干嘛干嘛
企业应该如何应对即将到来的AI浪潮
案例：openAI官方给出最容易受chatGPT影响的岗位， 领域未来展望：马太效应加强
李真顺
周远祥
欧德张
孟晓苏
刘大成
殷大奎
曾凤
庞国明