【培訓(xùn)對象】
產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)中心、數(shù)字化中心等

【培訓(xùn)收益】
1.了解ChatGPT的誕生背景、主要功能特征 2.了解ChatGPT的底層AI技術(shù)邏輯 3.了解ChatGPT對工作生活中的應(yīng)用

課題一：AI
1.誕生：AI是如何誕生的
2.命題：AI是解決什么問題的？
3.發(fā)展：AI在解決問題的路上都走過了哪些階段？
4.趨勢：AI的分類
（1）分析性AI：機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)建模
（2）生成式AI：GPT和ChatGPT的誕生
課題二：分析性AI
1.分析性AI的目的：賦助人工做出科學(xué)判斷
2.科學(xué)決策三大核心要素
（1）數(shù)據(jù)模型
（2）大數(shù)據(jù)
（3）超高算力
3.數(shù)據(jù)模型：分析性AI——機(jī)器學(xué)習(xí)
（1）監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督、強(qiáng)化學(xué)習(xí)
（2）深度學(xué)習(xí)與機(jī)器視覺
4.大數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)技術(shù)
（1）數(shù)據(jù)采集
（2）數(shù)據(jù)傳輸
（3）數(shù)據(jù)存儲
（4）數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)化與集成
（5）數(shù)據(jù)治理
（6）數(shù)據(jù)管理
（7）數(shù)據(jù)安全
（8）數(shù)據(jù)可視化
（9）數(shù)據(jù)資產(chǎn)化
（10）數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù)平臺
5.算力：從云計(jì)算到量子計(jì)算
（1）算力的定義
（2）算力與芯片技術(shù)
（3）云計(jì)算與東數(shù)西算
（4）量子計(jì)算
6.分析性AI賦能科學(xué)分析的底層邏輯
（1）數(shù)據(jù)可視化
（2）數(shù)據(jù)分析
（3）指導(dǎo)決策改進(jìn)
課題三：分析性AI：AI與物聯(lián)網(wǎng)
1.定義物聯(lián)網(wǎng)
2.物聯(lián)網(wǎng)與AI的關(guān)系
3.數(shù)字孿生
4.5G+物聯(lián)網(wǎng)+AI在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的地位
課題四：生成式AI
1.生成式AI的背景
2.生成式AI的核心指導(dǎo)思想
3.GPT技術(shù)
4.BERT與GPT的區(qū)別聯(lián)系
5.ChatGPT的誕生：從GPT到ChatGPT
課題五：ChatGPT到底是什么？
1.說說人工智能聊天機(jī)器人
2.ChatGPT的誕生背景：從人機(jī)對話到AIGC
3.微軟必應(yīng)收縮引擎與Edge瀏覽器的出現(xiàn)
4.當(dāng)下的ChatGPT的主要核心特征
（1）傳統(tǒng)智能客服機(jī)器人與ChatGPT的區(qū)別
（2）ChatGPT聊天機(jī)器人的特征
（3）OGC-PGC-UGC社區(qū)到AIGC的一路蛻變
（4）ChatGPT，AIGC的未來
5.解析ChatGPT AI下的三大核心要素
（1）數(shù)據(jù)模型：GPT-3.5系列模型，有著多達(dá)1750億個(gè)模型參數(shù)
（2）大數(shù)據(jù)：依托OPENAI公共爬蟲數(shù)據(jù)集有著超過萬億單詞的人類語言數(shù)據(jù)集
（3）算力：基于微軟Azure AI超算基礎(chǔ)設(shè)施上進(jìn)行訓(xùn)練，總算力消耗約3640PF-days
6.ChatGPT競爭優(yōu)勢的所在：RLHF基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí),解決了模型生成的問題
7.ChatGPT的局限：基于RLHF模型下如何破解真實(shí)性問題
8.目前國內(nèi)外大模型的發(fā)展情況
課題六：生成式AI對工作和生活帶來的影響
1.生成式AI仍然擺脫不了早期的數(shù)據(jù)生成
2.生成式AI正在從Chat領(lǐng)域向AIGC和行業(yè)進(jìn)行滲透
3.對工作和生活帶來的影響
（1）對效率的影響
（2）對創(chuàng)意的影響
（3）對資產(chǎn)產(chǎn)權(quán)的影響
（4）對價(jià)值生成的影響
（5）對未來商業(yè)模式的影響
 

中共黨員
中級經(jīng)濟(jì)師
華為全球培訓(xùn)中心認(rèn)證講師
電子科大科園股份簽約數(shù)字化咨詢專家
中國國際電子商務(wù)培訓(xùn)中心特聘專家
世界500強(qiáng)企業(yè)前營銷高管
中國國際“互聯(lián)網(wǎng)+”大賽四川賽區(qū)評委
和君恒成數(shù)字化簽約顧問專家

著作：《社會(huì)化客戶服務(wù)與管理》、《社交電商運(yùn)營全攻略》

【從業(yè)經(jīng)歷】
2009年-2012年，浙江蘇寧電器有限公司采銷部部長
2012年-2014年，阿里巴巴天貓類目運(yùn)營
2014年-2019年，騰訊投資的中國有贊任有贊服務(wù)商&有贊學(xué)院西南區(qū)負(fù)責(zé)人
2019年-2020年，騰訊智慧零售事業(yè)部（成都）
2020年至今為快消、家居家電、煙草、工業(yè)制造等行業(yè)提供數(shù)字化咨詢服務(wù)
【PBL項(xiàng)目制學(xué)習(xí)】
PBL項(xiàng)目制學(xué)習(xí)，旨在激發(fā)學(xué)員學(xué)習(xí)的內(nèi)驅(qū)力，變被動(dòng)學(xué)習(xí)為主動(dòng)思考，培育解決問題的創(chuàng)新思維。
核心方法：以課題、項(xiàng)目為抓手，拆解成獨(dú)立的問題，強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科通過“數(shù)字化思維”構(gòu)建分析模型、獲取數(shù)據(jù)，邏輯推理、團(tuán)隊(duì)協(xié)作和創(chuàng)新設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)完成日常工作中的問題。
教學(xué)主要的流程分為四步：

1.項(xiàng)目拆解：把一門課，拆成特定的幾個(gè)小課題
2.團(tuán)隊(duì)協(xié)作：小組跨界跨領(lǐng)域?qū)Ω鱾€(gè)課題進(jìn)行資料查詢、展開邏輯推理和課題闡述報(bào)告
3.案例解析：由講師通過案例解析等方式引發(fā)學(xué)員對該問題其他視角的思考
4.創(chuàng)新設(shè)計(jì)：結(jié)合自己在公司內(nèi)部的實(shí)際情況，提出針對該課題任務(wù)的創(chuàng)新解決辦法

【教學(xué)咨詢實(shí)踐】
教學(xué)實(shí)踐：常年來為各企事業(yè)單位、政府機(jī)構(gòu)定制化培訓(xùn)課程，累計(jì)授課場次超過500場+，面授學(xué)員累計(jì)6萬余人，場均滿意度高達(dá)98%，受訓(xùn)對象涵蓋互聯(lián)網(wǎng)、通信、金融、電力、制造、服務(wù)等多個(gè)行業(yè)，主導(dǎo)參與多家知名企業(yè)核心骨干、管理人才培養(yǎng)打造等項(xiàng)目的實(shí)操工作，受國內(nèi)數(shù)千家客戶的見證，專業(yè)能力廣受業(yè)界及學(xué)員好評，課程返聘率極高。
項(xiàng)目咨詢：煙草行業(yè)：四川樂山全國數(shù)字化項(xiàng)目大賽指導(dǎo)《“煙火火”數(shù)字化應(yīng)用》、?？跓煵荨稊?shù)字化營銷IT系統(tǒng)架構(gòu)及應(yīng)用》、峨嵋集團(tuán)《文旅數(shù)字化營銷》、華潤雪花啤酒《數(shù)據(jù)治理》、萬峰湖《智慧釣房架構(gòu)》、中興視通《隨身WIFI校園市場運(yùn)營》、歷奇營地《數(shù)字化運(yùn)營》、科園股份《數(shù)字化商業(yè)模式設(shè)計(jì)》等 

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  大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢及在電信行業(yè)中的應(yīng)用第一章節(jié) 大數(shù)據(jù)簡介本節(jié)要點(diǎn)：介紹大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)的起源及發(fā)展1.大數(shù)據(jù)的定義u大數(shù)據(jù)的起源2.大數(shù)據(jù)的發(fā)展u大數(shù)據(jù)發(fā)展歷史u大數(shù)據(jù)發(fā)展標(biāo)志性事件u大數(shù)據(jù)在學(xué)術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展u大數(shù)據(jù)在商業(yè)應(yīng)用的發(fā)展第二章節(jié) 大數(shù)據(jù)國內(nèi)外相關(guān)發(fā)展本節(jié)要點(diǎn)：大數(shù)據(jù)的最新研究成果1.數(shù)..

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