AI大模型应用实战

DeepSeek等赋能业务创新与智能化转型的落地实践

【课程背景】

人工智能（AI）技术正在以前所未有的速度重塑全球各行各业。从传统的机器学习、深度学习、强化学习，到当下爆发式增长的AIGC（生成式人工智能）大模型，AI的发展不仅推动了科技领域的创新，也深刻改变了商业、工业、医疗、教育等众多行业的运营模式。尤其是OpenAI发布的ChatGPT，以及中国自主研发的大模型如DeepSeek，标志着大模型技术从探索阶段正式迈向了大规模应用阶段。

DeepSeek作为中国新一代人工智能大模型的代表，凭借强大的自主创新能力与多模态技术突破，已在文案生成、数据分析、软件开发辅助等多个领域展现出卓越的应用潜力。它不仅推动了AI应用从“单一智能”向“多能协同”的转变，也为中国企业提供了更加符合本地化需求的智能化解决方案。

在这样的时代背景下，企业面临着新的机遇与挑战：如何正确认知大模型的技术原理与应用趋势？如何将AI融入自身业务，提升效率与创新能力？如何通过提示工程、定制开发、私有部署等手段实现AI能力的本地化掌控？如何规避AI应用中的法律合规与风险问题？

本课程以“认知+原理+应用+实战”四位一体的体系，系统梳理AI大模型的发展演进，深度解析大语言模型与多模态模型的技术机制，讲授提示工程与大模型开发的高级技巧，分享职场效率提升与工业领域应用赋能的实践案例，并通过实战工作坊帮助学员真正掌握AI大模型落地的方法论和工具链。

【课程收益】

全面理解AI大模型（尤其是DeepSeek）的发展脉络与前沿趋势；

掌握大语言模型与多模态模型的技术原理及应用机制；

熟练运用提示工程和全栈开发技巧提升职场与研发效率；

具备企业级AI落地与定制开发的实战能力；

能独立设计AI赋能的业务创新方案，助力组织智能化升级。

【课程特色】

体系完整：认知导入→技术解析→应用实战→落地转化，四位一体设计

案例丰富：涵盖办公、软件研发、工业制造多行业真实案例

技术实操：多次实战演练+提示工程高级技巧+全栈开发示范

定制聚焦：结合DeepSeek等本土大模型，紧贴企业实际应用

落地导向：不仅学会技术，更学会在自身业务中真正落地应用

【课程对象】

企业数字化转型负责人、技术创新负责人

IT经理、系统架构师、AI产品经理

软件开发工程师、测试工程师

数据分析师、智能制造及工业工程师

关注AI趋势并希望提升职场竞争力的职能部门主管

【课程时间】2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、启航之路：AI技术发展历程与DeepSeek崛起

1、AI发展演进历程

从传统机器学习到生成式AI大模型

深度学习和强化学习突破与行业变革

生成式AI（AIGC）带来的创新浪潮

2、全球主流大模型解析

ChatGPT、DeepSeek等创新与影响

DeepSeek、ChatGPT等对比分析

大模型对全球科技产业的颠覆重塑

3、中国力量：DeepSeek的崛起与突破

DeepSeek技术架构及核心优势

多模态技术集成与创新应用

中国大模型产业化布局及未来展望

二、认知导入：人工智能大模型发展现状与趋势

1、全球AI趋势洞察

AI投资与技术演进路线图

多模态融合与大一统模型趋势

未来AGI（通用人工智能）的探索之路

2、AI驱动下的业务创新新范式

智能办公与智能制造案例分析

AI赋能新商业模式（如智能客服、营销自动化）

数据智能驱动业务流程重构

3、企业应用挑战与机遇

AI应用中的数据隐私与合规风险

大模型幻觉问题与应对策略

企业如何构建可控、可用、可信赖的AI体系

三、技术原理：掌握大模型技术底座

1、大语言模型（LLM）技术原理

Transformer与Attention机制解析

预训练-微调（Fine-tuning）技术链路

RLHF（人类反馈强化学习）应用示例

2、多模态大模型技术机制

图像、文本、音频联合建模

多模态检索与推理示例

DeepSeek多模态实践与案例解析

3、提示词工程高级应用

提示词设计的四大策略

思维链、思维树设计技巧

提示词调优与复杂任务分解方法

4、大模型全栈开发实战

API调用与Agent开发基础

本地化私有部署与参数精调（如LoRA微调）

RAG（检索增强生成）框架搭建与应用

四、应用技巧：AI大模型落地赋能

1、DeepSeek赋能职场办公提升

智能文案与报告生成示范

高效任务管理与智能助理构建

职场场景下的自动化提效案例

2、DeepSeek助力软件研发与测试

代码自动生成与重构

测试用例智能生成与优化

Bug自动检测与异常描述优化

3、工业领域应用赋能实战

工业图像智能识别与质检

工业设备预测性维护

生产数据智能分析与优化决策支持

五、实战演练：AI大模型应用实战工作坊

1、实战一：构建智能办公助手

场景分析与需求定义

提示词体系设计与测试

应用集成与上线优化

2、实战二：AI加速软件测试全流程

自动化生成测试计划与用例

集成AI智能Bug跟踪与描述改进

全流程提效演示与问题排查

3、实战三：基于RAG的工业智能决策应用

工业知识库搭建与数据接入

智能问答系统部署与调优

预测性分析实践