AI赋能工程咨询

从办公自动化到智能化的升级

【课程背景】

随着人工智能技术的快速发展，AI大模型正在深刻改变各行各业的工作方式。工程咨询作为高度依赖专业知识和数据分析的领域，正面临数字化和智能化升级的迫切需求。从文本生成到数据分析，从业务流程优化到智能决策，AI大模型已成为提升生产力和竞争力的重要工具。

本课程聚焦于DeepSeek等AI大模型的技术原理、应用场景及其在工程咨询行业的落地实践，帮助学员掌握从办公自动化到智能化升级的关键方法。课程首先介绍AI大模型的发展背景、核心技术及主流工具，并深入解析DeepSeek的技术创新点。随后，课程结合工程咨询实际需求，详细讲解AI如何赋能文档处理、数据分析、知识管理及业务流程优化，并探讨RPA（机器人流程自动化）+ AI的智能化应用模式。

此外，课程将通过业务场景拆解、AI需求分析和落地实践案例，指导学员探索AI在工程咨询领域的创新应用路径。最终，学员将不仅掌握AI大模型的核心概念和操作技能，还能将其应用到实际业务中，提高工作效率，优化业务流程，实现智能化转型。

【课程收益】

理解DeepSeek等AI大模型的关键技术、发展趋势及其在工程咨询行业的应用价值，助力智能化转型。  

学会利用AI自动生成和优化文档、PPT、报告，并高效完成数据清洗、分析与可视化，提高工作效率。  

结合RPA+AI技术，实现办公流程自动化，减少重复性工作，提升企业运营效率与智能化水平。  

运用AI分析市场趋势、客户需求，精准优化咨询方案，提升业务竞争力和客户满意度。  

学习AI需求梳理与落地方法，精准定位AI在工程咨询领域的应用场景，把握行业智能化升级机遇。

【课程特色】

全链路教学：涵盖AI基础、DeepSeek平台操作、企业应用及行业落地全流程。

多场景演练：通过办公场景、行业案例分析，深入探索AI如何提升生产力。

前沿技术解析：紧跟AI发展趋势，掌握国产大模型的最新动态及落地方案。

【课程对象】解决方案架构师、工程咨询师、业务创新人员、技术负责人

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、大模型关键技术及总体实现思路

1、大模型时代的到来

ChatGPT与新一代人工智能革命

从文本、图片、音频、视频到多模态认知的数字人

从有监督机器学习到大模型的发展历程

ChatGPT、DeepSeek等主流大模型介绍

2、大模型关键技术解析

自然语言理解：赋予AI理解与生成能力

预训练大模型崛起，赋能深度学习

多模态交互：全方位人机互动

思维链

深度强化学习

Transformer架构

3、DeepSeek技术突破

DeepSeek R1与V3介绍：模型架构、训练规模及应用场景。

DeepSeek性能表现（vs全球顶级大模型）：推理速度、准确率、适配性等。

DeepSeek算法创新点解析：注意力、思维链、参数高效利用等。

DeepSeek“蒸馏”技术解析： “蒸馏”如何提升推理效率及降低计算资源消耗。

二、DeepSeek等AI大模型应用实践

1、AI赋能文档处理

AI自动生成Word文档

AI辅助文案优化与润色

智能总结与摘要功能

2、AI赋能PPT制作

AI一键生成演示文稿

设计优化与智能排版

AI辅助演讲稿生成

3、AI赋能图片设计

AI生成海报与宣传素材

AI优化图片质量

AI辅助社交媒体内容创作

4、DeepSeek赋能数据分析

数据导入与导出：支持CSV、Excel、JSON等格式

数据清洗：自动识别并处理缺失值、重复数据等

数据分析与可视化：提供统计分析、趋势预测等功能，并生成图表帮助理解数据

5、DeepSeek赋能知识管理

企业知识库的定义和价值

企业知识库数据准备和数据要求

适用于特定领域的知识库构建方法

6、AI赋能其他办公场景

会议纪要自动生成

合同文本审查与建议

AI辅助项目管理与任务分配

三、大模型在工程咨询领域的智能化创新探索

1、AI在工程咨询领域落地实施的关键要点

业务流程与AI的结合方式

AI需求分析方法论：如何从业务痛点出发拆解AI应用场景？

AI技术落地的挑战（数据质量、技术选型、成本与ROI评估）

2、数字化流程四步法（自上而下与自下而上相结合）

业务流程梳理：如何结合当前业务进行流程优化？

任务分解：AI在具体业务环节的应用

AI可行性评估：如何在业务场景中，评估AI模型的适用性

需求落地：结合AI技术，优化业务场景

3、RPA（机器人流程自动化）+AI：如何优化业务流程

数字员工成为新型劳动力：自动化处理文档、审批、监测等任务

RPA实现跨应用贯通：数据从ERP、OA、SCADA等系统自动获取

RPA+AI大模型，进一步实现流程自动化

四、AI大模型未来趋势与挑战

1、AI大模型未来趋势

多模态、实时性交互

智能体、个性化服务

长文本、小模型

具身智能：机器人、无人驾驶

2、AI大模型的局限

幻觉现象，一本正经的胡说八道

偏见与歧视、训练及推理成本等

3、AI需求梳理与实战演练

学员分组练习：基于典型业务场景，应用所学方法梳理AI需求

形成AI需求Excel表，定义任务、岗位、自动化的可能性

学员小组PK，分享AI需求分析成果

讲师点评与优化建议