DeepSeek大模型驱动能源行业智能化转型 

前沿科技与煤炭能源融合创新实战

【课程背景】

在“双碳”目标和能源行业数字化转型的背景下，人工智能技术正成为推动行业变革的核心驱动力。从传统机器学习到生成式AI大模型，以DeepSeek为代表的中国自主技术已在全球AI竞争中崭露头角。煤炭能源企业面临效率提升、安全管控、绿色转型等多重挑战，亟需通过AI大模型实现数据价值挖掘、智能决策和业务创新。

本课程聚焦能源行业特性，系统解析DeepSeek等大模型的技术架构与应用场景，结合煤炭领域的智能化需求（如设备预测性维护、安全生产监控、能效优化等），提供从技术认知到落地的全链路方案。同时，针对能源行业的数据敏感性，课程将涵盖私有化部署、合规安全等关键议题，助力企业构建安全可控的AI能力，为青年骨干人才提供前沿科技与行业实践深度融合的学习平台。

【课程收益】

掌握AI大模型技术演进及能源领域应用趋势，理解DeepSeek在煤炭场景中的创新潜力，提升科技战略视野。

学习提示词设计、数据分析等AI工具链操作，结合煤矿安全、生产调度等案例，快速实现业务场景赋能。

了解私有化部署与RAG技术，掌握符合能源数据安全要求的AI落地路径，为智能化转型提供方法论支撑。

【课程特色】

全景视角：涵盖AI大模型的发展、应用、定制开发及战略落地

实战案例：涵盖合同审核、文案生成、课程方案、数据分析等业务场景

定制化开发：讲解私有部署、知识库构建、Lora微调及智能体搭建

互动实践：结合案例实操，帮助学员掌握落地方法

【课程对象】

煤炭能源企业优秀年轻干部、青年骨干（助理级至处级）

科技创新部门负责人与技术团队

数字化转型推进者及智能化项目组成员

对AI技术与能源融合感兴趣的高潜人才

【课程时间】0.5天（6小时/天）

【课程大纲】

一、启航之路：AI技术演进与能源行业智能化机遇

1、AI发展全景：从机器学习到DeepSeek大模型

传统AI技术在能源领域的应用局限

生成式AI突破与煤炭行业变革契机

DeepSeek核心技术优势及国产化价值

2、能源场景下的AI大模型创新实践

全球大模型对比（DeepSeek vs. GPT-4/Llama）

煤炭行业智能化典型案例：安全监测、能效优化、设备预测性维护

二、实战赋能：AI大模型在煤炭业务中的高效应用

1、能源场景专用提示词设计与优化

针对煤矿安全报告生成、调度指令优化的提示词模板

数据报表分析与风险预警的AI交互技巧

2、AI工具链与煤炭业务流程融合

智能巡检日志生成、地质数据解读等场景演练

低代码平台快速集成大模型的方法

三、落地攻坚：能源行业AI私有化部署与合规实践

1、煤炭企业专属AI模型构建

本地化部署需求与实施路径（兼顾井下网络环境）

敏感数据脱敏与知识库安全增强方案

2、RAG技术在能源知识管理中的应用

煤矿规程、设备档案的智能检索与生成

基于行业标准的合规性AI审核