以DeepSeek为代表的AI大模型时代的智慧制造

收费标准：￥2800/人

Ø 含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费

Ø 不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用、早餐及晚餐

证书：

如需颁发上海市人工智能技术协会认可证书，需单独支付证书费用200/张。

课程目标：

理解AI发展趋势：让学员理解人工智能的历史发展脉络以及它如何成为第四次工业革命的关键驱动力之一。

掌握关键技术原理：使学员能够掌握从机器学习到深度学习等核心AI技术的基本概念及其工作原理。

认识通用人工智能的潜力：帮助学员认识到GPT这样的大语言模型以及其他生成式AI工具所代表的技术突破及其广泛的应用前景。

探索行业应用案例：通过具体案例分析（如智能制造中的预测性维护、自动化机器人技术），展示AI技术是如何被应用于实际场景中以解决特定问题，并带来显著效益的。

培养实践能力：引导学员思考如何将其所在领域内的专有知识和数据转化为有效的AI解决方案，增强企业的竞争力。

参训对象：

Ø 企业管理人员与决策者，特别是那些希望了解如何将AI技术整合到现有业务中的高层领导。

Ø 技术专家和工程师，他们需要掌握最新的AI技术来推动产品和服务创新。

Ø 从事制造业、服务业及其他相关行业的专业人员，对提升生产效率和质量感兴趣的从业者。

Ø 对AI技术感兴趣并希望在职业发展中利用这些知识的人士。

授课形式：

知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。

课程大纲：

第一部分：从经典人工智能到以Deepseek为代表的生成式AI大模型

1. Deepseek的先辈：从早期人工智能算法到机器学习，到人工神经网络和深度学习：

· 人工智能是一类计算机模拟的，完成传统上认为只有人类可以执行的任务的硅基智能

· 机器学习是一类让算法从数据中找到规律、模式的设计

· 深度学习/人工神经网络是一类机器学习算法，通过模拟生物神经网络，处理相对抽象的信息：人工神经网络怎么能识别小狗的照片？其实跟我们教小朋友认小狗非常类似

2. Deepseek大厦的地基 —— 生成式AI大模型兴起：从分析式AI到生成式AI，AI从做判断题/选择题，到做填空/问答题

3. 从“偏科专才”到“通才”，通用人工智能的曙光：GPT和Deepseek为何如此令人兴奋？

· 以Deepseek和ChatGPT为代表的等大语言模型基本核心原理

o Deepseek和ChatGPT有何异同？Deepseek有何优势和应用潜力？

o Deepseek会对国际和国内人工智能领域的算法、数据和算力产生何种影响？

o Deepseek会为AI应用提供何种基础和机遇？

· 其他主流生成式大模型主要类别和基本原理

o 以扩散模型为代表的文生图模型：训练机器对像素的“组装”和“组合”

o 数字三维构建模型：算法对世界的“脑补”

o “世界模拟器”：OpenAI的视频生成模型SORA

4. Deepseek对企业应用的多维度意义：

· AI技术的可控性和安全性得到保障

· Deepseek成为企业数字化枢纽和“总调度”

· DS赋能的企业职能领域进入新时代

· 基于DS的产业链和产业系统生态

· 企业进入优质模型驱动模式的门槛大为降低

· 大模型驱动的企业创新加速

第二部分：人工智能和Deepseek类大模型在制造业的应用赋能

1. 产品设计与创新

· 基于数据的设计

o 基于数据的设计是指利用大数据分析消费者行为、市场趋势和技术发展，指导新产品开发的方向。生成式AI也在工业设计的外形、包装和功能设计上开始有广泛应用。

o 案例分析：一家运动装备制造商通过分析社交媒体和电商平台上的用户评论，发现消费者对轻量化和高透气性的跑鞋有强烈需求。基于这些洞察，该公司推出了新款跑鞋，一经上市便获得了市场的热烈反响，销售额增长了50%。

· 智能制造

o 指将AI技术应用于整个生产流程，从原材料采购到成品出厂，实现全面自动化和智能化。这包括机器人操作、自动化生产线、智能仓储等。

o 工业机器人编程、自动化控制系统集成、智能工厂平台搭建。

2. 生产优化

· 预测性维护

o 预测性维护利用传感器数据和机器学习算法来监控设备状态，提前识别潜在故障，从而减少停机时间并延长设备寿命。这包括实时监控、故障诊断以及基于历史数据的预测模型。

o 案例分析：某航空制造公司通过在其生产线上的关键设备上安装传感器，并使用AI进行实时监控和数据分析。该公司成功将非计划停机时间减少了40%，同时设备维修成本降低了25%。

· 质量控制

o AI可以通过图像识别、声音分析等技术自动检测生产过程中的质量问题，提高产品质量的一致性和可靠性。它能够快速识别缺陷并提供即时反馈，以防止不良品流入市场。

3. 供应链管理

· 库存预测

o 利用历史销售数据、市场趋势和其他相关因素，通过机器学习模型结合Deepseek类大模型预测未来的需求，帮助企业优化库存水平，减少过剩或短缺的风险。

o 案例分析：某大型零售连锁企业采用AI驱动的库存管理系统，通过分析每日销售数据和季节性趋势，精确预测各门店的商品需求。结果表明，该企业的库存周转率提高了30%，库存成本降低了15%。

· 物流优化

o 物流优化涉及使用AI技术改进运输路线规划、调度安排和仓库管理，以提高效率、降低成本并减少环境影响。智能调度系统可以根据实时交通信息和订单需求动态调整配送方案。

4. 销售与营销

· 市场分析与客户洞察

o 基于Deepseek类大模型进行大数据分析，以识别潜在市场机会和客户需求。

o 案例分析：某家电制造商使用AI工具分析社交媒体数据，精准定位消费者需求，从而推出更符合市场需求的产品，实现了销售额的显著增长。

· 个性化推荐系统

o 基于用户行为数据，构建个性化产品推荐系统，提高转化率和客户满意度。

o 案例分析：一家汽车制造公司通过AI驱动的个性化推荐系统，针对不同客户的偏好和历史购买记录，提供定制化的购车建议，增强了用户体验并提高了销售效率。

5. 客户服务

· 智能客服机器人

o 实施Deepseek类大模型的聊天机器人，自动处理常见客户查询，提升响应速度和服务质量。

· 客户服务预测

o 使用机器学习算法预测客户需求，提前解决可能的问题，增强客户忠诚度。

o 案例分析：某机械制造企业利用AI分析客户支持请求的数据，预测哪些客户可能会遇到特定问题，并主动联系这些客户提供解决方案，有效降低了客户流失率。

6.AI赋能的工业机器人与协作机器人

· 工业机器人和协作机器人（cobots）

o 工业机器人：通常用于大规模生产环境中的自动化任务，如焊接、装配和搬运等。它们具有高精度和高速度的特点。

o 协作机器人：设计用于与人类工作者在同一环境中协同工作的机器人。它们具备内置的安全功能，可以在不增加风险的情况下提高生产力。

· AI和Deepseek类大模型对机器人的赋能:

o 具身智能：具备身体的AI Agent的实现

o 多模态AI：基于AI的机器视觉、听觉、触觉和其他传感器感觉

o 迁移学习能力：大行为模型赋能的机器人

o AI赋能的机器人训练环境

第三部分：Deepseek类大模型应用的核心逻辑思维和实操

1.AI大模型工具的应用算法思维和逻辑：

· 一般提示词运用算法思维和逻辑

· 模型工具组合运用方式和技巧

o 交代好工作：为大模型分解问题

o 让大模型“合理”地自由发挥：理顺方案的逻辑

o Information is power:用新的信息让大模型更靠谱

o 组合多类大模型能力，发挥各大模型的十八般武艺

o 核心的核心：定位自己是“统帅”，而不只是“提问者”

2.Deepseek及相关模型工具的使用展示与实操：

• 学习“如何利用大模型学习”：“追问式”学习，如何构建提示词路径，连续发问Deepseek类大模型，快速获得符合自己认识模式和知识背景水平的个性化讲解和答案

• 多源异构数据分析：将不同格式（excel, pdf, word, txt，图像等）的数据文件让Deepseek访问，分析并提取汇总这些数据中的关键信息。

• 图像生成与处理：利用文生图模型（如豆包、Stable Diffusion, Midjourney等）创造符合企业需求的视觉素材，同时学习基础的图像处理技巧。

• 自动化PPT制作：介绍并实践使用Deepseek + Kimi /Napkin 等AI工具自动生成PPT的方法，提高汇报材料的准备效率。

• 大模型智能体配置：介绍主流大模型智能体平台，展示如何通过配置规则和调用大模型实现智能体工作流

讲师介绍：尹老师

Ø 荷兰Utrecht大学MBI，大数据&AI专家，人工智能布道师，AI产业应用落地咨询顾问

Ø 上海人工智能技术协会特聘首席顾问

Ø 上海市元宇宙产业发展专家咨询委员会专家

Ø 上海市电竞协会首席AI专家

Ø 原商汤科技城市元宇宙首席架构师

Ø 原商汤科技智能产业研究院首席架构师

Ø Oracle Master企业架构师

Ø 原惠普企业服务新形态IT首席架构师

尹老师是上海人工智能技术协会首席咨询顾问，贵州大数据专家委员会委员。尹老师曾任商汤科技智能产业研究院首席架构师，德勤Oracle CX首席架构师，惠普企业新形态IT首席架构师，Oracle Master企业架构师。尹老师专注在人工智能战略和架构规划、元宇宙产业规划及落地，数字化客户体验，以及AI及大数据驱动的新形态ICT架构规划和咨询落地，有超过19年在中国大陆和荷兰的职业经验。先后服务过世界顶级的通讯和网络设备及方案商，世界顶级的咨询和审计服务公司和企业软件公司。

主讲课程类型及具体课程：

Ø 《通用人工智能曙光：生成式人工智能大模型的源起，发展和落地应用》

Ø 《Deepseek的技术创新与产业影响—— AI竞赛新格局》

Ø 《如何开箱即用地私有化部署企业级Deepseek 》

Ø 《AI大模型智能体应用的模式和落地路径》

Ø 《人工智能时代地天空产业：低空经济》

Ø 《AI大模型时代的金融数字化转型和人工智能赋能应用》

Ø 《生成式AI大模型时代的财税领域AI赋能：范式和应用》

Ø 《深入浅出数字化战略和企业架构：框架和应用》

Ø 《数字新基建：智能计算中心承载的人工智能模型和应用》

Ø 《人工智能大模型时代的人力资源赋能：应用和实践》

Ø 《人工智能时代的数字科技在双碳全生命周期管理中的应用模式和实践》

Ø 《元宇宙+ 电竞：人工智能时代的数实融合新形态虚拟体育》

Ø 《人工智能和AI大模型落地工作坊：从业务分析到技术架构落地设计》

Ø 《AI大模型时代的算法思维和实践运用》

Ø 《AI大模型赋能的5G+ 元宇宙产业应用》

Ø 《人工智能时代的企业大数据技术和架构》

授课风格：

尹老师的课程深入浅出，视野宏大，案例研究丰富，分析精彩，讲解幽默风趣，用企业和政府的语言，把抽象的人工智能和元宇宙理论知识与产业转化、政府数字化变革融会贯通，讲得通俗易懂，看得见，摸得着，用得上，深受好评。

尹老师的讲课自我要求：“不讲正确的废话”，“所有听众都要听得懂”，“内容原创”，“不仅讲“What”，更讲“Why”和“How”。

服务客户（部分）：

院校，科研机构：复旦大学、清华大学经管学院、上海交通大学、上海人工智能研究院、上海理工大学、上海体育学院、中国传媒大学、同济大学、武汉大学、浙江大学、齐鲁工大、深圳大学等。

政企集团：上海市经信局、湖畔创研中心、广东机场集团、中国电信、中国移动、中国联通华盛、中国通信服务、中国银行、中国建设银行、国家金融监管总局广西监管局、兴业银行、中核集团、交通银行、中国工商银行、北京银行、平安银行、平安租赁、平安一账通、建设银行、国泰君安、中国烟草、国家电网、中电建、国电投、阿里云创新中心、华为云、临港集团、商飞集团、虎彩集团、国泰君安、成都新经济局、江西省政府、扬州市政府、合肥市政府、中南建筑设计院、银川市政府、云南市政府、深圳交管局、安徽铁塔、成都金牛区、武汉洪山区、中石油、云南中烟、北汽集团、上海铁路局、上海电力、南京大数据局、河南能源集团、神华集团、平安集团、中国国航、南方航空、新华三、海隆石油、安东石油等

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上课时间

2026年04月09-09日 上海

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