ChatGPT、AIGC和大模型前沿趋势

ChatGPT如何赋能企业管理
大数据与人工智能实战专家—李家贵老师
广东省人工智能与大数据中心技术总监/数据中台部总经理/CDO
课程背景：
ChatGPT近来非常火爆，但多数课程偏重于理论，我们本次讲座将以亲身实践为例，分享如何快速赋能办公，并立刻提升生产力。
课程梗概：
本课程旨在探究ChatGPT在办公中的应用。通过案例分析、课堂讨论和互动答疑等方式，帮助学员更好地了解ChatGPT的原理、特点及其在实际应用场景中的具体应用。主要内容包括：ChatGPT赋能个人办公和组织能力提升两个方面。
课程特色：
结合实际案例，生动形象地展示ChatGPT的应用，包括个人应用和组织能力提升
采用互动式教学，提高学员学习效果
探究ChatGPT在办公中的多种应用场景，使得学员可以更全面、深入地了解其应用价值
课程目标：
让学员了解ChatGPT在办公领域中的具体应用场景
提高学员使用ChatGPT提高工作效率的能力
帮助企业实现数字化转型，提升竞争力
授课形式：
案例分析、课堂讨论和互动答疑相结合。
课程时长：0.5天。
课前演示（魔法走进现实）：
AI+数字人：营销如何提效十倍
万能AI ChatGPT:企业增长的超级大脑和数字员
Al+绘画:无中生有精美图片
AI+PPT: 5分钟搞定汇报PPT
AI+视频:5分钟搞定宣传视频
课程大纲：
第一章 初识：ChatGPT改变世界
1.1体验ChatGPT
1.1.1什么是ChatGPT
ChatGPT写小作文
ChatGPT写演讲稿
ChatGPT写歌词
ChatGPT写代码
ChatGPT的前世今生
追踪ChatGPT的前世
系统梳理ChatGPT的前世今生
归纳ChatGPT发展趋势
ChatGPT的先进性
1.3.1 ChatGPT具备诸多先进性特征
1.3.2 ChatGPT 提升的核心点
1.3.3 ChatGPT 提升的原因
1.3.4 ChatGPT 提升的领域
1.3.5 ChatGPT得益于通用（基础）模型所构建 AI 系统的新范式
ChatGPT赋能千行百业
ChatGPT+传媒
ChatGPT+影视
ChatGPT+营销
ChatGPT+娱乐
ChatGPT+其他
案例：亚马逊：ChatGPT受到重点关注，已广泛运用在各种工作职能中
案例：美国新媒体巨头Buzzfeed踩准ChatGPT风口，两天内股价升3倍
ChatGPT驱动上游产业
ChatGPT驱动算力和云计算
ChatGPT驱动大数据
ChatGPT驱动数据标注
ChatGPT的局限性
机器幻觉
知识库问题
信息安全
跨境传输
近观：ChatGPT引领AIGC浪潮
2.1 chat引领AIGC
2.1.1 什么是AIGC？
2.1.2 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：时间视角
2.1.3 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：生态视角
2.2 AIGC简史
2.2.1 AIGC三大阶段
2.2.2 从分析式AI到生成式AI逐步演化，生成式AI赋予AIGC创新力
2.2.3 AIGC是技术的融合累积
2.2.4 AIGC三层架构
2.2.4 AIGC技术原理
2.3 AIGC技术场景领域
2.3.1 AIGC文本生成技术：商业化落地有望优势先发
2.3.2 AIGC图像生成技术：随着模型结构的优化而明显提升
2.3.3 AIGC音频生成技术：正朝更富情感等人类特征演化
2.3.4 AI视频生成技术： 为AIGC应用生态中的高潜力场景
2.3.5 跨模态生成技术：是真正实现认知和决策智能的转折点
2.3.6 AIGC支撑AI驱动数字人多模态交互
2.3.7 合成数据加速构建AI赋能，数实融合的大型虚拟世界
2.4 AIGC商业场景领域
2.4.1 AIGC改变数字内容生产模式
2.4.2 AIGC渗透传媒领域各个环节
2.4.3 AIGC化2D为3D，拓展电商展示维度
2.4.4 AIGC打破传统娱乐体验边界
2.4.5 AIGC拓宽影视行业创意边际
2.4.6 AIGC促进各行业转型升级
2.4.7 GAME AI生成技术
2.4.8 AIGC取长补短，有望成为主流内容生产模式
2.4.9 AIGC业务场景整理
2.4.10 AIGC场景价值评估
2.5 AIGC展望
2.5.1 AIGC赛道预测
2.5.2 AIGC展望
2.5.3 AIGC国内外科技巨头布局
2.5.4 AIGC国外创业公司
2.5.5 AIGC产业链涵盖了从硬件到多类终端应用的广泛领域
2.5.6 AIGC产业链分析
2.5.7 AIGC: 利用人工智能产生内容，提升生产力曲线
2.5.8 AIGC相关技术包含了三大前沿能力
2.5.9 AIGC：学习范式更新奠定基础，模型结构升级助力腾飞
第三章 深挖：大模型驱动AIGC
3.1 大模型是核心竞争力
3.1.1 AIGC厂商之间的竞争在于模型层面竞争
3.1.2 大模型是AIGC乃至AI的核心竞争力
3.2 大模型赋能千行百业
3.2.1 国外大模型发展历程
3.2.2传统的定制化、作坊式模型开发流程
3.2.3 AI 大模型“工厂模式”的开发方式
3.2.4 多模态AI大模型是通向强AI的必经之路
3.2.5 大模型将作为一种基础设施将 AI 赋能千行百业
3.2.6 案例：智能回顾将会为 Teams Premium 提供许多重要的新功能
3.2.7 案例：单点工具Jasper，大模型应用的补充
3.2.8 案例：GPT-3.5 将帮助 Viva Sales 用户自动编写邮件回复
3.2.9 案例：集成了 GPT-4 的 Bing 全新版本
3.3 大模型产业架构（maas）
3.2.1 maas by 阿里
3.3.2 maas by百度
3.3.3 maas by altman
3.2.4 案例：百度文心大模型
3.3.5 案例：华为昇腾大模型
3.3.6 案例：Lamda大模型
3.3.7 各大模型比较
3.4 大模型商业模式
3.4.1 OpenAI商业模式
3.4.2 Jasper商业模式
3.4.3 其他AI公司商业模式
3.5 大模型驱动企业管理变革
3.5.1 AI副驾驶和AI代驾驶
3.5.2 副驾驶，个人主导
3.5.3代驾驶，AI和个人独立发挥作用
3.5.4 AI代驾驶的L1到L5
3.5.5 企业管理自动化的入口Maas服务
四、提示词工程
1. prompt的一个本质
2. Prompt的二个心法
3. Prompt的三项沟通要点
4. prompt的四项chat法则
5. prompt的五个业务法则
6. Prompt的六条咒语
7. Prompt的七项注意
8 .Prompt的天龙八部
9. Prompt的追问法则
10. prompt的继续法则
11. Prompt的工程化：Auto Prompt，COT prompt， Prompt Perfect
12.什么时候该选择3.5，什么时候该选择4.0？

李家贵老师的其它课程