ChatGPT、AIGC与大模型如何赋能ITO和BPO

ChatGPT、AIGC、大模型
如何赋能ITO和BPO？
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
ChatGPT3个月月活破亿，可能会颠覆万亿美金Google，已经颠覆独角兽Grammerly，未来会有更多的行业和职业被颠覆，在大变局下，我们如何去深刻认识ChatGPT，利用ChatGPT武装自己和自己所在的组织。
本课程通过四大部分，第一部分全面了解ChatGPT的宏观影响、前世今生、技术实现原理、行业实践；第二部分了解以ChatGPT为代表的AIGC浪潮，除了生成文本，还生成图片、音频、视频，AIGC的技术场景，业务场景和商业场景；第三部分了解驱动ChatGPT与AIGC的底层是大模型，了解大模型的一般原理和技术发展；第四部分是通过分析行业标杆，客户和同行的案例，分析如何赋能ITO和BPO？
授课形式
理论讲解+案例分析+视频分享+课堂讨论+互动答疑
课程大纲
第一章 初识：ChatGPT改变世界
1.1宏观认识
1.1.1 chatGPT和GPT4启动AI的iphone时刻
1.1.2 登火箭时不要问坐那个座位
1.1.3 AI的影响可能是反人性的
1.1.4 chatGPT的影响可能是文艺复兴级的
1.1.5 新的大国竞争和wintel联盟
1.1.6 上一轮人工智能进入尾声
案例：5000万美金的朋友圈
1.2 来世今生
1.1.1 chatGPT是如何一步一步走到今天？
1.1.2 chatGPT的本质是什么？
1.1.3 chatGPT与其他技术路线相比的核心优势？
1.1.4 chatGPT的功能和特点
1.1.5 chatGPT的实现机理
1.1.6 chatGPT的诸多局限性和我们的机会
视频：斯坦福学者怎么看？
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 从分析式AI到生成式AI逐步演化，生成式AI赋予AIGC创新力
2.2.2 AIGC是技术的融合累积
2.2.3 AIGC三层架构
2.2.4 AIGC技术原理
2.3 AIGC技术场景
2.4 AIGC业务场景和商业场景
2.5 AIGC展望
2.5.1 AIGC国内外科技巨头布局
2.5.2 AIGC国外创业公司
2.5.3 AIGC国内产业链分析
讨论：亿达希望在产业链哪一层？
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
3.1.3 范式层面：知识表示和调用方式
3.1.4 微观层面：小模型已经没有机会
3.1.5 大模型将赋能千行百业
3.2 大模型现状前沿
3.2.1 大模型的突出特性
3.3.2 最前沿模型：GPT4
3.3.3 国外大模型混战
3.2.4 大模型可以很省钱
3.3.5 国内很多平替机会
讨论：是否国产大模型是唯一机会？亿达选择哪条路线？
第四章 实践：亿达如何追上风口
4.1 标杆研究
4.1.1 微软智能回顾将会为 Teams Premium 提供许多重要的新功能
4.1.2 美国新媒体巨头Buzzfeed踩准ChatGPT风口，两天内股价飙升3倍
4.1.3 微软集成了 GPT-4 的 Bing 全新版本
4.1.4 国内游戏公司:学习使用chatGPT
4.1.5 一人即团队
4.2 客户及同行情况
4.2.1 各厂商调研-员工调研
4.2.2 各厂商调研-软通动力
4.2.3 各厂商调研-法本
4.2.4 各厂商调研-阿里
4.2.5 各厂商调研-腾讯
4.2.6 各厂商调研-华为
4.3 如何赋能ITO和BPO
4.3.1 chatGPT可以赋能ITO哪些事？项目管理
4.3.2 chatGPT可以赋能ITO哪些事？代码管理
4.3.3 chatGPT可以赋能ITO哪些事？测试用例
4.3.4 chatGPT可以赋能ITO哪些事？产品需求
4.3.5 chatGPT可以赋能ITO哪些事？规模运维
4.3.6 chatGPT可以赋能BPO哪些事？客服
4.3.7 chatGPT可以赋能ITO哪些事？直播审核
4.3.8 chatGPT对ITO和BPO的行业影响（正面VS负面）
4.3.8 新形势下亿达怎么办？

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