人工智能与ChatGPT赋能业务创新工作坊（2D）

新时代人工智能及ChatGPT新机遇解读课程概要：Chat GPT 面世3个月，月活破亿，已经颠覆独角兽Grammerly，未来可能会颠覆万亿美金的Google，还有更多的行业和职业可能将被颠覆。在大变局下，我们如何去深刻认识Chat GPT，利用Chat GPT武装自己和自己所在的组织？
本课程旨在全面、快速掌握Chat GPT相关的知识，重点探究Chat GPT在研发和办公中的应用。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Chat GPT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：Chat GPT赋能业务（编程、营销、网络优化等）、赋能办公两个方面。
本课程分为五大部分：
1、全面了解Chat GPT的前世今生、技术实现原理、行业实践以及商业变现途径；
2、了解以Chat GPT为代表的AIGC浪潮，除了生成文本，还生成图片、音频、视频、多模态从而实现数字人，GAMEAI等；
3、理解驱动Chat GPT与AIGC底层——“大模型“的一般原理和技术发展；
4、探寻Chat GPT在智慧通信行业的应用，包括客服、编程、网络优化等多个领域。
5、探索Chat GPT如何赋能办公，大幅提升效率，立刻提升生产力。
目  录课程大纲：
人工智能与ChatGPT改变世界（2小时）人工智能现状入门
人工智能发端
机器学习
深度学习
监督学习
无监督学习
强化学习
机器视觉
知识图谱
Alpha go大战李世石
大模型与小模型
ChatGPT的前世今生
1.1.12 二季度政治局会议关于chatGPT会议结论的政策解读
1.1.13 AI的影响可能是反人性的
1.1.14 chatGPT的影响可能是文艺复兴级的
1.1.15 新的大国竞争和wintel联盟
1.1.16 上一轮人工智能进入尾声
ChatGPT的先进性
1.2.1 ChatGPT具备诸多先进性特征
1.2.2 ChatGPT 提升的核心点
1.2.3 ChatGPT 提升的原因
1.2.4 ChatGPT 提升的领域
1.2.5 ChatGPT得益于通用（基础）模型所构建 AI 系统的新范式
ChatGPT的局限性
机器幻觉
知识库问题
信息安全
跨境传输
第二章：功能分析与应用场景（2小时）2.1 测试方向：自动化测试、质量控制等应用。
2.2 数据分析方向（code interpreter）：数据挖掘、预测分析等应用。
2.3 生图分析：图像生成、设计辅助等应用。
2.4 生文分析：各类生文应用。
2.5 生代码分析：代码自动生成、程序优化等应用。
2.6  AutoGPT等各类Agent实现研发提效
2.7  ChatGPT赋能端到端提效
2.8  Code-interpreter 快速实现小应用开发
第三章：案例场景探讨（2小时授课+3小时共创+1小时汇报）3.1 客服：智能客服系统的构建与优化。
3.2 新媒体营销：内容创作与传播的智能化支持。
3.3 电商运营：运营效率的极致提升。
3.4 财务：财税等应用。
3.5 全媒体营销：知识库+RPA多平台营销策略与协同应用。
3.6 HR：提单的智能支持。
3.7 本地知识库：本地化知识管理。
3.8 案例1：大模型赋能教育行业
3.8.1 教育三个场景-升学咨询、家庭教育和心理咨询
3.8.2 Embedding和FT齐头并进
3.8.3 ToB和ToC如何协同
3.8.4 数据为王
3.8.5 关系资源为王
3.9案例2：大模型赋能南山区委组织部
3.10 案例3： 中远海运数字化转型和人工智能应用
3.11 案例4：招商轮船航运大模型
共创安排：
Step1：第三章案例讲解后，第一天下课前，请各小组准备好第二天上午需要分享的产品（名字）、方向和简单的理由，并请1名小组代表来分享，这个产品可以基于公司现有产品/解决方案，或者想要做的某个模拟产品均可
Step2：第二天上午在老师指导下完成产品设计
Step3：第二下午第一个小时，每个小组需轮流上台讲解本组的产品设计输出成果，老师点评后相关PPT发送给公司管理层，争取一个项目进入立项流程。
第四章：对内赋能（如何用好提示词，2小时）4.1 prompt的一个本质
4.2 Prompt的二个心法
4.3 Prompt的三项沟通要点
4.4 prompt的四项chat法则
4.5 prompt的五个业务法则
4.6 Prompt的六条咒语
4.7 Prompt的七项注意
4.8 Prompt的天龙八部
4.9 Prompt的追问法则
4.10 prompt的继续法则
4.11 Prompt的工程化：Auto Prompt，COT prompt， Prompt Perfect
4.12 什么时候该选择3.5，什么时候该选择4.0？                                  

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