《AI兵器谱:基于AI工具、数字化手段提升信息获取能力》

  培训讲师:陈金龙

讲师背景:
陈金龙老师渠道销售与素质能力提升专家武汉大学本科、硕士全日制毕业,管理学硕士曾荣获2021广东省五一劳动奖章首届“中国农民丰收节”先进个人运营商省级金讲台讲师、优秀内部培训师曾任:中国移动市场专家曾任:客商银行(高新技术企业,资产近400亿 详细>>

陈金龙
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《AI兵器谱:基于AI工具、数字化手段提升信息获取能力》详细内容

《AI兵器谱:基于AI工具、数字化手段提升信息获取能力》


《基于AI工具、数字化手段提升信息获取能力》

陈金龙老师


素质能力专家

课程背景:
在当今信息爆炸的时代,人们需要从海量的信息中快速、准确地获取所需的知识和信
息,并高效地做出预判和决策,用于工作和生活中。尤其是在现代职场中,具备较强的
信息获取能力是提高工作绩效和职业竞争力的关键。
AI 技术在近年来取得了巨大的进展,各种 AI
工具如自然语言处理、机器学习、智能搜索等不断涌现。这些工具为提升信息获取能力
提供了新的途径和方法。许多行业和领域也在进行数字化转型,数字化手段如大数据分
析、数据可视化、云计算等成为提高工作效率和决策质量的重要手段,掌握这些AI工具
、数字化手段对于提升信息获取能力至关重要。学习如何利用 AI
工具和数字化手段提升信息获取能力,有助于个人的职业发展和晋升。
本课程致力于让学员了解 AI
工具和数字化手段的基本原理和应用场景,掌握有效的信息获取策略和技巧,提高信息
筛选、分析和利用的能力,从而更好地应对信息时代的各种挑战,从而在职场中如鱼得
水。


课程收益:
1. 了解 AI 工具和数字化手段:学生将对常见的 AI
工具和数字化手段有更深入的认识,包括它们的功能、特点和应用场景。
2.
掌握信息获取技巧:通过课程学习,学生将学会如何运用这些工具和手段更高效地获取
信息,包括如何进行有效的搜索、筛选和整理信息。
3.
提升信息分析能力:学生将能够更好地分析和理解所获取的信息,提取有价值的内容,
并进行合理的判断和决策。
4.
增强创新思维:了解和应用新的工具和技术,有助于激发学生的创新思维,为解决问题
提供新的思路和方法。
5.
培养终身学习意识:课程强调了不断学习和运用新技术的重要性,有助于培养学生的终
身学习意识和能力。

授课形式:
主题讲授+视频剖析+情景模拟+案例研讨+学员分享+落地工具

课程对象:
企业/单位各层级人员、创业者、对 AI
和数字化0基础感兴趣的人群、需要提升信息素养的人群

时间安排:
1天,6小时/天

课程大纲
第一单元:数字化手段概述
数字化的发展与应用
1) 数字化的定义与范围
2) 数字化对社会发展的影响
3) 数字化的发展历程
数字化的典型应用
1) 数据分析工具
2) 人工智能与机器学习
3) 物联网技术
4) 云计算
5) 大数据技术
6) 移动应用
7) 社交媒体与网络营销
8) 虚拟现实与增强现实
数字化手段的特点
1) 高效性与自动化
2) 数据驱动与精准决策
3) 创新性与个性化
4) 实时性与快速响应
5) 可视化与易懂性
6) 跨界融合与协同合作
第二单元:AI 工具概述
AI 工具的发展与应用
1) AI 工具的定义与范围
2) AI 工具对社会发展的影响
3) AI 工具的发展历程
AI典型应用
1) 自然语言处理
2) 图像识别与计算机视觉
3) 预测与推荐系统
4) 智能客服与聊天机器人
5) 自动化与智能制造
AI工具的特点
1) 智能性
2) 适应性
3) 高效性
4) 可扩展性
5) 数据化
6) 自动化
7) 个性化
8) 不断进化
第三单元:AI与数字化的区别与联系
区别
1) 定义
2) 侧重点
3) 应用
联系
1) 相互承载
2) 相互辅助
3) 相互融合
第四单元:AI 工具与数字化手段对信息获取的影响
积极的影响
1) 丰富
2) 高效
3) 个性
负面的影响
1) 过载
2) 无序
3) 庞杂
辩证对待
1) 为我所用
2) 不可全用
3) 取其精华
4) 弃其糟粕
第五单元:信息获取的基本原则和技巧
信息需求的分析与明确
信息来源的筛选与评估
有效搜索的策略和技巧
信息的整理
信息的管理
第六单元:常见的 AI 工具介绍
自然语言处理工具
1) 聊天机器人
2) 语音识别软件
3) 情感分析工具
4) 机器翻译工具
5) 文本分类和标签工具
6) 命名实体识别工具
7) 词向量模型
智能推荐系统
1) 电商推荐系统
2) 视频和音乐推荐系统
3) 新闻推荐系统
4) 社交媒体推荐系统
5) 旅游推荐系统
6) 图书推荐系统
文生视频
第七单元:常见的数字化手段应用
网络搜索引擎的高级使用
社交媒体平台的信息挖掘
数据可视化工具的应用
移动端信息获取应用
第八单元:AI工具与数字化手段的结合应用
技术应用
1) AI 驱动的信息推荐与个性化定制
2) 大数据分析在信息获取中的应用
3) 自动化信息采集与处理
行业应用
1) 医疗健康领域的应用
2) 金融领域的应用
3) 教育领域的应用
4) 制造业领域的应用
5) 其他领域的应用案例
第九单元:常见的实用类免费资源分享
模板类
资料类
素材类
工具类
内容类
第十单元:信息获取的陷阱
道德层面
1) 公序良俗
2) 隐私保护
3) 数据安全
法律层面
1) 知识产权
2) 版权保护
3) 商秘泄露
4) 虚假信息
效率层面
1) 信息精度
2) 信息准度
3) 信息用途
第十一单元:项目实践
互动出题
小组实践
成果展示
小组评比
1) 小组互评
2) 讲师点评
3) 分数总结
4) 评优评先
第十二单元:课程总结与回顾
课程要点回顾
学员反馈与交流
结业仪式

 

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