人工智能和Deepseek赋能制造
人工智能和Deepseek赋能制造详细内容
人工智能和Deepseek赋能制造
人工智能和Deepseek赋能制造
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
人工智能(AI)正快速重塑制造业的格局,推动行业向智能化、自动化、数据驱动的方向发展。DeepSeek等先进大模型的出现,使AI在制造业的应用范围更加广泛,从质量检测、预测维护到智能生产优化,AI正在降本增效、提升行业竞争力。本课程将全面介绍AI的最新发展趋势、DeepSeek的技术创新,以及AI在制造业的具体落地应用,帮助企业把握智能制造的未来机遇。
课程收益
本课程将帮助学员:
理解AI技术的前沿趋势及DeepSeek的核心技术突破;
掌握AI在制造业降本增效的关键应用场景;
学习AI赋能制造业的商业模式及落地路径;
探索提示词工程(Prompt Engineering)与AI工作流优化方法;
通过实战演练,掌握AI赋能企业增长的最佳实践。
教学方式
本课程采用理论讲解与实战演练相结合的方式,包括:
前沿趋势解析:结合最新AI技术进展进行深入剖析;
行业案例分享:探讨全球领先企业如何应用AI赋能制造业;
互动研讨:围绕AI在制造业的挑战与机遇展开深度讨论;
实操训练:学员可基于自身业务场景进行AI应用共创。
适合人群
制造业企业高管、IT负责人、技术经理
工业自动化、智能制造领域从业者
AI产品经理、数据分析师、算法工程师
对AI在制造业应用感兴趣的企业决策者
课程大纲:
第一章 智势:AI的前沿探索
展现AI前沿探索与前景,让观众对未来趋势有清晰认知。
1.1 炫技术 Deepseek前沿
【背景衔接】R1出场:大模型发展与里程碑
【精准聚焦】DeepSeek-R1研究目标
【从零到优】R1-Zero:纯强化学习的探索
【训练策略】模型训练与优化 & 核心贡献
【提纯之道】蒸馏方法与评估
【双线并观】蒸馏与强化学习的比较 & 基准测试
【性能透视】DeepSeek-R1性能评估 & 知识类任务
【复盘思考】评估结果 & 不成功的尝试
【远景瞭望】未来研究方向
1.2 炫产品 Sora产品介绍:1个总介绍,6大炫功能
1.3 炫公司 百度、微软、英伟达、苹果介绍
1.4 炫场景 场景展示 8个图片场景展示并互动
1.5 炫影响 上KOL,上数字,最冲击的是50%会失业
第二章:智能:AI降本增效的功能和技术场景
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。
讨论:软件(1.0)定制,软件(2.0)AI小模型,软件(3.0)AI大模型的应用和开发范式有什么不同?
第三章:智商:AI降本增效的商业场景
3.1 AI赋能制造业务
AI全方位助力制造业发展
AI+机器人有望成为AI终极入口
AI+机器视觉:促进机器视觉多远应用
AI+数控系统:更加精确、及时和稳定
AI助力工控企业加速升级
AI+智能仪表广阔空间
AI+智能化监测
AI+传感器
3.2 AI赋能制造业行业增长
3.3 AI赋能制造业办公效率提升
3.4 AI赋能制造业编程效率提升
3.5 AI大模型在制造型企业落地需要注意什么?
第四章:智法:AI降本增效落地路径
4.1 微软AI降本增效落地路径
4.2 华为AI降本增效落地路径
4.3 小蚁工场AI降本增效落地路径
4.4 亿欧AI降本增效落地路径
第五章 智招:AI降本增效技巧--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
第六章:智流:AI降本增效技巧高级--AI工作流1.工作流的定义与基本概念
2.工作流与AI的关系误区
3. AI与工作流的误区总结
4. 适合工作流的场景与业务拆解5. 业务拆解的标准6. 工作流拆解步骤
7. 工具模块
8. 工作流与Agent的区别9. 步骤拆解与清晰定义10. 案例:抖音评论截流工作流第七章:智胜:AI降本增效实战--互动及场景共创
1. AI一键生成PPT
2. 销售预测数据分析(如根据八月销售预测9月销量)
3. 客户回复快速整理
4. 整理会议纪要
5. 特定产品销售朋友圈文案快速生成
6. 视频制作
7. 海报制作,根据语言描述迅速出图
8. 根据销售数据洞察热销产品,焦点问题,并形成完整报告(五部AI工作法)
10. 学员可以列出具体的问题,和老师现场共创解决。
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