大语言模型(LLM)已成为一股能够全面重塑行业的强大力量。 从小型初创公司到跨国公司, 越来越多的企业都在积极尝试大模型， 认识到其扰乱市场的潜力。 我们的培训探讨了主要行业领导者对LLM未来的预测, 并提供了有关企业如何利用这项技术获得竞争优势的见解。
1.前沿技术深度剖析:
深入讲解RAG架构、提示工程、Agent工作流等前沿技术。
2.企业级应用案例分享:
结合不同企业AI实际落地场景,分享企业在智能制造优化,金融信用评估，客户服务自动化以及营销内容创作等方面的成功案例。
3.实战演练与技术落地:
通过实战演练,帮助学员掌握如何将生成式AI技术落地到企业实际业务中。
4.AI安全与伦理实践:
聚焦生成式AI的安全风险与伦理挑战,提供防御策略和最佳实践。
5.定制化AI战略规划:
帮助学员制定适合企业自身的AI战略,推动技术与业务的深度融合。
生成式AI第-讲:赋能办公新体验
生成式AI的前沿趋势与发展;
介绍AI工具箱(如ChatGPT、Deepseek、claude、MidJourney等)及其在文学创作、代码编写、图片生成等领域的应用;
探讨2025年AI趋势(小语言模型、多模态AI)及其商业价值与生产力提升;讲解生成式AI在办公领域及行业应用。
生成式AI第二讲:指令工程与RAG实战
介绍RAG(检索增强生成)的概念、工作原理及技术原理;讲解提示工程的定义、重要性,以及季样本提示、思维链提示等技术;实战训练
生成式AI第三讲:Agent构建与AI安全实践
讲解Agent的概念与工具,介绍工作流的基本概念及进阶应用;探讨AI安全风险(数据隐私、模型偏见、对抗性攻击),介绍防御策略、负责任AI原则以及微软AI安全机制。
具体内容可点击链接观看：https://flbook.com.cn/c/fjukyVGsyV
完成本课程后,学员将能够:
深入理解生成式AI在企业中的高级应用场景,包括自动化流程、智能决策支持和创新内容生成。
掌握RAG架构与提示工程的实战技巧,优化AI模型的输出质量和可信度。
学会构建高效、安全的Agent工作流,实现生成式AI与企业现有业务系统的无缝集成。
识别生成式AI的安全风险与伦理挑战,并掌握相应的防御策略和最佳实践。
制定适合企业自身的AI战略,推动技术落地与业务创新。
学员一：
特别感谢徐明强博士的深入讲解,课程实战经验和行业洞察对我们来说非常宝贵。——技术总监|某互联网科技公司
学员二：
课程中的提示工程实战技巧让我在日常工作中能够更精准地设计查询,从而快速获取关键信息，大大提高了工作效率。——数据分析师|某物流业上市企业
学员三：
通过学习如何构建Agent工作流,我们现在能够更好地集成生成式AI技术,实现生产流程的自动化和智能化。——项目经理|某化工制造企业
学员四：
关于AI安全与伦理的讨论，让我意识到在推动创新的同时,也需要关注数据安全和隐私保护。这些知识对我们制定负责任的AI战略至关重要。——业务发展经理|某零售企业
科理咨询
