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中國企業(yè)培訓講師
人工智能與智算云
2025-02-25 14:38:18
 
講師:李福東 瀏覽次數:3045

課程描述INTRODUCTION

· 高層管理者· 中層領導· 其他人員

培訓講師:李福東    課程價格:¥元/人    培訓天數:2天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

AI智能賦能培訓

【課程背景】
人工智能技術的迅猛發(fā)展正深刻地改變著各行各業(yè)的面貌,而電信運營商政企和產業(yè)互聯(lián)網部門作為信息基礎設施的重要支撐者,正處于這一變革的核心位置,成為從“聯(lián)網通信”到“算網數智”戰(zhàn)略轉型的先行者和實踐者。
近年來,隨著人工智能技術的不斷成熟,尤其是大模型(如ChatGPT)的出現(xiàn),AI應用正從小范圍驗證快速向規(guī)?;瘧眠^渡,推動了生產力的躍遷升級。大模型的廣泛應用不僅依賴于算法和數據,更離不開強大的算力支撐。算力作為AI發(fā)展的關鍵驅動力,已成為推動AI技術進步和實際應用落地的核心因素。
算力的提升和優(yōu)化在推動人工智能發(fā)展的過程中扮演了重要角色。從早期的CPU到專用的GPU,再到專門為AI設計的ASIC,算力技術的演進極大地推動了生成式人工智能的發(fā)展。特別是GPU的廣泛應用,使得AI模型的訓練和推理速度大幅提升,推動了大模型在各個行業(yè)的應用和落地。而隨著AI應用的不斷擴展和需求的日益增長,新一代的云數據中心和智算云服務應運而生,成為電信運營商和產業(yè)互聯(lián)網部門的重要基礎設施。智算云不僅延伸了傳統(tǒng)云服務的范圍,還為大模型訓練和推理提供了更為高效、靈活的算力支持。
與此同時,智算云的市場戰(zhàn)略轉型也成為電信運營商政企和產業(yè)互聯(lián)網部門關注的重點。隨著AI技術的廣泛應用,市場對智算云服務的需求日益增長,如何制定高效的智能市場策略,提升客戶價值,已成為各大電信運營商的重要課題。智算云的市場潛力巨大,不僅能夠解決客戶在算力需求、數據處理等方面的痛點,還能夠為客戶創(chuàng)造巨大的商業(yè)價值。
通過本課程的學習,學員能夠深入理解人工智能推動生產力躍遷升級的過程,分析算力在AI發(fā)展中的關鍵作用,探索智算云的應用場景和市場策略。本課程旨在為電信運營商政企和產業(yè)互聯(lián)網部門人員提供系統(tǒng)的知識和實踐指導,幫助他們更好地駕馭算力革新,引領智能未來。

【課程收益】
深入理解人工智能如何推動生產力的躍遷升級。
了解大模型(如ChatGPT)的算力需求及其在各行業(yè)的應用。
掌握新一代云數據中心和智算云的技術架構及其區(qū)別。
探索智算云在市場中的應用場景,制定高效的智能市場策略。
分析AI應用的風險與挑戰(zhàn),制定應對策略。

【課程特色】
專業(yè)性與實用性結合、全面覆蓋關鍵主題、聚焦算力與市場策略

【課程對象】
中高層管理人員、解決方案架構師、電信運營商政企和產互人員等

【課程大綱】
一、 智能革命:AI持續(xù)推進生產力的躍遷升級
1、 AI的繁榮周期與數據驅動發(fā)展
當前AI大繁榮周期
數據作為關鍵生產要素
2、 AI在各行業(yè)的應用與大模型突破
人工智能在我國各行業(yè)的應用滲透度
語言大模型(LLM)的突破與應用
Transformer與大模型演化
3、 AI市場規(guī)模與未來發(fā)展重點
中國AI市場規(guī)模的增長
行業(yè)垂直大模型的提質增效
人工智能產業(yè)鏈與ICT產業(yè)鏈的重構
4、 AI生產范式的改變與生成式AI的發(fā)展
AI-2.0時代的生產范式
MaaS(模型即服務)的生態(tài)體系
新一代AI基礎設施構成

二、 智能賦能:分析式AI與生成式AI協(xié)同發(fā)展
1、 生成式AI的用戶增長與市場影響
ChatGPT發(fā)布后的市場影響
全球典型AI大模型概覽
2、 AI與人類關系的變化
自動化與個性化的平衡
業(yè)務活動替代程度(L1~L5)
自然人、機器人、數字人的協(xié)同
3、 AI學科范疇與功能范圍
人工智能的學科發(fā)展
人工智能的功能范圍與能力等級
4、 大模型在產業(yè)的應用現(xiàn)狀
國內外大模型的發(fā)展現(xiàn)狀
AI大模型的多種能力(代碼生成、看圖作文、視頻總結等)
“人工智能+”行動戰(zhàn)略與產業(yè)智能化路徑

三、 算力引擎:推動AI飛速發(fā)展的關鍵驅動力
1、 新一代云數據中心與智算云
綠色節(jié)能、超算能力、自動化運維
智算云與傳統(tǒng)云的區(qū)別
ChatGPT-3大語言模型訓練的數據分析
2、 AI大模型的算力概念與分類
算力量綱與分類(基礎、智能、超算)
數據中心的算力構成(CPU、GPU、ASIC等)
GPU在生成式AI中的作用
3、 智算云的需求與架構
LLM應用的算力需求與增長
智算云的功能與技術架構
智算中心的業(yè)務邏輯架構
4、 AI芯片與智算中心技術發(fā)展
AI芯片架構的發(fā)展趨勢
HBM(高帶寬存儲器)在GPU中的應用
國產AI芯片與國際芯片的對比

四、 智能向善:AI面臨的風險挑戰(zhàn)和創(chuàng)新方法
1、 AI技術面臨的風險與問題
語言大模型的幻覺問題與價值觀挑戰(zhàn)
內生安全風險與法律問題
高成本與落地痛點
2、 AI對社會與工作的影響
AI對工作崗位的沖擊
無人駕駛與就業(yè)恐慌
3、 創(chuàng)新方法與數字化轉型
數字化轉型的痛點與框架
數字化能力提升五步飛輪
數字化智能六維進階模型

五、 決勝營銷:智算云驅動的市場戰(zhàn)略轉型
1、 智算云的主要服務市場與預測
服務市場概述與主要參與者
市場規(guī)模預測與發(fā)展趨勢
2、 智算云的業(yè)務價值鏈與賦能場景
業(yè)務價值鏈與賦能場景
解決客戶痛點與創(chuàng)造價值
3、 制定高效智能市場策略
客戶痛點分析與解決方法
市場策略制定與實施路徑
4、 智算云服務商的關鍵能力
智算云服務商能力分析
智算云成功案例與未來發(fā)展建議
案例:英偉達、華為、OpenAI(ChatGPT、Sora)、谷歌、臉書等

AI智能賦能培訓


轉載:http://www.hislan.cn/gkk_detail/318371.html

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    參加課程:人工智能與智算云

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李福東
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