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AI應用推廣培訓

培訓對象：企業(yè)中高層管理者、數字化轉型負責人、AI項目團隊成員、日常崗位業(yè)務人員等；

課程背景：
在AI大模型加速產業(yè)變革的背景下，本課程針對國央企數據安全要求高、業(yè)務場景復雜的特點，系統(tǒng)解決模型選型、部署實施、安全保障、價值轉化等核心問題，具備"方法論+工具鏈+實戰(zhàn)案例"三位一體的特色。

課程收益：
培訓完結后，學員能夠：
受益一：建立AI大模型部署的完整決策框架
受益二：掌握安全與成本平衡的部署策略
受益三：設計符合企業(yè)特性的技術架構
受益四：構建AI應用落地的組織保障體系
受益五：預判AI部署的未來發(fā)展趨勢

課程大綱：
單元
大綱
內容
單元一
以DEEPSEEK為代表的AI大模型本地部署的戰(zhàn)略價值
1. 部署DEEPSEEK等AI大模型必要性分析
1.1）數據主權：核心數據不出域
1.2）響應效能：毫秒級實時響應
1.3）合規(guī)要求：滿足等保2.0三級標準
2. 成本效益模型
2.1）初期投入：硬件+軟件（DEEPSEEK企業(yè)版）
2.2）長期收益：某央企3年ROI達320%的實證
案例：某能源集團通過本地部署避免數據外泄風險
討論課題：您的企業(yè)是否具備本地部署條件？

單元二
AI等大模型選型的關鍵決策
1. 技術路線對比
1.1）指令模型：規(guī)則驅動型（如傳統(tǒng)文心一言等）
1.2）推理模型：DEEPSEEK的因果推理能力
2. 開源閉源選擇
2.1）開源優(yōu)勢：可定制知識圖譜
2.2）閉源優(yōu)勢：某金融集團724小時技術支持
3. 選型評估矩陣
3.1）性能指標：千億token推理成本
3.2）適配能力：行業(yè)專屬模型微調
案例：某汽車集團選擇DEEPSEEK實現研發(fā)效率倍增
討論課題：如何構建選型評估體系？

單元三
部署方案設計實戰(zhàn)
1. 云端部署方案
1.1）適用場景：非敏感數據預處理
1.2）成本模型：某電商企業(yè)API調用成本分析
2. 本地部署方案
2.1）硬件配置：國產算力集群搭建指南
2.2）網絡架構：某銀行雙活容災方案
3. 混合部署策略
3.1）數據分級：核心數據本地+通用能力云端
案例：某制造企業(yè)混合部署節(jié)省40%成本
討論課題：設計您的部署架構圖

單元四
技術棧構建方法論
1.  基礎設施層
1.1）國產GPU選型：寒武紀vs燧原
1.2）分布式存儲：Ceph集群搭建
2.  平臺中間件
2.1）容器編排：Kubernetes高可用方案
2.2）服務網格：Istio流量管理
3.  安全體系
3.1）數據加密：國密算法應用
3.2）訪問控制：RBAC+ABAC雙模
案例：某金融機構技術棧建設實踐
討論課題：如何設計技術演進路線？

單元五
價值實現路徑設計
1.  場景價值挖掘
1.1）流程重構：某銀行信貸審批從7天→2小時
1.2）智能決策：DEEPSEEK輔助戰(zhàn)略規(guī)劃
2.  效果評估體系
2.1）技術指標：QPS、響應延遲
2.2）業(yè)務指標：某物流企業(yè)成本下降23%
3.  持續(xù)優(yōu)化機制
3.1）模型迭代：在線學習框架
案例：某零售企業(yè)通過場景創(chuàng)新年增收1.2億
討論課題：設計您的價值評估模型

單元六
AI部署內部應用推廣
1.  應用推廣策略
1.1）試點選擇：高風險高價值場景
1.2）推廣路徑：某央企"三步走"經驗
2.  能力建設
2.1）人才梯隊：AI訓練師培養(yǎng)體系
2.2）知識管理：某集團AI知識庫建設
3.  文化轉型
3.1）激勵機制：創(chuàng)新積分制度
案例：某能源企業(yè)全員AI賦能計劃
討論課題：如何設計變革管理方案？

單元七
AI部署未來趨勢
1. 技術演進方向
1.1）模型輕量化：10B參數級邊緣計算
1.2）多模態(tài)融合：某制造企業(yè)視覺+語言應用
2. 商業(yè)創(chuàng)新
2.1）服務模式：某設備商預測性維護服務
2.2）生態(tài)構建：行業(yè)大模型聯盟
3. 戰(zhàn)略規(guī)劃
3.1）能力建設：三年技術路線圖
案例：某車企AI戰(zhàn)略實現彎道超車
討論課題：規(guī)劃您的AI發(fā)展藍圖

AI應用推廣培訓