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讲授专家：李勇 培训对象：产品中心，运营中心，技术中心，客服中心等管理运营相关人士 课程时间：1天 (6小时） 课程背景： 在AI技术迅猛发展的宏观趋势下，本课程旨在解决学员如何运用AI工具及AI大模型赋能生产制造，提升生产效率和质量的问题。课程将深入探讨AI在生产制造中的实际应用，以及面临的挑战和机遇，帮助学员全面提升对AI赋能生产制造的认知和实践能力。。 课程收益： 培训完结后，学员能够： ² 了解AI大模型的基本概念、原理及应用领域； ² 掌握AI工具及AI大模型在生产制造中的应用方法和技巧； ² 识别生产制造中可运用AI进行优化的环节，并提出相应的解决方案； ² 具备运用AI工具及AI大模型进行生产制造管理和决策的能力。 课程大纲： | 单元 | | | | | 一．AI大模型的基本概念及原理 1.1 什么是AI大模型 1.2 AI大模型的工作原理 1.3 AI大模型的发展历程 二．AI大模型给社会发展带来的机遇和挑战 2.1 AI大模型在各行各业的应用案例 2.2 AI大模型带来的社会变革 2.3 AI大模型面临的挑战和伦理问题 三．AI大模型对生产制造的新机遇和新挑战 3.1 传统生产制造行业的痛点 3.2 AI大模型在生产制造中的应用前景 3.3 AI大模型对生产制造行业的影响和挑战 案例：某企业运用AI大模型优化生产流程的实践 讨论课题：AI大模型如何在生产制造中发挥最大价值？ | | | 1 AI大语言模型的定义与特点 1.1 AI大语言模型的概念及发展历程 1.2 DEEPSEEK等AI大语言模型的技术架构与核心原理 2 指令模型与推理模型的区别 2.1 指令模型的基本原理和应用 2.2 推理模型的基本原理和优势 2.3 国内外大语言模型介绍及与DEEPSEEK的对比 案例：不同大语言模型在智能问答任务中的表现对比 讨论课题：指令模型与推理模型在建筑行业的应用前景 | | | 1. 指令模型的核心逻辑 1.1) 基于用户指令生成结果，强调任务执行的准确性（如传统GPT系列）。 1.2) 局限性：缺乏动态推理过程，依赖大量监督微调数据。 2. 推理模型的范式革新 2.1) DeepSeek-R1的强化学习训练：跳过监督微调，直接通过逻辑链生成解决方案。 2.2) 关键能力：DEEPSEEK和GPT,Clude，gemmi，以及国内阿里，百度和豆包的区别。 **案例**：案例：DEEPSEEK在特定领域问答任务中的实际应用 | | | 一．生产计划与调度优化 1.1 AI在生产计划与调度中的应用 1.2 基于AI的生产计划与调度优化方法 1.3 实际案例分享与讨论 二．生产过程监控与异常检测 2.1 AI在生产过程监控中的应用 2.2 基于AI的异常检测方法与技术 2.3 实际案例分享与讨论 三．生产质量管理与控制 3.1 AI在生产质量管理中的应用 3.2 基于AI的质量控制方法与技术 3.3 实际案例分享与讨论 四．生产成本控制与优化 4.1 AI在生产成本控制中的应用 4.2 基于AI的成本控制方法与技术 4.3 实际案例分享与讨论 讨论课题：如何构建基于AI的智能制造管理系统？ | | | 1 AI在方案及公文撰写撰写中的应用 1.1 AI辅助撰写方案及公文撰写的流程 1.2 AI提高方案及公文撰写效率的技巧 2 AI在文案润色中的应用 2.1 AI润色文案的原理和方法 2.2 AI提升文案质量的实践案例 3 AI在宣发文案中的应用 3.1 AI生成宣发文案的流程 3.2 AI提高宣发文案吸引力的技巧 4 AI在配图生成中的应用 4.1 AI配图生成的原理和方法 4.2 AI提升配图与文案匹配度的实践案例 5 AI在数据分析中的应用 5.1 AI数据分析的基本原理 5.2 AI提高数据分析效率的方法 6 AI在会议总结中的应用 6.1 AI会议总结的流程 6.2 AI提取会议关键信息的实践案例 7 政策解读 7.1 AI在政策解读中的应用原理 7.2 AI提高政策解读准确性的方法 8 会议纪要、公文总结、公文报告等公文处理 8.1 AI在公文处理中的应用流程 8.2 AI提升公文处理效率的实践案例 | | | 老师就出现的各个业务场景，在培训现场带着大家做练习 |
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