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卢森煌:AI发展趋势

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AI发展趋势
一、    课程大纲
课程名称:
AI发展趋势
培训时长:
1
课程大纲:
第一部分       国家新质生产力政策和战略
  
一.     加大对人工智能、新能源、新能源汽车、新材料、生物健康、先进制造等的支持力度
  
二.     完善和加强在生物制造、商业航天、低空经济、数字孪生、未来网络、类脑智能、核聚变、氢能、量子等领域的前瞻性和体系化布局
  
三.     加大对“单项冠军”和“专精特新”企业培育和支持力度
  
四.     完善科技成果转化政策
  
五.     加大创业政策支持力度
  
六.     健全科技成果产业转化机制
  
七.     推动创新链产业链资金链人才链“四链”融合
  
  
第二部分       人工智能产业
  
一.     人工智能政策
  
二.     人工智能产业图谱
  
三.     最新技术与应用
  
1.       大语言模型
  
2.       计算机视觉
  
3.       自然语言处理
  
4.       知识图谱
  
5.       机器学习
  
6.       自动驾驶
  
7.       无人飞行器
  
8.       智能机器人
  
四.     发展趋势
  
1.       中国AI产业基础设施呈现倒三角特征
  
2.       数实产业期待AI驱动的原生生态
  
3.       理性探寻通往AGI产品之路
  
  
第三部分       AI对传媒的影响
  
一.     AI提升内容生产效率
  
二.     AI降低内容制作成本
  
三.     AI推动传媒向智媒转变
  
四.     AI优化广告投放效果
  
五.     AI提升用户体验
  
六.     AI催生新的内容形式
  
七.     AI助力影视制作降本增效
  
八.     AI提高新闻报道效率
  
九.     AI促进游戏产业创新发展
  
十.     AI带来数字营销变革
  
十一.           AI助力内容审核
  
十二.           AI提升数字内容感官体验
  
十三.           AI推动媒体融合发展
  
十四.           AI为行业带来新的商业模式
  
十五.           AI助力文化出海
  
  
第四部分       AI知名创新项目
  
一.     金融AI:浦发银行
  
二.     制造AI:上汽
  
三.     零售AIDQ
  
四.     电商AI:拼多多
  
五.     医疗AI:左手医生
  
六.     教育AI:新东方
  
七.     传媒AI:小红书
  
八.     出行AI:华为智驾
  
九.     体育AI:力盛
  
十.     文化AIAIGC的儿童绘本
  
十一.           客服AI:句子互动
  
十二.           合同AI:上上签哈勃
  
十三.           AI数字员工:中国移动
  
十四.           法律AI:壹万卷Chatlaw
  
十五.           数字人直播:硅基智能
  
十六.           AI营销会话洞察:循环智能
  
  
第五部分       AI时代的管理机遇和颠覆
  
一.     AI可以帮助管理者高效完成工作,不进则退
  
二.     专业能力依赖AI,人的价值核心在情商、人脉、精力、态度
  
三.     AI对品牌、营销、获客、销售、交付等全业务流都有变革
  
四.     员工可以用AIGC内容交差,导致低质量、摸鱼
  
五.     基于AI,每个人都是超级个体,对公司的依附性变弱
  
六.     善用AI的人,将低成本享有财务、法务等专业能力,信息差更少
  
七.     AI时代的人力和组织:什么情况用数字员工/人形机器人
  
  
第六部分       AI赋能企业管理
  
一.     做行业研究
  
二.     做趋势分析
  
三.     做竞品调研
  
四.     做消费者/客户洞察
  
五.     做企业战略规划
  
六.     做战略拆解到战术
  
七.     做人力资源宏观规划
  
八.     做财务宏观规划
  
九.     写产品需求文档
  
  
第七部分       AI赋能创新
  
一.     写项目背景文档
  
二.     写产品需求文档
  
三.     写项目计划书
  
四.     迁移与架构
  
五.     快速掌握新技术
  
  
第八部分       AI赋能业务一线
  
一.     会议纪要智能生成法
  
二.     数据表深度分析
  
三.     供应商寻找
  
四.     供应商比较
  
五.     合同文档合规性检查
  
六.     项目进度跟踪自动化
  
  
第九部分       AI赋能销售
  
一.     竞品分析
  
二.     案例研究
  
三.     销售话术生成
  
四.     AI客服
注:培训中讲师会根据学员的情况进行适当的调整。

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