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4006-900-901

DeepSeek版-AI九劍-大模型辦公場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)營(yíng)

參加對(duì)象:企業(yè)中高層管理人員;行政、秘書(shū)、文職等辦公室工作人員;技術(shù)支持與研發(fā)團(tuán)隊(duì)成員;有意提升辦公效率的員工
課程費(fèi)用:電話咨詢
授課天數(shù):2天
授課形式:內(nèi)訓(xùn)
聯(lián)系電話:4006-900-901 / 17717312667(小威)

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課程背景  COURSE BACKGROUND

“我們不會(huì)被AI代替,但善用AI的人,會(huì)替代我們”——億隆·馬斯克

本課程旨在通過(guò)實(shí)際案例和練習(xí),幫助企業(yè)員工掌握AI大模型在文檔、表格和圖像處理中的具體應(yīng)用技巧,提高工作效率,推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過(guò)2天課程時(shí)間,幫助企業(yè)顯著提升覆蓋80%日常工作場(chǎng)景的工作效率。

本課程才用國(guó)內(nèi)最強(qiáng)的大模型系列產(chǎn)品:DeepSeek-R1,豆包,KIMI,清華智譜,秘塔AI等,并且確保全免費(fèi),不限量的使用。

課程收益  PROGRAM BENEFITS

提高辦公效率,降低運(yùn)營(yíng)成本:掌握AI大模型自動(dòng)化處理文檔、表格和圖像,顯著減少手工操作時(shí)間和出錯(cuò)率,從而提升整體辦公效率和降低相關(guān)運(yùn)營(yíng)成本

提升員工技能,推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新:掌握AI大模型的應(yīng)用技巧后,將大幅提升其技術(shù)能力,促進(jìn)企業(yè)在技術(shù)應(yīng)用上的創(chuàng)新與發(fā)展。

優(yōu)化工作流程,增強(qiáng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作:利用AI大模型優(yōu)化和簡(jiǎn)化各項(xiàng)辦公流程,提升各部門之間的協(xié)作效率,推動(dòng)更高效的團(tuán)隊(duì)合作。

● 應(yīng)用于工作,提高工作成果:學(xué)成后可直接應(yīng)用于實(shí)際工作,滿足企業(yè)日常辦公需求


課程方式:

1. 講授式:在確保課程易吸收的前提下,適當(dāng)加入當(dāng)下最尖端的科技趨勢(shì)分享,采用通俗易懂的方式,不僅學(xué)員掌握技能,而且能夠在未來(lái)更好地理解AI

2. 小組討論:課程含有大量的案例分析,并配置至少2場(chǎng)“AI技能大PK”,直接在課堂上比拼學(xué)以致用,課堂氛圍活躍,學(xué)員高度沉浸,確保學(xué)習(xí)效果。

3. 實(shí)戰(zhàn)演練:九個(gè)關(guān)鍵工作場(chǎng)景,每一個(gè)都以【示范】-【講解】-【實(shí)踐】-【反饋】-【深化】5步法展開(kāi),確保實(shí)際掌握。

4. 案例研討:成功案例解析與互動(dòng)討論,并且提煉沉淀結(jié)合自身的工作范圍,所應(yīng)用的AI場(chǎng)景分享。

 

課程工具清單:

AI辦公寶典V2.0文檔篇》《AI辦公寶典V2.0 表景篇

——20大種類,近萬(wàn)個(gè)工作場(chǎng)景開(kāi)箱即用的案例與Prompt提示詞

課程大綱  COURSE OUTLINE

導(dǎo)入:一起登陸AI星球——建立對(duì)AI大模型的清晰認(rèn)知

一、登陸AI星球

1. AI4要素

1)算法    2)算力    3)數(shù)據(jù)    4)場(chǎng)景

2. AI國(guó)貨之光-DeepSeek的全解析

1)發(fā)展路徑分析

2)技術(shù)內(nèi)核

3DeepSeekChatgptPK戰(zhàn)

4DeepSeek的底層邏輯與應(yīng)用實(shí)例

二、開(kāi)啟AI大門:AI大模型的工作原理

1. AI大模型的基本工作機(jī)制:如何通過(guò)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)來(lái)生成自然語(yǔ)言文本?

2. 辦公場(chǎng)景中的應(yīng)用

1)客戶服務(wù):自動(dòng)回復(fù)機(jī)器人

2)內(nèi)容生成:自動(dòng)翻譯,報(bào)告生成

3)數(shù)據(jù)分析:圖表制作,數(shù)據(jù)透視

互動(dòng)示范:學(xué)員親自體驗(yàn)AI大模型的對(duì)話能力和應(yīng)用效果,加深技術(shù)原理的理解

三、探索AI世界:AI大模型的潛力與能力邊界

1. AI大模型的潛力

1)大信息量:超大數(shù)據(jù)(數(shù)百萬(wàn)行)及超大文件 (30MB)以上的文件處理注意事項(xiàng)

2)高質(zhì)量?jī)?nèi)容:高敏感內(nèi)容(政策性文件,法律性文件,醫(yī)療健康等)的處理注意事項(xiàng)

3)提升工作效率:AHT概念(Average Handling Time),及人工效率的提升測(cè)算方式

2. AI大模型的能力邊界

1)復(fù)雜上下文(背景)情境下的局限性,規(guī)避和優(yōu)化方式

2)高精度內(nèi)容時(shí)的局限性,規(guī)避和優(yōu)化方式

3)場(chǎng)景匯總:GPT-4/O版本下的應(yīng)用能力邊界

場(chǎng)景應(yīng)用:有效規(guī)避AI大模型的局限性

1)法律場(chǎng)景:法律條款解讀的演示以及根因分析

2)醫(yī)療顧問(wèn):醫(yī)療咨詢演示以及根因分析

 

場(chǎng)景一:文檔處理

工具:AI辦公寶典V2.0》辦公場(chǎng)景篇

 

第一劍:報(bào)告自動(dòng)生成

工作痛點(diǎn):手工生成報(bào)告費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且容易因?yàn)槿藶槭韬鰧?dǎo)致數(shù)據(jù)錯(cuò)誤或格式不規(guī)范。

一、應(yīng)用場(chǎng)景(可基于客戶需求選擇或定制)

1. 各類崗位工作日?qǐng)?bào)/周報(bào)/月報(bào)(銷售團(tuán)隊(duì),運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)等)

2. 基于固定信息生成報(bào)告(如學(xué)習(xí)心得,會(huì)議紀(jì)要,分析預(yù)測(cè))

3. 產(chǎn)品需求說(shuō)明文檔生成

4. 消費(fèi)者/客戶畫(huà)像分析生成

5. 市場(chǎng)營(yíng)銷分析報(bào)告/決策報(bào)告

6. 進(jìn)階技能:行業(yè)戰(zhàn)略分析報(bào)告

二、AI大模型生成格式規(guī)范的報(bào)告

1. 數(shù)據(jù)的提取和組織

2. 內(nèi)容的邏輯結(jié)構(gòu)

3. 格式的設(shè)置

三、操作要點(diǎn)

1. “數(shù)據(jù)投喂”的操作方法

2. 核心場(chǎng)景的Prompt提示詞

3. 人工的調(diào)整與校準(zhǔn)——控制內(nèi)容質(zhì)量

4. “場(chǎng)景-IPO原則-Prompt-校準(zhǔn)”的關(guān)鍵操作鏈條

四、學(xué)習(xí)實(shí)踐

案例:月度銷售報(bào)告自動(dòng)生成(示例可靈活調(diào)整)

練習(xí):使用AI大模型生成特定格式的報(bào)告

成果產(chǎn)出:學(xué)員將使用AI大模型輸入銷售數(shù)據(jù),自動(dòng)生成包括圖表和文字分析的完整報(bào)告,學(xué)習(xí)如何配置模板和調(diào)整生成內(nèi)容

 

 

第二劍:文檔摘要提煉

工作痛點(diǎn):閱讀和理解長(zhǎng)篇文檔耗時(shí)且枯燥,容易錯(cuò)過(guò)關(guān)鍵信息,市場(chǎng)分析報(bào)告通常篇幅較長(zhǎng),快速獲取關(guān)鍵信息對(duì)決策者至關(guān)重要

一、應(yīng)用場(chǎng)景

1. 【通用類】GPT幫助理解文章內(nèi)容——“這篇文章講了什么?”

2. 會(huì)議紀(jì)要,講話內(nèi)容提煉為高質(zhì)量摘要

3. 閱讀筆記,讀書(shū)心得,學(xué)習(xí)心得提煉總結(jié)

4. 會(huì)議,采訪等錄音稿轉(zhuǎn)換文字并提煉摘要

5. 進(jìn)階技能:原創(chuàng)內(nèi)容“二次創(chuàng)造”并進(jìn)行內(nèi)容深化

二、文檔中提取關(guān)鍵摘要

1. 通過(guò)AI大模型提煉重要信息

2. 通過(guò)AI大模型提高閱讀效率

三、學(xué)習(xí)實(shí)踐

案例:長(zhǎng)篇市場(chǎng)分析報(bào)告摘要,并進(jìn)行二次深化創(chuàng)作

練習(xí):

1. “文檔投喂”

2. 提取文檔的關(guān)鍵內(nèi)容和要點(diǎn)

3. 控制報(bào)告類內(nèi)容和輸出標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)鍵Prompt提示詞

成果產(chǎn)出:從一份詳細(xì)的市場(chǎng)分析報(bào)告中提取出主要觀點(diǎn)和結(jié)論,使用AI大模型生成簡(jiǎn)明扼要的摘要,并基于摘要和新的工作要求,二次創(chuàng)作一篇新的市場(chǎng)分析報(bào)告。

 

第三劍:自動(dòng)做PPT

工作痛點(diǎn):做PPT的時(shí)候,我們往往會(huì)遇到時(shí)間要求緊,內(nèi)容組織難,信息檢索繁等耗時(shí),勞心的困難

一、應(yīng)用場(chǎng)景

1. 工作總結(jié)

2. 企業(yè)介紹

3. 技能培訓(xùn)

4. 產(chǎn)品介紹

二、生產(chǎn)PPT2個(gè)路徑

1. 投喂文檔→生成大綱→修改大綱→輸出PPT→調(diào)整

2. 全網(wǎng)搜索→生成大綱→修改大綱→輸出PPT→調(diào)整

四、學(xué)習(xí)實(shí)踐

成果產(chǎn)出:你是公司的銷冠,接到公司的邀請(qǐng),要求在公司的早會(huì)上用15分鐘分享【如何開(kāi)大單】的心得分享

 

場(chǎng)景二:數(shù)據(jù)與會(huì)議

工具:AI辦公寶典V2.0》表格場(chǎng)景篇

第四劍:數(shù)據(jù)分析

工作痛點(diǎn):數(shù)據(jù)輸入和校驗(yàn)的工作繁瑣且易出錯(cuò),影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性,數(shù)據(jù)校驗(yàn)也需要耗費(fèi)大量時(shí)間。

一、基于數(shù)據(jù)分析四步法,AI與人的共同協(xié)作

第一步:取數(shù)

第二步:建模

第三步:分析

第四步:決策

二、操作要點(diǎn)

1. 對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行理解

2. 基于分析需求

三、學(xué)習(xí)實(shí)踐:

成果產(chǎn)出:你是一家連鎖經(jīng)營(yíng)餐廳的總經(jīng)理,當(dāng)你拿到了今天的門店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),通過(guò)GPT開(kāi)展分析

 

第五劍:數(shù)據(jù)圖表

工作痛點(diǎn):管理層需要直觀的圖表來(lái)分析和展示季度業(yè)績(jī)數(shù)據(jù),手工分析數(shù)據(jù)和制作圖表耗時(shí)費(fèi)力,且對(duì)技術(shù)要求較高。

一、AI出圖3

第一步:取數(shù)——指定某個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)域、指定某個(gè)字段

第二步:定圖——確定想要的圖表類型

第三步:輸出——圖標(biāo)、數(shù)據(jù)源

二、操作要點(diǎn)

定義:指定數(shù)據(jù)源

1. 定義數(shù)據(jù)維度,取值范圍,計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)

2. 定義輸出標(biāo)準(zhǔn),圖表類型

3. 常見(jiàn)圖表生成思路及操作標(biāo)準(zhǔn)

案例:門店投入產(chǎn)出分析、門店經(jīng)營(yíng)雷達(dá)圖

三、學(xué)習(xí)實(shí)踐

案例:季度業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)分析與圖表生成

練習(xí):分析表格數(shù)據(jù)并生成可視化圖表

成果產(chǎn)出:掌握使用AI大模型分析季度業(yè)績(jī)數(shù)據(jù),生成包括柱狀圖、折線圖等在內(nèi)的多種圖表,學(xué)習(xí)如何直觀展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

 

第六劍:會(huì)議信息

方式一:實(shí)時(shí)記錄會(huì)議信息(3大適用場(chǎng)景)

1. 專業(yè)會(huì)議記錄

2. 專屬同傳

3. 培訓(xùn)學(xué)習(xí)助手

方式二:上傳音視頻文件生成(3大適用場(chǎng)景)

1. 音頻直接轉(zhuǎn)文字

2. 視頻直接轉(zhuǎn)文字

3. 專業(yè)翻譯

 

模塊三:圖像處理場(chǎng)景

工具:AI辦公寶典V2.0》圖像場(chǎng)景篇

第七劍:圖像文字識(shí)別(OCR

工作痛點(diǎn):許多文檔仍然是紙質(zhì)形式,掃描后需要進(jìn)行文字識(shí)別和編輯,手工輸入掃描文檔中的文字既耗時(shí)又容易出錯(cuò),影響工作效率。

一、應(yīng)用場(chǎng)景:

1. 圖片內(nèi)容的文字識(shí)別并轉(zhuǎn)化

2. PDF內(nèi)容的文字識(shí)別并轉(zhuǎn)化

3. 打印文稿的文字識(shí)別并轉(zhuǎn)化

4. 名片,圖冊(cè)等復(fù)雜圖文內(nèi)容的識(shí)別并轉(zhuǎn)化

5. 圖片的自動(dòng)化理解,說(shuō)明及詳細(xì)描述生成

二、操作須知:

1. 光學(xué)字符識(shí)別(OCR)技術(shù)的基本原理

2. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)原理與應(yīng)用

3. 使用AI大模型進(jìn)行圖像文字識(shí)別和編輯

三、學(xué)習(xí)實(shí)踐:

案例:掃描各類復(fù)雜圖文信息,并進(jìn)行識(shí)別與編輯

練習(xí):使用AI大模型處理掃描文檔中的文字

成果產(chǎn)出:掌握將各類實(shí)體文件轉(zhuǎn)換為可編輯的文字文件,使用AI大模型進(jìn)行識(shí)別和編輯,確保內(nèi)容準(zhǔn)確無(wú)誤。

 

第八劍:AI繪畫(huà)

案例:Jerry的第一張AI“作品”

一、簡(jiǎn)單圖像的提示詞的結(jié)構(gòu)

1. 主體是什么

2. 重要細(xì)節(jié)&背景

3. 風(fēng)格、媒介、藝術(shù)家

4. 參數(shù)

二、復(fù)雜圖像的提示詞的結(jié)構(gòu)

1. 類型是什么?

2. 主體是什么

3. 環(huán)境是怎樣的?

4. 構(gòu)圖是怎樣的?

5. 拍攝媒介是什么?

6. 風(fēng)格

7. 參數(shù)

三、學(xué)習(xí)實(shí)踐:

工具:《繪畫(huà)篇AI辦公寶典》

練習(xí):繪制一副屬于自己的AI自畫(huà)像

 

第九劍:AI數(shù)字人

對(duì)比:短平快的基礎(chǔ)版vs以假亂真的專業(yè)版

虛擬數(shù)字人:一種利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和人工智能技術(shù)創(chuàng)造的數(shù)字化人物形象,能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行互動(dòng)和表達(dá)

一、5 大應(yīng)用場(chǎng)景

1. 社交媒體-虛擬主播、虛擬網(wǎng)紅在各大社交媒體平臺(tái)上進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作和互動(dòng)

2. 品牌營(yíng)銷-品牌利用虛擬數(shù)字人進(jìn)行廣告宣傳、產(chǎn)品推廣和品牌形象塑造

3. 娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)-游戲、電影和動(dòng)畫(huà)中的虛擬角色設(shè)計(jì)和應(yīng)用

4. 教育培訓(xùn)-虛擬教師、虛擬導(dǎo)師在教育培訓(xùn)中的應(yīng)用

5. 客戶服務(wù)-虛擬客服在電商、金融等行業(yè)中的應(yīng)用

二、2大主流虛擬數(shù)字人制作工具(HEYGEN、D-ID 二選一實(shí)操演練)

工具一:HEYGEN——相對(duì)專業(yè),但門檻高

工具二:D-ID——入門簡(jiǎn)單后面深

三、虛擬數(shù)字人視頻制作(實(shí)操演練)

1. 形象設(shè)計(jì)和創(chuàng)建

2. 虛擬數(shù)字人動(dòng)畫(huà)制作和編輯

3. 虛擬數(shù)字人視頻的后期處理和優(yōu)化


回顧與總結(jié):

1. AI人工智能基礎(chǔ)知識(shí)與關(guān)鍵認(rèn)知

2. 九個(gè)核心辦公場(chǎng)景的操作步驟和技巧

學(xué)員展示:學(xué)員展示練習(xí)成果并進(jìn)行討論

我們的服務(wù)  OUR SERVICES
服務(wù)流程

業(yè)務(wù)范疇
量身定制化的經(jīng)典內(nèi)訓(xùn)課程
人力資源
勞動(dòng)法
培訓(xùn)發(fā)展
職業(yè)技能
市場(chǎng)營(yíng)銷
經(jīng)營(yíng)股權(quán)
戰(zhàn)略管理
行政商務(wù)
財(cái)務(wù)管理
研發(fā)管理
生產(chǎn)管理
物流管理
采購(gòu)管理
職業(yè)素養(yǎng)
通用管理
獨(dú)具特色的系統(tǒng)解決方案
人力資源
勞動(dòng)法
企業(yè)文化
戰(zhàn)略經(jīng)營(yíng)
組織變革
股權(quán)激勵(lì)
領(lǐng)導(dǎo)力
技術(shù)研發(fā)
財(cái)務(wù)管理
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  • 15

    深耕中國(guó)制造業(yè)

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    助力企業(yè)轉(zhuǎn)型

  • 1000+

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  • 79% +

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