人工智能讲师数据治理讲师叶梓《数字化转型与大模型技术应用培训提纲》

叶梓，工学博士，高级工程师。2005年上海交通大学计算机专业博士毕业，在校期间的主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能。毕业后即进入软件行业从事信息化技术相关工作；负责或参与了多项国家级、省市级人工智能及大数据项目的建设工作。在人工智能和大数据应用等方面都有着丰富的经验。

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一、数字化运营与转型

1. 数字化运营基础
   • 数字化运营的定义与核心要素（云计算、大数据分析、人工智能等技术手段的应用）
   • 数字化转型与信息化的区别
   • 数字化运营的意义（提升客户体验、优化运营效率、促进数据驱动决策等）
2. 数字化转型案例分析
   • 南方电网数字化转型的实践与成果
   • 华为数字化转型历程与经验教训
     • 数字化战略支撑集团愿景：“Digital First”
     • 面临的挑战（多方服务对象、全球化运营难题等）
     • 转型路径：“3+3+5+6+7+2”模式
     • 数据管理体系构建
3. 数据治理与管理
   • 数据治理的定义与重要性
   • 数据管理体系（DAMA、DCMM、信通院数据资产管理体系等）的对比与应用
   • 数据管理与数据资产的关系
   • 数据资产管理体系的构建思路
4. 数字化转型的实施路径
   • 企业数字化转型的难点与应对策略
   • 业务变革趋势与背景
   • 实践案例：J集团的数字化转型（“1+3+4+N”系统架构、企业数据大脑建设等）
   • 企业数字化转型的实现路径总结（摸清家底、整体规划、局部先行、渐进推广）

二、大模型技术与应用

1. 大模型技术概览
   • 大模型的定义与特点
   • Transformer架构及其演变（从Transformer到GPT等）
   • 关键技术点（适应低配条件的技术、处理复杂任务的技术）
   • 思维链（Chain-of-Thought）等提示词工程方法
   • PEFT微调方案（Adapter Tuning、Prompt Tuning等）
2. DeepSeek大模型介绍
   • DeepSeek的优势（国产、功能强大、省钱、开源免费）
   • DeepSeek各版本的特点（V3、R1等）
   • 长链思考（Long CoT）的理解与应用
   • DeepSeek的部署方式（本地单机部署、本地单机多卡部署等）
   • DeepSeek的核心技术改进（无辅助损失的负载平衡策略、MTP等）
3. 大模型商业图景
   • 国内外大模型厂商动态（国内厂商、国外知名大模型GPT、Grok、Claude 3.5等）
   • 硬件厂商的发展（国内GPU厂商、公有云服务商等）
   • 人机协同的阶梯（从Chatbot到Innovator等）
4. 大模型应用案例
   • 大模型应用落地场景（舆情分析、政策问答、辅助立法等）
   • 基于大模型的医疗AI应用、智能流调系统等
   • 多模态大模型的发展（图像生成、视频生成等）
   • Agent技术的应用与最新发展（MCP接口等）
5. 大模型应用中的问题与挑战
   • 大模型应用的伦理问题（如患者隐私、同意等）
   • 监管与政策支持（大模型的备案机制等）
   • 商业可行性与市场准备（AI三要素的强项、技术储备等）

三、总结与展望

1. 数字化运营与大模型技术的融合趋势
2. 未来数字化转型与大模型应用的发展方向
3. 企业如何在数字化转型中应用大模型技术，提升竞争力