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中國企業(yè)培訓(xùn)講師
石化能源企業(yè)AI大模型技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新實踐
發(fā)布時間:2025-02-25 14:57:32
 
講師:李福東 瀏覽次數(shù):5

課程描述INTRODUCTION

· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)· 其他人員

培訓(xùn)講師:李福東    課程價格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):1天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

AI技術(shù)管理培訓(xùn)

【課程背景】
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,特別是AI大模型技術(shù)的突破,全球范圍內(nèi)掀起了新一輪的技術(shù)革命。AI從傳統(tǒng)的機器學習、深度學習到生成式人工智能(AIGC)大模型,不斷推動科技與產(chǎn)業(yè)的深度融合,AI-2.0時代已經(jīng)到來。AI大模型具備強大的語言理解、生成和推理能力,其應(yīng)用范圍不僅限于內(nèi)容生成、軟件開發(fā)、客戶服務(wù)等領(lǐng)域,正逐步擴展到石化能源、機械制造、金融、醫(yī)療等關(guān)鍵行業(yè),助力企業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。
石化能源行業(yè)作為國民經(jīng)濟的重要支柱,正面臨數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型的雙重挑戰(zhàn),規(guī)劃、建設(shè)、維護、優(yōu)化和運營(“規(guī)建維優(yōu)營”)環(huán)節(jié)是企業(yè)提升服務(wù)質(zhì)量和運營效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過AI大模型賦能,企業(yè)能夠更高效地預(yù)測用戶需求、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源分配、提升客戶體驗,甚至實現(xiàn)智能巡檢與自主維護。
本課程通過介紹AI大模型的*技術(shù)動向和典型應(yīng)用案例,幫助學員理解并掌握AI大模型技術(shù)在石化能源行業(yè)“規(guī)建維優(yōu)營”中的應(yīng)用策略和創(chuàng)新解決方案,探討如何突破技術(shù)邊界,實現(xiàn)業(yè)務(wù)運營的智能化提升。

【課程收益】
了解全球主流AI大模型發(fā)展動態(tài)、能力范圍及應(yīng)用場景。
對比認識判別式AI與生成式AI的特點及協(xié)同創(chuàng)新的策略。
掌握AI大模型與企業(yè)業(yè)務(wù)場景相結(jié)合的落地方法與策略。

【課程特色】
理論引領(lǐng)、技術(shù)前沿、案例教學、互動教學、實戰(zhàn)練習

【課程對象】
中高層管理人員、解決方案架構(gòu)師、業(yè)務(wù)創(chuàng)新相關(guān)人員等

【課程大綱】
一、 判別式AI在規(guī)、建、維、優(yōu)、營中的應(yīng)用實踐  
1、 AI技術(shù)發(fā)展路徑及研究價值
傳統(tǒng)機器學習、深度學習到AIGC大模型的發(fā)展演變  
AI技術(shù)發(fā)展對石化能源行業(yè)的影響及研究價值  
2、 機器學習方式與評價指標
機器學習的三種方式:有監(jiān)督、無監(jiān)督、強化學習  
監(jiān)督學習與強化學習的特點及適用場景  
人工智能模型的評價指標(二分類、混合矩陣)及其計算方法  
3、 AI在企業(yè)運營中的應(yīng)用場景
石化能源企業(yè)的獨特資源稟賦  
判別式AI在“規(guī)建維優(yōu)營”中的創(chuàng)新應(yīng)用  
案例分析:AI預(yù)測采油量趨勢與用戶體驗提升

二、 生成式AI與大模型全球動態(tài)及其能力突破  
1、 AI-2.0時代及全球大模型技術(shù)  
ChatGPT引領(lǐng)的AI-2.0時代  
全球典型的通用AI大模型概覽  
2、 AI大模型的核心能力
AI大模型的應(yīng)用能力(如:生成代碼、看圖作文、內(nèi)容生成、視頻總結(jié)等)  
生成式AI在內(nèi)容生成和客戶服務(wù)中的創(chuàng)新應(yīng)用  
3、 數(shù)字員工與RPA流程自動化
什么是數(shù)字員工及其與RPA的結(jié)合  
RPA流程自動化的三類場景與六大價值
數(shù)字員工從RPA到RPA+AI的能力提升
案例解析:RPA+AI在辦公場景中的應(yīng)用

三、 AI大模型賦能業(yè)務(wù)的方法策略與解決方案  
1、 AI大模型的核心要素與技術(shù)對比
人工智能的三大核心要素:數(shù)據(jù)、算力、算法  
AI大模型算力的分類與應(yīng)用(基礎(chǔ)、智能、超算)  
傳統(tǒng)AI與生成式AI的技術(shù)對比及適用場景  
2、 AI大模型應(yīng)用能力提升的策略
AI大模型訓(xùn)練和微調(diào)的三步法和五步法
AI大模型的主流部署模式及應(yīng)用案例
案例解析:檢索增強生成(RAG)提升信息檢索效率和準確性
3、 AI大模型在業(yè)務(wù)中的創(chuàng)新應(yīng)用
基于AI大模型的智能運維提升網(wǎng)絡(luò)性能  
基于文本到SQL的智能報表與主動客戶管理(PCM)  
案例解析:大模型智能體(Agent)提升運維能力
案例解析:基于大模型的機器人路徑規(guī)劃及AI應(yīng)用創(chuàng)新
4、 AI大模型面臨的挑戰(zhàn)及未來發(fā)展趨勢
AI大模型的技術(shù)局限(幻覺現(xiàn)象、偏見與歧視、訓(xùn)練及推理成本等)  

AI技術(shù)管理培訓(xùn)


轉(zhuǎn)載:http://szsxbj.com/gkk_detail/318382.html

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    參加課程:石化能源企業(yè)AI大模型技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新實踐

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開戶行:中國銀行股份有限公司上海市長壽支行
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李福東
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