課程描述INTRODUCTION
· 技術(shù)主管· 一線員工· 其他人員· 高層管理者· 中層領(lǐng)導



日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
數(shù)字化開發(fā)培訓
培訓對象:
上市國央企技術(shù)中心、數(shù)字化部門、運營中心中高層管理者,產(chǎn)品設(shè)計師,IT部門,業(yè)務骨干等;
課程背景:
在生成式AI技術(shù)加速落地的背景下,企業(yè)亟需掌握AI大模型與現(xiàn)有技術(shù)融合的實戰(zhàn)方法論。本課程聚焦DEEPSEEK等大模型構(gòu)建AGENT的企業(yè)級應用,通過7大典型場景拆解、技術(shù)棧搭建指南及安全部署策略,幫助學員突破“技術(shù)概念≠業(yè)務價值”的認知瓶頸,掌握從場景挖掘到工程落地的全鏈條能力。
課程收益:
培訓完結(jié)后,學員能夠:
1. 掌握AI大模型作為數(shù)字化開發(fā)引擎的核心邏輯,突破傳統(tǒng)系統(tǒng)架構(gòu)的局限性
2. 設(shè)計“AI AGENT+RPA+低代碼”的復合技術(shù)方案,規(guī)避單一技術(shù)工具的應用陷阱
3. 建立業(yè)務場景智能化轉(zhuǎn)譯能力,將復雜需求拆解為可落地的AI任務單元
4. 掌握7類高價值細分場景的AGENT設(shè)計方法,覆蓋辦公、流程、決策等核心領(lǐng)域
5. 搭建適配企業(yè)需求的技術(shù)工具矩陣,平衡開發(fā)效率與數(shù)據(jù)安全
課程大綱:
單元
大綱
內(nèi)容
單元一
為什么以DEEPSEEK為代表的AI大模型是下一代數(shù)字化引擎?
1. 傳統(tǒng)開發(fā)模式的三大困局
1.1)代碼冗余:每新增需求需重新開發(fā)模塊
1.2)響應遲滯:流程變更需數(shù)月調(diào)整周期
1.3)人力依賴:高度依賴專業(yè)開發(fā)者資源
2. AI驅(qū)動開發(fā)的革命性突破
2.1)自然語言即代碼:業(yè)務人員直接定義需求
2.2)動態(tài)自適應:系統(tǒng)自動響應流程變化
案例:某央企用DEEPSEEK重構(gòu)OA系統(tǒng),需求響應效率提升5倍
討論課題:你所在企業(yè)哪些系統(tǒng)存在“重復造輪子”問題?
單元二
AI AGENT的邊界與融合之道
1. AGENT能力的三重天花板
1.1)數(shù)據(jù)閉環(huán):無法自主獲取外部數(shù)據(jù)
1.2)硬件交互:缺乏物理執(zhí)行能力
1.3)長鏈條邏輯:多步驟任務易出錯
2. 復合技術(shù)解決方案
2.1)AGENT+RPA:用RPA機器人執(zhí)行界面操作
2.2)AGENT+低代碼:快速構(gòu)建定制化模
案例:某銀行“智能報銷AGENT”融合OCR+RPA,錯誤率從12%降至1%
討論課題:設(shè)計一個需要多技術(shù)融合的業(yè)務場景
單元三
業(yè)務場景的智能化轉(zhuǎn)譯方法論
1. 四層拆解模型
1.1)業(yè)務目標層:降本/增效/風控?
1.2)流程節(jié)點層:識別可自動化環(huán)節(jié)
1.3)數(shù)據(jù)輸入層:結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比
1.4)決策復雜度:規(guī)則驅(qū)動or模型驅(qū)動?
2. 智能化轉(zhuǎn)譯員的核心能力
2.1)需求轉(zhuǎn)譯:將業(yè)務語言轉(zhuǎn)化為Prompt指令
2.2)效果驗證:設(shè)計測試用例與評估指標
案例:某制造企業(yè)將設(shè)備維修經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為AGENT決策樹 討論課題:拆解一個典型業(yè)務流程的智能化改造點
單元四
DEEPSEEK大模型的7大高價值場景
1. 辦公效率場景
1.1)智能會議紀要:自動提取待辦事項并分配責任人
1.2)合同比對AGENT:3分鐘完成百頁合同差異標注
2. 流程優(yōu)化場景
2.1)智能排班AGENT:動態(tài)匹配人力與訂單量
2.2)供應鏈預警AGENT:自動識別履約風險
3. 決策支持場景
3.1)招投標分析AGENT:實時生成競爭對手策略報告 3.2)工程審計AGENT:自動核查隱蔽工程數(shù)據(jù)
3.3)案例:某建筑集團用DEEPSEEK實現(xiàn)投標文件生成自動化
討論課題:選擇1個場景設(shè)計AGENT功能清單
單元五
AGENT開發(fā)技術(shù)棧搭建指南
1. 工具矩陣四象限
1.1)基礎(chǔ)層:DEEPSEEK API/開源模型微調(diào)
1.2)執(zhí)行層:UiPath/影刀RPA
1.3)數(shù)據(jù)層:向量數(shù)據(jù)庫/知識圖譜工具
1.4)監(jiān)控層:LangSmith等AI鏈觀測平臺
2. 開發(fā)流程標準化
2.1)需求-工具匹配度評估表
2.2)最小可行性產(chǎn)品(MVP)開發(fā)路徑
2.3)案例:某物流企業(yè)AGENT開發(fā)工具選型對比
討論課題:為你的業(yè)務場景匹配技術(shù)工具
單元六
企業(yè)級AGENT實施路徑
1. 四階段落地法
1.1)試點期:選擇3個月內(nèi)見效的場景
1.2)推廣期:建立內(nèi)部AGENT應用商店
1.3)融合期:與傳統(tǒng)系統(tǒng)API打通
1.4)進化期:持續(xù)優(yōu)化模型性能
2. 安全部署策略
2.1)敏感數(shù)據(jù)脫敏訓練方案
2.2)私有化模型輕量化部署
2.3)案例:某央企AGENT安全架構(gòu)設(shè)計
討論課題:制定你的AGENT實施路線圖
單元七
AGENT應用的未來演進
1. 技術(shù)融合趨勢
1.1)AGENT+數(shù)字孿生:實現(xiàn)物理世界仿真
1.2)AGENT+區(qū)塊鏈:構(gòu)建可信協(xié)作網(wǎng)絡(luò)
2. 組織優(yōu)化:
2.1)AI中臺團隊組建標準
2.2)人機協(xié)作KPI體系設(shè)計
2.3)案例:某汽車集團AGENT治理委員會運作機制
討論課題:預測AI AGENT對你行業(yè)的顛覆性影響
數(shù)字化開發(fā)培訓
轉(zhuǎn)載:http://m.mp3-to-ringtone.com/gkk_detail/318727.html