李海良老师《生成式AI应用及应用场景识别培训》课纲 2025
生成式AI应用及应用场景识别培训课程
一、课程背景与目标
介绍本次培训的背景，强调掌握生成式AI应用趋势及应用场景识别方法的重要性，明确培训旨在提升单位相关人员对生成式AI的应用能力和场景识别水平，助力单位在数字化转型中取得更好的发展。
二、培训信息
- 授课地点：北海
- 授课时间：暂定下周四、周五
- 培训对象：单位领导班子、中层管理人员、专责技术人员及班组长
三、课程内容
（一）生成式AI应用趋势及案例（第一天上午）
1. 生成式AI技术概述
- 生成式AI的基本概念和发展历程
- 生成式AI的主要技术流派和原理（如生成对抗网络GAN、变分自编码器VAE等）
- 生成式AI与传统AI的区别与联系
2. 生成式AI应用趋势分析
- 不同行业（如制造业、医疗、金融、教育等）中生成式AI的应用趋势
- 生成式AI在未来工作和业务中的潜在应用领域（如智能化设计、智能客服、智能创作等）
- 生成式AI对社会和经济的影响
3. 生成式AI应用案例分享
- 国内外知名企业应用生成式AI的成功案例（如OpenAI的GPT系列应用、图像生成领域的相关案例等）
- 案例分析：深入剖析案例中生成式AI的应用场景、解决的问题、取得的成效以及实施过程中的关键要点
- 从案例中总结生成式AI应用的经验和启示
互动讨论：结合单位实际情况，讨论生成式AI可能对现有工作和业务流程带来的变革和影响。
（二）AI应用场景识别方法和实践（第一天下午）
1. AI应用场景识别的重要性
- 为什么需要识别AI应用场景
- 准确识别应用场景对单位业务发展的意义
2. AI应用场景识别方法
- 基于业务流程的分析方法
- 梳理单位主要业务流程
- 分析各环节中可能存在的人工智能应用点
- 案例讲解：通过具体业务流程实例，演示如何运用该方法识别AI应用场景
- 基于数据驱动的分析方法
- 数据收集和整理
- 数据分析挖掘潜在的AI应用需求
- 实践操作：引导学员使用简单的工具和数据集，进行数据驱动的AI应用场景识别练习
- 基于行业最佳实践的分析方法
- 了解行业内的AI应用现状和趋势
- 参考同行成功经验，识别适合单位的AI应用场景
3. AI应用场景识别实践
- 分组讨论：将学员分成小组，结合单位业务特点，运用所学方法识别至少三个潜在的AI应用场景
- 小组汇报与展示：各小组汇报讨论结果，其他小组进行提问和点评
- 专家点评与总结：针对各小组的汇报，专家进行点评，提出改进建议，并总结AI应用场景识别的要点和注意事项
课堂练习：提供一些单位的业务资料和数据，让学员独立完成一个AI应用场景的识别报告，进一步巩固所学知识。
（三）总结与答疑（次日上午）
1. 课程总结
- 回顾生成式AI应用趋势及应用场景识别的重点内容
- 强调在单位工作中应用生成式AI的思路和方法
2. 答疑解惑
- 解答学员在培训过程中遇到的问题和疑惑
- 收集学员对课程的意见和建议，以便进一步优化和改进培训内容
3. 行动计划制定
- 协助学员结合本人在单位的工作职责和实际情况，制定一份关于推动生成式AI应用和场景识别的工作计划
- 分享一些有效的行动计划制定方法和技巧，确保行动计划具有可操作性和可衡量性
邀请嘉宾演讲电话：13811229543 李助理（工作日8:30-18:00，仅限演讲其他勿扰）
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