AI应用推广培训

培训对象：企业中高层管理者、数字化转型负责人、AI项目团队成员、日常岗位业务人员等；

课程背景：
在AI大模型加速产业变革的背景下，本课程针对国央企数据安全要求高、业务场景复杂的特点，系统解决模型选型、部署实施、安全保障、价值转化等核心问题，具备"方法论+工具链+实战案例"三位一体的特色。

课程收益：
培训完结后，学员能够：
受益一：建立AI大模型部署的完整决策框架
受益二：掌握安全与成本平衡的部署策略
受益三：设计符合企业特性的技术架构
受益四：构建AI应用落地的组织保障体系
受益五：预判AI部署的未来发展趋势

课程大纲：
单元
大纲
内容
单元一
以DEEPSEEK为代表的AI大模型本地部署的战略价值
1. 部署DEEPSEEK等AI大模型必要性分析
1.1）数据主权：核心数据不出域
1.2）响应效能：毫秒级实时响应
1.3）合规要求：满足等保2.0三级标准
2. 成本效益模型
2.1）初期投入：硬件+软件（DEEPSEEK企业版）
2.2）长期收益：某央企3年ROI达320%的实证
案例：某能源集团通过本地部署避免数据外泄风险
讨论课题：您的企业是否具备本地部署条件？

单元二
AI等大模型选型的关键决策
1. 技术路线对比
1.1）指令模型：规则驱动型（如传统文心一言等）
1.2）推理模型：DEEPSEEK的因果推理能力
2. 开源闭源选择
2.1）开源优势：可定制知识图谱
2.2）闭源优势：某金融集团724小时技术支持
3. 选型评估矩阵
3.1）性能指标：千亿token推理成本
3.2）适配能力：行业专属模型微调
案例：某汽车集团选择DEEPSEEK实现研发效率倍增
讨论课题：如何构建选型评估体系？

单元三
部署方案设计实战
1. 云端部署方案
1.1）适用场景：非敏感数据预处理
1.2）成本模型：某电商企业API调用成本分析
2. 本地部署方案
2.1）硬件配置：国产算力集群搭建指南
2.2）网络架构：某银行双活容灾方案
3. 混合部署策略
3.1）数据分级：核心数据本地+通用能力云端
案例：某制造企业混合部署节省40%成本
讨论课题：设计您的部署架构图

单元四
技术栈构建方法论
1.  基础设施层
1.1）国产GPU选型：寒武纪vs燧原
1.2）分布式存储：Ceph集群搭建
2.  平台中间件
2.1）容器编排：Kubernetes高可用方案
2.2）服务网格：Istio流量管理
3.  安全体系
3.1）数据加密：国密算法应用
3.2）访问控制：RBAC+ABAC双模
案例：某金融机构技术栈建设实践
讨论课题：如何设计技术演进路线？

单元五
价值实现路径设计
1.  场景价值挖掘
1.1）流程重构：某银行信贷审批从7天→2小时
1.2）智能决策：DEEPSEEK辅助战略规划
2.  效果评估体系
2.1）技术指标：QPS、响应延迟
2.2）业务指标：某物流企业成本下降23%
3.  持续优化机制
3.1）模型迭代：在线学习框架
案例：某零售企业通过场景创新年增收1.2亿
讨论课题：设计您的价值评估模型

单元六
AI部署内部应用推广
1.  应用推广策略
1.1）试点选择：高风险高价值场景
1.2）推广路径：某央企"三步走"经验
2.  能力建设
2.1）人才梯队：AI训练师培养体系
2.2）知识管理：某集团AI知识库建设
3.  文化转型
3.1）激励机制：创新积分制度
案例：某能源企业全员AI赋能计划
讨论课题：如何设计变革管理方案？

单元七
AI部署未来趋势
1. 技术演进方向
1.1）模型轻量化：10B参数级边缘计算
1.2）多模态融合：某制造企业视觉+语言应用
2. 商业创新
2.1）服务模式：某设备商预测性维护服务
2.2）生态构建：行业大模型联盟
3. 战略规划
3.1）能力建设：三年技术路线图
案例：某车企AI战略实现弯道超车
讨论课题：规划您的AI发展蓝图

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