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  • 李福东

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  • ChatGPT&AIGC与大模型 人工智能2.0引发的产业变革与市场机遇
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    课程介绍

    ChatGPT&AIGC与大模型

    人工智能2.0引发的产业变革与市场机遇

    主讲老师:李福东

    【课程背景】

    2023ChatGPT的横空出世,3个月月活破亿,打破了目前所有社交媒体的成长速度记录,未来ChatGPT和AIGC(生成式人工智能)将会颠覆更多的行业和职业,市场发展前景非常广阔。

    ChatGPT、AIGC、大模型即将引领的新一轮产业技术革命之时,我们需要深刻认识它的本质内涵及适用场景,学习业界利用AIGC技术实现创新突破的成功案例,了解全球科技巨头在AIGC赛道的布局情况,并能够结合自身业务特点,从战略层面和业务层面展开深刻思考,提前谋篇布局,洞察和把握未来的市场机遇。

    为此,本课程划分为四个部分进行讲解:

    1部分:ChatGPT与AIGC开启人工智能新纪元。重点讲解ChatGPT发展历程以及文本、语音、视频等多模态AIGC的发展情况和全球科技巨头的布局情况;

    2部分:ChatGPT关键技术及其创新应用场景。重点讲解ChatGPT和AIGC的关键技术、应用场景以及在不同行业、不同业务场景的应用情况;

    3部分:AIGC人工智能产业生态与未来趋势。重点讲解AIGC上中下游产业发展情况,影响AIGC产业发展的关键点以及未来产业发展趋势。

    4部分:AIGC与大模型带来的市场机遇与挑战。重点讲解AIGC和大模型对于企业带来的市场机遇以及把握机遇需要克服的主要困难。

    【课程收益】

    Ø 了解ChatGPT、AIGC的发展历程、技术原理以及应用场景;

    Ø 了解全球科技巨头微软、谷歌、百度、字节、腾讯、阿里等布局情况;

    Ø 了解AIGC产业生态体系及上中下游产业链发展情况;

    Ø 了解ChatGPT和AIGC在千行百业、千场万景的推进情况与创新思路;

    Ø 了解AIGC在新一轮产业变革中面临的挑战。

    【课程特色】场景化与案例教学;解析技术逻辑、启发创新思路、洞察市场机遇

    【课程对象】中高层管理人员、对ChatGPT、AIGC、大模型感兴趣的人员

    【课程时间】1天(6小时/天)

    【课程大纲】


    一、 ChatGPT与AIGC开启人工智能新纪元

    1、 ChatGPT爆火与人工智能2.0时代的到来

    Ø ChatGPT与新一代人工智能革命

    Ø ChatGPT的前世今生

    Ø AIGC人工智能成为内容创造的主体

    Ø 从文本、图片、音频、视频到多模态认知的数字人

    案例:

    2、 全球科技巨头抢占市场新蓝海

    Ø 新赛道崛起:AIGC风口已被点燃

    Ø 科技巨头布局AIGC已成趋势

    Ø 商业化落地加速,AIGC服务已经出现

    案例:阿里、百度、字节、腾讯、微软、谷歌、亚马逊等

    二、 ChatGPT关键技术及其创新应用场景

    1、 ChatGPT与AIGC关键技术解析

    Ø 自然语言理解:赋予AI理解与生成能力

    Ø 预训练大模型崛起,赋能深度学习

    Ø 多模态交互计划:实现全方位人机交互

    Ø 情境学习

    Ø 思维链

    Ø 强化学习

    Ø 迁移学习

    2、 AIGC赋能行业和业务场景

    Ø 行业领域

    传媒、电商、影视、娱乐、教育、工业等

    Ø 业务职能

    客服、营销、投顾、产品等

    Ø 业务场景

    编程、文案、翻译等

    案例:Zillow、Firework、Wonder Studio、Deepbrain等

    三、 AIGC人工智能产业生态与未来趋势

    1、 AIGC人工智能产业生态系统

    Ø 上、中、下游产业链体系解析

    Ø 消费端、产业端、社会端的产业价值

    Ø AIGC人工智能产业发展面临的挑战

    2、 AIGC与大模型驱动社会变革

    Ø 数字化产品迭代速度越来越快

    Ø 市场更加细分

    Ø 小微企业家的崛起

    Ø 人机协作共生趋势更加明显

    Ø 新职业登场

    案例:DataBricks、Appen、OneTrust、Github、Stability AI、Meta等

    四、 AIGC与大模型带来的市场机遇与挑战

    1、 AIGC与大模型发展带来的市场机遇

    Ø 客户服务质量提升

    Ø 营销内容创作与策略优化

    Ø 运营效率提高

    2、 AIGC与大模型发展面临的各种挑战

    Ø 知识产权问题

    Ø 数据质量问题

    Ø 成本效益问题

    Ø 伦理与安全风险

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