课程大纲：

AI数字化培训

【课程背景】
随着数字化转型的深入，人工智能（AI）与数字营销的结合已成为企业创新和提升竞争力的关键推动力。传统的营销手段已无法满足现代消费者的多样化需求，企业需要借助更精准、更智能的方式与目标受众互动。
AI技术的快速发展，从传统的机器学习到深度学习，再到大语言模型和生成式人工智能内容（AIGC），已经深度渗透到营销的各个环节。基于神经网络的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），帮助企业*分析市场趋势和消费者行为，制定更有效的营销策略。而生成对抗网络（GAN）等技术则为品牌提供了个性化、互动性强的内容创作方式。
同时，随着AI大语言模型（LLM）的崛起，尤其是Transformer等技术，使企业能够更高效地处理大量自然语言数据，提升客户互动的质量与效率，推动营销战略的变革。AI通过数据驱动，帮助企业在复杂的市场环境中做出更明智的决策，从而优化客户体验和资源配置，实现营销目标。
然而，AI与营销的结合不仅在技术层面，还涉及战略层面的深度融合。企业在制定营销策略时，需在多渠道、多触点的数字环境中与消费者进行有效互动，同时还需平衡技术创新与合规要求，保护数据隐私。本课程旨在帮助学员全面掌握AI与数字化营销的融合，通过系统学习与实践，提升企业市场竞争力，推动数字化转型。

【课程收益】
全面学习AI技术，包括机器学习、深度学习以及大语言模型。
提升企业在数字化环境中精准定位和吸引目标客户的能力。
学习利用AI分析和处理海量数据，优化营销策略并提升决策的精准性。
了解AI在隐私保护和合规性方面的挑战，并学习应对问题的*实践。
掌握将AI技术与数字营销相结合的战略方法，助力企业的数字化转型。

【课程特色】
案例与场景式教学；逻辑清新、循序渐进；激发创意、指导实践

【课程对象】
市场分析专员、数据分析师、客服经理、产品经理、业务运营负责人等

【课程大纲】
一、 夯实基础：人工智能的核心技术逻辑解析
1、 传统机器学习
机器学习的三种方式
机器学习的三种结果
机器学习的评价指标
机器学习的五个步骤
2、 基于神经网络的深度学习
卷积神经网络CNN
递归神经网络RNN
生成对抗网络GAN
3、 大语言模型与AIGC
大模型基石之一：Transformer
大模型基石之二：Diffusion
注意力机制
情境学习
思维链
强化学习
迁移学习
案例：物品分类、CNN与对象识别、RNN与网络流量预测、GAN与图片生成

二、 智创未来：AI前沿技术与未来展望
1、 智能体Agent
智能体Agent基本原理
智能体Agent与自主决策
2、 RAG模型
RAG实现流程
知识管理和决策支持
数据检索与生成的协同
3、 智慧地铁运营未来展望
人机关系
多模态
大模型+小模型
隐私与安全问题
数字化智能六维进阶路径
案例：设备健康管理、智能运维管理、智能路径优化、知识库管理等

三、精准营销：数字化营销助力企业数字化转型
1、 什么是数字化营销？数字化营销的本质和内涵
明确数字化营销的定义，包括其涵盖的所有数字渠道和技术。
探索数字化营销的核心原则，如客户中心、数据驱动和多渠道整合。
转型挑战：讨论企业在数字化转型过程中面临的挑战和解决策略。
2、 数字时代用户购买路径的发展变化
购买路径演变：分析数字技术如何改变消费者的信息搜索、决策和购买过程。
触点分析：探讨在消费者购买旅程中的关键数字触点和互动。
优化策略：提供优化数字时代购买路径的策略和*实践。
3、 客户体验生命周期视角的数字化营销
生命周期管理：解释客户体验生命周期的概念，以及如何在每个阶段应用数字化营销策略。
客户旅程优化：提供方法和技巧，用于优化客户在生命周期中的每一步体验。
技术和工具：介绍支持客户体验生命周期管理的关键技术和工具，如CRM系统、自动化工具等。
4、 移动互联网场景下的数字化营销
移动营销趋势：讨论移动互联网对数字化营销的影响，包括移动搜索、社交媒体和应用内营销。
策略和*实践：分享在移动设备上有效吸引和转化用户的策略和*实践。
技术应用：探索如地理定位、增强现实和移动支付等移动技术如何被用于创新的营销活动。
案例： 谷歌-大众汽车、宝洁-品牌关键词、亚马逊-动态搜索广告
案例：红牛-内容营销、德芙-真实之美、可口可乐-分享之乐、老干妈与腾讯的互动营销

AI数字化培训