课程大纲：

DeepSeek技术应用培训

课程目标：
通过本课程的学习，学员将能够掌握AI大模型的发展趋势和智能体技术的*进展，明确AI大模型在运营商住建局与数据局的应用方向，并具备在实际项目中应用AI大模型进行二次开发的能力。同时，学员还将深刻理解AI大模型和智能体技术的未来发展趋势，为他们在运营商客户价值持续开发过程中提供新的机遇和挑战。

课程大纲:
第一天：AI大模型发展趋势与智能体技术原理
第一章 大模型和智能体在运营商的应用场景
1.1掌握AI大模型的发展趋势
1.2智能体相关技术的*进展
1.3AI大模型在运营商住建局应用场景和案例
1.4AI大模型数据局的应用场景和案例
1.5案例分析：中国移动的大模型战略和技术落地场景
第二章 AI大模型发展趋势
2.1模型的发展历程
2.2主流大模型对比分析
2.3大模型的应用领域与前景
第三章 知识增强检索Rag+智能体Agent技术及其发展趋势
3.1智能体的定义与特点
3.2智能体在AI大模型中的作用
3.3智能体技术在运营商领域的应用前景
3.4案例分享：中国电信研究院RAG+智能体案例分享
3.5案例分享：智能营销助手：DeepSeek+RAG破解幻觉+Agent复杂业务流程拆解
第四章 智能体技术在运营商的应用案例
4.1智能化程序设计和方案设计
4.2施工过程智能监控
4.3运维管理智能优化
4.4案例分享：中国移动运维运维的案例分析
第五章 智能体技术在运营商数据局的应用案例
5.1数据处理与分析智能化
5.2政务服务智能化升级
5.3城市治理智能响应
5.4运营商：公文写作
5.5智能办公
5.6智能数据分析
5.7案例实操：数据分析和案例实操，利用智能体的思维链的方式写文案。
5.8案例实操：智能数据分析
第六章 DeepSeek+RAG+Agent项目落地路径与经验分享
6.1项目落地路径
6.1.1项目需求分析
6.1.2技术选型与架构设计
6.1.3数据处理与模型训练
6.1.4部署与运维管理
6.2 项目落地实践经验
6.2.1项目管理理论在AI项目中的应用
6.2.2成功案例分享：AI大模型在运营商项目的应用
6.2.3失败案例剖析：问题与教训总结
6.3案例分享：运营商行业AI大模型应用
6.3.1运营商行业背景与特点
6.3.2AI大模型在运营商行业的应用场景
6.3.3跨行业借鉴：运营商住建局与数据局的启示
6.3.4大模型和大数据在数据局的应用
6.3.5隐私计算和数据安全流通
6.3.6数据资产入表
6.3.7案例讨论和分享：AI大模型在运营商客户中的潜在应用场景

第二天：AI大模型项目实践与技术进阶
第七章AI大模型项目实践
7.1项目实践准备
7.1.1项目背景与需求分析
7.1.2技术选型与工具准备
7.2项目实践流程
7.2.1数据收集与处理
7.2.2模型选择与训练
7.2.3模型评估与优化
7.2.4部署与测试
7.3实践案例：运营商构建私有知识助手的案例分享，智能营销案例
7.3.1系统设计思路
7.3.2技术实现细节
7.3.3测试结果与反馈
第八章 实践案例：运营商数据智能分析系统
8.1系统架构与功能
8.2数据处理与分析流程
8.3应用效果与评估
第九章 技术进阶与未来展望
9.1AI大模型技术进阶
9.2深度学习算法在AI大模型中的应用
9.3自然语言处理技术在智能体中的应用
9.4智算架构的设计和方案设计：包含无损网络架构和智算集群的架构设计
9.5智算在模型训练中的应用
9.6案例分享：中国电信万卡集群，算力网络的体系架构应用场景和案例分享
第十章 大模型未来发展趋势与机遇
10.1 AI大模型在运营商领域的未来发展趋势
10.2智能体技术的未来发展方向
10.3运营商客户价值持续开发的新机遇
10.4AI大模型对运营商住建局与数据局的影响
10.5运营商住建局：智能化设计与智能运维的未来
10.6运营商数据局：数据治理与智能决策的未来

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