课程大纲：

AI认知的培训

课程目标：
1.认知升级
理解生成式AI与思考式AI（DeepSeek）的核心差异与协同价值
2.效率跃迁
-运用DeepSeek实现数据驱动决策（如市场预测、成本优化）
-生成式AI+DeepSeek双工具链，综合办公效率提升50%+
3.场景实战
-掌握6大企业高频场景的DeepSeek深度应用模型
-通过20+行业案例拆解，快速复制成功经验
4.成果落地
-获得DeepSeek企业版操作指南与行业定制化建议
-课后30天AI应用陪跑计划，确保能力转化（可选择）

课程大纲:
模块一：AI认知重构从生成到思考的范式升级
1.生成式AI的边界与风险
1.1ChatGPT类工具的核心局限
场景1：营销文案批量生成导致的同质化（示例：10家茶饮品牌小红书文案对比）
场景2：数据分析报告的逻辑断层（示例：用户增长归因错误推导）
1.2企业应用中的四大风险
风险1：知识版权争议（法律条款解读+某快消企业侵权案例）
风险2：数据泄露漏洞（API接口安全攻防演示）
2.DeepSeek的突破性能力
2.1从“执行工具”到“决策伙伴”的跨越
对比实验：用ChatGPT与DeepSeek分别处理"门店选址决策"需求
ChatGPT输出：通用选址因素列表
DeepSeek输出：基于区域人流/竞品分布/租金成本的量化模型
2.2思考式AI的三大特征
特征1：动态知识更新（演示DeepSeek实时接入行业研报更新策略）
特征2：因果推理链条（案例：某制造业用DeepSeek定位设备故障根本原因）

模块二：DeepSeek底层逻辑数据、推理与决策引擎
1.数据洞察力实战
1.1非结构化数据处理四步法
Step1：多源数据抓取（演示用DeepSeek抓取电商评论+舆情数据）
Step2：语义聚类分析（K-means算法可视化展示）
Step3：情感极性映射（正负向关键词云图生成）
Step4：趋势预测模型（ARIMA算法在DeepSeek中的调用）
1.2企业数据治理陷阱
陷阱1：脏数据污染（某金融企业风控模型失效诊断）
陷阱2：指标口径混淆（DeepSeek自动对齐字段功能演示）
2.逻辑推演力构建
2.1多变量因果分析框架
工具：DeepSeek鱼骨图因果分析法（实操：市场费用与GMV关联性验证）
一级归因：广告投放量vs转化率
二级归因：素材创意质量评估（DeepSeek图像识别评分）
2.2场景模拟推演技术
案例：某物流企业用DeepSeek模拟"双十一爆仓应对方案"
变量1：临时仓储成本vs客户满意度
变量2：运力调度弹性系数

模块三：六大企业场景实战
1.生成式AI基础应用-话术模板生成
步骤1：用ChatGPT生成100条客服应答话术
步骤2：通过DeepSeek进行质量过滤
过滤维度1：合规性检查（匹配监管关键词库）
过滤维度2：情感匹配度（积极/中立/消极语境识别）
应用场景1：生成式AI五分钟制作PPT
应用场景2：生成式AI阅读文档、书籍、报告
应用场景3：AI剪辑技巧-图文成片、营销成片、一键成片
应用场景4：AI制作图片-文生图、图生图
2.DeepSeek深度赋能
应用场景1战略决策：生成式AI应用行业报告生成；DeepSeek深度赋能竞争格局推演、风险预警模型。
应用场景2运营优化：生成式AI自动化周报；DeepSeek深度赋能根因分析、资源分配最优解。
应用场景3客户洞察：生成式AI话术模板生成；DeepSeek深度赋能用户行为预测与个性化策略。
应用场景4产品文案：生成式AI需求文档撰写；DeepSeek深度赋能市场缺口分析与案例验证。
应用场景5风险管理：生成式AI合规文本检查；DeepSeek深度赋舆情监测与危机应对推演。
应用场景6组织效能：生成式AI会议纪要整理；DeepSeek深度赋协作瓶颈诊断与流程重构

模块四：从工具到生态构建企业AI能力中台
1.DeepSeek企业版部署：私有化数据训练
--持续学习机制设计
机制1：每日行业资讯自动抓取与知识库更新
机制2：员工误操作反馈闭环（错误标注→模型迭代验证）
2.AI文化落地：
-员工AI能力认证体系
-敏捷迭代的AI创新机制
工具：DeepSeek需求看板（自动归类"技术可行性/业务价值"四象限）
制度：双周AI创意黑客松（规则模板+某互联网公司落地案例）

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