课程大纲：

AI系统公开课

课程目标：
1.掌握基于DeepSeek类大模型的快速学习新知识点和新概念的方法。
2.提升认知效率与学习能力。
3.掌握提示词思维工程的核心方法论。
4.培养批判性思维与假设推演能力。
5.提升与AI系统的互动能力。
6.培养AI时代的创新思维与问题解决能力。

参训对象：
政企管理层、业务骨干。

授课形式：
知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。

课程大纲：
一、AI时代的认知革命
1.大模型如何重构学习范式
从线性学习到网状知识建构
从“看书思考”式学习，到“定制追问式”学习
案例：快速掌握人工智能“强化学习”核心原理的AI辅助路径
2.认知加速核心公式
学习效率 = (知识拆解力 × 思维可视化) / 认知负荷
演示：量子力学概念学习耗时对比（传统VS AI辅助）
二、核心方法论：提示词思维工程
模块1：结构化知识拆解
1.RISE原则
Role角色锚定（如"金融分析师"）
Intention意图分层（概念理解/技能迁移）
Structure递进框架（定义→类比→应用→批判）
Extension条件推演（"如果...那么..."）
2.知识解构四阶法
小学生级比喻解释（费曼技巧AI版）
跨学科案例映射（如用足球战术解释算法原理）
三维记忆矩阵设计（次日填空+七日场景题）
认知偏差压力测试（反向PUA提问术）[5]

模块2：思维链激发技术
1.透明化推理
强制暴露中间推论步骤
思维链的底层逻辑：分治思维 任何复杂问题，如能分而治之，就有解决之道
2.批判性对话设计
虚拟反对者构建（如"反资本主义视角"）
漏洞预判提示词："请列出可能推翻此结论的3个证据"
3.假设场景推演
时空维度拓展（历史演变/未来预测）
极端条件测试："如果该理论在火星殖民地失效..."
三、实战演练：跨领域应用案例
案例1：如何学习“大模型蒸馏”？
如何构建学习思维链？
如何顺着自己的思路“刨根问底”？
如何让大模型提供各类多维度多模态的解释？
案例2：如何快速掌握“区块链”的核心逻辑？
明确目标与背景
分而治之，分步深入
互动印证学习/理解效果
扩展思维
案例3：进一步 如何与Deepseek类大模型系统找到问题的解决方案？
基于零件的设计图纸的成本核算
财务场景：原材料比较及进出库批量分析
如何开发高效的市场活动？

讲师介绍：尹老师
荷兰Utrecht大学MBI，大数据&AI专家，人工智能布道师，AI产业应用落地咨询顾问
上海人工智能技术协会特聘首席顾问
上海市元宇宙产业发展专家咨询委员会专家
上海市电竞协会首席AI专家
原商汤科技城市元宇宙首席架构师
原商汤科技智能产业研究院首席架构师
Oracle Master企业架构师
原惠普企业服务新形态IT首席架构师
尹老师是强思企管AI首席咨询顾问/讲师，上海人工智能技术协会首席咨询顾问，贵州大数据专家委员会委员。尹老师曾任商汤科技智能产业研究院首席架构师，德勤Oracle CX首席架构师，惠普企业新形态IT首席架构师，Oracle Master企业架构师。尹老师专注在人工智能战略和架构规划、元宇宙产业规划及落地，数字化客户体验，以及AI及大数据驱动的新形态ICT架构规划和咨询落地，有超过19年在中国大陆和荷兰的职业经验。先后服务过世界*的通讯和网络设备及方案商，世界*的咨询和审计服务公司和企业软件公司。

主讲课程类型及具体课程：
《通用人工智能曙光：生成式人工智能大模型的源起，发展和落地应用》
《Deepseek的技术创新与产业影响 AI竞赛新格局》
《如何开箱即用地私有化部署企业级Deepseek 》
《AI大模型智能体应用的模式和落地路径》
《人工智能时代地天空产业：低空经济》
《AI大模型时代的金融数字化转型和人工智能赋能应用》
《生成式AI大模型时代的财税领域AI赋能：范式和应用》
《深入浅出数字化战略和企业架构：框架和应用》
《数字新基建：智能计算中心承载的人工智能模型和应用》
《人工智能大模型时代的人力资源赋能：应用和实践》
《人工智能时代的数字科技在双碳全生命周期管理中的应用模式和实践》
《元宇宙+ 电竞：人工智能时代的数实融合新形态虚拟体育》
《人工智能和AI大模型落地工作坊：从业务分析到技术架构落地设计》
《AI大模型时代的算法思维和实践运用》
《AI大模型赋能的5G+ 元宇宙产业应用》
《人工智能时代的企业大数据技术和架构》

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