李家貴
            • 李家貴數字化轉型實戰專家,客戶體驗管理專家
            • 擅長領域: 數字化轉型 大數據 產品經理
            • 講師報價: 面議
            • 常駐城市:深圳市
            • 學員評價: 暫無評價 發表評價
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            ChatGPT、AIGC、大模型 如何賦能ITO和BPO?

            主講老師:李家貴
            發布時間:2023-12-13 15:48:47
            課程領域:互聯網 AI人工智能
            課程詳情:

            課程背景

            ChatGPT3個月月活破億,可能會顛覆萬億美金Google,已經顛覆獨角獸Grammerly,未來會有更多的行業和職業被顛覆,在大變局下,我們如何去深刻認識ChatGPT,利用ChatGPT武裝自己和自己所在的組織。

            本課程通過四大部分,第一部分全面了解ChatGPT的宏觀影響、前世今生、技術實現原理、行業實踐;第二部分了解以ChatGPT為代表的AIGC浪潮,除了生成文本,還生成圖片、音頻、視頻,AIGC的技術場景,業務場景和商業場景;第三部分了解驅動ChatGPT與AIGC的底層是大模型,了解大模型的一般原理和技術發展;第四部分是通過分析行業標桿,客戶和同行的案例,分析如何賦能ITO和BPO?

            授課形式

            理論講解+案例分析+視頻分享+課堂討論+互動答疑

            課程大綱

            第一章 初識:ChatGPT改變世界

            1.1宏觀認識

            1.1.1 chatGPT和GPT4啟動AI的iphone時刻

            1.1.2 登火箭時不要問坐那個座位

            1.1.3 AI的影響可能是反人性的

            1.1.4 chatGPT的影響可能是文藝復興級的

            1.1.5 新的大國競爭和wintel聯盟

            1.1.6 上一輪人工智能進入尾聲

            案例:5000萬美金的朋友圈

            1.2 來世今生

            1.1.1 chatGPT是如何一步一步走到今天?

            1.1.2 chatGPT的本質是什么?

            1.1.3 chatGPT與其他技術路線相比的核心優勢?

            1.1.4 chatGPT的功能和特點

            1.1.5 chatGPT的實現機理

            1.1.6 chatGPT的諸多局限性和我們的機會

            視頻:斯坦福學者怎么看?

            第二章 近觀:ChatGPT引領AIGC浪潮

            2.1 chat引領AIGC

            2.1.1 什么是AIGC?

            2.1.2 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分:時間視角

            2.1.3 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分:生態視角

            2.2 AIGC簡史

            2.2.1 從分析式AI到生成式AI逐步演化,生成式AI賦予AIGC創新力

            2.2.2 AIGC是技術的融合累積

            2.2.3 AIGC三層架構

            2.2.4 AIGC技術原理

            2.3 AIGC技術場景

            2.4 AIGC業務場景和商業場景

            2.5  AIGC展望

            2.5.1 AIGC國內外科技巨頭布局

            2.5.2 AIGC國外創業公司

            2.5.3 AIGC國內產業鏈分析

            討論:億達希望在產業鏈哪一層?

            第三章 深挖:大模型驅動AIGC

            3.1 大模型是核心競爭力

            3.1.1 AIGC廠商之間的競爭在于模型層面競爭

            3.1.2 大模型是AIGC乃至AI的核心競爭力

            3.1.3 范式層面:知識表示和調用方式

            3.1.4 微觀層面:小模型已經沒有機會

            3.1.5 大模型將賦能千行百業

            3.2 大模型現狀前沿

            3.2.1  大模型的突出特性

            3.3.2  最前沿模型:GPT4

            3.3.3  國外大模型混戰

            3.2.4  大模型可以很省錢

            3.3.5  國內很多平替機會

             討論:是否國產大模型是唯一機會?億達選擇哪條路線?

            第四章 實踐:億達如何追上風口

            4.1 標桿研究

            4.1.1 微軟智能回顧將會為 Teams Premium 提供許多重要的新功能

            4.1.2 美國新媒體巨頭Buzzfeed踩準ChatGPT風口,兩天內股價飆升3倍

            4.1.3 微軟集成了 GPT-4 的 Bing 全新版本

            4.1.4 國內游戲公司:學習使用chatGPT

            4.1.5 一人即團隊

            4.2 客戶及同行情況

            4.2.1  各廠商調研-員工調研

            4.2.2  各廠商調研-軟通動力

            4.2.3 各廠商調研-法本

            4.2.4 各廠商調研-阿里

            4.2.5 各廠商調研-騰訊

            4.2.6 各廠商調研-華為

            4.3 如何賦能ITO和BPO

            4.3.1  chatGPT可以賦能ITO哪些事?項目管理

            4.3.2   chatGPT可以賦能ITO哪些事?代碼管理

            4.3.3  chatGPT可以賦能ITO哪些事?測試用例

            4.3.4  chatGPT可以賦能ITO哪些事?產品需求

            4.3.5 chatGPT可以賦能ITO哪些事?規模運維

            4.3.6 chatGPT可以賦能BPO哪些事?客服

            4.3.7 chatGPT可以賦能ITO哪些事?直播審核

            4.3.8 chatGPT對ITO和BPO的行業影響(正面VS負面)

            4.3.8 新形勢下億達怎么辦?

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