主講老師: 王洪斌（培訓費：2.5-3萬元/天）
工作背景：
畢業(yè)于中科院沈陽計算所，高級工程師、深圳科技進步獎獲得者社會職務：深圳發(fā)改、工信、科技局技術專家，市長獎評委，計算機學會人工智能專委會委員；市外專局、南山人社局、前海合作區(qū)人力資源專家；民建會員
主講課程：
人力資源+干部培養(yǎng)《谷歌不示人的秘密：基層主管班組長十大關鍵管理技能提升》《戰(zhàn)略績效管理：從MBO、KPI到OKR》《BSC平衡計分卡-從戰(zhàn)略到執(zhí)行》 《數(shù)字化大潮下的...
ChatGPT的挑戰(zhàn)和AIGC的商業(yè)機遇課程大綱詳細內(nèi)容
課程分類： ChatGPT
課程目標：
1. 了解人工智能發(fā)展的歷史，及ChatGPT和生成類AI工具的基礎知識，掌握它們在人工智能領域中的應用場景；
2. 學習ChatGPT和生成類AI工具的操作方法并實踐，掌握它們在人機對話、任務型對話等場景中的應用；
3. 學習ChatGPT和生成類AI工具在行業(yè)中的應用和趨勢，提高自身的競爭力；
4. 探索人工智能技術發(fā)展的機遇和挑戰(zhàn)，并了解相應的應對策略；擴充知識面、提升個人技能，從而更好地在人工智能時代中應對各種機遇和挑戰(zhàn)。
課程對象：政企負責人、管理層、業(yè)務骨干、技術專家、創(chuàng)業(yè)群體、對人工智能感興趣的群體等
課程時間：2天，6小時/天
第一篇 初識：ChatGPT改變世界
1.1體驗ChatGPT
1.1.1什么是ChatGPT
1.1.1ChatGPT寫小作文
1.1.2ChatGPT寫演講稿
1.1.3ChatGPT寫歌詞
1.1.4ChatGPT寫代碼
1.1ChatGPT的前世今生
1.1.1追蹤ChatGPT的前世
1.1.2系統(tǒng)梳理ChatGPT的前世今生
1.1.3歸納ChatGPT發(fā)展趨勢
1.2ChatGPT的先進性
1.3.1 ChatGPT具備諸多先進性特征
1.3.2 ChatGPT 提升的核心點
1.3.3 ChatGPT 提升的原因
1.3.4 ChatGPT 提升的領域
1.3.5 ChatGPT得益于通用（基礎）模型所構建 AI 系統(tǒng)的新范式
1.3ChatGPT賦能千行百業(yè)
1.3.1ChatGPT+傳媒
1.3.2ChatGPT+影視
1.3.3ChatGPT+營銷
1.3.4ChatGPT+娛樂
1.3.5ChatGPT+其他
1.3.6案例：亞馬遜：ChatGPT受到重點關注，已廣泛運用在各種工作職能中
1.3.7案例：美國新媒體巨頭Buzzfeed踩準ChatGPT風口，兩天內(nèi)股價升3倍
1.4ChatGPT驅動上游產(chǎn)業(yè)
1.4.1ChatGPT驅動算力和云計算
1.4.2ChatGPT驅動大數(shù)據(jù)
1.4.3ChatGPT驅動數(shù)據(jù)標注
第二篇近觀：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(tài)視角
2.2 AIGC簡史
2.2.1 AIGC三大階段
2.2.2 從分析式AI到生成式AI逐步演化，生成式AI賦予AIGC創(chuàng)新力
2.2.3 AIGC是技術的融合累積
2.2.4 AIGC三層架構
2.2.4 AIGC技術原理
2.3 AIGC技術場景領域
2.3.1 AIGC文本生成技術：商業(yè)化落地有望優(yōu)勢先發(fā)
2.3.2 AIGC圖像生成技術：隨著模型結構的優(yōu)化而明顯提升
2.3.3 AIGC音頻生成技術：正朝更富情感等人類特征演化
2.3.4 AI視頻生成技術： 為AIGC應用生態(tài)中的高潛力場景
2.3.5 跨模態(tài)生成技術：是真正實現(xiàn)認知和決策智能的轉折點
2.3.6 AIGC支撐AI驅動數(shù)字人多模態(tài)交互
2.3.7 合成數(shù)據(jù)加速構建AI賦能，數(shù)實融合的大型虛擬世界
2.4 AIGC商業(yè)場景領域
2.4.1 AIGC改變數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)模式
2.4.2 AIGC滲透傳媒領域各個環(huán)節(jié)
2.4.3 AIGC化2D為3D，拓展電商展示維度
2.4.4 AIGC打破傳統(tǒng)娛樂體驗邊界
2.4.5 AIGC拓寬影視行業(yè)創(chuàng)意邊際
2.4.6 AIGC促進各行業(yè)轉型升級
2.4.7 GAME AI生成技術
2.4.8 AIGC取長補短，有望成為主流內(nèi)容生產(chǎn)模式
2.4.9 AIGC業(yè)務場景整理
2.4.10 AIGC場景價值評估
2.5 AIGC展望
2.5.1 AIGC賽道預測
2.5.2 AIGC展望
2.5.3 AIGC國內(nèi)外科技巨頭布局
2.5.4 AIGC國外創(chuàng)業(yè)公司
2.5.5 AIGC產(chǎn)業(yè)鏈涵蓋了從硬件到多類終端應用的廣泛領域
2.5.6 AIGC產(chǎn)業(yè)鏈分析
2.5.7 AIGC:利用人工智能產(chǎn)生內(nèi)容，提升生產(chǎn)力曲線
2.5.8 AIGC相關技術包含了三大前沿能力
2.5.9 AIGC學習范式更新奠定基礎，模型結構升級助力騰飛
第三篇 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
3.2 大模型賦能千行百業(yè)
3.2.1 國外大模型發(fā)展歷程
3.2.2傳統(tǒng)的定制化、作坊式模型開發(fā)流程
3.2.3 AI 大模型“工廠模式”的開發(fā)方式
3.2.4 多模態(tài)AI大模型是通向強AI的必經(jīng)之路
3.2.5 大模型將作為一種基礎設施將 AI 賦能千行百業(yè)
3.2.6 案例：智能回顧將會為 Teams Premium 提供許多重要的新功能
3.2.7 案例：單點工具Jasper，大模型應用的補充
3.2.8 案例：GPT3.5 將幫助 Viva Sales 用戶自動編寫郵件回復
3.2.9 案例：集成了 GPT4 的 Bing 全新版本
3.3 大模型產(chǎn)業(yè)架構（MaaS）
3.2.1 Maas by 阿里
3.3.2 Maas by百度
3.3.3 Maas by altman
3.2.4 案例：百度文心大模型
3.3.5 案例：華為昇騰大模型
3.3.6 案例：Lamda大模型
3.3.7 各大模型比較
3.4 大模型商業(yè)模式
3.4.1 OpenAI商業(yè)模式
3.4.2 Jasper商業(yè)模式
3.4.3 其他AI公司商業(yè)模式
第四篇 實踐：ChatGPT如何利用在商業(yè)上？
4.1 工作
4.1.1會修bug能寫程序 還能拿到谷歌百萬年薪offer
4.1.2能寫論文和考試的AI做題家
4.1.3 能寫會編 內(nèi)容創(chuàng)作小能手
4.1.4 防止考試作弊
4.1.5 日報周報再也不愁
4.2 斜杠
4.2.1化身斜杠青年，第一波紅利
4.2.2網(wǎng)賺項目：單項
4.2.3 網(wǎng)賺項目：組合
4.3 升級篇：一人即團隊
