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DeepSeek賦能數(shù)據(jù)決策與訓推實踐工作坊

聯(lián)系我們：
13382173255（Karen鄭老師）

學員背景| Course Background

參加對象：管理者

授課形式：內(nèi)訓

授課天數(shù)：1 天

課程背景| Course Background

易精課程遵循“數(shù)據(jù)帶來，報告帶走。項目帶來，源碼帶走”的承諾，已向中國市場領軍制造企業(yè)（一汽、上汽、東風、廣汽、北汽、寶馬、豐田、本田等）和金融機構(gòu)（銀聯(lián)、中國銀行、中國工商銀行、招商銀行、中國民生銀行、郵儲銀行、渤海銀行、唐山銀行、匯豐銀行、中國平安、國泰君安、方正證券等）成功交付。

這門課程的設計旨在幫助企業(yè)員工（特別是產(chǎn)品研發(fā)和數(shù)據(jù)中臺部門的員工）全面掌握人工智能（AI）和機器學習（ML）的理論、方法和實操技能，尤其是大語言模型（LLM）和 DeepSeek 的應用。

課程收益| Program Benefits

1. 人工智能基礎知識的全面掌握

學員將從傳統(tǒng)機器學習到深度學習，再到當前最熱門的大語言模型（如 GPT、BERT、DeepSeek 等）逐步深入學習，掌握 AI 的核心概念、技術原理和發(fā)展趨勢。

2. AI 在軟件開發(fā)中的實際應用能力

? 學會使用 AI 工具（如 GitHub Copilot）自動生成代碼，提高開發(fā)效率。

? 掌握如何在 VSCode 中安裝和使用 AI 擴展，優(yōu)化代碼質(zhì)量和開發(fā)流程。

3. AI 在數(shù)據(jù)處理中的實戰(zhàn)技能

? 掌握數(shù)據(jù)自動化 ETL 的工具和方法（如 Apache NiFi），提升數(shù)據(jù)集成和清洗的效率。

? 學會使用自然語言生成 SQL 查詢，簡化數(shù)據(jù)查詢和分析過程。

? 了解如何使用 AI 工具自動爬取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，并解決相關法律和倫理問題。

4. AI 在數(shù)據(jù)決策中的支持能力

? 學會使用 AI 生成可視化看板（如 Tableau、Power BI），提升數(shù)據(jù)分析和決策效率。

? 掌握如何利用 AI 生成數(shù)據(jù)分析報告，支持企業(yè)決策。

5. DeepSeek 的本地化部署與定制化能力

? 掌握 DeepSeek 的本地化部署、訓練微調(diào)和推理方法。

? 學會構(gòu)建個人知識庫，并將其集成到 DeepSeek 中，提升信息檢索和決策支持能力。

? 了解 DeepSeek 與主流 AI 大語言模型（如 GPT、BERT、LLaMA）的對比，掌握其獨特優(yōu)勢。

6. AI 自動化工作流程的實現(xiàn)

? 學會使用 Agent 自動化工具，優(yōu)化工作流程，提升工作效率。

? 掌握如何設計和實現(xiàn)自動化工作流，減少人工操作。

7. 實戰(zhàn)案例驅(qū)動的學習體驗能力

? 通過多個實戰(zhàn)案例（如 AI 生成代碼、自動化數(shù)據(jù)爬取、生成決策支持報告等），學員能夠?qū)⒗碚撝R應用于實際場景。

? 學會解決 AI 應用中的常見問題（如數(shù)據(jù)偏差、模型過擬合、法律和倫理問題）。

? 應用場景：能夠?qū)⒄n程中學到的技能直接應用于銀行中后臺的實際工作中，提升工作效率和質(zhì)量。

8. 團隊協(xié)作與跨部門合作能力

? 通過課程中的案例分析和團隊討論，學員能夠提升跨部門協(xié)作能力。

? 學會如何與業(yè)務部門、管理層溝通 AI 技術的應用和價值。

9. 未來 AI 技術發(fā)展的前瞻性視野

? 通過課程中對 AI 技術發(fā)展趨勢的探討，學員能夠了解未來 AI 技術的方向（如多模態(tài)模型、邊緣計算等）。

? 學會如何持續(xù)學習和適應 AI 技術的快速變化。

課程大綱| Course Outline

章

節(jié)

小節(jié)

時間

一人工智能入門

1. 從傳統(tǒng)機器學習到深度學習

1. 介紹傳統(tǒng)機器學習的基本概念，如監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習。

2. 探討深度學習的核心思想，如神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和訓練過程。

3. 分析深度學習在圖像識別、自然語言處理等領域的應用案例。

案例：某股份制銀行智能化客服電訪評估

電訪是零售的重要工作。電話外呼和企業(yè)微信是聯(lián)系客戶的關鍵工具，占據(jù)了客戶經(jīng)理超過一半的工作時間。對電話質(zhì)量的評價以人工判斷為主，一通電話的評價大約需要半個小時，效率低。利用大語言模型，通過對電話錄音的挖掘，營銷過程中的一些標簽（如營銷開口、客戶的意向）。最終通過構(gòu)建機器學習模型，對電訪進行評分。最終學員在云上成功運行Python代碼，并掌握模型調(diào)優(yōu)方法。

9:00-10:30

2. 從深度學習到大語言模型

1. 講解大語言模型的基本架構(gòu)，如Transformer模型。

2. 探討大語言模型的訓練過程，包括預訓練和微調(diào)。

3. 分析大語言模型在文本生成、翻譯和問答系統(tǒng)中的應用。

10:45-12:00

3. 實戰(zhàn)案例：使用大語言模型進行邏輯推理

1. 演示如何使用大語言模型解決經(jīng)典邏輯問題（如數(shù)獨、邏輯謎題等）。

2. 探討如何通過提示工程（Prompt Engineering）優(yōu)化模型的推理結(jié)果。

3. 分析模型在實際應用中的表現(xiàn)，并提出改進建議。

案例：使用AI大模型預測成功概率

通過一個電影中的德州撲克場景，設計Prompt，能讓AI準確理解問題的上下文，游戲的潛在規(guī)則和任務目標，體會與AI的邏輯交流碰撞，對比不同AI大模型平臺的智力水平和回答質(zhì)量。最終深刻思考AI的成長趨勢。

14:00-15:30

二AI在軟件開發(fā)上的應用

1. 自動生成代碼

1. 介紹自動生成代碼的基本原理和工具，如GitHub Copilot。

2. 探討自動生成代碼在提高開發(fā)效率中的應用。

3. 分析自動生成代碼的局限性和改進方向。

15:45-17:00

2. Vscode及AI擴展的安裝和使用

1. 講解如何在Vscode中安裝和配置AI擴展。

2. 探討AI擴展在代碼補全、錯誤檢測和代碼優(yōu)化中的應用。

3. 分析AI擴展對開發(fā)流程的影響和潛在問題。

9:00-10:30

3. 實戰(zhàn)案例：使用AI擴展優(yōu)化代碼

案例：Github Copilot開發(fā)數(shù)據(jù)分析軟件

Github Copilot 作為強大的自動化代碼生成工具，在數(shù)據(jù)分析軟件的開發(fā)中展現(xiàn)出卓越性能。它利用先進的算法和智能輔助功能，高效地生成代碼，提升開發(fā)效率。開發(fā)人員借助其強大的技術支持，能夠更快速、精準地構(gòu)建數(shù)據(jù)分析軟件，滿足各種復雜的數(shù)據(jù)處理需求。

10:45-12:00

三AI在數(shù)據(jù)處理上的應用

1. 數(shù)據(jù)自動化ETL

1. 介紹數(shù)據(jù)自動化ETL的基本概念和工具，如Apache NiFi。

2. 探討數(shù)據(jù)自動化ETL在數(shù)據(jù)集成和清洗中的應用。

3. 分析數(shù)據(jù)自動化ETL的挑戰(zhàn)和解決方案。

14:00-15:30

2. 自然語言生成數(shù)據(jù)庫SQL

1. 講解如何使用自然語言生成數(shù)據(jù)庫查詢語句。

2. 探討自然語言生成SQL在數(shù)據(jù)查詢和分析中的應用。

3. 分析自然語言生成SQL的準確性和優(yōu)化方法。

15:45-17:00

3. 實戰(zhàn)案例：AI自動爬取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)

1. 演示如何使用AI工具自動爬取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)。

2. 探討AI在數(shù)據(jù)采集中的應用和優(yōu)勢。

3. 分析AI爬取數(shù)據(jù)的法律和倫理問題。

案例：Appstore評語的自動抓取和Transformer情感分析

App運營非常消耗人力，應用自然語言處理模型對用戶的評語進行情感分析，區(qū)別正面、中性和負面，實現(xiàn)業(yè)務運營的降本增效。本例使用AI大模型，從打開網(wǎng)站，抓取網(wǎng)頁信息，保存Excel數(shù)據(jù)，標注樣本，訓練模型，直至形成最終分析報告的全過程。學員只需跟著操作指示，一步一步實現(xiàn)樣本。案例采用了Appstore的實時數(shù)據(jù)，保證了實戰(zhàn)效果，讓學員學完即可用。

9:00-10:30

四AI在數(shù)據(jù)決策上的應用

1. AI生成可視化看板

1. 介紹AI生成可視化看板的基本原理和工具，如Tableau和Power BI。

2. 探討AI生成可視化看板在數(shù)據(jù)分析和決策中的應用。

3. 分析AI生成可視化看板的局限性和改進方向。

10:45-12:00

2. AI生成數(shù)據(jù)分析報告

1. 講解如何使用AI生成數(shù)據(jù)分析報告。

2. 探討AI生成報告在提高決策效率中的應用。

3. 分析AI生成報告的準確性和優(yōu)化方法。

14:00-15:30

3. 實戰(zhàn)案例：使用AI生成決策支持報告

案例：AI一鍵生成數(shù)據(jù)報告

Python擁有強大的數(shù)據(jù)處理能力，擁有大量高效的工具箱。Pandas Profiling是一個強大的Python庫，可以快速對數(shù)據(jù)進行初步的探索性數(shù)據(jù)分析。它可以生成交互式的報告，其中包含數(shù)據(jù)集的概覽、變量的描述、變量之間的關系、缺失值的分析等多種統(tǒng)計信息，非常適合在數(shù)據(jù)分析初期快速獲取數(shù)據(jù)集的直觀理解。

15:45-17:00

五DeepSeek訓推實踐

1. 訓練微調(diào)和推理

1. 介紹DeepSeek本地化部署的基本步驟和工具。

2. 探討如何對模型進行微調(diào)和推理。

3. 分析微調(diào)和推理在實際應用中的效果和優(yōu)化方法。

9:00-10:30

2. 構(gòu)建個人知識庫

1. 講解如何構(gòu)建個人知識庫并集成到DeepSeek中。

2. 探討個人知識庫在信息檢索和決策支持中的應用。

3. 分析個人知識庫的維護和更新策略。

10:45-12:00

3. DeepSeek與主流AI大語言模型對比

1. 模型架構(gòu)對比：對比DeepSeek與ChatGPT等主流模型的架構(gòu)設計，分析各自的優(yōu)勢和適用場景。

2. 性能與效率對比：從訓練速度、推理效率、資源消耗等方面對比DeepSeek與其他模型的性能。

3. 探討DeepSeek在本地化部署和定制化方面的優(yōu)勢，與其他模型的對比。

14:00-15:30

4. 實戰(zhàn)案例：Agent自動化工作流程

1. 演示如何使用Agent自動化工作流程。2. 探討Agent自動化在提高工作效率中的應用。3. 分析Agent自動化的局限性和改進方向。

15:45-17:00

講師背景| Introduction to lecturers

了解更多

珀菲特顧問|曾劍韜老師

講師簡介 / About the Program Leader

人工智能與數(shù)字化實戰(zhàn)專家—曾劍韜老師

【授課優(yōu)勢】

一深耕數(shù)字化培訓咨詢二十年，客戶遍及500強企業(yè)

二前國有大數(shù)據(jù)征信公司首席數(shù)據(jù)官，護航信貸風控

三融匯大批行業(yè)案例為數(shù)據(jù)沙盤，可供學員模擬經(jīng)營

四資深AI和數(shù)據(jù)專家，通過數(shù)據(jù)治理國家標準DCMM3

五資深新能源汽車專家，清華大學電機系電力專業(yè)學士

六資深管理咨詢專家，北京大學光華管理學院MBA

央企集體車聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)和軟件架構(gòu)高級顧問

【實戰(zhàn)經(jīng)驗】

? 主持《中小微企業(yè)快速融資撮合關鍵技術及應用》數(shù)字化項目，獲得國家電網(wǎng)數(shù)科集團科技進步二等獎。

? 通過國家標準"數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估模型（DCMM）"3級評審。

? 主持編撰《北京市電動汽車充電基礎設施建設運營情況報告》。

? 參與撰寫北京大學光華管理學院何志毅教授主編的《中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)》，負責工業(yè)篇和數(shù)據(jù)分析部分。

? 主持某省級金融服務平臺的大數(shù)據(jù)建設，提供普惠金融和金融監(jiān)管服務。

? 承接福建省最大的地方網(wǎng)絡貨運平臺"好運聯(lián)聯(lián)"數(shù)字化建設項目。

? 受邀參加國家電網(wǎng)（蘇州）城市能源研究院《綜合能源服務云平臺項目》課題。

? 受邀參加國家電網(wǎng)電動車服務公司《基于乘用車動力電池的儲能配置策略與商業(yè)模式研究》項目組。

? 主持《國家級智能網(wǎng)聯(lián)汽車示范區(qū)（武漢）》的運營平臺設計。

? 與清華能源互聯(lián)網(wǎng)研究院合作，主持《新能源汽車共享出行運營研究》課題，為國家電網(wǎng)提供新能源汽車業(yè)務的投資決策精算服務。

? 獲選2017年清華大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)合會個人理事。

? 受邀為第四屆"清華創(chuàng)意創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽"智能制造評委

? 受邀為第三屆清華"數(shù)據(jù)標準化及治理優(yōu)秀評選"決賽評委。

? 作為新浪網(wǎng)創(chuàng)始技術負責人，主持網(wǎng)站產(chǎn)品研發(fā)，為公司上市做出重要貢獻。

培訓課程 / Training courses

行業(yè) 領域	金融（銀行為主）	制造（汽車為主）
數(shù)據(jù)分析	易精數(shù)據(jù)思維與客戶數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)	易精數(shù)據(jù)思維與客戶數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)
數(shù)字化轉(zhuǎn)型	易精金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型沙盤經(jīng)營實戰(zhàn)	易精汽車數(shù)字化轉(zhuǎn)型沙盤經(jīng)營實戰(zhàn)
人工智能	易精AI倍增研發(fā)效率工作坊	易精AI倍增研發(fā)效率工作坊
其他	易精金融（銀行）數(shù)據(jù)治理與實踐	易精新能源汽車行業(yè)變革洞察與應對易精汽車數(shù)據(jù)治理與實踐

代表性客戶 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

制造業(yè)客戶包括：

中國一汽出行、中國一汽通訊、中國一汽北京研發(fā)院、上汽集團（四期：包括別克和雪佛蘭）、東風乘用車、東風本田、東風暢行、寶馬（上海）、奔馳（北京）、北汽股份、廣汽傳祺、廣汽豐田、廣汽匯理、廣汽大圣車服、順豐科技、是德科技、科沃斯機器人（兩期）、好運聯(lián)聯(lián)、日立中國（兩期）、中信戴卡等。

金融類客戶包括：

銀聯(lián)科技、中國銀行內(nèi)蒙古分行（四期）、中國銀行湖南分行、中國工商銀行北京分行（三期）、中國工商銀行廣東分行、招商銀行武漢分行、中國民生銀行陜西分行、郵儲銀行、渤海銀行、唐山銀行、江門銀行、國發(fā)創(chuàng)投（蘇州）、匯豐銀行、中國平安產(chǎn)險、華安保險、國泰君安證券（四期）、方正證券、中國東方資產(chǎn)、大連商品交易所、江門農(nóng)商行等

其他客戶包括：

中國移動陜西分公司、中國電信上海分公司、國家電網(wǎng)匯通金財、南方電網(wǎng)（兩期，集團和云南分公司）

開課地點

開課時間

熱門搜索

梯度領導力解決方案

企業(yè)內(nèi)訓師解決方案

一線班組長解決方案

智能工廠解決方案

新員工培養(yǎng)解決方案

企業(yè)內(nèi)訓課關鍵詞

珀菲特顧問|曾劍韜老師

講師簡介 / About the Program Leader

培訓課程 / Training courses

代表性客戶 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

服務流程

服務優(yōu)勢

對行業(yè)特性的深刻理解

豐富的案例庫及落地方案

經(jīng)驗深厚的咨詢團隊

關于珀菲特顧問

我們是？人才培養(yǎng)與智能制造解決方案提供商。

我們做什么？承接組織績效提升與人才學習發(fā)展業(yè)務。

服務的客戶：世界五百強企業(yè)、合資工廠、國有企業(yè)、快速發(fā)展的民營企業(yè)、行業(yè)領頭企業(yè)。

2011年成立

6000+

600000+

1500+

10000+

800+

20+

線下業(yè)務

內(nèi)訓課

項目咨詢

公開課

視頻資訊

培訓的客戶涵蓋多個行業(yè)的知名企業(yè)

數(shù)字化搭建企業(yè)學習平臺，加速人才培養(yǎng)

解決方案

企業(yè)內(nèi)訓

企業(yè)公開課

企業(yè)在線平臺

400-008-4600

我們是？人才培養(yǎng)與智能制造解決方案提供商。

我們做什么？承接組織績效提升與人才學習發(fā)展業(yè)務。

服務的客戶：世界五百強企業(yè)、合資工廠、國有企業(yè)、快速發(fā)展的民營企業(yè)、行業(yè)領頭企業(yè)。

6000⁺

600000⁺

1500⁺

10000⁺

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