培訓安排：2025年3月6日（星期四）/上海
培訓費用：￥1980/人；*2人同行，￥2800/2人；*3人同行，￥3000/3人（含授課費、證書費、資料費、午餐費、茶點費、會務(wù)費、稅費）
培訓證書：頒發(fā)上海市人工智能技術(shù)協(xié)會認可證書。
課程目標：
1. 理解Deepseek的基本概念：
通過通俗易懂的語言介紹Deepseek的核心理念和技術(shù)特點，使學員能夠理解其基本工作原理和優(yōu)勢。
2. 掌握主要應(yīng)用場景：
展示Deepseek在多個行業(yè)中的實際應(yīng)用案例，如醫(yī)療健康、金融服務(wù)、零售、教育等，幫助學員了解其廣泛的適用性。
3. 了解產(chǎn)業(yè)影響：
分析Deepseek對各行業(yè)的潛在影響，探討其如何推動產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新，幫助學員識別新的商業(yè)機會和挑戰(zhàn)。
4. 初步了解實踐操作：
提供簡單易懂的實踐操作指南，展示如何利用Deepseek進行基礎(chǔ)的任務(wù)（如文本生成、圖像識別），激發(fā)學員的興趣并降低技術(shù)門檻。
5. 展望未來發(fā)展方向：
探討Deepseek在未來的發(fā)展趨勢，預測可能的技術(shù)突破和應(yīng)用場景擴展，幫助學員對未來研究方向有初步的認識和思考。
參訓對象：
1. 企業(yè)管理者和決策者：包括CEO、CTO、CIO等，希望了解前沿AI技術(shù)如何為公司帶來競爭優(yōu)勢。
2. 非技術(shù)背景的產(chǎn)品經(jīng)理和業(yè)務(wù)分析師：需要理解AI技術(shù)及其應(yīng)用場景，以便更好地推動產(chǎn)品創(chuàng)新和業(yè)務(wù)發(fā)展。
3. 市場營銷和銷售團隊成員：希望通過了解AI技術(shù)的應(yīng)用，更好地推廣相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)。
4. 政府和公共部門工作人員：負責科技政策制定、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和公共服務(wù)提升的人員，希望了解AI技術(shù)對社會和經(jīng)濟的影響。
5. 教育工作者：對人工智能感興趣的非技術(shù)背景的教育工作者，希望獲得對該領(lǐng)域的初步了解。
授課形式：知識講解、案例演示講解、實戰(zhàn)演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調(diào)學員參與。
課程大綱：
第一部分、Deepseek的定位與行業(yè)意義
1. Deepseek的背景與發(fā)展歷程
- 公司/項目起源：成立時間、核心團隊、使命與愿景
- 技術(shù)定位：聚焦領(lǐng)域（如AGI、垂直行業(yè)大模型、高效訓練等）
2. 為什么關(guān)注Deepseek？
- 全球AI競爭中的中國代表性力量
- 技術(shù)突破對行業(yè)生態(tài)的潛在重塑
第二部分、Deepseek的技術(shù)創(chuàng)新與底層邏輯
1. 模型架構(gòu)創(chuàng)新
- 核心架構(gòu)：深入淺出對比對ChatGPT的基礎(chǔ)模型Transformer的改進
- 性能突破：更低的訓練成本、更高的推理效率（示例：單位算力下的性能提升）
2. 訓練方法與算法優(yōu)化
- 數(shù)據(jù)高效利用：小樣本學習、合成數(shù)據(jù)生成
- 訓練框架創(chuàng)新：分布式訓練優(yōu)化、混合精度策略
3. 數(shù)據(jù)處理與知識注入
- 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：文本、代碼、行業(yè)數(shù)據(jù)的聯(lián)合訓練
- 領(lǐng)域知識增強：垂直行業(yè)（金融、醫(yī)療等）的定向優(yōu)化
4. 算力效率革命
- 模型壓縮技術(shù)：從千億參數(shù)到百億參數(shù)的輕量化部署
- 硬件適配：國產(chǎn)算力（如華為昇騰）的兼容性優(yōu)化
- 對（推理）應(yīng)用的意義：推理成本大規(guī)模降低帶來的應(yīng)用爆發(fā)的機遇
第三部分、Deepseek對全球AI產(chǎn)業(yè)的影響
1. 算法層：開源生態(tài)與行業(yè)標準
- 開源模型（如Deepseek-MoE）對開發(fā)者社區(qū)的推動
- 行業(yè)應(yīng)用案例：代碼生成、智能客服、科研輔助
2. 數(shù)據(jù)層：打破數(shù)據(jù)壟斷的新路徑
- 合成數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)的結(jié)合
- 中文語料庫的深度開發(fā)與全球化輸出
3. 算力層：降低AI門檻，推動普惠化
- 算力需求下降對中小企業(yè)的利好
- 國產(chǎn)芯片生態(tài)的協(xié)同發(fā)展機遇
第四部分、Deepseek與中美AI競賽的關(guān)鍵命題
1. 技術(shù)對比：Deepseek vs. 美國頭部模型（GPT-4、Claude等）
- 性能指標對比：推理效率、多語言支持、垂直領(lǐng)域表現(xiàn)
- 技術(shù)路線差異：追求AGI vs. 行業(yè)落地優(yōu)先
2. 供應(yīng)鏈自主性挑戰(zhàn)
- 算力依賴：國產(chǎn)GPU/NPU能否支撐下一代模型訓練？
- 工具鏈短板：框架（PyTorch/TF）與生態(tài)壁壘
3. 中美AI競賽的未來格局
- 中國優(yōu)勢：應(yīng)用場景豐富、政策支持、數(shù)據(jù)規(guī)模
- 美國優(yōu)勢：芯片霸權(quán)、頂尖人才密度、基礎(chǔ)研究積累
- Deepseek的破局點：輕量化模型+行業(yè)閉環(huán)的“農(nóng)村包圍城市”策略
第五部分、案例分析與互動討論
1. 案例1：Deepseek-Coder如何挑戰(zhàn)GitHub Copilot？
- 代碼生成效率對比、開發(fā)者生態(tài)響應(yīng)
2. 案例2：金融領(lǐng)域落地——從風控到投研的AI重構(gòu)
- 數(shù)據(jù)安全與模型可解釋性的平衡
3. 分組討論：
- 若美國升級算力封鎖，Deepseek應(yīng)如何應(yīng)對？
- 中國AI公司如何通過技術(shù)開源擴大全球影響力？
第六部分、總結(jié)與展望
1. Deepseek的長期價值
- 技術(shù)民主化：讓AI從“巨頭游戲”走向普惠工具
- 中美競合中的“第三種路徑”：開放合作 vs. 自主可控
2. 未來挑戰(zhàn)
- 通用vs.垂直的路線抉擇
- 全球合規(guī)風險：數(shù)據(jù)主權(quán)與倫理爭議
講師介紹：尹老師
·荷蘭Utrecht大學MBI，大數(shù)據(jù)&AI專家，人工智能布道師，AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地咨詢顧問
·上海人工智能技術(shù)協(xié)會特聘首席顧問
·上海市元宇宙產(chǎn)業(yè)發(fā)展專家咨詢委員會專家
·上海市電競協(xié)會首席AI專家
·原商湯科技城市元宇宙首席架構(gòu)師
·原商湯科技智能產(chǎn)業(yè)研究院首席架構(gòu)師
·Oracle Master企業(yè)架構(gòu)師
·原惠普企業(yè)服務(wù)新形態(tài)IT首席架構(gòu)師
尹老師是上海人工智能技術(shù)協(xié)會首席咨詢顧問，貴州大數(shù)據(jù)專家委員會委員。尹老師曾任商湯科技智能產(chǎn)業(yè)研究院首席架構(gòu)師，德勤Oracle CX首席架構(gòu)師，惠普企業(yè)新形態(tài)IT首席架構(gòu)師，Oracle Master企業(yè)架構(gòu)師。尹老師專注在人工智能戰(zhàn)略和架構(gòu)規(guī)劃、元宇宙產(chǎn)業(yè)規(guī)劃及落地，數(shù)字化客戶體驗，以及AI及大數(shù)據(jù)驅(qū)動的新形態(tài)ICT架構(gòu)規(guī)劃和咨詢落地，有超過19年在中國大陸和荷蘭的職業(yè)經(jīng)驗。先后服務(wù)過世界頂級的通訊和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及方案商，世界頂級的咨詢和審計服務(wù)公司和企業(yè)軟件公司。
主講課程類型及具體課程：
《通用人工智能曙光：生成式人工智能大模型的源起，發(fā)展和落地應(yīng)用》
《Deepseek的技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)影響—— AI競賽新格局》
《如何開箱即用地私有化部署企業(yè)級Deepseek 》
《AI大模型智能體應(yīng)用的模式和落地路徑》
《人工智能時代地天空產(chǎn)業(yè)：低空經(jīng)濟》
《AI大模型時代的金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型和人工智能賦能應(yīng)用》
《生成式AI大模型時代的財稅領(lǐng)域AI賦能：范式和應(yīng)用》
《深入淺出數(shù)字化戰(zhàn)略和企業(yè)架構(gòu)：框架和應(yīng)用》
《數(shù)字新基建：智能計算中心承載的人工智能模型和應(yīng)用》
《人工智能大模型時代的人力資源賦能：應(yīng)用和實踐》
《人工智能時代的數(shù)字科技在雙碳全生命周期管理中的應(yīng)用模式和實踐》
《元宇宙+ 電競：人工智能時代的數(shù)實融合新形態(tài)虛擬體育》
《人工智能和AI大模型落地工作坊：從業(yè)務(wù)分析到技術(shù)架構(gòu)落地設(shè)計》
《AI大模型時代的算法思維和實踐運用》
《AI大模型賦能的5G+ 元宇宙產(chǎn)業(yè)應(yīng)用》
《人工智能時代的企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)和架構(gòu)》
授課風格：
尹老師的課程深入淺出，視野宏大，案例研究豐富，分析精彩，講解幽默風趣，用企業(yè)和政府的語言，把抽象的人工智能和元宇宙理論知識與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化、政府數(shù)字化變革融會貫通，講得通俗易懂，看得見，摸得著，用得上，深受好評。
尹老師的講課自我要求：“不講正確的廢話”，“所有聽眾都要聽得懂”，“內(nèi)容原創(chuàng)”，“不僅講“What”，更講“Why”和“How”。
服務(wù)客戶（部分）：
院校，科研機構(gòu)：復旦大學、清華大學經(jīng)管學院、上海交通大學、上海人工智能研究院、上海理工大學、上海體育學院、中國傳媒大學、同濟大學、武漢大學、浙江大學、齊魯工大、深圳大學等。
政企集團：上海市經(jīng)信局、湖畔創(chuàng)研中心、廣東機場集團、中國電信、中國移動、中國聯(lián)通華盛、中國通信服務(wù)、中國銀行、中國建設(shè)銀行、國家金融監(jiān)管總局廣西監(jiān)管局、興業(yè)銀行、中核集團、交通銀行、中國工商銀行、北京銀行、平安銀行、平安租賃、平安一賬通、建設(shè)銀行、國泰君安、中國煙草、國家電網(wǎng)、中電建、國電投、阿里云創(chuàng)新中心、華為云、臨港集團、商飛集團、虎彩集團、國泰君安、成都新經(jīng)濟局、江西省政府、揚州市政府、合肥市政府、中南建筑設(shè)計院、銀川市政府、云南市政府、深圳交管局、安徽鐵塔、成都金牛區(qū)、武漢洪山區(qū)、中石油、云南中煙、北汽集團、上海鐵路局、上海電力、南京大數(shù)據(jù)局、河南能源集團、神華集團、平安集團、中國國航、南方航空、新華三、海隆石油、安東石油等。
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