企业级生成式AI实战培训课程-曙海培训

 课程背景：

当前企业普遍面临以下AI应用挑战：

AI应用碎片化：各部门零散使用AI工具，缺乏体系化方法

技术认知断层：业务人员不懂技术实现，技术人员不了解业务场景

落地效果不佳：知识库回答不准确、PDF处理困难、工作流自动化程度低

安全与合规风险：数据外泄隐患、缺乏本地化部署方案

人才能力缺口：缺乏既懂业务又懂AI的复合型人才

本课程针对企业真实痛点，设计“全员认知→业务应用→技术实现”三步走培训体系，帮助企业快速建立AI能力中心。

课程收益：

一、对企业而言：

统一认知体系：全员建立对AI能力的正确认知，打破部门壁垒

明确落地路径：获得从试点到规模化应用的清晰实施路线图

提升运营效率：各部门掌握AI提效方法，预计整体工作效率提升30-50%

降低技术风险：建立安全合规的本地化部署方案与数据管理体系

培养内部人才：建立“业务+IT”协同的AI应用团队

二、对业务人员而言：

掌握实用技能：学会用AI完成文案、分析、客服、报告等日常工作

提升问题解决能力：掌握智能体搭建与工作流自动化方法

获得工具箱：获得针对销售、市场、供应链等岗位专用AI模板与案例库

增强协作能力：能够与技术团队高效沟通AI需求

三、对开发者/IT人员而言：

掌握全栈技能：从模型部署、微调到应用开发的全流程实战能力

获得架构方案：企业级AI系统架构设计与集成方案

提升开发效率：AI编程辅助、代码生成、文档自动化等工具链

建立标准规范：企业AI开发规范、安全标准与运维体系

课程详细大纲：

一：全员AI通识与基础能力建设

目标：拉齐全员对AI能力的认知，理解AI工具与工作流，建立协同基础。

模块1：AI现状与发展趋势

1.1：AI能力边界与演进

① 大模型到智能体的发展路径

② AI在业务与开发中的角色定位

③ 当前主流工具与平台概览

1.2：生成式AI的基础理解

① 提示词工程入门

② 知识库与RAG简介

③ 智能体的概念与应用场景

1.3：企业AI应用现状分析

① 行业案例分享（销售/供应链/设计等）

② 常见误区与挑战

③ 数据安全与隐私保护

模块2：AI工具与平台实践

2.1：云端AI助理与工作流工具

① 钉钉/飞书AI助理使用

② 字节扣子、阿里通义等平台体验

③ 自动化工作流搭建入门

2.2：知识库构建与管理

① 企业内部知识库建设方法

② PDF/PPT/文档处理优化技巧

③ 知识库与企业系统的对接

2.3：智能体入门与应用

① 智能体创建与配置

② 跨系统集成能力（如MCP）

③ 业务场景智能体案例演示

模块3：提示词工程与沟通技巧

3.1：高效提示词设计

① 结构化提示词模板

② 角色设定与任务分解

③ 多轮对话优化策略

3.2：业务场景提示词实践

① 销售话术生成与优化

② 数据分析与报告撰写

③ 客户服务与投诉处理

3.3：团队协作与知识共享

① 提示词库建设与管理

② 团队AI使用规范

③ 案例复盘与经验沉淀

模块4：企业AI落地路径规划

4.1：从试点到推广的策略

① 业务场景优先级评估

② 试点项目选择与设计

③ 效果评估与迭代机制

4.2：组织与人才准备

① AI角色与职责定义

② 培训体系与支持机制

③ 跨部门协作流程

4.3：风险与合规管理

① 数据安全与访问控制

② 知识产权与内容合规

③ 伦理与责任框架

二：业务人员AI场景应用实战

目标：帮助业务人员掌握AI在具体岗位中的应用，提升工作效率与创新能力。

模块1：销售与市场AI应用

1.1：智能销售助手

① 客户画像分析与推荐

② 销售话术自动生成与优化

③ 商机预测与跟进提醒

1.2：内容创作与营销

① 文案自动生成（海报、推文、邮件）

② 多语言内容翻译与本地化

③ 竞品分析与市场报告

1.3：客户服务与关系管理

① 智能客服应答与转接

② 客户情绪分析与预警

③ 满意度调查与反馈分析

模块2：供应链与生产AI应用

2.1：智能预测与计划

① 需求预测与库存优化

② 生产排程与资源调度

③ 供应商评估与风险管理

2.2：质量控制与追溯

① 缺陷检测与分类

② 质量报告自动生成

③ 追溯系统与根因分析

2.3：物流与配送优化

① 路线规划与成本优化

② 实时跟踪与异常预警

③ 签收确认与反馈收集

模块3：财务与人力AI应用

3.1：智能财务处理

① 发票识别与录入自动化

② 报销审核与合规检查

③ 财务报表生成与分析

3.2：人力资源支持

① 简历筛选与人才匹配

② 培训内容生成与推送

③ 员工满意度调研与分析

3.3：决策支持与报告

① 数据可视化与洞察提取

② 管理层报告自动生成

③ 风险预警与建议推送

模块4：外贸与信息处理AI应用

4.1：外贸业务支持

① 多语言邮件自动撰写

② 外贸单证处理与核对

③ 国际市场动态监测

4.2：信息抓取与处理

① 竞品信息自动抓取

② 行业报告摘要生成

③ 政策法规更新提醒

4.3：智能助理与工作流

① 日常事务自动化处理

② 会议纪要生成与任务分配

③ 跨部门协作流程优化

三：开发者AI技术实战与架构设计

目标：帮助开发者掌握从模型部署、微调到应用开发的全流程技术能力。

模块1：大模型本地化部署

1.1：开源模型选型与部署

① DeepSeek、Qwen、Ollama等模型对比

② 本地/云端部署方案选择

③ 资源评估与性能调优

1.2：私有化知识库搭建

① RAG流程设计与实现

② 文档解析与向量化处理

③ 检索优化与准确率提升

1.3：安全与权限控制

① 访问控制与审计日志

② 数据加密与传输安全

③ 模型与知识库备份策略

模块2：模型微调与优化

2.1：微调基础与工具

① 微调原理与适用场景

② LoRA、QLoRA等轻量级微调方法

③ 微调数据集准备与清洗

2.2：领域适配与性能提升

① 业务专用术语与表达训练

② 输出格式与风格控制

③ 评估指标与迭代优化

2.3：成本控制与效率平衡

① 微调资源消耗估算

② 分布式训练与加速技术

③ 模型压缩与量化部署

模块3：智能体与AI应用开发

3.1：智能体架构设计

① 智能体组成与工作流设计

② 工具调用与系统集成

③ 状态管理与错误处理

3.2：多模态与交互增强

① 图像、语音与文本融合处理

② 对话管理与上下文保持

③ 用户反馈与自适应优化

3.3：AI工作流平台实战：n8n与扣子

① n8n 基础流程搭建与节点配置

② 扣子平台智能体开发与部署

③ API 集成与自动化业务流程设计

④ 跨系统数据流转与任务调度

模块4：AI编程与研发提效

4.1：AI辅助编程实战：Claude Code 与 Gemini

① Claude Code 与 Gemini 功能对比与适用场景

② 代码自动生成、重构与补全技巧

③ 调试辅助、逻辑解释与错误修复

④ 项目级代码分析与架构建议

4.2：技术文档与知识管理

① 内部技术文档AI化整理

② 代码库与文档关联检索

③ 团队知识沉淀与共享

4.3：架构设计与系统集成

① AI系统与企业现有架构融合

② 微服务与API网关设计

③ 监控、日志与运维支持