ChatGPT、AIGC和大模型前沿趨勢

ChatGPT如何賦能企業(yè)管理
大數(shù)據(jù)與人工智能實戰(zhàn)專家—李家貴老師
廣東省人工智能與大數(shù)據(jù)中心技術總監(jiān)/數(shù)據(jù)中臺部總經(jīng)理/CDO
課程背景：
ChatGPT近來非?；鸨?，但多數(shù)課程偏重于理論，我們本次講座將以親身實踐為例，分享如何快速賦能辦公，并立刻提升生產力。
課程梗概：
本課程旨在探究ChatGPT在辦公中的應用。通過案例分析、課堂討論和互動答疑等方式，幫助學員更好地了解ChatGPT的原理、特點及其在實際應用場景中的具體應用。主要內容包括：ChatGPT賦能個人辦公和組織能力提升兩個方面。
課程特色：
結合實際案例，生動形象地展示ChatGPT的應用，包括個人應用和組織能力提升
采用互動式教學，提高學員學習效果
探究ChatGPT在辦公中的多種應用場景，使得學員可以更全面、深入地了解其應用價值
課程目標：
讓學員了解ChatGPT在辦公領域中的具體應用場景
提高學員使用ChatGPT提高工作效率的能力
幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型，提升競爭力
授課形式：
案例分析、課堂討論和互動答疑相結合。
課程時長：0.5天。
課前演示（魔法走進現(xiàn)實）：
AI+數(shù)字人：營銷如何提效十倍
萬能AI ChatGPT:企業(yè)增長的超級大腦和數(shù)字員
Al+繪畫:無中生有精美圖片
AI+PPT: 5分鐘搞定匯報PPT
AI+視頻:5分鐘搞定宣傳視頻
課程大綱：
第一章 初識：ChatGPT改變世界
1.1體驗ChatGPT
1.1.1什么是ChatGPT
ChatGPT寫小作文
ChatGPT寫演講稿
ChatGPT寫歌詞
ChatGPT寫代碼
ChatGPT的前世今生
追蹤ChatGPT的前世
系統(tǒng)梳理ChatGPT的前世今生
歸納ChatGPT發(fā)展趨勢
ChatGPT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
ChatGPT賦能千行百業(yè)
ChatGPT+傳媒
ChatGPT+影視
ChatGPT+營銷
ChatGPT+娛樂
ChatGPT+其他
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
案例：美國新媒體巨頭Buzzfeed踩準ChatGPT風口，兩天內股價升3倍
ChatGPT驅動上游產業(yè)
ChatGPT驅動算力和云計算
ChatGPT驅動大數(shù)據(jù)
ChatGPT驅動數(shù)據(jù)標注
ChatGPT的局限性
機器幻覺
知識庫問題
信息安全
跨境傳輸
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)字內容生產模式
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，有望成為主流內容生產模式
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國內外科技巨頭布局
2.5.4 AIGC國外創(chuàng)業(yè)公司
2.5.5 AIGC產業(yè)鏈涵蓋了從硬件到多類終端應用的廣泛領域
2.5.6 AIGC產業(yè)鏈分析
2.5.7 AIGC: 利用人工智能產生內容，提升生產力曲線
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
3.2 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：GPT-3.5 將幫助 Viva Sales 用戶自動編寫郵件回復
3.2.9 案例：集成了 GPT-4 的 Bing 全新版本
3.3 大模型產業(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
3.5 大模型驅動企業(yè)管理變革
3.5.1 AI副駕駛和AI代駕駛
3.5.2 副駕駛，個人主導
3.5.3代駕駛，AI和個人獨立發(fā)揮作用
3.5.4 AI代駕駛的L1到L5
3.5.5 企業(yè)管理自動化的入口Maas服務
四、提示詞工程
1. prompt的一個本質
2. Prompt的二個心法
3. Prompt的三項溝通要點
4. prompt的四項chat法則
5. prompt的五個業(yè)務法則
6. Prompt的六條咒語
7. Prompt的七項注意
8 .Prompt的天龍八部
9. Prompt的追問法則
10. prompt的繼續(xù)法則
11. Prompt的工程化：Auto Prompt，COT prompt， Prompt Perfect
12.什么時候該選擇3.5，什么時候該選擇4.0？

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