課程分類： DS賦能醫療

課程目標：
DeepSeek是什么？
DeepSeek：大語言模型的特點
關鍵詞1：推理大模型 vs 非推理大模型
關鍵詞2：高效創新
關鍵詞3：強化學習 DeepSeek-R1-Zero
關鍵詞4：蒸餾
垂直領域 AI 的深度滲透，重塑行業格局
1.3 DeepSeek來龍去脈
V3革新——前沿起航，性能激昂
R1破局——純強突圍，以小博威
多維解讀——第三方視角，全景洞穿
Deepseek前世今生，大模型如何來的？

課程對象：

課程時間：

第一章 智勢：AI的前沿探索
1.1DeepSeek宏觀認知
政域封殺：外國政府如何對待 DeepSeek
股市余震：為什么 DeepSeek 對美國股市造成沖擊
商界博弈：美國商界對 DeepSeek 的響應
省政聯動：各省接入 DeepSeek 情況
高層定調：主要領導對 DeepSeek 的發言
巨頭合流：DeepSeek 與科技巨頭
A股擁抱：DeepSeek 上市公司接入情況
1.2 DeepSeek 微觀認知
DeepSeek是什么？
DeepSeek：大語言模型的特點
關鍵詞1：推理大模型 vs 非推理大模型
關鍵詞2：高效創新
關鍵詞3：強化學習 DeepSeek-R1-Zero
關鍵詞4：蒸餾
垂直領域 AI 的深度滲透，重塑行業格局
1.3 DeepSeek來龍去脈
V3革新——前沿起航，性能激昂
R1破局——純強突圍，以小博威
多維解讀——第三方視角，全景洞穿
Deepseek前世今生，大模型如何來的？

第二章 Chat GPT賦能醫療行業
2.1 GPT在醫療端的應用能力
2.1.1 GPT如何顛覆醫療行業
2.1.2 AGI如何影響醫療的未來
2.1.3 GPT-4在醫療端的能力
2.1.4 GPT-4具備淵博醫學知識，且有基本推理能力
2.1.5GPT4闡述更準確&可實現多模態輸入推動了其在醫療領域的應用
2.1.6 AI加入的三邊關系
2.1.7 Sam Altman認為GPT在醫療領域的應用場景
2.2 大模型在醫療端的應用場景
2.2.1 ChatGPT等大模型在醫療端應用
2.2.2  ChatGPT在醫療端的場景示例（1-3）
2.2.3 GPT4應用于醫療信息化場景——電子病歷的生產力解放
2.2.1 微軟子公司Nuance：將GPT-4用于病歷生成程序
2.2.4 GPT4應用于醫療信息化場景——為醫生提供診斷決策備選
2.2.5 GPT4應用于互聯網醫療場景——高效多模態獲取患者信息并準確分診
2.2.6 公衛信息化領域——對重大傳染病實現實時監測預警
案例1：通過GPT4識別罕見病
案例2：通過GPT4識別二甲醫院誤診，并在三甲醫院驗證
2.3 國內大模型在醫療端的應用情況
2.3.1 藥物研發——GPT助力新蛋白質合成
2.3.2文心大模型在醫療領域未來應用趨勢
2.3.3文心一言目前具備的能力，但比較弱
2.3.4MedGPT--國內GPT
2.3.5華佗GPT：開源中文醫療大模型
2.4 AIGC在產品營銷的賦能應用場景
2.4.1 銷售輔助
利用AIGC技術，公司可以為銷售人員構建智能化銷售輔助機器人，提供個性化的銷售建議和支持。
2.4.2 營銷素材設計
利用AIGC技術，公司可以快速生成文案、廣告語、郵件、短信、微信公眾號文章等，以及利用AI工具自動生成宣傳海報、視頻等視覺內容。
2.4.3 產品推薦
利用AIGC技術，公司可以構建智能化產品推薦機器人，提供個性化的產品推薦和購買建議。
2.4.4 產品咨詢
利用AIGC技術，公司可以構建智能化產品咨詢機器人，提供全天候在線的咨詢服務。
2.4.5 應用案例
Lemonade利用AIGC技術打造銷售輔助機器人
眾安在線利用AIGC技術快速生成各類營銷素材、加速產品上線

第三章：智法：AI降本增效落地路徑
3.1 微軟AI降本增效落地路徑
3.2 華為AI降本增效落地路徑
3.3 小蟻工場AI降本增效落地路徑
3.4 億歐AI降本增效落地路徑

第四章 智招：AI降本增效技巧--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的繼續法則

第五章：智流：AI降本增效技巧高級--AI工作流 
1.工作流的定義與基本概念
2.工作流與AI的關系誤區
3. AI與工作流的誤區總結
4. 適合工作流的場景與業務拆解 
5. 業務拆解的標準 
6. 工作流拆解步驟
7. 工具模塊
8. 工作流與Agent的區別 
9. 步驟拆解與清晰定義 
10. 案例：抖音評論截流工作流