課程分類： DS賦能辦公

課程目標：

熟悉3種適用于文檔生成、數據分析和市場洞察的AI提示詞撰寫策略。

了解科研項目中數據采集、清洗和結果分析的全流程AI自動化應用。

掌握企業管理決策支持中的AI數據可視化和財務分析工具，提高決策效率。

學會定制個性化AI助手，提升日常任務的處理速度和準確度。

課程對象：科研人員：希望提升科研效率，優化數據處理、文獻分析、實驗報告生成等工作環節的科研從業者。

課程時間：1天（6小時/天）

一、 為什么說“不會用AI的人“將被“會用AI的人”替代

1、 AI如何突破職場瓶頸？

數據孤島：打通信息壁壘

重復勞動：提高工作效率

決策延遲：提升決策效能

2、DeepSeek的使用方法

DeepSeek的web使用方法及技巧

DeepSeek的本地化部署及使用技巧

3、DeepSeek核心優勢解讀

垂直領域知識庫訓練：金融/法律/制造等行業適配性

企業級安全架構：數據加密與權限管理設計

4、互動練習

現場注冊deepseek，并進行互動問答測試

5、分組討論

針對“數據孤島”、“重復勞動”及“決策延遲”的案例進行討論，并設計出利用AI解決問題的初步方案

二、 如何讓AI進行更高質量輸出

1、 提示詞是什么

定義提示詞（Prompt）的基本概念及其在AI輸出中的作用

2、 提示詞設計的關鍵原則

清晰性

要求語言明確，避免歧義

實例比較：展示模糊提示詞與清晰提示詞的輸出對比

具體性

詳細描述任務背景和要求

小練習：學員嘗試改寫不具體的提示詞為具體描述

3、 如何寫提示詞

寫作流程介紹

常見錯誤及優化策略

4、 提示詞的要素集合

提示詞要素構成

提示詞要素權重分析

5、 如何深度挖掘AI潛力

四種調教方法讓AI工作效果更出眾

6、 項目實戰

現場制作解決自身業務問題的提示詞，測試不同調教方法的效果差異

三、 AI賦能職場通用能力有哪些

1、 信息獲取

講解傳統搜索與AI智能搜索的區別

案例分析：展示智能搜索如何優化信息獲取及信息處理

AI文件、文獻結構化分析

案例解析：展示自動文獻結構化分析實例

講解如何提取關鍵信息、構建知識圖譜

2、 數據洞察

數據洞察的底層邏輯：從非結構化數據（報告、會議記錄、郵件）到結構化分析

非結構化數據的特征

講解報告、會議記錄、郵件等非結構化數據的共性

案例練習：對會議記錄進行結構分析

3、 管理決策

表象問題與根本原因分析

講解常見團隊管理問題及其背后深層原因

AI輔助問題診斷

介紹利用結構化思考方法診斷團隊管理問題

課堂實操：模擬使用AI工具分析，發現潛在矛盾

4、 文件生成

論文、立項書、結題報告的生成

分析不同文檔類型的要求與自動生成方法

案例解析：展示自動生成報告的實際應用效果

模板優化與內容定制

探討如何在模板化基礎上實現個性化定制

小練習：學員分組設計一份定制化的立項報告模板

AI輔助PPT生成

常見AI+PPT工具介紹

AI輔助PPT生成邏輯講解

課堂練習：生成工作崗位相關PPT

四、 定制化個人AI助理

1、AI智能體搭建

智能體基礎架構設計

講解智能體常用AI工具及操作

案例分析：解析論文閱讀整理智能體的實際架構

行業場景智能體搭建

介紹如何根據行業需求定制智能體（如市場活動策劃）

小組實踐：學員分組討論并設計適合本單位的智能體原型

1、 智能體搭建練習

分配具體任務，要求學員使用現有平臺搭建簡單的個人AI助理

現場指導：講師巡回答疑、提供技術支持

成果展示與反饋

每組展示所搭建智能體的功能與使用流程

評估討論：各組互評并討論優化方案