主講老師: 王洪斌（培訓費：2.5-3萬元/天）
工作背景：
畢業于中科院沈陽計算所，高級工程師、深圳科技進步獎獲得者社會職務：深圳發改、工信、科技局技術專家，市長獎評委，計算機學會人工智能專委會委員；市外專局、南山人社局、前海合作區人力資源專家；民建會員
主講課程：
人力資源+干部培養《谷歌不示人的秘密：基層主管班組長十大關鍵管理技能提升》《戰略績效管理：從MBO、KPI到OKR》《BSC平衡計分卡-從戰略到執行》 《數字化大潮下的...
ChatGPT的挑戰和AIGC的商業機遇課程大綱詳細內容
課程分類： ChatGPT
課程目標：
1. 了解人工智能發展的歷史，及ChatGPT和生成類AI工具的基礎知識，掌握它們在人工智能領域中的應用場景；
2. 學習ChatGPT和生成類AI工具的操作方法并實踐，掌握它們在人機對話、任務型對話等場景中的應用；
3. 學習ChatGPT和生成類AI工具在行業中的應用和趨勢，提高自身的競爭力；
4. 探索人工智能技術發展的機遇和挑戰，并了解相應的應對策略；擴充知識面、提升個人技能，從而更好地在人工智能時代中應對各種機遇和挑戰。
課程對象：政企負責人、管理層、業務骨干、技術專家、創業群體、對人工智能感興趣的群體等
課程時間：2天，6小時/天
第一篇 初識：ChatGPT改變世界
1.1體驗ChatGPT
1.1.1什么是ChatGPT
1.1.1ChatGPT寫小作文
1.1.2ChatGPT寫演講稿
1.1.3ChatGPT寫歌詞
1.1.4ChatGPT寫代碼
1.1ChatGPT的前世今生
1.1.1追蹤ChatGPT的前世
1.1.2系統梳理ChatGPT的前世今生
1.1.3歸納ChatGPT發展趨勢
1.2ChatGPT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 系統的新范式
1.3ChatGPT賦能千行百業
1.3.1ChatGPT+傳媒
1.3.2ChatGPT+影視
1.3.3ChatGPT+營銷
1.3.4ChatGPT+娛樂
1.3.5ChatGPT+其他
1.3.6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
1.3.7案例：美國新媒體巨頭Buzzfeed踩準ChatGPT風口，兩天內股價升3倍
1.4ChatGPT驅動上游產業
1.4.1ChatGPT驅動算力和云計算
1.4.2ChatGPT驅動大數據
1.4.3ChatGPT驅動數據標注
第二篇近觀：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：商業化落地有望優勢先發
2.3.2 AIGC圖像生成技術：隨著模型結構的優化而明顯提升
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應用生態中的高潛力場景
2.3.5 跨模態生成技術：是真正實現認知和決策智能的轉折點
2.3.6 AIGC支撐AI驅動數字人多模態交互
2.3.7 合成數據加速構建AI賦能，數實融合的大型虛擬世界
2.4 AIGC商業場景領域
2.4.1 AIGC改變數字內容生產模式
2.4.2 AIGC滲透傳媒領域各個環節
2.4.3 AIGC化2D為3D，拓展電商展示維度
2.4.4 AIGC打破傳統娛樂體驗邊界
2.4.5 AIGC拓寬影視行業創意邊際
2.4.6 AIGC促進各行業轉型升級
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國外創業公司
2.5.5 AIGC產業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
第三篇 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
3.2.1 國外大模型發展歷程
3.2.2傳統的定制化、作坊式模型開發流程
3.2.3 AI 大模型“工廠模式”的開發方式
3.2.4 多模態AI大模型是通向強AI的必經之路
3.2.5 大模型將作為一種基礎設施將 AI 賦能千行百業
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：GPT3.5 將幫助 Viva Sales 用戶自動編寫郵件回復
3.2.9 案例：集成了 GPT4 的 Bing 全新版本
3.3 大模型產業架構（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 大模型商業模式
3.4.1 OpenAI商業模式
3.4.2 Jasper商業模式
3.4.3 其他AI公司商業模式
第四篇 實踐：ChatGPT如何利用在商業上？
4.1 工作
4.1.1會修bug能寫程序 還能拿到谷歌百萬年薪offer
4.1.2能寫論文和考試的AI做題家
4.1.3 能寫會編 內容創作小能手
4.1.4 防止考試作弊
4.1.5 日報周報再也不愁
4.2 斜杠
4.2.1化身斜杠青年，第一波紅利
4.2.2網賺項目：單項
4.2.3 網賺項目：組合
4.3 升級篇：一人即團隊
