課程分類： 辦公軟件DS賦能辦公

課程目標(biāo)：
通過參加DeepSeek核心技術(shù)原理與賦能辦公提效課程：
1.深刻理解DeepSeek技術(shù)架構(gòu)與原理：賦能深度使用大模型應(yīng)用實操。
2.提升辦公效率的實用技能：學(xué)員將學(xué)習(xí)如何利用DeepSeek工具進(jìn)行高效的公文寫作、數(shù)據(jù)分析、智能客服系統(tǒng)搭建等，直接提升日常工作的效率和質(zhì)量。
3.掌握案例實操的最佳實踐：通過多個實操案例，學(xué)員將獲得針對不同應(yīng)用場景的實際操作經(jīng)驗，包括如何優(yōu)化Word和PPT文檔，以及運(yùn)用DeepSeek進(jìn)行智能運(yùn)維和市場營銷。
4.增強(qiáng)決策支持能力：學(xué)員將學(xué)習(xí)如何利用DeepSeek的智能分析功能，從海量數(shù)據(jù)中提取有效信息，從而提升決策支持能力。

課程對象：

課程時間：2天

第一天課程：DeepSeek核心技術(shù)原理與基礎(chǔ)應(yīng)用
上午：DeepSeek核心戰(zhàn)略與技術(shù)體系
第一章DeepSeek核心戰(zhàn)略與行業(yè)定位
1.1 大模型行業(yè)發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)
1.2 DeepSeek戰(zhàn)略布局與差異化優(yōu)勢
1.3 DeepSeek技術(shù)生態(tài)全景圖

第二章 DeepSeek十三項核心技術(shù)解析
2.1 核心技術(shù)架構(gòu)概覽
2.1.1 混合模態(tài)融合架構(gòu)
2.1.2 動態(tài)稀疏注意力機(jī)制
2.1.3 漸進(jìn)式知識蒸餾技術(shù)
2.2 訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)
2.2.1 多階段增量預(yù)訓(xùn)練
2.2.2 對抗式微調(diào)策略
2.2.3 高效分布式并行框架
2.3 應(yīng)用支撐技術(shù)
2.3.1 垂直領(lǐng)域適配器技術(shù)
2.3.2 實時推理優(yōu)化引擎
2.3.3 安全可控性設(shè)計
2.3.4 持續(xù)學(xué)習(xí)與動態(tài)更新

下午：提示工程架構(gòu)與公文寫作實戰(zhàn)
第三章DeepSeek提示工程架構(gòu)設(shè)計
3.1 提示工程核心方法論
3.1.1 任務(wù)拆解與上下文建模
3.1.2 結(jié)構(gòu)化Prompt設(shè)計原則
3.1.3 多輪對話優(yōu)化策略
3.2 企業(yè)級提示工程實踐
3.2.1 知識庫嵌入與檢索增強(qiáng)
3.2.2 風(fēng)格遷移與模板化輸出
第四章 公文寫作案例實操
4.1 運(yùn)營商公文場景分析
4.1.1 公文類型與規(guī)范要求（如網(wǎng)絡(luò)建設(shè)報告、客戶服務(wù)總結(jié)）
4.1.2 合規(guī)性校驗機(jī)制設(shè)計
4.2 全流程實戰(zhàn)演練
4.2.1 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化報告自動生成
4.2.2 客戶投訴處理總結(jié)
4.2.3 多版本對比與修訂
第二天課程：運(yùn)營商行業(yè)深度賦能
上午：數(shù)據(jù)分析與智能編程
第五章 數(shù)據(jù)分析案例實操
5.1 DeepSeek驅(qū)動分析框架
5.1.1 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解析（如客戶反饋、網(wǎng)絡(luò)日志）
5.1.2 可視化報告自動生成
5.2 實戰(zhàn)場景：運(yùn)營商數(shù)據(jù)分析
5.2.1 網(wǎng)絡(luò)流量趨勢預(yù)測
5.2.2 用戶流失分析與挽留策略
5.2.3 異常檢測與根因定位（如網(wǎng)絡(luò)故障）

第六章 DeepSeek賦能智能代碼編程實戰(zhàn)
6.1 代碼生成技術(shù)原理
6.1.1 上下文感知代碼補(bǔ)全
6.1.2 需求到代碼的端到端轉(zhuǎn)換
6.2 運(yùn)營商開發(fā)場景
6.2.1 計費系統(tǒng)接口開發(fā)
6.2.2 網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控腳本生成
6.2.3 自動化測試用例生成
下午：全場景賦能與部署實踐
第七章 智能客服與營銷實戰(zhàn)
7.1 智能客服系統(tǒng)搭建
7.1.1 多輪對話狀態(tài)管理（如套餐咨詢、故障報修）
7.1.2 情緒識別與話術(shù)優(yōu)化
7.2 精準(zhǔn)營銷解決方案
7.2.1 用戶畫像動態(tài)生成（如5G套餐推薦）
7.2.2 個性化推薦策略設(shè)計
第八章 智能運(yùn)維案例實操
8.1 運(yùn)維知識圖譜構(gòu)建
8.2 故障預(yù)測與根因分析（如基站故障）
8.3 自動化修復(fù)腳本生成
第九章 企業(yè)級部署案例實操
9.1 私有化部署方案設(shè)計
9.1.1 硬件選型與資源規(guī)劃
9.1.2 安全隔離與權(quán)限管理
9.2 持續(xù)運(yùn)維實踐
9.2.1 模型監(jiān)控與性能調(diào)優(yōu)
9.2.2 增量更新與版本控制

第十章 運(yùn)營商行業(yè)垂直業(yè)務(wù)場景
10. 運(yùn)營商行業(yè)專屬案例
10.1 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與規(guī)劃
10.1.1 基于大模型的網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化建議
10.1.2 5G基站選址分析與規(guī)劃
10.2 客戶服務(wù)與體驗提升
10.2.1 客戶投訴自動分類與處理
10.2.2 用戶行為分析與個性化服務(wù)推薦
10.3 營銷活動優(yōu)化
10.3.1 套餐推薦與交叉銷售策略
10.3.2 營銷活動效果分析與優(yōu)化