導(dǎo)入：一起登陸AI星球——建立對(duì)AI大模型的清晰認(rèn)知

一、登陸AI星球

1. AI的4要素

1）算法    2）算力    3）數(shù)據(jù)    4）場(chǎng)景

2. AI國(guó)貨之光-DeepSeek的全解析

1）發(fā)展路徑分析

2）技術(shù)內(nèi)核

3）DeepSeek與Chatgpt的PK戰(zhàn)

4）DeepSeek的底層邏輯與應(yīng)用實(shí)例

二、開(kāi)啟AI大門：AI大模型的工作原理

1. AI大模型的基本工作機(jī)制：如何通過(guò)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)來(lái)生成自然語(yǔ)言文本？

2. 辦公場(chǎng)景中的應(yīng)用

1）客戶服務(wù)：自動(dòng)回復(fù)機(jī)器人

2）內(nèi)容生成：自動(dòng)翻譯，報(bào)告生成

3）數(shù)據(jù)分析：圖表制作，數(shù)據(jù)透視

互動(dòng)示范：學(xué)員親自體驗(yàn)AI大模型的對(duì)話能力和應(yīng)用效果，加深技術(shù)原理的理解

三、探索AI世界：AI大模型的潛力與能力邊界

1. AI大模型的潛力

1）大信息量：超大數(shù)據(jù)（數(shù)百萬(wàn)行）及超大文件 (30MB）以上的文件處理注意事項(xiàng)

2）高質(zhì)量?jī)?nèi)容：高敏感內(nèi)容（政策性文件，法律性文件，醫(yī)療健康等）的處理注意事項(xiàng)

3）提升工作效率：AHT概念（Average Handling Time），及人工效率的提升測(cè)算方式

2. AI大模型的能力邊界

1）復(fù)雜上下文（背景）情境下的局限性，規(guī)避和優(yōu)化方式

2）高精度內(nèi)容時(shí)的局限性，規(guī)避和優(yōu)化方式

3）場(chǎng)景匯總：GPT-4/O版本下的應(yīng)用能力邊界

場(chǎng)景應(yīng)用：有效規(guī)避AI大模型的局限性

1）法律場(chǎng)景：法律條款解讀的演示以及根因分析

2）醫(yī)療顧問(wèn)：醫(yī)療咨詢演示以及根因分析

場(chǎng)景一：文檔處理

工具:《AI辦公寶典V2.0》辦公場(chǎng)景篇

第一劍：報(bào)告自動(dòng)生成

工作痛點(diǎn)：手工生成報(bào)告費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且容易因?yàn)槿藶槭韬鰧?dǎo)致數(shù)據(jù)錯(cuò)誤或格式不規(guī)范。

一、應(yīng)用場(chǎng)景（可基于客戶需求選擇或定制）

1. 各類崗位工作日?qǐng)?bào)/周報(bào)/月報(bào)（銷售團(tuán)隊(duì)，運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)等）

2. 基于固定信息生成報(bào)告（如學(xué)習(xí)心得，會(huì)議紀(jì)要，分析預(yù)測(cè)）

3. 產(chǎn)品需求說(shuō)明文檔生成

4. 消費(fèi)者/客戶畫像分析生成

5. 市場(chǎng)營(yíng)銷分析報(bào)告/決策報(bào)告

6. 進(jìn)階技能：行業(yè)戰(zhàn)略分析報(bào)告

二、AI大模型生成格式規(guī)范的報(bào)告

1. 數(shù)據(jù)的提取和組織

2. 內(nèi)容的邏輯結(jié)構(gòu)

3. 格式的設(shè)置

三、操作要點(diǎn)

1. “數(shù)據(jù)投喂”的操作方法

2. 核心場(chǎng)景的Prompt提示詞

3. 人工的調(diào)整與校準(zhǔn)——控制內(nèi)容質(zhì)量

4. “場(chǎng)景-IPO原則-Prompt-校準(zhǔn)”的關(guān)鍵操作鏈條

四、學(xué)習(xí)實(shí)踐

案例：月度銷售報(bào)告自動(dòng)生成（示例可靈活調(diào)整）

練習(xí)：使用AI大模型生成特定格式的報(bào)告

成果產(chǎn)出：學(xué)員將使用AI大模型輸入銷售數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成包括圖表和文字分析的完整報(bào)告，學(xué)習(xí)如何配置模板和調(diào)整生成內(nèi)容

第二劍：文檔摘要提煉

工作痛點(diǎn)：閱讀和理解長(zhǎng)篇文檔耗時(shí)且枯燥，容易錯(cuò)過(guò)關(guān)鍵信息，市場(chǎng)分析報(bào)告通常篇幅較長(zhǎng)，快速獲取關(guān)鍵信息對(duì)決策者至關(guān)重要

一、應(yīng)用場(chǎng)景

1. 【通用類】GPT幫助理解文章內(nèi)容——“這篇文章講了什么？”

2. 會(huì)議紀(jì)要，講話內(nèi)容提煉為高質(zhì)量摘要

3. 閱讀筆記，讀書心得，學(xué)習(xí)心得提煉總結(jié)

4. 會(huì)議，采訪等錄音稿轉(zhuǎn)換文字并提煉摘要

5. 進(jìn)階技能：原創(chuàng)內(nèi)容“二次創(chuàng)造”并進(jìn)行內(nèi)容深化

二、文檔中提取關(guān)鍵摘要

1. 通過(guò)AI大模型提煉重要信息

2. 通過(guò)AI大模型提高閱讀效率

三、學(xué)習(xí)實(shí)踐

案例：長(zhǎng)篇市場(chǎng)分析報(bào)告摘要，并進(jìn)行二次深化創(chuàng)作

練習(xí)：

1. “文檔投喂”

2. 提取文檔的關(guān)鍵內(nèi)容和要點(diǎn)

3. 控制報(bào)告類內(nèi)容和輸出標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)鍵Prompt提示詞

成果產(chǎn)出：從一份詳細(xì)的市場(chǎng)分析報(bào)告中提取出主要觀點(diǎn)和結(jié)論，使用AI大模型生成簡(jiǎn)明扼要的摘要，并基于摘要和新的工作要求，二次創(chuàng)作一篇新的市場(chǎng)分析報(bào)告。

第三劍：自動(dòng)做PPT

工作痛點(diǎn)：做PPT的時(shí)候，我們往往會(huì)遇到時(shí)間要求緊，內(nèi)容組織難，信息檢索繁等耗時(shí)，勞心的困難

一、應(yīng)用場(chǎng)景

1. 工作總結(jié)

2. 企業(yè)介紹

3. 技能培訓(xùn)

4. 產(chǎn)品介紹

二、生產(chǎn)PPT的2個(gè)路徑

1. 投喂文檔→生成大綱→修改大綱→輸出PPT→調(diào)整

2. 全網(wǎng)搜索→生成大綱→修改大綱→輸出PPT→調(diào)整

四、學(xué)習(xí)實(shí)踐

成果產(chǎn)出：你是公司的銷冠，接到公司的邀請(qǐng)，要求在公司的早會(huì)上用15分鐘分享【如何開(kāi)大單】的心得分享

場(chǎng)景二：數(shù)據(jù)與會(huì)議

工具：《AI辦公寶典V2.0》表格場(chǎng)景篇

第四劍：數(shù)據(jù)分析

工作痛點(diǎn)：數(shù)據(jù)輸入和校驗(yàn)的工作繁瑣且易出錯(cuò)，影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，數(shù)據(jù)校驗(yàn)也需要耗費(fèi)大量時(shí)間。

一、基于數(shù)據(jù)分析四步法，AI與人的共同協(xié)作

第一步：取數(shù)

第二步：建模

第三步：分析

第四步：決策

二、操作要點(diǎn)

1. 對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行理解

2. 基于分析需求

三、學(xué)習(xí)實(shí)踐：

成果產(chǎn)出：你是一家連鎖經(jīng)營(yíng)餐廳的總經(jīng)理，當(dāng)你拿到了今天的門店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，通過(guò)GPT開(kāi)展分析

第五劍：數(shù)據(jù)圖表

工作痛點(diǎn)：管理層需要直觀的圖表來(lái)分析和展示季度業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)，手工分析數(shù)據(jù)和制作圖表耗時(shí)費(fèi)力，且對(duì)技術(shù)要求較高。

一、AI出圖3步

第一步：取數(shù)——指定某個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)域、指定某個(gè)字段

第二步：定圖——確定想要的圖表類型

第三步：輸出——圖標(biāo)、數(shù)據(jù)源

二、操作要點(diǎn)

定義：指定數(shù)據(jù)源

1. 定義數(shù)據(jù)維度，取值范圍，計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)

2. 定義輸出標(biāo)準(zhǔn)，圖表類型

3. 常見(jiàn)圖表生成思路及操作標(biāo)準(zhǔn)

案例：門店投入產(chǎn)出分析、門店經(jīng)營(yíng)雷達(dá)圖

三、學(xué)習(xí)實(shí)踐

案例：季度業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)分析與圖表生成

練習(xí)：分析表格數(shù)據(jù)并生成可視化圖表

成果產(chǎn)出：掌握使用AI大模型分析季度業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)，生成包括柱狀圖、折線圖等在內(nèi)的多種圖表，學(xué)習(xí)如何直觀展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

第六劍：會(huì)議信息

方式一：實(shí)時(shí)記錄會(huì)議信息（3大適用場(chǎng)景）

1. 專業(yè)會(huì)議記錄

2. 專屬同傳

3. 培訓(xùn)學(xué)習(xí)助手

方式二：上傳音視頻文件生成（3大適用場(chǎng)景）

1. 音頻直接轉(zhuǎn)文字

2. 視頻直接轉(zhuǎn)文字

3. 專業(yè)翻譯

模塊三：圖像處理場(chǎng)景

工具：《AI辦公寶典V2.0》圖像場(chǎng)景篇

第七劍：圖像文字識(shí)別（OCR）

工作痛點(diǎn)：許多文檔仍然是紙質(zhì)形式，掃描后需要進(jìn)行文字識(shí)別和編輯，手工輸入掃描文檔中的文字既耗時(shí)又容易出錯(cuò)，影響工作效率。

一、應(yīng)用場(chǎng)景：

1. 圖片內(nèi)容的文字識(shí)別并轉(zhuǎn)化

2. PDF內(nèi)容的文字識(shí)別并轉(zhuǎn)化

3. 打印文稿的文字識(shí)別并轉(zhuǎn)化

4. 名片，圖冊(cè)等復(fù)雜圖文內(nèi)容的識(shí)別并轉(zhuǎn)化

5. 圖片的自動(dòng)化理解，說(shuō)明及詳細(xì)描述生成

二、操作須知：

1. 光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)的基本原理

2. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）原理與應(yīng)用

3. 使用AI大模型進(jìn)行圖像文字識(shí)別和編輯

三、學(xué)習(xí)實(shí)踐：

案例：掃描各類復(fù)雜圖文信息，并進(jìn)行識(shí)別與編輯

練習(xí)：使用AI大模型處理掃描文檔中的文字

成果產(chǎn)出：掌握將各類實(shí)體文件轉(zhuǎn)換為可編輯的文字文件，使用AI大模型進(jìn)行識(shí)別和編輯，確保內(nèi)容準(zhǔn)確無(wú)誤。

第八劍：AI繪畫

案例：Jerry的第一張AI“作品”

一、簡(jiǎn)單圖像的提示詞的結(jié)構(gòu)

1. 主體是什么

2. 重要細(xì)節(jié)&背景

3. 風(fēng)格、媒介、藝術(shù)家

4. 參數(shù)

二、復(fù)雜圖像的提示詞的結(jié)構(gòu)

1. 類型是什么？

2. 主體是什么

3. 環(huán)境是怎樣的？

4. 構(gòu)圖是怎樣的？

5. 拍攝媒介是什么？

6. 風(fēng)格

7. 參數(shù)

三、學(xué)習(xí)實(shí)踐：

工具：《繪畫篇AI辦公寶典》

練習(xí)：繪制一副屬于自己的AI自畫像

第九劍：AI數(shù)字人

對(duì)比：短平快的基礎(chǔ)版vs以假亂真的專業(yè)版

虛擬數(shù)字人：一種利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和人工智能技術(shù)創(chuàng)造的數(shù)字化人物形象，能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行互動(dòng)和表達(dá)

一、5 大應(yīng)用場(chǎng)景

1. 社交媒體-虛擬主播、虛擬網(wǎng)紅在各大社交媒體平臺(tái)上進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作和互動(dòng)

2. 品牌營(yíng)銷-品牌利用虛擬數(shù)字人進(jìn)行廣告宣傳、產(chǎn)品推廣和品牌形象塑造

3. 娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)-游戲、電影和動(dòng)畫中的虛擬角色設(shè)計(jì)和應(yīng)用

4. 教育培訓(xùn)-虛擬教師、虛擬導(dǎo)師在教育培訓(xùn)中的應(yīng)用

5. 客戶服務(wù)-虛擬客服在電商、金融等行業(yè)中的應(yīng)用

二、2大主流虛擬數(shù)字人制作工具（HEYGEN、D-ID 二選一實(shí)操演練）

工具一：HEYGEN——相對(duì)專業(yè)，但門檻高

工具二：D-ID——入門簡(jiǎn)單后面深

三、虛擬數(shù)字人視頻制作(實(shí)操演練)

1. 形象設(shè)計(jì)和創(chuàng)建

2. 虛擬數(shù)字人動(dòng)畫制作和編輯

3. 虛擬數(shù)字人視頻的后期處理和優(yōu)化

回顧與總結(jié)：

1. AI人工智能基礎(chǔ)知識(shí)與關(guān)鍵認(rèn)知

2. 九個(gè)核心辦公場(chǎng)景的操作步驟和技巧

學(xué)員展示：學(xué)員展示練習(xí)成果并進(jìn)行討論