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企业内训

ChatGPT的挑战和AIGC的商业机遇

王洪斌 · 授课老师

适合对象
政企负责人、管理层、业务骨干、技术专家、创业群体、对人工智能感兴趣的群体等

扩充知识面、提升个人技能，从而更好地在人工智能时代中应对各种机遇和挑战。

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课程内容

学习目标

    • 1. 了解人工智能发展的历史，及ChatGPT和生成类AI工具的基础知识，掌握它们在人工智能领域中的应用场景；
    • 2. 学习ChatGPT和生成类AI工具的操作方法并实践，掌握它们在人机对话、任务型对话等场景中的应用；
    • 3. 学习ChatGPT和生成类AI工具在行业中的应用和趋势，提高自身的竞争力；
    • 4. 探索人工智能技术发展的机遇和挑战，并了解相应的应对策略；

  • 扩充知识面、提升个人技能，从而更好地在人工智能时代中应对各种机遇和挑战。

课程大纲

  • 第一篇 初识：ChatGPT改变世界

    • 1.1体验ChatGPT
    • 1.1.1什么是ChatGPT
    • 1.1.1ChatGPT写小作文
    • 1.1.2ChatGPT写演讲稿
    • 1.1.3ChatGPT写歌词
    • 1.1.4ChatGPT写代码
    • 1.1ChatGPT的前世今生
    • 1.1.1追踪ChatGPT的前世
    • 1.1.2系统梳理ChatGPT的前世今生
    • 1.1.3归纳ChatGPT发展趋势
    • 1.2ChatGPT的先进性
    • 1.3.1 ChatGPT具备诸多先进性特征
    • 1.3.2 ChatGPT 提升的核心点
    • 1.3.3 ChatGPT 提升的原因
    • 1.3.4 ChatGPT 提升的领域
    • 1.3.5 ChatGPT得益于通用（基础）模型所构建 AI 系统的新范式
    • 1.3ChatGPT赋能千行百业
    • 1.3.1ChatGPT+传媒
    • 1.3.2ChatGPT+影视
    • 1.3.3ChatGPT+营销
    • 1.3.4ChatGPT+娱乐
    • 1.3.5ChatGPT+其他
    • 1.3.6案例：亚马逊：ChatGPT受到重点关注，已广泛运用在各种工作职能中

  • 1.3.7案例：美国

    新媒体

    巨头Buzzfeed踩准ChatGPT风口，两天内股价升3倍

    • 1.4ChatGPT驱动上游产业
    • 1.4.1ChatGPT驱动算力和云计算

  • 1.4.2ChatGPT驱动

    大数据

  • 1.4.3ChatGPT驱动数据标注

    第二篇近观：ChatGPT引领AIGC浪潮

    • 2.1 Chat引领AIGC
    • 2.1.1 什么是AIGC？
    • 2.1.2 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：时间视角
    • 2.1.3 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：生态视角
    • 2.2 AIGC简史
    • 2.2.1 AIGC三大阶段
    • 2.2.2 从分析式AI到生成式AI逐步演化，生成式AI赋予AIGC创新力
    • 2.2.3 AIGC是技术的融合累积
    • 2.2.4 AIGC三层架构
    • 2.2.4 AIGC技术原理
    • 2.3 AIGC技术场景领域
    • 2.3.1 AIGC文本生成技术：商业化落地有望优势先发
    • 2.3.2 AIGC图像生成技术：随着模型结构的优化而明显提升
    • 2.3.3 AIGC音频生成技术：正朝更富情感等人类特征演化
    • 2.3.4 AI视频生成技术： 为AIGC应用生态中的高潜力场景
    • 2.3.5 跨模态生成技术：是真正实现认知和决策智能的转折点
    • 2.3.6 AIGC支撑AI驱动数字人多模态交互
    • 2.3.7 合成数据加速构建AI赋能，数实融合的大型虚拟世界
    • 2.4 AIGC商业场景领域
    • 2.4.1 AIGC改变数字内容生产模式
    • 2.4.2 AIGC渗透传媒领域各个环节
    • 2.4.3 AIGC化2D为3D，拓展电商展示维度
    • 2.4.4 AIGC打破传统娱乐体验边界
    • 2.4.5 AIGC拓宽影视行业创意边际
    • 2.4.6 AIGC促进各行业转型升级
    • 2.4.7 GAME AI生成技术
    • 2.4.8 AIGC取长补短，有望成为主流内容生产模式
    • 2.4.9 AIGC业务场景整理
    • 2.4.10 AIGC场景价值评估
    • 2.5 AIGC展望
    • 2.5.1 AIGC赛道预测
    • 2.5.2 AIGC展望
    • 2.5.3 AIGC国内外科技巨头布局
    • 2.5.4 AIGC国外创业公司
    • 2.5.5 AIGC产业链涵盖了从硬件到多类终端应用的广泛领域
    • 2.5.6 AIGC产业链分析

  • 2.5.7 AIGC:利用

    人工智能

    产生内容，提升生产力曲线

    • 2.5.8 AIGC相关技术包含了三大前沿能力

  • 2.5.9 AIGC学习范式更新奠定基础，模型结构升级助力腾飞

    第三篇 深挖：大模型驱动AIGC

    • 3.1 大模型是核心竞争力
    • 3.1.1 AIGC厂商之间的竞争在于模型层面竞争
    • 3.1.2 大模型是AIGC乃至AI的核心竞争力
    • 3.2 大模型赋能千行百业
    • 3.2.1 国外大模型发展历程
    • 3.2.2传统的定制化、作坊式模型开发流程
    • 3.2.3 AI 大模型“工厂模式”的开发方式
    • 3.2.4 多模态AI大模型是通向强AI的必经之路
    • 3.2.5 大模型将作为一种基础设施将 AI 赋能千行百业
    • 3.2.6 案例：智能回顾将会为 Teams Premium 提供许多重要的新功能
    • 3.2.7 案例：单点工具Jasper，大模型应用的补充
    • 3.2.8 案例：GPT3.5 将帮助 Viva Sales 用户自动编写邮件回复
    • 3.2.9 案例：集成了 GPT4 的 Bing 全新版本
    • 3.3 大模型产业架构（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：华为昇腾大模型
    • 3.3.6 案例：Lamda大模型
    • 3.3.7 各大模型比较

  • 3.4 大模型

    商业模式

    • 3.4.1 OpenAI商业模式
    • 3.4.2 Jasper商业模式

  • 3.4.3 其他AI公司商业模式

    第四篇 实践：ChatGPT如何利用在商业上？

    • 4.1 工作
    • 4.1.1会修bug能写程序 还能拿到谷歌百万年薪offer
    • 4.1.2能写论文和考试的AI做题家
    • 4.1.3 能写会编 内容创作小能手
    • 4.1.4 防止考试作弊
    • 4.1.5 日报周报再也不愁
    • 4.2 斜杠
    • 4.2.1化身斜杠青年，第一波红利
    • 4.2.2网赚项目：单项
    • 4.2.3 网赚项目：组合
    • 4.3 升级篇：一人即团队

  • 4. 探索人工智能技术发展的机遇和挑战，并了解相应的应对策略；

    扩充知识面、提升个人技能，从而更好地在人工智能时代中应对各种机遇和挑战。

    第一篇 初识：ChatGPT改变世界

    • 1.1体验ChatGPT
    • 1.1.1什么是ChatGPT
    • 1.1.1ChatGPT写小作文
    • 1.1.2ChatGPT写演讲稿
    • 1.1.3ChatGPT写歌词
    • 1.1.4ChatGPT写代码
    • 1.1ChatGPT的前世今生
    • 1.1.1追踪ChatGPT的前世
    • 1.1.2系统梳理ChatGPT的前世今生
    • 1.1.3归纳ChatGPT发展趋势
    • 1.2ChatGPT的先进性
    • 1.3.1 ChatGPT具备诸多先进性特征
    • 1.3.2 ChatGPT 提升的核心点
    • 1.3.3 ChatGPT 提升的原因
    • 1.3.4 ChatGPT 提升的领域
    • 1.3.5 ChatGPT得益于通用（基础）模型所构建 AI 系统的新范式
    • 1.3ChatGPT赋能千行百业
    • 1.3.1ChatGPT+传媒
    • 1.3.2ChatGPT+影视
    • 1.3.3ChatGPT+营销
    • 1.3.4ChatGPT+娱乐
    • 1.3.5ChatGPT+其他
    • 1.3.6案例：亚马逊：ChatGPT受到重点关注，已广泛运用在各种工作职能中
    • 1.3.7案例：美国
    • 1.4ChatGPT驱动上游产业
    • 1.4.1ChatGPT驱动算力和云计算
    • 1.4.2ChatGPT驱动

  • 1.4.3ChatGPT驱动数据标注

    第二篇近观：ChatGPT引领AIGC浪潮

    • 2.1 Chat引领AIGC
    • 2.1.1 什么是AIGC？
    • 2.1.2 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：时间视角
    • 2.1.3 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：生态视角
    • 2.2 AIGC简史
    • 2.2.1 AIGC三大阶段
    • 2.2.2 从分析式AI到生成式AI逐步演化，生成式AI赋予AIGC创新力
    • 2.2.3 AIGC是技术的融合累积
    • 2.2.4 AIGC三层架构
    • 2.2.4 AIGC技术原理
    • 2.3 AIGC技术场景领域
    • 2.3.1 AIGC文本生成技术：商业化落地有望优势先发
    • 2.3.2 AIGC图像生成技术：随着模型结构的优化而明显提升
    • 2.3.3 AIGC音频生成技术：正朝更富情感等人类特征演化
    • 2.3.4 AI视频生成技术： 为AIGC应用生态中的高潜力场景
    • 2.3.5 跨模态生成技术：是真正实现认知和决策智能的转折点
    • 2.3.6 AIGC支撑AI驱动数字人多模态交互
    • 2.3.7 合成数据加速构建AI赋能，数实融合的大型虚拟世界
    • 2.4 AIGC商业场景领域
    • 2.4.1 AIGC改变数字内容生产模式
    • 2.4.2 AIGC渗透传媒领域各个环节
    • 2.4.3 AIGC化2D为3D，拓展电商展示维度
    • 2.4.4 AIGC打破传统娱乐体验边界
    • 2.4.5 AIGC拓宽影视行业创意边际
    • 2.4.6 AIGC促进各行业转型升级
    • 2.4.7 GAME AI生成技术
    • 2.4.8 AIGC取长补短，有望成为主流内容生产模式
    • 2.4.9 AIGC业务场景整理
    • 2.4.10 AIGC场景价值评估
    • 2.5 AIGC展望
    • 2.5.1 AIGC赛道预测
    • 2.5.2 AIGC展望
    • 2.5.3 AIGC国内外科技巨头布局
    • 2.5.4 AIGC国外创业公司
    • 2.5.5 AIGC产业链涵盖了从硬件到多类终端应用的广泛领域
    • 2.5.6 AIGC产业链分析
    • 2.5.7 AIGC:利用
    • 2.5.8 AIGC相关技术包含了三大前沿能力

  • 2.5.9 AIGC学习范式更新奠定基础，模型结构升级助力腾飞

    第三篇 深挖：大模型驱动AIGC

    • 3.1 大模型是核心竞争力
    • 3.1.1 AIGC厂商之间的竞争在于模型层面竞争
    • 3.1.2 大模型是AIGC乃至AI的核心竞争力
    • 3.2 大模型赋能千行百业
    • 3.2.1 国外大模型发展历程
    • 3.2.2传统的定制化、作坊式模型开发流程
    • 3.2.3 AI 大模型“工厂模式”的开发方式
    • 3.2.4 多模态AI大模型是通向强AI的必经之路
    • 3.2.5 大模型将作为一种基础设施将 AI 赋能千行百业
    • 3.2.6 案例：智能回顾将会为 Teams Premium 提供许多重要的新功能
    • 3.2.7 案例：单点工具Jasper，大模型应用的补充
    • 3.2.8 案例：GPT3.5 将帮助 Viva Sales 用户自动编写邮件回复
    • 3.2.9 案例：集成了 GPT4 的 Bing 全新版本
    • 3.3 大模型产业架构（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：华为昇腾大模型
    • 3.3.6 案例：Lamda大模型
    • 3.3.7 各大模型比较
    • 3.4 大模型
    • 3.4.1 OpenAI商业模式
    • 3.4.2 Jasper商业模式

  • 3.4.3 其他AI公司商业模式

    第四篇 实践：ChatGPT如何利用在商业上？

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