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大模型能力培訓

前課程大綱：
第一部分 大模型和算力的解讀
一.  大模型產業圖譜解讀
二.  算力市場規模、負載預測
三.  AI場景應用比例：圖像識別、語義識別、智能控制、圖譜、ARVR
四.  企業部署AI業務的目標
1.  提高資產利用率
2.  提升員工效率，減少人力開支
3.  業務訂制化能力更強
4.  提升洞察力、決策力
5.  降低成本
6.  增加收入
五.  企業部署AI業務的痛點
7.  缺乏相應計算/存儲資源
8.  數據隱私保護
9.  缺乏成熟可用的行業大模型
10.  高成本投入
11.  缺乏高質量可用數據
12.  業務風險高，商業價值回報不明確
六.  各家大模型優劣對比：OpenAI、谷歌、百度、Kimi、華為、移動、聯通
七.  中國電信大模型賣點梳理
八.  各大算力優劣對比：亞馬遜云、阿里云、浪潮、中科曙光、移動、聯通
九.  中國電信算力(li)賣(mai)點(dian)梳理(li)

第二部分 算力賣給誰
一.  國家隊AI企業/機構
二.  各大部委/事業單位的垂直AI研發中心
三.  AI科研機構
四.  智慧政務
五.  高校
六.  AI企業
七(qi).  二線及以下城(cheng)市(shi)的頭部(bu)企業

第三部分 大模型和算力的行業客戶案例
一.  政務：軟通動力AI
二.  金融：招商銀行AI
三.  工業：海爾智慧工廠AI
四.  零售：DQ冰淇淋AI
五.  文化：微信讀書AI
六.  傳媒：芒果衛視AI
七.  法律：壹萬卷Chatlaw
八.  醫療：左手醫生
九.  教育：新東方AI
十.  游戲：掌趣AI
十一.  數字人直播：硅基智能
十二.  客服：句子互動
十三.  銷(xiao)售：循環智能

第四部分 大模型融入到售前的工作流
一.  行業研究
二.  競品分析
三.  案例研究
四.  產品/服務定位
五.  找營銷渠道
六.  銷售話術生成和模擬對話
七.  營(ying)銷方案細化(hua)

第五部分 AI工具賦能售前
十四.  微軟辦公和WPS
十五.  騰訊會議：會議自動記錄和總結
十六.  字語智能：辦公寫作場景全覆蓋
十七.  搭話快寫：企業級營銷文案生成
十八.  愛改寫：科研工作場景
十九.  萬能AI助手：超級圖片生成
二十.  創可貼：智能海報生成
二十一.  即時AI：UI智能生成
二十二.  度加剪輯：最實用AI視頻生成
二十三.  BibiGPT：一鍵總結音視頻內容
二十四.  文字語音轉換大師：生成多種逼真語音
二十五.  一個工具箱：*的提示詞平臺
二十六.  GPT零：檢測內容是否來自GPT
二十七.  美能華智：低代碼生成GPT應用

第六部分 數字人的技術原理
一.  人像渲染引擎
1.  人臉重建
2.  唇語驅動
3.  表情驅動
4.  肢體驅動
二.  語音交互引擎
5.  標準TTS
6.  自定義TTS
7.  VTA
8.  變聲器
三.  智能創作引擎
9.  視頻編輯
10.  動作管理
11.  道具管理
12.  場景管理
四.  智能對話引擎
13.  知識庫問答
14.  知識大模型問答
15.  多輪對話
16.  意圖識別
五.  大模型引擎
17.  知識圖譜
18.  垂直行業知識大模型
19.  文心一言
20.  ChatGPT
六.  數字人形象分類與實現方式
21.  真身復刻
22.  超寫實
23.  一般精度
24.  卡通風格
七.  技術發展歷史
25.  三維建模階段（1990年代）
26.  動作捕捉階段（2000年代）
27.  深度學習階段(duan)（2010年(nian)代(dai)至今）

第七部分 數字人應用場景
八.  虛擬助手
九.  虛擬主持人
十.  娛樂和游戲
十一.  教育
十二.  醫療保健
十三.  客戶服務
十四.  虛擬現實和增強現實
十五.  短視頻生成
十六.  直播帶貨
十七.  虛(xu)擬試衣

第八部分 知名數字人服務商
十八.  百度曦靈
十九.  微軟小冰
二十.  來畫
二十一.  硅基智能
二十二.  風平智能
二十三.  閃剪(jian)

第九部分 數字人制作實操
二十四.  形象生成
二十五.  音色生成
二十六.  記憶灌輸
二十七.  動作編輯
二十八.  用抖音即創用數字人做直播
二十九.  用來畫數字人生成短視頻
三(san)十.  用(yong)微軟小冰生成自己的數字分身

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