余星冰：智能赋能效率革新

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 人工智能

课程编号 : 38467

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适用对象

对人工智能感兴趣的企业管理者和技术人员；希望提升工作效率的专业人士

课程介绍

【课程背景】

随着人工智能技术的迅猛发展，DeepSeek 等先进的 AI 工具正在深刻改变商业运作模式。本课程旨在帮助企业和个人理解如何利用 DeepSeek 提升工作效率、降低成本并创造更多价值。通过学习，参与者将掌握 DeepSeek 的核心功能及其在不同场景中的应用技巧，从而更好地适应未来的工作环境。

DeepSeek 是一款强大的人工智能工具，它结合了深度学习和自然语言处理技术，能够帮助企业进行高效的数据分析、自动化流程管理和客户服务支持。与传统的 AI 工具相比，DeepSeek 具有更高的准确性和更低的成本，使其成为许多企业和个人的理想选择。

本课程将详细介绍 DeepSeek 的基础知识，包括其与 OpenAI 的差异、本地部署方法以及不同版本的功能对比。此外，还将探讨 DeepSeek 在企业中的具体应用案例，如供应链管理、产品开发周期优化和客户服务等。通过这些实战演练，学员将能够快速上手并实际应用 DeepSeek，从而提升工作效率和业务表现。

课程还将涵盖 DeepSeek 的法律和伦理风险，帮助学员了解在使用此类工具时需要注意的关键问题。最后，通过真实的案例分享，学员将看到 DeepSeek 如何在实际工作中发挥作用，并获得宝贵的实践经验。

【课程收益】

1. 掌握 DeepSeek 的基本操作与应用场景。

2. 学会使用 DeepSeek 进行数据分析和决策支持。

3. 提高工作效率，减少重复性劳动时间。

4. 增强对新技术趋势的理解与把握能力。

【课程特色】

干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】

对人工智能感兴趣的企业管理者和技术人员；希望提升工作效率的专业人士

【课程时长】

1天（6小时/太难）

【课程大纲】

基础知识：为什么 DeepSeek 火出了圈？

· DeepSeek VS Open AI 的差异

· 如何在本地完成 DeepSeek 的私有化部署

· 1.5b、7b、14b、32b 等版本的差异

· DeepSeek 在问答机制上，与常见 AI 工具的不同

· 企业和个人如何将 DeepSeek 引入工作中来

· DeepSeek 的重要功能：智能体的使用

第一部分：AI、AIGC 与 DeepSeek 的基础知识

· AI 的诞生和基本原理

· 国内外 AI 及 AIGC 发展现状

· 近期内 AI 行业及领域的变化及发展

· DeepSeek 与国内其他 AI 平台的使用差异

第二部分：AI + DeepSeek 在企业中的应用

· AIGC 在企业中的应用技巧

· 选择 AI 平台解决具体问题的 4 个底层逻辑

· 国内眼花缭乱的 AI 平台选择和使用的技巧

· 国内外AI+ DeepSeek应用案例

1. 提高运营效率

(1) 优化供应链管理

(2) 加速产品开发周期

(3) 实现自动化流程管理

2. 增强客户体验

(1) 个性化推荐系统

(2) 实时问题解答机器人

(3) 客户服务与支持

3. 市场分析

(1) 使用 DeepSeek 进行市场趋势分析

(2) 制定基于 DeepSeek 的营销策略

(3) 实施 DeepSeek 在项目管理中的应用

4. 经营管理

(1) 某电商公司利用 DeepSeek 提升销售额

(2) 某金融机构通过 DeepSeek 改善风险管理

(3) 某制造企业借助 DeepSeek 优化生产流程

· AI 使用的法律和伦理风险

第三部分：1 分钟就能上手 DeepSeek + AI

· AI+搜索：专业报告、专题图片、知识图谱、科研论文瞬间完成

· AI+语音：秒出逐字稿、梗概和会议纪要，无论来自现场或网络

· AI+日常：超长文档速读、校对、翻译、格式转换+转演示文稿

· AI+逻辑：脑图、逻辑图、用 Mermaid 语言完成流程图等 16 类

课程小结：问答与讨论

(1) 解答学员疑问

(2) 分享实践经验

(3) 讨论未来发展方向

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• 余星冰：AI助力数据分析: 【课程背景】随着大数据时代的迅猛发展，数据量呈爆炸式增长，企业面临着如何从海量数据中提取有价值信息的挑战。AI技术，特别是机器学习和深度学习，在数据分析领域的应用日益广泛，成为提升数据分析效率与准确性的关键工具。本课程旨在帮助学员深入了解AI在数据分析中的基础概念、关键技术及实战应用，通过系统学习，掌握AI助力数据分析的方法论与工具，以应对复杂多变的数据环境，实现数据驱动的智能决策。【课程收益】 1. 掌握AI数据分析技术 2. 提升数据分析效率与准确性 3. 实战演练强化应用能力 4. 了解AI数据分析最新趋势【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩【课程对象】需要使用AI办公软件的全体员工【课程时间】 1-2天（6小时/天）【课程大纲】第一部分：理论基础与工具介绍 1. 大数据与AI基础 o 大数据时代的来临，数据量的爆炸性增长。 § AI技术在数据分析领域的应用日益广泛，成为提升数据分析效率与准确性的关 o 1.1 数据分析的基本概念 § 数据的类型与来源 § 数据质量的重要性 o 1.2 AI在数据分析中的角色 § 机器学习基本原理 § 深度学习的应用场景 2. 数据分析工具与技术 o 2.1 常用的数据分析工具介绍 § Python和R语言简介 § 使用SQL进行数据查询 o 2.2 数据可视化工具演练 § Tableau和Power BI的基础操作 § 如何创建有效的数据可视化报告 o 2.3AI与数据分析的结合 · 2.3.1 AI在数据分析中的角色与价值 · 2.3.2 AI技术如何提升数据分析效率与准确性 3. 案例讲解：金融行业的大数据分析 o 3.1 客户行为分析 § 利用机器学习预测客户流失 § 实战演练：构建客户流失预测模型 o 3.2 风险管理 § 信用评分模型的设计与实现 § 实战演练：使用Python开发信用评分模型第二部分：应用实践与案例深入 4. AI驱动的用户需求分析 o 4.1 用户画像的构建 § 如何利用大数据建立用户画像 § 实战演练：基于用户行为数据创建用户画像 o 4.2 产品需求洞察 § 通过文本挖掘理解客户需求 § 实战演练：使用NLP技术分析用户评论 5. 决策支持系统与商业智能 o 5.1 数据分析驾驶舱的设计原则 § 关键绩效指标(KPI)的选择与展示 § 实战演练：设计一个简单的数据分析驾驶舱 o 5.2 商业智能(BI)解决方案的应用 § O2O商业模式下的数据分析策略 § 实战演练：分析一家O2O企业的运营数据 6. 总结与展望 o 6.1 数据伦理与隐私保护 § 大数据时代的数据安全挑战 o 6.2 AI与数据分析的未来趋势 § 探讨AI如何进一步改变数据分析领域 7. 综合案例讨论 o 7.1 结合多个行业的案例（如金融、房地产、运输物流等） § 分组讨论并提出改进方案 o 7.2 小组汇报与反馈 § 各小组分享讨论结果，讲师提供反馈和建议

• 余星冰：AI助力课程开发: 【课程背景】随着人工智能技术的飞速发展，AI在教育领域的应用已经成为推动教学创新的重要力量。本课程旨在帮助教育工作者和课程开发者了解AI技术的最新进展，掌握如何将AI工具和方法融入课程设计中，以提升教学质量和学习体验。通过案例分析和实践操作，参与者将学习到如何利用AI进行个性化教学、数据分析和学习资源的智能推荐。【课程收益】本课程将使参与者能够设计和实施AI支持的教学策略，提高课程的互动性和学生的参与度，同时优化教学资源的分配和利用。【课程特色】互动研讨，工具实用，落地性强，现场直接演练AI操作【课程对象】企业内训师、业务骨干【课程时间】 1天（6小时/天）【课程大纲】一、课程导入：内训师的一天（1h） 1、 AI技术及在课研中的最新应用介绍 2、内训师课程研发的日常工作复盘 3、分组研讨：寻找重复、低效、耗时的工作环节 4、 AI可以如何助力课程研发提效 a) 大纲生成 b) 图文生成 c) PPT生成 d) 视频生成 e) Ai软件现场安装（以kimi、秘塔、文心一言、通义千问、mjn、AIppt、钉钉数字助理等AI为主）二、演练带教：运用AI指令提升科研效率（2h） 1、生成课程大纲 a) 入门：指令运用，不同指令的生成效果对比 b) 递进：如何给AI清晰指令，提升产出质量（指令提示词） c) 深入：如何生成五级分类大纲 2、生成图文与美化 a) 入门：指令运用，不同指令的生成效果对比 b) 递进：如何给AI清晰指令，提升产出质量 c) 深入：创造性绘制图文 3、生成PPT a) 入门：指令运用，不同指令的生成效果对比 b) 递进：PPT美化 4、 AI之外，人的创造创新力超越AI的使用 a）如何通过人的创造创新力，去定制出一个超越AI的大纲 b）不熟悉的课题和领域，如何快速AI c）行业化课纲制作 d）寻找案例素材 e）整合优化，生成更全面的课纲 f）培养自己的数字助理三、实战练习：根据真实主题生成大纲（2.5h） 1、现场实操：课程研发时间压测挑战赛，根据20个主题（提前和客户沟通要他们要真实交付的课程主题，要超越他们认知他们认为不可能完成的，但实际通过训练，让他们完成），完成从大纲生成到完成PPT制作的全流程要求：完成20个课纲，其中1个是精修课纲（时间设定：1.5小时） 2、小组分享，相互点评（0.5h） a) 成果展示 b) 过程指令复盘 c) 经验总结与相互反馈 3、 AI之外，超越AI的创意生成（0.5h） a) 迭代一轮 b) 二次呈现四、总结复盘（20min） 1、运用心得总结 2、困惑答疑与进一步思考

• 余星冰：基于组织战略的人力资本大数据分析与应用: 【课程背景】在当今快速发展的大数据时代，企业面临着前所未有的挑战与机遇。随着信息技术的不断进步，数据量呈指数级增长，如何有效利用这些海量信息成为企业提升竞争力的关键。对于制造业而言，人力资本作为核心资产之一，其管理效率和质量直接关系到企业的生存与发展。在此背景下，《基于组织战略的人力资本大数据分析与应用》课程应运而生。本课程旨在帮助制造业企业的人力资源从业者及组织效能提升部门理解并掌握人力资本大数据分析的方法论及其在组织战略中的重要性。通过系统地学习，参与者将了解到大数据技术如何助力人力资源管理从传统的经验驱动转变为数据驱动，实现更精准、更高效的决策制定。课程强调了构建关键指标体系的重要性，这一体系能够衡量员工技能水平、创新能力、招聘效率以及培训效果等多方面的人力资本效能，并为优化资源配置提供科学依据。此外，课程深入探讨了描述性、预测性和规范性三种不同类型的分析模型，它们分别用于现状描述、未来趋势预测及策略建议生成，从而全面支持制造业企业在招聘选拔、培训发展、绩效管理和员工关系维护等多个环节的应用实践。特别值得一提的是，我们将分享来自实际制造业的成功案例，如某大型制造企业如何借助大数据分析调整人力配置以适应自动化转型，以及另一家汽车制造商利用数据分析提高生产线效率的真实故事。这些案例不仅展示了理论知识的实际应用价值，更为学员提供了宝贵的经验借鉴。综上所述，《基于组织战略的人力资本大数据分析与应用》不仅是对当前最先进的人力资源管理理念和技术的一次深度解读，更是为企业培养具备前瞻性思维的专业人才搭建了一个重要的平台。【课程收益】 - 理解人力资本大数据分析在组织战略中的重要性与应用价值 - 掌握人力资本大数据分析的关键指标体系与分析模型构建方法 - 学会运用大数据分析优化制造业人力资源管理各环节的策略与实践 - 通过制造业案例，深入剖析人力资本大数据分析的实际应用与成效【课程对象】企业人力资源从业者、组织内效能提升负责部门。【课程时长】 1-2天（6小时/天）【课程大纲】开场：课程背景与学习目标介绍 1. 大数据时代的背景与意义。 2. 大数据分析在人力资本管理中的重要性 3. 人力资源运营面临的挑战和机遇 4. 课程目标与结构介绍。第一章：人力资本大数据分析概述 1. 大数据与人力资本管理 a) 大数据的概念及其定义。 b) 大数据在人力资源管理中的应用现状。 c) 人力资本管理的关键活动与挑战。 d) 大数据如何支持人力资本管理决策。 2. 人力资本大数据在组织战略中的作用与意义 a) 组织战略与人力资本的关系 b) 战略规划中的人力资源角色 c) 如何将人力资源策略与企业总体战略对齐 d) 制造业案例分享：某大型制造企业如何调整人力配置以适应自动化转型 3. 人力资本大数据分析与传统人力资源管理的差异 4. 制造业人力资本大数据分析面临的机遇与挑战第二章：人力资本大数据分析指标体系构建 1. 人力资本能力指标 a) 技能水平指标：如操作技能、工艺知识等 b) 创新能力指标：如专利申请数量、新产品开发参与度等 2. 人力资源运作能力指标 a) 招聘效率指标：如招聘周期、招聘成本等 b) 培训效果指标：如培训满意度、培训后绩效提升率等 3. 人力资本效能指标 a) 人均产值指标：如人均销售收入、人均利润等 b) 员工留存率指标：如关键岗位员工留存率、核心技术人员留存率等 4. 指标体系构建的原则与方法：人力资本大数据分析的三个层面 a) 基础信息分析：员工基本信息、教育背景、工作经验等。 b) HR职能分析：招聘、培训、绩效、薪酬等模块的数据分析。 c) 人力资本计量：人力资本投资回报率、员工价值评估等。 5. 制造业人力资本大数据分析指标案例分享第三章：人力资本大数据分析模型与方法 1. 描述性分析模型 a) 人才结构分析：分析制造业员工的年龄、学历、技能等结构分布 b) 绩效分布分析：分析员工绩效的分布情况，识别高绩效员工群体 2. 预测性分析模型 a) 员工流失预测模型：通过分析员工行为数据、绩效数据等，预测员工流失概率 b) 人才需求预测模型：结合生产计划、市场趋势等数据，预测未来人才需求 3. 规范性分析模型 a) 人力资源优化配置模型：通过分析员工技能、岗位需求等，优化人力资源配置方案 b) 培训课程推荐模型：根据员工技能短板、职业发展路径等，推荐个性化培训课程第四章：人力资本大数据分析在制造业人力资源管理中的应用 1. 招聘与选拔 a) 利用大数据分析优化招聘渠道选择，提高招聘精准度 b) 通过大数据分析评估候选人综合素质，提高选拔质量 2. 培训与发展 a) 基于大数据分析制定个性化培训计划，提升培训效果 b) 利用大数据分析跟踪培训效果，及时调整培训策略 3. 绩效管理 a) 通过大数据分析实现绩效数据的实时监控与分析，提高绩效管理的客观性 b) 基于大数据分析结果进行绩效反馈与改进，促进员工绩效提升 4. 员工关系管理 a) 利用大数据分析员工满意度、忠诚度等，及时发现并解决员工关系问题 b) 通过大数据分析优化员工福利政策，提高员工满意度与归属感 5. 制造业应用： a) 大数据分析应用于制造业人力资本管理 b) 通过大数据预测员工流失率并采取预防措施 c) 利用数据优化招聘流程，提高人才匹配度 d) 一家汽车制造商利用大数据改善生产线效率第五章：人力资本大数据分析案例分析 1. 案例一：某大型企业通过大数据分析优化人才结构 a) 企业背景介绍 b) 大数据分析过程与方法 c) 优化人才结构的成效与经验总结 2. 案例二：某大型企业招聘流程优化 a) 传统招聘流程的痛点。 b) 大数据在招聘中的应用：简历解析、简历筛选、面试评估等。 c) 实施效果：招聘周期缩短、新员工入职满意度提高、离职率降低。 3. 案例三：某企业员工培训效果提升 a) 传统培训模式的局限性。 b) 大数据在培训中的应用：员工技能评估、个性化培训方案制定、培训效果评估等。 c) 实施效果：员工工作效率提高、生产成本降低。 4. 案例四：某企业绩效管理与薪酬体系完善 a) 企业面临的绩效管理挑战 b) 传统绩效管理与薪酬体系的不足。 c) 数据在绩效管理中的应用：多维度数据整合、绩效评估模型构建、薪酬调整方案制定等。 d) 员工绩效提升的具体数据与实施效果：员工工作积极性提高、团队协作更加紧密、公司业绩稳步增长。 5. 案例五：某制造业企业员工离职率降低 a) 高离职率的问题与挑战。 b) 大数据在离职预测中的应用：离职风险识别、预警模型构建、挽留策略制定等。 c) 实施效果：员工离职率降低、人才保留成本减少。 6. 案例总结：人力资本大数据分析的步骤与方法 a) 人力资本大数据分析的流程。 b) 数据收集与清洗的方法。 c) 数据分析模型的构建与应用。 d) 结果解读与决策支持。收尾：课程总结与讨论 1. 课程重点回顾 2. 构建数据驱动的决策支持系统 a) - 如何建立从数据到决策的桥梁 b) - 实现透明化管理，增强团队协作 c) - 案例讨论：某电子产品制造公司如何使用大数据来制定培训与发展计划 3. 学员分享学习心得与收获 4. 讨论大数据分析在人力资源管理中的未来发展趋势与创新应用方向

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