文末有福利！
本指南提供全面的AI大模型部署指导，涵盖AI大模型的发展概述、战略决策和部署步骤、方法及选型建议。该指南还指出部署过程中的常见误区，并提供策略自检工具。
01 2023年，大模型元年，这一次真正撼动了人类
中国大模型的发展呈现出蓬勃生机，形成了多元共进、创新竞发的活跃态势
AI大模型发展关键节点
LLM开启的生成式人工智能到底可以解决什么问题，与之前相比，进化在哪儿？
企业由数字化阶段迈入智能化阶段，AI能力成为企业核心能力
核心观点：
智能化是互联网化、数字化的延伸而不是颠覆，演进过程中，技术的价值从过程逐步向结果转移；
未来企业，组织形态将会被重构，组织边界模糊，组织结构灵活机动，以AI为核心重新定义；
企业的AI能力（含“AI”量）成为核心能力。
大模型所加速的生成式人工智能已经渗透到多个场景
大模型能力与AIGC相结合向企业经营关键环节渗透
行业应用全面铺开，实践案例示范价值在于效益比测算与优化
金融行业
前端对客的核心价值与场景主要为提升服务体验，包括智能营销、智能客服等方面，同时也在中后台运营管理方面，例如信贷审批、核保理赔等流程性任务层面提升工作效率
智能投研与投顾、智能财富管理与量化交易等金融特定任务方面则需要进行金融大模型的训练与微调，探索创新价值
电商/零售行业
核心价值目前主要体现在面向用户运营侧的服务体验提升，以及营销运营过程中的内容生成与提效，主要应用场景包括智能客服、商品海报与文案生成等
中期数字人赋能用户营销正在提速，长期来看将从前端向中后台乃至供应链与产品研发延伸
AI大模型产业全场景图谱
02 AI策略的选择与决策
AI部署五步法
Step 0：理解AI，了解AI行业应用最佳实践
Step 1：场景选择的主要考虑问题
AI应用成熟度
技术成熟度（可以参考Gartner的hyper cycle）
企业AI通用应用成熟度以及企业AI应用最佳实践
行业AI应用成熟度以及行业AI应用最佳实践
本企业的场景成熟度评估（需要考虑业务本身的健康度、标准化程度、AI化意愿等）
企业资源就绪度
组织能力与团队（包括战略与文化、组织与团队、技能与培训等）
预算
数据
AI工具和基础设施
其他
企业部署价值度
AI投入成本分析
AI的收益分析
AI风险评估
各个行业应用专有场景的成熟度
企业AI决策自测问题
领取方式在文末
学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。
①智能客服：某科技公司员工在学习了大模型课程后，成功开发了一套基于自然语言处理的大模型智能客服系统。该系统不仅提高了客户服务效率，还显著降低了人工成本。
②医疗影像分析：一位医学研究人员通过学习大模型课程，掌握了深度学习技术在医疗影像分析中的应用。他开发的算法能够准确识别肿瘤等病变，为医生提供了有力的诊断辅助。
③金融风险管理：一位金融分析师利用大模型课程中学到的知识，开发了一套信用评分模型。该模型帮助银行更准确地评估贷款申请者的信用风险，降低了不良贷款率。
④智能推荐系统：一位电商平台的工程师在学习大模型课程后，优化了平台的商品推荐算法。新算法提高了用户满意度和购买转化率，为公司带来了显著的增长。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。
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加上后会一个个给大家发
整个学习分为7个阶段
涵盖AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，皆可用。
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①智能客服：某科技公司员工在学习了大模型课程后，成功开发了一套基于自然语言处理的大模型智能客服系统。该系统不仅提高了客户服务效率，还显著降低了人工成本。
②医疗影像分析：一位医学研究人员通过学习大模型课程，掌握了深度学习技术在医疗影像分析中的应用。他开发的算法能够准确识别肿瘤等病变，为医生提供了有力的诊断辅助。
③金融风险管理：一位金融分析师利用大模型课程中学到的知识，开发了一套信用评分模型。该模型帮助银行更准确地评估贷款申请者的信用风险，降低了不良贷款率。
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