培訓安排：2025年3月6日（星期四）/上海
培訓費用：￥1980/人；*2人同行，￥2800/2人；*3人同行，￥3000/3人（含授課費、證書費、資料費、午餐費、茶點費、會務費、稅費）
培訓證書：頒發上海市人工智能技術協會認可證書。
課程目標：
1. 理解Deepseek的基本概念：
通過通俗易懂的語言介紹Deepseek的核心理念和技術特點，使學員能夠理解其基本工作原理和優勢。
2. 掌握主要應用場景：
展示Deepseek在多個行業中的實際應用案例，如醫療健康、金融服務、零售、教育等，幫助學員了解其廣泛的適用性。
3. 了解產業影響：
分析Deepseek對各行業的潛在影響，探討其如何推動產業升級和創新，幫助學員識別新的商業機會和挑戰。
4. 初步了解實踐操作：
提供簡單易懂的實踐操作指南，展示如何利用Deepseek進行基礎的任務（如文本生成、圖像識別），激發學員的興趣并降低技術門檻。
5. 展望未來發展方向：
探討Deepseek在未來的發展趨勢，預測可能的技術突破和應用場景擴展，幫助學員對未來研究方向有初步的認識和思考。
參訓對象：
1. 企業管理者和決策者：包括CEO、CTO、CIO等，希望了解前沿AI技術如何為公司帶來競爭優勢。
2. 非技術背景的產品經理和業務分析師：需要理解AI技術及其應用場景，以便更好地推動產品創新和業務發展。
3. 市場營銷和銷售團隊成員：希望通過了解AI技術的應用，更好地推廣相關產品和服務。
4. 政府和公共部門工作人員：負責科技政策制定、產業規劃和公共服務提升的人員，希望了解AI技術對社會和經濟的影響。
5. 教育工作者：對人工智能感興趣的非技術背景的教育工作者，希望獲得對該領域的初步了解。
授課形式：知識講解、案例演示講解、實戰演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調學員參與。

課程大綱：
第一部分、Deepseek的定位與行業意義
1. Deepseek的背景與發展歷程
   - 公司/項目起源：成立時間、核心團隊、使命與愿景
   - 技術定位：聚焦領域（如AGI、垂直行業大模型、高效訓練等）
2. 為什么關注Deepseek？
   - 全球AI競爭中的中國代表性力量
   - 技術突破對行業生態的潛在重塑

第二部分、Deepseek的技術創新與底層邏輯
1. 模型架構創新 
   - 核心架構：深入淺出對比對ChatGPT的基礎模型Transformer的改進
   - 性能突破：更低的訓練成本、更高的推理效率（示例：單位算力下的性能提升）
2. 訓練方法與算法優化
   - 數據高效利用：小樣本學習、合成數據生成
   - 訓練框架創新：分布式訓練優化、混合精度策略
3. 數據處理與知識注入
   - 多模態數據融合：文本、代碼、行業數據的聯合訓練
   - 領域知識增強：垂直行業（金融、醫療等）的定向優化
4. 算力效率革命
   - 模型壓縮技術：從千億參數到百億參數的輕量化部署
   - 硬件適配：國產算力（如華為昇騰）的兼容性優化
 - 對（推理）應用的意義：推理成本大規模降低帶來的應用爆發的機遇

第三部分、Deepseek對全球AI產業的影響
1. 算法層：開源生態與行業標準
   - 開源模型（如Deepseek-MoE）對開發者社區的推動
   - 行業應用案例：代碼生成、智能客服、科研輔助
2. 數據層：打破數據壟斷的新路徑
   - 合成數據與數據隱私保護技術的結合
   - 中文語料庫的深度開發與全球化輸出
3. 算力層：降低AI門檻，推動普惠化
   - 算力需求下降對中小企業的利好
   - 國產芯片生態的協同發展機遇

第四部分、Deepseek與中美AI競賽的關鍵命題
1. 技術對比：Deepseek vs. 美國頭部模型（GPT-4、Claude等）
   - 性能指標對比：推理效率、多語言支持、垂直領域表現
   - 技術路線差異：追求AGI vs. 行業落地優先
2. 供應鏈自主性挑戰
   - 算力依賴：國產GPU/NPU能否支撐下一代模型訓練？
   - 工具鏈短板：框架（PyTorch/TF）與生態壁壘
3. 中美AI競賽的未來格局
   - 中國優勢：應用場景豐富、政策支持、數據規模
   - 美國優勢：芯片霸權、頂尖人才密度、基礎研究積累
   - Deepseek的破局點：輕量化模型+行業閉環的“農村包圍城市”策略

第五部分、案例分析與互動討論
1. 案例1：Deepseek-Coder如何挑戰GitHub Copilot？
   - 代碼生成效率對比、開發者生態響應
2. 案例2：金融領域落地——從風控到投研的AI重構
   - 數據安全與模型可解釋性的平衡
3. 分組討論：
   - 若美國升級算力封鎖，Deepseek應如何應對？
   - 中國AI公司如何通過技術開源擴大全球影響力？

第六部分、總結與展望
1. Deepseek的長期價值
   - 技術民主化：讓AI從“巨頭游戲”走向普惠工具
   - 中美競合中的“第三種路徑”：開放合作 vs. 自主可控
2. 未來挑戰
   - 通用vs.垂直的路線抉擇
   - 全球合規風險：數據主權與倫理爭議

講師介紹：尹老師
 ·荷蘭Utrecht大學MBI，大數據&AI專家，人工智能布道師，AI產業應用落地咨詢顧問
 ·上海人工智能技術協會特聘首席顧問
 ·上海市元宇宙產業發展專家咨詢委員會專家
 ·上海市電競協會首席AI專家
 ·原商湯科技城市元宇宙首席架構師
 ·原商湯科技智能產業研究院首席架構師
 ·Oracle Master企業架構師
 ·原惠普企業服務新形態IT首席架構師
尹老師是上海人工智能技術協會首席咨詢顧問，貴州大數據專家委員會委員。尹老師曾任商湯科技智能產業研究院首席架構師，德勤Oracle CX首席架構師，惠普企業新形態IT首席架構師，Oracle Master企業架構師。尹老師專注在人工智能戰略和架構規劃、元宇宙產業規劃及落地，數字化客戶體驗，以及AI及大數據驅動的新形態ICT架構規劃和咨詢落地，有超過19年在中國大陸和荷蘭的職業經驗。先后服務過世界頂級的通訊和網絡設備及方案商，世界頂級的咨詢和審計服務公司和企業軟件公司。
主講課程類型及具體課程：
 《通用人工智能曙光：生成式人工智能大模型的源起，發展和落地應用》
 《Deepseek的技術創新與產業影響—— AI競賽新格局》
 《如何開箱即用地私有化部署企業級Deepseek 》
 《AI大模型智能體應用的模式和落地路徑》
 《人工智能時代地天空產業：低空經濟》
 《AI大模型時代的金融數字化轉型和人工智能賦能應用》
 《生成式AI大模型時代的財稅領域AI賦能：范式和應用》
 《深入淺出數字化戰略和企業架構：框架和應用》
 《數字新基建：智能計算中心承載的人工智能模型和應用》
 《人工智能大模型時代的人力資源賦能：應用和實踐》
 《人工智能時代的數字科技在雙碳全生命周期管理中的應用模式和實踐》
 《元宇宙+ 電競：人工智能時代的數實融合新形態虛擬體育》
 《人工智能和AI大模型落地工作坊：從業務分析到技術架構落地設計》
 《AI大模型時代的算法思維和實踐運用》
 《AI大模型賦能的5G+ 元宇宙產業應用》
 《人工智能時代的企業大數據技術和架構》
授課風格：
尹老師的課程深入淺出，視野宏大，案例研究豐富，分析精彩，講解幽默風趣，用企業和政府的語言，把抽象的人工智能和元宇宙理論知識與產業轉化、政府數字化變革融會貫通，講得通俗易懂，看得見，摸得著，用得上，深受好評。
尹老師的講課自我要求：“不講正確的廢話”，“所有聽眾都要聽得懂”，“內容原創”，“不僅講“What”，更講“Why”和“How”。
服務客戶（部分）：
院校，科研機構：復旦大學、清華大學經管學院、上海交通大學、上海人工智能研究院、上海理工大學、上海體育學院、中國傳媒大學、同濟大學、武漢大學、浙江大學、齊魯工大、深圳大學等。
政企集團：上海市經信局、湖畔創研中心、廣東機場集團、中國電信、中國移動、中國聯通華盛、中國通信服務、中國銀行、中國建設銀行、國家金融監管總局廣西監管局、興業銀行、中核集團、交通銀行、中國工商銀行、北京銀行、平安銀行、平安租賃、平安一賬通、建設銀行、國泰君安、中國煙草、國家電網、中電建、國電投、阿里云創新中心、華為云、臨港集團、商飛集團、虎彩集團、國泰君安、成都新經濟局、江西省政府、揚州市政府、合肥市政府、中南建筑設計院、銀川市政府、云南市政府、深圳交管局、安徽鐵塔、成都金牛區、武漢洪山區、中石油、云南中煙、北汽集團、上海鐵路局、上海電力、南京大數據局、河南能源集團、神華集團、平安集團、中國國航、南方航空、新華三、海隆石油、安東石油等。

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