课程简介
全面了解Deepseek产品 ：深入剖析 Deepseek 产品的背景、发展历程、市场定位与竞争优势，使学员对产品有清晰的认识。
掌握技术原理 ：详细讲解 Deepseek 的模型架构、训练方法以及系统软件优化等技术原理，帮助理解产品的核心优势。
把握应用趋势 ：分析 Deepseek 在不同行业的应用趋势，以及与其他技术的融合趋势，了解产品未来发展方向。
具备实践能力 ：通过丰富的场景实操案例，使学员能够熟练掌握 Deepseek 在文本生成与理解、多模态应用以及企业级应用等方面的实际操作方法。
目标收益
提升专业能力 ：学员将全面掌握 Deepseek 产品的知识体系，包括背景、技术原理、应用趋势和实操方法，提升在 AI 领域的专业素养和竞争力。
增强职场竞争力 ：通过学习本课程，学员能够为企业提供关于 Deepseek 产品的专业建议和解决方案，成为企业数字化转型中的关键人才，增强在职场上的竞争力。
助力企业发展 ：学员可以将所学知识应用于企业实际业务中，帮助企业更好地利用 Deepseek 产品提升业务效率、优化产品服务、拓展市场份额，为企业的创新发展提供有力支持。
拓展行业视野 ：课程中对 Deepseek 应用趋势的展望以及与其他技术融合趋势的分析，将帮助学员拓展行业视野，了解 AI 技术在不同领域的前沿应用和发展方向，为学员的职业发展提供更多机遇。
培训对象
课程大纲
| 全景解读--Deepseek产品深度分析 |
行业变革背景 政策导向：中国人工智能发展规划关键节点解读 全球大模型技术发展图谱（GPT-4对比/Claude3技术参数） Deepseek全景介绍及特点分析 Deepseek产品核心价值 行业级解决方案矩阵展示 标杆案例：某平台部署后客服成本下降47% 生态建设：昇腾生态的技术适配性演示 |
| 技术原理--Deepseek 技术原理揭秘 |
模型架构 Transformer 架构基础 Transformer 架构的基本原理和优势，理解 Deepseek 的模型架构。 Deepseek 特有架构设计 如 MoE 架构的应用、如何解决负载均衡问题，提升模型性能。 训练方法 大规模强化学习 Deepseek 如何基于大规模强化学习进行训练。 混合微调 通用 SFT 数据的混合微调，实现推理能力的跨任务泛化。 系统软件优化 负载均衡、通信优化、内存优化和计算优化。 Deepseek提高训练效率，降低训练成本，使模型训练更加高效的独特方法。 |
| 商业落地--行业商用前景 |
AIGC应用市场规模分析 中国AIGC应用全景图谱 当前AIGC行业的商业模式分析 行业商业应用落地的终级目标 从“场景”中寻找Deepseek落地的思路 --大模型应用落地的核心逻辑：让AIGC生成的能力与数智化进程融合 --泛数字内容产业（以游戏、娱乐为例） --专业性行业(以金融、医疗为例） --复杂领域的破局(以制造业为例) 行业应用落地主要场景分析： --员工智能问答助手（附案例） --营销物料生成（附案例） --编码辅助工具（附案例） --客服座席助手（附案例） --数据分析（附案例） --投研助手（附案例） --智能营销工具（附案例） --信贷审批（附案例） --风险管理（附案例） --反欺诈（附案例） --智能办公助手（附案例） --反洗钱报告生成（附案例） --合规审查（附案例） --虚拟数字客服（附案例） --机器人交易助手（附案例） --产品动态定价（附案例） --客户流程预警（附案例） --宏观分析（附案例） 国内大模型用例评审结果分析 附大模型探索及应用案例： X银行大模型应用规划 XX金科大模型应用实践 XX银行大模型构建模式与应用场景 XX银行大模型应用现状分享 XX银行大模型建设情况 XX银行大模型应用探索 XX银行大模型落地实践 Q&A |
| 实践技巧--核心功能与使用技巧 |
智能对话与文本生成 基础对话技巧 ： 如何与 Deepseek 进行有效的对话 如何提供清晰明确的指令 文本生成应用 ： 如何利用 Deepseek 进行文本生成（写作故事、撰写文章等） 通过提示语设计提升文本生成的质量和效率 语义理解与计算推理 语义理解案例 ： 分析Deepseek在语义理解方面的应用案例 计算推理能力 ： Deepseek如何处理复杂数学问题、逻辑推理任务 代码生成与补全 代码生成示例 ： Deepseek 如何生成代码(包括不同编程语言的代码生成示例) 代码补全应用 ： 如何利用 Deepseek 进行代码补全，提高编程效率 深度思考与多轮对话 深度思考技巧 ： 激发 Deepseek 的深度思考能力--“深度思考三件套” 多轮对话策略 ： 让 Deepseek 更准确地理解用户意图，提供更完善的回答 |
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全景解读--Deepseek产品深度分析 行业变革背景 政策导向：中国人工智能发展规划关键节点解读 全球大模型技术发展图谱（GPT-4对比/Claude3技术参数） Deepseek全景介绍及特点分析 Deepseek产品核心价值 行业级解决方案矩阵展示 标杆案例：某平台部署后客服成本下降47% 生态建设：昇腾生态的技术适配性演示 |
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技术原理--Deepseek 技术原理揭秘 模型架构 Transformer 架构基础 Transformer 架构的基本原理和优势，理解 Deepseek 的模型架构。 Deepseek 特有架构设计 如 MoE 架构的应用、如何解决负载均衡问题，提升模型性能。 训练方法 大规模强化学习 Deepseek 如何基于大规模强化学习进行训练。 混合微调 通用 SFT 数据的混合微调，实现推理能力的跨任务泛化。 系统软件优化 负载均衡、通信优化、内存优化和计算优化。 Deepseek提高训练效率，降低训练成本，使模型训练更加高效的独特方法。 |
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商业落地--行业商用前景 AIGC应用市场规模分析 中国AIGC应用全景图谱 当前AIGC行业的商业模式分析 行业商业应用落地的终级目标 从“场景”中寻找Deepseek落地的思路 --大模型应用落地的核心逻辑：让AIGC生成的能力与数智化进程融合 --泛数字内容产业（以游戏、娱乐为例） --专业性行业(以金融、医疗为例） --复杂领域的破局(以制造业为例) 行业应用落地主要场景分析： --员工智能问答助手（附案例） --营销物料生成（附案例） --编码辅助工具（附案例） --客服座席助手（附案例） --数据分析（附案例） --投研助手（附案例） --智能营销工具（附案例） --信贷审批（附案例） --风险管理（附案例） --反欺诈（附案例） --智能办公助手（附案例） --反洗钱报告生成（附案例） --合规审查（附案例） --虚拟数字客服（附案例） --机器人交易助手（附案例） --产品动态定价（附案例） --客户流程预警（附案例） --宏观分析（附案例） 国内大模型用例评审结果分析 附大模型探索及应用案例： X银行大模型应用规划 XX金科大模型应用实践 XX银行大模型构建模式与应用场景 XX银行大模型应用现状分享 XX银行大模型建设情况 XX银行大模型应用探索 XX银行大模型落地实践 Q&A |
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实践技巧--核心功能与使用技巧 智能对话与文本生成 基础对话技巧 ： 如何与 Deepseek 进行有效的对话 如何提供清晰明确的指令 文本生成应用 ： 如何利用 Deepseek 进行文本生成（写作故事、撰写文章等） 通过提示语设计提升文本生成的质量和效率 语义理解与计算推理 语义理解案例 ： 分析Deepseek在语义理解方面的应用案例 计算推理能力 ： Deepseek如何处理复杂数学问题、逻辑推理任务 代码生成与补全 代码生成示例 ： Deepseek 如何生成代码(包括不同编程语言的代码生成示例) 代码补全应用 ： 如何利用 Deepseek 进行代码补全，提高编程效率 深度思考与多轮对话 深度思考技巧 ： 激发 Deepseek 的深度思考能力--“深度思考三件套” 多轮对话策略 ： 让 Deepseek 更准确地理解用户意图，提供更完善的回答 |
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