課程簡介與目標

本課程旨在幫助學員全面掌握人工智能相關知識。課程從AI 驅動的智能革命入手，回溯智能技術的發展軌跡，洞悉全球 AI 競爭格局。深入智能產業生態，探討其構成與發展，剖析大模型核心技術，如深度學習算法演進、架構原理等，并以 ChatGPT、Sora、Deepseek 為例進行對比。通過實際案例，展示大模型在多領域的應用，同時聚焦其安全性問題。還會闡述人工智能對數字經濟的推動作用，展望人工智能與大模型的未來趨勢。

通過學習，學員能夠清晰了解智能技術的發展歷程、產業生態和大模型技術；學會分析大模型在不同場景的應用及特點；認識大模型安全風險及治理方法；理解人工智能對數字經濟的重要意義；精準把握人工智能和大模型未來發展方向，為在人工智能領域的學習、研究和實踐奠定堅實基礎，助力學員在智能革命浪潮中抓住機遇、應對挑戰。

課程方式：主題演講、案例分析、經驗分享等

課程時間：6 小時，360 分鐘

課程大綱

第一單元：AI 驅動的智能革命（40 分鐘）

1. 智能技術的背景、發展歷程和影響

2. 支撐智能革命的技術和應用

3. 全球AI 競爭格局與最新技術突破（簡要提及 DEEPSEEK 的行業定位）

第二單元：智能產業生態（40 分鐘）

1. 智能產業生態的構成、演變、規劃和前景

2. 智能產業生態中的產業互聯網、數字化轉型、技術創新、人才培養等

第三單元：大模型核心技術（50 分鐘，含茶歇）

1. 人工智能深度學習算法的演進

2. 大模型技術的基本原理和技術架構（以ChatGPT/Sora 為例）

3. DEEPSEEK 的技術創新：架構設計、訓練優化與多模態能力

4. 對比分析：DEEPSEEK 與 GPT/Sora 的核心技術差異與優勢

第四單元：大模型應用與特點（50 分鐘）

1. ChatGPT 的常見應用場景和案例分析：智慧金融、智慧醫療、智慧工廠、生活服務

2. ChatGPT/Sora 在智能產業生態中的應用和價值

3. DEEPSEEK 的垂直領域突破：工業自動化、科研輔助、跨語言交互等場景實踐

午間休息

第五單元：大模型的安全性（50 分鐘）

1. 大模型安全風險引發全球廣泛關注

2. 大模型安全治理的政策法規和標準規范

3. 大模型安全風險的具體表現

4. 大模型安全研究關鍵技術

5. DEEPSEEK 的安全特性：隱私保護機制與可信 AI 框架

第六單元：人工智能技術對數字經濟的推動（70 分鐘，含茶歇）

1. 數字經濟、新質生產力的內涵和推動力

2. 人工智能技術能從根本上進行產業重構

3. 數據要素、人才資源是根本

4. DEEPSEEK 驅動的產業變革案例：供應鏈優化與智能決策系統

第七單元：人工智能與大模型的未來（40 分鐘）

1. 人工智能和大模型的未來發展方向和趨勢

o 技術趨勢：模型輕量化、邊緣計算融合、自主進化能力（結合DEEPSEEK 技術路線）

o 行業趨勢：AI 普惠化、人機協作深化、垂直領域專用模型崛起

2. 智能革命與其他領域的融合和發展

o DEEPSEEK 在跨學科融合中的潛力：生物醫藥、氣候建模等

3. 智能革命的挑戰和機遇

o 倫理與治理：DEEPSEEK 在可解釋性 AI 與合規性中的探索

總結和交流（20 分鐘）

1. 以大模型技術為代表的人工智能將如何發展？

2. DEEPSEEK 的啟示：從技術突破到社會價值創造

3. 智能革命下的新思維