DeepSeek如何落地企业
【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】公司各级人力资源岗。【课程时间】1天（6小时/天，时长可定制）【课程大纲】一、AI技术的分层及DeepSeek所处位置 1、通用VS专用▪什么是AI：AI是用数学模拟人类智慧的技术▪专用AI技术：用自己企业的数据，训练专属自己的AI
Deepseek
DeepSeek赋能职场：从小白到AI高手蜕变
课程背景：随着人工智能技术的快速发展，职场环境正经历着前所未有的变革。Deep Seek作为一款全能型AI助手，为职场人士提供了提升工作效率和激发创意的新工具。然而，许多职场人士对AI工具的应用仍不够熟练，未能充分挖掘其潜力。因此，本课程帮助学员掌握AI和DeepSeek的核心功能，提升职场竞争力。课程目标：1、掌握核心技能：全面了解AI基础与Deep Seek的核心功能。快速掌握Deep See
AI时代营销战略管理、市场推广落地与DeepSeek实施
很多营销者对这些变化还不够清楚，在营销战略选择上缺乏有效的方法，不能正确应用DeepSeek工具，需要从战略分析、战略制定、品牌创新、营销落地及DeepSeek工具应用等多个环节进行谋划。基于此，本课程将对新时代企业如何应用DeepSeek进行战略分析、战略制定，如何进行品牌定位和营销推广落地等方面进行全面的分析，对实践案例进行深度解析，帮助营销经理理解相关知识并用之于实践。
DeepSeek如何赋能办公提效
【课程背景】在当前数字化办公环境中，企业员工面临公文写作效率低、数据处理复杂、PPT制作耗时等问题，导致整体工作效率下降。与此同时，以DeepSeek为代表的国产大模型的快速发展，为企业提供了全新的解决方案。然而，许多员工对DeepSeek的功能和使用方法缺乏深入了解，未能充分发挥其价值。本课程旨在帮助企业员工掌握DeepSeek的核心功能，提升公文写作、数据处理、PPT制作等办公技能，从而实现高
浙江大学人工智能研修班6月27-29日开课
【浙江大学人工智能研修班】6月27-29日校内开课！链接浙大顶尖科研资源，聚焦AI技术落地、战略规划等核心难题，助企抢占智能转型先机！参访杭州六小龙！颁发浙大结业证书！进入浙大校友会！享浙大全球校友资源！➡诚邀您和团队来浙江大学人工智能（AI）研修班学习6月27-29日。电话：13439064501 陈老师
AI大模型DeepSeek前沿知识一招鲜
【课程背景】随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型DeepSeek作为当前领域的核心技术之一，正引领着新一轮的科技革命和产业变革。越来越多的企业开始意识到AI大模型DeepSeek在提升业务效率、驱动创新以及实现商业价值方面的重要性。然而，对于大多数企业中层管理者及高管而言，如何深入了解AI大模型DeepSeek的前沿知识、掌握其应用实操技巧，仍然是一个亟待解决的问题。本课程《AI大模型DeepS
DeepSeek引领-企业互联网营销新方式的实践全路径
随着数字化转型的加速和市场竞争的加剧，企业面临着前所未有的挑战和机遇。在当今时代背景下，消费者行为日益复杂化、个性化，企业需要更加精准和高效的营销策略来满足多样化的市场需求。与此同时，渠道的碎片化、数据的分散化以及营销效果难以衡量等问题，使得传统的单一营销方式逐渐暴露出局限性。
DeepSeek赋能HR工作效能提升
在数字化浪潮与AI技术高速发展的当下，人力资源管理正面临从“经验驱动”向“数据驱动”的转型挑战。企业普遍存在以下痛点： 效率瓶颈：传统HR流程（如招聘筛选、制度修订）耗时费力，难以应对快速变化的业务需求。数据沉睡：员工调研、绩效数据未被深度挖掘，无法有效支撑决策。人才流失：核心员工离职率居高不下，福利与职业发展机制缺乏创新。工具壁垒：HR从业者对AI工具认知不足
DeepSeek-技术突破与银行数字化转型应用于实践
【课程背景】随着人工智能技术的迅猛发展，金融领域正经历着前所未有的变革。DeepSeek作为一种先进的人工智能技术，凭借其强大的数据处理能力和深度学习算法，正在金融领域展现出巨大的应用潜力。本课程将探讨 DeepSeek在金融领域的深度应用与创新实践，分析其如何推动金融行业的智能化转型。金融行业的核心之一是风险管理。DeepSeek 通过分析海量的历史数据，能够识别出潜在的
培训管理者DeepSeek+专家经验萃取四步法
变经验为生产力【课程背景】V.U.C.A时代，持续学习已经成为每个组织成长发展的必备技能和必由之路。而向组织内部的业务专家们学习，通过专家经验萃取“去粗取精、去伪存真、保留有价值的知识/技能“，是组织培训管理者必须要会的技能。在实践中，组织进行专家经验萃取，经常面临以下困境：抓不准开展萃取工作的时机对“最佳实践”的概念模糊，经常同传统的“专家经验”混同 找不到、或找不准可以提供最佳实践的专家人选缺
