數(shù)字經(jīng)濟

數(shù)字經(jīng)濟：大數(shù)據(jù)＋物聯(lián)網(wǎng)＋人工智能
【課程大綱】
學(xué)習的安排（1天）：
技能學(xué)習
前瞻性學(xué)習
思維改變
咨詢方法論
人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)實操方法論
一、背景、目標和要求
1.1時代的要求 ：大數(shù)據(jù)和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢
1.1.1全球時代背景：數(shù)字經(jīng)濟來臨
1.1.2全球數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展趨勢
1.1.3全球數(shù)字經(jīng)濟對價值創(chuàng)造者的影響
1.1.4全球最大的兩個數(shù)字經(jīng)濟體：中國和美國
1.1.5數(shù)字經(jīng)濟對企業(yè)的影響
1.1.6數(shù)字經(jīng)濟對崗位的影響
1.1.7數(shù)字進化論
1.1.8數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本和代價
1.1.9數(shù)字化的收益和價值
1.1.10數(shù)字化帶來新的業(yè)務(wù)維度，而不僅僅是解決傳統(tǒng)痛點
1.1.11案例：法拉利換車的對比
1.1.12案例：特斯拉撞車實驗（大數(shù)據(jù)如何創(chuàng)造價值）
1.1.13案例：地平線數(shù)據(jù)仿真造火箭（大數(shù)據(jù)如何創(chuàng)造價值）
1.1.14案例：Nike通過nike+大數(shù)據(jù)提供的全新業(yè)務(wù)維度
1.2討論
你如何看待大數(shù)據(jù)，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢
What: 大數(shù)據(jù)應(yīng)用與實戰(zhàn)
2.1大數(shù)據(jù)概述
2.1.1大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨
2.1.2大數(shù)據(jù)趨勢分析
2.1.3關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)
2.1.4數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中數(shù)據(jù)層面面臨的挑戰(zhàn)
2.1.5數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)應(yīng)用總體建設(shè)思路
2.1.6數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)于企業(yè)戰(zhàn)略
2.1.7數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)的投影
2.1.8從業(yè)務(wù)角度描述數(shù)據(jù)
2.1.9如何支撐這些業(yè)務(wù)
2.1.10數(shù)據(jù)中臺在什么位置
2.2大數(shù)據(jù)平臺落地實踐
2.2.1中臺落地路線圖
2.2.2政企客戶為什么建設(shè)自己的數(shù)據(jù)中臺
2.2.3京東數(shù)據(jù)中臺建設(shè)方法論
2.2.4京東數(shù)據(jù)中臺咨詢項目管理
2.2.5京東數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品架構(gòu)
2.2.6京東數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品架構(gòu)
2.2.7數(shù)據(jù)整理接入
2.2.8數(shù)據(jù)開發(fā)加工
2.2.9數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用
2.2.10數(shù)據(jù)推送分發(fā)
2.2.11數(shù)據(jù)應(yīng)用
2.2.12數(shù)據(jù)運營能力
2.2.13數(shù)據(jù)平臺組件
2.2.14案例：寧波會展中心大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)后臺演示和案例講解
2.3數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)構(gòu)成以及數(shù)字化業(yè)務(wù)生態(tài)
2.3.1認識數(shù)據(jù)驅(qū)動結(jié)構(gòu)
2.3.2數(shù)字化業(yè)務(wù)生態(tài)
2.3.3企業(yè)自身需要引入云架構(gòu)及平臺化思想
2.3.4案例：設(shè)備產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺
2.3.5案例：平安金融產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺
2.3.6案例：貝殼ACN模式
2.3.7案例：大族激光紐扣的故事
人工智能前沿實戰(zhàn)通識
3.1人工智能趨勢前沿
3.1.1人工智能的定義和研究邊界
3.1.2人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖譜
3.1.3人工智能關(guān)鍵領(lǐng)域發(fā)展動態(tài)
3.1.4人工智能的最新技術(shù)成就
3.1.5主要國家人工智能產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略
3.1.6全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈空間分布
3.2視頻分析
3.2.1 AI視頻分析的政策背景
3.2.2 AI視頻分析的場景
3.2.3 AI視頻分析的價值
3.2.4 AI視頻分析的架構(gòu)
3.3知識圖譜
3.3.1什么是知識圖譜
3.3.2知識圖譜可以用來干啥
3.3.3知識圖譜的價值
3.3.4知識圖譜應(yīng)用案例
討論：你還知道哪些前沿AI應(yīng)用？
人工智能前沿實戰(zhàn)專項（ChatGPT及AIGC）
4.1 AIGC賦能辦公前沿
4.1.1AI+辦公：從三個維度提升人類能力，賦能辦公場景
4.1.2人工智能驅(qū)動內(nèi)容生成，為企業(yè)辦公應(yīng)用場景提供支撐
4.1.3AI 提升人機交互能力，降低辦公產(chǎn)品使用成本
4.1.4AI提升處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，幫助組織挖掘數(shù)據(jù)資源價值
4.2 GPT4賦能辦公前沿
4.2.1 GPT-4 web browser給GPT連了網(wǎng)
4.2.21 GPT-4 plugin給GPT插上了翅膀
4.2.3 GPT-4 top plugin 實操：webpolit
4.2.4GPT-4 top plugin 實操：ask-your-pdf
4.2.5 GPT-4 top plugin 實操：show me
4.3 Prompt提示詞工程
4.3.1 prompt的一個本質(zhì)
4.3.2 Prompt的二個心法
4.3.3 Prompt的三項溝通要點
4.3.4 prompt的四項chat法則
4.3.5 prompt的五個業(yè)務(wù)法則
4.3.6 Prompt的六條咒語
4.3.7 Prompt的七項注意4.3.8 Prompt的天龍八部
4.3.9 Prompt的追問法則
4.3.10 prompt的繼續(xù)法則
4.3.11 Prompt的工程化：Auto Prompt，COT prompt， Prompt Perfect
4.3.12 什么時候該選擇3.5，什么時候該選擇4.0？

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