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《DeepSeek技术应用与赋能运营商办公提效案例实操落地课程》

news 2025/7/10 4:09:51

大模型算法实战专家—周红伟老师

法国科学院数据算法博士/曾任阿里巴巴人工智能专家/曾任马上消费企业风控负责人

课程背景

随着大模型技术的迅猛发展，企业面临着提升工作效率、降低运营成本和优化资源配置的巨大压力。DeepSeek做出十三项革命性的大模型技术突破，特别是大模型核心工程技术的突破和应用，已经比肩OpenAI的核心技术突破。

当前，传统的办公方式已经无法满足现代企业的效率需求。企业亟需掌握新的技术工具，以提高工作效率、提升工作质量、节省人力成本并推动业务创新。DeepSeek的出现，正是为了解决这一痛点，整合多种智能技术以优化办公流程，提升整体工作效能。

本课程将深入探讨DeepSeek的核心技术原理及其在实际工作场景中的应用，通过案例实操帮助学员掌握如何运用DeepSeek工具提升办公效率。这项课程适合各级管理人员、数据分析师、市场营销人员、写作人员及对行政效率提升有需求的各类职员。

课程收益

通过参加DeepSeek核心技术原理与赋能办公提效课程：

  1. 深刻理解DeepSeek技术架构与原理：赋能深度使用大模型应用实操。
  2. 提升办公效率的实用技能：学员将学习如何利用DeepSeek工具进行高效的公文写作、数据分析、智能客服系统搭建等，直接提升日常工作的效率和质量。
  3. 掌握案例实操的最佳实践：通过多个实操案例，学员将获得针对不同应用场景的实际操作经验，包括如何优化Word和PPT文档，以及运用DeepSeek进行智能运维和市场营销。
  4. 增强决策支持能力：学员将学习如何利用DeepSeek的智能分析功能，从海量数据中提取有效信息，从而提升决策支持能力。

课程特色

  • 针对运营商行业的专属场景设计
  • 提供运营商数据安全与合规性解决方案
  • 包含私有化部署checklist与性能优化指南
  • 提供标准化Prompt模板库与API调用示例

授课形式

理论讲解+案例实操+代码编程+工作坊实战+互动答疑

课程时间

2天

课程大纲

第一天课程：DeepSeek核心技术原理与基础应用

上午：DeepSeek核心战略与技术体系

第一章DeepSeek核心战略与行业定位

1.1 大模型行业发展趋势与挑战

1.2 DeepSeek战略布局与差异化优势

1.3 DeepSeek技术生态全景图

第二章 DeepSeek十三项核心技术解析

2.1 核心技术架构概览

2.1.1 混合模态融合架构

2.1.2 动态稀疏注意力机制

2.1.3 渐进式知识蒸馏技术

2.2 训练优化技术

2.2.1 多阶段增量预训练

2.2.2 对抗式微调策略

2.2.3 高效分布式并行框架

2.3 应用支撑技术

2.3.1 垂直领域适配器技术

2.3.2 实时推理优化引擎

2.3.3 安全可控性设计

2.3.4 持续学习与动态更新

下午：提示工程架构与公文写作实战

第三章DeepSeek提示工程架构设计

3.1 提示工程核心方法论

3.1.1 任务拆解与上下文建模

3.1.2 结构化Prompt设计原则

3.1.3 多轮对话优化策略

3.2 企业级提示工程实践

3.2.1 知识库嵌入与检索增强

3.2.2 风格迁移与模板化输出

第四章 公文写作案例实操

4.1 运营商公文场景分析

4.1.1 公文类型与规范要求（如网络建设报告、客户服务总结）

4.1.2 合规性校验机制设计

4.2 全流程实战演练

4.2.1 网络优化报告自动生成

4.2.2 客户投诉处理总结

4.2.3 多版本对比与修订

第二天课程：运营商行业深度赋能

上午：数据分析与智能编程

第五章 数据分析案例实操

5.1 DeepSeek驱动分析框架

5.1.1 非结构化数据解析（如客户反馈、网络日志）

5.1.2 可视化报告自动生成

5.2 实战场景：运营商数据分析

5.2.1 网络流量趋势预测

5.2.2 用户流失分析与挽留策略

5.2.3 异常检测与根因定位（如网络故障）

第六章 DeepSeek赋能智能代码编程实战

6.1 代码生成技术原理

6.1.1 上下文感知代码补全

6.1.2 需求到代码的端到端转换

6.2 运营商开发场景

6.2.1 计费系统接口开发

6.2.2 网络监控脚本生成

6.2.3 自动化测试用例生成

下午：全场景赋能与部署实践

第七章 智能客服与营销实战

7.1 智能客服系统搭建

7.1.1 多轮对话状态管理（如套餐咨询、故障报修）

7.1.2 情绪识别与话术优化

7.2 精准营销解决方案

7.2.1 用户画像动态生成（如5G套餐推荐）

7.2.2 个性化推荐策略设计

第八章 智能运维案例实操

8.1 运维知识图谱构建

8.2 故障预测与根因分析（如基站故障）

8.3 自动化修复脚本生成

第九章 企业级部署案例实操

9.1 私有化部署方案设计

9.1.1 硬件选型与资源规划

9.1.2 安全隔离与权限管理

9.2 持续运维实践

9.2.1 模型监控与性能调优

9.2.2 增量更新与版本控制

第十章 运营商行业垂直业务场景

10. 运营商行业专属案例

10.1 网络优化与规划

10.1.1 基于大模型的网络覆盖优化建议

10.1.2 5G基站选址分析与规划

10.2 客户服务与体验提升

10.2.1 客户投诉自动分类与处理

10.2.2 用户行为分析与个性化服务推荐

10.3 营销活动优化

10.3.1 套餐推荐与交叉销售策略

10.3.2 营销活动效果分析与优化

专利和文献：

深度学习国际发明专利

1) 基于深度学习的图像检索方法及装置，专利公开公告号：CN107368614A。专利类型：发明公布。发明人：周红伟;李凯;任伟;李庆;郭奇杰;周杨;刘川郁

2) Simulation model and droplet ejection performance of a thermal-bubble microejector，Hongwei Zhou，A.M.Gué，Sensors and Actuators B: Chemical Volume 145，Issue 1，4 March 2010，Pages 311-319

3)Simulation Bubble Nucleation and Bubble Growth of a Thermal Bubble Microejector,Hongwei Zhou，A.M.Gué，Excerpt from the Proceedings of the COMSOL Conference 2009 Mila

图 深度学习国际发明专利

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