课程背景
随着国家“新基建”战略的提出，对于所有企业来说，数字化转型和科技应用是一道刻不容缓的必答题。如何准确把握本质、透彻理解数字化转型行动步骤和方法，有效进行数字化转型，这是数字化转型成功的关键。
本课程将把握数字化转型，我们需要分析研究数字化转型的最佳实践，带着数字化转型的底层逻辑去思考和理解：数字化转型本质和关键，在此基础上的数字化转型的模型方法。本课程即是围绕这些核心进行的探讨，通过数字化转型标杆解读揭示进行数字化转型的各项抓手和策略；还会介绍各项新技术的应用以及人工智能大模型的发展现状、基本概念和原理，同时对大模型应用进行分析。通过本课程的学习，学员将掌握前沿科技最热点知识，深入理解科技在工作和生活中的应用场景。
课程收益
——理解数字化转型的本质，明确转型误区；
——掌握数字化转型的三大抓手，透彻理解转型经典方法论；
——掌握数字化转型经典方法论，掌握企业关键模式的数字化转型方法；
——掌握数字化转型落地实施的模型方法。
——了解新技术发展趋势
——掌握各种新技术的特点及应用
——了解人工智能的现状
——掌握大模型的现状和发展趋势
——掌握大模型各种应用场景
课程时长：2天，6小时/天
课程对象：企业相关人员
课程大纲
一、理解数字化转型
n 数字化转型本质
v 定义内涵
v 转型分类
v 根本任务
v 转型路径
v 驱动要素
n 数字化转型的误区
v 转型容易忽视的问题
v 数字化不止统计参考
v 数字化不止是可视化
v 数字化不止是信息化
案例分析：某标杆企业数字化转型之路；某企业的数字化灵魂
二、数字化转型方法
n 数字化的模式转型
v 数字化转型评估指标和方向
v 营销模式的转型
v 运营模式的转型
v 组织模式的转型
v 产品创新的方法
案例分析：数智供应链；智慧运营平台
n 数字化转型方法
v 数字化系统的基本要求
v 数字化转型的落地步骤
v 数字化转型的三大导向
v 数字化转型的场景画布
v 数字化转型的问题思考
案例分析：某标杆企业的数字化场景画布运用和ROADS方法运用
三、新技术趋势概述
v Gartner战略技术趋势预测分析
v IDC技术预测分析
四、新型基础设施建设状
v 信息基础设施建设
v 融合基础设施建设
v 创新基础设施建设
五、新技术特点及应用（除人工智能外）
v 5G
v 物联网
v 云计算和边缘计算
v IaaS、PaaS和SaaS
v 信息安全
v 数字化金融技术
六、人工智能——现状
v 人工智能的发展历程
v 人工智能应用的领域
v 视觉应用
v 语音处理
v 数字孪生与元宇宙
v 数字人
v 地理空间人工智能
v 自然语言处理——大模型
v 其他前沿科技热点
七、人工智能——深入剖析发展方向
v 脑与认知
v 从脑科学到人工智能
v 算力与人工智能的关系（量子计算/光电计算/AI芯片/通用芯片）
v 人工智能的未来发展——大模型为基础的通用人工智能
v 人工智能的应用变革（感知/计算/重构/协同/交互）
八、 人工智能——2.0时代与大模型的诞生
v 人工智能1.0遇到的瓶颈
v 人工智能2.0的突破
v AI2.0的现象级应用——生成式人工智能
v AI2.0的大模型生态
v AI2.0以大模型为基础的平台和应用
v 大模型的演进策略
九、人工智能——大模型发展现状
v 大模型蓬勃发展态势
v 大模型地域和领域分布
v 通用模型与专用模型演进
v 大模型的基础模型与生态
v 大模型产业生态的演变
v 大模型从聊天工具到智能生产力工具的演进
十、人工智能——大模型的应用
v 与人工智能沟通的四种能力
v 大模型与思维链
v 与大模型沟通的关键点
v 大模型的文本应用场景
——场景一：问答
——场景二：推理
——场景三：改写内容
——场景四：基于示例回答
——场景五：进行信息解释
——场景六：进行信息总结
——场景七：进行信息提取
——其他场景
v 大模型的多模态应用场景
——图片应用场景
——PDF应用场景
——插件应用场景（思维导图等各种第三方工具）
——视音频应用场景
——数据分析应用场景
——其他
v 大模型与行业的结合应用
十一、人工智能——大模型的未来发展
v 大模型的未来发展趋势
v 大模型的应用前景
v 大模型的未来风险和挑战
