1天(6小时/天)

成为赢在AI、大模型时代的管理者

成为赢在AI、大模型时代的管理者

本课程专为中高层管理者设计,旨在帮助管理者在人工智能和大模型技术快速发展的时代背景下,构建必要的技术认知和管理理念。课程首先从宏观角度探讨AI时代的经济、社会和企业经营范式变革,建立管理者的认知对齐。…

课程分类
人工智能 | 管理与战略
课程标签
人工智能, 大模型, 管理者培训, 数字化转型, 领导力

课程介绍

本课程专为中高层管理者设计,旨在帮助管理者在人工智能和大模型技术快速发展的时代背景下,构建必要的技术认知和管理理念。课程首先从宏观角度探讨AI时代的经济、社会和企业经营范式变革,建立管理者的认知对齐。接着深入讲解人工智能技术概述,包括机器学习、深度学习、生成式AI(大模型)的基本原理,以及Prompt技巧和现代AI应用工具(如Copilot系列、文生图/视频工具、AI编程等)。课程还特别关注AI在核电等行业的应用案例,展示技术如何优化设计、运维和安全。最后,重点培养管理者在AI时代所需的领导力特质,如数据素养、变革管理和伦理意识,并指导如何构建数据驱动决策机制、推动跨部门协同创新、引领企业数字化转型以及促进AI与企业文化的融合。通过互动讲座、小组讨论和案例研究等多种培训方法,帮助管理者掌握前沿知识,提升管理能力,成为AI时代的赢家。

课程目标

构建对人工智能技术的认知,特别是大模型技术的入门知识。 掌握大模型的基本原理和应用技巧。 探讨人工智能对企业各个业务环节的深远影响。 分析人工智能对经济和人文社会的影响。 帮助中高层管理者构建符合AI时代需求的管理理念和方法。
模块一、人工智能时代管理者认知对齐 AI,大模型时代的价值观和世界观 人工智能的经济价值和社会影响 知识自主,行动自主时代的经济,企业经营范式和就业范式 智能自动化时代:流程自动化,数据驱动,AI驱动 物理世界可编程,全部流程可建模 智能算法的摩尔定律 数智化转型的四大价值创造模式:透明、协同、赋能和数据智能 数智化转型之路有起点,无终点,数据赋能下企业在创新的路上一路狂飙 模块二:人工智能技术概述 人工智能技术概述 人工智能的发展历史和现状 人工智能的基本概念和技术框架 机器学习和神经网络 监督学习 无监督学习 深度学习 生成式人工智能(大模型)和规模定律 主要人工智能技术的应用场景 客户画像和精准营销 风险识别和管控 视觉识别 多模态交互,用于管理、客服、内部协作 技术研发创新 大模型原理(入门) 大模型的定义和分类 大模型的基本原理 大模型的训练和应用 Prompt的艺术和技巧 Prompt的概念和重要性 设计高效Prompt的方法和技巧 Prompt在实际应用中的案例分析 AI的现代应用(做为重点讲解) Microsoft 系列Copilot等辅助工具的技术介绍和实际应用。 Office Copilot microsoft Copilot Gibhub Copilot AI智能办公 在Word和Excel内嵌ChatGPT API,写作和数据处理 AI写文章和“提示词工程师”和创作助手 文生图:midjourney, Stable Diffusion 和 DALL·E 3 文心一格,通义万相,视觉族等 文生视频:Synthesia, runway, Sora, 腾讯智影,剪映专业版 AI写PPT:利用GPT4o撰写PPT大纲;利用PPT工具如:秒出,Aippt,美图AI PPT,Prezo一键生成高质量的PPT AI编程。工具:GPT 4,Claude 3,百度的Agentbuilder,Appbuilder, Modelbuider AI PC为代表的智能硬件发展趋势 AI普惠的重要终端手机和电脑 AI PC的用户价值和核心特征 AI PC,算力提升,实时智能,文件检索,本地大模型,Azure AI的新前沿模型和多模态功能,功能强大的全新虚拟机 AI PC的产业形态:以人为本、AI原生 模块三 AI,大模型时代的核电畅想 人工智能在核电产业应用 设计优化:参数优化、仿真模拟、结构优化 智能规划:施工规划、资源配置 7D数字化交付:智能BIM、冲突检测 质量控制:质量检测、实时监控 智能安全管理 智能运维:预测性维护、智能巡检 安全管理:实时监控、异常检测 优化运营:能效管理、智能调度 数据分析:大数据分析、故障诊断 人机协同:智能助手、培训模拟 环境监测:辐射监测、污染治理 模块四 中高层管理者在AI、大模型时代的管理理念 树立赢在AI、大模型时代的管理者理念 AI时代的领导力特质 敏捷性 创新精神 数据素养 变革管理 伦理意识 构建数据驱动的决策机制 数据采集与治理 数据分析与应用 决策支持系统 数据驱动式案例分析 跨部门的协同创新管理 协同机制 创新文化 项目管理 协同工具:介绍和使用协同工具,如协同办公软件、项目管理平台等,提高跨部门协同效率。 管理者在推动企业数字化转型中的角色 战略制定:制定企业数字化转型的战略规划,明确转型目标和路径。 资源配置:合理配置和管理企业的技术、资金、人力等资源,支持数字化转型的实施。 人才培养:推动数字化人才的培养和引进,建设具备数字化能力的团队。 变革推动:领导和推动企业的组织变革,确保数字化转型的顺利进行。 绩效管理:建立和完善数字化转型的绩效评价体系,及时评估和调整转型策略。 人工智能与企业文化的融合 文化变革:推动企业文化的变革,建立支持AI技术应用和创新的企业文化。 员工参与:激发员工对AI技术的兴趣和参与度,营造积极的技术应用氛围。 价值观重塑:将AI技术与企业核心价值观相结合,重塑企业的价值观和使命。 沟通与培训:加强企业内部关于AI技术的沟通和培训,提高全员的技术素养和应用能力。
辛玉军

辛玉军

常住地:北京 北京市

辛玉军老师是兼具工学与管理学背景的数字化转型与智能制造实战专家,拥有24年企业咨询经验,专注制造业智能化、信息化规划与落地。作为工信部数字化转型赋能中心首席专家及专精特新冠军联盟数字化转型首席专家,他深度服务中车、航天科工、海尔、美的、华为、西门子等数百家头部企业,并在清华、北大等多所顶尖高校担任总裁班客座教授。其独特优势在于融合TOC(约束理论)方法论与智能工厂实践,擅长将复杂问题本质化,助力企业高效实现数字化升级,广受航空航天、汽车、轨道交通、电子、钢铁等行业客户高度认可。