AI赋能

卢森煌《AI时代步伐,AI发展趋势及应用落地》

一、课程大纲课程名称:跟上AI时代步伐,AI发展趋势及应用落地培训时长:1天课程大纲:第一部分人工智能概要一. 人工智能概念理解二. 对人工智能的误解三. 人工智能发展全貌四. 人工智能的未来第二部分人工智能的最新进展与案例五. 大语音模型六. 语音处理七. 计算机视觉八. &n

苏佳俊《AI赋能营销团队的降本增效》

《抢跑AI红利期,营销人员的智能升级》主讲:苏佳俊老师【课程背景】市场竞争日益激烈,营销团队面临巨大压力。许多企业发现,尽管投入大量资源,营销效果却难衡量,内容创作耗时耗力但转化不佳,市场变化速度也超出团队反应。这些挑战源于传统营销模式与当前时代发展间的差距。当数据和AI成为商业决胜关键时,不少企业仍依赖经验和大量人力。这不仅导致效率低下、成本高昂,更可能错失市场机遇。例如,缺乏智能工具导致客户洞

李金金《AI​赋能人力:招聘、培育与留用全流程优化》

主讲:李金金老师【课程背景】在当今竞争激烈且快速变化的人才市场中,企业人力资源管理正面临着前所未有的挑战。传统的招聘方式效率低下,往往导致错过优秀人才;员工培训缺乏个性化和精准性,难以满足企业的长期发展需求;员工流失问题频发,留用关键人才变得愈发困难。与此同时,随着人工智能技术飞速发展,其在人力资源管理领域的应用日益成熟,为企业提供了全新的解决方案。AI 赋能人力资源管理,能够实现招聘流程的智能化

刘海燕《AI工具驱动案例萃取在医疗行业的应用》

主讲:刘海燕老师【课程背景】随着企业对培训的意识越来越强,越来越多的企业需要将专业知识与优秀员工的经验相结合,如何快速沉淀企业的组织经验智慧?经验萃取与传承成为企业培训的首选方式。通过萃取的过程还能遴选出一批行业专家,同时快速提升新手的技能水平。而将企业员工的经验提炼出来,用案例的方式将知识和场景相结合,能沉淀成一种组织智慧,更方便在企业中推广、传播、使用。本课程采用实用有效的方法,借用AI工具,

崔艳苹《AI赋能经验萃取:让隐性知识可复制、可传承》

主讲:崔艳苹老师【课程背景】任正非说:“华为最大的浪费就是经验的浪费。”这一洞见揭示了现代企业面临的核心挑战:在知识经济时代,组织经验是最宝贵的无形资产,却往往因管理不善而持续流失。每一家成功企业都在日常运营中积累了大量宝贵经验,但这些经验常常处于"隐形"状态,未能转化为组织的核心竞争力。当前企业普遍面临的经验管理困境包括:人才流动造成经验断层:核心员工离职时,带走的不只是个人,更是多年积累的实战

张伟

张伟老师——企业AI应用与智能体落地专家曾任:法国达索集团(全球500强企业) 中国区营销总裁曾任:西门子(世界500强企业) 数字化事业部总监中国人民大学 商学院 MBA导师中国第一批认证AI软件测评师中国AI年会 创业领袖奖央视特约讲师、央视资讯频道《创新中国》数字化导师多家全球500强企业 数字化战略顾问京东集团、创业黑马 数字化导师上海交大、浙江大学 数字化导师【个

江南

江南老师——企业AI落地咨询专家保利集团、华润医药、北京银行、中石油、可口可乐等世界500强企业AI特邀讲师、咨询专家企业AI落地实操赋能专家,AI教练、已经成功帮助50+企业实现AI落地,其中包含中海油、中科院交流中心下属单位等;创建独有的AI学习全景图与课程体系国家管理科学研究院高级企业管理师《培训杂志》特邀专家现任:北京知果文化(专注于为企业提供前沿的企业AI落地咨询服务)创始人及CEO曾任

李中生《场景应用课:DeepSeek & AI赋能营销效率10倍速提升》

主讲:李中生老师【课程背景】在数字化营销进入深度竞争时代,企业面临获客成本高、流量红利消失、个性化营销难、转化率低 等难题。AI的崛起,特别是DeepSeek等大语言模型的应用,正在彻底改变企业的营销方式。如何借助AI让营销 成本降低、效率提升、精准度提高,是企业必须解决的关键问题。本课程旨在帮助企业营销团队掌握DeepSeek & AI在营销中的高效应用方法,提升企业的营销自动化

张凯寓

张凯寓老师——AI赋能与应用陪跑专家现任:一念星球CTO(专注AI落地应用)// WaytoAGI社区成员现任:用友集团YonSuite(信息传输、软件和信息技术服务业)AI应用顾问 工信部人才培养工程《人工智能内容生成师》项目认证讲师 教育部信息技术重点实验室AI资深研究员 博奥智能研究院AIGC资深讲师 LiblibAI学院特聘讲师 2024字节跳动扣子AI挑战赛全国第一名 2

余星冰《智领未来:AI辅助管理提效与决策升维》

主讲:余星冰老师【课程背景】当前,化工行业正面临数字化转型的迫切需求,但企业在AI落地过程中普遍面临三大核心痛点:1.技术应用碎片化:多数企业仅停留在AI单点应用(如智能质检),缺乏系统性规划,难以形成业务闭环,导致投入产出比失衡;2.场景适配性不足:化工行业具有流程复杂、数据敏感、安全要求高等特性,通用AI工具难以直接复用,企业需定制化解决方案却缺乏方法论支撑;3.组织能力断层: