一、课程简介与目标
本课程旨在帮助学员全面掌握人工智能相关知识。课程从 AI 驱动的智能革命入手，回溯智能技术的发展轨迹，洞悉全球 AI 竞争格局。深入智能产业生态，探讨其构成与发展，剖析大模型核心技术，如深度学习算法演进、架构原理等，并以 ChatGPT、S▪ra、Deepseek 为例进行对比。通过实际案例，展示大模型在多领域的应用，同时聚焦其安全性问题。还会阐述人工智能对数字经济的推动作用，展望人工智能与大模型的未来趋势。
通过学习，学员能够清晰了解智能技术的发展历程、产业生态和大模型技术；学会分析大模型在不同场景的应用及特点；认识大模型安全风险及治理方法；理解人工智能对数字经济的重要意义；精准把握人工智能和大模型未来发展方向，为在人工智能领域的学习、研究和实践奠定坚实基础，助力学员在智能革命浪潮中抓住机遇、应对挑战。
二、课程方式
主题演讲、案例分析、经验分享等
三、课程时间
6 小时，360 分钟
四、课程大纲
第一单元：AI 驱动的智能革命（40 分钟）
1. 智能技术的背景、发展历程和影响
2. 支撑智能革命的技术和应用
3. 全球 AI 竞争格局与最新技术突破（简要提及 DEEPSEEK 的行业定位）
第二单元：智能产业生态（40 分钟）
1. 智能产业生态的构成、演变、规划和前景
2. 智能产业生态中的产业互联网、数字化转型、技术创新、人才培养等
第三单元：大模型核心技术（50 分钟，含茶歇）
1. 人工智能深度学习算法的演进
2. 大模型技术的基本原理和技术架构（以 ChatGPT/S▪ra 为例）
3. DEEPSEEK 的技术创新：架构设计、训练优化与多模态能力
4. 对比分析：DEEPSEEK 与 GPT/S▪ra 的核心技术差异与优势
第四单元：大模型应用与特点（50 分钟）
1. ChatGPT 的常见应用场景和案例分析：智慧金融、智慧医疗、智慧工厂、生活服务
2. ChatGPT/S▪ra 在智能产业生态中的应用和价值
3. DEEPSEEK 的垂直领域突破：工业自动化、科研辅助、跨语言交互等场景实践
午间休息
第五单元：大模型的安全性（50 分钟）
1. 大模型安全风险引发全球广泛关注
2. 大模型安全治理的政策法规和标准规范
3. 大模型安全风险的具体表现
4. 大模型安全研究关键技术
5. DEEPSEEK 的安全特性：隐私保护机制与可信 AI 框架
第六单元：人工智能技术对数字经济的推动（70 分钟，含茶歇）
1. 数字经济、新质生产力的内涵和推动力
2. 人工智能技术能从根本上进行产业重构
3. 数据要素、人才资源是根本
4. DEEPSEEK 驱动的产业变革案例：供应链优化与智能决策系统
第七单元：人工智能与大模型的未来（40 分钟）
1. 人工智能和大模型的未来发展方向和趋势
▪ 技术趋势：模型轻量化、边缘计算融合、自主进化能力（结合 DEEPSEEK 技术路线）
▪ 行业趋势：AI 普惠化、人机协作深化、垂直领域专用模型崛起
2. 智能革命与其他领域的融合和发展
▪ DEEPSEEK 在跨学科融合中的潜力：生物医药、气候建模等
3. 智能革命的挑战和机遇
▪ 伦理与治理：DEEPSEEK 在可解释性 AI 与合规性中的探索
总结和交流（20 分钟）
1. 以大模型技术为代表的人工智能将如何发展？
2. DEEPSEEK 的启示：从技术突破到社会价值创造
3. 智能革命下的新思维
授课老师
孙松林 北京邮电大学教授
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
