AI赋能

人工智能模型应用安全与保密

防范关键数据泄露风险,科学使用AI模型,强化全员保密意识培训目标掌握AI模型的核心技术原理及潜在安全风险; 学习防范关键数据被用于AI模型训练的技术与管理策略; 提升全员保密意识,规范AI工具使用流程,降低泄密风险。通过系统化培训,帮助企业构建“技术防御+制度约束+意识提升”三位一体的AI安全体系,实现关键数据全生命周期保护与合规应用。

拒绝知识的搬运工-翻转课堂引爆课程效果

贺煜老师TTT课程,传统培训中,“知识搬运工”式的授课早已无法满足数字时代需求:学员从X世代到Z世代,愈发看重“体验感”;搜索引擎让知识传递不再是课程主线,培训师的核心竞争力转向价本课程聚焦翻转培训师核心痛点,以“理论+工具+实操”为核心,一站式解决课程设计、体验打造、效果转化的关键问题,让培训真正告别机械重复,实现“内化知识、激发行动”1、完成角色转型:明确翻转培训师与传统培训师的核心差异

AI赋能授信报告提效实战——基于Deepseek工具

潘玉良老师主讲。在银行金融机构中,授信报告是评估客户信用风险、制定授信决策的核心依据,直接影响业务风险控制和资源分配效率。通过AI工具(Deepseek)的实战应用,可以大幅缩短授信报告生成周期,提升分析深度,并降低人为操作风险。课程对象:银行信贷客户经理、授信审批人员、风险管理相关人员。

人工智能应用架构搭建与场景化落地实践

课程目标1. 理解新一代人工智能技术(大模型、RAG、Agent、多模态等)的发展脉络与核心能力边界。2. 掌握企业级AI应用的典型体系架构,包括数据层、模型层、平台层、应用层与治理层。3. 学会AI应用的实操部署方法,理解从POC到生产环境的工程化关键步骤。4. 掌握功能定制与个性化配置的要点,能根据业务场景调整模型、知识库和工作流。5. 通过多行业落地案例,理解AI在物流、金融、客服、政务等场

AI驱动萃取:敏捷经验萃取与案例编写秘籍

张连全老师《AI驱动萃取:敏捷经验萃取与案例编写秘籍》课程将AI技术引入经验萃取领域,大幅提升萃取效率与案例编撰质量。课程针对企业隐性知识难以传承的痛点,系统化梳理关键岗位经验,输出高质量案例,帮助学员掌握AI工具在经验萃取中的应用,将经验转化为可操作的模型和工具。课程结合翻转课堂模式,让学员在真实工作场景案例中灵活运用知识技能,培养具备经验萃取和案例编撰能力的专业人才。

《职场AI应用-Deepseek助力工作效率爆炸式提升》

刘起民老师课程:职场AI应用——Deepseek助力工作效率爆炸式提升课程背景:随着人工智能技术的飞速发展,AI已经逐渐渗透到我们生活与工作的方方面面。从图像识别到自然语言处理,AI正在不断重塑各个行业的运作模式与效率。企业也越来越意识到,掌握AI技术不仅是未来竞争的需要,更是提升工作效率与创新能力的关键。

《AI时代下的人才发展领导力—HR从专业到赋能》

张良方老师主讲。AI时代,HR的工作不再只是“填表、考核、走流程”,而是要从“专业执行者”升级为“人才发展赋能者”。培训、晋升、轮岗做了不少,但人才发展文化始终“热不起来”。本课程聚焦HR最核心的三大实战能力:任职资格与胜任力建模、人才盘点与IDP落地、文化建设与传播,帮助HR用系统方法+AI工具,打造可落地、可衡量、可感知的人才发展体系。

《从经验萃取到课件生成的AI效率革命》

吕艳宽老师主讲。当下企业内训师、业务专家做课程开发时,总被两大难题困住:。本课程将经典课程开发逻辑(选题分析-课纲梳理-教学设计-课件开发)与前沿AI工具深度融合,先帮学员搭建系统化的课程开发思维,再教大家巧用AI完成资料搜集、框架搭建、课件生成、教学设计全环节提效,实现从“个人经验”到“标准化课程”的快速转化,让课程开发效率提升十倍,真正做到人课合一。

AI破局:3倍速培训效能增长实战工作坊

马平霞老师主讲:在数字化转型与人工智能技术深度渗透的时代,企业人才培养正面临前所未有的挑战与机遇。传统培训模式依赖经验驱动,难以精准对接战略目标、敏捷响应业务变化,更缺乏对培训价值与业务增长的量化验证。随着组织对人才效能的要求从"经验型投入"转向"数据化增值",培训管理者亟需一套以AI技术为引擎、以业务价值为核心的新型方法论,重构人才培养的底层逻辑与实践路径。本课程基于"AI+人才发展"的跨界思维,深度...

AI赋能-从业务价值到落地的实操路径

【课程简介】本课程聚焦“人工智能如何支撑业务运营与协同”。课程以业务价值为牵引,围绕典型应用场景,通过可视化的AI案例,清晰呈现从数据接入、智能处理、结果输出到业务验收的完整流程,帮助管理者理解AI如何真正落地支撑业务。课程不涉及算法细节,重点说明可实施的推进路径、可验证的业务指标,以及必要的风险控制边界,确保技术应用与管理机制协同落地。【适用对象】1. 公司的中高层管理人员·2. 在有限时间内需
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