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中國(guó)企業(yè)培訓(xùn)講師
如何賦能醫(yī)藥行業(yè)
 
講師:李家貴 瀏覽次數(shù):146

課程描述INTRODUCTION

· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)· 其他人員

培訓(xùn)講師:李家貴    課程價(jià)格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):1天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

賦能醫(yī)藥行業(yè)培訓(xùn)

課程概要
ChatGPT面世3個(gè)月,月活破億,已經(jīng)顛覆獨(dú)角獸Grammerly,未來(lái)可能會(huì)顛覆萬(wàn)億美金的Google,還有更多的行業(yè)和職業(yè)可能將被顛覆。在大變局下,我們?nèi)绾稳ド羁陶J(rèn)識(shí)ChatGPT,利用ChatGPT武裝自己和自己所在的組織?
本課程旨在全面、快速掌握ChatGPT相關(guān)的知識(shí),重點(diǎn)探究ChatGPT在研發(fā)和辦公中的應(yīng)用。通過(guò)案例分析、課堂討論和互動(dòng)答疑等方式,幫助學(xué)員更好地了解ChatGPT的原理、特點(diǎn)及其在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的具體應(yīng)用。主要內(nèi)容包括:ChatGPT賦能研發(fā)、賦能辦公兩個(gè)方面。
本課程分為五大部分:
1、全面了解ChatGPT的前世今生、技術(shù)實(shí)現(xiàn)原理、行業(yè)實(shí)踐以及商業(yè)變現(xiàn)途徑;
2、了解以ChatGPT為代表的AIGC浪潮,除了生成文本,還生成圖片、音頻、視頻、多模態(tài)從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字人,GAMEAI等;
3、理解驅(qū)動(dòng)ChatGPT與AIGC底層——“大模型“的一般原理和技術(shù)發(fā)展;
4、探尋ChatGPT在智慧科技行業(yè)的應(yīng)用,包括客服、編程等多個(gè)領(lǐng)域。
5、探索ChatGPT如何賦能辦公,大幅提升效率,立刻提升生產(chǎn)力。

課程大綱
第一章初識(shí):ChatGPT改變世界
1.1體驗(yàn)ChatGPT
什么是ChatGPT,如何用ChatGPT寫(xiě)小作文、演講稿、歌詞、代碼
ChatGPT的前世今生及發(fā)展趨勢(shì)
ChatGPT的先進(jìn)性
ChatGPT具備諸多先進(jìn)性特征得益于通用(基礎(chǔ))模型所構(gòu)建AI系統(tǒng)的新范式
ChatGPT賦能千行百業(yè)
ChatGPT在傳媒、影視、營(yíng)銷(xiāo)、娛樂(lè)等領(lǐng)域的應(yīng)用。
案例:亞馬遜:ChatGPT受到重點(diǎn)關(guān)注,已廣泛運(yùn)用在各種工作職能中
案例:*新媒體巨頭Buzzfeed踩準(zhǔn)ChatGPT風(fēng)口,兩天內(nèi)股價(jià)升3倍
ChatGPT驅(qū)動(dòng)上游產(chǎn)業(yè)
ChatGPT驅(qū)動(dòng)算力和云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)注等
近觀:ChatGPT引領(lǐng)AIGC浪潮
2.1chat引領(lǐng)AIGC
什么是AIGC?從時(shí)間視角和生態(tài)視角看ChatGPT
2.2AIGC簡(jiǎn)史
AIGC三大階段、AIGC的三層架構(gòu)及技術(shù)原理
2.3AIGC技術(shù)場(chǎng)景領(lǐng)域
AIGC在文本、圖像、音頻、視頻生成技術(shù),跨模態(tài)生成技術(shù)等領(lǐng)域的應(yīng)用
2.4AIGC商業(yè)場(chǎng)景領(lǐng)域
AIGC改變數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)模式,滲透?jìng)髅筋I(lǐng)域各個(gè)環(huán)節(jié),拓展電商展示維度,拓寬影視行業(yè)創(chuàng)意邊際等,有望成為主流內(nèi)容生產(chǎn)模式
2.5AIGC展望
AIGC賽道預(yù)測(cè)及展望、國(guó)內(nèi)外科技巨頭布局、國(guó)外創(chuàng)業(yè)公司、產(chǎn)業(yè)鏈分析

第二章深挖:大模型驅(qū)動(dòng)AIGC
3.1大模型是核心競(jìng)爭(zhēng)力
3.2大模型賦能千行百業(yè)
國(guó)外大模型發(fā)展歷程及AI大模型“工廠模式”的開(kāi)發(fā)方式
案例:?jiǎn)吸c(diǎn)工具Jasper,GPT-3.5幫助VivaSales戶(hù)自動(dòng)編寫(xiě)郵件回復(fù)等
3.3大模型產(chǎn)業(yè)架構(gòu)(maas)
maasby阿里、百度、altman;
案例:百度文心大模型、華為昇騰大模型、Lamda大模型及各大模型比較
3.4大模型商業(yè)模式
OpenAI商業(yè)模式、Jasper商業(yè)模式及其他AI公司商業(yè)模式

第三章ChatGPT/Midjourney賦能辦公
本部分主要為本人親身實(shí)踐,介紹如何利用ChatGPT提高辦公效率。主要包括:演講稿改善、合作方案書(shū)寫(xiě)、會(huì)議紀(jì)要撰寫(xiě)、核心內(nèi)容提煉、PPT制作、優(yōu)化課程大綱、自媒體寫(xiě)作等方面的內(nèi)容。通過(guò)案例加實(shí)操的方式,詳細(xì)講解了如何利用ChatGPT及其相關(guān)工具,在各種辦公場(chǎng)景中提高效率并提升工作質(zhì)量。其中,我們將重點(diǎn)分享如何利用ChatGPT在文案創(chuàng)作過(guò)程中快速提煉核心內(nèi)容,并且還將介紹如何利用ChatGPT和wps快速制作高質(zhì)量PPT。此外,我們還將分享如何用ChatGPT根據(jù)已有內(nèi)容生成其他格式內(nèi)容和優(yōu)化課程大綱,以幫助學(xué)員更好地掌握ChatGPT在辦公領(lǐng)域中的應(yīng)用場(chǎng)景。這些技能將幫助學(xué)員在日常辦公中提高效率,從而更好地完成各種工作任務(wù)。
ChatGPT如何改善演講稿(案例+實(shí)操)
案例:如何撰寫(xiě)一篇高質(zhì)量英文演講稿
ChatGPT如何寫(xiě)作合作方案(案例+實(shí)操)
案例:如何撰寫(xiě)四方商務(wù)合作方案
ChatGPT如何寫(xiě)會(huì)議紀(jì)要(案例加實(shí)操)
案例:如何由碎片化語(yǔ)言規(guī)范化會(huì)議紀(jì)要
ChatGPT如何提煉核心內(nèi)容(案例+實(shí)操)
案例:如何將冗長(zhǎng)廢話濃縮成精煉語(yǔ)言
案例:如何用ChatGPT+wps快速制作高質(zhì)量PPT
ChatGPT如何根據(jù)已有內(nèi)容生成其他格式內(nèi)容(案例+實(shí)操)
案例:如何優(yōu)化課程大綱
ChatGPT如何寫(xiě)自媒體
案例:如何在三分鐘內(nèi)寫(xiě)出受歡迎的800字公眾號(hào)文章。
以上內(nèi)容將幫助您更好地了解ChatGPT及其在辦公中的具體應(yīng)用,提高工作效率。
Midjourney+稿定如何賦能營(yíng)銷(xiāo)
Midjourney目前還只能做創(chuàng)意海報(bào),配合稿定,基本可以替代美工。

第四章ChatGPT賦能醫(yī)療器械行業(yè)
5.1醫(yī)療信息化
5.1.1極大提升全國(guó)醫(yī)保數(shù)據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)歸集整理效率
5.1.2Nuance公司將GPT-4用于病歷生成程序
5.1.3GPT4應(yīng)用于醫(yī)療信息化場(chǎng)景——為醫(yī)生提供診斷決策備選
5.2醫(yī)學(xué)影像
5.2.1AI影像:起步早、滲透低、空間廣,商業(yè)模式亟待變革。
5.2.2人工智能醫(yī)學(xué)影像可以廣泛用于多個(gè)科室
5.2.3國(guó)內(nèi)AI醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)2025年有望達(dá)到442億元(市場(chǎng)規(guī)模,億元)
5.2.4麥克奧迪免疫組化分析系統(tǒng)
5.2.5麥克奧迪數(shù)字切片掃描與應(yīng)用系統(tǒng)
5.3AI科研平臺(tái)和應(yīng)用
5.3.1清華AIR開(kāi)源輕量版BioMedGPT
5.3.2科研合作癌癥篩查科研平臺(tái)
5.3.3文心大模型在醫(yī)療領(lǐng)域未來(lái)應(yīng)用趨勢(shì)
5.3.4東軟集團(tuán):多領(lǐng)域AI技術(shù)積累,接入文心一言生態(tài)
5.3.5醫(yī)渡科技:打造業(yè)內(nèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施Yidu*
5.3.5創(chuàng)業(yè)慧康:?jiǎn)?dòng)慧康云2.0云轉(zhuǎn)型,已推出多款A(yù)I軟件產(chǎn)品

賦能醫(yī)藥行業(yè)培訓(xùn)


轉(zhuǎn)載:http://www.jkyingpanluxiangji.com/gkk_detail/311855.html

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