導入：一起登陸AI星球——建立對AI大模型的清晰認知

一、登陸AI星球

1. AI的4要素

1）算法    2）算力    3）數據    4）場景

2. AI國貨之光-DeepSeek的全解析

1）發展路徑分析

2）技術內核

3）DeepSeek與Chatgpt的PK戰

4）DeepSeek的底層邏輯與應用實例

二、開啟AI大門：AI大模型的工作原理

1. AI大模型的基本工作機制：如何通過大規模預訓練和微調來生成自然語言文本？

2. 辦公場景中的應用

1）客戶服務：自動回復機器人

2）內容生成：自動翻譯，報告生成

3）數據分析：圖表制作，數據透視

互動示范：學員親自體驗AI大模型的對話能力和應用效果，加深技術原理的理解

三、探索AI世界：AI大模型的潛力與能力邊界

1. AI大模型的潛力

1）大信息量：超大數據（數百萬行）及超大文件 (30MB）以上的文件處理注意事項

2）高質量內容：高敏感內容（政策性文件，法律性文件，醫療健康等）的處理注意事項

3）提升工作效率：AHT概念（Average Handling Time），及人工效率的提升測算方式

2. AI大模型的能力邊界

1）復雜上下文（背景）情境下的局限性，規避和優化方式

2）高精度內容時的局限性，規避和優化方式

3）場景匯總：GPT-4/O版本下的應用能力邊界

場景應用：有效規避AI大模型的局限性

1）法律場景：法律條款解讀的演示以及根因分析

2）醫療顧問：醫療咨詢演示以及根因分析

場景一：文檔處理

工具:《AI辦公寶典V2.0》辦公場景篇

第一劍：報告自動生成

工作痛點：手工生成報告費時費力，且容易因為人為疏忽導致數據錯誤或格式不規范。

一、應用場景（可基于客戶需求選擇或定制）

1. 各類崗位工作日報/周報/月報（銷售團隊，運營團隊等）

2. 基于固定信息生成報告（如學習心得，會議紀要，分析預測）

3. 產品需求說明文檔生成

4. 消費者/客戶畫像分析生成

5. 市場營銷分析報告/決策報告

6. 進階技能：行業戰略分析報告

二、AI大模型生成格式規范的報告

1. 數據的提取和組織

2. 內容的邏輯結構

3. 格式的設置

三、操作要點

1. “數據投喂”的操作方法

2. 核心場景的Prompt提示詞

3. 人工的調整與校準——控制內容質量

4. “場景-IPO原則-Prompt-校準”的關鍵操作鏈條

四、學習實踐

案例：月度銷售報告自動生成（示例可靈活調整）

練習：使用AI大模型生成特定格式的報告

成果產出：學員將使用AI大模型輸入銷售數據，自動生成包括圖表和文字分析的完整報告，學習如何配置模板和調整生成內容

第二劍：文檔摘要提煉

工作痛點：閱讀和理解長篇文檔耗時且枯燥，容易錯過關鍵信息，市場分析報告通常篇幅較長，快速獲取關鍵信息對決策者至關重要

一、應用場景

1. 【通用類】GPT幫助理解文章內容——“這篇文章講了什么？”

2. 會議紀要，講話內容提煉為高質量摘要

3. 閱讀筆記，讀書心得，學習心得提煉總結

4. 會議，采訪等錄音稿轉換文字并提煉摘要

5. 進階技能：原創內容“二次創造”并進行內容深化

二、文檔中提取關鍵摘要

1. 通過AI大模型提煉重要信息

2. 通過AI大模型提高閱讀效率

三、學習實踐

案例：長篇市場分析報告摘要，并進行二次深化創作

練習：

1. “文檔投喂”

2. 提取文檔的關鍵內容和要點

3. 控制報告類內容和輸出標準的關鍵Prompt提示詞

成果產出：從一份詳細的市場分析報告中提取出主要觀點和結論，使用AI大模型生成簡明扼要的摘要，并基于摘要和新的工作要求，二次創作一篇新的市場分析報告。

第三劍：自動做PPT

工作痛點：做PPT的時候，我們往往會遇到時間要求緊，內容組織難，信息檢索繁等耗時，勞心的困難

一、應用場景

1. 工作總結

2. 企業介紹

3. 技能培訓

4. 產品介紹

二、生產PPT的2個路徑

1. 投喂文檔→生成大綱→修改大綱→輸出PPT→調整

2. 全網搜索→生成大綱→修改大綱→輸出PPT→調整

四、學習實踐

成果產出：你是公司的銷冠，接到公司的邀請，要求在公司的早會上用15分鐘分享【如何開大單】的心得分享

場景二：數據與會議

工具：《AI辦公寶典V2.0》表格場景篇

第四劍：數據分析

工作痛點：數據輸入和校驗的工作繁瑣且易出錯，影響數據的準確性和及時性，數據校驗也需要耗費大量時間。

一、基于數據分析四步法，AI與人的共同協作

第一步：取數

第二步：建模

第三步：分析

第四步：決策

二、操作要點

1. 對源數據進行理解

2. 基于分析需求

三、學習實踐：

成果產出：你是一家連鎖經營餐廳的總經理，當你拿到了今天的門店運營數據，通過GPT開展分析

第五劍：數據圖表

工作痛點：管理層需要直觀的圖表來分析和展示季度業績數據，手工分析數據和制作圖表耗時費力，且對技術要求較高。

一、AI出圖3步

第一步：取數——指定某個數據區域、指定某個字段

第二步：定圖——確定想要的圖表類型

第三步：輸出——圖標、數據源

二、操作要點

定義：指定數據源

1. 定義數據維度，取值范圍，計量標準

2. 定義輸出標準，圖表類型

3. 常見圖表生成思路及操作標準

案例：門店投入產出分析、門店經營雷達圖

三、學習實踐

案例：季度業績數據分析與圖表生成

練習：分析表格數據并生成可視化圖表

成果產出：掌握使用AI大模型分析季度業績數據，生成包括柱狀圖、折線圖等在內的多種圖表，學習如何直觀展示數據分析結果。

第六劍：會議信息

方式一：實時記錄會議信息（3大適用場景）

1. 專業會議記錄

2. 專屬同傳

3. 培訓學習助手

方式二：上傳音視頻文件生成（3大適用場景）

1. 音頻直接轉文字

2. 視頻直接轉文字

3. 專業翻譯

模塊三：圖像處理場景

工具：《AI辦公寶典V2.0》圖像場景篇

第七劍：圖像文字識別（OCR）

工作痛點：許多文檔仍然是紙質形式，掃描后需要進行文字識別和編輯，手工輸入掃描文檔中的文字既耗時又容易出錯，影響工作效率。

一、應用場景：

1. 圖片內容的文字識別并轉化

2. PDF內容的文字識別并轉化

3. 打印文稿的文字識別并轉化

4. 名片，圖冊等復雜圖文內容的識別并轉化

5. 圖片的自動化理解，說明及詳細描述生成

二、操作須知：

1. 光學字符識別（OCR）技術的基本原理

2. 計算機視覺（CV）原理與應用

3. 使用AI大模型進行圖像文字識別和編輯

三、學習實踐：

案例：掃描各類復雜圖文信息，并進行識別與編輯

練習：使用AI大模型處理掃描文檔中的文字

成果產出：掌握將各類實體文件轉換為可編輯的文字文件，使用AI大模型進行識別和編輯，確保內容準確無誤。

第八劍：AI繪畫

案例：Jerry的第一張AI“作品”

一、簡單圖像的提示詞的結構

1. 主體是什么

2. 重要細節&背景

3. 風格、媒介、藝術家

4. 參數

二、復雜圖像的提示詞的結構

1. 類型是什么？

2. 主體是什么

3. 環境是怎樣的？

4. 構圖是怎樣的？

5. 拍攝媒介是什么？

6. 風格

7. 參數

三、學習實踐：

工具：《繪畫篇AI辦公寶典》

練習：繪制一副屬于自己的AI自畫像

第九劍：AI數字人

對比：短平快的基礎版vs以假亂真的專業版

虛擬數字人：一種利用計算機圖形學和人工智能技術創造的數字化人物形象，能夠在虛擬環境中進行互動和表達

一、5 大應用場景

1. 社交媒體-虛擬主播、虛擬網紅在各大社交媒體平臺上進行內容創作和互動

2. 品牌營銷-品牌利用虛擬數字人進行廣告宣傳、產品推廣和品牌形象塑造

3. 娛樂產業-游戲、電影和動畫中的虛擬角色設計和應用

4. 教育培訓-虛擬教師、虛擬導師在教育培訓中的應用

5. 客戶服務-虛擬客服在電商、金融等行業中的應用

二、2大主流虛擬數字人制作工具（HEYGEN、D-ID 二選一實操演練）

工具一：HEYGEN——相對專業，但門檻高

工具二：D-ID——入門簡單后面深

三、虛擬數字人視頻制作(實操演練)

1. 形象設計和創建

2. 虛擬數字人動畫制作和編輯

3. 虛擬數字人視頻的后期處理和優化

回顧與總結：

1. AI人工智能基礎知識與關鍵認知

2. 九個核心辦公場景的操作步驟和技巧

學員展示：學員展示練習成果并進行討論