《AI大模型技术与电信行业智能化转型》

AI大模型技术与电信行业智能化转型

突破边界，AI大模型的前沿实践与应用探索

主讲老师：李福东

【课程背景】

随着人工智能技术的迅猛发展，特别是大模型技术的突破，全球范围内掀起了新一轮技术革命。从传统的机器学习、深度学习到生成式人工智能（AIGC）大模型，AI技术不断推动科技与产业的深度融合，AI-2.0时代已经到来。

在中国，DeepSeek作为领先的AI企业，凭借其开源策略和高性价比的模型，取得了令人瞩目的成就，成为全球AI领域的重要力量。 DeepSeek的大模型具备强大的语言理解、生成和推理能力，其应用范围广泛，涵盖内容生成、软件开发、客户服务等领域，正逐步扩展到电信、制造、金融、医疗等关键行业，助力企业实现智能化转型。

特别是在电信行业，DeepSeek的大模型被广泛应用于网络规划、建设、维护、优化和运营（“规建维优营”）等环节，帮助电信企业提升服务质量和运营效率。中国电信政企信息服务事业群DeepSeek攻坚团队基于行业数据复现R1模型，提出行业大模型优化的新思路，提升了医疗等行业大模型的应用能力。

此外，三大运营商助力国央企及政府客户完成全尺寸DeepSeek国产化部署，开启了央企及政府部署DeepSeek的序幕，运营商凭借云+网+智算综合能力，为国央企及政府机构依托全栈自主可控硬件部署AI大模型树立了典型标杆。

本课程将深入介绍AI大模型的最新技术动向和DeepSeek的行业典型应用案例，帮助学员理解并掌握AI大模型技术在电信行业“规建维优营”中的应用策略和创新解决方案，探讨如何突破技术边界，实现业务运营的智能化提升。

【课程收益】

深入了解当前AI大模型的技术前沿、能力边界及其在各行业的应用场景，拓宽专业视野，紧跟技术潮流。

通过对比分析判别式AI与生成式AI的特点，探索两者在实际业务中的协同应用策略，提升技术整合能力。

掌握AI大模型与企业业务场景结合的具体方法与策略，助力企业实现智能化转型，提升运营效率和服务质量。

通过实际案例分析，掌握AI大模型在电信行业“规建维优营”中的创新应用，提升网络规划、建设、维护、优化和运营的智能化水平。

探索AI大模型的未来发展趋势与挑战：了解AI大模型的技术局限及未来发展方向，包括多模态、实时性、智能体等前沿趋势，为企业的长期技术布局提供参考。。

【课程特色】理论引领、技术前沿、案例教学、互动教学、实战练习

【课程对象】中高层管理人员、电信运营商客户经理、解决方案架构师等

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

判别式AI在网络规建维优营中的应用实践

AI技术发展路径及研究价值

传统机器学习、深度学习到AIGC大模型的发展演变

AI技术发展对电信行业的影响及研究价值

机器学习方式与评价指标

机器学习的三种方式：有监督、无监督、强化学习

监督学习与强化学习的特点及适用场景

人工智能模型的评价指标（二分类、混合矩阵）及其计算方法

AI在电信运营中的应用场景

电信运营商的独特资源禀赋

判别式AI在网络“规建维优营”中的创新应用

案例分析：AI预测流量趋势与用户体验提升（提升网络建设能力）

生成式AI与大模型全球动态及其能力突破

AI-2.0时代及全球大模型技术

ChatGPT引领的AI-2.0时代

全球典型的通用AI大模型概览

中国大模型DeepSeek崛起

DeepSeek技术创新点解析

AI大模型的核心能力

AI大模型的应用能力（如：生成代码、看图作文、内容生成、视频总结等）

生成式AI在内容生成和客户服务中的创新应用

数字员工与RPA流程自动化

什么是数字员工及其与RPA的结合

RPA流程自动化的三类场景与六大价值

数字员工从RPA到RPA+AI的能力提升

案例解析：RPA+AI在保险公司客户理赔业务中的应用

AI大模型赋能业务的方法策略与解决方案

AI大模型的核心要素与技术对比

人工智能的三大核心要素：数据、算力、算法

AI大模型算力的分类与应用（基础、智能、超算）

传统AI与生成式AI的技术对比及适用场景

AI大模型应用能力提升的策略

AI大模型训练和微调的三步法和五步法

AI大模型的主流部署模式及应用案例

案例解析：检索增强生成（RAG）提升信息准确性

AI大模型在办公中的创新应用

AI大模型赋能文档处理

AI大模型赋能PPT制作

AI大模型赋能数据分析

AI大模型赋能知识管理

AI大模型在业务中的创新应用

基于AI大模型的智能运维提升网络性能

基于文本到SQL的智能报表与主动客户管理（PCM）

案例解析：大模型智能体（Agent）提升网络运维能力

案例解析：基于大模型的机器人路径规划及AI应用创新

AI大模型面临的挑战及未来发展趋势

AI大模型的技术局限（幻觉现象、偏见与歧视、训练及推理成本等）

AI大模型未来趋势（多模态、实时性、智能体、长文本、小模型等）