AI培训课程
一、背景与需求分析
在当今的商业环境中，人工智能（AI）技术迅速发展并广泛应用于各个领域。提升员工的AI技能，不仅能够提高个人和团队的工作效率，还能推动整体业务的智能化转型。基于此，我们设计了针对两大类人群的AI培训课程：办公室人群和研发部门。
二、课程设计理念
针对性与实用性
办公室人群：主要涉及人力资源、财务、后勤等部门，他们的工作主要与文本材料和Excel表格打交道，且跨国业务较多，需要处理多语种交流。我们的目标是通过AI培训帮助他们提高个人效率，简化日常工作流程。由于工作流改造的难度较大，我们更注重通过AI工具的应用来提升他们的日常操作效率。
研发部门：包括机械自动化、软件研发、硬件研发、单片机研发、实施运维工程师等。重点在于通过AI实现研发手册的智能化（RAG），提升数据分析能力，加快数据处理速度，降低数据分析门槛，进而推动研发工作的智能化和高效化。
分层次与渐进式
初阶入门课：面向全员，通过线上课程帮助学员了解AI基础知识、各类AI工具的应用以及简单的操作方法。课程设置上由浅入深，循序渐进，确保每位学员都能跟上学习进度。
高阶课程：通过线下课程深入探讨高阶prompt的使用，设计实际的agent，并进行数据分析。课程内容更具挑战性，旨在帮助学员掌握更高级的AI应用技能。
实操与互动
实操项目：课程设计中包含大量实操环节，学员通过动手实践，提升对AI工具和技术的理解与应用能力。特别是在高阶课程中，通过设计和实现一个coze agent，学员能够亲身体验AI项目的开发过程。
案例展示与讨论：通过实际案例展示AI在工作中的应用，激发学员的学习兴趣，并通过讨论环节促进学员之间的交流与思考。
故事化与趣味性
故事讲述：在课程中融入生动的故事和实际案例，帮助学员更好地理解AI技术的应用场景和价值。通过讲故事的方式，使枯燥的技术知识变得生动有趣，增强学员的学习体验。
趣味性设计：在课程内容设计上注重趣味性，通过引入有趣的案例和互动环节，激发学员的学习兴趣和积极性。
数据驱动与模型应用
数据分析：特别针对研发部门，课程中深入探讨数据分析的技术和方法，结合实际案例，帮助学员掌握数据分析的技能。通过引入商业分析模型和个人生活分析模型，帮助学员实现思维的结构化和清晰化，提高数据分析的效率和准确性。
易用性与可操作性
傻瓜式操作：针对初学者，课程设计注重操作的简便性，尽量减少复杂的操作步骤，使学员能够快速上手，轻松应用AI工具。
页面友好：在课程资料和工具选择上，注重界面的美观和友好性，提升学员的使用体验。
三、课程大纲
1、线上课程（初阶入门课--全员）
目标：帮助学员了解AI基础知识、各类AI工具的应用以及简单的操作方法。
一、AI发展的历史与扫盲（30分钟）
AI的定义与基本概念
什么是AI？AI的发展历史
AI的主要应用领域
数据安全性问题与AI使用的边界
二、各家AI产品的介绍与案例展示（1小时）
主要AI产品介绍
OpenAI (如ChatGPT)
通义千问
kimi
密塔搜索
其他主要AI产品
案例展示
各类AI产品在实际工作中的应用案例展示与分析
AI在办公效率提升中的应用：
文件处理：自动化文件管理，职场效率升级
演示制作：自动化生成PPT，专业展示无极限
数据处理：自动化操作Excel，数据驱动决策
三、从workflow维度案例展示与引出agent、prompt（1小时）
Workflow的定义与重要性
什么是workflow？
Workflow在工作中的应用
案例展示
通过实际案例展示workflow的应用
案例1：自动化客户服务——利用ChatGPT处理客户咨询和常见问题，提高客户服务效率。
案例2：技术支持和故障排除——ChatGPT帮助技术人员进行故障排除和技术支持，提供快速解决方案。
案例3：数据报告生成——利用ChatGPT自动生成数据报告，节省时间和人力。
案例4：测量数据分析和解读——ChatGPT帮助分析复杂的测量数据，提供洞察和优化建议。
引出agent和prompt的概念
四、初步的prompt介绍（1小时）
Prompt的基本概念
什么是prompt？
Prompt的基本使用方法
简单示例
通过示例演示prompt的应用
编写一个Prompt，让ChatGPT生成一封客户服务邮件
编写一个Prompt，让ChatGPT撰写一份技术支持报告
2、线下课程（高阶课程--全员）
目标：深入探讨高阶prompt的使用，设计一个实际的agent，并进行数据分析。
一、案例引导（30分钟）
基于高阶prompt的案例展示
AI写作：用AI工具写文章、写外语邮件
AI拆书：绘制思维导图、写读书笔记
二、高阶prompt讨论与学习（1.5小时）
高阶prompt的概念与应用
高阶prompt的定义
高阶prompt的实际应用场景
实操演练
学员动手练习高阶prompt的编写与应用
通过行为模型塑造AI行为设计大师
制作日记助手、工作日报助手
职场模拟面试，提升面试技巧
招聘过程自动化、员工管理与发展
三、设计一个coze agent（2.5小时）
coze agent的介绍
什么是coze agent？
coze agent的应用场景
实操项目
学员分组设计一个coze agent
实现基本功能，并进行展示
四、数据分析与案例（2小时）
数据分析基础知识
数据分析的基本概念
数据分析的重要性
数据分析工具与方法
常用的数据分析工具介绍
数据分析的基本方法
实操案例
学员使用提供的数据进行分析
结合专业分析模型进行数据分析
五、总结与Q&A（30分钟）
课程总结
回顾课程内容与关键点
强调AI工具在工作中的应用价值
Q&A环节
解答学员的疑问
提供进一步的指导和建议
3、线上课程（进阶课程1️⃣--全员）
课程目标
通过一系列独立的案例视频，帮助学员了解和掌握AI在生活和工作中的实际应用技巧。这些视频内容涵盖了文档与内容创作、教育与学习支持、商业与营销、办公自动化与效率工具、搜索与信息获取、个人与家庭管理、创意与设计、技术开发与集成等多个领域。每个视频时长约10分钟，独立且互不关联，便于学员根据自身需求选择学习。
课程大纲
文档与内容创作
论文撰写：高效写学术论文
利用AI工具快速生成学术论文框架和内容。
小说创作：写小说
使用AI协助构思情节、塑造人物和撰写小说。
报告编写：写周报、做面试准备
如何借助AI工具高效撰写工作周报和面试准备材料。
邮件撰写：写邮件
使用AI工具撰写各种类型的邮件，提高沟通效率。
社交媒体内容：写朋友圈文案、写小红书爆款笔记
利用AI生成吸引眼球的社交媒体内容。
视频脚本编写：写视频脚本
AI辅助撰写具有吸引力的视频脚本。
文案创作：写出爆款文案、提高文案原创度
使用AI工具创作高影响力的广告文案，提升原创度。
教育与学习支持
学习辅导：辅导孩子学习
AI如何辅助孩子的学习过程，提供个性化辅导。
自我提升：快速学习提升自我
利用AI工具进行自我学习和提升。
语言学习：做免费英文外教
AI作为英文外教，帮助提升语言能力。
商业与营销
产品推广：制作知乎好物推荐、做SEO优化、SEO营销高级技巧
AI在产品推广和SEO优化中的应用技巧。
内容营销：制作儿童绘本、制作小红书内容、制作在线课程
使用AI工具进行内容创作和营销。
市场分析与策略：创新商业赛道探索、降本增效、拓宽赚钱思路
AI辅助市场分析和商业策略制定。
办公自动化与效率工具
邮件管理：自动化操作邮件
如何利用AI工具自动化管理和处理邮件。
文件处理：自动化文件管理
AI自动化文件分类、整理和管理。
网页操作：自动化网页操作
使用AI工具自动化执行网页操作任务。
演示制作：自动化生成PPT、自动制作PPT
AI工具自动生成和优化PPT演示文稿。
数据处理：自动化操作Excel、高效使用Excel、统计数据
AI在Excel自动化操作和数据处理中的应用。
文档编辑：自动化操作Word、修改英文简历
AI自动化文档编辑和简历优化。
搜索与信息获取
信息搜索：替代搜索引擎
AI工具替代传统搜索引擎进行信息搜索。
语言翻译：翻译文章
利用AI进行高效的文章翻译。
个人与家庭管理
职业准备：写简历和自荐信、做面试准备
AI辅助撰写简历、自荐信和面试准备。
家庭活动：制定家庭旅行计划
使用AI工具规划家庭旅行。
健康管理：健康管理
AI在健康管理中的应用。
家庭装修：房屋装修规划
AI辅助房屋装修和规划。
创意与设计
思维导图：制作XMind思维导图、制作思维导图
AI工具制作和优化思维导图。
各种图表：高效制作各类图表流程图
AI辅助制作各类图表和流程图。
技术开发与集成
编程与开发：自动化代码生成
AI在自动化代码生成中的应用。
微信机器人：部署私人AI机器人
如何使用AI工具部署私人微信机器人。
如何调教一个属于自己的超级AI助理
理论介绍：探索如何开发属于自己的AI助理。
理解AI助理的基本理论和开发方法。
有效提问技巧：学习如何通过精确提问来获得最佳答案。
提升提问技巧，获取更精确的AI回答。
精准调教方法：方法和技巧，用于精细调整AI以提供更准确的回答。
掌握调教AI助理的技巧和方法。
职业定制：如何根据个人职业需求定制AI助理的功能和语调。
根据职业需求定制AI助理。
AI实用场景与应用实操
招聘简章撰写：使用AI工具制作专业的招聘广告。
AI辅助撰写招聘简章。
报告与面试准备：借助AI撰写周报和优化面试准备工作。
使用AI优化报告和面试准备。
邮件撰写：教程和模板，帮助你用AI撰写各种类型的邮件。
提供AI邮件撰写教程和模板。
社交媒体内容创作：如何利用AI撰写吸引眼球的社交媒体内容，包括朋友圈文案和小红书热门笔记。
AI在社交媒体内容创作中的应用。
视频脚本制作：指导如何用AI撰写具有吸引力的视频脚本。
AI辅助视频脚本创作。
文案创作：技巧和策略，用于创作高影响力的广告文案和提升文案的原创性。
提升文案创作技巧和原创度。
如何选择合适的AI工具和模板
AI作图工具选择：明确你的主要需求（如文本处理、图像编辑、海报制作等），以便选择最适合的工具。
指导选择合适的AI作图工具。
基础图像处理技巧：AI抠图、去水印
抠图与配文字：学习如何使用AI工具精准抠图，并有效地将文字与图片结合，增强视觉效果。
AI抠图和文字配图技巧。
加水印与去水印：掌握如何快速给图片加上水印保护版权，以及如何利用AI技术去除图片中不需要的水印。
AI加水印和去水印技巧。
高级图像处理技巧：AI制作海报和宣传图
制作海报和宣传图：详细指导如何利用AI工具和模板快速制作专业级别的海报和宣传图。
AI工具制作海报和宣传图。
案例实操：分析几个优秀的AI图像设计实例，理解其创意过程和技术实现。
优秀AI图像设计实例分析。
文件处理：自动化文件管理
自动分类与整理：学习如何利用AI工具自动对文件进行分类、标记和整理，提高信息检索效率。
AI自动文件分类和整理。
智能搜索功能：探索AI技术如何帮助快速找到存档文件中的特定内容。
AI智能搜索文件功能。
演示制作：自动化生成PPT
模板智能选择：AI如何根据内容自动推荐合适的PPT模板。
AI模板智能选择。
内容布局优化：利用AI自动优化演示文稿中的文字、图片和布局，提升视觉冲击力。
AI内容布局优化。
数据处理：自动化操作Excel、数据分析、数据可视化
Excel自动化技巧：如何使用AI自动执行繁琐的Excel操作，如数据整理、公式计算等。
AI自动化Excel操作技巧。
数据分析自动化：探讨AI如何帮助自动化进行数据分析，快速生成洞察和报告。
AI数据分析自动化。
数据可视化工具：介绍使用AI工具自动创建数据可视化图表，帮助更好地理解和展示数据。
AI数据可视化工具。
4、线上课程（进阶课程2️⃣--技术群体）
课程目标
通过本课程，学员将掌握如何利用AI工具进行数据分析的各个环节，从数据收集、清洗、特征提取、可视化到建模和预测。课程将结合实际案例项目，使初学者也能理解和应用数据分析技术。课程总时长在20小时左右。
课程大纲
第一部分：数据分析基础与AI大模型介绍（1.5小时）
数据分析的定义与重要性
数据分析的定义
数据分析的重要性
案例项目：通过分析公司销售数据，了解数据分析如何帮助提高销售业绩
数据分析流程
问题定义
数据收集
数据预处理
数据探索
特征工程
数据建模
结果评估
结果解释与展示
案例项目：从数据收集到结果展示，完整演示一个客户满意度调查项目
常见的统计学方法
描述统计分析
探索性数据分析
推断统计分析
参数估计分析
假设检验分析
回归分析
案例项目：通过分析员工绩效数据，理解描述统计和回归分析在HR管理中的应用
数据分析与机器学习方法
监督学习
无监督学习
强化学习
半监督学习
案例项目：使用监督学习方法进行信用卡欺诈检测
常见的数据分析工具
编程语言和插件库
数据分析软件
大数据处理框架
云平台和数据分析服务
案例项目：介绍Python和Pandas在数据分析中的应用
AI大模型介绍
AI的核心逻辑与应用功能
案例项目：展示GPT-4在文本数据分析中的应用
第二部分：使用AI准备数据（1.5小时）
使用AI编写数据收集脚本
抓取新闻数据
抓取电影评论数据
抓取股票数据
抓取天气数据
抓取电商商品价格数据
抓取抖音等社交媒体数据
案例项目：编写脚本抓取电商网站的商品价格数据
使用AI生成模拟数据
生成电影评论数据
生成客服对话数据
生成新闻标题数据
生成商品描述数据
生成宠物图像数据
案例项目：生成模拟的客服对话数据用于训练聊天机器人
第三部分：使用AI整理清洗数据（1.5小时）
使用AI处理数据质量问题
检测和处理缺失数据
检测和处理异常数据
检测和删除重复数据
案例项目：清洗一份包含缺失值和异常值的客户信息数据集
使用AI处理数据结构问题
数据格式化转换
合并不同数据源的数据
案例项目：合并多个数据源的销售数据，进行数据格式转换
第四部分：使用AI提取数据特征（1.5小时）
使用AI进行特征工程
数据特征选择
创建衍生特征
案例项目：通过特征工程提升房价预测模型的准确性
使用AI进行特征降维
进行主成分分析
进行线性判别分析
案例项目：使用主成分分析简化金融市场数据
第五部分：使用AI进行数据可视化（1.5小时）
使用AI创建基本图表
绘制折线图和趋势图
创建柱状图和条形图
生成饼图和环状图
绘制散点图和气泡图
案例项目：可视化公司季度销售数据
使用AI进行高级数据可视化
创建热力图和相关性图
生成并行坐标图和雷达图
构建树形图和层次图
案例项目：使用热力图展示不同产品的销售相关性
第六部分：使用AI进行回归分析与预测建模（2小时）
使用AI进行回归分析
构建线性回归
构建多项式回归
构建岭回归和套索回归
案例项目：构建线性回归模型预测房价
使用AI进行预测建模
构建神经网络预测模型
构建决策树和随机森林预测
案例项目：使用随机森林预测客户流失率
第七部分：使用AI进行分类与聚类分析（2小时）
使用AI进行分类分析
构建情感分类分析
构建K-近邻分类分析
构建朴素贝叶斯分类分析
构建支持向量机分类分析
案例项目：使用情感分类分析社交媒体评论
使用AI进行聚类分析
构建K-Means聚类分析
构建层次聚类分析
案例项目：使用K-Means聚类分析客户分群
第八部分：综合项目实操（6小时）
项目背景与需求分析
项目背景介绍
需求分析与问题定义
综合项目：公司新产品市场需求预测
数据收集与预处理
数据收集
数据清洗与转换
综合项目：收集并清洗市场数据
特征工程与数据探索
特征提取与选择
数据探索性分析
综合项目：提取市场需求的关键特征，并进行数据探索
数据建模与评估
建立预测模型
模型评估与调优
综合项目：建立市场需求预测模型，并进行评估和调优
结果解释与展示
结果解读
报告撰写与展示
综合项目：撰写市场需求预测分析报告，并进行展示
四、总结
本次艾默生AI普及科普培训课程的设计，我们旨在帮助办公室人群和研发部门的员工全面掌握AI工具的应用，提高工作效率和业务智能化水平。课程设计注重实用性、分层次、实操与互动、故事化与趣味性、数据驱动与模型应用、易用性与可操作性，确保学员能够在实际工作中灵活应用所学知识，实现AI赋能业务的目标。
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