課程簡介

- 幫助企業(yè)IT管理及研發(fā)、運維人員了解DeepSeek及其大模型技術的基本原理、核心優(yōu)勢與實際應用價值
- 探討如何利用DeepSeek技術優(yōu)化企業(yè)信息化建設和數字化轉型
- 分析技術集成、部署策略及未來發(fā)展趨勢，助力企業(yè)在激烈競爭中保持領先

目標收益

培訓對象

- 企業(yè)各級IT主管、部門負責人及CIO
- 信息系統(tǒng)研發(fā)和運維工程師

課程內容

一、大模型與DeepSeek簡介
1. 大模型技術概覽
- 大模型的概念及其發(fā)展歷程
- 目前全球主流大模型的特點及關鍵技術
- 大模型企業(yè)應用場景：知識管理、智能客服、軟件研發(fā)、輔助決策等

2. DeepSeek簡介
- DeepSeek 公司背景
- DeepSeek 的產品：從 V1 到 V3 再到 R1
- DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 的區(qū)別與各自優(yōu)勢、R1的重要意義

二、DeepSeek核心技術解析
1. DeepSeek-V3 模型技術解析
- 模型架構與參數規(guī)模
- MoE、MLA、混合精度優(yōu)化等關鍵技術與工程優(yōu)化
- 訓練流程及成本控制

2. DeepSeek-R1 模型解析
- 在DeepSeek-V3基礎上，通過強化學習（RL）激發(fā)“鏈式思維”能力
- “R1-Zero”：純RL訓練的初步探索及存在的問題
- “R1”改進：引入冷啟動數據、SFT+RL組合、語言一致性獎勵等方法
- 開源模式及后續(xù)蒸餾小模型的部署優(yōu)勢

三、DeepSeek在企業(yè)的部署與應用
1. 系統(tǒng)架構與集成方案
- 云端部署：DeepSeek官方平臺API調用、第三方MaaS服務
- 本地化部署：算力評估、開源模型部署環(huán)境搭建
- 應用開發(fā)及與現有IT系統(tǒng)的對接：應用架構、數據存儲、API對接、安全及性能監(jiān)控

2. 企業(yè)落地方案及應用案例（一）情報收集與分析
- 商業(yè)情報、公共輿情收集與分析的痛點
- RAG架構及基于DeepSeek V3的多模態(tài)情報庫與智能問答系統(tǒng)構建
- 智能體架構的Agentic RAG技術及基于DeepSeek R1的情報分析

3. 企業(yè)落地方案及應用案例（二）企業(yè)級軟件研發(fā)智能助手
- 企業(yè)級軟件研發(fā)的痛點及已有AI Coding工具的不足
- CodeGraphRAG 技術及在企業(yè)軟件研發(fā)智能體中的應用
- 基于 DeepSeek R1 的代碼審查助手
- 基于 DeepSeek V3 的 UI 測試助手

4. 企業(yè)落地其他場景探討
- 銷售與運營數據分析、供應鏈預測、客戶投訴處理與體驗升級等

5. 風險管理與供應商選擇
- 安全風險和業(yè)務風險及應對策略
- 利用開源社區(qū)及生態(tài)尋找第三方DeepSeek合作伙伴

四、競爭格局、行業(yè)影響與未來趨勢
1. 全球與國內競爭態(tài)勢
- 美國和其他國家在大模型和AI基礎設施方面的投入現狀
- 中國其他大模型公司及應用生態(tài)的競爭格局和發(fā)展趨勢

2. 市場及行業(yè)影響
- DeepSeek對美國科技股（如Nvidia）和中美風險投資市場影響
- 開源模式推動行業(yè)價格戰(zhàn)和技術生態(tài)的重構

3. 未來趨勢與戰(zhàn)略思考
- 大模型時代是否已開啟下半場？
- 出口管制、數據安全、信創(chuàng)方案及對未來技術發(fā)展的影響
- 新業(yè)務、新崗位、新就業(yè)與企業(yè)轉型