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AI數(shù)字化培訓(xùn)

【課程背景】
隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，人工智能（AI）與數(shù)字營(yíng)銷的結(jié)合已成為企業(yè)創(chuàng)新和提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵推動(dòng)力。傳統(tǒng)的營(yíng)銷手段已無(wú)法滿足現(xiàn)代消費(fèi)者的多樣化需求，企業(yè)需要借助更精準(zhǔn)、更智能的方式與目標(biāo)受眾互動(dòng)。
AI技術(shù)的快速發(fā)展，從傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)，再到大語(yǔ)言模型和生成式人工智能內(nèi)容（AIGC），已經(jīng)深度滲透到營(yíng)銷的各個(gè)環(huán)節(jié)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），幫助企業(yè)*分析市場(chǎng)趨勢(shì)和消費(fèi)者行為，制定更有效的營(yíng)銷策略。而生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等技術(shù)則為品牌提供了個(gè)性化、互動(dòng)性強(qiáng)的內(nèi)容創(chuàng)作方式。
同時(shí)，隨著AI大語(yǔ)言模型（LLM）的崛起，尤其是Transformer等技術(shù)，使企業(yè)能夠更高效地處理大量自然語(yǔ)言數(shù)據(jù)，提升客戶互動(dòng)的質(zhì)量與效率，推動(dòng)營(yíng)銷戰(zhàn)略的變革。AI通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，幫助企業(yè)在復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境中做出更明智的決策，從而優(yōu)化客戶體驗(yàn)和資源配置，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷目標(biāo)。
然而，AI與營(yíng)銷的結(jié)合不僅在技術(shù)層面，還涉及戰(zhàn)略層面的深度融合。企業(yè)在制定營(yíng)銷策略時(shí)，需在多渠道、多觸點(diǎn)的數(shù)字環(huán)境中與消費(fèi)者進(jìn)行有效互動(dòng)，同時(shí)還需平衡技術(shù)創(chuàng)新與合規(guī)要求，保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。本課程旨在幫助學(xué)員全面掌握AI與數(shù)字化營(yíng)銷的融合，通過系統(tǒng)學(xué)習(xí)與實(shí)踐，提升企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

【課程收益】
全面學(xué)習(xí)AI技術(shù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及大語(yǔ)言模型。
提升企業(yè)在數(shù)字化環(huán)境中精準(zhǔn)定位和吸引目標(biāo)客戶的能力。
學(xué)習(xí)利用AI分析和處理海量數(shù)據(jù)，優(yōu)化營(yíng)銷策略并提升決策的精準(zhǔn)性。
了解AI在隱私保護(hù)和合規(guī)性方面的挑戰(zhàn)，并學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)問題的*實(shí)踐。
掌握將AI技術(shù)與數(shù)字營(yíng)銷相結(jié)合的戰(zhàn)略方法，助力企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

【課程特色】
案例與場(chǎng)景式教學(xué)；邏輯清新、循序漸進(jìn)；激發(fā)創(chuàng)意、指導(dǎo)實(shí)踐

【課程對(duì)象】
市場(chǎng)分析專員、數(shù)據(jù)分析師、客服經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人等

【課程大綱】
一、 夯實(shí)基礎(chǔ)：人工智能的核心技術(shù)邏輯解析
1、 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)的三種方式
機(jī)器學(xué)習(xí)的三種結(jié)果
機(jī)器學(xué)習(xí)的評(píng)價(jià)指標(biāo)
機(jī)器學(xué)習(xí)的五個(gè)步驟
2、 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN
3、 大語(yǔ)言模型與AIGC
大模型基石之一：Transformer
大模型基石之二：Diffusion
注意力機(jī)制
情境學(xué)習(xí)
思維鏈
強(qiáng)化學(xué)習(xí)
遷移學(xué)習(xí)
案例：物品分類、CNN與對(duì)象識(shí)別、RNN與網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)、GAN與圖片生成

二、 智創(chuàng)未來(lái)：AI前沿技術(shù)與未來(lái)展望
1、 智能體Agent
智能體Agent基本原理
智能體Agent與自主決策
2、 RAG模型
RAG實(shí)現(xiàn)流程
知識(shí)管理和決策支持
數(shù)據(jù)檢索與生成的協(xié)同
3、 智慧地鐵運(yùn)營(yíng)未來(lái)展望
人機(jī)關(guān)系
多模態(tài)
大模型+小模型
隱私與安全問題
數(shù)字化智能六維進(jìn)階路徑
案例：設(shè)備健康管理、智能運(yùn)維管理、智能路徑優(yōu)化、知識(shí)庫(kù)管理等

三、精準(zhǔn)營(yíng)銷：數(shù)字化營(yíng)銷助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1、 什么是數(shù)字化營(yíng)銷？數(shù)字化營(yíng)銷的本質(zhì)和內(nèi)涵
明確數(shù)字化營(yíng)銷的定義，包括其涵蓋的所有數(shù)字渠道和技術(shù)。
探索數(shù)字化營(yíng)銷的核心原則，如客戶中心、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和多渠道整合。
轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)：討論企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨的挑戰(zhàn)和解決策略。
2、 數(shù)字時(shí)代用戶購(gòu)買路徑的發(fā)展變化
購(gòu)買路徑演變：分析數(shù)字技術(shù)如何改變消費(fèi)者的信息搜索、決策和購(gòu)買過程。
觸點(diǎn)分析：探討在消費(fèi)者購(gòu)買旅程中的關(guān)鍵數(shù)字觸點(diǎn)和互動(dòng)。
優(yōu)化策略：提供優(yōu)化數(shù)字時(shí)代購(gòu)買路徑的策略和*實(shí)踐。
3、 客戶體驗(yàn)生命周期視角的數(shù)字化營(yíng)銷
生命周期管理：解釋客戶體驗(yàn)生命周期的概念，以及如何在每個(gè)階段應(yīng)用數(shù)字化營(yíng)銷策略。
客戶旅程優(yōu)化：提供方法和技巧，用于優(yōu)化客戶在生命周期中的每一步體驗(yàn)。
技術(shù)和工具：介紹支持客戶體驗(yàn)生命周期管理的關(guān)鍵技術(shù)和工具，如CRM系統(tǒng)、自動(dòng)化工具等。
4、 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下的數(shù)字化營(yíng)銷
移動(dòng)營(yíng)銷趨勢(shì)：討論移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)數(shù)字化營(yíng)銷的影響，包括移動(dòng)搜索、社交媒體和應(yīng)用內(nèi)營(yíng)銷。
策略和*實(shí)踐：分享在移動(dòng)設(shè)備上有效吸引和轉(zhuǎn)化用戶的策略和*實(shí)踐。
技術(shù)應(yīng)用：探索如地理定位、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和移動(dòng)支付等移動(dòng)技術(shù)如何被用于創(chuàng)新的營(yíng)銷活動(dòng)。
案例： 谷歌-大眾汽車、寶潔-品牌關(guān)鍵詞、亞馬遜-動(dòng)態(tài)搜索廣告
案例：紅牛-內(nèi)容營(yíng)銷、德芙-真實(shí)之美、可口可樂-分享之樂、老干媽與騰訊的互動(dòng)營(yíng)銷

AI數(shù)字化培訓(xùn)