1.    理解Deepseek的基本概念：

通過通俗易懂的語言介紹Deepseek的核心理念和技術特點，使學員能夠理解其基本工作原理和優(yōu)勢。

2.    掌握主要應用場景：

展示Deepseek在多個行業(yè)中的實際應用案例，如醫(yī)療健康、金融服務、零售、教育等，幫助學員了解其廣泛的適用性。

3.   了解產(chǎn)業(yè)影響：

分析Deepseek對各行業(yè)的潛在影響，探討其如何推動產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新，幫助學員識別新的商業(yè)機會和挑戰(zhàn)。

4.    初步了解實踐操作：

提供簡單易懂的實踐操作指南，展示如何利用Deepseek進行基礎的任務（如文本生成、圖像識別），激發(fā)學員的興趣并降低技術門檻。

5.   展望未來發(fā)展方向：

探討Deepseek在未來的發(fā)展趨勢，預測可能的技術突破和應用場景擴展，幫助學員對未來研究方向有初步的認識和思考。

第一部分、Deepseek的定位與行業(yè)意義

1. Deepseek的背景與發(fā)展歷程

   - 公司/項目起源：成立時間、核心團隊、使命與愿景

   - 技術定位：聚焦領域（如AGI、垂直行業(yè)大模型、高效訓練等）

2. 為什么關注Deepseek？

   - 全球AI競爭中的中國代表性力量

   - 技術突破對行業(yè)生態(tài)的潛在重塑

第二部分、Deepseek的技術創(chuàng)新與底層邏輯

1. 模型架構創(chuàng)新 

   - 核心架構：深入淺出對比對ChatGPT的基礎模型Transformer的改進

   - 性能突破：更低的訓練成本、更高的推理效率（示例：單位算力下的性能提升）

2. 訓練方法與算法優(yōu)化

   - 數(shù)據(jù)高效利用：小樣本學習、合成數(shù)據(jù)生成

   - 訓練框架創(chuàng)新：分布式訓練優(yōu)化、混合精度策略

3. 數(shù)據(jù)處理與知識注入

   - 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：文本、代碼、行業(yè)數(shù)據(jù)的聯(lián)合訓練

   - 領域知識增強：垂直行業(yè)（金融、醫(yī)療等）的定向優(yōu)化

4. 算力效率革命

   - 模型壓縮技術：從千億參數(shù)到百億參數(shù)的輕量化部署

   - 硬件適配：國產(chǎn)算力（如華為昇騰）的兼容性優(yōu)化

 - 對（推理）應用的意義：推理成本大規(guī)模降低帶來的應用爆發(fā)的機遇

第三部分、Deepseek對全球AI產(chǎn)業(yè)的影響

1. 算法層：開源生態(tài)與行業(yè)標準

   - 開源模型（如Deepseek-MoE）對開發(fā)者社區(qū)的推動

   - 行業(yè)應用案例：代碼生成、智能客服、科研輔助

2. 數(shù)據(jù)層：打破數(shù)據(jù)壟斷的新路徑

   - 合成數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)隱私保護技術的結合

   - 中文語料庫的深度開發(fā)與全球化輸出

3. 算力層：降低AI門檻，推動普惠化

   - 算力需求下降對中小企業(yè)的利好

   - 國產(chǎn)芯片生態(tài)的協(xié)同發(fā)展機遇

第四部分、Deepseek與中美AI競賽的關鍵命題

1. 技術對比：Deepseek vs. 美國頭部模型（GPT-4、Claude等）

   - 性能指標對比：推理效率、多語言支持、垂直領域表現(xiàn)

   - 技術路線差異：追求AGI vs. 行業(yè)落地優(yōu)先

2. 供應鏈自主性挑戰(zhàn)

   - 算力依賴：國產(chǎn)GPU/NPU能否支撐下一代模型訓練？

   - 工具鏈短板：框架（PyTorch/TF）與生態(tài)壁壘

3. 中美AI競賽的未來格局

   - 中國優(yōu)勢：應用場景豐富、政策支持、數(shù)據(jù)規(guī)模

   - 美國優(yōu)勢：芯片霸權、頂 尖人才密度、基礎研究積累

   - Deepseek的破局點：輕量化模型+行業(yè)閉環(huán)的“農(nóng)村包圍城市”策略

五、案例分析與互動討論

1. 案例1：Deepseek-Coder如何挑戰(zhàn)GitHub Copilot？

   - 代碼生成效率對比、開發(fā)者生態(tài)響應

2. 案例2：金融領域落地——從風控到投研的AI重構

   - 數(shù)據(jù)安全與模型可解釋性的平衡

3. 分組討論：

   - 若美國升級算力封鎖，Deepseek應如何應對？

   - 中國AI公司如何通過技術開源擴大全球影響力？

第六部分、總結與展望

1. Deepseek的長期價值

   - 技術民主化：讓AI從“巨頭游戲”走向普惠工具

   - 中美競合中的“第三種路徑”：開放合作 vs. 自主可控

2. 未來挑戰(zhàn)

   - 通用vs.垂直的路線抉擇

   - 全球合規(guī)風險：數(shù)據(jù)主權與倫理爭議

尹老師  上海威才咨詢 | 特聘講師

‐   荷蘭Utrecht大學MBI，大數(shù)據(jù)&AI專家，人工智能布道師，AI產(chǎn)業(yè)應用落地咨詢顧問

‐   上海人工智能技術協(xié)會特聘首席顧問

‐   上海市元宇宙產(chǎn)業(yè)發(fā)展專家咨詢委員會專家

‐   上海市電競協(xié)會首席AI專家

‐   原商湯科技城市元宇宙首席架構師

‐   原商湯科技智能產(chǎn)業(yè)研究院首席架構師

‐   Oracle Master企業(yè)架構師

‐   原惠普企業(yè)服務新形態(tài)IT首席架構師

尹老師是上海威才咨詢特聘AI首席咨詢顧問/講師，上海人工智能技術協(xié)會首席咨詢顧問，貴州大數(shù)據(jù)專家委員會委員。尹老師曾任商湯科技智能產(chǎn)業(yè)研究院首席架構師，德勤Oracle CX首席架構師，惠普企業(yè)新形態(tài)IT首席架構師，Oracle Master企業(yè)架構師。尹老師專注在人工智能戰(zhàn)略和架構規(guī)劃、元宇宙產(chǎn)業(yè)規(guī)劃及落地，數(shù)字化客戶體驗，以及AI及大數(shù)據(jù)驅動的新形態(tài)ICT架構規(guī)劃和咨詢落地，有超過19年在中國大陸和荷蘭的職業(yè)經(jīng)驗。先后服務過世界頂 級的通訊和網(wǎng)絡設備及方案商，世界頂 級的咨詢和審計服務公司和企業(yè)軟件公司。

主講課程類型及具體課程：

‐   《通用人工智能曙光：生成式人工智能大模型的源起，發(fā)展和落地應用》

‐   《Deepseek的技術創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)影響—— AI競賽新格局》

‐   《如何開箱即用地私有化部署企業(yè)級Deepseek 》

‐   《AI大模型智能體應用的模式和落地路徑》

‐   《人工智能時代地天空產(chǎn)業(yè)：低空經(jīng)濟》

‐   《AI大模型時代的金融數(shù)字化轉型和人工智能賦能應用》

‐   《生成式AI大模型時代的財稅領域AI賦能：范式和應用》

‐   《深入淺出數(shù)字化戰(zhàn)略和企業(yè)架構：框架和應用》

‐   《數(shù)字新基建：智能計算中心承載的人工智能模型和應用》

‐   《人工智能大模型時代的人力資源賦能：應用和實踐》

‐   《人工智能時代的數(shù)字科技在雙碳全生命周期管理中的應用模式和實踐》

‐   《元宇宙+ 電競：人工智能時代的數(shù)實融合新形態(tài)虛擬體育》

‐   《人工智能和AI大模型落地工作坊：從業(yè)務分析到技術架構落地設計》

‐   《AI大模型時代的算法思維和實踐運用》

‐   《AI大模型賦能的5G+ 元宇宙產(chǎn)業(yè)應用》

‐   《人工智能時代的企業(yè)大數(shù)據(jù)技術和架構》

授課風格：

尹老師的課程深入淺出，視野宏大，案例研究豐富，分析精彩，講解幽默風趣，用企業(yè)和政府的語言，把抽象的人工智能和元宇宙理論知識與產(chǎn)業(yè)轉化、政府數(shù)字化變革融會貫通，講得通俗易懂，看得見，摸得著，用得上，深受好評。

尹老師的講課自我要求：“不講正確的廢話”，“所有聽眾都要聽得懂”，“內(nèi)容原創(chuàng)”，“不僅講“What”，更講“Why”和“How”。

服務客戶（部分）：

院校，科研機構：復旦大學、清華大學經(jīng)管學院、上海交通大學、上海人工智能研究院、上海理工大學、上海體育學院、中國傳媒大學、同濟大學、武漢大學、浙江大學、齊魯工大、深圳大學等。

政企集團：上海市經(jīng)信局、湖畔創(chuàng)研中心、廣東機場集團、中國電信、中國移動、中國聯(lián)通華盛、中國通信服務、中國銀行、中國建設銀行、國家金融監(jiān)管總局廣西監(jiān)管局、興業(yè)銀行、中核集團、交通銀行、中國工商銀行、北京銀行、平安銀行、平安租賃、平安一賬通、建設銀行、國泰君安、中國煙草、國家電網(wǎng)、中電建、國電投、阿里云創(chuàng)新中心、華為云、臨港集團、商飛集團、虎彩集團、國泰君安、成都新經(jīng)濟局、江西省政府、揚州市政府、合肥市政府、中南建筑設計院、銀川市政府、云南市政府、深圳交管局、安徽鐵塔、成都金牛區(qū)、武漢洪山區(qū)、中石油、云南中煙、北汽集團、上海鐵路局、上海電力、南京大數(shù)據(jù)局、河南能源集團、神華集團、平安集團、中國國航、南方航空、新華三、海隆石油、安東石油等