课程背景

 “我们不会被AI代替，但善用AI的人，会替代我们”

这是一门专门针对提升工作效率，释放岗位产能的AI爆款场景实战营！每员工都可以拥有一个智能办公助手，能帮员工快速处理海量信息，生成高质量的文档，甚至为员工提供创意和建议。

无论是撰写报告、制定计划，还是处理数据分析，都能让工作事半功倍。

本课程旨在通过实际案例和练习，帮助企业员工掌握AIGC在文档、表格和图像处理中的具体应用技巧，提高工作效率，推动企业数字化转型。

课程收益

● 提升AI技术理解力：快速掌握AI底层逻辑

● 提升AI应用能力，推动工作效能提升

● 了解主流AI工具，掌握AI应用最佳实践

● 提升AI研发能力，把握AI在程序开发中的应用

课程工具清单

——20大种类，近万个工作场景开箱即用的案例与Prompt提示词

《AI办公宝典V2.0 图像场景篇》

——内含十二大类数千种艺术作品的AI绘制提示词和灵感

课程大纲

第一章：一起登陆AI星球——建立对AIGC的清晰认知

一、登陆AI星球

1. AI的4要素

1）算法 2）算力 3）数据 4）场景

2. AI的4个关键技术领域

1）Machine Learning机器学习 

2）NLP 自然语言处理

3）Deep Learning深度学习

4）CV计算机视觉

3. AI技术的发展：从早期的规则系统到现代的深度学习模型

二、开启AI大门：AIGC的工作原理

1. AIGC的基本工作机制：如何通过大规模预训练和微调来生成自然语言文本？

2. 场景应用

1）客户服务：自动回复机器人

2）内容生成：自动翻译，报告生成

3）数据分析：图表制作，数据透视

互动示范：学员亲自体验AIGC的对话能力和应用效果，加深技术原理的理解

三、探索AI世界：AIGC的潜力与能力边界

1. AIGC的潜力

1）大信息量：超大数据（数百万行）及超大文件 (30MB）以上的文件处理注意事项

2）高质量内容：高敏感内容（政策性文件，法律性文件，医疗健康等）的处理注意事项

3）提升工作效率：AHT概念（Average Handling Time），及人工效率的提升测算方式

2. AIGC的能力边界

1）复杂上下文（背景）情境下的局限性，规避和优化方式

2）高精度内容时的局限性，规避和优化方式

3）场景汇总：GPT-4/O版本下的应用能力边界

场景应用：有效规避AIGC的局限性

1）法律场景：法律条款解读的演示以及根因分析

第二章：Prompt Engineering 提示词工程

一、引言与目标设定

• 介绍Prompt Engineering的概念
• 定义与重要性
• 当前的应用场景与趋势
• 培训目标

• 理解Prompt Engineering的基本原理
• 掌握有效编写Prompt的技巧
• 应用Prompt Engineering在实际项目中的方法

二、Prompt Engineering的基础理论 

• Prompt的结构与组成

• Prompt的基本构成元素
• 不同类型的Prompt：指令型、问答型、完成型

• 语言模型的工作原理

• 语言模型如何理解和生成文本
• Prompt在模型中的作用

• 影响Prompt效果的因素

• Prompt的长度与清晰度
• 关键词选择与上下文设置

三、编写高效Prompt的技巧 

• 明确目标与需求

• 定义明确的任务目标
• 分析需求，设计针对性的Prompt

• 优化Prompt的策略

• 简明扼要与具体化
• 使用实例与反例
• 逐步引导与细化问题

• 案例分析

• 优秀Prompt实例解析
• 常见问题与改进方法

第三章：AIGC爆款应用（办公与研发）

报告自动生成

工作痛点：手工生成报告费时费力，且容易因为人为疏忽导致数据错误或格式不规范。

一、应用场景（可基于客户需求选择或定制）

1.各类岗位工作日报/周报/月报（销售团队，运营团队等）

2.基于固定信息生成报告（如学习心得，会议纪要，分析预测）

3.产品需求说明文档生成

4.消费者/客户画像分析生成

5.市场营销分析报告/决策报告

6.进阶技能：行业战略分析报告

二、AIGC生成格式规范的报告

1.数据的提取和组织

2.内容的逻辑结构

3.格式的设置

三、操作要点

1.“数据投喂”的操作方法

2.核心场景的Prompt提示词

3.人工的调整与校准——控制内容质量

4.“场景-IPO原则-Prompt-校准”的关键操作链条

四、学习实践

案例：月度销售报告自动生成（示例可灵活调整）

练习：使用AIGC生成特定格式的报告

成果产出：学员将使用AIGC输入销售数据，自动生成包括图表和文字分析的完整报告，学习如何配置模板和调整生成内容

文档摘要提炼

工作痛点：阅读和理解长篇文档耗时且枯燥，容易错过关键信息，市场分析报告通常篇幅较长，快速获取关键信息对决策者至关重要

一、应用场景

1.【通用类】GPT帮助理解文章内容——“这篇文章讲了什么？”

2.会议纪要，讲话内容提炼为高质量摘要

. 阅读笔记，读书心得，学习心得提炼总结

4.会议，采访等录音稿转换文字并提炼摘要

5.进阶技能：原创内容“二次创造”并进行内容深化

二、文档中提取关键摘要

1.通过AIGC提炼重要信息

2.通过AIGC提高阅读效率

三、学习实践

案例：长篇市场分析报告摘要，并进行二次深化创作

练习：

1.“文档投喂”

2.提取文档的关键内容和要点

3.控制报告类内容和输出标准的关键Prompt提示词

成果产出：从一份详细的市场分析报告中提取出主要观点和结论，使用AIGC生成简明扼要的摘要，并基于摘要和新的工作要求，二次创作一篇新的市场分析报告。

自动做PPT

工作痛点：做PPT的时候，我们往往会遇到时间要求紧，内容组织难，信息检索繁等耗时，劳心的困难

一、应用场景

1.工作总结

2.企业介绍

3.技能培训

4.产品介绍

二、生产PPT的2个路径

1.投喂文档→生成大纲→修改大纲→输出PPT→调整

2.全网搜索→生成大纲→修改大纲→输出PPT→调整

四、学习实践

成果产出：你是公司的销冠，接到公司的邀请，要求在公司的早会上用15分钟分享【如何开大单】的心得分享

场景二：数据与会议

工具：《AI办公宝典V2.0》表格场景篇

数据分析

工作痛点：数据输入和校验的工作繁琐且易出错，影响数据的准确性和及时性，数据校验也需要耗费大量时间。

一、基于数据分析四步法，AI与人的共同协作

第一步：取数

第二步：建模

第三步：分析

第四步：决策

二、操作要点

1.对源数据进行理解

2.基于分析需求

三、学习实践：

成果产出：你是一家连锁经营餐厅的总经理，当你拿到了今天的门店运营数据，通过GPT开展分析

数据图表

工作痛点：管理层需要直观的图表来分析和展示季度业绩数据，手工分析数据和制作图表耗时费力，且对技术要求较高。

一、AI出图3步

第一步：取数——指定某个数据区域、指定某个字段

第二步：定图——确定想要的图表类型

第三步：输出——图标、数据源

二、操作要点

定义：指定数据源

1.定义数据维度，取值范围，计量标准

2.定义输出标准，图表类型

3.常见图表生成思路及操作标准

案例：门店投入产出分析、门店经营雷达图

三、学习实践

案例：季度业绩数据分析与图表生成

练习：分析表格数据并生成可视化图表

成果产出：掌握使用AIGC分析季度业绩数据，生成包括柱状图、折线图等在内的多种图表，学习如何直观展示数据分析结果。

会议信息

方式一：实时记录会议信息（3大适用场景）

1.专业会议记录

2.专属同传

3.培训学习助手

方式二：上传音视频文件生成（3大适用场景）

1.音频直接转文字

2.视频直接转文字

3.专业翻译

算法优化

知识点:

• 算法优化基础：介绍常见算法优化技术及其原理。
• AIGC在算法优化中的应用：学习如何利用AIGC进行算法优化，包括参数调整和模型选择。
• 优化效果评估：掌握评估优化效果的方法和指标。

案例:

• 案例名: “AIGC在机器学习模型优化中的应用”
• 案例说明:通过AIGC工具对机器学习模型进行优化，提高模型的准确性和效率。
• 案例环境:使用Python编程语言和机器学习库，如TensorFlow或PyTorch，结合AIGC优化工具。
• 案例实践步骤:

1. 设置机器学习模型和数据集。
2. 使用AIGC工具进行模型参数调整和优化。
3. 比较优化前后的模型性能，进行结果分析。
4. 记录优化过程中的关键参数和设置。
5. 总结优化过程中的经验和教训。

自动化测试与AIGC

知识点:

• 自动化测试概述：了解自动化测试的基本概念和流程。
• AIGC在自动化测试中的应用：学习如何利用AIGC生成测试用例和测试脚本，提高测试效率。
• 测试结果分析：掌握通过AIGC进行测试结果分析和报告生成的方法。

案例:

• 案例名: “AIGC生成测试用例”
• 案例说明:使用AIGC工具自动生成测试用例，并进行测试和结果分析。
• 案例环境:使用Selenium或类似的测试框架，结合AIGC工具生成测试脚本。
• 案例实践步骤:

1. 设置测试环境和目标系统。
2. 使用AIGC工具生成测试用例和测试脚本。
3. 运行生成的测试脚本，收集测试结果。
4. 分析测试结果，生成测试报告。
5. 总结自动化测试的效果和改进建议。

代码生成

知识点:

• 代码生成基础：介绍代码生成的基本原理和方法。
• AIGC在代码生成中的应用：学习如何利用AIGC生成高质量代码，提高开发效率。
• 代码质量评估：掌握评估生成代码质量的方法和标准。

案例:

• 案例名: “AIGC辅助代码开发”
• 案例说明:通过AIGC工具生成代码片段，并进行功能测试和质量评估。
• 案例环境:使用Python或JavaScript编程语言，结合AIGC代码生成工具。
• 案例实践步骤:

1. 提供功能需求给AIGC工具。
2. 生成代码片段，并进行代码审查。
3. 进行功能测试，确保代码正常工作。
4. 评估生成代码的质量和可维护性。
5. 总结代码生成过程中的经验和不足。

项目管理与AIGC

知识点:

• 项目管理概述：了解项目管理的基本概念和流程。
• AIGC在项目管理中的应用：学习如何利用AIGC进行项目规划、进度管理和风险控制。
• 项目成果评估：掌握评估项目成果的方法和指标。

案例:

• 案例名: “AIGC辅助项目规划”
• 案例说明:使用AIGC工具进行项目规划和进度管理，提高项目管理效率。
• 案例环境:使用JIRA或类似的项目管理工具，结合AIGC项目规划工具。
• 案例实践步骤:

1. 设置项目目标和关键任务。
2. 使用AIGC工具进行项目规划和任务分配。
3. 管理项目进度，监控项目风险。
4. 评估项目成果，生成项目报告。
5. 总结项目管理过程中的经验和教训。

回顾与总结：

1. AI人工智能基础知识与关键认知

2.核心场景的操作步骤和技巧

学员展示：学员展示练习成果并进行讨论