課程分類： DS賦能運用
課程目標：
1.技術賦能：掌握DeepSeek模型的核心功能、API調(diào)用及本地化部署技巧，提升AI技術應用能力。
2.場景適配：學習如何針對不同行業(yè)需求（如內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)分析、智能客服）定制模型解決方案。
3.效率優(yōu)化：通過參數(shù)調(diào)優(yōu)、Prompt工程與數(shù)據(jù)處理技巧，提升模型響應速度與結(jié)果精準度。
4.問題解決：解決實際應用中的常見問題（如長文本處理、多輪對話邏輯、敏感內(nèi)容過濾）。
課程對象：
課程時間：
第一部分 語言模型簡介
一、DeepSeek是什么？
1、DeepSeekR1
2、DeepSeekV3
第二部分 DeepSeek功能介紹
一、DeepSeek可以做什么？
1、復雜問題解決
2、多語言處理
3、信息處理與生成
4、個性化交互
二、DeepSeek——文本生成
1、文本創(chuàng)作
2、摘要與改寫
3、結(jié)構(gòu)化生成
三、DeepSeek——自然語言理解與分析
1、語義分析
2、文本分類
3、知識推理
四、DeepSeek——編程與代碼相關
1、代碼生成
2、代碼調(diào)試
3、技術文檔處理
五、DeepSeek——常規(guī)繪圖
1、SVG矢量圖
2、Mermaid圖表
3、React圖表
第三部分 DeepSeek應用領域
一、信息處理提效
1、精準信息檢索
（1）公式：限定詞 + 目標內(nèi)容 + 格式要求
示例：用表格對比A、B項目預算，包含人力成本、推廣費用、ROI預測
（2）價值點：避免無效信息干擾，直接獲取結(jié)構(gòu)化答案。
2、階定位法
(1)限定條件：時間范圍（Q3）、部門（市場部）、文件類型（PPT）
(2)內(nèi)容需求：需要具體指標（轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)）而非概念說明
(3)呈現(xiàn)方式：優(yōu)先時間軸圖表 > 表格 > 文字描述
示例指令："整理市場部2023年Q3全渠道轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)，按周維度用折線圖呈現(xiàn)，標注峰值日期"
3、模糊需求轉(zhuǎn)化術
當需求不明確時，用引導式提問："您需要對比預算的顆粒度是到一級
類目還是二級明細？"
4、復雜內(nèi)容速讀
對長文檔/郵件使用 「關鍵點提取」指令：“提取會議紀要中的3個核心決策點，用項目符號列出”
場景：快速處理跨部門協(xié)作文件、客戶需求文檔。
（1）黃金三段提取法
決策類文檔：提取「結(jié)論+執(zhí)行部門+時間節(jié)點」
分析類報告：抓取「核心發(fā)現(xiàn)+數(shù)據(jù)支撐+趨勢預測」
需求文檔：明確「交付物+驗收標準+關聯(lián)方」
示例執(zhí)行："提取客戶需求書中的核心功能點，按優(yōu)先級排序，標注技術可行性（高/中/低）和預期開發(fā)周期"
（2）視覺化重構(gòu)技術
將文字信息轉(zhuǎn)換為：
時間矩陣（四象限矩陣）
泳道流程圖（跨部門協(xié)作場景）
對比雷達圖（多方案評估）
轉(zhuǎn)化示例："將產(chǎn)品迭代計劃中的任務按「開發(fā)難度-用戶價值」繪制四象限圖，
標紅需高層決策事項"
（3）郵件極簡處理法
對復雜郵件使用「3-2-1」公式回復：
3個確認理解的關鍵點??
2個需澄清的疑問?
1個明確的時間承諾?
二、自動化辦公技巧
1、模板化內(nèi)容生成
（1）周報生成：
基于[銷售數(shù)據(jù).xlsx]生成周報，突出增長率前3產(chǎn)品，指出需改進品類
（2）數(shù)據(jù)智能分析
指令示范：分析Q3市場調(diào)研數(shù)據(jù)，找出客戶流失率>20%的片區(qū)，給出改進建議
進階技巧：要求生成可視化建議（如“用柱狀圖對比各區(qū)域數(shù)據(jù)”）
三、會議管理優(yōu)化
1、智能會議助手
會前：生成關于新零售方案的5個關鍵討論議題
會中：上傳錄音要求“提取爭議點與待辦事項”
會后：將行動項轉(zhuǎn)為甘特圖格式，標注負責人與DDL
2、會議信息預埋技巧
在共享文檔提前植入：
浮動注釋（黃色高亮關鍵數(shù)據(jù)）
智能書簽（跳轉(zhuǎn)到相關歷史決策）
動態(tài)目錄（自動定位到最新修訂）
四、deepseek的關鍵——提示語
1、要不要學習提示語
2、提示語的種類
3、掌握提示語設計，應對AIGC時代
4、提示語的DNA
5、調(diào)教AI的秘籍——提示語
第四部分 DeepSeek人際共生
一、人機共生時代的能力儲備
1、輸入質(zhì)量：70%人的影響
2、基礎能力：80%機器的影響
二、知識喚醒
1、AI進階使用
2、知識喚醒的第一性問題
3、知識庫+知識喚醒框架
