課程分類： 辦公軟件DS賦能辦公

課程目標：
通過參加DeepSeek核心技術原理與賦能辦公提效課程：
1.深刻理解DeepSeek技術架構與原理：賦能深度使用大模型應用實操。
2.提升辦公效率的實用技能：學員將學習如何利用DeepSeek工具進行高效的公文寫作、數(shù)據(jù)分析、智能客服系統(tǒng)搭建等，直接提升日常工作的效率和質(zhì)量。
3.掌握案例實操的最佳實踐：通過多個實操案例，學員將獲得針對不同應用場景的實際操作經(jīng)驗，包括如何優(yōu)化Word和PPT文檔，以及運用DeepSeek進行智能運維和市場營銷。
4.增強決策支持能力：學員將學習如何利用DeepSeek的智能分析功能，從海量數(shù)據(jù)中提取有效信息，從而提升決策支持能力。

課程對象：

課程時間：2天

第一天課程：DeepSeek核心技術原理與基礎應用
上午：DeepSeek核心戰(zhàn)略與技術體系
第一章DeepSeek核心戰(zhàn)略與行業(yè)定位
1.1 大模型行業(yè)發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)
1.2 DeepSeek戰(zhàn)略布局與差異化優(yōu)勢
1.3 DeepSeek技術生態(tài)全景圖

第二章 DeepSeek十三項核心技術解析
2.1 核心技術架構概覽
2.1.1 混合模態(tài)融合架構
2.1.2 動態(tài)稀疏注意力機制
2.1.3 漸進式知識蒸餾技術
2.2 訓練優(yōu)化技術
2.2.1 多階段增量預訓練
2.2.2 對抗式微調(diào)策略
2.2.3 高效分布式并行框架
2.3 應用支撐技術
2.3.1 垂直領域適配器技術
2.3.2 實時推理優(yōu)化引擎
2.3.3 安全可控性設計
2.3.4 持續(xù)學習與動態(tài)更新

下午：提示工程架構與公文寫作實戰(zhàn)
第三章DeepSeek提示工程架構設計
3.1 提示工程核心方法論
3.1.1 任務拆解與上下文建模
3.1.2 結構化Prompt設計原則
3.1.3 多輪對話優(yōu)化策略
3.2 企業(yè)級提示工程實踐
3.2.1 知識庫嵌入與檢索增強
3.2.2 風格遷移與模板化輸出
第四章 公文寫作案例實操
4.1 運營商公文場景分析
4.1.1 公文類型與規(guī)范要求（如網(wǎng)絡建設報告、客戶服務總結）
4.1.2 合規(guī)性校驗機制設計
4.2 全流程實戰(zhàn)演練
4.2.1 網(wǎng)絡優(yōu)化報告自動生成
4.2.2 客戶投訴處理總結
4.2.3 多版本對比與修訂
第二天課程：運營商行業(yè)深度賦能
上午：數(shù)據(jù)分析與智能編程
第五章 數(shù)據(jù)分析案例實操
5.1 DeepSeek驅(qū)動分析框架
5.1.1 非結構化數(shù)據(jù)解析（如客戶反饋、網(wǎng)絡日志）
5.1.2 可視化報告自動生成
5.2 實戰(zhàn)場景：運營商數(shù)據(jù)分析
5.2.1 網(wǎng)絡流量趨勢預測
5.2.2 用戶流失分析與挽留策略
5.2.3 異常檢測與根因定位（如網(wǎng)絡故障）

第六章 DeepSeek賦能智能代碼編程實戰(zhàn)
6.1 代碼生成技術原理
6.1.1 上下文感知代碼補全
6.1.2 需求到代碼的端到端轉(zhuǎn)換
6.2 運營商開發(fā)場景
6.2.1 計費系統(tǒng)接口開發(fā)
6.2.2 網(wǎng)絡監(jiān)控腳本生成
6.2.3 自動化測試用例生成
下午：全場景賦能與部署實踐
第七章 智能客服與營銷實戰(zhàn)
7.1 智能客服系統(tǒng)搭建
7.1.1 多輪對話狀態(tài)管理（如套餐咨詢、故障報修）
7.1.2 情緒識別與話術優(yōu)化
7.2 精準營銷解決方案
7.2.1 用戶畫像動態(tài)生成（如5G套餐推薦）
7.2.2 個性化推薦策略設計
第八章 智能運維案例實操
8.1 運維知識圖譜構建
8.2 故障預測與根因分析（如基站故障）
8.3 自動化修復腳本生成
第九章 企業(yè)級部署案例實操
9.1 私有化部署方案設計
9.1.1 硬件選型與資源規(guī)劃
9.1.2 安全隔離與權限管理
9.2 持續(xù)運維實踐
9.2.1 模型監(jiān)控與性能調(diào)優(yōu)
9.2.2 增量更新與版本控制

第十章 運營商行業(yè)垂直業(yè)務場景
10. 運營商行業(yè)專屬案例
10.1 網(wǎng)絡優(yōu)化與規(guī)劃
10.1.1 基于大模型的網(wǎng)絡覆蓋優(yōu)化建議
10.1.2 5G基站選址分析與規(guī)劃
10.2 客戶服務與體驗提升
10.2.1 客戶投訴自動分類與處理
10.2.2 用戶行為分析與個性化服務推薦
10.3 營銷活動優(yōu)化
10.3.1 套餐推薦與交叉銷售策略
10.3.2 營銷活動效果分析與優(yōu)化