科大讯飞高教业务副总经理,长期专注于人工智能领域前沿科技进步和业务发展,专长于人工智能通用赋能新技术与教育行业相结合的研究及应用,对国内产教融合领域宏观顶层架构具有深刻的理解,对人工智能相关领域的人才培养、团队建设方面具有丰富的实践经验。
人工智能通用赋能新技术与教育行业相结合的研究及应用
本课程聚焦AI大模型如何重塑数据治理模式,推动从“被动响应”向“智能驱动”的范式跃迁。两天沉浸式教学将系统解析大模型的能力边界与落地方法论,深入探讨AI Agent在数据标准、元数据、质量、安全等核心治理域的实战应用,并辅以元数据管理、质量监控、分级分类等动手实操。课程还涵盖高价值场景解析、持续运营体系构建及金融/互联网行业案例,帮助学员掌握将大模型嵌入治理流程的关键技能,实现治理效率与智能水平的双重提升。
随着大模型技术的爆发,企业级AI应用普遍面临“交付难、成本黑洞、效果不可控”的三大痛点。据Gartner预测,到2027年,40%的智能体项目可能烂尾。造成这一困局的核心原因在于,传统的瀑布式或慢敏捷开发模式,已无法适应AI项目“需求涌现化”、“输出概率性”和“技术迭代快”的特征。传统的职能分工导致产品、研发与交付之间存在“职能墙”,在AI项目中难以形成合力。与此同时,Palantir等成功的AI公司通过设置对最终业务效果负责的新型人才 FDE(Forward Deployed Engineer),并设计相应的敏捷组织架构和流程,打破边界、成功破局。 本课程正是为了解决AI落地中的“剪刀差”现状,由具有大规模AI项目成功落地经验的实战派FDE讲师亲自授课,通过讲解+实战培养具备全链路闭环能力的FDE,帮企业将大模型技术真正转化为可落地的业务价值。
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