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培訓(xùn)背景

當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型已深入企業(yè)辦公全場景，AI智能體的應(yīng)用極大提升辦公效率，從行政端的會議自動籌備、財務(wù)端的報表批量生成，到客服端的智能問答響應(yīng)，其對辦公流程的優(yōu)化價值已被驗證。但在實施落地過程中，行業(yè)仍面臨技術(shù)需求與開發(fā)門檻的矛盾、企業(yè)了解合規(guī)風(fēng)險、難以實現(xiàn)應(yīng)用落地等情況。

掌握Coze的核心能力能夠破解行業(yè)困境，通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，學(xué)員可以掌握Coze的場景適配與合規(guī)能力；掌握“敏感數(shù)據(jù)脫敏、私有化部署”等合規(guī)能力；能獨立用Coze搭建“解決自身辦公、行業(yè)需求的智能體”，將“效率提升、數(shù)字化轉(zhuǎn)型”需求逐步落實到企業(yè)日常工作中。

 

培訓(xùn)對象

1. 核心業(yè)務(wù)落地崗，例如：行政專員、財務(wù)核算崗、運營專員、人事專員等；

2. 數(shù)字化推動崗，例如：企業(yè)數(shù)字化專員、流程運營經(jīng)理、部門負(fù)責(zé)人等；

3. 工具開發(fā)適配崗，例如：低代碼/零代碼開發(fā)者、IT支持、業(yè)務(wù)分析師等；

4. 效率提升需求崗，例如：中小企業(yè)主、職場新人（0-3年）、傳統(tǒng)行業(yè)行政/運營等。

 

培訓(xùn)收益

學(xué)習(xí)完此課程可以幫助企業(yè)利用AI智能體降本增效，驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并確保AI應(yīng)用合規(guī)安全，保障企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

個人專業(yè)知識層面：

1. 掌握AI智能體與Coze平臺基礎(chǔ)知識；

2. 提示工程的基本概念與大語言模型對話；

3. 檢索增強(qiáng)生成的概念與企業(yè)知識庫；

4. 熟悉工作流設(shè)計與自動化邏輯；

5. 學(xué)習(xí)意圖識別與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理；

6. 了解私有化部署與安全合規(guī)要求等。

個人技術(shù)能力層面：

1. 收集用戶對AI的需求并輔助選型；

2. 具備獨立搭建AI智能體搭建與調(diào)優(yōu)能力；

3. 能夠構(gòu)建檢索增強(qiáng)與管理企業(yè)級知識庫；

4. 掌握意圖識別與提示詞管理優(yōu)化技術(shù)；

5. 具備基于智能體的自動化辦公系統(tǒng)集成能力；

6. 掌握私有化部署與安全配置能力等。

 

培訓(xùn)形式：線下面授+同步直播

 

培訓(xùn)內(nèi)容

Coze介紹與 快速入門

1. Coze平臺定位與核心價值 

2. 智能體(Bot)與應(yīng)用(App)的區(qū)別 

3. Coze的低代碼/零代碼開發(fā)理念 

4. Bot開發(fā)界面與功能區(qū)概覽 

5. Coze提供的多渠道發(fā)布能力 

6. Bot模板商店與快速啟動 

7. Coze社區(qū)與學(xué)習(xí)資源獲取 

8. API與SDK接入方式介紹 

9. 團(tuán)隊協(xié)作與空間配置管理 

10. Coze的商業(yè)化與推廣變現(xiàn)

 

LLM大模型與 調(diào)用核心參數(shù)配置

1. 選擇與切換底層大語言模型 

2. 模型參數(shù)(Temperature,Top-P)調(diào)優(yōu) 

3. System Prompt(人設(shè))的精細(xì)化設(shè)計 

4. 開場白(Greeting)與對話風(fēng)格設(shè)定 

5. 上下文管理與記憶機(jī)制配置 

6. 多輪對話中的角色扮演技巧 

7. 模型響應(yīng)的長度與速度控制 

8. 自定義模型API接入與管理 

9. 模型性能評測與效果優(yōu)化 

10. LLM配置的*實踐與陷阱

 

低代碼平臺構(gòu)建通用智能知識庫

1. 知識庫(Knowledge Base)的創(chuàng)建與管理 

2. 支持的文檔格式與數(shù)據(jù)導(dǎo)入方法 

3. 文檔分塊(Chunking)與向量化原理 

4. RAG(檢索增強(qiáng)生成)機(jī)制在Coze的應(yīng)用 

5. 知識庫的實時更新與維護(hù)策略 

6. 知識庫與LLM響應(yīng)的權(quán)重分配 

7. 多知識庫的協(xié)同工作與優(yōu)先級設(shè)置 

8. 知識庫檢索效果的評測與優(yōu)化 

9. 通過知識庫實現(xiàn)Bot的專業(yè)領(lǐng)域增強(qiáng) 

10. 大規(guī)模知識庫的性能與成本考量

 

1. 工作流(Workflow)的定義與設(shè)計理念 

2. 可視化流程圖編輯器的使用 

3. 節(jié)點類型(LLM,Code,Condition)介紹 

4. 數(shù)據(jù)輸入與輸出的傳遞與校驗 

5. 條件分支(Condition)與循環(huán)控制 

6. 外部API調(diào)用與數(shù)據(jù)處理節(jié)點 

7. 工作流的調(diào)試、測試與版本管理 

8. 將工作流作為Bot的核心能力集成 

9. 復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯的拆解與模塊化工作流 

10. 工作流在多步驟任務(wù)中的應(yīng)用案例

 

AI模型更懂你，模型意圖識別

1. 意圖識別(Intent Recognition)的配置入口 

2. 定義用戶意圖與對應(yīng)的觸發(fā)動作 

3. 基于關(guān)鍵詞與正則的意圖匹配 

4. 利用LLM進(jìn)行高級語義意圖識別 

5. 意圖識別與工作流的聯(lián)動觸發(fā) 

6. 處理未識別意圖(Fallback)的策略 

7. 多意圖的優(yōu)先級與沖突解決 

8. 意圖識別的準(zhǔn)確率評測與優(yōu)化 

9. 通過意圖識別實現(xiàn)Bot的多功能切換 

10. 意圖識別在對話式應(yīng)用中的實戰(zhàn)技巧

 

1. 數(shù)據(jù)庫(Database)組件的創(chuàng)建與連接 

2. 支持的數(shù)據(jù)庫類型與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計 

3. 數(shù)據(jù)庫的CRUD(增刪改查)操作實現(xiàn) 

4. 卡片(Card)組件的布局與設(shè)計 

5. 動態(tài)數(shù)據(jù)綁定：數(shù)據(jù)庫內(nèi)容在卡片上的展示 

6. 用戶交互：通過卡片收集數(shù)據(jù)/觸發(fā)操作 

7. 數(shù)據(jù)庫與工作流的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)與同步 

8. 卡片在多渠道(如微信、飛書)的適配 

9. 利用數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)用戶個性化數(shù)據(jù)存儲 

10. 數(shù)據(jù)庫與卡片結(jié)合的復(fù)雜應(yīng)用案例

 

Coze助力辦公自動化實戰(zhàn)

1. Coze插件(Plugin)商店與常用辦公插件 

2. 集成第三方API實現(xiàn)自動化任務(wù) 

3. 郵件發(fā)送與日程安排的自動化 

4. 文檔生成與數(shù)據(jù)報表自動匯總 

5. 連接企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)(ERP/CRM)的實踐 

6. 利用工作流實現(xiàn)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)同步 

7. Bot在企業(yè)內(nèi)部的權(quán)限與安全配置 

8. 自動化辦公Bot的設(shè)計原則與用戶體驗 

9. Coze在財務(wù)、人事、行政領(lǐng)域的應(yīng)用 

10. 無代碼/低代碼實現(xiàn)復(fù)雜審批流程

 

1. Coze私有化部署的必要性與優(yōu)勢 

2. 私有化部署的硬件與環(huán)境要求 

3. 私有化部署的安裝包獲取與流程 

4. 私有化環(huán)境下的LLM模型接入 

5. 數(shù)據(jù)安全與權(quán)限隔離的配置 

6. 私有化部署后的運維與監(jiān)控 

7. 私有化版本的功能差異與限制 

8. 私有化環(huán)境下的API與SDK接入

9. 企業(yè)內(nèi)部用戶與團(tuán)隊的管理 

10. 私有化部署的成本與授權(quán)模式

備注：采用小班制教學(xué)，授課過程中，講師會通過互動提問、組織小組討論、即時答疑等形式，幫助學(xué)員把所學(xué)知識轉(zhuǎn)化為可落地的能力。

 

證書頒發(fā)：通過培訓(xùn)項目評價考核的學(xué)員，將獲得由工業(yè)和信息化部電子工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化研究院頒發(fā)的《人工智能應(yīng)用工程師》證書。

證書查詢網(wǎng)址www.cesi.cn。

 

講師介紹：

劉老師 | 國內(nèi)*AI專家、大數(shù)據(jù)技術(shù)專家

劉老師是一位在技術(shù)領(lǐng)域具有深厚造詣的專家，擁有近20年的企業(yè)級軟件研發(fā)與培訓(xùn)經(jīng)驗。他不僅在Java、Python、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等傳統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域造詣深厚，更長期深耕人工智能前沿應(yīng)用，在TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架、機(jī)器學(xué)習(xí)及人臉識別等項目上具備扎實的實戰(zhàn)積累。

正是基于對AI底層技術(shù)與應(yīng)用開發(fā)的深刻理解，劉老師能精準(zhǔn)把握Coze這類零代碼平臺的設(shè)計理念與核心能力。在本課程中，他將不再局限于傳統(tǒng)代碼開發(fā)視角，而是引導(dǎo)學(xué)員從“智能體架構(gòu)師”的高度出發(fā)，系統(tǒng)掌握Coze平臺的核心功能。他將通過豐富的企業(yè)案例，深入淺出地講解大模型調(diào)優(yōu)、RAG知識庫構(gòu)建、自動化工作流設(shè)計以及私有化部署安全策略等關(guān)鍵模塊，助力學(xué)員跨越技術(shù)門檻，將AI智能體與自動化辦公的落地應(yīng)用能力轉(zhuǎn)化為實實在在的productivity，實現(xiàn)從“工具使用者”到“智能體創(chuàng)造者”的跨越。

 

鄒老師 | 某工業(yè)大學(xué)人工智能研究院院長

博士學(xué)歷，畢業(yè)于中國地質(zhì)科學(xué)院，兼任天津大學(xué)創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、山東交通學(xué)院客座教授、碩士生導(dǎo)師。主持研發(fā)50多個人工智能領(lǐng)域工業(yè)級項目，廣泛應(yīng)用于能源、醫(yī)療、交通、氣象、銀行等多個領(lǐng)域。

碩博期間主持研發(fā)大型行業(yè)建模軟件，代碼量100萬行（從底層開發(fā)是考慮后期維護(hù)和產(chǎn)權(quán)）。創(chuàng)立的?？桶钆c國內(nèi)十多所高校建立了AI聯(lián)合實驗室或?qū)嵱?xùn)基地廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、交通、農(nóng)業(yè)、氣象、銀行、電信等多個領(lǐng)域。成立中國科學(xué)院鄒博人工智能研究中心，在翔創(chuàng)、天識等公司擔(dān)任技術(shù)顧問，曾在多個在線平臺授課，廣受網(wǎng)友好評，累計學(xué)習(xí)人數(shù)超過百萬。

公開出版《強(qiáng)化學(xué)習(xí)》《Python深度學(xué)習(xí)實踐》《自然語言處理》等11部專著和譯著。在國內(nèi)外期刊會議發(fā)表論文10余篇，獲得國家發(fā)明專利1項，著書1本，譯書6本。2017年主持科研項目榮獲國土資源科學(xué)技術(shù)一等獎。

為眾多知名企業(yè)進(jìn)行過上百場講座和內(nèi)部培訓(xùn)，其中包括中國移動、CSDN、中國建設(shè)銀行、花旗銀行、中信集團(tuán)、中航信、烽火科技、京東方、中科曙光、京東、大唐、完美世界等。