复旦管院人工智能领创计划

在通用人工智能时代，企业面临着深刻的变革和无限的应用可能。

面向企业家的“AI第一课”，AI战略决策与深度落地

招生对象

企业实控人、企业各职能高层管理者和业务负责人、专业投资人

复旦大学非学历教育项目编号：F241247

课程简介|Course Introduction

面向企业家的“AI第一课”
复旦大学管理学院统计与数据科学系和信息管理与商业智能系强强联手，倾力设计“复旦管院人工智能领创计划”，采用理论与实践相结合的教学方式，充分考虑课程内容的前沿性、深度性、广泛性、实操性，助力学员：
▪ 升级思维方式
构建对通用人工智能时代的全局认识
▪ 提升技术素养
了解人工智技术发展沿革和核心特征
▪ 增加实战经验
亲历咨询式真实场景AI战略落地执行

【一期学员画像】
平均年龄：43岁
94%为企业CEO、创始人、高层管理者
50%拥有硕士及以上学位
主要行业分布：医药/生物科学（22%），科技（22%），咨询服务（11%），金融投资（11%），物流航运（8%），贸易零售（8%），制造业（8%），教育（6%）

课程设置|Curriculum

课程设置 | Curriculum

收起

【四大模块】

一、商业本源与战略前瞻
目标：从商业本质出发，结合生成式AI和大语言模型（LLM），探索企业如何制定前瞻性的AI战略

· 人工智能的宏观环境变革

- 当前AI技术的发展趋势（如生成式AI、DeepSeek的大语言模型等）对企业的影响。

- 全球化与本地化的平衡：如何在AI驱动下实现全球化布局，同时兼顾本地化需求。

· 企业AI战略制定与执行领导力

- 通过生成式AI技术推动业务模式创新。

- 培养AI时代的领导力，包括数据驱动决策、快速迭代能力等。

· 商业模式创新与价值重构

- 结合智能搜索和LLM技术，探讨传统行业如何利用AI实现商业模式升级。

- 分析生成式AI在金融、教育、医疗等行业的最新应用案例。

二、底层逻辑与技术趋势
目标：深入解析人工智能的技术底层逻辑，结合最新的核心技术创新，理解未来技术发展趋势。
· 人工智能的技术发展历程
- 从浅层学习到深度学习的演变。
- DeepSeek在大语言模型（LLM）领域的技术突破及其对AI发展的推动作用。
· 生成式AI与大语言模型（LLM）的核心原理
- Transformer架构详解：如何通过自注意力机制实现高效的自然语言处理。
- DeepSeek的创新：多模态模型的优化、推理速度提升及小样本学习能力。
· 神经网络与机器学习的实际应用
- 如何利用DeepSeek的技术构建智能对话系统和内容生成工具。
- 结合案例分析，探讨LLM在自然语言处理中的实际应用场景（如文本摘要、问答系统等）。

三、组织创新与数据驱动决策
目标：通过组织架构的调整和知识图谱的构建，提升企业的数据驱动能力，结合AI技术实现智能化转型。
· 以AI驱动的组织架构优化
- 知识图谱构建技术在企业中的应用：如何利用结构化数据提升内部协作效率。
- 案例分析：某行业巨头通过知识图谱实现跨部门信息共享和决策支持。
· 生成式AI与智能搜索在知识管理中的作用
- 结合智能搜索技术，探讨如何快速获取所需信息并转化为决策依据。
- 如何利用AI工具辅助员工完成日常任务，提升工作效率。
· 数据驱动的文化与绩效管理
- 深度求索在数据分析和挖掘领域的应用：如何通过AI技术优化企业绩效评估体系。
- 结合生成式AI，构建智能化的知识管理系统，推动组织文化向“数据驱动”转型。

四、应用实践与场景落地
目标：结合实际应用场景，探讨AI技术在不同行业的落地方法及未来发展方向。
· 生成式AI的行业应用案例分析
- 在金融、教育、医疗等领域的成功案例分享。
- 如何利用生成式AI优化客户服务流程（如智能客服机器人）。
· 智能搜索与LLM技术的实际落地
- 深度求索的技术如何帮助企业实现高效的信息检索和内容生成。
- 结合实际场景，探讨如何通过AI工具提升企业内部沟通效率。
· 未来发展方向与挑战
- 深度求索的最新研究成果及其对企业的影响（如多模态模型、小样本学习等）。
- 如何应对生成式AI带来的伦理和安全挑战，确保技术的可持续发展。

【四大课堂】

理论教学：跨学科、多领域名师授课，系统性构建理论架构
案例研究：针对性开发的最新案例，研究型学习加深理解
现场观察：全球AI战略执行标杆企业最佳实践探访学习
落地实施：基于学员企业真实业务需求的AI应用场景搭建和落实跟踪（需经遴选）

【硅谷AI研学课堂】

对话硅谷AI科创风投大咖探访AI浪潮之巅的科技巨头
NVIDIA、Open AI、Microsoft、Apple……

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