课程分类： DS赋能运用
课程目标：
1.技术赋能：掌握DeepSeek模型的核心功能、API调用及本地化部署技巧，提升AI技术应用能力。
2.场景适配：学习如何针对不同行业需求（如内容生成、数据分析、智能客服）定制模型解决方案。
3.效率优化：通过参数调优、Prompt工程与数据处理技巧，提升模型响应速度与结果精准度。
4.问题解决：解决实际应用中的常见问题（如长文本处理、多轮对话逻辑、敏感内容过滤）。
课程对象：
课程时间：
第一部分 语言模型简介
一、DeepSeek是什么？
1、DeepSeekR1
2、DeepSeekV3
第二部分 DeepSeek功能介绍
一、DeepSeek可以做什么？
1、复杂问题解决
2、多语言处理
3、信息处理与生成
4、个性化交互
二、DeepSeek——文本生成
1、文本创作
2、摘要与改写
3、结构化生成
三、DeepSeek——自然语言理解与分析
1、语义分析
2、文本分类
3、知识推理
四、DeepSeek——编程与代码相关
1、代码生成
2、代码调试
3、技术文档处理
五、DeepSeek——常规绘图
1、SVG矢量图
2、Mermaid图表
3、React图表
第三部分 DeepSeek应用领域
一、信息处理提效
1、精准信息检索
（1）公式：限定词 + 目标内容 + 格式要求
示例：用表格对比A、B项目预算，包含人力成本、推广费用、ROI预测
（2）价值点：避免无效信息干扰，直接获取结构化答案。
2、阶定位法
(1)限定条件：时间范围（Q3）、部门（市场部）、文件类型（PPT）
(2)内容需求：需要具体指标（转化率数据）而非概念说明
(3)呈现方式：优先时间轴图表 > 表格 > 文字描述
示例指令："整理市场部2023年Q3全渠道转化率数据，按周维度用折线图呈现，标注峰值日期"
3、模糊需求转化术
当需求不明确时，用引导式提问："您需要对比预算的颗粒度是到一级
类目还是二级明细？"
4、复杂内容速读
对长文档/邮件使用 「关键点提取」指令：“提取会议纪要中的3个核心决策点，用项目符号列出”
场景：快速处理跨部门协作文件、客户需求文档。
（1）黄金三段提取法
决策类文档：提取「结论+执行部门+时间节点」
分析类报告：抓取「核心发现+数据支撑+趋势预测」
需求文档：明确「交付物+验收标准+关联方」
示例执行："提取客户需求书中的核心功能点，按优先级排序，标注技术可行性（高/中/低）和预期开发周期"
（2）视觉化重构技术
将文字信息转换为：
时间矩阵（四象限矩阵）
泳道流程图（跨部门协作场景）
对比雷达图（多方案评估）
转化示例："将产品迭代计划中的任务按「开发难度-用户价值」绘制四象限图，
标红需高层决策事项"
（3）邮件极简处理法
对复杂邮件使用「3-2-1」公式回复：
3个确认理解的关键点??
2个需澄清的疑问?
1个明确的时间承诺?
二、自动化办公技巧
1、模板化内容生成
（1）周报生成：
基于[销售数据.xlsx]生成周报，突出增长率前3产品，指出需改进品类
（2）数据智能分析
指令示范：分析Q3市场调研数据，找出客户流失率>20%的片区，给出改进建议
进阶技巧：要求生成可视化建议（如“用柱状图对比各区域数据”）
三、会议管理优化
1、智能会议助手
会前：生成关于新零售方案的5个关键讨论议题
会中：上传录音要求“提取争议点与待办事项”
会后：将行动项转为甘特图格式，标注负责人与DDL
2、会议信息预埋技巧
在共享文档提前植入：
浮动注释（黄色高亮关键数据）
智能书签（跳转到相关历史决策）
动态目录（自动定位到最新修订）
四、deepseek的关键——提示语
1、要不要学习提示语
2、提示语的种类
3、掌握提示语设计，应对AIGC时代
4、提示语的DNA
5、调教AI的秘籍——提示语
第四部分 DeepSeek人际共生
一、人机共生时代的能力储备
1、输入质量：70%人的影响
2、基础能力：80%机器的影响
二、知识唤醒
1、AI进阶使用
2、知识唤醒的第一性问题
3、知识库+知识唤醒框架
