课程分类： DS赋能行业
课程目标：
受益一：深入了解DEEPSEEK等大语言模型的基本原理与技术架构。
受益二：掌握指令模型与推理模型的区别，以及国内外主流大语言模型的对比分析。
受益三：学会如何将DEEPSEEK等推理模型应用于房地产企业的日常办公场景。
受益四：掌握至少七个房地产业务场景中的大语言模型应用落地方法。
受益五：提升对大语言模型在房地产企业未来发展中潜力的认知与规划能力。
课程对象：房地产企业中高层管理者、产品中心、运营中心、技术中心、客服中心等相关人士；
课程时间：1天 (6小时）
单元 | 大纲 | 内容 |
单元一 | DEEPSEEK等AI大语言模型技术概览 | AI大语言模型的定义与特点 1.1 AI大语言模型的概念及发展历程 1.2 DEEPSEEK等AI大语言模型的技术架构与核心原理 指令模型与推理模型的区别 2.1 指令模型的基本原理和应用 2.2 推理模型的基本原理和优势 2.3 国内外大语言模型介绍及与DEEPSEEK的对比 案例：不同大语言模型在智能问答任务中的表现对比 讨论课题：指令模型与推理模型在建筑行业的应用前景 |
单元二 | DEEPSEEK大语言模型的深入解析 | 1. 指令模型的核心逻辑 1.1) 基于用户指令生成结果，强调任务执行的准确性（如传统GPT系列）。? 1.2) 局限性：缺乏动态推理过程，依赖大量监督微调数据。? 2. 推理模型的范式革新? 2.1) DeepSeek-R1的强化学习训练：跳过监督微调，直接通过逻辑链生成解决方案。? 2.2) 关键能力：DEEPSEEK和GPT,Clude，gemmi，以及国内阿里，百度和豆包的区别。 **案例**：案例：DEEPSEEK在特定领域问答任务中的实际应用 |
单元三 | DEEPSEEK在房地产日常办公场景的应用 | 1 文档处理与信息管理 1.1 利用DEEPSEEK进行高效文档搜索与归类 1.2 信息提取与智能摘要功能的应用 2 会议辅助与记录 2.1 会议内容的实时转录与总结 2.2 会议安排与提醒的智能化管理 案例：房地产企业内部文档管理与会议效率提升实例 |
单元四 | DEEPSEEK在房地产重要业务场景的应用（一） | 1 客户服务与优化 1.1 智能化客服系统的搭建 1.2 客户问题的快速响应与解决 2 市场营销与推广 2.1 营销文案的智能化生成与优化 2.2 市场趋势的预测与分析 案例：房地产企业客户服务与市场营销中的大模型应用实例 |
单元五 | DEEPSEEK在房地产重要业务场景的应用（二） | 1 项目管理与进度跟踪 1.1 项目计划的智能化制定与调整 1.2 项目进度的实时监控与预警 2 风险评估与决策支持 2.1 利用DEEPSEEK进行风险点识别与评估 2.2 决策过程中的智能化建议与辅助 案例：房地产项目管理与风险评估中的DEEPSEEK应用实例 |
单元六 | DEEPSEEK在房地产重要业务场景的应用（三） | 1 设计与规划创新 1.1 设计方案的智能化生成与优化 1.2 规划布局的智能化调整与建议 2 智能家居与物联网集成 2.1 智能家居系统的智能化控制与管理 2.2 物联网数据的智能化处理与分析 案例：房地产设计与智能家居中的AI大模型应用实例 |
单元七 | DEEPSEEK在房地产重要业务场景的应用（四）及未来展望 | 1 人力资源管理 1.1 员工招聘与培训的智能化辅助 1.2 绩效考核与激励机制的智能化设计 2 未来展望 2.1 DEEPSEEK在房地产企业中的潜在应用领域拓展 2.2 大语言模型技术对未来房地产市场的影响与变革 案例：房地产企业人力资源管理中的DEEPSEEK应用实例及未来趋势探讨 讨论课题：如何结合企业实际情况，制定DEEPSEEK等大语言模型的应用策略与规划？ |
