课程分类： DS赋能医疗
课程目标：
DeepSeek是什么？
DeepSeek：大语言模型的特点
关键词1：推理大模型 vs 非推理大模型
关键词2：高效创新
关键词3：强化学习 DeepSeek-R1-Zero
关键词4：蒸馏
垂直领域 AI 的深度渗透，重塑行业格局
1.3 DeepSeek来龙去脉
V3革新——前沿起航，性能激昂
R1破局——纯强突围，以小博威
多维解读——第三方视角，全景洞穿
Deepseek前世今生，大模型如何来的？
课程对象：
课程时间：
第一章 智势：AI的前沿探索
1.1DeepSeek宏观认知
政域封杀：外国政府如何对待 DeepSeek
股市余震：为什么 DeepSeek 对美国股市造成冲击
商界博弈：美国商界对 DeepSeek 的响应
省政联动：各省接入 DeepSeek 情况
高层定调：主要领导对 DeepSeek 的发言
巨头合流：DeepSeek 与科技巨头
A股拥抱：DeepSeek 上市公司接入情况
1.2 DeepSeek 微观认知
DeepSeek是什么？
DeepSeek：大语言模型的特点
关键词1：推理大模型 vs 非推理大模型
关键词2：高效创新
关键词3：强化学习 DeepSeek-R1-Zero
关键词4：蒸馏
垂直领域 AI 的深度渗透，重塑行业格局
1.3 DeepSeek来龙去脉
V3革新——前沿起航，性能激昂
R1破局——纯强突围，以小博威
多维解读——第三方视角，全景洞穿
Deepseek前世今生，大模型如何来的？
第二章 Chat GPT赋能医疗行业
2.1 GPT在医疗端的应用能力
2.1.1 GPT如何颠覆医疗行业
2.1.2 AGI如何影响医疗的未来
2.1.3 GPT-4在医疗端的能力
2.1.4 GPT-4具备渊博医学知识，且有基本推理能力
2.1.5GPT4阐述更准确&可实现多模态输入推动了其在医疗领域的应用
2.1.6 AI加入的三边关系
2.1.7 Sam Altman认为GPT在医疗领域的应用场景
2.2 大模型在医疗端的应用场景
2.2.1 ChatGPT等大模型在医疗端应用
2.2.2 ChatGPT在医疗端的场景示例（1-3）
2.2.3 GPT4应用于医疗信息化场景——电子病历的生产力解放
2.2.1 微软子公司Nuance：将GPT-4用于病历生成程序
2.2.4 GPT4应用于医疗信息化场景——为医生提供诊断决策备选
2.2.5 GPT4应用于互联网医疗场景——高效多模态获取患者信息并准确分诊
2.2.6 公卫信息化领域——对重大传染病实现实时监测预警
案例1：通过GPT4识别罕见病
案例2：通过GPT4识别二甲医院误诊，并在三甲医院验证
2.3 国内大模型在医疗端的应用情况
2.3.1 药物研发——GPT助力新蛋白质合成
2.3.2文心大模型在医疗领域未来应用趋势
2.3.3文心一言目前具备的能力，但比较弱
2.3.4MedGPT--国内GPT
2.3.5华佗GPT：开源中文医疗大模型
2.4 AIGC在产品营销的赋能应用场景
2.4.1 销售辅助
利用AIGC技术，公司可以为销售人员构建智能化销售辅助机器人，提供个性化的销售建议和支持。
2.4.2 营销素材设计
利用AIGC技术，公司可以快速生成文案、广告语、邮件、短信、微信公众号文章等，以及利用AI工具自动生成宣传海报、视频等视觉内容。
2.4.3 产品推荐
利用AIGC技术，公司可以构建智能化产品推荐机器人，提供个性化的产品推荐和购买建议。
2.4.4 产品咨询
利用AIGC技术，公司可以构建智能化产品咨询机器人，提供全天候在线的咨询服务。
2.4.5 应用案例
Lemonade利用AIGC技术打造销售辅助机器人
众安在线利用AIGC技术快速生成各类营销素材、加速产品上线
第三章：智法：AI降本增效落地路径
3.1 微软AI降本增效落地路径
3.2 华为AI降本增效落地路径
3.3 小蚁工场AI降本增效落地路径
3.4 亿欧AI降本增效落地路径
第四章 智招：AI降本增效技巧--提示词工程
1. Prompt的一个本质
2. Prompt的二个心法
3. Prompt的三项沟通要点
4. Prompt的四项chat法则
5. Prompt的五个业务法则
6. Prompt的六条咒语
7. Prompt的七项注意
8 .Prompt的天龙八部
9. Prompt的追问法则
10. Prompt的继续法则
第五章：智流：AI降本增效技巧高级--AI工作流
1.工作流的定义与基本概念
2.工作流与AI的关系误区
3. AI与工作流的误区总结
4. 适合工作流的场景与业务拆解
5. 业务拆解的标准
6. 工作流拆解步骤
7. 工具模块
8. 工作流与Agent的区别
9. 步骤拆解与清晰定义
10. 案例：抖音评论截流工作流
