如果您想利用 AI 实现商业应用,可以从以下方面开始学习:
此外,ChatGPT 大模型以及生成式 AI 技术还将在图片、视频、数字人等领域的各种复杂场景中落地,利用海量的数据资源和算法实现商业化应用与迭代更新。
人工智能的商业应用案例。如需要了解这方面的信息,可以考虑学习以下两个微软的课程:《[面向商业用户的人工智能学习](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[人工智能商学院](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/transform-your-business-with-microsoft-ai/)》(和欧洲工商管理学院INSEAD共同开发)。经典机器学习。这在我们的《[机器学习入门课程](https://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)》中有详细介绍。使用Azure认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用。如有需要,我们建议你从以下微软课程开始学习:《[视觉](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-computer-vision-solutions-azure-ai/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[自然语言处理](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[使用Azure OpenAI服务的生成式人工智能](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)》等。
[heading1]01活动主题[content]以【独立开发模式】做【可商业化】的【AI应用】清华大学学生创业协会联合自动化系学生科协、WaytoAGI举办【独立开发|AI应用开发实训营】,邀请AI领域资深开发者,业界产品经理,为同学们提供系统化的指导与实战演练。你将在本课程中从零到一打造具有【商业化潜力】的【AI应用】在这里,你将学习【产品设计】+【应用开发】+【运营与增长】,并产出至少一个具备商业化潜力的AI应用。[heading1]02课程亮点[content]实战为王,项目驱动课程采用“理论认知+动手实践”双轨模式,让你在真实项目中积累经验。从需求分析到产品设计,从开发到部署上线,再到最终的商业化运营,你将全程参与,主导开发属于自己的AI应用专业导师,深度指导我们邀请了独立开发者、资深工程师、产品经理,他们将凭借丰富的行业经验和深厚的专业知识,为你提供指导与建议。在课程中,你将与他们深度交流,汲取实战经验,少走弯路,加速成长。资源支持,助你腾飞为了让你的AI应用项目顺利落地,我们提供API、算力等资源支持,降低你的开发成本,为你的实践之旅加油助力。[heading1]03课程框架[content]
企业运营:日常办公文档材料撰写整理;营销对话机器人,市场分析,销售策略咨询;法律文书起草、案例分析、法律条文梳理;人力资源简历筛选,预招聘,员工培训。教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议;针对学生情况以及兴趣定制化学习内容;论文初稿搭建及论文审核;帮助低收入国家/家庭通过GPT获得平等的教育资源。游戏/媒体:定制化游戏,动态生成NPC互动,自定义剧情,开放式结局;出海文案内容生成,语言翻译及辅助广告投放和运营;数字虚拟人直播;游戏平台代码重构;AI自动生成副本。零售/电商:舆情、投诉、突发事件监测及分析;品牌营销内容撰写及投放;自动化库存管理;自动生成或完成SKU类别选择、数量和价格分配;客户购物趋势分析及洞察。金融/保险:个人金融理财顾问;贷款信息摘要及初始批复;识别并检测欺诈活动风险;客服中心分析及内容洞察;保险理赔处理及分析;投资者报告/研究报告总结。制造业/汽车:生产计划、供应链计划状态查询;产线预测性维保辅助;产品质量分析与溯源;自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手;线上购车品牌、配置对比分析。生命科学:研发阶段靶点发现及产品成药性;医学文献内容检索,重点摘要提取,相关法规整理;医药代表培训及知识库建立;分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。不仅如此,ChatGPT大模型以及生成式AI技术还将在图片、视频、数字人等领域的各种复杂场景中落地,利用海量的数据资源和算法实现商业化应用与迭代更新。