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艾默生AI赋能计划课程设计方案

一、背景与需求分析

在当今的商业环境中，人工智能（AI）技术迅速发展并广泛应用于各个领域。提升员工的AI技能，不仅能够提高个人和团队的工作效率，还能推动整体业务的智能化转型。基于此，我们设计了针对两大类人群的AI培训课程：办公室人群和研发部门。

二、课程设计理念

1. 针对性与实用性
   • 办公室人群：主要涉及人力资源、财务、后勤等部门，他们的工作主要与文本材料和Excel表格打交道，且跨国业务较多，需要处理多语种交流。我们的目标是通过AI培训帮助他们提高个人效率，简化日常工作流程。由于工作流改造的难度较大，我们更注重通过AI工具的应用来提升他们的日常操作效率。
   • 研发部门：包括机械自动化、软件研发、硬件研发、单片机研发、实施运维工程师等。重点在于通过AI实现研发手册的智能化（RAG），提升数据分析能力，加快数据处理速度，降低数据分析门槛，进而推动研发工作的智能化和高效化。
2. 分层次与渐进式
   • 初阶入门课：面向全员，通过线上课程帮助学员了解AI基础知识、各类AI工具的应用以及简单的操作方法。课程设置上由浅入深，循序渐进，确保每位学员都能跟上学习进度。
   • 高阶课程：通过线下课程深入探讨高阶prompt的使用，设计实际的agent，并进行数据分析。课程内容更具挑战性，旨在帮助学员掌握更高级的AI应用技能。
3. 实操与互动
   • 实操项目：课程设计中包含大量实操环节，学员通过动手实践，提升对AI工具和技术的理解与应用能力。特别是在高阶课程中，通过设计和实现一个coze agent，学员能够亲身体验AI项目的开发过程。
   • 案例展示与讨论：通过实际案例展示AI在工作中的应用，激发学员的学习兴趣，并通过讨论环节促进学员之间的交流与思考。
4. 故事化与趣味性
   • 故事讲述：在课程中融入生动的故事和实际案例，帮助学员更好地理解AI技术的应用场景和价值。通过讲故事的方式，使枯燥的技术知识变得生动有趣，增强学员的学习体验。
   • 趣味性设计：在课程内容设计上注重趣味性，通过引入有趣的案例和互动环节，激发学员的学习兴趣和积极性。
5. 数据驱动与模型应用
   • 数据分析：特别针对研发部门，课程中深入探讨数据分析的技术和方法，结合实际案例，帮助学员掌握数据分析的技能。通过引入商业分析模型和个人生活分析模型，帮助学员实现思维的结构化和清晰化，提高数据分析的效率和准确性。
6. 易用性与可操作性
   • 傻瓜式操作：针对初学者，课程设计注重操作的简便性，尽量减少复杂的操作步骤，使学员能够快速上手，轻松应用AI工具。
   • 页面友好：在课程资料和工具选择上，注重界面的美观和友好性，提升学员的使用体验。

三、课程大纲

1、线上课程（初阶入门课--全员）

目标：帮助学员了解AI基础知识、各类AI工具的应用以及简单的操作方法。

一、AI发展的历史与扫盲（30分钟）

1. AI的定义与基本概念
   • 什么是AI？AI的发展历史
   • AI的主要应用领域
   • 数据安全性问题与AI使用的边界

二、各家AI产品的介绍与案例展示（1小时）

1. 主要AI产品介绍
   • OpenAI (如ChatGPT)
   • 通义千问
   • kimi
   • 密塔搜索
   • 其他主要AI产品
2. 案例展示
   • 各类AI产品在实际工作中的应用案例展示与分析
     • AI在办公效率提升中的应用：
       • 文件处理：自动化文件管理，职场效率升级
       • 演示制作：自动化生成PPT，专业展示无极限
       • 数据处理：自动化操作Excel，数据驱动决策

三、从workflow维度案例展示与引出agent、prompt（1小时）

1. Workflow的定义与重要性
   • 什么是workflow？
   • Workflow在工作中的应用
2. 案例展示
   • 通过实际案例展示workflow的应用
     • 案例1：自动化客户服务——利用ChatGPT处理客户咨询和常见问题，提高客户服务效率。
     • 案例2：技术支持和故障排除——ChatGPT帮助技术人员进行故障排除和技术支持，提供快速解决方案。
     • 案例3：数据报告生成——利用ChatGPT自动生成数据报告，节省时间和人力。
     • 案例4：测量数据分析和解读——ChatGPT帮助分析复杂的测量数据，提供洞察和优化建议。
   • 引出agent和prompt的概念

四、初步的prompt介绍（1小时）

1. Prompt的基本概念
   • 什么是prompt？
   • Prompt的基本使用方法
2. 简单示例
   • 通过示例演示prompt的应用
     • 编写一个Prompt，让ChatGPT生成一封客户服务邮件
     • 编写一个Prompt，让ChatGPT撰写一份技术支持报告

2、线下课程（高阶课程--全员）

目标：深入探讨高阶prompt的使用，设计一个实际的agent，并进行数据分析。

一、案例引导（30分钟）

1. 基于高阶prompt的案例展示
   • AI写作：用AI工具写文章、写外语邮件
   • AI拆书：绘制思维导图、写读书笔记

二、高阶prompt讨论与学习（1.5小时）

1. 高阶prompt的概念与应用
   • 高阶prompt的定义
   • 高阶prompt的实际应用场景
2. 实操演练
   • 学员动手练习高阶prompt的编写与应用
     • 通过行为模型塑造AI行为设计大师
     • 制作日记助手、工作日报助手
     • 职场模拟面试，提升面试技巧
     • 招聘过程自动化、员工管理与发展

三、设计一个coze agent（2.5小时）

1. coze agent的介绍
   • 什么是coze agent？
   • coze agent的应用场景
2. 实操项目
   • 学员分组设计一个coze agent
   • 实现基本功能，并进行展示

四、数据分析与案例（2小时）

1. 数据分析基础知识
   • 数据分析的基本概念
   • 数据分析的重要性
2. 数据分析工具与方法
   • 常用的数据分析工具介绍
   • 数据分析的基本方法
3. 实操案例
   • 学员使用提供的数据进行分析
   • 结合专业分析模型进行数据分析

五、总结与Q&A（30分钟）

1. 课程总结
   • 回顾课程内容与关键点
   • 强调AI工具在工作中的应用价值
2. Q&A环节
   • 解答学员的疑问
   • 提供进一步的指导和建议

3、线上课程（进阶课程1️⃣--全员）

课程目标

通过一系列独立的案例视频，帮助学员了解和掌握AI在生活和工作中的实际应用技巧。这些视频内容涵盖了文档与内容创作、教育与学习支持、商业与营销、办公自动化与效率工具、搜索与信息获取、个人与家庭管理、创意与设计、技术开发与集成等多个领域。每个视频时长约10分钟，独立且互不关联，便于学员根据自身需求选择学习。

课程大纲

1. 文档与内容创作

   • 论文撰写：高效写学术论文
     • 利用AI工具快速生成学术论文框架和内容。
   • 小说创作：写小说
     • 使用AI协助构思情节、塑造人物和撰写小说。
   • 报告编写：写周报、做面试准备
     • 如何借助AI工具高效撰写工作周报和面试准备材料。
   • 邮件撰写：写邮件
     • 使用AI工具撰写各种类型的邮件，提高沟通效率。
   • 社交媒体内容：写朋友圈文案、写小红书爆款笔记
     • 利用AI生成吸引眼球的社交媒体内容。
   • 视频脚本编写：写视频脚本
     • AI辅助撰写具有吸引力的视频脚本。
   • 文案创作：写出爆款文案、提高文案原创度
     • 使用AI工具创作高影响力的广告文案，提升原创度。

2. 教育与学习支持

   • 学习辅导：辅导孩子学习
     • AI如何辅助孩子的学习过程，提供个性化辅导。
   • 自我提升：快速学习提升自我
     • 利用AI工具进行自我学习和提升。
   • 语言学习：做免费英文外教
     • AI作为英文外教，帮助提升语言能力。

3. 商业与营销

   • 产品推广：制作知乎好物推荐、做SEO优化、SEO营销高级技巧
     • AI在产品推广和SEO优化中的应用技巧。
   • 内容营销：制作儿童绘本、制作小红书内容、制作在线课程
     • 使用AI工具进行内容创作和营销。
   • 市场分析与策略：创新商业赛道探索、降本增效、拓宽赚钱思路
     • AI辅助市场分析和商业策略制定。

4. 办公自动化与效率工具

   • 邮件管理：自动化操作邮件
     • 如何利用AI工具自动化管理和处理邮件。
   • 文件处理：自动化文件管理
     • AI自动化文件分类、整理和管理。
   • 网页操作：自动化网页操作
     • 使用AI工具自动化执行网页操作任务。
   • 演示制作：自动化生成PPT、自动制作PPT
     • AI工具自动生成和优化PPT演示文稿。
   • 数据处理：自动化操作Excel、高效使用Excel、统计数据
     • AI在Excel自动化操作和数据处理中的应用。
   • 文档编辑：自动化操作Word、修改英文简历
     • AI自动化文档编辑和简历优化。

5. 搜索与信息获取

   • 信息搜索：替代搜索引擎
     • AI工具替代传统搜索引擎进行信息搜索。
   • 语言翻译：翻译文章
     • 利用AI进行高效的文章翻译。

6. 个人与家庭管理

   • 职业准备：写简历和自荐信、做面试准备
     • AI辅助撰写简历、自荐信和面试准备。
   • 家庭活动：制定家庭旅行计划
     • 使用AI工具规划家庭旅行。
   • 健康管理：健康管理
     • AI在健康管理中的应用。
   • 家庭装修：房屋装修规划
     • AI辅助房屋装修和规划。

7. 创意与设计

   • 思维导图：制作XMind思维导图、制作思维导图
     • AI工具制作和优化思维导图。
   • 各种图表：高效制作各类图表流程图
     • AI辅助制作各类图表和流程图。

8. 技术开发与集成

   • 编程与开发：自动化代码生成
     • AI在自动化代码生成中的应用。
   • 微信机器人：部署私人AI机器人
     • 如何使用AI工具部署私人微信机器人。

9. 如何调教一个属于自己的超级AI助理

   • 理论介绍：探索如何开发属于自己的AI助理。
     • 理解AI助理的基本理论和开发方法。
   • 有效提问技巧：学习如何通过精确提问来获得最佳答案。
     • 提升提问技巧，获取更精确的AI回答。
   • 精准调教方法：方法和技巧，用于精细调整AI以提供更准确的回答。
     • 掌握调教AI助理的技巧和方法。
   • 职业定制：如何根据个人职业需求定制AI助理的功能和语调。
     • 根据职业需求定制AI助理。

10. AI实用场景与应用实操

    • 招聘简章撰写：使用AI工具制作专业的招聘广告。
      • AI辅助撰写招聘简章。
    • 报告与面试准备：借助AI撰写周报和优化面试准备工作。
      • 使用AI优化报告和面试准备。
    • 邮件撰写：教程和模板，帮助你用AI撰写各种类型的邮件。
      • 提供AI邮件撰写教程和模板。
    • 社交媒体内容创作：如何利用AI撰写吸引眼球的社交媒体内容，包括朋友圈文案和小红书热门笔记。
      • AI在社交媒体内容创作中的应用。
    • 视频脚本制作：指导如何用AI撰写具有吸引力的视频脚本。
      • AI辅助视频脚本创作。
    • 文案创作：技巧和策略，用于创作高影响力的广告文案和提升文案的原创性。
      • 提升文案创作技巧和原创度。

11. 如何选择合适的AI工具和模板

    • AI作图工具选择：明确你的主要需求（如文本处理、图像编辑、海报制作等），以便选择最适合的工具。
      • 指导选择合适的AI作图工具。

12. 基础图像处理技巧：AI抠图、去水印

    • 抠图与配文字：学习如何使用AI工具精准抠图，并有效地将文字与图片结合，增强视觉效果。
      • AI抠图和文字配图技巧。
    • 加水印与去水印：掌握如何快速给图片加上水印保护版权，以及如何利用AI技术去除图片中不需要的水印。
      • AI加水印和去水印技巧。

13. 高级图像处理技巧：AI制作海报和宣传图

    • 制作海报和宣传图：详细指导如何利用AI工具和模板快速制作专业级别的海报和宣传图。
      • AI工具制作海报和宣传图。
    • 案例实操：分析几个优秀的AI图像设计实例，理解其创意过程和技术实现。
      • 优秀AI图像设计实例分析。

14. 文件处理：自动化文件管理

    • 自动分类与整理：学习如何利用AI工具自动对文件进行分类、标记和整理，提高信息检索效率。
      • AI自动文件分类和整理。
    • 智能搜索功能：探索AI技术如何帮助快速找到存档文件中的特定内容。
      • AI智能搜索文件功能。

15. 演示制作：自动化生成PPT

    • 模板智能选择：AI如何根据内容自动推荐合适的PPT模板。
      • AI模板智能选择。
    • 内容布局优化：利用AI自动优化演示文稿中的文字、图片和布局，提升视觉冲击力。
      • AI内容布局优化。

16. 数据处理：自动化操作Excel、数据分析、数据可视化

    • Excel自动化技巧：如何使用AI自动执行繁琐的Excel操作，如数据整理、公式计算等。
      • AI自动化Excel操作技巧。
    • 数据分析自动化：探讨AI如何帮助自动化进行数据分析，快速生成洞察和报告。
      • AI数据分析自动化。
    • 数据可视化工具：介绍使用AI工具自动创建数据可视化图表，帮助更好地理解和展示数据。
      • AI数据可视化工具。

4、线上课程（进阶课程2️⃣--技术群体）

课程目标

通过本课程，学员将掌握如何利用AI工具进行数据分析的各个环节，从数据收集、清洗、特征提取、可视化到建模和预测。课程将结合实际案例项目，使初学者也能理解和应用数据分析技术。课程总时长在20小时左右。

课程大纲

第一部分：数据分析基础与AI大模型介绍（1.5小时）

1. 数据分析的定义与重要性

   • 数据分析的定义
   • 数据分析的重要性
   • 案例项目：通过分析公司销售数据，了解数据分析如何帮助提高销售业绩

2. 数据分析流程

   • 问题定义
   • 数据收集
   • 数据预处理
   • 数据探索
   • 特征工程
   • 数据建模
   • 结果评估
   • 结果解释与展示
   • 案例项目：从数据收集到结果展示，完整演示一个客户满意度调查项目

3. 常见的统计学方法

   • 描述统计分析
   • 探索性数据分析
   • 推断统计分析
   • 参数估计分析
   • 假设检验分析
   • 回归分析
   • 案例项目：通过分析员工绩效数据，理解描述统计和回归分析在HR管理中的应用

4. 数据分析与机器学习方法

   • 监督学习
   • 无监督学习
   • 强化学习
   • 半监督学习
   • 案例项目：使用监督学习方法进行信用卡欺诈检测

5. 常见的数据分析工具

   • 编程语言和插件库
   • 数据分析软件
   • 大数据处理框架
   • 云平台和数据分析服务
   • 案例项目：介绍Python和Pandas在数据分析中的应用

6. AI大模型介绍

   • AI的核心逻辑与应用功能
   • 案例项目：展示GPT-4在文本数据分析中的应用

第二部分：使用AI准备数据（1.5小时）

1. 使用AI编写数据收集脚本

   • 抓取新闻数据
   • 抓取电影评论数据
   • 抓取股票数据
   • 抓取天气数据
   • 抓取电商商品价格数据
   • 抓取抖音等社交媒体数据
   • 案例项目：编写脚本抓取电商网站的商品价格数据

2. 使用AI生成模拟数据

   • 生成电影评论数据
   • 生成客服对话数据
   • 生成新闻标题数据
   • 生成商品描述数据
   • 生成宠物图像数据
   • 案例项目：生成模拟的客服对话数据用于训练聊天机器人

第三部分：使用AI整理清洗数据（1.5小时）

1. 使用AI处理数据质量问题

   • 检测和处理缺失数据
   • 检测和处理异常数据
   • 检测和删除重复数据
   • 案例项目：清洗一份包含缺失值和异常值的客户信息数据集

2. 使用AI处理数据结构问题

   • 数据格式化转换
   • 合并不同数据源的数据
   • 案例项目：合并多个数据源的销售数据，进行数据格式转换

第四部分：使用AI提取数据特征（1.5小时）

1. 使用AI进行特征工程

   • 数据特征选择
   • 创建衍生特征
   • 案例项目：通过特征工程提升房价预测模型的准确性

2. 使用AI进行特征降维

   • 进行主成分分析
   • 进行线性判别分析
   • 案例项目：使用主成分分析简化金融市场数据

第五部分：使用AI进行数据可视化（1.5小时）

1. 使用AI创建基本图表

   • 绘制折线图和趋势图
   • 创建柱状图和条形图
   • 生成饼图和环状图
   • 绘制散点图和气泡图
   • 案例项目：可视化公司季度销售数据

2. 使用AI进行高级数据可视化

   • 创建热力图和相关性图
   • 生成并行坐标图和雷达图
   • 构建树形图和层次图
   • 案例项目：使用热力图展示不同产品的销售相关性

第六部分：使用AI进行回归分析与预测建模（2小时）

1. 使用AI进行回归分析

   • 构建线性回归
   • 构建多项式回归
   • 构建岭回归和套索回归
   • 案例项目：构建线性回归模型预测房价

2. 使用AI进行预测建模

   • 构建神经网络预测模型
   • 构建决策树和随机森林预测
   • 案例项目：使用随机森林预测客户流失率

第七部分：使用AI进行分类与聚类分析（2小时）

1. 使用AI进行分类分析
   • 构建情感分类分析
   • 构建K-近邻分类分析
   • 构建朴素贝叶斯分类分析
   • 构建支持向量机分类分析
   • 案例项目：使用情感分类分析社交媒体评论
2. 使用AI进行聚类分析
   • 构建K-Means聚类分析
   • 构建层次聚类分析
   • 案例项目：使用K-Means聚类分析客户分群

第八部分：综合项目实操（6小时）

1. 项目背景与需求分析

   • 项目背景介绍
   • 需求分析与问题定义
   • 综合项目：公司新产品市场需求预测

2. 数据收集与预处理

   • 数据收集
   • 数据清洗与转换
   • 综合项目：收集并清洗市场数据

3. 特征工程与数据探索

   • 特征提取与选择
   • 数据探索性分析
   • 综合项目：提取市场需求的关键特征，并进行数据探索

4. 数据建模与评估

   • 建立预测模型
   • 模型评估与调优
   • 综合项目：建立市场需求预测模型，并进行评估和调优

5. 结果解释与展示

   • 结果解读
   • 报告撰写与展示
   • 综合项目：撰写市场需求预测分析报告，并进行展示

四、总结

本次艾默生AI普及科普培训课程的设计，我们旨在帮助办公室人群和研发部门的员工全面掌握AI工具的应用，提高工作效率和业务智能化水平。课程设计注重实用性、分层次、实操与互动、故事化与趣味性、数据驱动与模型应用、易用性与可操作性，确保学员能够在实际工作中灵活应用所学知识，实现AI赋能业务的目标。