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甄文智

AI与大模型赋建筑工程、房地产与金融行业

甄文智 / 人工智能与数字化转型实战专 家

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课程大纲

课程大纲**章:AI技术基础与发展趋势

1.1 人工智能的源起与演进

人工智能的历史回顾

经典人工智能与机器学习

生成式AI的兴起:从ChatGPT到AGI

1.2 生成式AI的核心技术

人工神经网络与深度学习

Transformer模型与注意力机制

生成式AI的算法原理:预测与生成

1.3 生成式AI的应用领域

文本生成:ChatGPT的独到之处

文生图与图生图

第二章、AI大模型概况与发展

2.1 什么是AI大模型

大模型的定义与核心要素(算力、算法、数据)

大模型的发展路径与重要时刻

2.2 AI大模型的特点与质量评估

大模型的显著优势(多任务学习与迁移学习能力)

大模型的质量评估标准(生成质量、内容准确性、拟人性)

2.3 大模型的应用场景与价值

大模型在各领域的应用案例(智能客服、个性化推荐、编程辅助)

大模型带来的创新与变革(拓展认知边界、促进科技发展)

第三章、 行业大模型解析

3.1 工程行业大模型:创新应用

3.1.1 工程设计、施工与运维:大模型的全面渗透

3.1.2 工程行业大模型的构建与优化:实战策略

3.1.3 效益分析:工程行业大模型的实践成果

3.2 金融行业大模型:智能金融新纪元

3.2.1 金融服务、风险管理与投资分析:大模型的变革力量

3.2.2 金融行业大模型的构建与实现:路径探索

3.2.3 前景展望:金融行业大模型的效益与未来

3.3 其他行业大模型:智慧制造、社区与健康

3.3.1 制造行业大模型:发展趋势与应用场景

3.3.2 智慧社区与健康行业大模型:核心价值与实践

3.3.3 房地产行业大模型:构建要点与实施策略

第四章 AI在工程建筑中的革新应用

4.1 智能化设计:重塑建筑未来

4.1.1 智能化设计工具与平台:核心功能揭秘

4.1.2 AI辅助建筑设计:优化策略与实践

4.1.3 创新实践:AI在建筑设计中的价值展现

4.2 智能化施工:重塑建筑过程

4.2.1 智能化施工管理与监控:技术关键点

4.2.2 AI辅助施工过程:优化方法与实践

4.2.3 效益分析:AI在建筑施工中的提升路径

4.3 智能化运维:重塑建筑生命周期

4.3.1 智能化建筑运维管理:系统核心功能

4.3.2 AI辅助建筑运维:优化策略与实践

4.3.3 长期价值:AI在建筑运维中的创新实践

第五章 AI在房地产行业的革新机遇

5.1 智能化营销:重塑房地产销售模式

5.1.1 智能化营销策略与工具:核心优势解析

5.1.2 AI辅助房地产营销:优化方法与实践

5.1.3 效益分析:AI在房地产营销中的创新实践

5.2 智能化管理:重塑房地产运营模式

5.2.1 智能化房地产管理:系统核心功能

5.2.2 AI辅助房地产管理:优化策略与实践

5.2.3 长期效益:AI在房地产管理中的提升路径

5.3 智能化开发:重塑房地产开发流程

5.3.1 智能化房地产开发:流程核心优势

5.3.2 AI辅助房地产开发:优化方法与实践

5.3.3 价值创造:AI在房地产开发中的创新实践

第六章 AI在金融行业的革新机遇

6.1 智能化金融服务:重塑金融体验

6.1.1 智能化金融服务工具与平台:核心功能展现

6.1.2 AI辅助金融服务:优化策略与实践

6.1.3 价值评估:AI在金融服务中的创新实践

6.2 智能化风险管理:重塑金融安全

6.2.1 智能化风险管理系统:核心优势解析

6.2.2 AI辅助风险管理:优化方法与实践

6.2.3 提升策略:AI在风险管理中的长期效益

6.3 智能化投资分析:重塑金融决策

6.3.1 智能化投资分析工具与平台:核心功能揭秘

6.3.2 AI辅助投资分析:优化策略与实践

6.3.3 价值创造:AI在投资分析中的创新实践

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