ChatGPT3個月月活破億，可能會顛覆萬億美金Google，已經顛覆獨角獸Grammerly，未來會有更多的行業和職業被顛覆，在大變局下，我們如何去深刻認識ChatGPT，利用ChatGPT武裝自己和自己所在的組織。
理論講解+案例分析+視頻分享+課堂練習+實戰演練+小組研討+互動答疑
導入
ChatGPT實戰演示：如何5分鐘閉環策劃“每月一學”干部培訓
第一章 初識：ChatGPT改變世界
1.1 宏觀認知
1.1.1 人工智能的iphone時刻
1.1.2 登火箭時不要問坐那個座位
1.1.3 AI的影響可能是反人性的
1.1.4 chatGPT的影響可能是文藝復興級的
1.1.5 新的大國競爭和wintel聯盟
1.1.6 上一輪人工智能進入尾聲
案例：5000萬美金的朋友圈
1.1 ChatGPT的前世今生
1.1.1 追蹤ChatGPT的前世
1.1.2 系統梳理ChatGPT的前世今生
1.1.3 歸納ChatGPT發展趨勢
1.2 ChatGPT的先進性
1.3.1 ChatGPT具備諸多先進性特征
1.3.2 ChatGPT 提升的核心點
1.3.3 ChatGPT 提升的原因
1.3.4 ChatGPT 提升的領域
1.3.5 ChatGPT得益于通用（基礎）模型所構建 AI 系統的新范式
1.3 ChatGPT賦能千行百業
1.3.1 ChatGPT+傳媒
1.3.2 ChatGPT+影視
1.3.3 ChatGPT+營銷
1.3.4 ChatGPT+娛樂
1.3.5 ChatGPT+其他
1.3.6 案例：亞馬遜：ChatGPT受到重點關注，已廣泛運用在各種工作職能中
1.3.7 案例：美國新媒體巨頭Buzzfeed踩準ChatGPT風口，兩天內股價升3倍
1.4 ChatGPT驅動上游產業
1.4.1 ChatGPT驅動算力和云計算
1.4.2 ChatGPT驅動大數據
1.4.3 ChatGPT驅動數據標注
第二章 行業：ChatGPT如何賦能銀行業
2.1 ChatGPT可以為銀行帶來什么價值？
2.1.1 國外銀行家視角
2.1.2 ChatGPT自己如何看？
2.2 當前國內實踐
2.2.1 chatGPT賦能營銷：招商信用卡案例
2.2.2賦能科技產品開發：江蘇銀行用chatGPT寫代碼
2.2.3 chatGPT賦能客服：融合并升級現有客服系統
2.2.4 chatGPT賦能客服：未來需要將知識庫融合，融入現有流程
2.2.5 chatGPT賦能培訓：激活死的知識庫
2.2.6 chatGPT的局限性
2.2.7 chatGPT的風險
2.2.8 案例：百信銀行接入百度文心一言
2.2.9 案例：新網銀行接入百度文心一言
2.3 展望：未來可能被chatGPT替代的銀行崗位清單
（以上為上午半場）
第三章 近觀：ChatGPT引領AIGC浪潮
3.1 chat引領AIGC
3.1.1 什么是AIGC？
3.1.2 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：時間視角
3.1.3 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：生態視角
3.2 AIGC簡史
3.2.1 AIGC三大階段
3.2.2 從分析式AI到生成式AI逐步演化，生成式AI賦予AIGC創新力
3.2.3 AIGC是技術的融合累積
3.2.4 AIGC三層架構
3.2.4 AIGC技術原理
3.3 AIGC技術場景領域
3.3.1 AIGC文本生成技術：商業化落地有望優勢先發
3.3.2 AIGC圖像生成技術：隨著模型結構的優化而明顯提升
3.3.3 AIGC音頻生成技術：正朝更富情感等人類特征演化
3.3.4 AI視頻生成技術： 為AIGC應用生態中的高潛力場景
3.3.5 跨模態生成技術：是真正實現認知和決策智能的轉折點
3.3.6 AIGC支撐AI驅動數字人多模態交互
3.3.7 合成數據加速構建AI賦能，數實融合的大型虛擬世界
3.4 AIGC商業場景領域
3.4.1 AIGC改變數字內容生產模式
3.4.2 AIGC滲透傳媒領域各個環節
3.4.3 AIGC化2D為3D，拓展電商展示維度
3.4.4 AIGC打破傳統娛樂體驗邊界
3.4.5 AIGC拓寬影視行業創意邊際
3.4.6 AIGC促進各行業轉型升級
3.4.7 GAME AI生成技術
3.4.8 AIGC取長補短，有望成為主流內容生產模式
3.4.9 AIGC業務場景整理
3.4.10 AIGC場景價值評估
3.5 AIGC展望
3.54.1 AIGC賽道預測
3.5.2 AIGC展望
3.5.3 AIGC國內外科技巨頭布局
3.5.4 AIGC國外創業公司
3.5.5 AIGC產業鏈涵蓋了從硬件到多類終端應用的廣泛領域
3.5.6 AIGC產業鏈分析
3.5.7 AIGC: 利用人工智能產生內容，提升生產力曲線
3.5.8 AIGC相關技術包含了三大前沿能力
3.5.9 AIGC：學習范式更新奠定基礎，模型結構升級助力騰飛
第四章 深挖：大模型驅動AIGC
4.1 大模型是核心競爭力
4.1.1 AIGC廠商之間的競爭在于模型層面競爭
4.1.2 大模型是AIGC乃至AI的核心競爭力
4.2 大模型賦能千行百業
4.2.1 國外大模型發展歷程
4.2.2傳統的定制化、作坊式模型開發流程
4.2.3 AI 大模型“工廠模式”的開發方式
4.2.4 多模態AI大模型是通向強AI的必經之路
4.2.5 大模型將作為一種基礎設施將 AI 賦能千行百業
4.2.6 案例：智能回顧將會為 Teams Premium 提供許多重要的新功能
4.2.7 案例：單點工具Jasper，大模型應用的補充
4.2.8 案例：GPT-3.5 將幫助 Viva Sales 用戶自動編寫郵件回復
4.2.9 案例：集成了 GPT-4 的 Bing 全新版本
4.3 大模型產業架構（maas）
4.2.1 maas by 阿里
4.3.2 maas by百度
4.3.3 maas by altman
4.2.4 案例：百度文心大模型
4.3.5 案例：華為昇騰大模型
4.3.6 案例：Lamda大模型
4.3.7 各大模型比較
4.4 大模型商業模式
4.2.1 OpenAI商業模式
4.2.2 Jasper商業模式
4.2.3 其他AI公司商業模式
第五章 ChatGPT賦能辦公
5.1ChatGPT如何改善演講稿（案例+實操）
案例：如何撰寫一篇高質量英文演講稿
5.2 ChatGPT如何寫作合作方案（案例+實操）
案例：如何撰寫四方商務合作方案
5.3 ChatGPT如何寫會議紀要（案例加實操）
案例：如何由碎片化語言規范化會議紀要
5.4ChatGPT如何提煉核心內容（案例+實操）
案例：如何將冗長廢話濃縮成精煉語言
案例：如何用ChatGPT+wps快速制作高質量PPT
5.5ChatGPT如何根據已有內容生成其他格式內容（案例+實操）
案例：如何優化課程大綱
5.6 ChatGPT如何寫自媒體
案例：如何在三分鐘內寫出受歡迎的800字公眾號文章。
以上內容將幫助您更好地了解ChatGPT及其在辦公中的具體應用，提高工作效率。
（以上為下午半場）
