课程大纲

LLM 和 Business Intelligence 简介

  • 业务分析上下文中的 LLM 概述
  • LLM 在数据驱动决策中的作用
  • 了解 LLM 的功能和局限性

Data Analysis 使用 LLM

  • 准备用于 LLM 分析的数据集
  • 使用 LLM 进行数据提取和处理的技术
  • 使用 LLM 生成报告和可视化

使用 LLM 进行市场分析

  • 情绪分析和客户反馈解释
  • 使用LLM收集竞争情报
  • 市场趋势预测建模

Strategic Planning 与 LLM

  • 将 LLM 见解整合到业务战略中
  • LLM的场景规划和风险评估
  • 制定以数据为依据的商业计划

案例研究和行业应用

  • 回顾各行各业成功的法学硕士应用
  • 关于LLM对业务成果的影响的讨论
  • 对实际业务问题的分组分析

伦理考量和数据 Governance

  • 解决使用 LLM 进行商业智能的道德问题
  • 确保 LLM 应用程序中的数据隐私和合规性
  • 使用 LLM 进行数据治理的最佳实践

实践项目

  • 将 LLM 应用于商业智能挑战
  • 同行评审和协作解决问题的会议

摘要和后续步骤

要求

  • 了解商业智能概念
  • 具有数据分析和基本编程技能的经验
  • 熟悉机器学习原理

观众

  • Business 分析师
  • 数据科学家
  • 战略规划师
 14 小时

人数



每位参与者的报价

Open Training Courses require 5+ participants.

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  • 了解 LLM 的功能及其在内容生成中的应用。
  • 设置和使用 LLM 来生成各种类型的内容。
  • 应用最佳实践来提示和微调 LLM 以产生所需的输出。
  • 评估 AI 生成内容的质量，并针对特定受众进行优化。
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  • 将 LLM 集成到其软件开发生命周期中，以提高生产力。
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  • 有效地提取、推断和利用知识图谱。
  • 使用 LLM 为对话应用程序生成和管理对话。
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在培训结束时，参与者将能够：

  • 了解 LLM 的体系结构和功能。
  • 使用 LLM 确定教育内容个性化的机会。
  • 设计利用 LLM 进行内容个性化的自适应学习平台。
  • 实施 LLM 驱动的策略，以提高学生的参与度和学习成果。
  • 评估 LLM 在教育环境中的有效性，并做出数据驱动的决策
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Large Language Models (LLMs)