秒懂DeepSeek潜能，快速提升个人竞争力.pptx

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DeepSeek可用站点和版本推荐;;

普通用户如何选择DeepSeek模型版本？;;

DeepSeek到底厉害在哪里？;

2多头潜在注意力(MLA)

4并行训练框架(HAI)

6混合精度训练(FP8);

语言模型

之前国内出现的大模型(豆包/KIMI/文心/通义/星火等)，基本上都属于语言模型，因此“文采出众”，但在逻辑思维和专业图谱上的能力不足，因此感觉“不够聪慧”。;;

思路路径规划;

思维链的核心：

本质是模拟人类面对复杂问题时的思维流程：将大问题拆解成一系列小问题，逐一分析解决。

思维链借鉴了这一方式，将任务细分为多个小步骤，并指导大模型按顺序执行这些步骤。;

?说明：大语言模型匹配的角度是“文字”，因此并无明显的思考过程。对语言

类问题效果非常好，但对于需要强逻辑思维的问题，则往往徒劳无功。;

DeepSeekR1对“哪吒”读音的思维链流程图;

?说明：你输入的提示词，会激活DeepSeek内置的专家模型以及它下面的子专家模型。通常会调用5-15个左右专家模型，视你提的问题复杂程度而定。;

DeepSeek这么强，

还有必要学提示词吗？;;

DeepSeek作为推理型大模型，内置了专家及子专家模型，其设计更贴近自然

对话场景。一般性问题不需要专用提示词结构，结构化的提示词效果更好。;

DeepSeek提示词实测对比;

普通大模型生成的结果?第章：人工智能基础

。。..状。5.1计算机视觉概述

提示词：请构思一个《人。1.3主要技术与应用领域。53目标检测与分割

工智能通识课程（电商行?第二章：机器学习基础。5..4图像生成与处理

业）》目录，面向电子商。2.1机器学习简介?第六章：人工智能在电商中的应用

。。..与强化学投放

?第三章：数据分析与挖掘

。3.1电商数据的收集与整理?第七章：人工智能伦理与法律

。3.2数据预处理与特征工。7.1人工智能伦理问题

程。7.2法律与监管挑战

。3.3数据挖掘算法与应用。7.3职业素养与社会责任

。3.4数据分析工具与实践?第八章：项目实践与案例分析

?第四章：自然语言处理。8.1电商人工智能项目实践

。4.1自然语言处理基础。8.2行业案例分析与讨论

。4.2文本分类与情感分析。8.3项目展示与评估

。4.3智能客服与聊天机器

?说明：大语人言模型是一个“文科生”“爱因斯坦的司机”，虽然滔滔不绝但没有真正的逻辑思维，因此生成4容与；Seek是一个“无所不能”的“全能专家智库”“专家团”，因此能生成具有普适意义的指导方案，正迈向“全能人工智能”（AGI）。现在虽然生成的内容仍然有“伪专家”之嫌，但随着技术的完善，终究会成为“真专家”。;

一、课程定位与目标

面向电子商务从业，培养具备AI基础认知和电商场景应用能力的复合型人才。课程聚焦AI技术赋能电商全链路，覆盖用户洞察、精准营销、智能供应链、数据决策等核心领域，强调基础理论+工具实操+行业案例三位一体培养模式。

二、课程模块与内容框架

模块一：基础认知篇

1.人工智能与电商的融合演进

-AI发展简史与电商数字化转型关系

-电商行业AI成熟度模型：从数据采集到智能决策的跃迁

-典型应用图谱：推荐系统/智能客服/图像有哪些信誉好的足球投注网站/销量预测

2.AI技术基础与电商关联性

-机器学习基础：监督学习与无监督学习在用户分群中的应用

-自然语言处理：商品评论情感分析与智能话术生成

-计算机视觉：商品图像识别与虚拟试衣技术解析;

DeepSeek大模型生成的结果(续)

5.视觉计算与内容生成

-商品图像分类：ResNet在SKU管理中的应用