真实课堂页面照片均来自课程与工作坊现场
带电脑实操在课堂中完成工具和任务练习
业务问题起步从岗位、资料和结果要求选择场景
现场复盘讲师点评、自由问答与下一步判断
课程不是模型讲座
听懂概念不算完成，必须亲手跑通一项任务。
课程先帮助管理者理解生产力、生产关系和行业变化，再把判断落到一个两周内可验证的岗位任务。学员在现场完成输入、生成、检查与纠偏，并讨论模型、企业数据、智能体框架与预算应该怎样配置。
从“AI 能做什么”，走到“我的哪项工作值得先交给 AI”。
课程交付
课程结束时，至少形成四类可继续使用的成果。
课程内容会根据管理层、业务团队和企业内训场景调整，但始终围绕一个原则：把认知转化为下一步可以验证的任务。
- 01
认知框架
理解模型、智能体、数据、技能与算力的边界。
带走：企业 AI 机会判断图 - 02
任务筛选
比较任务频率、资料可得性、复核方式与失败风险。
带走：候选岗位与场景清单 - 03
现场实操
完成一次从输入、生成到检查和纠偏的任务练习。
带走：任务实践记录 - 04
落地路线
判断下一步需要的模型、数据、智能体框架与预算。
带走：验证范围与行动建议
现场实操
学员带着电脑来，课堂围绕真实任务展开。
讲解、动手、讨论和复盘交替进行。照片承担不同证据：谁在参与、怎样实操、如何互动、由谁总结。
授课场景
公开课堂、小班共创与企业内训，使用同一套任务方法。
参与者和业务问题不同，课程重点随之调整；认知框架、场景筛选、动手实践和复盘交付保持一致。
课程实录
真实课堂，比一张课程大纲更能说明问题。
现场照片用于证明授课、参与、实操与复盘过程；课程价值仍以学员最终形成的判断、任务清单和实践结果为准。
场景评估 · 商务负责人 孙景璐