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。
本課程通過五大部分，第一部分全面了解ChatGPT的前世今生、技術實現原理、行業實踐以及商業變現途徑；第二部分了解以ChatGPT為代表的AIGC浪潮，除了生成文本，還生成圖片、音頻、視頻、多模態從而實現數字人，GAMEAI等；第三部分了解驅動ChatGPT與AIGC的底層是大模型，了解大模型的一般原理和技術發展；第四、五部分則是尋找ChatGPT的小的切入點，實現搞錢。
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
第一章 初識：ChatGPT改變世界
1.1體驗ChatGPT
1.1.1什么是ChatGPT
1.1.1 ChatGPT寫小作文
1.1.2 ChatGPT寫演講稿
1.1.3 ChatGPT寫歌詞
1.1.4 ChatGPT寫代碼
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 近觀：ChatGPT引領AIGC浪潮
2.1 chat引領AIGC
2.1.1 什么是AIGC？
2.1.2 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：時間視角
2.1.3 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：生態視角
2.2 AIGC簡史
2.2.1 AIGC三大階段
2.2.2 從分析式AI到生成式AI逐步演化，生成式AI賦予AIGC創新力
2.2.3 AIGC是技術的融合累積
2.2.4 AIGC三層架構
2.2.4 AIGC技術原理
2.3 AIGC技術場景領域
2.3.1 AIGC文本生成技術：商業化落地有望優勢先發
2.3.2 AIGC圖像生成技術：隨著模型結構的優化而明顯提升
2.3.3 AIGC音頻生成技術：正朝更富情感等人類特征演化
2.3.4 AI視頻生成技術： 為AIGC應用生態中的高潛力場景
2.3.5 跨模態生成技術：是真正實現認知和決策智能的轉折點
2.3.6 AIGC支撐AI驅動數字人多模態交互
2.3.7 合成數據加速構建AI賦能，數實融合的大型虛擬世界
2.4 AIGC商業場景領域
2.4.1 AIGC改變數字內容生產模式
2.4.2 AIGC滲透傳媒領域各個環節
2.4.3 AIGC化2D為3D，拓展電商展示維度
2.4.4 AIGC打破傳統娛樂體驗邊界
2.4.5 AIGC拓寬影視行業創意邊際
2.4.6 AIGC促進各行業轉型升級
2.4.7 GAME AI生成技術
2.4.8 AIGC取長補短，有望成為主流內容生產模式
2.4.9 AIGC業務場景整理
2.4.10 AIGC場景價值評估
2.5 AIGC展望
2.5.1 AIGC賽道預測
2.5.2 AIGC展望
2.5.3 AIGC國內外科技巨頭布局
2.5.4 AIGC國外創業公司
2.5.5 AIGC產業鏈涵蓋了從硬件到多類終端應用的廣泛領域
2.5.6 AIGC產業鏈分析
2.5.7 AIGC: 利用人工智能產生內容，提升生產力曲線
2.5.8 AIGC相關技術包含了三大前沿能力
2.5.9 AIGC：學習范式更新奠定基礎，模型結構升級助力騰飛
第三章 深挖：大模型驅動AIGC
3.1 大模型是核心競爭力
3.1.1 AIGC廠商之間的競爭在于模型層面競爭
3.1.2 大模型是AIGC乃至AI的核心競爭力
3.2 大模型賦能千行百業
3.2.1 國外大模型發展歷程
3.2.2傳統的定制化、作坊式模型開發流程
3.2.3 AI 大模型“工廠模式”的開發方式
3.2.4 多模態AI大模型是通向強AI的必經之路
3.2.5 大模型將作為一種基礎設施將 AI 賦能千行百業
3.2.6 案例：智能回顧將會為 Teams Premium 提供許多重要的新功能
3.2.7 案例：單點工具Jasper，大模型應用的補充
3.2.8 案例：GPT-3.5 將幫助 Viva Sales 用戶自動編寫郵件回復
3.2.9 案例：集成了 GPT-4 的 Bing 全新版本
3.3 大模型產業架構（maas）
3.2.1 maas by 阿里
3.3.2 maas by百度
3.3.3 maas by altman
3.2.4 案例：百度文心大模型
3.3.5 案例：華為昇騰大模型
3.3.6 案例：Lamda大模型
3.3.7 各大模型比較
3.4 大模型商業模式
3.4.1 OpenAI商業模式
3.4.2 Jasper商業模式
3.4.3 其他AI公司商業模式
第四章 個人實踐：個人如何提效
4.1 本份篇
4.1.1 會修bug能寫程序 還能拿到谷歌百萬年薪offer
4.1.2能寫論文和考試的AI做題家
4.1.3 能寫會編 內容創作小能手
4.1.4 考試如作弊
4.1.5 日報周報再也不愁
4.2 副業篇
4.2.1 化身斜杠青年，第一波紅利
4.2.2開擼網賺項目：單項
4.2.3 開擼網賺項目：組合
4.3 升級篇：一人即團隊
第五章 組織實踐：企業如何抓住風口
5.1 國際標桿研究
5.1.1 微軟智能回顧將會為 Teams Premium 提供許多重要的新功能
5.1.2 美國新媒體巨頭Buzzfeed踩準ChatGPT風口，兩天內股價飆升3倍
5.1.3 微軟集成了 GPT-4 的 Bing 全新版本
5.1.4 國內游戲公司:學習使用chatGPT
5.1.5 一人即團隊
5.2 國內大廠情況
5.2.1 各廠商調研-員工調研
5.2.2 各廠商調研-軟通動力
5.2.3 各廠商調研-法本
5.2.4 各廠商調研-阿里
5.2.5 各廠商調研-騰訊
5.2.6 各廠商調研-華為
5.3 如何賦能組織
5.3.1 chatGPT可以賦能組織哪些事？項目管理
5.3.2 chatGPT可以賦能組織哪些事？代碼管理
5.3.3 chatGPT可以賦能組織哪些事？測試用例
5.3.4 chatGPT可以賦能組織哪些事？產品需求
5.3.5 chatGPT可以賦能組織哪些事？規模運維
5.3.6 chatGPT可以賦能組織哪些事？客服
5.3.8 chatGPT對組織的影響（正面VS負面）
5.3.8 新形勢下組織怎么辦？
