ChatGPT3个月月活破亿，可能会颠覆万亿美金Google，已经颠覆独角兽Grammerly，未来会有更多的行业和职业被颠覆，在大变局下，我们如何去深刻认识ChatGPT，利用ChatGPT武装自己和自己所在的组织。
本课程通过五大部分，第一部分全面了解ChatGPT的前世今生、技术实现原理、行业实践以及商业变现途径；第二部分了解以ChatGPT为代表的AIGC浪潮，除了生成文本，还生成图片、音频、视频、多模态从而实现数字人，GAMEAI等；第三部分了解驱动ChatGPT与AIGC的底层是大模型，了解大模型的一般原理和技术发展；第四、五部分则是寻找ChatGPT的小的切入点，实现搞钱。
理论讲解+案例分析+视频分享+课堂练习+实战演练+小组研讨+互动答疑
第一章 初识：ChatGPT改变世界
1.1体验ChatGPT
1.1.1什么是ChatGPT
1.1.1 ChatGPT写小作文
1.1.2 ChatGPT写演讲稿
1.1.3 ChatGPT写歌词
1.1.4 ChatGPT写代码
1.1 ChatGPT的前世今生
1.1.1 追踪ChatGPT的前世
1.1.2 系统梳理ChatGPT的前世今生
1.1.3 归纳ChatGPT发展趋势
1.2 ChatGPT的先进性
1.3.1 ChatGPT具备诸多先进性特征
1.3.2 ChatGPT 提升的核心点
1.3.3 ChatGPT 提升的原因
1.3.4 ChatGPT 提升的领域
1.3.5 ChatGPT得益于通用（基础）模型所构建 AI 系统的新范式
1.3 ChatGPT赋能千行百业
1.3.1 ChatGPT+传媒
1.3.2 ChatGPT+影视
1.3.3 ChatGPT+营销
1.3.4 ChatGPT+娱乐
1.3.5 ChatGPT+其他
1.3.6 案例：亚马逊：ChatGPT受到重点关注，已广泛运用在各种工作职能中
1.3.7 案例：美国新媒体巨头Buzzfeed踩准ChatGPT风口，两天内股价升3倍
1.4 ChatGPT驱动上游产业
1.4.1 ChatGPT驱动算力和云计算
1.4.2 ChatGPT驱动大数据
1.4.3 ChatGPT驱动数据标注
第二章 近观：ChatGPT引领AIGC浪潮
2.1 chat引领AIGC
2.1.1 什么是AIGC？
2.1.2 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：时间视角
2.1.3 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：生态视角
2.2 AIGC简史
2.2.1 AIGC三大阶段
2.2.2 从分析式AI到生成式AI逐步演化，生成式AI赋予AIGC创新力
2.2.3 AIGC是技术的融合累积
2.2.4 AIGC三层架构
2.2.4 AIGC技术原理
2.3 AIGC技术场景领域
2.3.1 AIGC文本生成技术：商业化落地有望优势先发
2.3.2 AIGC图像生成技术：随着模型结构的优化而明显提升
2.3.3 AIGC音频生成技术：正朝更富情感等人类特征演化
2.3.4 AI视频生成技术： 为AIGC应用生态中的高潜力场景
2.3.5 跨模态生成技术：是真正实现认知和决策智能的转折点
2.3.6 AIGC支撑AI驱动数字人多模态交互
2.3.7 合成数据加速构建AI赋能，数实融合的大型虚拟世界
2.4 AIGC商业场景领域
2.4.1 AIGC改变数字内容生产模式
2.4.2 AIGC渗透传媒领域各个环节
2.4.3 AIGC化2D为3D，拓展电商展示维度
2.4.4 AIGC打破传统娱乐体验边界
2.4.5 AIGC拓宽影视行业创意边际
2.4.6 AIGC促进各行业转型升级
2.4.7 GAME AI生成技术
2.4.8 AIGC取长补短，有望成为主流内容生产模式
2.4.9 AIGC业务场景整理
2.4.10 AIGC场景价值评估
2.5 AIGC展望
2.5.1 AIGC赛道预测
2.5.2 AIGC展望
2.5.3 AIGC国内外科技巨头布局
2.5.4 AIGC国外创业公司
2.5.5 AIGC产业链涵盖了从硬件到多类终端应用的广泛领域
2.5.6 AIGC产业链分析
2.5.7 AIGC: 利用人工智能产生内容，提升生产力曲线
2.5.8 AIGC相关技术包含了三大前沿能力
2.5.9 AIGC：学习范式更新奠定基础，模型结构升级助力腾飞
第三章 深挖：大模型驱动AIGC
3.1 大模型是核心竞争力
3.1.1 AIGC厂商之间的竞争在于模型层面竞争
3.1.2 大模型是AIGC乃至AI的核心竞争力
3.2 大模型赋能千行百业
3.2.1 国外大模型发展历程
3.2.2传统的定制化、作坊式模型开发流程
3.2.3 AI 大模型“工厂模式”的开发方式
3.2.4 多模态AI大模型是通向强AI的必经之路
3.2.5 大模型将作为一种基础设施将 AI 赋能千行百业
3.2.6 案例：智能回顾将会为 Teams Premium 提供许多重要的新功能
3.2.7 案例：单点工具Jasper，大模型应用的补充
3.2.8 案例：GPT-3.5 将帮助 Viva Sales 用户自动编写邮件回复
3.2.9 案例：集成了 GPT-4 的 Bing 全新版本
3.3 大模型产业架构（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：华为昇腾大模型
3.3.6 案例：Lamda大模型
3.3.7 各大模型比较
3.4 大模型商业模式
3.4.1 OpenAI商业模式
3.4.2 Jasper商业模式
3.4.3 其他AI公司商业模式
第四章 个人实践：个人如何提效
4.1 本份篇
4.1.1 会修bug能写程序 还能拿到谷歌百万年薪offer
4.1.2能写论文和考试的AI做题家
4.1.3 能写会编 内容创作小能手
4.1.4 考试如作弊
4.1.5 日报周报再也不愁
4.2 副业篇
4.2.1 化身斜杠青年，第一波红利
4.2.2开撸网赚项目：单项
4.2.3 开撸网赚项目：组合
4.3 升级篇：一人即团队
第五章 组织实践：企业如何抓住风口
5.1 国际标杆研究
5.1.1 微软智能回顾将会为 Teams Premium 提供许多重要的新功能
5.1.2 美国新媒体巨头Buzzfeed踩准ChatGPT风口，两天内股价飙升3倍
5.1.3 微软集成了 GPT-4 的 Bing 全新版本
5.1.4 国内游戏公司:学习使用chatGPT
5.1.5 一人即团队
5.2 国内大厂情况
5.2.1 各厂商调研-员工调研
5.2.2 各厂商调研-软通动力
5.2.3 各厂商调研-法本
5.2.4 各厂商调研-阿里
5.2.5 各厂商调研-腾讯
5.2.6 各厂商调研-华为
5.3 如何赋能组织
5.3.1 chatGPT可以赋能组织哪些事？项目管理
5.3.2 chatGPT可以赋能组织哪些事？代码管理
5.3.3 chatGPT可以赋能组织哪些事？测试用例
5.3.4 chatGPT可以赋能组织哪些事？产品需求
5.3.5 chatGPT可以赋能组织哪些事？规模运维
5.3.6 chatGPT可以赋能组织哪些事？客服
5.3.8 chatGPT对组织的影响（正面VS负面）
5.3.8 新形势下组织怎么办？
