1 2025年3月9日星期日 DeepSeek的本地化部署与AI通识教育之未来 陈建海 博导/副教授 浙江大学通识人工智能（A）（理工农医）课程团队负责人 浙江大学计算机科学与技术学院 基础教学中心副主任/支部书记 浙江大学智能计算与系统实验室 负责人 浙江大学人工智能教育教学研究中心 2 提纲 vDeepSeek AI的新时代背景 vDeepSeek的本地化部署实践 vDeepSeek与AI通识教育之未来 推进人工智能赋能教育教学 发布人工智能系列研究报告 课程体系 实践平台 培养项目 师资队伍 实践平台 赋能教学 素养要求 教材是实处 · 课程是深处 · 实践是难处 · 师资是痛处 作为中心一员，承担理工农医人工智能通识基础课程建设 37 浙江大学组建跨学科高水平人工智能师资队伍 浙江大学人工智能通识教育师资培训班 人工智能基础通识课程教材建设研讨会 集体备课会 自2024-2025学年春 CS1006G Python程序设计 3 2.0-2.0 秋冬/春夏 计算机和人工智 能基础课程 （五选一） CS1241G 人工智能基础（A） 2 2.0-0.0 春夏 需先修Python或C程序 建议理工农医类专业设置 CS1242G 人工智能基础（B） 2 2.0-0.0 春夏 需先修Python或C程序 建议社会科学类专业设置 CS1243G 人工智能基础（C） 2 2.0-0.0 春夏 不需程序语言基础

利用系统建模，场景设置，技术参数录入等高 科技手段，模拟现实环境，进行实时交互，计 算和预测执行结果 数字建模 设计方案、正图、草图和技术性说明及其他技 术图样所表达的形体，构造成可用于设计和后 续处理工作所需的三维数字模型 协同研发 以用户为中心的一体化云协同研发，通过多软 件的融合，打破了行业竞争给用户带来的云上 信息孤岛，建立起以客户为中心的协同研发设 计互联网环境 Project 构建起企业的数据“大 脑”，实现基于数据来 辅助高层领导研判当 下、决策未来 Project Content 最终目标  提供实时工厂运营数据，进行分析决策  提供有效的订单生产和品质追溯管理工具，提高企业制造运营管理水平  提高各部门协作能力，实现轻松管理 平台化  通过电子看板、监控界面，实时了解各车间生产等进度  WIP 在制品分布清晰可知  生产信息实时采集和共享 可视化 生产计划管理、生产过程控制、产品 质量管理、车间库存管理、项目看板 管理等，提高企业制造执行能力 安灯 用分布于车间各处的灯光和声音报 警系统收集生产线上有关设备和质 量等信息的信息管理工具。 设备管理 设备集中管理，从规划、设计、选 型、购置、安装、验收、使用、保 养、维修、改造、更新直至报废的 科学型管理。 Project Content 数据产出

全域国土空间综合整治模块 业务协同支撑应用 基础测绘 库 ( 实景三 维 ) 确权登记模块 服务器资源 统一 数据 数 字 机 关 模 块 1.2 工作基础 —— 数据统筹管理工作格局基本建成 制定《自然资源和规划数据统筹管理规定》 , 开展项目三论证审查，数据“一个口子进， 一个口子出”的工作格局基本形成， 形 成 4 大类 200 小类业务、 1600 个数据对象、汇聚 业务应用工程师 Al 产品市场推广专员 数据档案所 基础保障所 智能体功能测试与数据提供 构建 AI 基础设施，为应用提供算 力、数据和平台支撑 智能窗口运维专员 Al 平台工程师 知识库管理工程师 Al 安全工程师 1.2 工作基础 口 大 数 据 中 心 抓 准 时 机 、 积 极 拥 抱 新 质 生 产 力 ， 增 加 人 才 储 备 ， 全 面 向 AI 智 能 化 全 面 转 例 宁游市自然资蓬和蛇划大报 下 3.4 N 个应用场景探索实践 | 问文 - 法规助手 口面向局法规处，聚焦法规检索困难、政策解读复杂、合规审查内容多和法律文书处理工作量大的痛点，依托司 法解 释、规范性 文件和裁判文书，构建法规助手，学习法规政策，实现法规智能查询、法规适用智能分析、合规性自动审查及文书自动起草， 全 流 程 提 升 法 规 管 理 的

有些企业家骂人工智能是人工智障，岂不知，是你在源头投喂给 AI 的数据就已经出了问题。如果基 于错误的数据也能得出正确的数据决策，那计算机学科的科学性体现在哪？笔者举一个华为实践例子， 期待企业家从中得到启示重视数据治理工作。2007 年，华为公司孟晚舟主导一个公司级的变革项目： IFS（集成财经服务变革）。这个项目的初衷是基于数据驱动方式来重塑华为财务体系，让身在深圳 坂田总部的管理层对全球 180 个代表处的 的数据素养与提升数 据治理水平、数据领导力和善用数智技术工具三个方面进行阐述。 引言 数智领导力 004 003 数智领导力 制、政策、流程与授权规范性差等等。于是，华为决定同步启动数据治理工作，这个动作持续贯穿于 IFS 项目全过程，从 2007 年开始一直到 2014 年 IFS 项目关闭，8 年时间的艰难推动，才获得如今 华为公司较高质量的数据。2023 年 4 月孟晚舟首次担 资产目录构建：建立一套全面的数据资产目录，涵盖集团下所有主题域分组。 自助 BI 开发：打通数据分析作业平台和帆软系统，实现仪表板复用和定制化的汇报视图。 采用阿里云整体解决方案，搭建底层核心存算能力和顶层数据开发管理工作台，实现数据中台各层功 能，打造集团统一数据中台运营体系。 数据中台 指标数据 服务 明细数据 服务 多维数据 服务 BI报表 服务 自助分析 服务 数据科学 服务 数据API 服务

协同 护理记录协同 双向转诊协同 临床路径协同 OA 办公协同 EMR HIS LIS PACS …… 6 、移动医疗 利用高速 CDMA 无线网络，使医生 / 护士对住院病人的治疗 / 护理工作实现移动化办公。彻底解决了在哪发生的 信息在哪录入的问题，减少了对纸张的依赖，轻松让医护人员能够在患者床边实时获取和记录针对该患者的病历 信息和诊疗医护信息。 护士工作站 医生工作站  IPhone 、 IPad 、 Andriod 、 MAC 、 Windows 等多种智能终端。 —— 集成 让所有应用在一台手机上展现，让用户可 以充分利用会议、出差、在家等自由时间 处理工作事宜。 安全 传输 SSL 安全隧道加密，密码 MD5 、 关键操作短信身份验证、数据平台加密、 做到终端安全、传输安全、应用安全。 04 01 02 03 我们的优势 基于业内最严格的安全标

受的输入格式。常用的方法包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。向 量化处理不仅提高了数据处理的效率，还增强了模型对文本特征的 理解能力，为后续的模型微调奠定了坚实的基础。 通过上述步骤，数据准备与预处理工作为 DeepSeek 政务大模 型的微调提供了高质量、规范化的数据集，确保了模型在政务领域 的应用效果和实用性。 2.1 政务数据集收集 在政务数据集收集的过程中，首先要明确数据来源的多样性和 验证，后期 阶段则聚焦于模型部署与性能优化。 在进度管理方面，采用敏捷开发与瀑布模型相结合的方式，以 提高灵活性和可控性。每周召开项目例会，审查任务完成情况，及 时发现并解决问题。使用项目管理工具（如 Jira 或 Trello）跟踪任 务进展，确保团队成员对当前任务的优先级和截止日期有清晰认知。 为应对潜在的进度延误，需制定风险管理计划，明确应对措施，如 增加资源投入或调整任务优先级。 以下是项目进度管理的核心要点：  制定详细的时间表，明确每个阶段的任务和交付物。  采用敏捷开发与瀑布模型相结合的方式，平衡灵活性与可控性。  每周召开项目例会，跟踪任务进展，及时解决问题。  使用项目管理工具（如 Jira 或 Trello）进行任务跟踪和优先级 管理。  设定关键绩效指标（KPI），进行阶段性评估和调整。  建立有效的沟通机制，确保信息流通顺畅。 通过上述方案，项目计划与进度管理将有效保障

报案、理赔 ，互助社重大事项通过手机平台进行公示、投票。 支农惠农计划 2017 年 6 月 28 日 ，众惠相互与慈溪市政府签订 战略 合作协议 ，助力当地农村互助保险试点升级 ， 丰富 地方政府社会治理工具。 众惠工作人员正在指导西门外村工作人员使用互联 网工具管理相互保险计划。 01 02 03 8 打造“参与式医疗”模式，为基层医疗机构赋能 介 入管理基层医疗机构、

具备了开展数智能化审计的数据支撑基础。 •.统计数据表明大多数组织重视数据管理工作，已基本形成了收集、整理和存储数据的 流程和习惯，说明他们已经走在了数字化转型的道路上，并且已经有相对成熟的数字化业务 流程。 图表.7.数据治理环境 13 数智化审计调研报告 ( 四 ) 组织在数智化审计时比较重视工具的使用 数据分析工具、数据可视化工具、数据库审计工具、数据资产管理工具、AI 数据分析是 组织使用较多的审计辅助

运维软件的变革 1.1. 运维管理的三个转变 近年来，国内 IT 应用系统建设经历了基础硬件环境建设、系统应用建设、数据大集中阶段等 多个阶段。面对业务部门对信息支撑能力要求日益提高，信息部门管理工作也逐步从大建设、大 发展阶段进化到精细化管理阶段，从过去强调网络建设、应用建设和系统建设，逐步认识到增强 管理能力的重要性。 传统的运维管理虽然具备一定的设备管理能力，但从实践中有发现了很多弊端。这些弊端包 常提醒和操作建议。 2） 阀值管理向趋势管理转变 阈值管理也是传统运维管理系统的核心特征。通过设置设备运行的固定阈值，来界定设备处 于正常和故障两种状态。然而事实上，阀值管理很难对实际的运维管理工作有指导意义。这是因 ഀ� 为由于各类设备都承载了各种业务，由于每个用户实际业务不同，即便完全相同的设备的运行指 标也呈现出不同的负载变化。另外运维管理系统的核心价值体现是“防患于未然”，采用固定阈值的 行多种大数据展现界面，完全满足运维管理的个性化展示要求。 ഀ� 2.4.1.3. 运行摘要 对于一款监控软件来说，其最大的价值是能替代运维人员（值班员）实现不间断的监控，当 系统成为用户的必备管理工具时，每次进入系统有一个概要性的说明，成为软件的必要。 运维主管每日登陆一次即可综合性的显示了 24 小时内的系统运行变化趋势，通过列出了运维 人员重点关注内容；通过对本界面的阅读，可快速掌握最近

利用大数据分析和机器学习算法，实 时监测市场动态，预测资产走势，并根据投资者的需求动态调整资 产配置策略。这种基于数据驱动的智能决策，不仅能够提高资产配 置的效率，还能在复杂多变的市场环境中为投资者提供更有效的风 险管理工具，从而确保投资组合的长期稳健增长。 1.2 DeepSeek 技术的概述 DeepSeek 技术是一种基于大数据和人工智能的高级分析工 具，旨在通过深度学习和自然语言处理技术，为资产配置规划提供 将在资产配置规划中发挥越来越重要的作用。 3.1 DeepSeek 技术的发展历程 DeepSeek 技术的发展历程可以追溯到 21 世纪初，当时人工 智能和大数据技术开始崭露头角，各类金融机构纷纷寻求更高效的 资产配置和风险管理工具。DeepSeek 作为一家专注于智能投顾和 量化分析的公司，最初以基础的机器学习算法为主，专注于对市场 数据的简单分析和预测。随着时间的推移，DeepSeek 不断迭代其 技术架构，逐步引 减少相关资产的头寸，成功避免了潜在的重大损失。 通过这一案例可以看出，DeepSeek 应用方案在实际资产配置 规划中具有显著优势。它不仅能够提高投资组合的收益稳定性，还 能有效降低风险，为投资者提供了更加智能和灵活的管理工具。 7.1 成功案例分享 在实际应用中，DeepSeek 的资产配置方案已经帮助多个金融 机构和个人投资者实现了显著的收益提升和风险控制。以下是一个 典型的成功案例：某大型资产管理公司在 2022