果。因此，政策中明确提出了针对教师的系统性培训计划，旨在提 升教师在人工智能领域的知识储备和教学能力。 首先，政策要求各级教育部门制定详细的教师培训计划，覆盖 从基础理论到实践操作的全方位内容。培训内容不仅包括人工智能 的基本概念、技术原理，还涵盖了如何将人工智能技术融入课堂教 学的具体方法和策略。例如，教师需要学习如何利用智能教学系统 进行个性化教学，如何通过数据分析优化教学效果，以及如何引导 学生进行人工智能相关的创新实践。 不仅涵盖了基础理论知识，还特别强调了实践操作和创新能力的培 养。 在课程内容设计上，该市采用了模块化教学方式，将人工智能 课程分为基础模块、应用模块和创新模块三个部分。基础模块主要 介绍人工智能的基本概念、发展历程和核心技术，如机器学习、深 度学习等；应用模块则通过具体案例，如智能语音识别、图像识别 等，帮助学生理解人工智能在实际生活中的应用；创新模块则鼓励 学生通过项目式学习，自主设计和开发简单的人工智能应用。 则侧重于通过跨学科的方 式培养学生的 AI 素养。芬兰教育部与多家科技公司合作，开发了 一系列基于 AI “ 的学习工具和平台，如 AI4K12”项目，该项目通过 游戏化和互动式学习，帮助学生理解人工智能的基本概念和应用。 根据芬兰教育部的统计，自 2019 年项目启动以来，已有超过 80% 的中小学教师接受了相关培训，学生的 AI 素养测试成绩平均提升 了 15%。 “ ” 在亚洲，新加坡的 智慧国计划

....................................................................................10 2. 资产配置规划的基本概念.................................................................................................. 优势与未来的应用前景。通过本文，读者将能够全面了解 DeepSeek 技术如何助力资产配置规划，为实际投资决策提供科学 依据和可行方案。 2. 资产配置规划的基本概念 资产配置规划是投资管理中的核心环节，旨在通过对不同资产 类别的合理分配，实现投资组合的风险与收益最优化。其基本概念 包括资产类别的划分、风险偏好识别、目标设定以及动态调整策 略。资产类别通常可分为股票、债券、现金及现金等价物、另类投 资（如房地

....................................................................................21 2.1.1 大模型的基本概念.................................................................................................. 际应用中的 高效性与准确性。 2.1.1 大模型的基本概念 在当今迅速发展的信息技术背景下，大模型作为一种先进的人 工智能技术，正在逐渐引起各个领域的关注与应用。大模型通常指 的是具有数亿甚至数百亿参数的深度学习模型，这些模型通过海量 数据的学习，能够捕捉复杂的特征与模式，从而在多个任务上展现 出优异的性能。 大模型的基本概念主要包括以下几个方面：首先，它们由深层 神经网络构成， 用的理解和掌握，从而推动政务服务的智能化发展。 内部培训的首要目标是增强政务人员对于 AI 法制员大模型的 认知，理解其功能和应用场景。培训内容应涵盖以下几个方面： 1. AI 法制员大模型的基本概念：介绍 AI、机器学习及其在政务 法制工作中的应用，帮助工作人员理解模型的基本原理和作 用。 2. 具体应用案例：通过实际案例展示 AI 法制员如何在庞大的数 据处理中提供辅助决策支持，提升工作效率，降低人为错误。

用户培训与支持 为确保农业科技领域用户能够高效地运用 DeepSeek 大模型微 调方案，需制定系统化的培训与支持计划。首先，用户培训应分为 基础课程与进阶课程两个阶段。基础课程涵盖模型的基本概念、安 装与配置、数据预处理及初步微调方法，旨在帮助用户快速上手。 进阶课程则深入探讨高级微调技巧、模型优化策略以及在实际农业 场景中的应用案例分析，适合有一定技术背景的用户。培训形式可 采 7.1 用户培训计划 为确保农业科技领域的用户能够有效利用 DeepSeek 大模型进 行微调，用户培训计划将分为三个阶段：基础培训、进阶培训和实 战演练。基础培训旨在帮助用户掌握模型的基本概念、架构及操作 流程，课程内容包括模型原理介绍、数据预处理方法、微调框架的 使用以及常见问题排查。进阶培训则聚焦于实际应用场景，通过案 例分析和实操演练，帮助用户理解如何根据农业数据特点优化模型 容应涵盖以下几个关键模块： 基础理论模块：此模块旨在帮助用户理解 DeepSeek 大模型的 基本原理及其在农业科技中的应用场景。内容包括机器学习基础、 深度学习基础、模型架构及农业数据处理的基本概念。通过理论课 程，用户能够建立对模型的基本认知，为后续的实操打下坚实基 础。 技术实操模块：该模块侧重于用户的实际操作能力，内容涉及 模型部署、数据预处理、模型微调及评估等核心环节。具体内容包

《职业院校数字校园建设规范》 教育信息化领导力在很大程度上影响和决定一所学校数字校园建设的进程和水平。 2.4.1.3 教育信息化领导力的组成 a)信息化价值的认知能力：了解数字校园的基本概念和相关知识，明了信息化对学校发展的意义 ， 理解技术系统和组织体系的价值及其相互作用关系，确定本校的信息化发展战略和规划； b)信息化工作的调控能力：在数字校园实施过程中能够依据建设目标和规划，综合协调学校各个 a)利用信息技术不断学习新的专业知识和技能以完善自身职业能力的意识； b)利用信息技术进行终身学习以实现个人全面发展的意识。 3.3.2 知识与技能 3.3.2.1 基本知识 a)了解信息化教学的基本概念和理论基础； b)了解技术技能人才培养目标和教学活动对信息技术的需求特征； c)了解数字化教学资源和教学工具的特点和作用； d)了解职业教育信息化教学效果的评价理论、方法、手段和工具； e

针对所有系统使用用户而言， 培训内容包括计算机基本操作， 系统运行环境 Windows7(或 2008/xp) ，Unix 等操作系统和计算机网络基础知识，系统搭建意义，系统 与日常业务的关系，系统优越性等基本概念。 目的在于：在学员充分掌握系统环境，计算机使用基础和技巧的基础上，让所有 学员充分了解项目搭建意义、体系结构、系统特色、操作技巧等等。对以后的具体功 能模块培训有概念上，思想上和方向上的掌握，了解系统全局体系结构。 1.集中授课：主要培训对象为领导和技术人员，进行集中授课培训。集中授课针对 培训对象的不同，设置不同培训内容，进行分批次专项培训。 通过 PPT 先讲解智慧城市信息化的基础知识，包括背景、基本概念等； 通过实际的系统讲解工作过程和主要的工作内容；包括系统总体架构、系统流 程、按职责的系统功能操作； 让培训的人上机实际操作，并现场进行答疑； 每个岗位发一个针对该岗位的系统操作手册，用于日常查看。

关重要的一环，能够确保项目的成功落地与长期有效运作。针对目 前工厂中不同层级及角色的员工，该培训计划将分为多个模块，涵 盖基础知识、技能应用和持续发展三个方面。 首先，基础知识的培训将侧重于 AI 技术的基本概念、数据管 理、智能生产等内容。通过理论与实践相结合的方式，使员工掌握 AI 在制造行业中的应用场景。如图 1 所示，此模块培训的主要内容 包括： 其次，技能应用的培训将聚焦于具体的操作技能，包括如何使 统、提升工作效率并增强团队凝聚力，必须投入必要的时间和资 源。 首先，进行系统的员工培训是重中之重。培训应分为多个层 次，包括基础知识培训、专业技能培训和高级应用培训。基础知识 培训着重于让员工了解 AI 大模型的基本概念、功能和工作原理。 通过开展线上课程和线下讲座，确保每位员工都能初步掌握相关知 识。 专业技能培训则针对各个岗位的特定需求，制定量身定制的培 训计划。例如，生产线工人需要学习如何使用智能设备进行生产流

大模型概述...............................................................................7 1.1 AI 大模型的基本概念............................................................................9 1.1.1 定义与核心功能...... 方案设计，为城市交通管理提供了一种智能化、高效化的解决方 案。其在实际应用中的成功实施，不仅能够显著提升交通网络的运 行效率，还能够为城市居民提供更加安全、便捷的出行体验。 1.1 AI 大模型的基本概念 AI 大模型是指通过大规模数据训练得到的具有高度泛化能力和 复杂决策能力的智能模型。这类模型通常基于深度学习技术，尤其 是 Transformer 架构，能够处理和理解大规模、高维度的数据。

文章结构 本文将详细探讨 DeepSeek 技术在水利工程中的应用方案，旨 在通过引入先进的人工智能和大数据分析工具，提升水利工程的设 计、建设和管理效率。文章首先介绍了 DeepSeek 技术的基本概念 及其在水利领域的潜在应用价值，随后深入分析了当前水利工程中 面临的主要问题，包括数据采集不全面、决策支持系统落后、资源 分配不合理等。在此基础上，提出了具体的 DeepSeek 应用方案，

首先，必须明确培训目标。这些目标应包括提升员工的数字素 养、熟悉 AI 相关技术和应用，以及培养员工对数字化转型的认同 感。为了实现这些目标，培训内容应涵盖以下几个方面： 1. AI 基础知识：包括人工智能的基本概念、发展历程以及目前 在水务行业的应用案例。 2. 数据分析与处理：培训员工如何收集、处理和分析水务相关数 据，以便为决策提供科学依据。 3. 数字化工具使用：教授员工如何使用各种数字化工具和软件，