AIGC企业培训课程体系设计

一、需求分析与目标设定 战略对齐 结合企业AIGC技术应用场景（如营销文案生成、代码开发、数据分析等），分析业务痛点与人才缺口； 明确培训目标：如掌握主流AIGC工具（ChatGPT、MidJourney等）、理解数据合规与伦理规范。 员工分层调研 通过问卷/访谈，划分技术岗（算法工程师）、运营岗（内容生成）、管理岗（技术决策者）的差异化需求。 二、课程框架设计（分层模块化） 层级 课程模块 内容示例 适配对象 基础层 AIGC原理与技术基础 生成模型原理、主流工具操作、数据安全基础 全员必修 应用层 场景化技能提升 营销文案生成、代码辅助开发、图像创作实践 业务部门员工 进阶层 技术优化与创新 模型调参、Prompt工程、AIGC与现有系统集成 技术研发团队 管理层 战略与风险管理 技术选型评估、版权合规、伦理风险管控 中高层管理者 三、培训方式与资源整合 OMO混合式学习 线上：利用云学堂等平台开展微课学习、AI模拟训练； 线下：工作坊实操（如Stable Diffusion图像生成调试）。 师资配置 内部专家：企业AIGC项目负责人分享实战经验； 外部合作：邀请行业专家/高校教授讲授前沿技术。 四、效果评估与持续迭代 量化评估 工具实操考核（如生成指定要求的文案/代码）； 项目成果验收（如AIGC工具落地业务场景的ROI分析）。 反馈优化 季度调研调整课程内容（如新增多模态生成技术模块）； 建立内部知识库沉淀最佳实践案例。 五、配套支持体系 技术平台：接入云学堂等系统，支持AI学习助手、学习数据分析； 激励机制：设立AIGC创新应用奖金，鼓励技术转化。 实施建议：可参考中云学堂的试用方案，初期通过天免费试用验证课程设计有效性，再逐步扩展至全体系。需重点关注AIGC的版权归属、数据隐私等合规培训模块，规避法律风险。