第一章、AI技术基础与发展趋势

1.1 人工智能的源起与演进

人工智能的历史回顾

经典人工智能与机器学习

生成式AI的兴起：从ChatGPT到AGI

1.2 生成式AI的核心技术

人工神经网络与深度学习

Transformer模型与注意力机制

生成式AI的算法原理：预测与生成

1.3 生成式AI的应用领域

文本生成：ChatGPT的独到之处

文生图与图生图

第二章、AI大模型概况与发展

2.1 什么是AI大模型

大模型的定义与核心要素（算力、算法、数据）

大模型的发展路径与重要时刻

2.2 AI大模型的特点与质量评估

大模型的显著优势（多任务学习与迁移学习能力）

大模型的质量评估标准（生成质量、内容准确性、拟人性）

2.3 大模型的应用场景与价值

大模型在各领域的应用案例（智能客服、个性化推荐、编程辅助）

大模型带来的创新与变革（拓展认知边界、促进科技发展）

第三章、AI大模型体系在工程建筑领域的应用

3.1 大模型的“智商”与“技能”

信息解读与逻辑推演

提示词工程与Prompt Engineering

外部存储与知识增强

3.2 工程建筑领域的数字化转型

数字化技术在工程建筑中的应用场景

智慧建造与智能运维

工程建筑数字孪生与三维建模

3.3 AI与XR赋能的全周期管理

设计、建造、交付与翻新

数字建筑生态与运维优化

元宇宙操作系统与数字设计应用

第四章、人工智能在勘测设计咨询领域的深度应用

4.1 AI技术介入设计过程的创新实践

国内案例分享：如何利用AI算法提升设计方案的创新性与可行性

智能结构分析：通过AI进行结构力学模拟，减少设计风险

环境模拟与评估：结合GIS与AI，进行项目环境影响综合评估

4.2 总承包管理中的AI应用案例

智能进度管理：AI驱动的项目进度预测与资源调配优化

质量控制与安全管理：通过实时数据监控与AI分析，预防安全隐患

合同管理：自动化合同审核与合规性检查，提高管理效率

4.3 智慧运维的AI解决方案

预测性维护：利用AI进行设备故障预测，减少非计划停机时间

能源管理：基于AI的能耗分析与优化策略，实现节能减排

客户反馈分析：通过AI分析客户反馈，持续改进服务质量

第五章、拓展视野：国内AI技术在工程建筑领域的最新进展

5.1 领先企业的AI应用探索

标杆企业案例分析：解读国内勘测设计咨询行业内的AI应用先锋企业

技术融合与创新：AI与其他新兴技术（如物联网、区块链）的结合应用

5.2 未来展望与挑战应对

技术趋势预测：展望AI技术在勘测设计咨询领域的未来发展方向

挑战与机遇：分析当前面临的挑战，探讨应对策略与机遇把握

5.3 课程回顾和Q&A