课程大纲（说明：可选章节根据课程时长以及学员已经掌握程度自定义选择培训）

第1讲 引言

1.1 人工智能与大模型概述

1.1.1 人工智能的定义与核心技术

1.1.2 大模型的概念、特点及其在人工智能领域的重要性

1.2 煤炭行业与大模型人工智能的契合点

1.2.1 煤炭行业面临的挑战与机遇

1.2.2 大模型人工智能如何助力煤炭行业转型升级

第2讲 大模型人工智能的技术基础

2.1 大模型的核心技术

2.1.1 深度学习框架与算法

2.1.2 预训练大模型的原理与优势

2.2 大模型在人工智能领域的应用趋势

2.2.1 跨领域的知识迁移能力

2.2.2 个性化推荐与智能化服务的实现

第3讲 大模型人工智能在煤炭行业的应用场景

3.1 智能化开采与设备管理

3.1.1 利用大模型进行设备故障诊断与预测性维护

3.1.2 智能规划开采方案，提升生产效率

3.2 安全监测与风险防控

3.2.1 大模型在煤矿安全监测中的实时预警系统

3.2.2 基于大模型的风险评估与决策支持系统

3.3 煤炭质量评估与智能分级

3.3.1 利用大模型对煤炭质量进行快速评估与分级

3.3.2 提高煤炭品质与销售效益

第4讲 煤炭行业应用创新

4.1 成功案例分析

4.1.1 国内外煤炭行业应用大模型人工智能的成功案例

4.1.2 案例中的技术创新、实施过程与效果评估

4.2 实践经验分享

4.2.1 企业在实施大模型人工智能项目中的经验教训

4.2.2 如何应对技术挑战、人才培养与团队协作等问题

第5讲 案例分析与经验分享

5.1 大模型人工智能在煤炭行业的未来发展方向

5.1.1 技术演进、政策支持与市场需求

5.1.2 预测与探索潜在的新应用场景

5.2 企业如何抓住大模型人工智能的发展机遇

5.2.1 制定战略规划、加强技术研发与人才培养

5.2.2 寻求合作伙伴、参与行业标准制定与生态圈建设

第6讲 总结与展望

6.1 学员提问与互动

6.1.1 解答学员关于大模型人工智能在煤炭行业应用的疑问

6.1.2 分享个人见解与行业经验

6.2 课程总结

6.2.1 回顾课程内容与重点

6.2.2 强调大模型人工智能对煤炭行业转型升级的重要作用与前景