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贺斌现任晋控电力山西新能源有限公司市场营销部部长，曾任该公司计划经营部电力交易专责，此前还担任过织女泉分公司安全环保部副主任兼织女泉风电场场长等职务。 贺部长作为电力交易业务专家，从0开始自学AI，并逐步把AI技术应用到日常工作中，极大地提高全部门的工作效率，并积累了系统的将AI与业务相结合的一手经验。 本次分享会中，贺部长分享了AI学习和实战的经验，并现场回答大家的问题。 本期时间轴： 00:48 嘉宾介绍：电力交易一线专家，如何从 0 开始学习 AI 03:08 AI 入门经验：国内AI工具（豆包、Kimi、DeepSeek ）等工具使用心得 11:11 什么是电力交易？业务特点和工作流程 15:12 为什么电力交易适合结合 AI？ 22:22 AI 如何赋能工作：知识问答、复杂规则通俗化 27:37 AI Workflow 实践：KimiClaw 如何真正帮我干活 31:17 多平台 AI 工作流：KimiClaw Desktop × Kimi Work 远程办公实践 35:54 AI 学习四阶段：从"当百度用"到真正融入工作 学习 AI 的四点经验 37:58 不要追求一步到位 38:47 AI 不会替你思考 42:02 Domain Knowledge 依然是核心竞争力 43:27 工具一直在变，学习不能停 45:55 AI 在电力交易中的真实应用：数据分析、风电散点图、交易策略回测、自动化监控 50:06 使用 AI 后，工作效率发生了哪些变化？ 55:52 AI 将如何改变生产、协作与个人工作方式？ 1:00:48 AI时代的电力交易会变成什么样？ 1:02:38 人与 AI 高效协作的五个关键能力 1:09:41 AI 应用演示：预警信息监测与新能源趋势分析 1:17:16 业务专家系统学习 AI，实现技术与业务融合 Q&A 1:26:04 Agent 如何监测官网信息？定时还是 24 小时运行？ 1:30:37 为什么开始尝试把 AI 融入工作？ 1:36:28 管理心得：如何带团队共同成长？ 1:43:20 从 0 到能熟练应用 AI，大概花了多久？ 1:53:34 AI与电力交易结合：沉淀专家经验，以提升电力交易效率 2:07:47 给 AI 新手的建议：从简单工作开始实践 Techlent 是一个数据科学学习和求职平台，里面有更多分享会的视频、干货。官网地址：techlent.com 加小助手微信(techlent04)进听友群，了解更多课程、分享会相关讯息~

本期主持人是“拂然科技”创始人程冰馨，嘉宾是硅谷 AI 专家李果博士。 一个 AI 项目做不成，很少是某个环节翻了车，而是从头到尾，每一步都埋着坑。 找场景时，被最难、最“性感”的问题吸引，却忽略了它根本不适合交给 AI；评估价值时，算不清投入产出，项目只能凭感觉立项；做产品时，Demo 跑通了，一进入真实业务却没人愿意用；推动落地时，人的抗性、流程限制、组织协同，又让项目一步步陷入停滞... 每一步都有它的"想当然"，而一步想当然，后面就步步还债。 这一期，硅谷 AI 专家李果博士，带你沿着 AI 项目的完整链路走一遍，把每个环节最容易踩的坑挨个点破。 本期时间轴： 00:48 AI 项目完整链路：找场景 → 算价值 → 产品开发 → 上线落地 02:12 为什么 90% 的 AI 项目都会失败？ 07:48 Q&A：普通人现在进入 AI 还有机会吗？ 12:36 从互联网到 AI：技术革命如何改变就业与产业 15:23 AI 创业机会：C 端还是 B 端更值得做？ 17:03 创业启示：小模型为何会被大模型快速取代？ 31:44 四个真实案例：AI 项目踩过的坑与经验总结 33:00 失败案例①｜找场景：预测准确率 90%，为什么业务没人用？ 46:05 AI 模型要满足真实环境条件才有效果 50:32 技术创新和业务落地，如何找到平衡？ 56:29 商业成功的核心：解决真实需求，而不是炫技 01:11:46 失败案例②｜算价值：不同领域 AI 应用，判断需求和商业价值的重要性 01:40:34 失败案例③｜追指标：离职预测模型开发2年、90%准确率，上线依然失败 01:54:29 失败案例④｜因果颠倒：电商营销模型，结果得出"价格越高销量越好" 02:04:10 技术浪潮变革，最终都会回归业务价值 02:10:25 AI 真正擅长解决哪些问题？ 02:14:07 AI 项目成功的关键：找到真正的客户，而不是中间商 Techlent 是一个数据科学学习和求职平台，里面有更多分享会的视频、干货。官网地址：techlent.com 加小助手微信(techlent04)进听友群，了解更多课程、分享会相关讯息~

Andi 是中国的环境工程博士，2021年毕业后赴美从事博士后研究。2024年夏天加入 Techlent AI 训练营学习，2025年7月开始求职，同年11月拿到 Offer，加入一家科技公司担任 AI Engineer。 本次分享会中，Andi 分享了她的学习、求职和工作的心得，并现场回答了大家的问题。 本期时间轴： 00:00 Andi 自我介绍：背景与求职时间线 03:21 本科到博士后都是环境工程，最后为什么会选择转行？ 10:33 自学coding：接触中下定决心转行 14:44 已经自学一年，为什么还决定加入 Camp？ 19:59 在美国留学和工作中提升英语能力的经验心得 27:06 求职过程中连续失败的心理挑战与应对策略 31: 17 求职复盘：0基础转行找工作的经验分享 41:44 找工作过程中的努力和挣扎：心理变化、工作经验、英语能力、市场变化... 51:27 AI Engineer 与 Data Scientist 的区别是什么？ Q&A 58:22 求职机会主要来自海投、内推还是 Coffee Chat？ 01:07:04 AI Engineer 需要掌握多少云平台相关知识？ 01:08:54 作为AI Engineer，日常工作内容是什么？ 01:18:52 不想放弃本职工作，如何结合 AI 开启转型学习？ 01:25:43 工作半年后的思考：博士转 AI 是否还有机会和性价比？ 01:28:09 从学术界进入工业界后，工作状态发生了哪些变化？ 01:35:15 从老板和员工视角，如何看待开会这件事？ 01:40:09 职场晋升与领导关系管理有哪些经验？ 01:42:43 转行学习过程中有哪些推荐的网站和学习资源？ 01:47:47 求职过程中，为什么心态与策略调整同样重要？ Techlent 是一个数据科学学习和求职平台，里面有更多分享会的视频、干货。官网地址：techlent.com 加小助手微信(techlent04)进听友群，了解更多课程、分享会相关讯息~

本期嘉宾 Jemma是力学博士，毕业后在两家机械公司实习。后来为了照顾家庭，做了一年多的全职妈妈。Jemma 2023年底参加了 Techlent AI 建模数据科学训练营，并于2024年3月开始求职，5月开始拿到2个offer，最终成为硅谷科技公司的一名资深数据科学家。 她带来一场深度分享，分享了她从力学博士、全职妈妈，到成功转型硅谷AI科学家的全过程。从她为什么会选择转行、Techlent带来了什么帮助、求职和工作后的心得体会，Jemma 都进行了真诚而细致的讲述。 在 Q&A 中，她还解答了全栈AI科学家与机器学习工程师差别、 Kaggle 是否必要、硅谷面试工程能力要求、如何挑选 offer、以及AI相关岗位技术积累等热点问题。