
| 訓練單位 | 財團法人塑膠工業技術發展中心 | 學員人數 | ~20人 |
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場地地址
| 臺中市西屯區工業區 38 路 193 號 PIDC 202教室 |
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| 課程名稱 | AI 入門到應用:使用生成式 AI 提升工作效率(實體) |
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| 課程資源 | [Google Drive] 建議一次下載一個檔案,遇到壓縮檔案,請記得要解壓縮 |
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| 訓練師資 | 老師:劉集中 (Gino Liu) 公司:集中資訊有限公司 專案經理 學歷:朝陽科技大學 工業工程系 碩士 專長:專業資訊課程講師,企業資訊網路規劃,系統架設資料庫設計,系統開發,IT委外服務,資安顧問,企業大數據分析導入、訓練與實作
助教:曹月燕 (Vivian Tsao) |
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訓練目標
| 老師軟體版本:
- --Microsoft 365
- --ChatGPT Business
- --Gemini Pro (Google AI Pro | Google Advanced)
- --Gemini Notebook Pro
- --Microsoft 365 Copilot
- --Claude Pro
- --Copilot Business
上課大綱:- .生成式 AI 原理、趨勢與安全使用
- 1. 人工智慧、生成式 AI 與大型語言模型(Large Language Model, LLM)的差異
- 2. AI 如何根據資料與上下文產生答案
- 3. AI 幻覺、時效性、偏誤與查核原則
- 4. 個資、公司機密、客戶資料與著作權風險
- 5. AI 未來發展:多模態、代理型 AI 與人機協作
- GAI 環境設定與有效對話方法
- 1. ChatGPT、Gemini、Claude 的介面與基本設定
- 2. 自訂指令、回應語言、格式及專業背景設定
- 3. 對話上下文(Context)與分段提問
- 4. 提供範例、限制條件與品質標準
- 5. 回答查核與重新生成方法
- Prompt 工程與 Prompt 十階分級
- 1. 提示語工程的基本結構
- 2. 任務目標、角色、背景、輸入資料、執行規則及輸出格式
- 3. Prompt 十階分級:從關鍵字到完整工作流程
- 4. 零樣本(Zero-shot)、單一範例與多重範例提示
- 5. 提示語迭代與品質檢查
- Prompt 意圖釐清與辦公室文書應用
- 1. 需求不明確時的意圖釐清方法
- 2. 要求 AI 先提問、再執行的提示方式
- 3. 文字改寫、校對、翻譯與摘要
- 4. 電子郵件、會議紀錄與報告初稿
- 5. 語氣、對象、篇幅與格式控制
- AI 簡報、學習與專案工作區
- 1. 標準簡報的目的、受眾及敘事架構
- 2. 圖文並茂簡報與新穎簡報的生成策略
- 3. 投影片頁面規劃、圖表、圖片與講者備註
- 4. ChatGPT Projects、Gemini Gems、Claude Projects 的應用概念
- 5. Gemini Notebook 的來源型問答、摘要與學習素材
- AI 資料分析學習專案與綜合應用
- 1. AI 資料分析的正確流程
- 2. 資料欄位、資料型別、缺漏值與異常值檢查
- 3. 彙總、分類、計算、比較與說明
- 4. KPI、趨勢、異常、原因及改善建議
- 5. AI 分析結果的驗證與不可直接採信項目
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日期 | 115/08/04 (週二) 共1天 |
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| 時間 | 每日 09:00~12:00; 13:00~16:00 六小時,共6小時
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