Artificial Intelligence (AI) for Corporate Professionals培訓
Artificial Intelligence (AI) for Corporate Professionals 是一門入門課程,探討如何安全且有效地在企業環境中各部門應用人工智慧,以提升生產力、增強溝通技能,並簡化運營流程。
這項由講師主導的培訓(線上或線下)針對非技術背景的企業專業人士,旨在幫助他們理解並開始使用如 ChatGPT、Gemini 和 Copilot 等 AI 工具,以改善日常工作流程。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 理解 AI 的基本原理、風險和倫理考量。
- 應用 AI 自動化任務,並協助溝通和研究。
- 創建針對實際行政任務的結構化提示。
- 規劃在團隊中安全且可擴展地採用 AI 工具。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 在企業情境中實際操作 AI 工具。
- 專注於流程改進和溝通的指導練習。
課程定制選項
- 如需根據您部門的工作流程或內部工具定制此課程,請聯繫我們安排。
課程簡介
企業環境中的人工智慧入門
- 什麼是人工智慧?基本概念與實際應用
- 企業中使用的AI類型(聊天機器人、自動化、數據分析等)
- 風險、限制與倫理考量
人工智慧的實際應用:安全、流程與Communication
- AI在內部流程自動化中的應用
- AI在內外部溝通中的支援
- 資訊安全:使用AI工具的最佳實踐
- 各部門的使用案例與推薦工具
人工智慧與Productivity:優化工作的工具
- 使用AI創建文件、摘要與簡報
- AI作為研究、組織與任務規劃的助手
- 與日常工具的整合(Google Workspace、Microsoft 365等)
Prompt Engineering基礎
- 什麼是提示詞及其重要性
- 有效提示詞的結構:清晰度、上下文與指令
- 行政與操作領域的實際範例
- 使用ChatGPT、Gemini、Copilot等工具的實作練習
人工智慧採用的最佳實踐與規劃
- 如何培訓團隊以安全且策略性地使用AI
- 定義公司內部的使用邊界與政策
- 可擴展採用的下一步
總結與結論
最低要求
- 對公司工作流程和溝通技能的基本理解
- 一般計算機素養
- 對探索AI工具以提高生產力和戰略應用的興趣
目標受眾
- 行政人員
- 運營專業人員
- 團隊領導和內部支持人員
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Building Private AI Workflows with Ollama
14 時間:這是一個由講師指導的線上或線下培訓,針對希望使用Ollama實現安全高效的AI驅動工作流程的高級專業人士。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 部署和配置Ollama以進行私有AI處理。
- 將AI模型集成到安全的企業工作流程中。
- 在保持數據隱私的同時,優化AI性能。
- 利用本地AI功能自動化業務流程。
- 確保符合企業安全與治理政策。
Claude AI for Content Creation
14 時間:這門由教師主導的現場培訓課程面向初學者到中級內容創作者、編輯和營銷人員,旨在教他們利用 Claude AI 進行內容生成、編輯和總結,以增強博客、報告和營銷材料。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用 Claude AI 進行內容頭腦風暴和想法擴展。
- 通過 AI 助理編輯和校對來增強寫作。
- 為長格式內容和報告生成總結。
- 為不同平台自動化營銷副本創建。
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14 時間:這個面向希望將Claude AI集成到他們的應用程序中、構建AI驅動的聊天機器人以及通過AI驅動的自動化來增強軟件功能的中級軟件開發人員和AI工程師的台灣(在線或現場) Instructor-led, live training (online or onsite)。
在這次培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用Claude AI API將AI集成到應用程序中。
- 開發AI驅動的聊天機器人和虛擬助手。
- 利用AI驅動的自動化和NLP增強應用程序。
- 對不同的用例優化和微調Claude AI模型。
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14 時間:這項在台灣(線上或現場)進行的由講師主導的現場培訓,旨在幫助中級研究人員、分析師和知識工作者利用Claude AI處理大量數據、綜合信息和自動化研究任務。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 利用Claude AI進行文獻回顧和研究綜合。
- 總結報告、研究論文和長格式文檔。
- 從結構化和非結構化數據中提取關鍵洞察和趨勢。
- 將Claude AI集成到研究和知識管理工作流程中。
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14 時間:這門由講師主導的現場培訓在台灣(在線或現場)旨在幫助有志於將Claude AI整合到日常工作流程中以提高效率和自動化的初級專業人員。
培訓結束時,參加者將能夠:
- 利用Claude AI來自動化重複性任務和精簡工作流程。
- 利用人工智慧驅動的自動化技術提高個人和團隊的生產力。
- 將Claude AI與現有的商業工具和平台整合。
- 優化AI驅動的決策制定和任務管理。
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 時間:這是一場由講師指導的現場培訓,地點在台灣(線上或現場),適合希望使用Ollama部署、優化和整合LLM的中級專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用Ollama設置和部署LLM。
- 優化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 將Ollama整合到工作流程和應用程式中。
- 監控和維護AI模型的長期性能。
Fiji: Image Processing for Biotechnology and Toxicology
14 時間:本次由讲师指导的线下培训(线上或线下)面向初级至中级研究人员和实验室专业人员,旨在帮助他们处理和分析与组织学组织、血细胞、藻类及其他生物样本相关的图像。
培训结束后,学员将能够:
- 熟练使用Fiji界面,并掌握ImageJ的核心功能。
- 对科学图像进行预处理和增强,以便更好地分析。
- 定量分析图像,包括细胞计数和面积测量。
- 使用宏和插件自动化重复性任务。
- 根据生物研究中的具体需求,定制图像分析工作流程。
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 時間:這項由講師指導的台灣(線上或線下)培訓,針對希望微調和自訂Ollama上的AI模型以提升性能和特定領域應用的高級專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在Ollama上設置高效的AI模型微調環境。
- 準備用於監督式微調和強化學習的數據集。
- 優化AI模型的性能、準確性和效率。
- 在生產環境中部署自訂模型。
- 評估模型改進並確保其穩健性。
Introduction to Google Gemini AI
14 時間:這種以講師為主導的台灣(在線或現場)實時培訓面向希望使用 Google Gemini AI 將 AI 功能整合到其應用程式中的初級到中級開發人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解大型語言模型的基礎知識。
- 設置和使用 Google Gemini AI 執行各種 AI 任務。
- 實現文字到文字和圖像到文字的轉換。
- 構建基本的 AI 驅動型應用程式。
- 探索 Google Gemini AI 中的高級功能和自定義選項。
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14 時間:這種以講師為主導的台灣(在線或現場)現場培訓面向希望利用 Google Gemini AI 來提高其內容品質和效率的中級內容創作者。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 AI 在內容創作中的作用。
- 設置和使用 Google Gemini AI 來生成和優化內容。
- 應用文字到文本的轉換來生成創意和原創內容。
- 使用 AI 驅動的見解實施 SEO 策略。
- 使用 Gemini AI 分析內容性能並調整策略。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 AI 對客戶服務的影響。
- 設置 Google Gemini AI 以自動化和個人化客戶交互。
- 利用文字到文本和圖像到文本的轉換來提高服務效率。
- 制定 AI 驅動的策略,用於即時客戶反饋分析。
- 探索高級功能,打造無縫的客戶服務體驗。
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21 時間:這種以講師為主導的台灣(在線或現場)現場培訓面向希望使用 Google Gemini AI 在各個行業更直觀地執行複雜數據分析任務的初級到中級數據分析師和業務專業人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 Google Gemini AI 的基礎知識。
- 將各種數據源連接到 Gemini AI。
- 使用自然語言查詢瀏覽數據。
- 分析數據模式並得出見解。
- 創建引人入勝的數據可視化。
- 有效地傳達數據驅動的見解。
Intermediate Gemini AI for Public Sector Professionals
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 為特定用例製作更有效和量身定制的提示。
- 使用Gemini生成原創和創意的內容。
- 精確地總結和比較複雜的信息。
- 使用Gemini進行頭腦風暴、計劃和高效組織想法。
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14 時間:這項由講師主持的現場培訓(在線或現場)旨在幫助希望了解Claude AI的基本原理並利用它進行商業應用的初級商業專業人士、客戶支持團隊和技術愛好者。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解Claude AI的能力和用例。
- 有效地設置和與Claude AI互動。
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- 利用AI驅動的解決方案提升客戶互動和支持。
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7 時間:本課程為講師指導的台灣(線上或線下)培訓,旨在幫助初級專業人士安裝、配置並使用Ollama在本地機器上運行AI模型。
培訓結束後,學員將能夠:
- 了解Ollama的基本原理及其功能。
- 設置Ollama以運行本地AI模型。
- 使用Ollama部署並與LLM進行互動。
- 優化AI工作負載的性能和資源使用。
- 探索本地AI部署在各行業中的應用案例。