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課程簡介

模組 1:專案經理的人工智慧基礎

子主題:
理解大型語言模型(LLMs)
關鍵 AI 概念:提示、幻覺、上下文
AI 系統與傳統自動化的差異
課程中使用之 AI 工具概覽(ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot)
演示 AI 工具如何生成與解讀文字

模組 2:專案管理中的提示工程

子主題:
提示設計基礎
零樣本、少樣本及基於角色的提示技術
為專案管理任務結構化提示
評估與優化 AI 回應
撰寫專案情境提示的實務練習

模組 3:專案啟動階段的人工智慧應用

子主題:
AI 輔助撰寫專案章程
生成專案目標與範疇說明
自動化利害關係人分析
AI 支持識別早期專案風險
評估 AI 生成輸出的準確性與完整性

模組 4:規劃與時程安排中的人工智慧應用

子主題:
AI 生成的工項分解結構(WBS)
建立里程碑計畫與專案時程
AI 輔助估算技術
生成資源配置建議
使用結構化提示優化規劃輸出

模組 5:風險與問題管理中的人工智慧應用

子主題:
預測性風險分析
從專案描述生成風險登記簿
AI 輔助的問題分類與優先級判定
利用 AI 支持開發緩和策略
使用表格和結構化提示組織風險資訊

模組 6:利害關係人溝通中的人工智慧應用

子主題:
自動化專案報告
從專案數據生成執行摘要
針對不同利害關係人調整語氣與溝通風格
將技術資訊轉化為商務友善的更新內容
利用 AI 輔助管理敏感溝通

模組 7:專案中的人工智慧倫理與治理

子主題:
理解 AI 偏差與幻覺風險
在專業環境中負責任地使用 AI
資料隱私考量與 GDPR 背景
制定專案團隊內的 AI 使用政策
人類在環驗證實務

模組 8:專案經理的 AI 工具與採用策略

子主題:
在 Word、Excel、Teams 和 Outlook 中使用 Microsoft Copilot
何時使用 Copilot 而非 ChatGPT 或其他 AI 工具
比較不同 AI 工具對專案管理的支持能力
為專案團隊建立 AI 採用路線圖
制定個人化的專案工作 AI 行動計畫

最低要求

學員應具備在專案環境或專案團隊中工作的基本經驗。建議熟悉一般的專案管理概念,如規劃、風險管理和利害關係人溝通。

無需具備人工智慧工具的先備經驗

 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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