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課程簡介
AI基礎:概念、類型與迷思
- 人工智慧的定義與非定義
- 狹義AI與通用AI
- 機器學習、深度學習與數據科學
- 以無專業術語的方式理解機器學習原理
商業應用中的生成式AI與AI代理人
- 生成式AI的能力與限制
- AI代理人的運作機制
- 生成式AI的常見商業應用
- 幻覺現象與當前工具的局限
數據準備:AI的基礎
- 結構化與非結構化數據
- 數據質量及其關鍵維度
- 管理者的數據治理 essentials
- 為何數據準備先於AI
AI如何創造商業價值
- AI機會矩陣
- AI應用案例的價值鏈分析
- 主要活動與支援活動
- 產生最大價值的流程
AI成功案例與經驗教訓
- 跨業務領域的實際AI應用
- 成功實施的關鍵要素
- 常見失敗模式與避免方法
工作坊:依部門識別AI機會
- 繪製部門流程與痛點
- 為各業務領域發想AI應用案例
- 完成AI機會畫布
- 跨部門分享與討論成果
優先處理AI應用案例以最大化價值
- 價值與可行性評分
- 快速勝利與戰略賭注
- AI專案漏斗
- 選擇首批推動的應用案例
AI治理:角色、委員會與問責
- 誰應領導組織的AI工作
- 治理角色、委員會與責任
- 卓越中心與分散所有權
- AI治理最佳實務
安全、風險與負責任AI
- 資訊安全與數據保護限制
- AI專案的風險評估
- 倫理準則與負責任的AI使用
- 建立可信賴的AI
建構AI準備組織
- 評估AI成熟度
- AI旅程所需的技能與能力
- 應變管理與文化準備度
- AI戰略週期
工作坊:制定AI實施路線圖與行動計畫
- 整合機會地圖
- 定義階段、快速勝利與里程標
- 指派負責人、指標與治理檢查點
- 產出初期路線圖與後續步驟
最低要求
- 無需先前的技術或程式設計知識。
- 對在業務或管理情境中應用AI有興趣。
目標學員
- 高階管理者與部門主管。
- 一般經理人與高層主管。
- 負責數位化與轉型專案的領導者。
16 小時
客戶評論 (2)
培訓師很有耐心,也非常樂於助人。他對主題非常瞭解。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
課程 - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
機器翻譯
能夠根據觀衆建議靈活調整,即能夠現場創建一個真實的人工智能代理場景。
Brett McLaren - Zoll Itamar
課程 - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
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