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課程簡介
培訓專業的生成式人工智慧基礎
- 核心概念:大型語言模型、多模態模型與推理模型
- 針對培訓需求比較現行人工智慧工具
- 生成式人工智慧的局限性、偏見及失敗模式
人工智慧貫穿培訓管理生命週期
- 應用人工智慧於需求分析、教學設計和課程規劃
- 自動化物流、溝通與行政工作流
- 人工智慧輔助監控、評估及學習數據分析
提示工程與定制人工智慧助手
- 提示框架與結構化教學設計
- 迭代優化、個人化調整以及基於上下文 grounding 模型回應
- 構建用於培訓工作流的定制助手和專用代理
人工智慧研究、整理與知識生產力
- 人工智慧輔助研究及具備來源驗證的智能搜索
- 摘要生成、內容整理與機構文件組織
- 自動化重複性知識處理與行政任務
使用生成式人工智慧創建學習資源
- 生成文字、簡報及信息圖表
- 製作圖片、視頻及人工智慧語音旁白
- 翻譯並適應內容,同時兼顧無障礙設計
人工智慧輸出的驗證、質量與可靠性
- 事實核查、檢測幻覺(胡言亂語)及來源依據
- 審查偏見、準確性及知識產線風險
- 建立人類審核與質量保證工作流
倫理、治理與負責任的人工智慧應用
- 資料保護、隱私及版權義務
- 透明度與負責任使用政策
- 人工智慧治理框架與機構最佳實踐
綜合實作:設計一個人工智慧增強型培訓項目
- 規劃端到端的人工智慧賦能培訓工作流
- 展示並辯證一個務實的項目设计方案
最低要求
- 對培訓、教學設計或學習發展工作流有基礎了解
- 熟悉使用常見生產力和內容工具;無需程式設計經驗
受眾
- 培訓經理和協調員
- 教學設計師及學習發展專業人士
- 負責機構培訓和能力發展的專業人員
32 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
課程 - Introduction to Prompt Engineering
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一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
課程 - Prompt Engineering for ChatGPT
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