AI 新手小白班：從零到一建立新商業思維、AI 工具應用 到 AI 專案工作術

  AI 商業思維與基礎知識

AI 商業思維幫助學員了解生成式 AI 的核心技術與價值，並探索其在現代商業模式中的應用潛力。本章節將詳細解析 AI 如何驅動業務流程的創新，並通過案例展示成功實踐，讓學員掌握數據驅動決策的基礎知識與實用技能。

1-1  AI 的核心概念與技術基礎

• 人工智慧（Artificial Intelligence）的定義與技術架構。
• 機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）的應用場景。

1-2 商業變革中的 AI 驅動力

• 數位轉型趨勢：如何利用 AI 重塑商業模式與業務流程。
• 成功案例分析：AI 在營運、行銷與人力資源的實際應用。

1-3  AI 商業思維啟發

• 理解數據驅動（Data-Driven）的決策方式。
• 如何從問題出發設計 AI 解決方案。

高效職場 AI 工具應用

本章節專注於生成式 AI 工具的實際應用，教授學員如何使用文本生成、圖像設計與數據分析工具，解決職場中的高頻需求。透過案例實操與即時練習，學員將能夠提升個人與團隊效率，掌握 AI 工具的核心功能並將其轉化為生產力。

2-1 文本與內容生成工具

• 使用 ChatGPT 創建高質量商業文案（提案、郵件、報表）。
• 文案生成的技巧與實戰案例。

2-2 圖像與設計工具應用

• 掌握 Canva 和 DALL·E：快速生成海報與視覺素材。
• 實際操作：從概念到創意設計。

2-3 數據處理與分析工具

• 使用 Excel 和 Tableau AI 插件進行數據分析。
• **數據視覺化（Data Visualization）**的實戰練習。

2-4 實戰練習：工作流程自動化設計

• 設計你的 AI 驅動工作流程，提升團隊效率。

AI 專案工作術與實戰演練

透過專案模擬，學員將學習 AI 專案從需求分析到部署的全流程方法，並掌握數據收集、結果解讀與績效評估的實用技巧。本章節強調實戰操作，學員將分組完成小型 AI 解決方案的設計，並透過展示與回饋進一步提升專案管理能力。

3-1  AI 專案管理基礎

• AI 專案實施的五大步驟：需求分析、數據準備、模型選擇、測試與優化、部署。
• 如何與數據科學家和技術團隊高效溝通。

3-2  數據驅動的決策支持

• 數據收集與清洗的重要性與基礎技巧。
• AI 模型結果的解讀與應用策略。

3-3  風險管理與結果驗證

• 常見專案挑戰與解決方法。
• 如何建立可靠的 績效指標（KPIs），評估 AI 專案效果。

3.4  實戰演練：小型 AI 專案模擬

• 分組合作完成一個小型 AI 解決方案設計，並進行提案展示。

未來發展與個人競爭力提升

結合 AI 技術的未來發展趨勢，本章節引導學員制定個人化的學習與發展計劃，探索如何將 AI 技能應用於職業生涯中。透過資源推薦與行業洞察，幫助學員建立持續成長的能力，並在數位轉型中保持競爭優勢。

4-1  AI 技術的未來趨勢

• 生成式 AI（Generative AI）的前景與挑戰。
• 如何結合職場技能打造 AI 賦能的職業生涯。

4-2  持續學習與資源推薦

• 如何制定 AI 學習計劃，持續跟進技術動態。
• 小專案實踐與行業趨勢追蹤方法。

 課程學習前須知

• 實際授課內容、順序、師資或有調整，依課程現場為準。