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課程簡介
培訓專業人員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。
- 針對培訓需求比較當前人工智慧工具。
- 生成式人工智慧的局限性、偏誤與失效模式。
人工智慧跨越培訓管理生命週期
- 應用人工智慧進行需求分析、教學設計與課程規劃。
- 自動化物流、溝通及管理流程。
- 人工智慧輔助之監控、評估與學習分析。
提示工程與客製化人工智慧助手
- 提示框架與結構化教學設計。
- 迭代、個人化及使模型回應基於事實。
- 為培訓工作流建立客製化助手與專用代理。
人工智慧研究、整合與知識生產力
- 人工智慧輔助研究、智能搜尋與來源驗證。
- 摘要、整合與整理機構文件。
- 自動化重複性知識與行政任務。
運用生成式人工智慧創建學習資源
- 生成文字、簡報與資訊圖表。
- 製作圖片、視頻及人工智慧語音旁白。
- 翻譯與調整內容,兼顧無障礙設計。
人工智慧輸出的驗證、品質與可靠性
- 驗證事實、偵測幻覺並標註來源。
- 審查偏誤、準確性及智慧財產權風險。
- 建立人工審核與品質保證流程。
道德、治理與負責任的人工智慧使用
- 資料保護、隱私權及著作權義務。
- 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。
終極任務:設計人工智慧增強型培訓計劃
- 規劃端到端的人工智慧赋能培訓工作流。
- 展示並辯護實用程序設計。
最低要求
- 對培訓、教學設計或學習發展工作流具備基本認識。
- 熟悉常見生產力與內容工具;無需程式設計經驗。
受眾對象
- 培訓經理與協調人員。
- 教學設計師及學習發展專業人員。
- 負責機構培訓與能力發展之專業人員。
32 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
課程 - Introduction to Prompt Engineering
機器翻譯
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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