課程簡介
模組 1:專案經理的AI基礎
子主題:
理解大型語言模型(LLM)
關鍵AI概念:提示詞、幻覺、上下文
AI系統與傳統自動化的差異
課程所用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:專案管理提示工程
子主題:
提示詞設計基礎
零樣本、少樣本及角色型提示
為專案管理任務結構化提示詞
評估與優化AI回應
撰寫專案情境提示詞的實務演練
模組 3:專案啟動中的AI
子主題:
AI輔助專案章程撰寫
生成專案目標與範圍聲明
自動化利害關係人分析
AI支援識別早期專案風險
評估AI生成輸出的準確性與完整性
模組 4:規劃與排程中的AI
子主題:
AI生成的工作分解結構(WBS)
制定里程碑計畫與專案時間表
AI輔助估算法
生成資源配置建議
使用結構化提示詞優化規劃輸出
模組 5:風險與問題管理中的AI
子主題:
AI預測性風險分析
從專案描述生成風險登記冊
AI輔助問題分類與分級
利用AI支援制定緩解策略
使用表格與結構化提示詞組織風險資訊
模組 6:利害關係人溝通中的AI
子主題:
自動化專案報告
從專案數據生成管理層摘要
依據不同利害關係人調整語氣與溝通風格
將技術資訊轉化為易懂的商業動態
在AI輔助下管理敏感溝通
模組 7:專案中的AI倫理與治理
子主題:
理解AI偏差與幻覺風險
專業環境中負責任的AI使用
數據隱私考量與GDPR背景
在專案團隊內制定AI使用政策
人在回路(Human-in-the-loop)驗證實務
模組 8:專案經理AI工具與導入策略
子主題:
在Word、Excel、Teams及Outlook中使用Microsoft Copilot
何時選擇Copilot而非ChatGPT或其他AI工具
比較不同AI工具在專案管理支援中的應用
為專案團隊建立AI導入路線圖
制定專案工作的個人AI行動計畫
最低要求
學員應具備專案環境或專案團隊的基本實務經驗。建議熟悉專案規劃、風險管理及利害關係人溝通等一般專案管理概念。
無需具備人工智慧工具的先前使用經驗
客戶評論 (1)
理解项目管理,更多是针对每种情况进行调整与评估,而非仅决定下一步该做什么。
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