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課程簡介

模塊1:項目經理的人工智能基礎

子主題:
理解大型語言模型 (LLMs)
關鍵人工智能概念:提示詞、幻覺、上下文
人工智能系統與傳統自動化的差異
課程中使用的人工智能工具概述(ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot)
演示人工智能工具如何生成和解讀文本

模塊2:面向項目管理的提示詞工程

子主題:
提示詞設計基礎
零樣本、少樣本和基於角色的提示詞
爲項目管理任務構建提示詞
評估和優化人工智能響應
針對項目場景編寫提示詞的實際練習

模塊3:項目啓動中的人工智能應用

子主題:
人工智能輔助起草項目章程
生成項目目標和範圍聲明
自動化利益相關者分析
人工智能支持早期項目風險識別
評估人工智能生成輸出的準確性和完整性

模塊4:規劃與進度管理中的人工智能應用

子主題:
人工智能生成的工作分解結構 (WBS)
創建里程碑計劃和項目時間表
人工智能輔助估算技術
生成資源分配建議
使用結構化提示詞優化規劃輸出

模塊5:風險與問題管理中的人工智能應用

子主題:
基於人工智能的預測性風險分析
從項目描述中生成風險登記冊
人工智能輔助的問題分類和分流
利用人工智能支持制定緩解策略
使用表格和結構化提示詞組織風險信息

模塊6:利益相關者溝通中的人工智能應用

子主題:
自動化項目報告
從項目數據生成執行摘要
針對不同類型利益相關者調整語氣和溝通風格
將技術信息轉化爲商業友好的更新內容
藉助人工智能管理敏感溝通

模塊7:項目中的人工智能倫理與治理

子主題:
理解人工智能偏見和幻覺風險
在職業環境中負責任地使用人工智能
數據隱私考量及GDPR背景
在項目團隊內定義人工智能使用政策
人工介入驗證實踐

模塊8:項目經理的人工智能工具與採納策略

子主題:
在Word、Excel、Teams和Outlook中使用Microsoft Copilot
何時使用Copilot versus ChatGPT或其他人工智能工具
比較不同的項目管理支持人工智能工具
爲項目團隊構建人工智能採納路線圖
制定個人項目工作的人工智能行動計劃

最低要求

參與者應具備在項目管理環境或項目團隊中工作的基本經驗。建議熟悉一般項目管理概念,如規劃、風險管理和利益相關者溝通。

無需先前的人工智能工具使用經驗

 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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