尹相志

直播課程尹相志的 AI 職場解決方案｜次世代模型的思維重塑

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＃人工智慧＃生成式AI

這門課帶你掌握 ChatGPT 5 的全新應用思維，從「學指令」進化為「問題情境描述」，以自然對話引導 AI 解決個人問題。更進一步運用官方最新的 Project 與 Task 功能，將團隊知識轉化為智慧資產，打造能自動運作的團隊 AI 工作流程。

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天時分秒

(截止日 2025/10/15)

直播課程班次

直播開始時間：---

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早鳥優惠倒數: 6 天 17 時 41 分 1 秒

目前尚無任何課程公告

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課程資訊

課程時長 3 小時 0 分

課程共 1 單元 1 小節

適合對象

你可以學到

課程介紹

第一章：ChatGPT 5 的職場新革命

1.1 從「懂得反思」到「有效思考」

剖析第五代模型的性能瓶頸突破與職場應用

1.2 應用新拓學

從「精準提示」到「情境描述」的思維轉變

第二章：ChatGPT Feature 應用

解鎖 Project 協作與 Task 自動化，重塑團隊工作流

2.1 Project 基礎：團隊協作必備的實戰功能，打造可複用的智慧資產

案例a：影片取禎/自動去背

案例b：投影片內容規畫與製作

2.2 Instruction 核心：固化專家經驗，確保內容風格一致性

2.3 Task 應用：

案例a：論文日報

案例b：匯率、油價、原物料市場情報

第三章：Vibe Coding on ChatGPT

非工程師的開發捷徑，用對話高效解決職場次要問題

Vibe Coding 核心：從「寫程式」到「完整描述解題思路」，解決職場次要難題

深入ChatGPT開發機制：代碼解釋器以及畫布

案例a：「AI尾牙抽獎機」的設計心法

案例b：「我的股市情報站」的設計心法

學習前基本能力

具備 ChatGPT 或其他大型語言模型的基本操作與對話經驗。
對解決工作上的重複性問題，有強烈的動機與想法。
無需任何程式設計背景，但對學習新工具抱持開放態度。

學習前準備

ChatGPT 帳號：
確保擁有可正常使用的 ChatGPT 帳號（建議為 Plus/付費版本，以體驗 Project、Task 等完整功能）。
開放的心態：
準備好迎接 AI 工作模式變革，並樂於動手實踐的心。
電腦設備：
建議 8GB RAM 或以上，雙螢幕能大幅提升學習效率 ( 課程提供完整回放錄影，方便您隨時複習 )

課程資訊

課程時長 3 小時 0 分

課程共 1 單元 1 小節

關於講師

尹相志

●專長:
自然語言理解、人工智能算法開發、數據挖掘、商業智慧、分析型CRM、風險管理、數據倉庫

●經歷:
▻中國首屆人工智能大賽發起人與題目設計 (www.botchina.org)
▻現任亞洲資探技術長/Deepbelief.ai人工智慧科學家
▻曾任華院數據(上海)首席數據科學家，數據決策(台灣)技術長
▻台灣微軟特約講師與2006~2017年最有價值專家(MVP)
▻微軟Tech ED 2002, 2004~2015講師
▻和信電訊資深數據挖掘顧問
▻世新大學、德明技術學院資管系講師
▻曾任中華民國數據挖掘協會副秘書長
▻曾任數博網研發總監
▻曾任大衍(特力集團子公司)關係營銷數據挖掘顧問
▻國際化學奧林匹亞化學競賽世界銀牌

●學歷:
▻台灣大學新聞研究所碩士
▻台灣大學化學系

●項目經歷:
▻自然語言處理
▻Isobar 輿情監控，學習情感標注、實體識別、話題識別
▻數雲電商評論非監督自動歸類
▻Acer宏碁競爭品牌電商評論分析

●出版品
▻SQL Server 2008 R2 Reporting Services報表服務
▻SQL Server 2008 OLAP多維度分析
▻SQL Server 2008 Data Mining數據挖掘
▻SQL Server 2008 Reporting Services報表服務
▻Office PerformancePoint Server 2007 企業績效管理
▻使用SQL Server 2005 設計商業智能解決方案(MCITP考試編號70-445)
▻SQL Server 2005 Data Mining數據挖掘 -Office 2007 數據挖掘加載宏
▻SQL Server 2005 OLAP在線實時分析
▻SQL Server 2005 Reporting Services報表服務實務應用
▻SQL Server 2005數據挖掘聖經
▻SQL Server商務智能聖經
▻SQL Server 2000 Analysis Service數據挖掘服務

●尹相志老師翻譯著作
▻數據挖掘—顧客關係管理暨電子營銷之應用 J. A. Michael原著
▻數據挖掘理論與實務—顧客關係管理的技巧與科學 J. A. Michael原著
▻數據挖掘—因特網應用與顧客價值管理 J. A. Michael原著

學習附件

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