當我們談到學習 AI,很多人第一個反應可能是:「我又不是工程師,為什麼需要學 AI?」
但學習 AI 並不等於研究模型、撰寫程式或訓練演算法。對一般人而言,真正需要學習的是如何向 AI 清楚描述問題、如何判斷答案是否可靠,以及如何使用 AI 協助完成工作與生活中的任務。
接下來 30 天,我將以一般使用者的角度,每天挑戰一項 AI 應用。內容將涵蓋提問技巧、Email、會議紀錄、Excel、簡報、學習、行程規劃、資料查證及資訊安全。每篇文章都會提供操作範例與練習題,讓讀者不只是知道 AI 能做什麼,而是真正動手完成一件事情。
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當你在搜尋引擎查詢問題時,你是在尋找資料;當你向生成式 AI 提問時,你是在請 AI 整理、解釋、轉換或產生內容。 前言 自從 ChatGPT、Micr...
AI 很強大,但並非萬能。 學會使用 AI 的第一步,不是知道它能做什麼,而是知道哪些事情不該完全交給 AI。 前言 經過前兩天的介紹,我們已經了解:...
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同樣的 AI,有人得到完整報告,有人只得到幾句空泛回答。 差異通常不在 AI,而在提問方式。 前言 許多人第一次使用 AI 時,可能會有以下經驗: 你輸...
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同一件事情,寫給主管、同事、客戶與供應商,說法完全不同。 AI 很擅長寫作,但前提是你要告訴它對象是誰。 前言 許多人開始使用 AI 撰寫 Email...
很多人都遇過同一個問題: AI 的內容很好,但格式完全不能直接使用。 前言 當你開始大量使用 AI 之後,會發現一件事: 真正耗時間的, 往往不是產生內...
AI 的價值不在第一次回答。 真正的價值,往往來自持續追問與修正。 前言 很多人使用 AI 時會有一個習慣: 問一次。 拿到答案。 結束。 但真正擅長...