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透過蒐集和分析消費者需求、競爭對手狀況及產業趨勢,幫助企業做出更精準的決策。能有效掌握目標客群行為,預測市場變化,降低風險並提升產品或服務的競爭力。此技能不僅強化策略規劃,也促進行銷活動的效益,對業務成長及品牌定位至關重要。具備此能力的人才在產品開發、行銷企劃及商業分析等領域都非常吃香。
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創新未來學校

企業教育訓練 | 行銷企劃 | 數位行銷 | 生成式AI應用 | WBSA | NPDP | PMP證照

2024/12/24

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NPDP產品經理認證由產品開發與管理協會(PDMA)頒發,是全球產品經理專業的國際認可證書。容易取得他人信任感,及增加未來升遷與加薪的機會。
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一零四線上嚴選

小編

2022/09/15

【產品經理養成】創造商機、打造夢幻產品
公司想要創生新的產品、或讓公司既有產品優化、拓展新市場,則產品經理的角色不可或缺。產品經理固然重要,但其精神、觀念才是真正價值,
且應該盡可能讓其他職務、協作單位也具有相關概念,則有助於公司服務與產品價值的推升。
因此本課程,想要傳遞的我想不僅只是產品經理的實戰力,
更重要的是如果你現在不是產品經理,卻需要與這樣的角色合作,
也值得去好好理解課程內容。
這門課程所要教授的學習目標:學會如何找到客戶問題、試圖用公司的技術或服務解決問題、如何創新或優化產品去解決問題,或擴張橫向的應用、新產品如何產生。
課程將會從產品經理職務開始引導大家理解其重要性;而後針對產品經理的 function 解析,
理解產品管理技巧、與產品的關聯為何? 確實理解這項職務及其任務後,就開始進入如何開發產品。將會從需求端入手,也就是從理解使用者、發現是用者問題作為產品發展的起頭。
也就是一項被開發的目的,一定是要讓用戶需求被滿足、或者發現用戶問題需要被解決。
依據需求所設計的產品或服務,在企畫之初,也未必需要直接落入正式開發,
建議需要經過風險評估、小規模測試,確認開發方向正確,這樣也可以減少成本耗用。
方向確認無誤後,就可以開始定義產品的PERSONA,即分別代表:
Primary research、Empathy、Realistic、Singular、Objectives、Number、Applicacble ,
到了這個步驟就開始新功能、新服務的創生;等於每個產品的開發,多半伴隨背後用戶的故事(需求)。
而為了讓協作團隊理解產品開發,勢必要讓創新點被看到;這時候開發過程則建議使用流程圖,也建議製作wireframe,簡單圖像化表達產品特色與重點,在開發製作過程,有可以使用版本管理(快速迭代)的管理方式,將開發過程進行紀錄,這些紀錄將會提供後續產品優化很好的追溯與研究資料。
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05/04 16:35

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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Terry Yang

數位內容經理

2022/08/09

柯達老早就布局數位轉型,為何卻仍破產收場?
曾經雄霸天下的柯達,為什麼現在已被市場給淘汰?難道他們也是因轉型失敗而消失在時代浪潮嗎?其實不然。
很多人以為柯達的失敗,是因為傳統底片市場萎縮。
其實,柯達沒有「錯過」數位浪潮,它在數位影像領域投入45%研發預算,到2000年,已累積超過一千項數位影像專利,2005年柯達更是全美數位相機市佔王!
那,為什麼柯達還是失敗了?
關鍵是他們拼盡了全力、也洞燭機先的搶先佈局,提早因應了數位轉型的時代,但是花費大批資源的投注,卻發現自己最後是贏了,卻贏錯了賽局。
▼ 完整「柯達」案例分析:
柯達真正的啟示:最大的危險在於為了贏而竭盡全力,卻發現自己贏錯賽局。
看更多
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