AI 課程越來越多,真正有用的越來越難找
如果你搜尋「AI 課程」,你會發現選擇多到不知道從哪裡開始。
ChatGPT 操作課、Prompt 工程課、AI 行銷課、AI 設計課、AI 辦公室應用課……每一堂看起來都很有用,但很多人上完之後的感想是:
「學了很多,但回去還是不知道怎麼用。」
這篇文章的目的,是幫你在選擇 AI創新應用課程之前,先問自己 5 個問題——讓你分辨哪些課真的有用,哪些只是讓你「感覺學了很多」。
問題 1:課程的重點是「工具」還是「思維」?
這是選課最重要的第一個問題。
絕大多數 AI 課程的重點是「工具」——教你怎麼用 ChatGPT、怎麼寫 Prompt、怎麼讓 AI 幫你做某件事。這些知識很實用,但有一個根本限制:
工具會變,思維才是持久的競爭力。
今天最流行的 AI 工具,半年後可能已經被更好的取代。但如果你學到的是「如何用創新思維找到問題的真正洞察,再讓 AI 放大你的想法」,這個能力不會因為工具改變而失效。
真正好的 AI創新應用課程,應該同時涵蓋工具操作 和 思維框架——讓你知道「用什麼工具」,更知道「為什麼這樣用」「怎麼在下一個工具出現時繼續有效」。
問題 2:課程有沒有「實作」設計?
「AI實作工作坊」和「AI知識分享講座」是完全不同的兩件事。
知識分享讓你了解 AI 的趨勢和可能性,這很有價值。但如果你想要的是「學完可以用」,你需要的是有實作設計的課程:
課程中有讓你動手做的環節(不只是看老師示範)
練習的素材是你的真實工作場景,不是老師設計的假案例
課程結束時你帶走的是一個可執行的成果,而不只是一份筆記
課後有可以繼續使用的工具或框架(不是學完就結束)
問題 3:講師有沒有「真實應用」的背景?
AI 課程的講師大概可以分成兩種類型:
第一種:研究 AI 技術的人,對工具的功能和背後原理很熟悉。
第二種:真正在工作中用 AI 解決過真實問題的人,知道哪些方法有效、哪些聽起來好但實際上不管用。
你要找的,是第二種。
當一個講師能說出「我用這個方法幫某個企業的業務團隊,把提案成功率從 30% 提升到 60%」,比「理論上 AI 可以幫助提案」更有說服力,也更能讓你知道這個方法在真實環境裡能不能用。
問題 4:課程的目標是「學會工具」還是「解決問題」?
這是很多人在選課時忽略的關鍵差異。
「學會工具」為導向的課程,學完你知道怎麼用某個 AI 工具。
「解決問題」為導向的課程,學完你知道怎麼用 AI 解決你工作中的某類問題。
問問自己:你上課的目的是什麼?如果你的問題是「業務提案成交率不夠高」,那你需要的課程是「如何用 AI 幫助你設計更有說服力的提案」,而不是「如何用 ChatGPT 寫文字」。
好的 AI創新應用課程,應該從你的「問題」出發,不是從「工具功能介紹」出發。
問題 5:課前可以「先試試看」嗎?
好的課程不需要你盲目相信。在報名之前,你應該有機會先感受這個課程的思維方式是不是你需要的。
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這個工具練習的,是課程中最核心的第一步:快速感受客戶或使用者真正在意的感受。這是在你給 AI 下任何指令之前,最重要的思維能力。試玩幾題,你就能感受「偵探角色」的思維方式。
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陳建銘老師的 AI創新應用課程有什麼不一樣?
三個核心差異:
1. 真實發明家的視角
陳建銘老師本身是發明家,擁有台灣、日本、中國三國發明專利,曾獲日內瓦國際發明展特別獎、台北國際發明展金牌獎,媒體稱「生活發明王」。他教的創新方法,不是從書上學來的理論,而是從真實創新實踐中淬煉出來的方法論。
2. 獨創靈感製造機法則
偵探、裁判、畫家、戰士四個思維角色,是全台唯一這套系統化創新框架。每個角色對應一個 AI 應用場景,讓你不只知道「用什麼工具」,更知道「在哪個思維步驟用哪個工具」。
3. 當天產出,不只是學習
課程設計的核心原則是「即學即用」——用你的真實工作問題做練習,課堂結束時帶走一個可以直接執行的成果。學完不是終點,而是你新工作方式的起點。
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