日期 | 模組 | 課程單元 | 時數 | 地點 |
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結訓日前完成 | AI時代的風險與安全意識 | 1.網路詐騙的危害 2.認識各類型網路詐騙與避 1.生成式AI風險 2.全球AI治理與評測現況 1.為什麼資料要防護? 2.個人日常中的資料防護 | 4H | 線上自學 |
6/12(五) | 餐飲服務流程與AI應用機會 | 餐飲顧客服務流程解析:涵蓋訂位、點餐、售後服務等流程、痛點分析及顧客體驗關鍵點。AI 在餐飲服務的應用場景:包括候位管理、智慧推薦、線上客服與會員經營。AI 服務模式設計:探討自動化服務、人機協作流程及不同餐飲型態的應用差異。服務情境拆解實作:選擇餐飲場景進行流程拆解,設計 AI 介入的服務節點。
| 5H | 實體/線上同步 |
6/13(六) | LLM顧客服務設計與互動優化 | LLM 在顧客服務中的角色:理解顧客需求、意圖,並建立一致的服務風格。服務對話設計方法:設計常見服務情境的問答流程與回應邏輯。 Prompt 設計與優化:學習服務指令設計、控制回應風格並避免不當回應。 服務對話實作:建立餐飲客服對話流程,並針對訂位與推薦功能進行測試優化。
| 7H | 實體/線上同步 |
6/26(五) | AI Agent 服務流程設計與實作 | AI Agent 架構解析: 從單點對話提升至任務導向的「工作流(Workflow)」設計。流程自動化實作: 串接自動化工具,實現點餐提醒、客訴處理與訂位排程自動化。AI服務流程工具操作: 應用無程式碼(No-code)工具整合 LLM、資料與通知功能。AI服務Agent實作:設計AI餐飲服務人員,模擬完整服務流程。
| 7H | 實體/線上同步 |
6/27(六) | 服務優化與營運導入實作 | AI 服務品質與體驗優化:關注回應準確性、一致性與顧客滿意度的持續提升。 營運效益與導入策略:評估人力節省效益,選擇高價值場景並規劃導入優先順序。 風險與管理機制:控管 AI 錯誤風險、處理隱私議題並釐清人機協作界線。 專題實作:設計一套包含流程與 Agent 設計的完整餐飲 AI 服務方案並進行成果展示。
| 7H | 實體/線上同步 |
註 : 主辦單位保留變更課程內容與講師之權利。