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00:00:08.000 --> 00:00:14.438
歡迎收聽，下班學 AI，AI 夜夜 talk。我是阿峰老師。今天是十月十二號，星期一。

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00:00:15.238 --> 00:00:31.344
你有沒有這種經驗？想學 AI，上網一搜「台北 AI 課程」，跳出來一大堆。有兩小時的講座，有好幾週的技術班，還有企業客製的工作坊。然後你就開始比價，看哪一堂便宜、課名裡塞了幾個熱門工具。

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00:00:32.144 --> 00:00:46.128
我跟你說，這樣比，很容易選錯。因為這些課，解決的根本是不同的問題。今天這集，我就給你一個選課的方法：先想清楚你要完成什麼工作，再用六個問題去比。

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00:00:46.928 --> 00:01:06.025
第一步，先分清楚你要學的是哪一種能力。如果你是行政、業務、行銷或人資，想把文件、簡報、資料整理做得更好，那就找以工作成果為主的應用課。課綱要寫清楚，你會做出什麼，而不只是在介紹工具的歷史。

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00:01:06.825 --> 00:01:21.929
如果你的目標是資料科學、機器學習，或是想走工程這條路，那就要看程式、數學跟專題。這種是養成課，本來就要花比較長的時間。別期待一堂短課，就能取代完整的訓練。

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00:01:22.729 --> 00:01:35.918
好，接下來是重點，六個問題。第一題，程度對不對得上？看它要不要程式背景、要不要付費帳號。寫「零基礎」，卻沒交代要準備什麼環境？報名之前，先問清楚。

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00:01:36.718 --> 00:01:49.809
第二題，你自己會動手做多少？講師在台上展示完成品，跟你自己親手做出來，是兩回事。問問看有沒有操作材料、練習時間，卡關的時候有沒有人幫你。

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00:01:50.609 --> 00:02:03.673
第三題，上完課你能帶走什麼？可以改的範本、提示詞、你自己做出來的成果，還是只有一張結業證書？證書有沒有其他認定，要問發證跟用人的單位。

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00:02:04.473 --> 00:02:16.122
第四題，教室跟交通。課名寫台北，實際地點可能在不同區。用當期地址查一下通勤時間、最晚幾點下課，連續好幾週的課，更要算清楚。

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00:02:16.922 --> 00:02:30.074
第五題，總成本到底包含什麼？學費之外，還有工具訂閱、教材、交通，還有你的時間。不要把限時優惠當成原價，也別忘了，課後你可能還要繼續付工具的錢。

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00:02:30.874 --> 00:02:40.698
第六題，課後怎麼繼續？有沒有講義、回放、作業回饋、社群？支援多久、能問什麼，主辦單位都應該講清楚。

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00:02:41.498 --> 00:03:05.244
六題聽完，你可以開一張試算表，一列放一門課。欄位就放：課程名稱、網址、查詢日期、適合程度、實作成果、地點時間、學費、額外工具費、課後支援、退費條件，還有待詢問事項。不知道的欄位先空著，不要替主辦單位猜答案。

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然後，替每一門課寫一句話：它能幫我完成哪個工作？如果這句話寫不出來，要嘛是課程資訊不夠，要嘛是你自己還沒想清楚要學什麼。

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舉個模擬的例子。一位行政同仁，每週都在做會議紀錄，他該選的是能練摘要、待辦、來源核對的課。另一位想轉做資料工程師，就該看有程式基礎跟專題要求的長期課程。兩個人的最佳答案，本來就不一樣。

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報名之前，我建議你直接傳五個問題給主辦單位。先講你的狀況，例如：我沒有程式背景，主要想改善每週的報告整理。然後問：我會親手完成哪些成果？要哪些工具帳號，另外要不要錢？卡關有什麼協助？課後能拿到什麼，支援多久？最新的地點、日期、總費用跟退費條件是什麼？

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重點是，不要只問「這門課好不好」。把你的任務講清楚，你才判斷得出來，對方的回答是不是你要的。

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00:04:11.183 --> 00:04:30.572
最後，講一下我自己的看法。我會用下一週的工作，來驗收這堂課。選一件你真的在做的事，上完課一週內，換一份材料重做一次。做得出來、查得了對錯、也知道哪裡要人工把關，這堂課，才開始對你有用。

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00:04:31.372 --> 00:04:44.337
所以，今天的課後行動是這樣：打開一個試算表，貼上剛剛那幾個欄位，把你正在考慮的兩門課填進去，再替每一門寫一句「它能幫我完成哪個工作」。

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00:04:45.137 --> 00:04:54.917
做完之後，歡迎寫信到 ai@autolab.cloud，跟我分享你寫出來的那一句話。我真的很期待，跟你交流。

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00:04:55.717 --> 00:05:08.936
這集的完整文章，還有比較表跟五個問題，都放在節目資訊的連結裡。如果你是要替整個團隊規劃，阿峰老師也有企業內訓，歡迎到 autolab 點 cloud 了解。

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00:05:09.736 --> 00:05:16.153
這集由阿峰老師授權的 AI 語音朗讀。下班學 AI，AI 夜夜 talk，我們明天見。