教学

Martin Atrin 为需要从好奇心转变为操作能力的团队提供实用的 AI 教学、课程设计和研讨会。教学工作是为那些需要充分理解 AI 以便做出决策、设计工作流程、管理风险并认识到实施的实际情况的人员而设计的。

该课程可以向私人组织、政府机构、公共部门团队、创始人社区、企业主、教育工作者、技术团队和混合领导团体提供。它可以单独作为一个研讨会，也可以成为一个结构化的学习轨道，随着时间的推移发展共享语言和实践能力。

AIR APAC 基线课程

Martin 可以从 AIR APAC 基线进行教学：实用的 AI 准备课程围绕亚太地区团队的需求而制定，这些团队必须了解 AI 采用、组织准备情况、工具选择、模型放置、隐私边界、操作工作流程和负责任的实施。

基线不是通用的提示工程类。它旨在帮助团队了解 AI 在实际工作中发生的变化：如何识别有用的用例，如何将模糊的目标与有限的工作流程分开，如何评估模型和供应商选择，如何负责任地使用前沿 AI，如何考虑本地 AI，以及如何在不失去控制的情况下建立信心。

参与者学到什么

参与者学习如何推理 AI 系统作为实用的操作工具。他们了解聊天使用和工作流程设计之间、演示和部署之间、云 API 和私有/本地系统之间、自动化和问责制之间以及员工支持和非托管工具蔓延之间的区别。

教学风格清晰、直接，并以真实例子为基础。我们的目标不是让每个参与者都成为工程师。目标是让组织变得更加智能：更好的问题、更好的用例、更好的治理本能、更好的采用模式以及领导层、操作员和技术人员之间更好的沟通。

教学形式

可用的形式包括半天研讨会、全天研讨会、多课程课程、高管教育课程、带练习的领导力简报、实用AI扫盲计划、团队支持课程、社区学习形式以及针对特定部门或运营问题的定制培训。

对于私人组织，可以围绕生产力、内部工作流程、数据边界、本地 AI 机会、供应商评估和团队采用来调整材料。对于政府机构和公共部门团队来说，材料可以更多地关注准备情况、治理、采购素养、隐私、公众信任、人工审查以及实验和运营责任之间的差异。

课程模块

可能的模块包括：

• __学期_4__ 准备情况和组织成熟度
• AI 实用领导力素养
• 提示是工作流程思维，而不是魔术措辞
• 前沿 AI、开放模型和本地 AI 权衡
• 模型放置：云、本地、租用 GPU 或根本没有模型
• SOP 映射和有界用例发现
• __学期_4__ 实际团队的治理
• 负责任的使用、审查要点和人员责任
• 建立内部AI冠军
• 评估供应商、工具和声明
• 从研讨会洞察到实施路线图

为什么这有效

大多数 AI 教育都失败了，因为它要么过于抽象，要么变得过于特定于工具。马丁的教学处于有用的中间位置。参与者看到了足够多的工具来理解什么是真实的，但更大的重点仍然是判断：什么应该自动化，什么应该辅助，什么应该保持人性化，以及组织必须围绕模型构建什么。

结果是团队可以更清楚地谈论AI，识别更好的机会，避免常见陷阱，并以更少的混乱走向实施。这对于中小企业、公共部门团体、领导团队和技术社区都很重要。

定制

课程可以根据受众水平、部门、语言需求、技术深度、风险状况和期望结果进行定制。创始人社区可能需要一个高信号的实践研讨会。政府机构可能需要一个较慢的治理和采购框架准备计划。私营组织可能需要针对领导、运营、营销、支持或技术团队的特定角色会议。

马丁可以提供一次性课程、定期研讨会或以实用路线图结束的渐进课程。最有力的参与将教学与实例、工作练习和具体的后续步骤结合起来，帮助团队在房间结束后继续进行。

预订合适

当组织需要 AI 能力而不仅仅是 AI 兴奋时，这是一个很好的选择。对于在做出供应商决策、启动试点、重新设计工作流程或要求员工采用新工具之前需要共享基线的团队来说，它特别有用。

教学询问应包括受众类型、参与者数量、部门、当前__学期_4__ 成熟度、首选形式、可用时间、语言需求以及培训应改进的决策或行为。