如峰數位設計

02/09/2026

告別傳統專案管理，迎接 AI 協作新時代！
您是否厭倦了多個專案同時展開、時程互相擠壓，卻只能靠無止盡的會議與雜亂訊息溝通？專案越接越多，會議越開越長，進度卻越來越模糊——這是傳統專案管理難以突破的天花板。
讓 AI 成為您最可靠的專案夥伴。本課程由如峰數位設計執行長、深耕跨領域數位轉型的實戰顧問親授，將當前成熟的 AI 協作技術與專案管理方法論深度融合，帶您告別手工排程與人腦記憶的時代。

課程涵蓋專案全生命週期：運用 AI 進行需求釐清與自動化規劃，快速展開工作分解與時程；透過 AI 助理即時彙整會議重點、自動生成行動清單，讓溝通不再失焦；以 AI 預測風險、動態調配資源，從「被動救火」轉為「主動掌控」；再串接 RPA 與 AI Agent，將重複性工作交給機器，釋放團隊真正的創造力。

全程以實戰演練為主，融入製造、醫療等跨領域真實案例，不是理論講座，而是讓您帶著可直接套用的 AI 協作流程與提示詞模板離開教室。

第 1 堂
AI與專案管理基礎
1. AI技術入門
簡介機器學習、生成式AI與RPA的基本原理
探討AI技術的發展趨勢與在企業中的應用前景
2. 專案管理基礎
專案管理十大知識領域與現代專案管理框架
傳統與敏捷專案管理方法的比較
3. AI在專案管理中的應用案例
實例解析：如何利用AI工具輔助專案啟動與規劃
分組討論：探討企業實際應用場景與挑戰
第 2 堂
AI工具實戰與專案規劃
1. ChatGPT與專案文件生成
實作演練：運用ChatGPT自動生成WBS、甘特圖與RACI矩陣
案例分享：AI如何提升文件產出效率與準確性
2. 專案排程、資源配置與風險管理
利用AI工具進行專案時程控管與風險登錄表生成
實際案例演練：從零開始規劃專案計畫與預算
3. 跨部門協作與溝通
模擬實作：運用AI輔助溝通平台進行跨部門協同
小組討論：如何整合多部門資源，提升團隊效能
第 3 堂
專案實戰演練與決策支持
1. 敏捷專案管理與決策支持
探索敏捷管理在AI時代下的新模式
如何利用數據視覺化工具進行專案監控與決策分析
2. 全流程專案實戰演練
分組實作：從需求分析、專案計畫書撰寫到提案簡報的全流程實戰
現場模擬：跨部門協作與即時決策支持
3. 成果展示與講師點評
小組報告：各組展示專案成果，分享實戰經驗
講師總結與Q&A，提供持續優化建議

https://lnkd.in/gPwQBsWu


#專案管理 #數位轉型

28/08/2026

AI 協作與專案管理

祝福學員們結業真心話：從 80% 窮忙，躍升 20% AI 專案管理快車道！

看著大家順利拿到結業證書，我心裡滿是感動。這期學員真的是「臥虎藏龍」！從房產業務、有機紅茶小公主、金融 BA 到大樓機電管理，各行各業的精英齊聚一堂

我常說，載體與工具會變，但「做事的心法」是不變的。

這門課不教大家死記硬背名詞、為了刷題而刷題，而是帶領大家「以終為始」，透過「雙 A 理論」（AI First + Agile）與 WAK 框架，徹底重塑自己的工作流。

許多辦課機構與企業主管都在問：「蜜蜂老師，你們這堂課到底教了什麼，能讓學員在短短幾週內產生這麼大的思維與產出蛻變？」
答案就在我們精心設計的

AI 協作與專案管理雙棲課綱精華 中：

模組一：雙 A 心法與多模態工作流重塑 掌握「AI First ✕ Agile」核心理論 ，並以「IPO（輸入-處理-輸出）模式」將圖文影音多模態資料進行智能清洗與高效重構

模組二：PMP 專案管理的硬骨架實戰 學習「以終為始」逆向工程與專案成功六步驟 ，建立關係人溝通矩陣，並以「定性與定量分析（機率 ✕ 衝擊）」預判風險 。掌握 WBS 工作分解的「名詞/動詞」拆解原則 。

模組三：敏捷 Scrum 與自組織團隊管理 學習敏捷看板管理 [8]，引入「費氏數列故事點數（Story Points）」進行相對估算，解決隱形資源衝突 [8]；完整運行 Scrum 三大角色與 Sprint 四大會議 [1, 8]。

模組四：AI Agent 智能體與「一人公司」黃金框架 透過 WAK 結構定位個人的獨特價值主張（UVP)；撰寫 CIS.md 與 Skill.md 結構化指令模組，將個人經驗沉澱為可重複調用的 AI 技能包 。

這七週下來，你們不僅親手做出了一頁式專案計劃書、在 Canvas 快速產出互動式網站原型 [7]，甚至在 Week 10 的危機模擬談判中，磨練出 AI 無法取代的人際協調與情感軟實力

結業不是終點，而是「一人公司」的起點 ;回到職場，請帶著你們的「臥龍鳳雛」AI 助手，在一週之內創造 Quick Win，用敏捷精神持續疊代！

我們高階價值賽道見！

#蜜蜂老師 #一人公司 #工作流重構

13/08/2026

回到沙鹿上課，感覺就是陌生又熟悉.....

沙鹿，我年輕時熟悉的地方～

台下坐著約80位夥伴，這堂課我講得特別起勁.....
我沒有急著教工具，先帶大家練一個思考習慣：以終為始，倒著拆。

先想清楚你要的結果，再回頭看「現象」跟「問題本質」中間到底卡了什麼。很多人以為自己在解決問題，其實都在處理情緒。

冰山理論＋五問法（5 Whys），就是用來把表面的抱怨挖到真正痛點的工具；

對非 IT 背景的學員，我的重點只有一句話：AI 不是拿來聊天的，是拿來把工作流程講清楚的。

心智圖負責拆解，AI 負責把拆出來的東西變成能用的做法。
最精彩的還是實作；

大家拿起筆在紙上畫心智圖，有人直接掏手機拍桌上的東西，丟一句簡單的指令，一分鐘，一張能端上檯面的產品型錄就出來了。
大家的學習精神，比什麼掌聲都實在；

AI 工具只會越換越快，與其焦慮，不如學會拆問題的本事。

這條路走到底，可以挑戰 iPAS 證照，把自己從「會做事的人」升級成「會指揮 AI 做事的人」——AI 架構師；

課後我整理了一份 48 小時行動藍圖，把這堂課的方法拆成每天能做的步驟。

照著走，不用急、不焦慮；先踏出第一步就好.....

#新譽管理顧問 #心智圖 #沙鹿就業站 #轉職就業

10/08/2026

AI應用社群行銷電商培訓班（僑光班，中分署職前訓練）

今天，我讓三十位學員從「拆解自己的工作」開始：用九宮格把日常工作流程一步步拆開，盤點還卡在紙本的表單、長期解不掉的痛點、以及八成重複、可以被模組化的環節，再由 AI 為每人產出一份專屬分析報告。

學員看見報告精準對應自己的處境，教室響起「這真的是我的問題」的共鳴——工作流拆解不是紙上談兵，而是讓 AI 接手前的盤點功夫，個人化比任何投影片都更有說服力～

接著帶入今天最重要的觀念：AI 讀的格式（Markdown）與人類讀的格式（Word、PDF）的差異。用 token 成本說明，同樣內容用 MD 檔餵 AI，比丟 PDF 更省算力、更省錢——學員第一次意識到「怎麼餵」和「餵什麼」一樣重要。

實作進入 Gemini Canvas：上傳各自的 MD 報告、開啟協作畫布、下指令生成互動式網頁。多數人三小時內就做出第一個「自己的 AI 應用」，有人立刻想到做成海報產生器、客服問答機器人。從「跟 AI 聊天」到「叫 AI 做事」，這個跨越，今天做到了～

現場登入與輸入欄位問題耗去一些時間，下次先預載範例帳號；節奏對少數學員仍偏快，下午已安排補強。從學員的痛點出發，AI 不只是工具，更是每個人第一份數位資產的起點～

最後看大家開心玩我開發的線上遊戲～～嗯嗯 心裡真開心～～＾＾

#工作流拆解、 、
、 #人機協作、 #個人化學習
、 #數位轉型、
#僑光職訓

07/08/2026

金融業導入 AI
真正難的不是模型
而是如何讓 AI 在正確的工作流裡可靠地工作
銀行可能是全台灣資料最完整
卻也最不能隨意動用資料的產業
資料越敏感
可以使用的範圍越小
越重視合規
每一步就越需要被舉證 被追溯 被解釋
因此我提出雙 A 理論
AI First
Agile
AI First 不是什麼都交給 AI
也不是讓 AI 說了算
而是面對每一項工作時
先問 AI 可以在哪裡協助
是蒐集資料
整理資訊
產生初稿
檢查疏漏
還是提供第二種判斷
Agile 也不是跳過治理
而是不要一開始就追求完整系統
先拆解工作流
再找到一個風險可控
成果可驗證
一週內能完成的小場景
把一項工作從頭到尾攤開
資料從哪裡來
中間經過哪些判斷
誰負責確認
最後交付什麼成果
接著找出三種環節
最花時間的
最常重複的
最容易出錯的
這些地方
就是 AI 最適合切入的位置
但只把模型放進流程還不夠
這也是 Harness Engineering 的價值
它關注的不是再寫一個更厲害的提示詞
而是設計 AI 周圍的整套工作環境
包括清楚的任務目標
足夠的背景資訊
可以使用的工具
不能跨越的護欄
人工覆核的節點
以及持續測試與修正的回饋迴路
換句話說
模型像引擎
Harness 才是方向盤 煞車 儀表板與道路規則
第一天選定工作場景
第二天拆解現有工作流
第三天整理資料 規則與範本
第四天建立 AI 任務與覆核節點
第五天用去識別化案例測試
第六天量測速度 品質與錯誤
第七天整理成團隊可以複製的方法
這就是我所說的一週 Quick Win
不是一週內改造整套銀行流程
而是一週內完成一次小型閉環
看見 AI 能做什麼
確認人必須判斷什麼
找出規則還缺少什麼
我常說
AI First 決定我們是否願意重新想像工作
Agile 決定我們能否快速驗證與持續修正
Harness Engineering 則決定 AI 能不能穩定落地
工具決定起跑速度
工作流決定落地位置
治理能力才決定能走多遠
金融業真正的 AI 專案
不是急著採購最新工具
而是把資深同仁腦中的那把尺
轉化為組織可以傳承
AI 可以理解
結果可以驗證的知識資產
這才是從 AI 試驗
走向 AI 規模化的開始
#金融業 #工作流 #數位轉型

04/08/2026

01/08/2026

AI 應用規劃課程教學心得

這次上課，我最想帶給學員的，不是背一堆 AI 名詞，而是看到題目時，知道該怎麼拆、怎麼判斷。因為現在很多考題都是情境題，光背定義不一定有用，真正重要的是讀懂情境，找出題目要解決的問題。

所以，我用「工作流」帶大家解題，依序找出輸入、任務、技術、性質和輸出。例如，題目說要用產品照片判斷良品或瑕疵品，輸入就是影像，任務是分類，技術是電腦視覺，性質則是鑑別式 AI。只要掌握這套方法，即使換成醫療、製造、客服或金融情境，還是能照著相同邏輯找到答案。

課程也談到機器學習、深度學習、大語言模型、RAG、AI 代理和邊緣運算。我盡量用生活化的例子，把比較難懂的概念說清楚。像 RAG，我用「阿媽的食譜」來比喻：大語言模型雖然像看過很多食譜的大廚，但不一定知道你阿媽的獨門作法。只要把食譜交給它參考，就能減少亂猜，也不必重新訓練模型。

AI 代理則像是一位會自己規劃、找工具並完成任務的助理；邊緣運算就像身邊的 AED，重點是即時、低延遲，需要時馬上能用。

最後，我也帶大家練習混淆矩陣、精準率、召回率、ROI 和 TCO。希望學員不只會選答案，更能理解技術為什麼適合這個情境。這堂課最重要的成果，就是讓大家從「背答案」進步到「看懂情境、拆解工作流、判斷技術」，真正建立能用在考試與工作上的 AI 解題能力。

# iPAS AI 應用規劃師（初級）題庫 v1.0｜11 題

---

# # 科目一（7 題）

**1. 評估指標｜答 B**
- 題：X 光篩檢，陽性僅 2%，準確率 97% 卻常漏診 → 該看哪個指標？
- 答：召回率（Recall）
- 注意：不平衡資料下 Accuracy 失真｜漏掉代價高看 Recall，誤報代價高看 Precision
- 小朋友：說「大家都沒感冒」也對 98 題，但該找的人一個沒找到

**2. 資料型態｜答 A**
- 題：姓名／編號／地址／生日／是否訂閱 → 型態依序為？
- 答：文字型、數值型、文字型、日期型、布林型
- 注意：編號含英文或前導零時須為文字型｜生日→日期型｜二元→布林型
- 小朋友：電話開頭的 0 不能不見，要當「字」存

**3. 深度學習架構｜答 B**
- 題：辨識刮痕／預測溫度走勢／讀維修手冊問答 → 依序用哪個架構？
- 答：CNN / LSTM / Transformer
- 注意：CNN＝影像｜LSTM 解決梯度消失｜Transformer 靠平行運算取代 RNN
- 小朋友：看圖的、記得昨天的、一次讀完整本的

**4. 分析方法｜答 C**
- 題：20 萬筆客戶資料，預測「未來三個月是否再購買」
- 答：分類模型（隨機森林）
- 注意：判準是目標變數型態｜PCA 是降維、MSE 是指標，都不是分析目標
- 小朋友：先問「我要的是會不會、幾塊錢、還是分幾群」

**5. 邊緣運算｜答 B**
- 題：產線瑕疵檢測須數十毫秒內完成
- 答：產線附近部署邊緣運算設備
- 注意：判準是延遲要求，不是資料量｜另一優勢是斷線仍能運作
- 小朋友：資料來不及跑去遠方再跑回來

**6. 禁止用途｜答 D**
- 題：以攝影機聲音分析面試者情緒決定錄取
- 答：屬禁止用途
- 注意：第 5(1)(f) 條，2025/2/2 生效｜用「除醫療或安全外一律禁止」｜四例外＝生理狀態、文字推論、職場教育外、對象是顧客｜履歷篩選則屬高風險
- 小朋友：看你的臉猜心情 → 不准；看你的紙判斷能力 → 可以但要檢查

**7. 有限風險｜答 C**
- 題：電商 AI 客服機器人屬何種風險
- 答：有限風險，須告知使用者正在與 AI 互動
- 注意：已實際考過｜核心＝透明義務｜與第 6 題配成四級兩端｜2026/8/2 生效，未延後
- 小朋友：機器人一定要先說「我是機器人」

---

# # 科目二（4 題）

**8. RAG 與把關｜答 C**
- 題：花生嚴重過敏旅客用 AI 翻菜單查食譜
- 答：引用來源並由服務人員確認
- 注意：RAG 給來源，HITL 才降風險，兩者不同｜A「提高溫度」是反向干擾
- 小朋友：查了資料還是要問店員一句

**9. RAG vs 微調｜答 B**
- 題：菜色常更新，要 AI 依最新食譜回答
- 答：用 RAG 連接知識庫
- 注意：判準是知識變動頻率｜兩者非互斥，題目只問「優先」
- 小朋友：不用送去重新上學，給它一本會更新的菜單本

**10. Agent 特徵｜答 C**
- 題：理賠 AI 查保單、判斷缺件、寄信通知
- 答：能依目標規劃步驟並呼叫多種工具
- 注意：核心＝規劃＋工具呼叫＋狀態判斷｜A/B/D 都是單一生成能力
- 小朋友：會自己想步驟、還會去開別的工具用的才叫 Agent

**11. 決策治理｜答 B**
- 題：AI 判定不符理賠資格，如何治理
- 答：人員複核並保留判斷依據
- 注意：可補 GDPR 第 22 條｜複核與留存紀錄是兩件事，缺一不可
- 小朋友：要有人再看一次，還要留下「為什麼」

---

28/07/2026

高效時間管理術｜課後心得

今天很開心受邀到桃園市原住民族就業服務據點，和大家分享這堂"高效時間管理術：打造你的專屬生產力系統"就業講座課程；

這堂課我最想傳達的，其實不是要大家學會更多複雜的工具，也不是把每天的行程排得滿滿滿，而是回到一個很核心的問題：

我們的時間，到底花到哪裡去了？

很多時候，我們不是沒有時間，而是時間在不知不覺中被切碎了。可能是無意識滑手機、臨時訊息、沒有結論的討論、反覆修改，或是同時處理太多事情，最後整天很忙，卻說不太出真正完成了什麼。

所以今天課程一開始，我先帶大家盤點自己的時間流向。因為只有先看見問題，才有機會重新安排自己的生活節奏。

課程中，我們一起練習了優先排序矩陣、80/20 法則、SMART 目標設定，也談到拖延背後常見的原因。很多人拖延並不是因為不努力，而是任務太大、太模糊，讓人不知道第一步該怎麼開始。

像是「我要找工作」、「我要整理履歷」、「我要準備面試」這些目標，如果只停在腦袋裡，很容易變成壓力。但如果拆成一個個 30 分鐘內可以完成的小步驟，例如更新履歷、搜尋職缺、修改自傳、投出履歷、記錄追蹤，行動就會變得清楚很多。

今天也特別和大家分享 AI 工具在時間管理上的應用。AI 可以協助我們拆解任務、整理待辦、規劃排程、產出初稿，甚至幫助我們釐清下一步該怎麼做。

但我也提醒大家，AI 是輔助，不是替我們負責。真正重要的，還是我們要能定義問題、做出判斷，並且為自己的選擇採取行動。

我一直覺得，好的時間管理，不是讓人變成更忙的機器，而是幫助我們把有限的時間，放回真正重要的事情上：工作、學習、健康、家庭，以及自己想成為的樣子。

如果今天只能帶走一個練習，我會建議大家從最簡單的方式開始：

每天早上寫下今天最重要的一件事，晚上再回頭看自己有沒有完成。

不用一開始就追求完美系統，也不用一直換 App。先穩穩做 7 天，讓自己重新建立對時間的掌控感。

謝謝主辦單位-新譽管理顧問公司的邀請，也謝謝今天來參與課程的每一位朋友。希望這堂課不只是讓大家聽到方法，而是真的能在工作、學習與求職路上，逐步打造出屬於自己的生產力系統。

時間管理的核心，不是做更多事，而是做對的事！

#時間管理 #生產力系統 #優先排序 #拖延症 #職涯發展 #自我成長 #桃園原民就業服務 #蜜蜂老師 #時間管理課程 #高效工作 #目標設定 #行動力 #生產力

26/07/2026

學員分享 實戰團體專案(PM EVO)交付的過程！ 真的太熱血了～

他們真的辦到了，透過 "跨領域專案管理與AI協作"課程；大家都實現了產品落地、解決問題、AI賦能的超強執行力！！

落實真正的雙軸(AI/專案 軸)～

WorkflowMaster（PM 不卡關） 直擊 PM 日常痛點，問答環節展現扎實底蘊。團隊技術思維強，深刻理解 PM 工作流程的每一個環節，展現了從工具人到策略者的成長潛力。

#緯育 #新品種人才

AI PM 團專實戰日誌 27 真正讓我感動的，不是報告過關，而是團隊沒有在最難的時候散掉 🧭🔥 7/22，我們完成了 AI 時代專案管理人才培訓班的團專正式報告。 站上台的那一刻，我其實腦袋還有點空。 因為就在上台前 5 分鐘，我...

24/07/2026

緯育 GAM262 專題成果總盤點：當 AI 遇上 PM，學員交出了怎樣的成績單？

一個月的時間，緊湊的課程從入門到站上提案舞台

GAM262「AI時代的專案管理人才養成班」日前圓滿結訓！恭喜大家！ 八組完整專題全數達陣，學員用真實的成果，回答了這個問題：

AI 時代的 PM，不是被淘汰的對象，而是被賦能的主角

授課教師：蔡明峰（蜜蜂老師）

蜜蜂老師不是理論型的講師，而是從業界戰場走出來的實戰派。 從跨領域專案管理到 AI 協作落地，我親身經歷過 PM 在資源不足、變動頻繁的環境中如何生存，也親眼見證了 AI 工具如何讓一個人做到過去一個團隊才能做的事。

他的教學信念很簡單：不教你用不到的知識，只給你上場就能用的武器

因此在這門課中，不講抽象的 PM 理論，而是直接用九宮方陣帶學員拆解痛點，用 AI 生成企劃書帶你迭代想法，用電影案例帶你看懂敏捷專案的生存法則，用真實簡報帶你站上提案舞台～

因為總是相信，最好的學習，是在實戰中被逼出來的

專題亮點一覽

1.社畜日記 占卜 x 職場議題的神來一筆。四位跨背景成員（行銷、資深PM、工程、文書）完美協作，證明跨領域團隊才是最強組合。提案邏輯層次分明，創意切入點精準捕捉職場共鳴。

2.旅前情報所 視覺美感出類拔萃，全組展現專業級品牌視覺一致性。組長將個人歐遊經驗轉化為 AI 賦能的旅遊情報服務，成員提案台風穩健、問答機敏，整體完成度令人驚艷。

3.JobHunter 智慧求職助手 技術規格最高的團隊。學員提出 Vibecoding 方法論見解，從 UI/UX 到技術開發全面到位。團隊中更有從職涯迷惘到精準定錨的動人成長故事，展現這堂課不只是教工具，更是幫人找到方向。

4.照護一點通 醫療背景學員碰上 AI 賦能。當產業專家遇上 AI 工具，內容深度自然出眾——這是 AI 放大真實經驗的最佳示範。一群有照護實務經驗的人，做出了最接地氣的解決方案。

5.WorkflowMaster（PM 不卡關） 直擊 PM 日常痛點，問答環節展現扎實底蘊。團隊技術思維強，深刻理解 PM 工作流程的每一個環節，展現了從工具人到策略者的成長潛力。

6.如初之美（Come Beautiful） 輕資產服務的營運潛力令人驚艷。團隊靈魂核心在問答階段展現頂尖思辨邏輯，更有成員在課程期間從零學會前後端開發，實現產品落地。學員的成果不只是「交作業」，而是可持續營運的 MVP。

7.策引AI 以 AI 策略引導為核心命題，團隊展現卓越的協作默契與創新構思。資深工作者的領導風範搭配技術核心的執行底蘊，問答環節機敏切中核心，讓這個高度前瞻的題目得以扎實落地。

8.全自動化多模態生成引擎 將生成技術落實於行銷推廣與文創復興，創意構思極具亮點。學員精準拿捏技術與商轉的平衡，展現高成熟度的實務廣度與獨立接案者的專業水準。

給學員的一段話

在這一個月裡完成的，不只是八份專題簡報

你們證明了跨領域不是弱點，而是武器——社畜日記用四個不同背景的人，碰撞出全場最具共鳴的創意

你們證明了真實經驗無法被 AI 取代——旅前情報所與照護一點通，都是用生命經驗餵養出來的解決方案

你們證明了技術人也能站上舞台——JobHunter 與 WorkflowMaster 從技術底蘊到提案氣勢，讓所有人心服口服

你們證明了 AI 策略的前瞻視野——策引AI 與全自動化多模態生成引擎，把課堂所學推向更高的應用層次

你們證明了輕資產也能有重潛力——如初之美從創意到營運的思考鏈路，已經超越了一般課程作業的格局

AI 不會取代你們，但會用 AI 的你們，將會走在沒有 AI 的人前面。

課程結束了，但你們的旅程才剛開始

希望你們帶走的，不是一份專題簡報，而是一種面對問題的框架、一種被 AI 放大的自信，以及一個知道自己能走到哪裡的自己。

未來在職場上，當你遇到複雜的事、跨域的題、沒有人做過的東西

你可以再做到一次！

課GAM262 課程關鍵大綱

AI時代專業工作者的專案思維轉換（九宮方陣、痛點分析）
孫子兵法 × 專案策略（從兵法看資源配置、利害關係人攻防）
第一性原理思考訓練（回歸問題本質，拆解假設，重構解方）
多維度思維——商業小偵探：商圈調查互動遊戲（實地觀察 x 數據收集 x 商業模型驗證）
第五項修練——系統思考（學習型組織、動態複雜性、團隊心智模式）
專案管理入門與敏捷實戰（Scrum、User Story、Product Backlog、燃盡圖）
跨領域產業工作流拆解
敏捷桌遊實作（分組 Scrum 模擬遊戲，從遊戲中學會迭代與回顧）
互動式 AI 專案管理機器人遊戲（AI 驅動的專案模擬，學員與機器人協作推進專案）
AI 協作工具實作（Gemini、GeminiNotebook、ChatGPT5.6 Claude 、Perplexity、AI agent、Skill 建置）
AI 輔助企劃提案與執行（UVP、5W2H1E、一頁式企劃書）
產品思維（商業模式九宮格、目標客群、產品雛形）
進階專案管理（WBS、RBS、RACI、ITTO、風險登記簿）
專案失敗案例剖析與 RPA 流程自動化
團隊專題衝刺與發表
求職履歷與個人品牌轉型

感性時間：

每一位同學都是我的貴人，也是我的寶。感謝大家一路上的投入與陪伴，也感謝同學們準備的愛心與珍貴禮物，你們的心意與祝福，我都收到了，也會珍藏在心中～

願你們在忙碌工作之餘，也能找到內心的平靜與自由；

感激走過不容易的過去，珍惜正在發光的現在，勇敢迎接未來的每一步

記得，人生不只是工作與努力，更是一段探索幸福與自由的旅程。

緯育 #專題實作 #跨領域 #專案管理 #人才養成 #蜜蜂老師