AI 導入前需要決策共識的主管
購買工具或導入 AI 助理前，需要先建立共同語言、風險理解與可行導入順序。
企業 AI 培訓／DLI 課程規劃
企業 AI 培訓與 DLI 課程規劃
協助主管、技術團隊、營運與內部 AI 推動者建立共同語言，規劃生成式 AI、LLM、knowledge planning、AI Agent、多模態、AI 治理與導入工作坊。官方課程與自有課程會清楚區分，實際可開課內容、授課語言、形式與講師資格以正式確認資料為準。
規劃企業包班
適合對象
當訓練需要銜接真正的 AI 導入
如果題目已經重要，但範圍、佐證、負責人或預算決策還不清楚，In-Stars 可以協助整理第一條可執行路徑。
HR、訓練與內部 AI champion
正在規劃 DLI、企業 AI training 或部門 AI enablement 的團隊。
DX 與 PoC 負責人
需要把訓練成果連到知識服務、流程改善、ERP/process 或 PoC 題目的管理者。
諮詢流程
從能力落差排出訓練與 PoC 的先後順序
In-Stars 負責企業需求診斷與培訓方案；正式公開課程目錄與交易導向 Sanjieke，延伸技術學習內容導向 DigiHouse，講師個人專業資料另由正式來源頁面承接。
角色與準備度確認
盤點受訓角色、目前 AI 成熟度、資料暴露風險、內部規範與決策目標。
訓練與 PoC 路線
判斷下一步應該是 DLI training、主管 briefing、流程準備或小型 PoC。
hands-on learning 設計
把學習成果連到 AI 操作練習、資料邊界、模型限制與內部審查習慣。
後續 coaching path
規劃課後 office hour、PoC planning、knowledge capture 或流程設計。
下一步決策準備
從訓練規劃到 PoC 的後續路徑
訓練準備不只是課程報名。應先整理受訓對象、學習成果、PoC 題目與後續佐證，再決定是否進入實作規劃。
受訓對象與角色
確認是主管、工程師、行銷、營運、業務或內部 AI champion 需要訓練。
AI 成熟度與限制
整理目前使用工具、資料限制、資安規範、內部政策與流程痛點。
期待商業成果
判斷目標是 awareness、hands-on capability、PoC definition 或流程準備。
可交付成果
團隊內部可使用的訓練導入準備資料
第一輪交付重點是決策包：下一步要做什麼、缺哪些佐證、誰負責，以及題目是否適合進入提案、補助、訓練或 PoC。
AI 準備度備忘錄
整理目前能力、風險、訓練需求與下一步優先順序。
DLI / LLM training path
建議 PoC 或流程自動化前的能力建設順序。
PoC topic shortlist
列出課後可評估的 training-to-implementation 題目。
時程與邊界
從學習共識走到 PoC 討論的階段路徑
30-60 分鐘準備度初談
確認目標角色、AI 成熟度、資料限制與期待成果。
訓練與 PoC 路線建議
建議 DLI、主管 briefing、hands-on workshop 或 PoC planning 的順序。
coaching 或 PoC planning
從學習延伸到 pilot 題目、流程準備或治理規劃。
初談準備
AI / DLI 訓練規劃前可以先準備什麼
初談前請準備目標角色、人數、目前 AI 工具、資料限制、期待成果，以及團隊優先需要 training、PoC design 或流程準備。
受訓對象與角色
確認是主管、工程師、行銷、營運、業務或內部 AI champion 需要訓練。
AI 成熟度與限制
整理目前使用工具、資料限制、資安規範、內部政策與流程痛點。
期待商業成果
判斷目標是 awareness、hands-on capability、PoC definition 或流程準備。
依企業角色、風險與導入目標規劃培訓
請提供受訓角色、人數、目前 AI 使用情況、資料限制、授課語言、期望時數與課後成果。In-Stars 會先區分企業自有課程、導入工作坊與需另行確認授權及講師資格的 NVIDIA DLI 官方課程。