用 AI 制作演示文稿：先搭建叙事脉络，再制作幻灯片
学完本课后，你将能够以可靠的方式使用 AI 制作演示文稿：明确受众和一个核心信息，让 AI 根据你的材料起草叙事主线和演讲备注，并在制作任何一页幻灯片之前，亲自核对每一个数字。无论你使用 ChatGPT 制作 PowerPoint 演示文稿，还是使用 Claude、Gemini 或 Copilot，这套方法都适用。
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免费 AI 课程：围绕你日常工作的短课
这门免费 AI 课程由一系列短课组成，每课围绕一项真实工作任务展开，无需注册，今天就能阅读并练习。每课都会展示一个杂乱的起点、一套分步方法、一个较差的结果和一个改进后的结果，以及如何在其他人看到之前检查输出。
再深入一点。
AI 会议纪要：从杂乱的转录文本中梳理决策和负责人
本课介绍如何将原始笔记或转录文本转化为能推动行动的 AI 会议纪要：列明决策、负责人、截止日期和待解决问题，每一项都能追溯到会议中的实际发言。你还将了解何时录音需要征得同意，以及发送前如何检查摘要。
开始本课AI 博客写作：先写内容简报，保留你的表达风格并确保事实准确
本课分四个阶段教授 AI 博客写作：任务说明、提纲、初稿和编辑，让文章符合公司的表达风格，其中每一项说法也都有据可依。这套方法适用于团队获准使用的任何 AI 写作工具。
开始本课用 AI 撰写报告：生成可信的周度和月度工作进展报告
本课介绍如何用 AI 编写定期进展报告：你提供笔记和数据，AI 将其整理为统一结构，而你负责核查每一个数字并对其负责。模板验证可用后，每份报告所需的起草精力会大幅减少，每月的写法也能保持一致。
开始本课AI SOP 生成器：将操作演示转化为员工能照着执行的流程
你不需要专门的应用：只要提示词合适，任何 AI 助手都可以充当 AI SOP 生成工具，将操作演示录制内容或粗略笔记转化为包含步骤、负责人、检查项和例外情况的标准操作流程。本课会介绍具体方法、完整示例，以及如何在任何人实际依照流程操作前对其进行测试。
开始本课用 ChatGPT 辅助绩效评估：整理依据，保留判断权
本课向管理者介绍如何使用 ChatGPT 绩效评估提示词，或在 Claude、Gemini、Copilot 中使用同样的方法，将已经收集的证据整理成客观、具体的反馈。AI 绝不编造反馈，接触的个人数据绝不超出雇主批准工具所允许的范围，也绝不决定绩效评级。
开始本课用 AI 写职位描述：从实际岗位出发，再消除偏见
本课介绍如何用 AI 撰写真正反映岗位实际情况、而非泛泛而谈的职位描述，再用同一工具找出可能让合适候选人却步的措辞。这一方法既可用作 ChatGPT 职位描述提示词，也可用于 Claude、Gemini 或 Copilot，最后由人力资源部门核查所有涉及法律的内容。
开始本课用 AI 撰写社交媒体帖文：以一个核心想法，起草多个平台的版本
本课教授一种可靠的 AI 社交媒体文案方法：从一个真实的原始想法出发，让 AI 按品牌语气改写为适合各平台的版本，只发布有证据支持的说法。无论你使用 ChatGPT 还是其他助手制作社交媒体内容，方法都相同。
开始本课相关不等于因果：采取行动前，先读懂规律
相关不等于因果，是指两个数值同步变化，并不能证明其中一个导致了另一个。本课将介绍误导性规律的三种常见解释：混杂因素、反向因果和偶然性，以及如何通过一个简单实验弄清实际情况。
开始本课神经网络详解：神经元、网络层与从错误中学习
神经网络是由多层相互连接的简单单元构成的模型。它通过反复调整连接强度来减少误差，从而学习规律。本课不使用公式，讲解神经网络的工作原理、为什么需要大量数据、应用场景以及能力边界，让你在向供应商或同事提问时更有把握。
开始本课过拟合与欠拟合：为什么看似完美的模型也会失效
过拟合是指模型对训练数据学得过于细致，导致无法处理新数据；欠拟合是指模型过于简单，连训练数据中的规律都学不到。本课使用一个虚构的客户流失预测模型，教你通过比较训练结果与测试结果来区分这两种情况，并了解各自的应对方法。
开始本课推荐系统：“你可能还喜欢”是如何决定的
推荐系统是一类模型，会根据物品本身的特征、相似人群的选择，或结合两者，预测一个人最可能想要哪些物品。本课讲解两种主要方法、为什么新产品和新客户难以处理，以及推荐如何在不知不觉中缩小人们看到的范围。
开始本课仪表板与KPI：更少指标，更好决策
好的仪表盘和 KPI 只展示少量指标，每项都对应某人需要做出的决策，而不是罗列所有能追踪的数据。本课将介绍如何选择这些指标、结合使用领先指标和滞后指标、设计人们真正会看的仪表盘，以及如何用 AI 起草分析说明，同时防止它编造原因。
开始本课Google 表格公式详解：查找、筛选与文本清理
少量 Google 表格公式，包括查找、FILTER、QUERY、ARRAYFORMULA 和几个文本函数，就能替代人们每周在电子表格中进行的大部分复制粘贴操作。本课用通俗语言说明每种公式的作用、何时使用，以及如何让 Gemini 或其他 AI 助手起草公式，再由你检查。
开始本课使用pandas清洗数据：从杂乱的导出文件到可信赖的表格
使用pandas清洗数据，是指将杂乱的文件加载到DataFrame中，然后按可重复执行的顺序，处理缺失值、重复项、不规范文本、以文本形式存储的数字，以及不一致的日期格式。本课用通俗语言解释每个步骤，并列出涉及的pandas函数，让你知道该写什么，或该让AI助手写什么。
开始本课工作中的 AI 伦理：使用输出前需要问的五个问题
在工作中遵循 AI 伦理，意味着在根据 AI 输出采取行动前，先问一问：它是否公平，生成过程是否透明，是否尊重个人数据，是否有明确的负责人，以及是否不太可能造成伤害。本课通过日常办公决策，将这五项原则转化为几分钟内就能回答的问题。
开始本课负责任的 AI：让 AI 使用值得信赖的日常管控
负责任的 AI 是一整套做法，让使用 AI 的良好意图每次都能落实：明确的政策、审核环节、简单的文档记录、持续监测，以及处理错误的方法。本课将向小团队展示，即使没有合规部门，也能针对一项真实的 AI 应用建立这些管控措施。
开始本课人工参与：设计能让人认真执行的 AI 审核流程
人工参与是指在仍能改变结果的环节，由人审核 AI 的工作，并且审核人具备完成审核所需的时间、信息和权限。本课将介绍审核环节应设在哪里、不同任务适合怎样的审核设计，以及如何防止审核变成习惯性地点击批准。
开始本课评估信息来源：如何在转述论断前进行核查
评估信息来源，意味着核查某个说法的发布主体、时效性、支持证据，以及可能影响它的偏见，然后在使用前通过其他来源加以确认。本课将这些检查应用于 AI 助手提供的一项统计数据，因为 AI 引用的来源需要接受与任何网页相同的审查，有时甚至需要更严格的审查。
开始本课生成式 AI 的工作原理：预测，而非查找
生成式 AI 从海量数据中学习规律，然后逐步生成符合这些规律的新文本或图像。当你理解了聊天机器人是在预测接下来可能出现的文本片段，而不是查找事实，就能明白它为什么擅长某些任务、为什么回答各不相同，以及为什么会编造细节。
开始本课检索增强生成：AI 如何根据你自己的文档作答
检索增强生成通常简称为 RAG，是一种构建 AI 助手的方法：先从一组文档中找出相关段落，再根据这些段落撰写答案。本课无需编写任何代码，将讲解它如何运作、何时适合使用，以及会在哪些情况下出错。
开始本课结构化输出：让 AI 模型返回格式可预期的 JSON
结构化输出是指要求 AI 模型以固定结构返回数据，通常是符合你定义的数据结构的 JSON，让应用无需猜测就能读取。本课以纯文字讲解其重要性、主流模型 API 如何支持这一功能，以及如何验证结果并在失败时恢复，不包含代码清单。
开始本课事件响应基础：小企业在最初一小时内该做什么
事件响应是从发现异常迹象到恢复正常工作期间采取的一系列步骤：识别、遏制、报告、恢复和复盘。本课依据英国 NCSC 和美国 CISA 的官方指南，带领小团队了解最初一小时的应对流程。这是一堂面向员工和管理者的基础认知课，不是专业的事件响应培训。
开始本课恶意软件与勒索软件：入侵途径与防范方法
恶意软件是指以损害设备或窃取设备中的信息为目的而设计的软件；勒索软件则会锁定或窃取你的文件，并要求付款。本课介绍主要类型、警示信号，以及起主要防护作用的三个习惯：及时更新、离线备份和多因素身份验证。课程参考了 NCSC 和 CISA 的指南。
开始本课网络钓鱼与社会工程：识别施压手法，再核实
网络钓鱼和社会工程会催促你不假思索地采取行动，因此防范的关键是养成习惯：先暂停，通过你已信任的渠道核实，然后报告。本课依据 NCSC 和 CISA 的指导，介绍电子邮件、短信、语音和 AI 编写的诱骗信息，以及它们共同使用的施压手法。
开始本课AI 智能体安全：少给权限，检查操作
对普通用户来说，AI 智能体安全可以归结为一条规则：智能体只能执行任务所需的操作，任何有风险的操作都应先等待你的批准。本课参考 OWASP 大语言模型应用十大安全风险，用通俗的语言解释提示注入、权限过大和数据泄露，并说明如何通过审批和日志掌握控制权。
开始本课智能合约详解：在区块链上运行的程序
智能合约是存储在区块链上的程序，当有人向它发送符合要求的交易时，它就严格按照代码运行，结果对所有人可见。本课依据 ethereum.org 的文档，讲解智能合约的运作方式、用途及局限。这是一节知识讲解课，不构成投资或法律建议。
开始本课智能合约安全：哪些缺陷会导致资金损失，团队如何发现它们
智能合约安全是指在部署前发现缺陷，因为已部署的合约通常无法修补，而且任何人都能调用。本节编程课程先用文字说明主要漏洞类别，再介绍发现这些漏洞所需的测试、审查和审计步骤，参考资料包括 ethereum.org 和 OWASP 智能合约十大安全风险。本课程仅用于教学，不构成投资建议。
开始本课用 AI 绘制流程图：从杂乱描述到值得信赖的流程图
流程图展示谁负责做什么、按什么顺序进行、工作在哪里交接，以及决策会让流程转向哪条路径。本课介绍如何用 AI 将零散笔记整理成流程图草稿，再与实际执行工作的人员一起核对，因为一张没人认可的流程图，比没有流程图更糟。
开始本课用 AI 撰写版本说明：从工单列表到各类读者都用得上的说明
好的版本说明会用读者能理解的语言，告诉每位读者哪些变化与自己有关、需要做什么，以及何时完成。本课将介绍如何用 AI 根据工单，为客户、内部团队和开发人员起草版本说明，以及如何核实每一条内容都与实际发布的功能相符。
开始本课用 AI 做竞品研究：一张有据可依的对比表
有用的竞争对手调研应通过对比来支持一项具体决策，而且对比表中的每个单元格都应指向同事可以打开并核查的证据。本课将介绍如何使用 AI 确定问题、阅读官方来源并填写表格，同时避免让它用看似笃定的猜测填补信息空白。
开始本课这些免费 AI 课程包含哪些内容？
每节课针对一项任务教授一种方法，例如将会议记录整理成决策和负责人、撰写不含排斥性措辞的职位描述，或在制作任何幻灯片之前先搭好演示文稿大纲。课程包含任务情境、操作方法、以虚构公司为背景的完整示例、检查步骤、常见错误、附带评分标准的练习要求，以及几条可直接复制的提示词。
课程不限定工具。所教方法适用于 ChatGPT、Claude、Gemini 或 Copilot，因为关键在于你向工具提供什么，以及如何检查返回的结果，而不是某项特定功能。大多数学员可在 10 至 15 分钟内完成一节课，并在当天的工作中使用所学方法。
这是免费的 AI 培训吗？付费方案包含哪些内容？
是的，本页课程提供免费 AI 培训：无需注册账号、无需提供邮箱，也没有时间限制，即可免费阅读。你可以自行使用雇主批准的任何 AI 工具完成练习任务。
免费课程无法查看你自己的工作成果。Tosheo.ai 付费方案提供简短的水平测评、根据你的岗位和水平定制的学习路径（每节课 10 至 15 分钟）、按公开评分标准评阅的实操任务，以及针对你实际写出的内容给出的具体反馈，还包括通过后可获得认可证书的最终实操考核。证书仅包含在付费方案中，不属于免费课程，也不是经认证的资格证书。所有付费方案均提供 7 天免费试用，无需信用卡。
免费，无需注册
每节课的完整内容、示范案例、练习任务说明、评分标准和提示词。
有计划地开展
简短的水平测评、根据你的岗位和水平调整的学习路径、针对你本人作业的评分标准反馈、进度追踪，以及受认可的证书。
你应该从免费 AI 课程的哪一课开始？
从你上周做过、下周还要做的任务开始。如果你负责主持会议，就从会议记录开始。如果你需要向经理或客户汇报，就学习报告写作课程。营销人员通常从博客写作或社交媒体帖子入手，人力资源团队从绩效评估或职位描述入手，运营团队则从 SOP 编写入手。如果你想要现成的提示词，而不是完整课程，提示词库收集了经过检查的常见任务提示词。
作决定之前
几个值得问的问题。
这门 AI 课程真的免费吗？
是的，Tosheo.ai 课程页面上的每节课都可免费阅读，无需账号、无需提供邮箱，也没有时间限制。付费套餐额外提供个性化学习路径、依据评分标准对你提交的作业给出反馈，以及一份受认可的证书。
完成免费课程后能获得证书吗？
不包括。免费课程不提供证书。订阅 Tosheo.ai 套餐并通过最终实践考核后，才能获得认可证书。所有套餐均提供 7 天免费试用，无需信用卡。
免费课程需要使用哪款 AI 工具？
任何经雇主批准的通用 AI 助手，例如 ChatGPT、Claude、Gemini 或 Copilot。这些方法取决于你提供的输入和执行的核查，因此适用于不同工具。
每节免费 AI 课需要多长时间？
大多数课程阅读并练习一次需要 10 至 15 分钟。把练习要求应用到自己的真实任务中反复练习，才能真正掌握方法。
这些课程适合初学者吗？
是的，课程只要求你会打开 AI 助手并输入请求，不要求其他基础。每节课都会逐步讲解方法，并展示一个较差的结果及其改进版本。
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一个实用的下一步
给团队一条学习路径，而不是又一份播放列表。
了解岗位专属课程、实操任务和管理者视图。
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