國立臺灣圖書館

一句話打造你的第一個 AI 應用

三天完整培訓,從生成式 AI 的基礎認知到實際工作應用——讓館員熟悉 AI 工具、突破傳統文書處理的侷限,打造可帶走的 AI 工具並部署上線,回到工作崗位後立即上手。

課程行程

Day 19/22(二) 提問技巧 × Google Gem × 圖片生成
10:00–12:30

對話生成式 AI 在職場的應用 × Prompting 技巧

以 Google Gemini 為主軸,認識生成式 AI 的職場應用,練習可重複使用的結構化提問方法。

  • Gemini 職場應用:信件、摘要、發想等常見任務示範
  • Prompting 框架:掌握角色、任務、格式與範例的提問要點

Google Gem 客製化工具 × Email 機器人實作

將提問框架封裝成可一鍵啟用的 Google Gem,做出可重複使用的 Email 助手。

  • Google Gem:建立可重複使用的個人 AI 工具
  • Email 助手:設定語氣、格式與回覆風格,提升日常信件處理效率
  • 館員分享客製化 Gem 分享館員展示自己的 Gem 設定、使用情境與可延伸應用
12:30–13:30

午餐休息

13:30–16:00

圖片生成式 AI 在職場的應用

使用 Gemini 的圖片生成能力,從產品圖、社群素材到簡報插圖——學會用文字描述快速產出符合需求的視覺內容。

  • Gemini 圖片生成:掌握 Gemini 的圖片生成功能與適用場景
  • 商用素材描述:學會描述產品、用途、受眾與使用情境,讓生成結果更貼近工作需求
  • Canva Magic Layer 後製:將生成圖片拆成可編輯圖層,快速調整文字、元素與版面細節
  • 職場應用:行銷素材、簡報配圖、產品展示圖的快速產出與再利用
  • 館員分享圖片生成成果分享分享生成素材、後製調整與可用在館務或活動宣傳的情境
Day 2 · NotebookLM × Canva Code
Day 29/23(三) NotebookLM × Google AI Studio × Canva Code
10:00–11:30

NotebookLM × 資料整理與知識管理

用 NotebookLM 將散落的參考資料統一管理——自動摘要、提取重點、整理主題脈絡,打造個人專屬的 AI 知識庫。

  • NotebookLM 核心功能:匯入文件、網頁、影片等多種來源,AI 自動整理與摘要
  • 深度問答與交叉比對:針對匯入資料提問,NotebookLM 會引用來源回答,支援多份文件交叉比對
  • 主題摘要與知識卡片:將資料整理成重點摘要、主題索引與可回查來源的知識卡片
11:30–12:30

Google AI Studio × 檔案去識別化 App

用 Google AI Studio 打造檔案去識別化 App,協助處理含有姓名、聯絡方式或識別資訊的文件內容。

  • 敏感資訊辨識:辨識文件中的姓名、電話、Email、地址或其他可識別資訊
  • 去識別化規則:設定遮罩、替換、保留欄位與例外條件,讓輸出結果符合資料使用需求
  • 檔案輸出流程:將處理後的內容輸出成可檢查、可留存或可交付的版本
  • 館員分享App 成果分享館員分享規則設定、處理結果與可用在館務文件的應用方式
12:30–13:30

午餐休息

13:30–16:00

Canva Code 打造一站式網站

用 Canva Code 將圖書館活動、服務資訊與館藏主題整理成可互動的一站式網站,讓館員能用文字描述需求快速完成頁面並發佈給讀者使用。

  • 場館活動資訊頁:整合講座、展覽、研習或閱讀推廣活動的時間、地點、流程與報名資訊
  • 讀者互動任務:設計館藏導覽、小測驗、任務卡或主題探索頁,提升讀者參與感
  • 館務服務整合:把服務說明、常見問題、聯絡方式與延伸資源整理成可分享的一頁式入口
  • 館員分享網站成果分享館員分享網站架構、互動設計與可延伸到館內活動或讀者服務的應用方式
Day 3 · 9/24(四) Vibe Coding Excel 數據處理
Day 39/24(四) Vibe Coding Excel 數據處理
10:00–12:00

Vibe Coding × Excel 數據處理(上)

先建立 AI 協作處理 Excel 與表格資料的基本流程,從格式、欄位與缺漏值開始整理。

  • 格式統一:日期、數字、文字大小寫等格式不一致的問題一次處理乾淨
  • 缺漏值處理:辨識空值並依情境補齊或標記,避免後續分析誤判
  • 欄位規格整理:把來源資料欄位、命名與輸出格式整理成 AI 可理解的處理規格
12:00–13:00

午餐休息

13:00–14:00

Vibe Coding × Excel 數據處理(下)

延伸到多檔資料整併、拆分與批次輸出,建立可反覆使用的資料處理流程。

  • 資料合併:將多份 Excel、CSV 或表格資料依欄位規則整併成一致的總表
  • 資料拆分:依部門、類別、日期或其他條件拆出不同資料檔,減少人工篩選與複製貼上
  • 批次套印:將名單、資料表欄位與文件範本對齊,批次產出通知、證書、邀請函或制式文件
14:00–16:00

數據處理落地實戰陪跑與館員分享

回到館員自己的資料處理情境,陪跑調整規格、修正流程,並安排館員分享可落地的資料處理成果。

  • 情境陪跑:依館員帶來的資料樣態,協助調整欄位規則、合併邏輯與輸出格式
  • 流程修正:檢查資料清理、拆分或批次輸出的錯誤點,讓流程更接近日常可用
  • 館員分享成果分享館員分享清理規則、輸出結果與可套用到日常館務資料的流程

課程 QA

可以只單獨報名其中一天嗎?

完全沒有問題。三天課程沒有強制連貫性,館員可以依需求單獨報名其中一天;如果只報第二天,或是報名第二天加第三天,也都可以。

上課會使用哪些工具?

主要會使用 Google Gemini、NotebookLM、Canva。

工具是否需要付費?

皆不需要。課程安排使用的工具不需要付費即可完成課堂練習。