《AI赋能工作与学习的核心路径：从认知到实践》

这是一篇关于《AI赋能工作与学习的核心路径：从认知到实践》的思维导图，主要内容包括：重新认识AI，AI赋能的三大典型场景，三大核心技能详解，未来趋势与行动指南。

《AI赋能工作与学习的核心路径：从认知到实践》

• 重新认识AI
  • AI的本质与进化
    • 定义
      • 模拟人类智能的系统
    • 发展简史
      • 从规则引擎到智能体的跃迁
  • AI的三大核心能力
    • 理解
      • 语义分析、情感识别
    • 生成
      • 文本/图像/代码创作
    • 决策
      • 数据驱动建议
• AI赋能的三大典型场景
  • 效率革命
    • 自动化办公
      • 邮件分类、会议纪要生成
    • 数据分析
      • Excel公式生成、图表解读
  • 知识管理
    • 文献速读
      • 论文摘要提取
    • 个性化学习
      • AI生成学习路径
  • 创意激发
    • 头脑风暴助手
      • 营销方案灵感生成
    • 多模态创作
      • PPT配图/短视频脚本
• 三大核心技能详解
  • 技能1：提示词工程
    • 黄金公式
      • 角色+任务+约束条件
    • 避坑指南
      • 避免模糊指令、对抗幻觉
    • 工具实战
      • 新手与进阶提示词库
  • 技能2：RAG知识库
    • RAG的本质
      • 给AI“外接硬盘
    • 个人级落地方案
      • 上传文档→AI学习→对话验证
  • 技能3：AI智能体
    • 智能体vs传统工具
      • 自主规划任务链
    • 个人使用场景
      • 生活、工作自动化
    • 上手路径
      • 零代码、开发者
• 未来趋势与行动指南
  • 初级：每天用AI处理1项重复工作
    • 选择日常任务，如邮件分类。
      • 挑选那些耗时且重复性高的工作，例如邮件分类，作为AI自动化处理的起点。
    • 学习AI工具的基本操作。
      • 掌握基础操作是实现自动化流程的前提，通过在线课程或文档学习AI工具的使用。
    • 设定自动化规则，减少手动干预。
      • 根据工作需求设定明确的自动化规则，让AI工具能够自主完成任务，减少人工干预。
    • 监控AI执行情况，确保准确性。
      • 实时监控AI的工作状态，确保其执行任务的准确性和效率，及时调整不当之处。
    • 定期评估AI效率，优化流程。
      • 周期性地检查AI的工作效果，根据反馈信息优化流程，提升整体工作效率。
  • 进阶：建立个人知识库+训练专属智能体
    • 确定知识库构建目标与范围
      • 明确知识库的用途，设定专业领域与兴趣点，确保内容的针对性和实用性。
    • 收集并整理个人专业资料
      • 搜集工作、学习中的关键资料，建立文件系统，便于日后检索和使用。
    • 利用AI工具进行知识分类
      • 应用人工智能工具对资料进行自动分类，提高知识管理的效率和准确性。
    • 定期更新知识库内容
      • 根据最新信息和学习成果，定期审查和更新知识库，保持内容的时效性。
    • 训练智能体进行个性化学习
      • 通过机器学习算法，让智能体根据个人学习习惯和偏好，自动筛选和推荐学习资料。