AI 應用規劃進階實務班

課程簡介

AI無形專業，有形呈現！

本課程精準聚焦經濟部產業人才職能標準，涵蓋 AI 中級進階應用專業知識，協助學員奠定扎實的 AI 技術與架構，並強化在規劃、導入與應用上的實務能力提升。
課程設計涵蓋 AI導入評估、大數據統計與分散式運算、機器學習與深度學習模型調校，並強調 AI治理框架與法規遵循，特別規劃工研院10部精選 AI 應用案例與企業數位轉型自學課程，幫助學員深度學習掌握最新AI應用趨勢與專業工具。
課程完成後，學員不僅能夠掌握 AI 技術規劃與落地實務，具備在企業職場運用數據分析與模型建構，具備面對國際規範與治理挑戰的能力，成為推動企業數位轉型與智慧應用的關鍵人才！

課程特色

資深講師，專業傳承：
多年產業 AI 導入顧問親授實務經驗，分享企業導入 AI 的成功案例與解題思維，協助學員快速掌握 AI 專業技術。
知識深化，專業養成：
完整解析 AI 技術應用相關知識，透過案例演練與情境解析，幫助學員強化問題解決能力，並將所學延伸至職場實務。
工具彙整，專業應用：
課程協助學員進行 AI 策略規劃，並提供講師精編AI應用筆記與AI實務工具分享，強化專業職能協助企業邁向智能化轉型。
數位自學，專業升級：
提供線上數位自學教材與延伸資源，建立完整知識體系協助學習成果落地。

課程對象

在企業內部擔任資訊人員(IT)、AI軟體開發、資料分析、大數據處理、AI模型建構之工程師或研發人員。
有興趣欲投入資通訊產業之轉職人士。

講師簡介

林講師

現職：叡智意得有限公司策略長
專長：AI / ESG雙軸轉型、AI應用規劃、淨零碳規劃、企業管理經營分析、經營策略規劃。

陳講師

現職：叡智意得有限公司數位發展顧問
專長：資料結構化分析、AI輔助學習應用、跨領域知識整合、生成式AI資料製作。

課程大綱

※ 請學員自備筆電前來上課。

日期	課程單元	課程內容
單元一：L21 人工智慧技術應用與規劃
12/27(六) 上午	AI導入評估與規劃	AI導入流程概論與核心架構（需求→評估→建置→導入→維運） PoC 設計原則：範疇縮小、數據選擇、KPI 設定效益分析與風險管理
12/27(六) 上午	AI應用與系統部署	MLOps 與 Data Drift 自動回訓 API 與微服務架構在 AI 部署應用模型績效監控更新與追蹤
單元二：L22 大數據分析處理與應用
12/27(六) 下午	大數據處理與統計基礎	敘述統計：平均數、變異數、相關性分析機率分布：常態分布、二項分布、長尾效應假設檢定：t檢定、卡方檢定、ANOVA 應用
	大數據技術與資料分析	ETL流程：資料擷取、清洗、轉換、載入分散式運算：Hadoop 與 Spark 基礎應用可視化分析：AI 驅動數據視覺化與解讀
	大數據 × AI整合應用	生成式AI與大數據融合 Guardrails 安全護欄配置設定資料隱私與資料治理

日期	課程單元	課程內容
單元三：L23 機器學習技術與調校
12/28(日) 上午	機器學習基礎數學	機器學習資料解析與建模：特徵工程、訓練/測試集切分誤差衡量：MSE、RMSE 最佳化方法：梯度下降、收斂判斷
	機器學習與深度學習	傳統演算法：迴歸、SVM、樹模型深度學習：CNN、RNN、Transformer 架構比較影像辨識、自然語言處理應用案例解析
	模型訓練與超參數調校	調校方法：Grid Search、隨機搜尋、貝葉斯優化正則化：避免過擬合 (L1/L2、Dropout) 模型驗證：交叉驗證、K-fold、驗證集與測試集差異
單元四：AI 治理框架（Governance）與可落地性評估
12/28(日)下午	AI治理與法規	國際規範：EU AI Act、GDPR 與合規要求負責任 AI 六原則：公平性、透明性、可解釋性、隱私、可靠性、問責性安全框架：Zero Trust 與最小化授權
12/28(日)下午	模擬測驗與題型解析	50組關鍵題型對應常見解答題型講解與策略解析

線上自學單元五： AI 產業實務應用案例
人工智慧應用與產業發展趨勢	GAI智動化設備維運問答系統	線上自學 (課前一週開立帳號，進行線上1個月學習)
	冷能需量反應管理系統(ACEMS)
	Grab and Go Smart Stores
	Al Mentor 互動式教育訓練
	新世代Agentic醫療資訊整合平台
	AI冰水機
	AI應用於腹部超音波影像
	AI於中風患者的臨床監測
	Al × BCI個人化專注力模組
	休閒食品線上AI篩檢