隨著人工智慧（AI）技術日益成熟，全球產業對AI專才的需求快速增長。從資料分析、語言處理到生成式AI應用，人工智慧在多元產業場景中大放異彩，是提職場升競爭力的必備技術。根據最新技術趨勢，AI的應用大致可分為鑑別式AI與生成式AI兩大領域：
「鑑別式AI」提供影像分析、自然語言處理和影像處理等應用，涵蓋故障預測、智慧監控等場景，顯著提升企業營運效率；「生成式AI」適合快速創建文本和圖像內容，增強企業在創意設計與行銷推廣的競爭力，加速品牌曝光。
人工智慧–學習三層次培訓架構
針對以上趨勢，將「人工智慧」課程架構成為三層次的學習地圖，涵蓋基礎架構、進階核心以及整合開發，幫助學員系統性地掌握AI相關技術。以下為大家介紹「人工智慧」的亮點課程規劃：
整合開發：應用與實踐
透過真實案例，深入淺出地剖析AI技術，在各行各業的實際應用價值，學員將學會如何將AI技術應用於提升企業營運、優化生產流程等。
鑑別式AI：
1. 電腦視覺技術： 電腦視覺支援物體和動作識別，以及場景理解，廣泛應用於影像分析、智慧監控和自動化生產，助力企業提升效率。
2. 自然語言處理（NLP）： NLP技術強化文字拼讀與語音辨識，常用於智慧客服和文本數據分析，提升溝通效率。
3. 影像處理技術： 圖像增強、復原與壓縮技術應用於醫學影像和生產檢測，提升影像精度。
4. 預測分析： AI可進行設備故障預測和資源分配，降低運營風險、提升效率。
生成式AI：
1. 可信任AI與模型監控： 生成式AI具可信任機制與模型監控，適用於金融、醫療等重視數據安全的行業。
2. 零樣本學習： 零樣本學習在無資料時也能預測，適合快速應對新需求或產品開發。
3. 工具整合與API部署： 生成式AI可與系統無縫整合，通過API加速數位轉型。
進階核心：強化專業技能
針對AI應用中的重要技術，提供機器學習、資料科學、深度學習、提示詞工程、RAG檢索增強生成和模型優化與部屬準備等技術的深度課程，幫助學員掌握從理論到實作的全面技能，實現智能決策、自動化控制等應用。
鑑別式AI：
1. 機器學習：掌握監督與非監督學習，提升標籤與無標籤數據處理的預測精度。強化學習適用於自駕車等動態決策場景，遷移學習則幫助企業以現有知識拓展新任務，降低數據需求。
2. 資料科學：專注於高階資料處理和統計推論，結合資料探勘，協助企業挖掘商業機會。
3. 深度學習：卷積神經網路（CNN）和循環神經網路（RNN/LSTM）應用於影像識別和時間序列分析，適合語音和影像等高精度處理場景。
生成式AI：
1. 深度學習技術應用： 涵蓋Transformer、GAN、VAE和擴散模型，支持文本生成和圖像創建，助力企業突破創意界限。
2. 提示詞工程（Prompt Engineering）： 提升生成模型的準確性，快速生成精確內容，增強文本處理與自動化能力。
3. RAG檢索增強生成： 整合檢索與生成，提供更完整且相關性高的資訊，優化智能決策支持。
4. 模型優化與部署準備： 包括模型微調、壓縮和多模態學習，確保AI穩定運行，提升企業運營效率和競爭力。
基礎架構：奠定扎實基礎
提供完整的AI基礎課程，包含Python編程、數據清理和分析等，為學員打下扎實基礎，輕鬆應用於數據分析、模型開發等初階任務。
鑑別式AI：
1. 程式語言（Python等）： 掌握Python等核心語言，為AI數據分析與模型開發打下基礎。
2. 數據收集與清理： 熟悉數據收集與清理，確保數據質量，提升預測準確性。
生成式AI：
1. 探索性數據分析與視覺化： 通過數據分析與視覺化快速洞察趨勢，為AI模型開發奠定基礎。
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