工研院產業學習網

在數位轉型與AI快速發展的浪潮下，許多企業雖累積大量的營運及客戶資料，但真正能將資料轉為商機洞察與決策價值的能力仍有限。 透過本課程學習，預期有助解決以下產業痛點：

• 企業擁有大量資料，但缺乏有效分析能力
• AI與資料科學導入困難
• 跨部門決策缺乏數據支持
• 無法有效分析多型態資料

【課程精華】

第一天課程：帶領學員了解AI資料建模的核心架構，內容涵蓋機率統計、資料探勘、機器學習與決策分析等關鍵技術，並說明購物籃分析、集群分析、分類與迴歸模型等典型資料科學之方法，幫助學員快速掌握企業內部常見資料問題的分析與建模邏輯。

第二天課程：說明模型績效評估方法與多型態資料(影像、文本與序列資料)分析技術，並搭配低代碼(Low-Code)工具與案例演練，即使學員沒有深厚的程式背景，也能熟悉資料建模的方法與流程，不費力地將分析結果轉化成營運優化、產品策略與商業決策的重要依據，協助企業創造更多競爭優勢！

• 理解AI資料建模的整體架構並能清楚機率統計、資料探勘、機器學習與強化學習之間的關聯性

• 熟悉企業常見資料分析方法，如購物籃分析、集群分析、分類與迴歸模型

• 學會低代碼資料建模流程，降低資料分析與AI應用的技術門檻

• 理解模型績效評估指標與方法，提升資料分析與決策品質

• 能分析與建模多型態資料，並建立資料驅動決策之思維

   

1. 沒有程式語言基礎或非資訊背景，但想踏入資料分析與 AI 應用領域者

2. 工作上需要解讀數據、製作分析與提出決策建議者

3. 適合在製造業、科技業、金融業擔任行銷管理、客戶分析、營運決策、產品開發、製程改善、品質管理、資訊管理、系統分析、AI應用專案等相關從業人員

    

講師多年來協助產業實際應用機率與統計、資料探勘、機器學習、深度學習與強化學習等分析建模技術，是臺灣資料科學/大數據人工智慧產業應用的重要推動者之一。

 上課時間：115/6/1(一)、6/2(二)，09:30-16:30，共2天12小時。

 上課地點：工研院中興院區21館/新竹縣竹東鎮中興路四段195號 (實際教室以上課通知為主)

 課程需求：本課程有實作，請務必攜帶筆電前來上課。

 報名方式：

◎線上報名：請學員前往工研院「產業學習網」報名課程

◎信箱報名：將報名資訊填完並寄至VHsieh@itri.org.tw謝小姐

◎課程諮詢：有任何課程或報名上的問題，請洽服務專線 03-5913417 謝小姐 或 03-5912657 沈小姐

學員整體課程出席率達80%(含)以上，將由工業技術研究院產業學院核發受訓證明。

• 為確保上課權益，報名後或開課前未收到任何通知信件，請學員務必來電詢問是否完成報名。我們會在開課前幾天發送上課通知，敬請學員留意信件與簡訊。

• 因教材、講義製作及餐點等皆需提前準備，若您不克前來，請於開課前三日告知，以利行政作業進行並愛護資源。

• 若原報名者因故不克參加，但欲更換他人參加，敬請於開課前二日通知。

• 學員於開訓前退訓者，將依其申請退還所繳上課費用的90％；若上課當天臨時取消則不退費。在培訓期間因個人因素無法繼續參與課程，若上課未逾總時數1/3，將退還所繳交上課費用的50％，上課已逾總時數1/3，則不予退費。

• 為保障講師智慧財產權，學員上課期間不得進行錄音、錄影及拍照。

• 如遇天災或不可抗力特殊原因導致無法開課時，主辦單位有權決定取消、 終止、修改或延後。

   

4/11、4/18  AI智能自動化實戰班–從Workflow到AI Agent

4/13、4/14  AI加速研發與生產力提升實務工作坊

5/07、5/08  低代碼資料視覺化與特徵工程實戰

6/01、6/02  低代碼資料建模與決策優化實戰

6/16、6/23、6/30  AI Agent開發實務與應用