104學習精靈

單元一：產業趨勢、AI 問題定義/3 小時 1.AI 人工智慧最新產業趨勢 2.AI  適用問題定義與分類 3.領域專業與安全計畫 4.負責任的 AI 技術及應用 5.透明度的開發和驗證 【實作】LINE AI 多模態應用，打造個人 24小時LINE AI秘書 (知識萃取) 【實作】運用大語言模型(LLM) 以圖生圖 (個人化卡通版大頭照) 單元二：數據收集、AI 演算法與模型/4 小時 1.數據收集、評估 2.特徵選擇與工程 3.模型訓練與選擇 4.法規符合性與利害關係人溝通 【實作】使用Make 雲端平台佈建流程自動化Agent 【實作】使用Napkin AI, Mermaid AI 輔助做簡報視覺化圖表 單元三：應用整合與部署/3 小時 1.AI 使用效益 2.識別 AI 模型潛在風險 3.流程設計與應用程式整合 4.提供對 AI 解決方案的支援 【實作】五種 AI Prompt Engineering 提示技巧 【實作】使用 Osense AI 生成虛擬人 (數位分身) 影音宣傳短片 單元四：監督與監控、評估商業影響/4 小時 1.AI 監督與監控 2.評估商業影響（關鍵績效指標） 3.AI 對個人及組織的影響 【實作】運用 AI 打造個人及團隊學習助理 (ChatGPT, Perplexity, NotebookLM) 模擬考題總複習

不會寫程式，對資料分析也沒有概念？需要處理的資料數據龐大且複雜，不懂該如何報告與呈現？在這門特別為你訂製的「資料分析必備視覺化技能 Power BI 」課程中，將帶著你依照合適的動態圖表以生動的方式呈現數據，幫助作為管理決策或是分析人員的你進行決策。並透過這精心規劃的課程讓大家更容易使用數據來說話！

這門課程帶你從數據輸入開始，學習對資料的清洗。清洗儲存完成後，就可以開始著手分析，將分析結果以清晰易懂的圖表或圖形在螢幕或報表上展示。分析方面，還會學到商場上最熱門的關聯性分析，並在 Numpy，Pandas，MatplotLib 等程式庫實作後，學到基本的迴歸預測，資料分類以及分群的原理與技巧。

最多人推薦給新手的Python 入門課程，邁向數據科學之路首先要先打好Python基礎，Python自學不是不行，有好的老師好的實作讓你無痛轉職，8個基礎實作+程式範例練習，一次學會Python的原理概念，同學一致好評的課程與講師

能夠掌握 AI 基本概念，並認識相關熱門詞彙的意義（如：Big Data ） 能夠理解 AI 的應用原則及限制，並初步判斷在產業中的切入點 能夠了解 AI 基本的運作原則，並運用於職場溝通、合作中 能夠利用課程所學，發現實務案例中，AI 導入企業的常見錯誤

本課程是以財團法人中華民國電腦技能基金會（CSF）的「TQC+ 人工智慧-機器學習認證」為範疇，技能規範及試題命製，符合教育部課綱之規劃，共分為三大類別，循序漸進，由淺入深建立學員運用機器學習解決問題的基本概念。 學習機器學習，可以讓您初窺現代人工智慧技術由資料中學習建立模型，進行分類、預測以解決問題，逐步邁向人工智慧實用學習技術，提高洞察力、反應力。 這門課內容豐富，提供了各種機器學習模型，同學只要根據所面對問題（或是想要探索的資料集形式）選取適當的範例（模型）來改寫，就可以找到實際問題的解法，可以簡單入手人工智慧，解決實務問題。授課老師擁有超過 30 年的教學經驗，將帶領同學由零學起，掌握人工智慧-機器學習實務應用技術。