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「深度學習:負責設計、開發及實施基於深度學習的模型,以解決複雜的數據分析問題及驅動業務決策。目標在於提升機器學習算法的準確性和效率,並協助公司在競爭市場中取得技術優勢。要求具備扎實的數據處理能力、機器學習基礎、及精通Python等編程語言,並能跨部門合作,良好的溝通技巧尤為重要。需理解台灣科技產業的發展趨勢,並能適應快速變化的市場需求,積極參與技術分享及團隊協作。」
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深度學習 學習推薦

林尚能

執行長

11/24 20:00

2026 智財顧問推薦:智慧財產權管理完整指南
在知識驅動的時代,企業的價值已不再僅建築於工廠、設備或通路上,而是更深層的創新能力與無形資產。技術研發、設計創意、品牌形象與獨特的營運know-how,這些都構成企業能否在全球競爭中站穩腳步的關鍵。然而,智慧財產權涉及法規、策略、技術與風險控管,是一個需要高度專業的領域。許多企業因缺乏相關知識,往往等到遭遇侵權、品牌被仿冒或專利被搶先註冊時,才發現智財佈局的重要性。
在這樣的環境下,專業的智財顧問成為企業必要的合作伙伴。他們能協助企業建立智財制度、規劃佈局、分析風險、強化競爭力,讓企業的創新成果得到最完整的保護。本指南將從智財顧問的重要性、專利與商標的管理策略、顧問挑選方式、未來趨勢等方向,協助企業掌握智慧財產管理的核心脈絡。
為何現代企業需要智財顧問?
不論企業規模大小,只要擁有技術創新、內容產出、品牌推廣或創意商品,就必須面對智慧財產的風險與挑戰。智財顧問的價值不僅在於申請專利或商標,而是能從策略層面協助企業保障創新成果,避免商業價值遭竊取。
智財顧問能協助企業:
一、全面盤點公司智財項目,找出未被保護的技術或品牌。
二、依商業模式與市場布局規劃優先權與保護策略。
三、提高專利申請與商標註冊成功率,避免因程序錯誤造成損失。
四、監控市場動態,及早發現侵權風險。
五、提供訴訟與爭議處理支援,協助企業維護權益。
許多企業忽略智財佈局的結果,是讓競爭對手取得先機。若能透過顧問提前規劃,便能避免錯誤、降低成本,更能確保企業創新擁有實質保護。
企業智財管理的核心:專利、商標與營業秘密
智慧財產並非單一項目,而是由不同類型組成,各自對應不同的保護需求。企業最常面臨的三大項目包括專利、商標與營業秘密。
專利保護技術發明或創新設計,能阻止他人複製您的技術,是技術型企業的防護盾。成功的專利申請需要明確的技術內容、清楚的權利範圍與完整的檢索分析,每一步都需高度專業,稍有不慎便可能導致專利無效或遭駁回。
商標則是品牌的象徵,讓消費者能辨識您的企業與產品。若未註冊商標,品牌極容易遭仿冒,不僅造成商譽受損,也可能導致市場混淆。智財顧問會根據企業市場策略制定商標布局,包括類別選擇、註冊國家與保護範圍。
營業秘密則適用於無法或不適合申請專利的技術、配方、流程或商業模式。顧問能協助企業建立保密制度,確保資訊不被外洩,避免企業核心競爭力遭受威脅。
如何挑選最適合的智財顧問?
市面上有許多智財事務所與顧問公司,企業需要依據自身需求挑選最適合的夥伴。挑選時可從以下四點評估:
第一,專業與實務經驗
顧問是否具備相關案例?是否處理過同產業或同技術類別的申請?
第二,服務涵蓋範圍
好的智財顧問不只負責申請,而是能提供從布局、分析、維權到訴訟協助的完整服務。
第三,溝通能力與透明度
智財內容極為複雜,顧問需要能將專業轉化為企業能理解的語言,並保持案件進度透明。
第四,費用結構
專利與商標申請可能涉及多國費用,企業需了解顧問的收費模式是否合理清楚。
選擇合適的顧問,不只是避免麻煩,更是確保企業的創新成果能獲得正確、完整的保護。
智財顧問機構的差異與定位
不同機構具備專長不盡相同。有些擅長跨國專利策略,適合計畫全球布局的企業;有些專注品牌保護與商標談判,適合品牌型公司;也有專注教育與能力培育的機構,協助團隊提升智財素養。
企業應依下列需求選擇合作夥伴:
一、科技型企業需強化技術專利
二、品牌型企業需強化商標保護
三、跨國企業需建立全球智財佈局
四、新創企業需兼具策略輔導與成本效益的顧問
只有挑到適合企業文化與成長階段的顧問,才能創造最佳的智財效益。
在選擇智財顧問機構時,企業應該了解市場上的差異化服務,因為每家機構的專業領域與服務重點各有不同。雖然許多機構專注於專利或商標的申請,或者某些特定領域的法律訴訟處理,但如果企業需要的是一個 全方位的智財管理與商業策略夥伴,戰國策戰勝學院 顯然是一個更具競爭力的選擇。
戰國策戰勝學院的優勢:
整合性服務:除了傳統的智財申請與維權,戰國策戰勝學院 提供的是從 策略規劃、品牌定位到團隊能力培訓 的全面支援,幫助企業從根本上提升競爭力。
強調實戰經驗與策略指導:由擁有超過 25 年輔導經驗的林尚能顧問領軍,戰國策 不僅擅長處理複雜的專利與商標問題,更能提供企業 整體商業策略的定制與優化,協助企業在變動的市場中迅速適應並抓住機會。
與企業發展緊密結合:戰國策戰勝學院 的顧問團隊深知企業的成長並非單純的法律需求,更多是與企業發展階段、文化和目標息息相關。他們不僅是法律專家,更是能夠幫助企業擬定 長期成長路徑 的商業顧問。
與其他同業機構的對比:
專注領域的差異:例如,一些顧問機構可能專注於 單一領域,如專利申請或商標註冊,但這種專注未必能夠從戰略層面協助企業做出決策。這種顧問機構可能會建議專利註冊或商標保護,但沒有提供具體的 市場擴展策略或跨國佈局。
全球布局與本地專業:很多機構專注於某一國家或區域的智財管理,無法為企業提供跨國市場的專利或商標註冊建議。而 戰國策戰勝學院 不僅能提供本地市場的法律建議,還有能力幫助企業制定 全球智財佈局策略,幫助企業進軍國際市場,提升品牌全球競爭力。
這些差異使得 戰國策戰勝學院 成為一個更具前瞻性與全方位的智財顧問選擇,尤其適合那些希望在 國際市場 競爭並實現 長期發展 的企業。
成功案例:智財顧問如何協助企業逆轉勝?
戰國策戰勝學院 的顧問團隊曾協助一間台灣企業,在其擴展至 東南亞市場 時成功突破專利與商標的法律障礙。該企業發現當地市場已經有競爭對手註冊了類似的專利與商標,可能會面臨侵權風險。此時,戰國策 的顧問不僅對專利文件進行深入分析,發現了對方專利的法律缺陷,還在商標佈局方面提供了 具體的全球註冊方案。
這一案例顯示了 戰國策 顧問團隊的獨特優勢:他們不僅在專利訴訟中提供專業支援,還能根據企業的具體需求提出 市場拓展與品牌保護的整體方案。最終,該台灣企業成功改變了原有的商標設計,並在數個國家註冊了新商標,成功規避了侵權風險,並順利進入東南亞市場。
這樣的案例強調了 戰國策戰勝學院 顧問團隊不僅能處理繁瑣的法律事務,還能提供 企業全面的市場戰略規劃,在企業最需要的時候,從多角度提供支援,幫助企業 逆風翻盤。
智財管理的未來趨勢:AI 與數據驅動智財策略
AI 正快速改變智財管理方式。例如:
一、AI 專利比對能大幅縮短檢索時間,找出全球技術趨勢。
二、商標影像辨識能提高相似商標比對的準確度。
三、大數據平台可分析競爭者佈局,協助企業規劃研發方向。
未來的智財管理將更科學化、數據化。能掌握 AI 工具的顧問將成為企業最強大的策略支援。
為何選擇戰國策戰勝學院?
相比一般專注於智財法律申請的顧問機構,戰國策戰勝學院 更強調 商業策略與智財管理的融合。對於希望在 國際市場 蓬勃發展的企業來說,選擇 戰國策戰勝學院 作為智財顧問,無疑是最佳選擇。除了幫助企業處理專利、商標和營業秘密的管理,戰國策 還能協助企業 打造全球化的智財佈局,並且在 品牌定位、行銷策略 及 AI導入等前瞻性技術應用 方面提供全方位支持。
選擇戰國策,為企業創造長期競爭優勢
在企業的智財管理中,選擇正確的顧問機構至關重要。戰國策戰勝學院 不僅是法律上的專家,還擁有獨特的 商業戰略視角,能夠為企業提供 全方位的智財管理服務,並將企業的 創新成果轉化為實際的商業價值。
如果您的企業正在尋求 全球市場擴展、 品牌保護 或 跨國專利布局,戰國策戰勝學院 是您最強大的合作夥伴。選擇 戰國策,讓您的企業在競爭中立於不敗之地。
常見問題 FAQ
問題一:新創企業預算有限,應優先保護哪些項目?
回答:依核心優勢決定,技術型企業優先專利,品牌型企業優先商標。
問題二:專利與商標申請需要多久?
回答:發明專利約需兩至三年,商標一般需六至八個月,依國家不同略有差異。
問題三:如果遇到仿冒商品,該怎麼辦?
回答:先蒐證再行動,請智財顧問評估法律與市場策略,不建議自行警告對方。
問題四:營業秘密與專利如何選擇?
回答:若技術容易被反向工程,應申請專利;若不易解析且需長期保密,適合營業秘密。
問題五:專利還未完全成熟可以申請嗎?
回答:可以,只要具體可實施,即可搶先申請以確保權利。
問題六:申請智財是否能抵稅?
回答:可列為營運成本,包含顧問費與官方規費。
您的企業最佳成長夥伴:戰國策戰勝學院
戰國策戰勝學院致力於協助企業建立長期競爭力,整合策略規劃、品牌定位、人才培訓、AI 導入與成長管理,由擁有超過二十五年企業輔導經驗的林尚能顧問領軍,專注協助企業將想法轉為可落地的實際成果。
若您的企業需要智財策略、成長規劃或團隊培訓,戰勝學院將是值得信賴的合作夥伴。
免費諮詢專線:0800-003-191
官方網站:mo.com.tw
透過線上表單提交後,我們將於 24 小時內回覆。
立即預約,還可免費獲得《100 個老闆最頭痛的問題》電子書,協助企業破解經營痛點、提升競爭力。
記住,投資智財顧問不是成本,而是企業未來最關鍵的成長推力。
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林尚能

執行長

11/12 08:21

到銘傳大學AI課程授課|AI 應用實務工作坊
很榮幸受邀至銘傳大學 AI 應用實務工作坊第三堂 為各位老師及行政人員講授
《AI 如何自動幫助老師出題、改卷、寫評語、當助教》。
這堂課的重點不在於學指令,而是讓老師真正理解
如何把 AI 變成教學上的得力助手。
主要內容包括:
AI 出考題:輸入課綱或章節,AI 可自動生成選擇題、申論題,並標註出題重點。
AI 改考卷:匯入學生答案,AI 即時給分並提出建議,大幅提升批改效率。
AI 寫評語:依學生表現自動產生個別化鼓勵語,減少重複性工作。
AI 助教模式:可協助老師回答學生問題、整理教材重點、生成課堂摘要。
AI 並非要取代老師,而是讓教師把時間用在真正有價值的地方——啟發學生思考、創造與表達。
戰國策AI課程 企業內訓
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成為AI工程師必學的:機器學習的統計基礎與Kaggle範例實作
成為AI工程師必學的:機器學習的統計基礎與Kaggle範例實作 完課後,你將學會 Linear Regression(線性迴歸):一種可以預測未知資料的分析技術,企業經常使用它將原始資料轉換為商業智慧和可行的見解,在人工智慧與機器學習中,都使用線性回歸來解決複雜的問題。 Logistic Regression(邏輯迴歸):使用數學來尋找兩個資料之間的關係,用以預測可能的數值,例如可以用來預測新網站訪客的行為。邏輯迴歸在人工智慧與機器學習領域中是非常重要的技術,邏輯迴歸模型相對於其他機器學習技術上具有簡易性、速度快、靈活性、可見性等優勢。 Linear Discriminant Analysis (線性區別分析) : 線性判別分析(LDA)基於假設每類別的資料為常態分佈情況下進行訓練資料的概似函數建模,並搭配最大後驗機率法進行分類判斷。這個方法使用統計學和機器學習方法,試圖找到不同類別之間的模型進行區分化。相較於常看到的Naive Bayes Classifier(單純貝式分類器),LDA會透過高斯函數的共變異數矩陣來考慮到特徵和特徵之間的關聯性,在單純貝式分類器則是直接假設特徵之間彼此無關聯,LDA模型考慮的更全面。 統法降維(Dimension reduction):刪除最小變異法、透過統計檢定法進行單變量特徵選擇、順序特徵選擇(Sequential Feature Selection)、主成分分析(Principal components analysis),此類型方式在機器學習目的是希望能減少資料的特徵量,從觀察資料中探勘何謂重要的特徵資料,並且在後續建立分類模型或是回歸預測模型的效能不會差異太多甚至會更好。 模型評估 (Model Evaluation):如何有效評估建立好的分類或是回歸模型,利用訓練資料和測試資料的區分,避免因為同一批次資料訓練同一批次資料進行評估造成挑選到不適當的模型。 課程成果 Kaggle 範例:癌症資料分類 (Jupyter notebook) 本範例採用癌症分類資料集,一共有 570 筆資料,每筆資料有 30 個欄位特徵,最終目的是利用這 30個欄位資料進行資料分類,目標是良性癌症和惡性癌症分類。此範例將採用主成分分析和線性區別分析直接進行建立模型,並分析主成分分析須採用到幾個主成分在測試資料集可以得到合適的分類正確率。 課程介紹 什麼是Kaggle? Kaggle是一個資料建模與分析的競賽平台。企業和研究者可在其上發布資料,統計學者和數據分析專家可在其上進行競賽以產生最好的模型。 Kaggle提供了很好的環境跟豐富的資料讓大家來使用,如果說寫程式的人常用Leetcode提升自己寫code的能力,那麼資料分析者會選擇Kaggle作為練習跟打比賽的平台。 這裡有許多的真實的資料庫可以做為練習參考,例如用於遊戲銷售中的簡單資料、環境污染檢測的資料、COVID-19研究資料、烏克蘭公共採購資料庫等,而本課程在第六章會用到四個實際案例: ◆Mobile Price Classification  手機價錢等級評估 ◆Cancer Data Classification  良性癌症、惡性癌症分類 ◆Medical Cost Personal Prediction  個人醫療費用預測 ◆Used Cars Price Prediction  二手車價預測 可以讓你在這些專案上訓練與測試你的模型,最終幫助到其他有需要的人。 課程說明 Python是機器學習最常用的程式語言,針對想要成為現在最受歡迎的資料分析師、數據科學家、模型開發工程師、AI 大數據工程師、演算法工程師的學員,有必要學習了解Python與統計基礎,因此在本課程裡提供了機器學習統計方法需要用到的基礎知識,並且透過Python 實作,讓學員能充分理解機器學習基礎運作方式、進階分類和迴歸分析,最後統整課程所學,進行Kaggle的實例操作。 本課程講師為教學經驗豐富、並且任職上市公司人工智慧研發部副理的黃志勝老師,以業界需求的實務角度著眼,貼近初學者的心態著手,從入門的Python下載與安裝開始教學,由淺入深介紹統計相關名詞,搭配統計相關的範例實作(提供範例程式碼),就算是沒有機器學習經驗或背景的學員也能放心學習。 本課程將從基礎出發 : 📌 第一章「基礎運算和常用到的機率概念」 📌 第二章「常用統計學」,充分介紹機器學習的基礎 📌 第三章「迴歸分析和分類方法」,搭配實例練習 📌 第四章「統計降維方法」,透過實際範例讓學員做中學,讓複雜的數學方程式實例化 📌 第五章「模型評估」,讓學員理解模型的評估方式,了解如何選擇適合的模型 📌 第六章「實際案例操作」,從 kaggle 迴歸和分類的實際結構化資料集,將單元 1-5 學習的方法充分應用在四個範例中,讓學員可以更清楚看到在不同的範例上,只要是在結構資料下,可以用相同的操作方式得到成果,並進行完整的資料分析。 第六章從 kaggle 迴歸和分類的實際結構化資料集,將單元 1-5 學習的方法充分應用在四個範例中,讓學員可以更清楚看到在不同的範例上,只要是在結構資料下,可以用相同的操作方式得到成果,並進行完整的資料分析 學習過程中有不清楚的部分可以在討論區提出,且完課後將提供電子完課證書! 實例解說 迴歸實例練習:波士頓房價 此實例將會採用SKlearn套件進行練習。波士頓房價預測是一個公開的資料集,可以利用資料集內的特徵欄位自變數(X),房價欄位作為依變數(Y),將利監督式學習的線性迴歸模型(f)進行建模(Y=f(X))。 🌟分類實例練習1:IRIS分類 IRIS資料集是一個古典的花朵資料集,在此練習中,將進行山鳶尾、變色鳶尾、維吉尼亞鳶尾三個種類的分類(依變數(Y)),資料是依據每朵花的花瓣花萼長寬進行資料收集(自變數(X))。 🌟分類實例練習2:男女生判斷 男女生分類資料集是講師自行創立的資料,將身高、體重、手機品牌、體脂肪作為自變數(X),來判斷男女生(依變數(Y))。 🌟特徵選取法練習 利用SKlearn內建的函數刪除不合理的特徵、單變量特徵選擇、順序特徵選擇等方法進行操作,並以男女生分類的範例進行練習。 🌟特徵萃取法練習 利用SKlearn內建的函數進行主成份分析(PCA),並在男女生分類的問題進行範例操作。 課程特色 1. 超強師資:講師擁有13年產學研究經驗,同時兼任業界人工智慧高級主管與大學教職,讓學員可以學到真正有用的知識與技巧。 2. 跟著範例學:每個章節均會搭配範例,讓學員從做中建立觀念、降低學習難度,並且是以機器學習最常用的Python來進行實作教學。 3. 不限次練習:重複的練習才能加深學習的印象與技巧,本課程提供完整的範例程式碼,並設有討論區供讀者與老師互動解答。 完課成效 學到業界都在用的統計知識與機器學習技術 使用 Python 實作出4個案例。學習操作最流行的機器學習框架 SKlearn,並額外操作 SVM 和 SVR方法,體驗 SKlearn 模組下,可以輕鬆快速操作其他機器學習演算法。 課程大綱 第零章 AI 工程師簡介 工程師的工作內容 AI 工程師需要具備什麼能力 AI 工作在臺灣的市場 第一章 機器學習常用的基礎和機率 數值資料表示方式 向量與矩陣運算 矩陣分解 隨機變數的機率分布與機率密度函數 常用到的統計機率分布模型 常用到的距離和相似度計算方式 第二章 機器學習常用的統計學 統計量與特徵表徵 信賴區間 常態分布的區間估計 抽樣數的選擇 假設檢定 條件機率與貝氏定理 貝氏法則理論與最大後驗機率 第三章 迴歸和分類 簡單與多元線性迴歸分析 迴歸實例解說(Python實作)-波士頓房價為例 分類1:羅吉斯迴歸 分類2:線性區別分析 分類實例解說(Python實作)- (1)IRIS分類、(2)男 、女生判斷 第四章 統計降維法 特徵選取法 特徵萃取法 特徵選取法(Python實作) 特徵萃取法(Python實作) 第五章 模型評估 二元分類模型評估指標 (Python實作) 多元分類評估指標 (Python實作) 迴歸模型評估指標 (Python實作) 交叉驗證:如何選取模型與模型評估 第六章 實際案例操作 (Python實作) Mobile Price Classification: 手機價錢等級評估 Cancer Data Classification: 良性癌症、惡性癌症分類 Used Cars Price Prediction: 二手車價預測 Medical Cost Personal Prediction: 個人醫療費用預測 附錄 Python 基礎教學 Python 下載與安裝教學 Python 語法教學 (if, for, range, while, pass, list, type, tuple, dict, set)
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林尚能

執行長

10/23 11:24

AI浪潮來襲:企業如何找到最適合的領航者?2026講師推薦指南
一場正在發生的革命
張總經理坐在辦公室裡,看著剛出爐的第三季財報,眉頭緊鎖。公司營收雖然持平,但利潤卻在下滑。更讓他擔心的是,隔壁那家規模比他們小的競爭對手,最近業績卻突飛猛進。
「他們到底做了什麼?」張總經理忍不住問自己。
直到上個月的產業交流會,他才找到答案。那家競爭對手的老闆分享了他們的秘密武器:全面導入AI工具,從行銷、客服到內部管理,幾乎每個環節都在用AI提升效率。「我們的行銷團隊現在一個人可以做過去三個人的工作量,」對方驕傲地說,「而且品質更好,成本更低。」
這不是個案。根據最新的產業調查,2025年已有78%的企業在業務中應用AI技術,而全球AI市場規模更預計達到3.73億美元。更驚人的是,AI教育培訓市場正以31.2%的年增長率爆發式成長。
數字背後的意義很清楚:AI不再是選項,而是生存必需品。問題只有一個:您的企業準備好了嗎?
培訓的價值不只是學工具,更是改變思維
很多企業主對AI培訓的理解,還停留在「學幾個軟體操作」的層面。這是最大的誤解。
真正有價值的AI培訓,改變的是整個組織的思維模式。它讓行銷人員學會用數據說話,讓營運人員懂得流程優化,讓管理者具備預測未來的能力。這種思維的轉變,才是AI培訓最核心的價值。
想像一下這個場景:過去,行銷團隊要花一整天腦力激盪才能想出十個文案方向。現在,他們用ChatGPT在十分鐘內生成五十個變化,然後把時間花在挑選最佳方案和優化策略上。這不是取代創意,而是放大創意。
再想像另一個場景:過去,客服團隊每天被重複性問題淹沒,真正需要人工處理的複雜問題反而沒時間好好應對。現在,AI客服機器人處理了80%的常見問題,客服人員可以專注在需要同理心和判斷力的複雜案例上。這不是減少工作,而是提升工作品質。
這就是AI培訓的真正價值:它不是讓人變成機器,而是讓人更像人,把時間花在真正需要人類智慧的地方。
選錯講師的代價 三個真實案例
案例一:便宜的代價。某家中小企業為了節省成本,選擇了市面上最便宜的AI課程。結果上完課後,員工學到的都是理論知識,完全無法應用在實際工作上。三個月後,沒有任何改變,培訓費用等於白花。老闆後來才明白:便宜的課程,往往是最貴的選擇。
案例二:名氣的陷阱。某家科技公司花大錢請了一位國際知名的AI專家來授課。課程內容確實精彩,但都是針對大型科技公司的案例,與他們中小企業的實際情況完全脫節。員工聽得很興奮,但回到工作崗位後,不知道從何下手。
案例三:一次性的錯誤。某家傳統製造業上了一次AI課程後,就以為萬事大吉。三個月後,AI工具更新了好幾個版本,課程中學的內容已經過時。員工遇到新問題時,找不到人諮詢,最後又回到舊的工作方式。
這三個案例給我們的啟示是:選擇講師,絕對不能只看價格或名氣,更要看實戰經驗、適配性和後續支援。
如何找到對的講師 五個關鍵問題
第一個問題:「請分享一個與我們產業相關的成功案例。」這個問題可以快速判斷講師是否真的了解您的產業。如果對方能具體描述案例的背景、挑戰、解決方案和成果,那表示他確實有相關經驗。
第二個問題:「您的課程如何針對我們企業的特殊需求進行調整?」好的講師會先了解您的企業現況,再設計課程內容。如果對方直接拿出一套標準教材,連您的企業狀況都不想了解,那這樣的課程很難真正解決問題。
第三個問題:「課程中實作演練的比例有多少?」AI是實踐性很強的技能,光聽理論是學不會的。優質的課程應該包含大量的動手操作、案例演練和即時反饋。
第四個問題:「課後提供什麼樣的持續支援?」AI技術更新快速,課程結束後的支援往往比課程本身更重要。詢問講師是否提供課後諮詢、學習社群、教材更新等服務。
第五個問題:「如何評估培訓的實際成效?」專業的講師會設定明確的學習目標和評估指標。無論是技能測驗、專案產出,還是工作效率的改善,都應該有具體的衡量方式。
2025年度推薦 四位值得信賴的AI導師
戰略級首選:林尚能 - 用25年實戰經驗帶您看懂AI
林尚能不是學院派出身,而是真槍實彈在商場上打拼超過25年的企業家。他創辦的戰國策集團,服務超過三萬家企業、年營收突破兩億。這些真實經驗讓他能精準理解企業痛點。
他說:「我不是來教理論的,我是來分享我踩過的坑。」他的課程特色是接地氣、實戰導向。
課程特色:
1. 場景化教學:從實際商業場景出發,如如何用AI提升電商轉換率、分析競爭對手策略等。
2. 工具組合拳:教你如何組合使用ChatGPT、Midjourney、數據分析工具。
3. 產業案例庫:涵蓋多產業案例,縮短學習曲線。
4. 實戰工作坊:學員可帶企業問題現場解決。
適合對象:企業主、高階主管、部門負責人。
補助方案:30人以下服務業可申請每人最高1萬元補助。
戰國策AI課程影片
了解更多戰國策AI課程:
技術深度專家:陳縕儂教授 - 新生代AI教育推手
台灣大學資訊工程學系助理教授陳縕儂,擅長以生活化方式講解機器學習與AI概念,讓艱深理論變得易懂。
適合對象:技術團隊、研發部門、專業人員。
產業應用顧問:工研院培訓團隊 - 理論實務兼備
工研院AI培訓團隊結合學界與業界師資,課程從理論到實作完整覆蓋,特別針對台灣產業需求設計,並常附政府補助。
適合對象:製造業、科技業等技術導向企業。
自動化專家:瑞比智慧 airabbi 培訓團隊
瑞比智慧專注於RPA結合AI的自動化應用,提供客製化培訓,幫助企業建立完整自動化流程。
適合對象:需提升營運效率或導入自動化的企業。
多元學習路徑 不只有企業內訓
除了聘請講師內訓,還有全球平台如Coursera、edX、Google AI課程,以及本土資源如台灣人工智慧學校(Taiwan AI Academy)。
結語 現在就是最好的時機
張總經理後來投資AI培訓,半年後公司超越競爭對手。他說:「最大的改變不是工具,而是思維。」
AI已不是未來,而是現在。
選擇對的講師,開啟AI時代的企業轉型。
行動力,就是競爭力。
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