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「機器學習:負責設計、開發及優化機器學習模型,以從大數據中提取洞察並支持商業決策。需深入理解數據分析、統計學及相關編程語言(如Python、R),並具備良好的數據處理能力。該角色需跨部門協作,與工程師及產品經理密切合作,確保技術解決方案符合業務需求。面對台灣職場特有的快速變化與創新需求,需具備靈活應變及創新思維,並有效溝通以解釋技術概念給非技術同事。要求具備良好的專案管理能力,能獨立推進專案,並持續學習最新的機器學習趨勢,促進組織的數位轉型。」
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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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成為AI工程師必學的深度學習與 PyTorch 實作
成為AI工程師必學的深度學習與 PyTorch 實作 完課後,你將學會 Multilayer Perceptron (MLP, 多層感知器):也稱為前饋神經網路,是深度學習中最基礎的模型,可用於處理結構化的資料,例如表格中的數值、類別等,並進行分類、回歸等任務。 Convolutional Neural Network (CNN,卷積神經網路):用於對影像或音訊等二維和一維資料進行分析和處理,能夠有效地提取出其特徵,並進行影像分類、目標檢測等任務。 Recurrent Neural Network (RNN,遞迴神經網路)Family:包含RNN、Long Short Term Memory Network (LSTM,長短期記憶網路):用於處理序列型資料,能夠有效地捕捉序列間的長期相依性,被廣泛應用於語音辨識、機器翻譯等自然語言處理領域。 Transformer:用於處理序列型的資料,透過學習來估計全部序列之間的的關聯性,能共有效的通盤考慮整段資料的特性,被廣泛用在自然語言領域,近年來也被導入影像相關AI模型。 Generative Adversarial Network (GAN,生成對抗網路):是一種生成模型,能夠透過兩個神經網路之間的對抗訓練,從噪聲中生成出與真實資料相似的新資料,用於影像生成、音訊生成等任務。 課程成果 4-5 影像切割方法介紹(U-NET) 在實務上最常拿來使用就是影像的前景背景切割,也就是如果要做去背的動作,可以靠大量資料模型訓練後,讓模型學習到哪些是主要要切割出來的物體。 5-4 Transformer 我們簡單操作NLP相關的範例,利用網路上別人的開源資料進行英中翻譯的Transformer (簡易版)的PytTorch模型建立和模型訓練。 5-5 實作:股價預測 我們將進行股價資料爬蟲 (直接利用yfinance模組),然後採用LSTM利用過去的股價進行未來股價的預測。除了股價預測之外,只要資料都是時序資料都也可以進行相同的程式操作,包含庫存預測或是失業率預測等。 課程介紹 什麼是 PyTorch? PyTorch是一個基於Torch函式上,針對Python所開發的機器學習庫,為深度學習的框架之一,主要應用於電腦視覺和自然語言處理。 PyTorch 的設計目標是提供一個簡單易用、靈活且高效的工具,深受在深度學習領域的工作者的喜愛。它最大的核心功能是提供自動微分,幫助開發人員可以更容易地定義和優化神經網絡模型。同時,PyTorch的動態計算圖表更貼近Python風格的編程,因此更易於開發和調試。你可以使用標準的Python語句進行調試,並且更容易理解和檢查中間結果。 另一個特點是會使用動態計算圖表。相較於其他框架 (TensorFlow),PyTorch的計算圖是在運行時就構建的,表示計算會在每一行程式碼都完成後執行,使得使用者可以更靈活地進行模型構建和調試。此外,PyTorch還支援多GPU平行加速,可以加快模型訓練的速度。 PyTorch與TensorFlow的差異 PyTorch和TensorFlow是當今兩個最受歡迎且廣泛使用的深度學習框架,它們有一些重要的差異: 社群生態系統:TensorFlow擁有更大的社群生態系統和更廣泛的應用案例支援。許多大型公司和研究機構使用TensorFlow進行深度學習研究和應用開發。然而,PyTorch近年來的快速發展也使其社群生態系統不斷擴大,並且在學術界和研究領域中獲得了廣泛的支持,並且在最新、State-of-the-art和開源的AI算法幾乎都以PyTorch撰寫。 開發和調試:由於PyTorch的動態圖和Python風格的編程,它通常被認為更容易於開發和調試。您可以使用標準的Python語句進行調試,並且更容易理解和檢查中間結果。 課程説明 本課程講師是擁有13年以上的AI產學經驗、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,介紹完整的近代人工智慧,神經網路的模型學習技巧,例如參數初始和更新方式、梯度更新方式、損失函數等。以及網路架構的介紹,包含感知神經網路、卷積神經網路、和時序系列神經網路(RNN、LSTM、Transformer)等,並帶著學員學習PyTorch的操作,詳述近代人工智慧應用與深度學習的相關技術。 主要重點有: 深度學習與 PyTorch 基礎觀念:從深度學習的基礎觀念開始介紹,深度學習的演變以及使用 PyTorch 進行深度學習專案的開發。 類神經網路相關主題:探討損失函數、梯度下降法、參數影響等,並如何選擇優化器。 卷積神經網路(CNN):利用 PyTorch 建立 CNN 網路,學習建構和訓練模型,進行物件偵測及影像偵測等實作。並完成三項實作練習: CNN影像分類 (貓狗分類) YOLO物件偵測 (人臉偵測) U-NET影像切割 (PASCAL VOC) 時序神經網路:遞迴神經網路(RNN)、長短記憶模型(LSTM)、GRU 網路和 Transformer 自注意力機制,並實際應用於以下兩項實作練習: 股價預測 英中文翻譯 課程適合誰 1. 想成為 AI 工程師者 2. 想了解深度學習 (Deep Learning)與訓練模型者 3. 想學習 PyTorch 操作、神經網路者 課程特色 1. 課程搭配卷積神經網路(CNN)與時序神經網路範例實作 2. 內容含市面少有的 Transformer : 自注意力 (Self-Attention) 教學 3. 老師擁有 13年學術上和業界的經驗,課程所教授的知識都是在 業界實際使用到的內容 課程大綱 一、深度學習與PyTorch基礎觀念 深度學習的演變 為什麼要使用 PyTorch:PyTorch 如何協助深度學習專案的開發 PyTorch 數值型態與基本運算 ONNX簡介 Pytorch dataloader 二、類神經網路 感知機神經網路 常用的 Activation Function (激勵函數, ACT) 透過 Activation Function 做到特徵非線性轉換 三、神經網路怎麼學習 損失函數 梯度下降法 倒傳遞學習法 參數常規化 參數初始方式 優化器(Optimizer)的選擇 四、卷積神經網路(CNN) 卷積神經網路常用的原件,例如: 卷積(Convolution) 最大池化(Max pooling) 全連結層(Fully connection) 激勵函數(Activation function) Softmax函數...等等 CNN經典模型介紹 : Alexnet、VGG、GoogleNet、Inceptionv2-v4、ResNet、DenseNet、MobileNet等等。 如何利用Pytorch自行建立CNN網路,以ResNet為例。 物件偵測方法介紹(YOLO) 影像切割方法介紹(U-NET) 資料增強(Data Augumentation) 實作:使用預模型做遷移學習、訓練自己的深度學習模型 CNN影像分類 (貓狗分類) YOLO物件偵測(人臉偵測) U-NET影像切割(PASCAL Visual Object Classes(PASCAL VOC)) 五、時序神經網路 遞迴神經網路(RNN) 長短期記憶模型(LSTM) GRU網路 Transformer:自注意力(Self-Attention) 實作:股價預測 實作:中英文翻譯 解鎖 Generative Adversarial Network (GAN)
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🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展,Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證,幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者,這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。
📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽
### 1. Google Cloud 專業證書(Professional Certificates)
透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程,可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。
- 資料分析專業證書(Data Analytics)
- 網路安全專業證書(Cybersecurity)
- 上課平台:Google Cloud Skills Boost
- **學費:每月 $29 美元,首月免費試用
- **網站:[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW)
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2. Google Cloud 認證證書與徽章
- Cloud Digital Leader 認證**:入門級雲端通識認證
- Associate / Professional 級證照**:適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色
- 技能徽章 Skill Badges**:完成特定實作課程即可獲得,適合展示技能
🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦
3. Google AI Essentials(生成式 AI 通識課程)
由 Google 推出的免費 AI 基礎課程,適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。
- 內容:AI 工具應用、提升工作效率
- 平台:[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/)
4. Introduction to Generative AI(Google Cloud Skills Boost)
短時程微學習課程,幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。
- 課程頁面:[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW)
5. Machine Learning Crash Course (MLCC)
Google 經典的免費機器學習課程,包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。
- 對象:資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者
🧠 三、台灣本地 AI 認證課程(與 Google 合作)
6. 104 學習精靈|生成式 AI 證書課程
由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程,內容實用、講解清晰。
- 學習內容:生成式 AI 的應用邏輯與職場場景
- 報名網址:[104學習精靈|生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799)
7. ADCT|Google Gemini AI 通識認證
由數位文化協會推出的 AI 通識測驗,考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。
- 課程免費,測驗費用 NT$599
- 證書可列入履歷/求職加分
🚀 四、進階培訓與活動
8. Google Cloud AI Study Jam
為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動,涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。
- 適合對 AI 應用開發有興趣者
- 活動頁面:[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home)
9. 5 天生成式 AI 密集學習營
短期集訓課程,由 Google 主辦,深入 AI 模型應用與專案實作。
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2. 市場篇:什麼是流量?
3. 流量篇:提升流量的系統化作法
4. 文案篇:電商文案致勝要訣
5. 物流篇:頭程物流&尾程物流
6. 優化篇:如何進一步提升流量?打造成功國際品牌&銷售報表數據分析
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