AI智慧科技及應用培訓班
「AI智慧科技及應用培訓班」的課程培訓，以「文本提效、多媒體生成、低程式碼自動化、AI落地治理」四階段引導設計，上課內容以「技術原理紮根」與「產業場景落地」為核心。目標在協助學員掌握生成式 AI（GenAI）、機器學習與自動化工具，將AI技術轉化為企業營運、產品創新與決策分析的即戰力。
階段一：AI科技前沿與企業轉型戰略
- AI技術藍圖： 深度學習、機器學習、電腦視覺、自然語言處理（NLP）與大型語言模型（LLM）的技術 演進與核心邏輯。
- 精準提示詞工程： 深度掌握 ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot 核心指令架構（如Role-Task-Context- Output）。
- 生成式 AI 的商業潛力： 解構微軟Copilot、OpenAI API 經濟、企業專屬知識庫（RAG技術）的商業應用場景。
- AI倫理與法規： 掌握國內外AI 基本法草案、資料隱私安全（GDPR/個資法）、智慧財產權與反 AI 偏見風險。
階段二：AI多媒體數位行銷與視覺生成
AI 商業圖文與影像設計：
- 文字與數據：利用 ChatGPT/Claude 進行市場分析、自動生成商業簡報（PPT）大綱、撰寫行銷文案。
- 影像與影音：運用Midjourney、Stable Diffusion 等工具，依據品牌風格快速生成社群圖文、電商產品背景與海報素材。
- 自動化影音企劃與影音剪輯： 結合 AI 腳本生成工具與智能剪輯軟體，快速產出符合短影音（TikTok、Reels）趨勢的數位行銷影片。
- 數位虛擬人與簡報生成： 運用 AI 虛擬主播進行企業內訓或多語種產品推廣簡報，大幅縮短真人拍攝與後製時間。
階段三：大數據分析與智慧預測技術
- 資料預處理實務： 企業內部結構化數據（銷售、財務）與非結構化數據（客戶評論、語音）的清洗、特徵工程與標籤化。
- 機器學習預測模型： 運用Python/AutoML 工具建立預測模型（如：客戶流失預測、產品銷量預測、設備預警維護Predictive Maintenance）。
- 商業智慧與視覺化： 整合 AI 預測數據至 Power BI、Tableau 儀表板，輔助高階經理人進行數據驅動的決策（Data-drivenDecisions）。
階段四：產業智慧化落地與資訊安全實務
- AI 資安與機密防護： 企業導入生成式AI時的資料外洩防禦與隱私權保護規範。
- 數位倫理與智慧財產權： 解析 AI 生成內容的版權歸屬、潛在法律風險、虛假訊息辨識與合法的商業授權準則。
- 智慧永續（AI for ESG）： 運用 AI 進行組織碳盤查數據自動歸類、智慧工廠能源智慧調控（AIoT 節能減碳）。
