官方課程資訊
可報名人工智慧應用實務訓練班第01期
社團法人台灣新活力促進協會 · 彰化縣
01 官方來源資料
這門課的基本資訊
- 訓練單位
- 社團法人台灣新活力促進協會
- 地區
- 彰化縣
- 開課日期
- 2026-11-14
- 結束日期
- 2027-01-23
- 訓練時數
- 54 小時
- 官方報名狀態
- 招生中
- 官方報名截止
- 2026/11/11 18:00
- 最後取得資料
- 2026/09/25 05:38
以上資料取自勞動部在職訓練網；若資訊變動，請以官方頁面為準。
02 課程內容
你會學到什麼
自然語言處理技術與應用 (NLP, LLM, SLM)
電腦視覺技術與應用 (YOLO, Auto Encoder)
生成式AI技術與應用 (Diffusion, MCP, A2A, Google ADK)
多模態人工智慧應用 (ViT, CLIP, BLIP, Diffusion)
1.AI導入評估與規劃2.AI風險管理
AI技術系統集成與部署 (量化,蒸餾)
機率統計之機器學習應用
線性代數之機器學習應用
數值最佳化技術與方法
常見機器學習演算法原理與技術(線性迴歸,邏輯迴歸)
常見機器學習演算法原理與技術(決策樹,隨機森林,DBSCAN)
常見機器學習演算法原理與技術(SVM, KNN, ANN, K-Means)
深度學習原理與框架-Python (CNN)
深度學習原理與框架-Python (RNN, LSTM, GRU)
深度學習原理與框架-Python (BERT, GPT)
數據準備與模型選擇數據準備與特徵工程
模型選擇與架構設計模型訓練、評估與驗證模型調整與最佳化
數據隱私、安全與合規演算法偏見與公平性
電腦視覺技術與應用 (YOLO, Auto Encoder)
生成式AI技術與應用 (Diffusion, MCP, A2A, Google ADK)
多模態人工智慧應用 (ViT, CLIP, BLIP, Diffusion)
1.AI導入評估與規劃2.AI風險管理
AI技術系統集成與部署 (量化,蒸餾)
機率統計之機器學習應用
線性代數之機器學習應用
數值最佳化技術與方法
常見機器學習演算法原理與技術(線性迴歸,邏輯迴歸)
常見機器學習演算法原理與技術(決策樹,隨機森林,DBSCAN)
常見機器學習演算法原理與技術(SVM, KNN, ANN, K-Means)
深度學習原理與框架-Python (CNN)
深度學習原理與框架-Python (RNN, LSTM, GRU)
深度學習原理與框架-Python (BERT, GPT)
數據準備與模型選擇數據準備與特徵工程
模型選擇與架構設計模型訓練、評估與驗證模型調整與最佳化
數據隱私、安全與合規演算法偏見與公平性
03 時間與地點
安排上課時間
- 上課時間
- 每週六09:00~12:00；13:00~16:00(12/26行憲紀念日、1/2元旦連假不上課)
- 上課地點
- 學科場地地址：50094彰化縣彰化市介壽北路1號(建國科技大學電子工程館計算機網路電腦教室(CC612)) 開啟Google地圖(另開新視窗) 術科場地地址：50094彰化縣彰化市介壽北路1號(建國科技大學電子工程館計算機網路電腦教室(CC612)) 開啟Google地圖(另開新視窗)
04 報名資格
報名前請確認
學歷：高中/職(含)以上
年齡：年滿15歲以上
資格條件：1、熟基礎數據分析或程式邏輯概念（如 Excel 進階應用或初級 Python等）。2、或曾修習AI基礎課程。3、從事傳統產業、精密機械或高科技業。4. 從事生醫與永續發展相關領域。
年齡：年滿15歲以上
資格條件：1、熟基礎數據分析或程式邏輯概念（如 Excel 進階應用或初級 Python等）。2、或曾修習AI基礎課程。3、從事傳統產業、精密機械或高科技業。4. 從事生醫與永續發展相關領域。
補助適用資格與報名流程，請至官方查核。
用途 相關主題
這門課適合找什麼內容？
其他／待確認
主題依課名整理，實際內容請看官方說明。