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課程內容(一堂課程約3小時/ 4節課,本課程供八堂課約24小時/ 32節課)
本課程為中高階人工智慧應用課程,適合具備基礎 AI 概念之學習者。課程從人工智慧技術架構與產業趨勢出發,系統性介紹機器學習專案流程、資料前處理、特徵工程與模型評估等核心技術,並延伸至非監督學習、強化學習及生成式 AI 原理。內容涵蓋 GAN、VAE、Diffusion Model 與大型語言模型(LLM)等關鍵技術,同時結合 AI 工具平台與實務應用情境。透過案例解析與題型演練,協助學員建立從模型建構到 AI 導入與治理規劃的完整知識架構,並銜接人工智慧能力鑑定之核心範疇。
| 週次 | 課程內容 |
| 第一堂 | 人工智慧技術架構與發展趨勢 |
| 第二堂 | 主要人工智慧技術與應用情境 |
| 第三堂 | 人工智慧系統架構與資料流程 |
| 第四堂 | AI 專案導入與應用規劃 |
| 第五堂 | 機器學習基本原理 |
| 第六堂 | 常見機器學習方法與模型概念 |
| 第七堂 | 機器學習建模流程 |
| 第八堂 | 人工智慧應用案例與治理議題 |

