訓練時數
36小時小時
訓練性質
在職訓練
上課時間
週六
上課時段
上午,下午
訓練人數
20名
甄試日期
填表洽詢
(1).電機/電子/材料/機械/生技/化工/資訊等相關背景之研發工程師、生產製造、品保等相關工程師/資料分析人員及各管理階層。
(2).協助企業評估是否導入AI或擬定AI導入策略之專案負責人
(3).企業內欲跨入AI技術領域之自動化系統設備相關業務負責人員
(4).研究單位工程師、主管或者是學生並具電腦基本操作或有基礎程式語言基礎者為佳。
●當工業遇到AI → 企業可以運用生成式AI （Generative AI）創造既有產品的數位雙生（digital twin）並訓練機器人；企業還能運用生成式AI裡的大型語言模型（LLM）開發創新，為客戶增加價值。
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課程名稱 |
課程內容大綱 |
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一、深度學習技術精進： 探索DNN與CNN的應用 |
介紹人工智慧是什麼，以及監督式、非監督式及強化學習概念 |
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二、物件辨識優化與挑戰： 解決複雜場景下的難題 |
介紹物件辨識業界常用模型以及智慧製造應用實作 1. 介紹物件辨識的概念 2. 說明常用的物件辨識模型特性 3. 介紹物件辨識應用場景 4. 使用標註平台進行模型訓練的實踐 5. 實戰物件辨識應用場景演練 |
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三、ChatGPT 應用篇： 以對話形式探索AI技術在商業上的應用 |
利用 ChatGPT 和 Prompt 技術提供智造技術生產力 1. 了解 ChatGPT 模型的基本概念 2. 探討Prompt應用在不同領域的案例 3. 探討Prompt如何幫助 ChatGPT 模型提升產能 4. 主題式討論，與參與課程者互動，討論ChatGPT和Prompt 生活場景 5. 實戰演練，讓學員學會如何使用 Extension工具提高 ChatGPT 工作效益 |
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四、大型語言模型應用實戰： |
掌握大型語言模型的建構與應用，打造高效處理系統！ 1. 分享大型語言模型應用開發流程 2. LangChain 開發介紹，從資料讀取到連結向量資料庫 3. 使用場景分享：個人助理、ChatPDF、SQLGPT 4. 實作大型語言模型應用，建構公司內部文件GPT |
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五、從理論到實作： |
知識圖譜應用於企業智能化決策的基礎理論與技術介紹 1. Python程式設計基礎與Streamlit框架應用，輔助知識圖譜應用 2. Neo4j圖形資料庫的應用技巧與操作 3. 使用 Whisper 語音模型，從影片中萃取知識 4. 案例演練：使用知識圖譜構建企業智能化決策系統 |
●上課日期：下一梯次課程時間規劃中~
●上課時間：09:00-17:00(前三天)；09:00~17:30(後兩天)（共36hrs）
★本課程歡迎企業包班~請來電洽詢 課程承辦人陳小姐(Zoe) 04-25687661。
