商務AI應用人才養成班第 01期-混成遠距+實體│1111進修網

訓練目標

課程目標:
本課程旨在系統化培養學員從基礎到應用的生成式AI技能，使其能夠獨立開發並部署AI應用服務。課程涵蓋Python程式設計基礎、模型開發與優化技術、雲端應用部署，以及商務應用與專案管理知識，確保學員能夠從理論理解到實際操作，建立完整的技術與應用能力。本課程強調專題實作，透過個人專題讓學員熟悉從LLM基礎架構到AI應用部署的完整流程。透過團隊專題培養協作與專案管理能力，以模擬業界開發環境，提升學員的實戰經驗與商業思維。最終，學員將能夠運用所學，開發出具備實際應用價值的AI產品，為未來在人工智慧與商務應用領域的發展奠定堅實基礎。
就業展望
● AI工程師／提示詞工程師／系統分析師原本就具有程式能力、或是對系統有足夠瞭解的學員，可透過本課程強化自身職能，轉型為AI應用方案工程師，或專業的提示詞工程師。 ● 產品專案經理／系統分析師 - PDM／PJM／SA 結合課程與自身專業經驗，可以成為AI產品的專案經理，成為在開發第一線把握客戶應用環境的真正需求的把關人。 ● 導入工程師 – Pre-Sales Engineer 與業務團隊合作，洞悉客戶關鍵痛點，並在第一線以專業經驗分析需求，提出針對痛點之解決方案，提高導入成功率。 ● 業務／商務開發－Sales／BD 帶領團隊探索市場，為團隊帶回市場關鍵需求，解析關鍵痛點，並將解決方案帶到關鍵客戶面前。

補充說明
1. 本課程為職前訓練課程，係以就業為導向之職業訓練。歡迎有意參訓者，透過緯育TibaMe LINE官方帳號ID【@tibame】與訓練單位保持連繫，並務必事先安排參加線上說明會了解本課程相關資訊及甄試準備方向。
２.其他資訊可參考課程網頁

課程說明

大綱
1. Python程式設計(24小時)：1. Python 初始環境建立 2. Python 資料型態，包含 listtupledictstr 3. Python 運算子 4. Python 流程控制，包含 if-elif-elsefor loopwhile loop 5. Python 函數設計與運用 6. Python 模組與套件應用、虛擬環境與 IDE
2. 雲端平台基礎與資料庫實務(30小時)：認識雲端運算環境、認識Azure Database for MySQL、Azure Database for MySQL建置與管理、認識NoSQL資料庫、Azure Cosmos DB建置與管理、使用Azure Data Factory移轉資料
3. AI輔助開發實務(12小時)：利用ChatGPT加速程式設計、資料收集與資料來源、網路爬蟲的原理與概念、AI+Python自動化資料收集與網頁爬蟲實踐
4. AI概論與商務應用(18小時)：認識GAI工具與提示工程技巧、AI輔助資訊搜集、萃取與產出、AI輔助簡報設計、AI輔助圖像設計、AI輔助影片剪輯
5. AI前端開發實務(12小時)：視窗應用程式開發(基本功能實作與進階元件、排版佈局設計)、Gradio Web應用程式開發(安裝套件與介面元件綁定、各項開發功能實作)、LINE Bot開發(含建立雲端網站、開發Web API、建立LINE Bot聊天機器人)等
6. 進階雲端AI實務(12小時)：1. Azure AI Services與Azure AI視覺服務開發、2. Azure AI語言與語音服務開發、3. Azure OpenAI生成式人工智慧服務開發、4. Azure機器學習與責任AI
7. AI輔助專案分析與決策(18小時)：AI工具應用基礎(含自動化與多工具整合的運用場景)、AI提升專案管理(Notion與Trello在專案管理中的應用框架)、AI提升專案決策(應用AI工具搜集資料與進行分析與決策)
8. NLP開發實務(30小時)：Language Service - 文字情緒分析分類、Speech Service - 文字轉換語音、Translation Service - 文字翻譯服務、Speech to Text Service - 語音轉文字服務、ChatBot - 聊天機器人開發整合、Intelligent Web - 網站介面整合等
9. LLM開發實務(30小時)：大型語言模型資源申請與開通、雲端平台 AI Studio、語言服務與大型語言模型整合應用、影像辨識與大型語言模型整合應用、大型語言模型識圖服務、生成式AI 常見框架介紹、向量資料庫建構與使用
10. AI應用開發與部署(21小時)：1. AI 應用開發 - 模組化與交付設計 2. AI 應用開發 - 極致效率設計 3. AI 應用開發 - 容錯與防駭設計 4. AWS VM AI 應用部署 - WSGI 應用架設 5. AWS VM AI 應用部署 - 網域與網頁伺服器架設 6. Docker 7. AWS 容器化 AI 應用部署
11. 個人專題(15小時)：1. 專題要求與學生歷屆專題分享 2. 專題規劃報告 3. 專題規劃指引與回饋 4. 專題成果發表與 demo 5. 專題執行回饋
12. 團隊專題(30小時)：1. 專題分享、學生歷屆專題賞析 2. 專題規劃報告、規劃指引與回饋 3. 專題流程設計、 UI 設計、軟體架構、code 、系統架構 review 與 demo 4. 專題執行回饋與改善建議
13. 敏捷專案管理實務(18小時)：敏捷高效工作策略-新AI 時代職場關鍵能力創新思維與視覺工具-AI 無法取代的技能敏捷工具與實施流程專案執行解析/企劃方法架構 AIGC 工具輔助產業模擬的實際案例
14. 生成式AI求職技巧與應用(6小時)：透過AI工具實作，教授同學履歷撰寫及口試技巧
15. 就業市場趨勢(6小時)：市場分析、求職技巧、分享未來相關職缺所需技術知識補充
16. 職涯規劃與履歷健檢(6小時)：與同學分享、說明及進行職涯發展及規劃交流及履歷健檢回饋
17. 性別平等(4小時)：性別工作平等法、案例分享
18. 教務管理規定(3小時)：教務管理規定說明、訓練課程目的說明、課程安排及線上平台使用方式及相關學習權限啟用，電腦設定說明等。
19. 企業實務分享(3小時)：邀請企業進行AI商務應用與導入相關的講座
20. 專題彩排(一)(7小時)：個人專及及團體專題說明及作品觀摩
21. 專題彩排(二)(13小時)：專題簡報製作及彩排
22. 專題發表(4小時)：團隊專題成果正式發表

備註：

補充說明
(1) 有Python程式語言基礎及開發經驗者尤佳 (2) 於結訓三個月內有立即往數據應用、AI應用等相關領域或工作就業意願者尤佳。 (3) 能提供線上或線下學習程式語言之課程證書或紀錄，能證明自己有強烈學習動機者尤佳。 (4) 因採混成授課模式(部分實體課、部分遠距課)，學員需自備學習電腦(微軟、Mac皆可)搭配Chrome瀏覽器，記憶體16G以上為佳，遠距授課時需具備穩定之網路環境(建議網速100MB以上)，鍵盤、喇叭、麥克風、視訊鏡頭，及安靜的空間並能準時上課學習者。失業者有下列情事之一者，不得報名： 1.報名班次之開訓日尚於前次完訓或結訓班次之訓後一百八十日內。 2.曾參加職前訓練課程而被退訓，其退訓日尚於報名班次之開訓日前一年內。 3.重複參加相同班名之職前訓練課程，且其離、退訓日、完訓日或結訓日尚於報名班次之開訓日前三年內。 4.報名班次之開訓日前二年內，已有二次以上離訓、退訓、完訓或結訓之職前訓練參訓紀錄。所稱離訓，不含適應期內離訓；所稱完訓，指完成訓期但成績考核未達標準；所稱結訓，指完成訓期且成績考核達標準；所稱不得報名之參訓紀錄，以參加本署及分署自辦、委託或補助辦理之職前訓練計畫為限。

課程說明

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備註：