【在職補助】Python與生成式AI大語言模型開發班02期 課程代碼：1145L3003 上課時數：42小時 上課地點：中原大學 校本部 課程費用：NT$8,200 上課日期： 2025/09/04 ~ 2025/12/04 週四18:30 ~ 21:30 課程注意事項 學分班註記：非學分班 證書說明： 1.本課程屬於「非學分班」，依【114年度產業人才投資方案】規定，缺席時數不超過訓練總時數之五分之一者，核發「結訓證書」；「自費生」依本處規定核發研習證明書。 2.付費申請補發證書，須出示身分證件，不含假日約5個工作天。 學費備註： 1.本補助課程，報名時須繳交全額學費。 2.繳費收據正本由訓練單位保存，課後申請補助。訓練課程為勞動部勞動力發展署補助，收據抬頭限制開立個人姓名。

本課程專為想學習如何有效進行使用者研究與系統設計的學員開設，建議上過使用者導向的系統設計與需求分析（一）或有相關經驗的學員再報名參加。課程將帶領學員學習如何規劃 UI Flow、設計 Wireframe，並透過 Usability Testing 來驗證設計方案是否符合使用者需求。 本課程將使用 FigJam作為主要設計與思考工具，並結合實務案例與專案練習，學員將透過實作練習掌握從概念設計到測試驗證的完整流程。 FigJam 是 Figma 推出的線上協作白板工具，具有直覺化操作、多人即時協作及與 Figma 無縫整合的特點，讓設計師、產品經理、工程師和其他團隊成員能夠輕鬆規劃與視覺化專案。它提供多種工具讓使用者可以快速建立相關設計文件，讓團隊能夠高效溝通與共創，是 UX/UI 設計、需求分析、產品開發等領域不可或缺的協作工具。

大語言模型應用工程師實務班第01期●產投在職補助

Node.js 是近年來熱門的後端技術解決方案，使用 JavaScript 撰寫後端程式，也能夠直接與資料庫系統互動。對於許多已經有 JavaScript 基礎的前端工程師而言，是最佳的選擇。 本課程將直接帶您建立一個 Node.js 的開發環境，整合 Express 套件和 MongoDB 資料庫系統，讓您運用完整的網站開發技能，建立一個具體而微的會員系統。

深度探索數據科學、人工智慧和資訊安全，提供最新的技術知識與產業觀點，幫助學生掌握AI浪潮下的趨勢，在數位時代脫穎而出。特色課程：大數據暨品牌行銷、數位化企業專題研討。

陽明交大雷射系統研究中心【半導體製程與數據分析班】 本課程為跨半導體產業在職進修首選： 上課不點名，臨時有事沒關係 錄影重複看，空檔學習有效率 輔導很多元，課程問題能解決

1.本課程協助同學能運用IoT物聯網技術進行軟硬體整合，實作一個物聯網專案。 2.物聯網是智慧城市與數位轉型的基礎，隨著5G網路發展，全球覆蓋率已達44.8%，AI應用需求持續上升。根據104人力銀行，AIoT領域職位需求增長29%，特別是軟體設計、演算法開發與韌體設計工程師。台灣已成為全球智慧機械與高階設備的研發中心。本班以實務導向，培訓學員掌握物聯網與軟韌體開發技能，幫助學員進入相關職場，成為產業所需的專業人才。 3.由政府高額補助,並提供每月獎勵金、訓勞保,以及上工獎勵

Django 是一個高級的 Python 網站框架，是一個廣受歡迎、且功能完整的服務器端網站框架， 可以快速開發安全和可維護的網站，由經驗豐富的開發者構建Django 負責處理網站開發中麻煩的部分， 因此你可以專注於編寫應用程式，Django 遵循 功能完備 的理念，提供開發人員可能想要 開箱即用 的幾乎所有功能， 而無需重新開發一些基本的功能。它是免費和開源的，有活躍繁榮的社區、豐富的文檔、以及很多免費的解決方案。 ※線上課程上課時間：於開課時間內可自行安排時間上課 影片上架進度，請參考備註欄位第(三)點線上課程常見QA連結網址

(※ 本課程難度較高，加上課程較為密集，建議熟悉C/C++、物件導向、指標者修習) 本課程為銜接 C/C++ 基礎班之進階課程，授課內容著重在介紹常見多種資料結構及相關之演算法，參考書目為臺灣許多大學所使用的教科書：Introduction to Data Structure，期望在課程中帶領學員了解資料結構的原理與應用，並且逐章練習相關 LeetCode 面試題與 APCS實作題 。同時也會介紹 C++ STL 裡的各式容器，例如： vector、stack、queue、list、map、set 分別使用到哪些資料結構、在不同的情況下應該優先使用哪一種。 資料結構代表函式間的介面、資料的儲存、封裝、存取過程，適合的資料結構可以大幅提高演算法的效率，因此在程式設計的過程中，選擇適合的資料結構是一項重要而且基礎的工作，同時也是程式設計師或資工系學生的必備技能之一，像是資料庫常見的索引值，函式間的記憶體分配，或是作業系統的運作本身都脫離不了資料結構，另外，資料結構也是演算法的根本。 授課時間的分配約為課堂講授(40%)、範例程式碼講解(25%)、學生練習(35%)，本門課另有5次作業供學員練習，期望同學可以從大量實作與練習中形成肌肉記憶並熟悉常見資料結構的使用。 【本課程為預錄影片進行(無字幕)，Office hour 為每周六的下午 14:00~16:00，會以 Google Meet進行】 【評分方式為：每周簽到 20%、作業 100%(一次20% 共5次)，70分為通過標準】 【Office hour 外的發問以 E-mail 或 discord 為主】 ※線上課程上課時間：於開課時間內可自行安排時間上課 影片上架進度，請參考備註欄位第(三)點線上課程常見QA連結網址

非理科學生，也有參與AI分析的機會，給想跨域、要斜槓不知如何入門的你! 過去資工系要求都必須搞懂理論、完整寫出完程式碼，統統自己來。但隨著科技進步，未來要開創作業系統、成為頂級工程師那1％至2％的人，其實才需要了解AI分析模型背後的艱深數學等原理。 AI以超速度趕上並要取代人工，掀起了一波AI職缺浪潮，現在的你要如何擁抱AI，並與它在職場共存，非理科學生，可透過這堂課，儲備你的軟實力。 此堂說明會提供，課程說明及職場未來的就業方向分析，課程以初步說明模型的細部數學原理，並提供了解如何蒐集資料工具的差異，培養善用工具的能力，例:ChatGPT、Excel、Power 等工具說明。讓非理科學生儲備AI專長。說明會將由陽明交大專業師資，線上說明分析，直接進入數據分析的起手式。 就業方向: 數位行銷人員、市場調查、分析人員、專案經理等