人工智慧課程：Python‧AI資料科學、機器學習入門 跟上ChatGPT潮流人工智慧課程：
Python‧AI
資料科學、機器學習入門
跟上ChatGPT潮流

Python AI人工智慧課程三大特性

1

易擴充 跨平台

比C語言更容易學習的程式，採取開放策略，提供豐富的API和工具，可輕鬆使用C、C++、Cython編寫擴充模組，且能支援各種主要作業系統，學習者可輕鬆在Linux、MAC與Windows平台上執行。

2

簡單而強大

Python語法簡易明確，深受工程師喜愛，其豐富程式套件、透過具彈性及互動性高的環境，就能運用Python程式實現數據資料演算，來幫助企業挖掘出資料庫中的各類商機，降低營銷成本。

3

企業愛用

Python在網路爬蟲、雲端基礎設施、DevOps與數據處理等領域都是炙手可熱的語言，因此被廣泛運用於各行業，如：Google search、YouTube、DropBox、NASA、IBM、Mozilla等組織或平台進行資料分析運用。

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名師解析：ChatGPT進化中，GPT-4有何不同

名師解析：ChatGPT進化中，GPT-4有何不同
  • 不只用文字，透過 Visual Input 還能用看的：秀一張食材照片，問問他做什麼菜好，GPT-4 就會嘗試使用圖片中的原料來製作食譜。
  • 更貼近人性與更完整的前後文：看到迷因圖不知道笑點？GPT-4幫你神解析。
  • 透過 Uniform Bar 考試與生物奧林匹克測試，獲得更高的分數超過 90% 來優於 ChatGPT。
  • 從理論上講，結合文字和圖像可以讓 GPT 更好地理解世界。
  • 微軟確認會利用 GPT-4 的一個版本來構建 Bing Chat。

你可以學到的
Python應用

 

Python基礎入門 / 12 hrs
學習重點 訓練學員具備Python語法基礎能力，並具有基礎Git 程式碼版控能力。
課程內容
  • Pythoneo環境建置與入門：VS Code、Git、uv、CLI 安裝、設定
  • Python基礎入門：
    1.資料輸出入(JSON格式 / 檔案讀取、儲存)
    2.數值計算
    3.條件分支與迴圈
    4.字串及List操作
    5.字典及function
  • Git 程式碼版控入門
學會技能
  • Python 基礎語法，如：資料讀寫、條件與迴圈、文字和清單處理、函式拆解。
  • 常用資料處理能力，如：檔案整理、批次處理與簡單的資料整理。
  • Git 版本管理，讓成果能累積，程式改壞能回復,每一個調整都有記錄，是目前業界最主流的版控方式。
 

Python商業分析決策 / 48 hrs
學習重點 培訓資料科學家核心技能，結訓可擁有市場商業分析師能力與實作作品。
課程內容
  • 資料科學職能與工作流程：理解 DS 工作樣貌 + 課程專案骨架
  • NumPy 核心與向量化思維、pandas 資料清洗與進階處理；資料整併：merge/join、多表分析
  • SQL 基礎與進階；資料品質與偵錯：資料品質、偏誤、資料洩漏概念
  • EDA 方法論：從問題到假設
  • 視覺化：圖表選型與基本表達、分佈、關係、分群對比
  • 統計直覺：抽樣、信賴區間、bootstrap、假設檢定與效果量
  • A/B Test 實戰：指標、分組、常見陷阱
  • 資料敘事：把洞察寫成決策建議；Baseline ML：回歸/分類入門
  • Pipeline + Cross-Validation：概念與最小可用流程、比較與重現；可解釋性與錯誤分析
  • 交付與作品集：Demo 簡報，把專案變成面試可展示作品
  • 實作專案報告
學會技能
  • 以職場流程為主線：從取資料、清理、整併、分析、視覺化、統計到把洞察寫成決策建議。
  • 務實技能組合：pandas 資料處理＋SQL 查詢＋指標表與多表分析，對齊企業日常分析工作。
  • 強調資料品質與偵錯：學會檢查資料、避免分析結論出錯，這是職場分水嶺。
  • 學習「用得上的分析模型」：回歸與分類等常見方法，重點是能做出可交付的分析結果。
 

Python影像辨識與智慧製 / 54 hrs
學習重點
  • 課程涵蓋電腦視覺、深度學習、影像辨識與 AI 應用
  • 培養學員從影像分析到模型部署能力
  • 可從事 AI 工程師、電腦視覺工程師、影像辨識開發、智慧製造與 AI 應用相關職務。
課程內容
  • 圖像初始化與基礎處理(OpenCV)
  • 影像操作技術與偵測入門
  • CNN卷積神經網路：TensorFlow / PyTorch
  • 遷移學習 Transfer Learning
  • YOLO 基礎與進階
  • 物件追蹤：SORT/DeepSORT、ByteTrack
  • 影像分割基礎與進階應用
  • Mediapipe偵測：人臉、手勢、骨架偵測
  • CVZone 實作加速：TrackingModule
  • DeepFace 與人臉辨識
  • EasyOCR / Tesseract：文字辨識處理
  • 自然場景文字偵測
  • 綜合專題與模型部署
學會技能
  • 掌握OpenCV影像處理技術、TensorFlow與PyTorch模型訓練框架技術
  • 應用 YOLO 等物件偵測模型，完成影像中物體定位、辨識與即時推論任務。
  • 使用 Mediapipe、CVZone 等工具，實作人體姿勢、手勢與臉部特徵辨識應用。
  • 理解 DeepFace 等模型於身分辨識與門禁應用之實作流程。
  • 具備 OCR 文字辨識能力，能結合影像前處理與 EasyOCR 完成自然場景文字擷取。
  • 具跨模組整合能力，將影像辨識、追蹤、分類與文字分析應用於實際情境。
  • 具備問題分析、模型選擇、系統整合與成果展示能力，提升就業競爭力。
 

Python AI應用與部署 / 54 hrs
學習重點 本課程從文本與大型語言模型基礎出發，帶你實作 RAG、AI Agent 與 MCP 系統，並學會資料與模型版本管理、CI/CD、自動化部署與效能監控。課程強調動手實作與真實專案流程，協助學員具備生成式 AI 與 MLOps 的實戰能力，銜接企業實務與就業需求。
課程內容
  • 機器學習前的資料處理
  • 迴歸分類模型與混淆矩陣分析
  • 不同資料分布分類與分群
  • 中文分詞與後續處理
  • 文本向量化：TF-IDF
  • Word2Vec 與 Doc2Vec
  • 時間序列建模與 RNN 基礎
  • LSTM / GRU 與文本序列任務
  • Transformer 架構與實驗追蹤
  • LLM 推論流程與地端實作
  • Prompt Engineering 與版本控管
  • Embedding 與向量資料管線
  • RAG 系統設計與自動化流程
  • LangChain：流程模組化
  • LangGraph與Agent
  • MCP與系統標準化
  • LLM 系統交付：CI/CD 與自動化部署(GitHub / GitLab Pipeline)
  • 部署、維運與監控：LLM 系統上線後的生命週期管理(Docker & K8s)
  • 模型部署
學會技能
  • 理解並應用 Transformer 與大型語言模型（LLM），掌握模型推論特性與限制，並能於地端環境進行模型部署與測試。
  • 培養結構化 Prompt Engineering 能力，學會設計、測試與版本控管 Prompt，提升生成式 AI 回應品質與穩定度。
  • 具備向量搜尋與 RAG 系統設計能力，能整合檢索與生成流程，建構可因應資料更新與漂移的知識型應用。
  • 理解並實作 AI Agent 與 MCP 架構，能設計多步驟、多工具協作的生成式 AI 系統，提升系統彈性與可擴充性。
  • 建立生成式 AI 的自動化 Pipeline 與 CI/CD 概念，能整合 GitHub Actions 或 GitLab CI，實現模型與應用的持續交付與部署；並使用 Docker、Kubernetes 及監控工具追蹤模型效能與系統狀態。

巨匠AI名師 疫情期間以AI應用造福大眾

google 敗口罩

引領潮流的AI生成技術 從機器學習開始

2018年5大資料經濟職務需求趨勢

(資料來源：104人力銀行)

AI 生成技術正引領著科技變革的浪潮，其核心技術包括生成對抗網路（GAN）、變分自編碼器（VAE）和自然語言處理（NLP）等。GAN 通過生成器與判別器的對抗生成擬真圖片，VAE藉由學習真實資料的低維度分布重構圖像，NLP 則讓文本生成取得突破。

如今，全球化的 AI 趨勢顯著，AI 應用持續在全球有所突破，技術與產品反覆推動科技發展。正如輝達黃仁勳曾經發表的言論，他認為AI模型持續以新的推理方法進步，不僅僅是預訓練帶動AI算力需求，在現在AI的後期訓練也正如火如荼的展開，讓AI學會解決問題的環節，才是人工智慧發展的重要核心。

根據104人力銀行的資料，2023年第四季，每月有2.4萬個與AI相關的工作機會，較2019年同期增長29%。