「Python」AI時代
紅牌語言
好看、好懂，用更少的程式碼來表達想法，讓程式的結構更清晰明瞭！
強大的Library生態系統
| Scikit-learn | nltk |
| Pandas | scikit-image |
| OpenAI | pybrain |
| tensorflow | caffe |
| pytorch | Statsmodels |
| matplotlib |
低門檻
靈活性
跨平台支援
程式可讀性
多種可視化工具
網路社群支援
AI改變企業徵才標準
掌握關鍵技能，制霸未來職場
高職缺、高薪資、高產值！
根據國發會報告，2025年至2027年，台灣AI應用服務產業專業人才需求平均每年新增約3,000至4,000人。
AI熱潮加持下，越來越多產業期望導入專業人才，「資料科學家」的月薪中位數7.1萬元、「AI工程師」6.5萬元，不僅需求大、專業門檻高，帶動薪資也水漲船高。
6大產業應用趨勢
AI+製造
預測故障/製程分析
AI+家電
雲端服務/物聯網
AI+醫療
雲端管理/輔助診斷
AI+金融
智慧理財/智慧客服
AI+零售
智慧選物/虛擬購物
AI+行銷
市場預測/精準行銷
誰適合AI工程師的培訓
零經驗
想轉職工程師的人
剛畢業或退伍
還沒有方向的人
有相關經驗
但不會程式的人
不滿意薪水
上班族
索取簡章
AI應用工程師
專注工程落地與系統整合
AI應用工程師是連結AI核心技術與實際業務場景的關鍵橋樑
模型部署與整合
將訓練好的模型（如 LLM、電腦視覺模型）整合至既有系統或雲端平台，開發 API 供前端呼叫。
RAG與Agent構建
2026年起企業更重視代理型AI (Agentic AI) 與檢索增強生成 (RAG) 的實踐，工程師需優化Embedding與Prompt工程以提升準確度。
數據與生命週期管理
負責資料預處理、清洗，並透過 MLOps 流程持續追蹤、監控模型在實際運行的表現。
程式開發：
核心為Python
AI框架：
熟悉PyTorch、TensorFlow、Hugging Face及其相關API。
新興技術：
LangChain、向量資料庫(Vector DB)、Prompt Tuning及Function Call開發經驗。
軟體工程：
熟悉Docker、Kubernetes (K8s)、Git版本控制及RESTful API開發。
Python AI應用工程師
實戰產訓班
基礎課程
程式語言
Python程式設計
C語言程式設計
資料庫設計與管理
資料庫概論
數據基礎應用(DP900)
Python商業分析決策
- 資料科學職能與工作流程
- NumPy向量化/pandas資料清洗
- 資料整併/SQL基礎與進階
- 資料品質與偵錯/EDA方法論
- 視覺化：圖表選型與基本表達
- 統計(抽樣/信賴區間/假設與效果量)
- A/B Test實戰(指標/分組)
- Baseline ML(回歸/分類入門)
- Pipeline + Cross-Validation
- 可解釋性與錯誤分析
Python影像辨識與智慧製造
- OpenCV 基礎運算
- 影像操作技術與偵測入門
- 深度學習基礎與模型調參數調整
- 遷移學習Transfer Learning
- YOLO基礎與進階
- SORT/DeepSORT、ByteTrack
- 影像分割基礎與進階應用
- 人體特徵偵測：Mediapipe、CVZone
- 人臉與文字辨識：DeepFace、OCR
- 綜合專題與模型部署
Python AI應用與部署
- 序列模型與文本處理(RNN)
- Transformer與實驗追蹤(MLflow)
- LLM 架構與本地運行
- Prompt Engineering 與版本控管
- Embedding與向量資料管線
- RAG 檢索增強生成
- LangChain 框架應用
- MCP 與 Agent 整合
- CI/CD 自動化實務
- 容器化部署(Docker & K8s)與專題發表
為產業賦能、為人才鋪路
巨匠就業職達車，加速入職一站到位
AI履歷健檢
- 避開履歷常見錯誤
- 撰寫技巧、個人亮點強化
面試模擬演練
- 練習並改善面試應對
- 演練面試常見情境
1111獨家合作
- 學員專屬履歷標註
- 專人審核＋AI工具輔助
結訓面試媒合
- 企業聯盟長期合作
- 結訓學員專屬面試會
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