授課方式與課程大綱
授課方式:線上/實體
- 實體授課:4/18(六)整天(由AI名師教授)。地點:輔仁大學國璽樓如附圖。
- 授課地點: 輔仁大學國璽樓
- 線上非同步授課: 台灣人工智慧發展學會(點擊下載簡章 附影片連結)
課程大綱分類:
| 單元分類 | 重點內容 |
|---|---|
| AI-1 人工智慧基礎概論 | (1)人工智慧概念:AI 的定義與分類、AI 近年發展概況。 |
| (2)資料處理與分析概念:資料基本概念與來源、資料採集與存儲處理。 | |
| (3)機器學習基礎:機器學習基本原理、監督學習與非監督學習。 | |
| (4)續測 AI 與生成式 AI 概念:生成式 AI 與傳統 AI 基本原理、生成式 AI 應用概況。 | |
| 生成式 AI 應用與規劃 | (1)NO CODE / LOW CODE 概念:NO CODE / LOW CODE 發展與限制、特色與應用。 |
| (2)生成式 AI 應用原理:生成式 AI 主要原理、生成式 AI 工具技術概況、生成式 AI 評估。 | |
| (3)生成式 AI 導入與應用規劃:生成式 AI 導入導論、生成式 AI 產業應用、生成式 AI 風險管理。 |