．課程內容

大綱1. 教務管理規定(1小時)：宣達教務管理規定
2. 性別工作平等(3小時)：教學性平意識等觀念
3. 就業市場趨勢說明與求職技巧(4小時)：講解職務趨勢及尋職技巧等要點
4. AI人工智慧導論(5小時)：導引AI及其相關技術、應用和學習AI方向等入門觀念
5. AI模型的部署與應用(24小時)：說明AI 模型雲端部署的架構、圖像識別與物件識別使用 WebCam
6. 專題簡報與簡報製作技巧(8小時)：說明簡報架構、製作技巧，並進行簡報預演、修改建議、技術分享及經驗交流
7. 資料探勘(32小時)：進行特徵選擇、PCA、關聯式分析及集群分析等相關演算法之實作演練
8. iPAS巨量資料分析師考照輔導(8小時)：說明iPAS職能認證制度、考照導引、考題解析及程式綜合演練
9. AI專題製作-1(82小時)：協助學員發想、底定專題目標，並能實踐出AI技術整合應用專案及保存技術文件
10. Python程式設計(48小時)：教學Python程式設計相關如運算式、資料結構及函數等技術
11. 關聯式資料庫與SQL語言(32小時)： 教學關聯式資料庫、MySQL、MariaDB、SQL語言及合併查詢等實作演練
12. 資料分析與視覺化設計(32小時)：教學資料分析方法、Pandas套件、數據可視化、Matplotlib套件及Tableau產出報表等技術
13. Kaggle深度學習實戰(48小時)：教學機器學習架構與建模、Scikit-learn、線性迴歸等；並進行Kaggle、腦電圖數據等實戰演練
14. AI專題製作-2(32小時)：簡介AI競賽平台，並針對AI建模、效能評估及模型優化等各開發階段，進行問題討論與除錯協助
15. 機器學習的統計基礎(24小時)：簡介機器學習，並進行資料與特徵、機器學習演算法等實作演練
16. Git版本控制系統(3小時)：介紹專案控管平台、程式版本控制系統－SVN/Git及GitHub等工具，並帶領學員實際操作
17. 人工智慧資安威脅防護(14小時)：常見AI應用場景介紹、真實AI資安事件分析，將學習到AI模型攻擊手法，如對抗性攻擊(Adversarial Attacks)、模型竊取(Model Stealing)

．條件限制(對象)

年齡(起~迄)15歲(含)以上 ~不限
學歷高中/職(含)以上(含)以上同等學歷畢業證明
其他條件★本班次符合全日制，符合資格者錄訓皆可申領職訓生活津貼★ 1.參訓者須為具高中/職(含)以上同等學歷畢業證明者。 2.泛理工科系畢業者佳，有強烈AI相關職能學習動機者亦佳。 3.訓後"3個月內"能積極就業於各產業/領域者佳，有志從事AI相關/資通訊科技/半導體產業者尤佳。 ※失業者有下列情事之一者，不得報名(以勞動部勞動力發展署及各分署自辦、委託或補助辦理之職前訓練計畫為限)： 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。 ※前項所稱離訓，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。 ※不得招收軍公教、日間部學生、在職勞工、自營作業者、公司或行(商)號負責人。