Part 1 AI 緒論



第1章 人工智慧基本概念與發展

1-0 人工智慧將無所不在

1-1 人工智慧定義與類型

1-2 機器學習與深度學習

1-3 人工智慧發展的關鍵要素

1-4 人工智慧科技政策與可信任的AI

課後習題



第2章 生成式AI 介紹

2-1 生成式AI 基本概念與發展歷史

2-2 主流生成式AI 工具及應用

2-3 AI Agent介紹

課後習題



Part 2 AI 與產業應用



第3章 智慧學習與未來教室

3-1 智慧學習緒論

3-2 AI 在智慧學習中的功能

3-3 臺灣推動智慧學習產業的三大策略

3-4 智慧學習的應用場景

3-5 未來教室的概念

課後習題



第4章 智慧行銷、智慧零售與智慧物流

4-1 智慧行銷定義與基本概念

4-2 生成式AI 在商業上的應用

4-3 智慧零售與零售業數位轉型

4-4 AI 驅動的商業決策與應用：智慧物流

課後習題



第5章 金融科技、智慧金融與智慧客服

5-0 前言：數位金融服務讓生活更便利

5-1 金融科技、智慧金融定義

5-2 銀行經營型態與金融科技的演進

5-3 人工智慧與新科技應用於金融服務

5-4 智慧客服的核心技術與發展態勢

課後習題



第6章 智慧醫療、健康照顧與生技醫療創新

6-1 智慧醫療的介紹

6-2 臺灣推動智慧醫療照顧的成果與方向

6-3 AI在醫療照護與醫學教育中的應用

6-4 資料驅動與醫療保健的跨業整合

6-5 國際藥企與AI生技醫療創新

6-6 國家政策支持與未來展望

課後習題



第7章 智慧製造與工業4.0

7-1 智慧製造簡介

7-2 人工智慧在智慧製造市場預測的應用

7-3 人工智慧在產品設計與生產製造簡介與應用

7-4 人工智慧在生產異常偵測的應用

7-5 智慧製造的數位孿生(Digital TWINS) 大未來

課後習題



第8章 自動駕駛、智慧交通與智慧城市

8-1 自動駕駛介紹

8-2 智慧交通介紹

8-3 智慧城市介紹

課後習題



Part 3 探索AI 新境界



第9章 機器學習的生命週期與開發應用

9-1 機器學習生命週期

9-2 如何選擇模型

9-3 資料預處理

9-4 如何進行模型訓練

9-5 模型部署- 讓你的模型成為應用

課後習題



第10章 大型語言模型生命週期與應用

10-1 大型語言模型的生命週期與LLMOps 概念

10-2 大型語言模型應用：如何於自己的應用中串接LLM

10-3 LLM 進階技巧：設計提示(Prompt)

10-4 LLM 進階技巧：檢索增強生成(RAG)

10-5 生成式AI 進階實作介紹

課後習題



附錄 課後習題簡答