本課程系統化介紹生成式AI，從機率模型、Autoencoder、VAE、GAN到Diffusion，並涵蓋CLIP、多模態模型、Transformer與LLM原理。同步學習AI Agent工具整合，以及XAI與倫理法規，結合理論與實作，全面掌握生成式AI核心技術。

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本課程培養學員掌握資料分析與視覺化，運用 NumPy、pandas 處理數據，並透過 Matplotlib、Seaborn 呈現趨勢與模式。涵蓋統計應用、數據清洗、特徵分析，並透過 Kaggle 實務案例，如房價、電商、股價分析，學習數據解讀與決策，強化實戰能力。

本課程帶你掌握 NLP 與 LLM 技術，探索 ChatGPT、Gemini、Llama、Copilot 等生成式 AI 的應用。學習如何高效處理文本資料，應對語言分析挑戰，並靈活運用於各領域。適合 Python 開發者、AI 工程師、資料科學家，提升職業競爭力，迎接 AI 時代新機遇。

本課程帶你探索機器如何「看見」世界，學習經典演算法如 HAAR、HOG、Adaboost 及深度學習 CNN 進行人臉偵測與辨識。透過手刻實作深入理解演算法原理，並使用 Python Tkinter 開發人臉門禁系統，讓你掌握影像處理與優化技巧，提升電腦視覺應用能力。

本課程教授 TensorFlow Lite for MCU，學習 AI 模型訓練、最佳化與部署於微控制器。實作搭配 Sparkfun Edge (ARM Cortex M4)，開發 AI 專案，涵蓋圖像、語音、感測訊號應用，如人臉偵測、語音識別與姿態識別，並探討 MCU 如何處理連續輸入資料，確保 AI 系統穩健運行。

邊緣運算避免 AI 模型依賴雲端推論，解決網路延遲與安全問題，提升即時反應能力。本課程講解技術架構與模型優化，並實作 OpenVINO 於 Raspberry Pi + Intel NCS2，學習 AI 模型格式轉換與部署，掌握 AI 軟硬整合應用，如人臉辨識與動態影像識別，提升邊緣運算開發效率。

自然語言處理（NLP）專注於讓電腦理解與分析人類語言，應用於語音辨識、機器翻譯與聊天機器人等。本課程涵蓋 NLP 任務、中文處理、文字編碼及深度學習演算法，並實作 Telegram 飯店業問答系統。課程同時介紹推薦系統應用，深入解析經典演算法，讓學員掌握 NLP 與推薦技術。

非監督式學習可自動對未標記數據進行分類或分群，發掘數據內在結構，應用於資料探勘、商機挖掘與問題解決。課程將帶你掌握核心演算法，運用 scikit-learn 進行實作，提升數據分析與機器學習技能，並助於 iPAS 巨量資料分析師與AI應用工程師證照考試準備。

這是一門有別於坊間的AI數位課程，我們不僅有清楚的觀念說明也有詳細的程式解說。本課程將深入深度學習原理細節，引導實作Tensorflow/Keras、DNN、CNN、Transfer learning 及YOLO物件偵測等。