| AIoT程式視覺化開發工具Node-RED實務 |
🔖產(生產)
🔖雲端架構及應用
| 本課程採混成式教學，實體上課6小時與線上上課6小時。
受訓者需具備有基礎程式設計能力。
電腦需要安裝Node.js與Node-Red。
課程大綱如下：
1. 程式視覺化開發工具Node-RED簡介
2. NodeRED 基本功能
3. NodeRED 第三方節點
4. NodeRED 儀表板
5. AIoT原理與節點開發 | Node.js與Node-Red |
| Python程式設計與基礎影像處理應用實作 |
🔖產(生產)
🔖其他
| 學習單元
1. Python 程式設計基礎
-列表、位組、字典、陣列、集合
-邏輯運算與流程控制
-函數、模組、套件
核心能力：具備Python資料型別、流程控制、函式與模組撰寫修改等程式能力
實作範例：無
2. OpenCV 與基礎影像處理
-圖像讀取
-空間轉換
-幾何傳換
-影像門檻值
-濾波器
-形態學轉換
-連通標記
-線偵測
核心能力：具備OpenCV影像處理濾波處理、物件計數、邊緣偵測影像基礎能力
實作範例：外觀缺陷偵測
3. 特徵偵測與樣本比對應用
-輪廓偵測
-影像金字塔
-樣本匹配
-特徵偵測與描述
-特徵比對
核心能力：具備OpenCV樣本匹配、特徵描述、特徵匹配、輪廓匹配等影像應用
實作範例：能力表面刮痕、藥丸數量檢測、球焊表面檢查
4. 臉部偵測與行為監控應用
-臉部偵測應用
-姿態辨識應用
核心能力：具備Mediapipe骨架偵測、人臉偵測套件操作能力，進行人體動作偵測等影像應用能力
實作範例：不雅手勢屏蔽、人體動態識別範例、門禁與自動打卡系統（延伸範例） | Python 3.10 OpenCV 4.x Mediapipe 0.10.21(2023更新後最新版) 編輯器：PyCharm / Jupyter Notebook |
| Python商業數據分析實戰 |
🔖財(財務與資源管理)
🔖資料與數據處理與分析
| (一) 簡要內容
本課程以零程式與數據分析背景的初學者為對象，透過循序漸進的實作練習，幫助學員從數據收集、處理到分析與可視化，完整掌握商業數據分析的核心流程；並結合 AI／機器學習案例，示範如何將分析洞察轉化為實際決策，助力企業在數位營銷與營運管理中持續優化、提升競爭力。
(二) 課程大綱
第一堂：數據收集與管理（6 小時）
商業數據分析的價值與典型應用場景
數據收集的原理：來源、格式與頻率
工具入門：使用 SQL 與 Python（requests、BeautifulSoup）進行資料擷取
數據品質檢測：缺失值、重複值與異常值的辨識與處理
制定可執行的數據收集計劃：流程設計與自動化思路
實戰案例：從企業資料中擷取關鍵指標，並撰寫第一支數據抓取腳本
第二堂：數據分析與視覺化（6 小時）
常用分析方法概述：描述性統計、探索性資料分析（EDA）
回歸分析基礎：線性回歸模型原理與應用場景
Python 實作：Pandas、NumPy 進行資料清洗、轉換與聚合
SQL 進階：JOIN、GROUP BY、子查詢在商業報表中的運用
可視化工具：Matplotlib、Seaborn、Plotly 快速呈現分析結果
實戰演練：根據市場銷售資料，設計並製作交互式儀表板
第三堂：AI 在商業決策中的應用（6 小時）
機器學習概念入門：監督式 vs. 非監督式學習
常見預測模型：決策樹、隨機森林、XGBoost 簡介
Python 實作：Scikit‑learn 建立、訓練與評估模型
商業決策流程：如何將模型輸出轉化為行動方案
自動化報告：用 Python 自動生成模型評估報告與可視化
結訓專案：小組合作，從資料前處理到模型部署，完整演練一個商業分析專案，並分享成果與心得 | Pandas、NumPy、Matplotlib |
| 數據驅動的精準行銷實戰應用 |
🔖銷(行銷與銷售)
🔖資料與數據處理與分析
| 一、培訓課程規劃內容
(一) 課程簡要內容
本課程聚焦於數位轉型時代的數據分析與 AI 應用，採取循序漸進的學習方式，從零開始引導學員認識數據庫與程式設計。課程中將運用 SQL 與 Python 兩大工具，分別教授數據庫管理、數據可視化及數據分析的基礎技術，並以淺顯的案例說明 AI 如何在廣告投放中發揮作用。學員將學習如何利用 AI 進行市場預測、受眾分析及個性化行銷，以此優化廣告效果、提高投資報酬率（ROI），並培養即時數據反應與決策能力。
(二) 課程大綱
第一週：數據庫管理與 SQL 基礎 (6 小時)
數據驅動的數位轉型與基本商業概念
數據庫管理概述與 SQL 基礎語法
基本數據查詢技術與資料處理實務
實戰操作：建立商業數據庫與進行查詢應用
第二週：進階 SQL 技術與應用 (6 小時)
進階查詢技術：聯合查詢、子查詢與資料轉換
數據庫效能優化與索引技巧
實戰操作：打造 AI 應用所需的數據管道
第三週：數據可視化與行銷分析入門 (6 小時)
數據可視化在行銷決策中的基礎角色
Python 可視化套件基礎應用
互動視覺分析：從簡易報表到直觀圖表
實戰操作：建構行銷數據可視化儀表板
第四週：Python 數據分析與 AI 廣告應用 (6 小時)
從零開始學 Python 在數據分析與機器學習中的應用
廣告數據處理與受眾行為基礎分析
AI 在廣告中的基本應用：預測模型、個性化推薦與 A/B 測試
實戰操作：構建初階 AI 駕動的行銷投放優化系統 | SQL 與 Python |
| AI生成內容創作與短影音策略實戰 |
🔖銷(行銷與銷售)
🔖多媒體文案製作
| (一) 簡要內容
本課程專為零基礎、無程式背景的行銷與內容創作者量身打造，聚焦於 AI 與短影音的整合應用。學員將：
從 0 到 1：手把手操作 ChatGPT，學會設計與優化提示詞，快速生成符合品牌調性的文案、標題與社群貼文。
全流程短影音製作：從劇本腳本、分鏡規劃，到手機/單反拍攝技巧（構圖、燈光、音效），再到後製剪輯（節奏、特效、調色、字幕），完整掌握 15–60 秒短影片的打造。
AI 驅動行銷決策：運用自動化工具收集與分析用戶行為與市場趨勢，結合 ROI 評估方法，制定精準投放策略並持續優化。
(二) 課程大綱
第一堂：ChatGPT 介紹與應用 (6 小時)
ChatGPT 核心原理與介面操作
提示詞撰寫與優化策略
行銷文案、社群貼文、廣告文案實戰演練
第二堂：短影音拍攝技巧 (6 小時)
劇本與分鏡腳本撰寫
手機/單反攝影基礎
構圖法則、燈光布置、聲音收錄
第三堂：CapCut 影音剪輯與後期製作 (6 小時)
CapCut 介面與工具概覽
時間軸編輯、剪切與拼接
轉場、濾鏡、字幕與動態文字效果
音頻剪輯與配樂
調色與視覺特效
第四堂：數位行銷與 AI 應用 (6 小時)
AI 工具（如 Google Analytics AI、社群聆聽）數據分析
自動化行銷流程與工具實操
ROI 評估與優化 | ChatGPT、Google Analytics AI、CapCut |