政治大學傳播學院／林日璇 特聘教授
中小網大
林教授以其在傳播科技與人類幸福感研究的背景，結合心理學、統計學與人資實務，深入探討企業如何透過「人才數位雙生（Digital Twin of Talent）」，預測員工的潛力、績效與留任率。
課程內容不僅涵蓋AI分類與技術架構，也結合真實案例（如Mercedes-Benz 與PerceptionPredict 模型），展示預測式AI 在招募、管理與決策中的實際應用。
課程內容不僅涵蓋AI分類與技術架構，也結合真實案例（如Mercedes-Benz 與PerceptionPredict 模型），展示預測式AI 在招募、管理與決策中的實際應用。
一、導論：AI 與幸福感的平衡。
1. 人類在AI時代的角色與價值。
2. 從機器學習到生成式AI 的演進。
二、AI類型與預測式AI 的定位：
1. 四種類型：生成式、判別式、代理式與預測式。
2. 預測式AI 為何最具挑戰與價值？
三、統計與建模：預測的基礎邏輯。
1. 關聯、回歸與多變量分析的概念。
2. 用數據洞察人類行為（例：吃雞排與體重）。
四、人才數位雙生（Digital Twin of Talent）：
1. 將人的特質量化，預測職場表現。
2. 案例分享：不看履歷的特質導向招募。
3. 建模流程：從特質蒐集、篩選、到模型驗證。
五、國際案例與應用實證：
1. Mercedes-Benz 使用預測式AI 提升業績。
2. 全球企業（CrowdStrike、RPA龍頭）導入後成果。
3. 台灣案例：程曦AI模型建置與精準度。
六、結論與展望：
1. 為何預測式AI 是企業數位轉型的最終階段？
2. AI 從輔助判斷→協作決策→智能預測的未來藍圖。
一、理解預測式AI 的概念與原理，以及它與生成式AI、判別式AI 的差異。
二、學會如何利用統計與心理特質模型，預測人才的績效、留任與適配度。
三、認識「人才數位雙生」的建構方法：從資料收集、特質分析到模型建置。
四、了解AI 在人資與決策管理中的實際應用案例（Mercedes-Benz、PerceptionPredict、程曦AI）。
五、建立對AI 與人類共創未來的正確心態——AI 不取代人，而是協助人類做出更好的預測與決策。
二、學會如何利用統計與心理特質模型，預測人才的績效、留任與適配度。
三、認識「人才數位雙生」的建構方法：從資料收集、特質分析到模型建置。
四、了解AI 在人資與決策管理中的實際應用案例（Mercedes-Benz、PerceptionPredict、程曦AI）。
五、建立對AI 與人類共創未來的正確心態——AI 不取代人，而是協助人類做出更好的預測與決策。
活動詳情：https://www.smelearning.org.tw/news.php?node=840