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利用地端與線上生成式AI 協同應用

明志科技大學電子工程系／許宏彬 教授

本課程深入探討地端AI（Edge AI）與雲端生成式AI的協同應用。首先分析兩者差異，雲端AI（如ChatGPT、Gemini）仰賴遠端算力與網路，而地端AI則強調在本地裝置運算，具備高隱私、高安全性及無需連網的優勢，特別適合國防、醫療及科技業等嚴禁資料外洩的機密場域。課程核心為建立「混合式AI架構（Hybrid AI）」，引導學員整合NVIDIA ChatRTX與YOLO物件辨識模型。實務部分聚焦於電子與光學零件瑕疵檢測，示範如何在地端進行即時推論，再結合雲端算力進行大數據分析與良率優化。學員將學習個人化模型訓練與自動化回報機制，協助企業強化內部管理，達成智慧製造轉型目標。

星等星等星等星等星等 42人評鑑
分鐘圖示58分鐘
人數圖示200位同學
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醫療紡織—泰國行銷及AI應用

豪紳纖維科技股份有限公司／王怡雅 專員

傳統紡織業如何突破內需瓶頸，轉型高附加價值的「醫療紡織」並成功出海？ 本課程分享如何鎖定泰國龐大的「醫療觀光」商機，運用AI技術進行精準名單篩選與EDM行銷優化，成功將開信率翻倍；並透過AI 分析客戶回饋，開發出符合當地需求的產品。

星等星等星等星等星等 22人評鑑
分鐘圖示9分鐘
人數圖示80位同學
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成衣產業：供應鏈智慧排程與預測

資策會軟體院AI工程中心／宋經天 組長

在市場需求快速變動與交期壓力加劇的情況下，成衣產業供應鏈的穩定性與反應速度成為重要關鍵。從布料、染整、打版、縫製到物流配送，各製程高度相互影響，任何環節延誤皆可能造成交期失準或庫存風險。本課程聚焦成衣產業常見的排程不準、庫存控管困難與產能瓶頸問題，說明如何透過供應鏈數位化與人工智慧技術，導入智慧排程與需求預測機制。藉由實務案例解析，協助企業提升供應鏈韌性、優化資源配置並強化營運效率。

星等星等星等星等星等 26人評鑑
分鐘圖示49分鐘
人數圖示121位同學
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企業AI落地指南：從導入策略到商業應用

數創智能有限公司／陳向豪 執行長

課程不只談技術，更聚焦於如何透過系統化方法論，讓AI 真正為企業創造商業價值。協助確立商業目標與ROI，破除「為了AI 而AI」的迷思，強調AI專案必須與「創造營收」或「降低成本」的財務指標緊密掛鉤，確保投資回報。精準識別落地場景，解析「AI Work（內部流程增效）」與「AI in Product（產品價值重塑）」兩大策略方向，並運用商業與技術八大維度框架，協助企業科學化地篩選出高成功率的AI應用場景。

星等星等星等星等星等 178人評鑑
分鐘圖示59分鐘
人數圖示732位同學
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AI 賦能ERP

逢甲大學會計學系／曹秀惠 副教授、銘傳大學會計學系／楊志豪 教授

本課程在協助中小微服務業的財會人員了解ERP銷貨模組AI應用與成功關鍵因素及ERP採購模組結合AI 之發展應用，讓學員學習應用ERP流程應用AI技術之重要性以提升工作效率，並強化財務管理核心能力，以實現營運優化目標。

星等星等星等星等星等 200人評鑑
分鐘圖示183分鐘
人數圖示1168位同學
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Power Apps基礎理論—金屬加工

朝陽科技大學／鄭淳詩 助理教授

本課程聚焦於Power Apps基礎理論，並結合金屬加工與製造現場實務情境，說明如何運用Power Platform 中的Power Apps，快速建構行動化、低程式（Low-code／No-code）的資料蒐集與表單應用。課程從製造現場常見痛點出發，如紙本與Excel資料分散、人為錯誤、難以自動化與分析等問題，系統性介紹Canvas App、Model-driven App 與Power Pages 的核心概念，並深入說明離線（Offline）資料收集、Delegation委派原則與Power Fx函數邏輯，協助建立可落地於金屬加工現場的數位化應用基礎。

星等星等星等星等星等 20人評鑑
分鐘圖示59分鐘
人數圖示116位同學
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決策可視化與語意模型

朝陽科技大學／鄭淳詩 助理教授

本課程聚焦於Power BI 的資料模型理論，說明如何建立穩定且高效的數據分析基礎。內容從企業常見的多來源資料整合與Excel報表效能瓶頸談起，解析僅靠視覺化無法支撐決策的原因，並強調正確資料模型在一致性、效能與可維護性上的關鍵角色。課程涵蓋Power Query 的ETL流程、星型模型設計原則、事實表與維度表的結構邏輯，以及DAX中列上下文與篩選上下文的核心概念，同時介紹時間智慧、效能最佳化與資料權限控管。透過理論結合實務情境，協助建立可擴充、可治理且真正支援決策的Power BI資料模型架構。

星等星等星等星等星等 40人評鑑
分鐘圖示58分鐘
人數圖示179位同學
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AI 鑄造輔助設計及製程應用

Altair Engineering Inc.／楊志強 資深應用工程師

本課程深入探討全球鑄造產業的 AI 發展趨勢，課程聚焦於鑄造工藝從人工轉向自動化、模擬驅動設計及物理 AI 預測的三大變革 。學員將學習如何運用 Inspire Cast 進行多學科物理量模擬，並透過 HyperStudy 執行多目標最佳化與實驗設計法（DOE），以取代耗時的人工試誤，大幅降低研發成本與廢料。技術亮點在於Physics AI的應用，能將傳統需數小時的模擬縮短至秒級預測。課程亦涵蓋生成式AI與大語言模型的整合，透過 AI Studio建立企業私有化模型，讓工程師能以直觀對話方式驅動模擬、快速迭代設計並預測雲圖動畫。本課程將助您掌握數位孿生技術，打造高效且零缺陷的智慧鑄造製程。

星等星等星等星等星等 34人評鑑
分鐘圖示85分鐘
人數圖示202位同學
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工具機轉型實戰：用 Power Automate 打造 AI 數位勞動力

朝陽科技大學／鄭淳詩 助理教授

本課程聚焦於工具機產業在智慧製造與AI應用上的實務導入，從產業現況與數位轉型趨勢切入，說明工具機產業面臨的效率瓶頸、資訊斷點與管理痛點。課程將介紹如何結合AI、IoT 與低程式碼／無程式碼工具，協助產線人員與管理者快速蒐集資料、優化流程，並以數據驅動決策。透過實際案例，說明設備稼動率（OEE）、預測性維護、異常通報與流程自動化的應用方式，並示範如何將資料轉化為可視化儀表板與智慧助理，提升現場反應速度與整體營運效率。

星等星等星等星等星等 76人評鑑
分鐘圖示58分鐘
人數圖示297位同學
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自動化產業導入碳管理

叡揚資訊股份有限公司／李漢超 處長

本課程從全球氣候變遷現況出發，說明淨零排放成為國際共識的背景與關鍵驅動因素，解析溫室氣體對全球暖化的影響，以及淨零排放的核心內涵與實踐邏輯。同時涵蓋臺灣與國際主要氣候政策、法規與貿易機制，包括碳費、碳關稅、碳揭露與供應鏈要求，協助理解碳排放如何逐步轉化為企業營運成本。進一步說明企業在淨零轉型過程中的盤查、減量與揭露路徑，並引入國際標準與實務工具，建立企業因應淨零趨勢的整體策略思維。

星等星等星等星等星等 16人評鑑
分鐘圖示24分鐘
人數圖示63位同學
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智慧線上品質預測原理與應用效益

金屬工業研究發展中心／蘇詠翔 工程師

此課程可透過扣件示範場域，學習如何導入數位AI化，教學從感測器安裝至機台整合，以及品質監測等參數需求說明。

星等星等星等星等星等 51人評鑑
分鐘圖示15分鐘
人數圖示233位同學
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ERP、MES：AI 協助數據分析與視覺化

臺中軟體園區數位轉型團隊／黃正傑 專家

從製造業最常見的ERP、MES結構化數據出發，說明在實務上常遇到的資料分散、整理困難與分析效率不足等問題，並進一步介紹AI助理與生成式AI 如何協助快速整理、分析與解讀這些資料。透過自然語言查詢的方式，使用者可即時掌握關鍵營運指標，並快速產出清楚易懂的視覺化結果。同時搭配No-Code工具與實際案例，示範資料清洗、格式轉換、探索式分析與簡易預測的應用流程，讓非資訊背景人員也能有效運用數據，降低分析門檻，使數據真正成為日常決策的有力支援。

星等星等星等星等星等 56人評鑑
分鐘圖示38分鐘
人數圖示280位同學
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女性創業沙龍 行銷5.0時代 解密MarTech數位經濟浪潮

台灣微軟首席營運長 陳慧蓉/程澈科技有限公司共同創辦人 王芳綉/豐趣科技總經理 裘以嘉

Martech 之父 Scott Brinker 曾說過：「結合行銷、科技及管理的行銷科技（Martech）將會是未來的主流趨勢。」 第三方 cookie 式微，第一方數據崛起，品牌如何透過技術策略與佈局？隨著消費者行為改變，數據與 Martech 需求快速提升，企業如何透過數據抓穩客戶忠誠度？ 《經濟部中小企業處》重磅推出線上沙龍，邀請企業家們一同解密 MarTech 六大領域以及未來發展趨勢，找出新零售時代最佳的行銷方程式。

星等星等星等星等星等 387人評鑑
分鐘圖示92分鐘
人數圖示3458位同學
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AI進行式–邊緣運算對產品規劃的影響與應用(2)

耐能智慧／陳宇春 AVP of Product Marketing

在導入邊緣運算AI的過程中，常見的迷思是僅將其視為提升效能的工具，卻忽略了它在數據隱私、即時反應與場域適應上的重要性。而生成式AI的發展，尤其是以GPT與大型語言模型（LLM）為核心的應用，正逐步結合邊緣運算，讓模型不再侷限於雲端，而能在靠近使用場景的環境中運行，進而提升效率與可靠性，並為產品規劃開啟更多創新的可能性。

星等星等星等星等星等 1155人評鑑
分鐘圖示70分鐘
人數圖示5367位同學
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善用雲端做報表，數據解析超便利

廖羿雯/八結國際股份有限公司 人力發展主管 

善用雲端做報表，數據解析超便利

星等星等星等星等星等 189人評鑑
分鐘圖示10分鐘
人數圖示1267位同學
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食品產業生產製程管理介紹

台灣優良食品發展協會／陳政衛 副秘書長

本課程旨在協助以中小企業為主的食品產業，克服AI前置作業中數位化程度不足的挑戰。面對台灣少子化、缺工及老師傅手藝失傳等困境，傳統紙本記錄已難以滿足法規保存五年與精確分析的需求。課程涵蓋四大核心，基礎管理原則、管理數據化、產線規劃注意事項及數位化管理基礎。內容強調工業3.5的人機協同概念，透過自動化設備輔助人工，強化製造管理經驗。課程深入解析從物料需求規劃MRP演進至企業資源規劃ERP的歷程，並以蛋黃派、優格與咖啡產線為例，教導學員如何建立物料結構BOM表、落實庫存管理，以及規劃關鍵製程的管制參數。最終引導業者利用物聯網與大數據分析，建立智慧化工廠，提升生產品質與決策正確性。

星等星等星等星等星等 41人評鑑
分鐘圖示56分鐘
人數圖示148位同學
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