AI 工程師 (AI Engineer) 職業訓練課程

AI職業訓練課程內容

AI 工程師 (AI Engineer) 職業訓練課程 — 三小時精華班

課程簡介：
本課程專為希望快速了解 AI 工程師職業核心技能、實務流程與應用場景的學員設計。透過濃縮的三小時培訓，學員將掌握從 AI 模型開發、資料處理、MLOps 到 AI 應用部署的完整技術脈絡，並了解業界實作案例與人才技能需求。課程適合希望轉職為 AI 工程師、提升技術視野的軟體工程師、資料分析師及 AI 初學者。

課程特色

• 實務導向：以真實企業案例與工具操作為核心

• 快速掌握：三小時集中訓練 AI 工程師必備知識

• 職涯定位：掌握 AI 工程師在團隊中的角色與技能成長路徑

課程時長

共 3 小時 (180 分鐘) — 理論 40%、實作 50%、討論與案例解析 10%

課程大綱

第一階段：AI 工程師角色與職涯地圖 (30 分鐘)

• AI 工程師的職能定位：與資料科學家、ML 工程師的差異

• 產業應用趨勢：AI 專案生命周期與企業導入流程

• 必備技能組合：Python、ML Framework、API、MLOps 基礎

第二階段：AI 開發流程與技術基礎 (60 分鐘)

• AI 專案流程概覽：從資料取得、訓練模型到部署維護

• 核心技術要點：

  • 資料前處理與特徵工程 (Pandas、NumPy、Scikit-learn)

  • 模型訓練與優化 (TensorFlow / PyTorch 基礎範例)

  • 模型評估指標與調參策略

• 簡易實作示範：訓練一個分類模型並部署簡易 API

第三階段：MLOps 與 AI 系統部署實務 (45 分鐘)

• MLOps 概念：模型自動化訓練、版本管理與部署流程

• 常見工具鏈：Docker、Git、FastAPI、Kubernetes 初步介紹

• 模型部署範例：將 AI 模型包裝成 RESTful API 服務

第四階段：AI 工程師的職涯發展與學習路徑 (30 分鐘)

• 技能進階方向：Deep Learning、生成式 AI、Agent 技術

• 推薦工具與平台：Google Colab、Hugging Face、LangChain

• 建立個人 AI 專案作品集的策略

• Q&A 與自由交流

預期收穫

完成課程後，學員將能：

• 理解 AI 工程師的職責與技術架構

• 能實作基本的 AI 模型與 API 服務

• 熟悉 AI 系統開發與部署基礎流程

• 制定個人 AI 技能成長與轉職策略