機器學習工程師 職業訓練課程

AI職業訓練課程內容

機器學習工程師 (Machine Learning Engineer) 職業訓練課程 — 三小時精華班

課程簡介：
本課程為希望快速掌握「機器學習工程師」(Machine Learning Engineer, MLE) 實務技能與職能定位的訓練班。學員將於三小時內全面了解從資料前處理、模型建立到部署維運的完整流程，結合實際業界案例與工具操作，建立機器學習專案的實作思維與技術架構。無論您是資料分析師、軟體工程師，或正準備轉職進入 AI 領域，本課程都能讓您有效奠定成為機器學習工程師的專業基礎。

課程特色

• 結構清晰：以「業界專案流程」為主軸設計課程架構

• 快速掌握核心技能：涵蓋資料工程、模型訓練、部署策略

• 適合跨領域學習者：不僅理解理論，更著重實務與職涯轉換

課程時長

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

課程大綱

第一階段：職能導向 ─ 機器學習工程師的角色與價值 (30 分鐘)

• MLE 的定義與職責：與資料科學家、AI 工程師的差異

• 專案工作流程：從資料蒐集 → 模型訓練 → 維運部署

• 必備技能組成：程式語言、資料結構、ML 演算法、MLOps 基礎

• 產業應用案例：金融風控、顧客預測、智能製造

第二階段：機器學習實務流程與核心技術 (60 分鐘)

• 資料處理與特徵工程：
  使用 Python、Pandas、Scikit-learn 進行資料清洗與特徵選擇

• 模型建立與訓練：

  • 常用演算法：迴歸、決策樹、SVM、隨機森林、XGBoost

  • 模型評估：Cross Validation、混淆矩陣、Precision/Recall/F1

• 模型優化與調參：Grid Search、Random Search、Early Stopping

• 簡易實作範例：構建一個預測模型 (例如客戶流失預測) 並輸出結果

第三階段：部署與維運 ─ MLOps 實務導論 (45 分鐘)

• 模型部署概念：從 Notebook 到 API

• 服務化工具：Flask/FastAPI、Docker、Git 版本控制概念

• 模型更新與監控：自動化工作流程（Pipeline）、模型漂移偵測

• 簡易示範：將機器學習模型轉為可被前端或應用呼叫的 API

第四階段：職涯路線圖與技能成長策略 (30 分鐘)

• 須強化的延伸技能：Deep Learning、MLOps、資料工程

• 開源工具與學習資源推薦：Kaggle、Hugging Face、MLflow、Google Colab

• 個人專案與履歷建構策略

• 問答與經驗交流

預期學習成果

完成本課程後，學員將能：

• 清楚理解機器學習工程師在 AI 專案中的角色與工作流程

• 熟練基本資料前處理與模型建立步驟

• 實作基礎機器學習專案並進行模型部署

• 制定屬於自己的技能養成與轉職策略