AI演算法工程師 職業訓練課程

AI職業訓練課程內容

AI 演算法工程師 (AI Algorithm Engineer) 職業訓練課程 — 三小時精華班

課程簡介：
AI 演算法工程師專注於設計、優化與實現高效 AI 演算法，是推動模型效能突破的技術核心。本課程於三小時內濃縮數學基礎、演算法實作與工程化技巧，帶領學員從傳統機器學習到深度學習演算法的完整開發流程，結合效能調優與生產部署策略。適合希望深入 AI 核心開發或提升模型競爭力的技術專業人士。

課程特色

• 數學與工程融合：強調演算法背後原理與工程實作

• 效能導向：聚焦模型速度、精度與資源效率優化

• 實務即戰：Python + PyTorch/TensorFlow 快速上手核心技巧

課程時長

共 3 小時 (180 分鐘)
理論基礎 35%、程式實作 50%、優化案例 15%

課程大綱

第一階段：AI 演算法工程師角色與數學基礎 (30 分鐘)

• 職能定位：演算法設計、模型優化、工程實現，與資料科學家/系統工程師差異

• 核心數學工具：線性代數、微積分、機率統計、優化理論基礎

• 演算法分類：監督學習、無監督學習、強化學習、生成模型

• 產業應用趨勢：邊緣運算優化、即時預測、多模態演算法

第二階段：機器學習演算法實作與優化 (60 分鐘)

• 經典演算法工程化：

  • 梯度下降變體 (Adam、RMSprop)、正則化技巧 (L1/L2、Dropout)

  • 決策樹系列 (XGBoost、LightGBM) 與集成方法

• 深度學習核心模組：

  • CNN 架構設計 (ResNet、EfficientNet)、Transformer 注意力機制

  • 損失函數自訂與反向傳播優化

• 實作練習：實現自訂神經網路並比較不同優化器效能

第三階段：進階演算法技巧與工程實務 (45 分鐘)

• 模型壓縮與加速：量化 (INT8)、剪枝、知識蒸餾

• 分布式訓練演算法：資料並行、模型並行 (DeepSpeed 概念)

• 自動化演算法設計：NAS (Neural Architecture Search) 基礎

• 效能評估工程化：FLOPs 計算、延遲分析、記憶體優化

• 簡易實作：優化一個分類模型並部署為 ONNX 格式

第四階段：職涯策略與演算法作品集 (30 分鐘)

• 進階領域路徑：生成對抗網路 (GAN)、擴散模型、強化學習演算法

• 工程工具生態：PyTorch Lightning、TensorRT、ONNX Runtime

• 作品集建構：演算法效能比較報告、GitHub 程式碼展示

• Q&A 與演算法工程實戰經驗交流

預期學習成果

完成課程後，學員將能：

• 掌握 AI 演算法工程的核心數學原理與實現技巧

• 獨立設計與優化高效深度學習模型

• 應用工程策略提升模型在生產環境的效能

• 建立專業演算法工程師作品集與職涯競爭力