智慧商務 AI 實務應用
「智慧商務 AI 實務應用」是一門透過 AI 技術應用、數據分析進行企業營運優化，提升業務彈性、行政效率與強化決策判斷的課程。
本課程將以企業數位轉型為基礎，並透過企業五管的情境為例，引導學員透過資料科學方法論，從資料分析與前處理、AI 模型介紹與技術應用開發到 AI 系統的建立，並實作四大 AI 技術主題：
(1) 電商銷售數據分析 - 透過電商銷售歷史數據，進行質化結合量化的競品分析方法
(2) 人員離職意象預測分析 - 透過人事數據，預測企業內部人員離職意象，並擬定策略
(3) 智能化聊天/客服機器人 - 透過行政相關常見問答，建立自動化的資訊回覆機器人
(4) 線上社群輿情評論分析系統 - 透過社群輿情、評論等數據，建立 AI 判讀分析系統
本課程核心的技術使用：Python、Pandas 與 Tensorflow 等，進行數據分析、開發機器學習系統與深度學習模型等實務，並透過介紹生成式 AI 的應用實務，加速內部行政作業效率；除了實務應用的專題外，課程設計更加入數位轉型策略探討，提供學員認識 AI 技術、開發智能化應用之餘，更能深入認識數位轉型成功的關鍵。
更多課程內容詳請參考內容大綱，本課程將有效協助您在企業數位轉型中創造更多價值，為企業帶來顯著的轉型效益，我們也將透過課程建立交流群組，提供企業間交流、徵才、策略合作、企業內訓、專案合作開發等加值服務。
誠摯地邀請您一同學習，讓我們攜手發展企業數位轉型的新契機！
本課程將以企業數位轉型為基礎，並透過企業五管的情境為例，引導學員透過資料科學方法論，從資料分析與前處理、AI 模型介紹與技術應用開發到 AI 系統的建立，並實作四大 AI 技術主題：
(1) 電商銷售數據分析 - 透過電商銷售歷史數據，進行質化結合量化的競品分析方法
(2) 人員離職意象預測分析 - 透過人事數據，預測企業內部人員離職意象，並擬定策略
(3) 智能化聊天/客服機器人 - 透過行政相關常見問答，建立自動化的資訊回覆機器人
(4) 線上社群輿情評論分析系統 - 透過社群輿情、評論等數據，建立 AI 判讀分析系統
本課程核心的技術使用：Python、Pandas 與 Tensorflow 等，進行數據分析、開發機器學習系統與深度學習模型等實務，並透過介紹生成式 AI 的應用實務，加速內部行政作業效率；除了實務應用的專題外，課程設計更加入數位轉型策略探討，提供學員認識 AI 技術、開發智能化應用之餘，更能深入認識數位轉型成功的關鍵。
更多課程內容詳請參考內容大綱，本課程將有效協助您在企業數位轉型中創造更多價值，為企業帶來顯著的轉型效益，我們也將透過課程建立交流群組，提供企業間交流、徵才、策略合作、企業內訓、專案合作開發等加值服務。
誠摯地邀請您一同學習，讓我們攜手發展企業數位轉型的新契機！
開課單位：智悠科技有限公司
課程大綱：【單元一】數位轉型：資料科學方法論
1. 數位轉型於企業五管應用：產銷人發財
2. 資料科學方法論 - 電商零售資料分析
（1）數據分析（Pandas）
（2）資料清理（Data Cleaning）
（3）資料視覺化（Matplotlib）
（4）探索式資料分析（EDA）
【單元二】商務數據本質：大數據分析
1. 大數據分析（Big Data）
2. 爬蟲應用開發
3. 資料集來源：公開資料平台
4. 資料本質分析：結構化 vs. 非結構化
5. 場景應用專案：利用電商平台銷量數據，進行競品分析：質化結合量化分析。
【單元三】機器學習理論介紹
1. 資料科學任務類別：分類、回歸、分群
2. 機器學習模型／演算法：無程式碼開發工具、回歸模型、羅吉斯回歸、決策樹、Kmeans... etc.
3. 智能化決策品質分析：模型表現評估指標
4. 場景應用專案：利用人事相關數據，建立「人員離職的預測模型」，並提出決策建議。
【單元四】機器學習實務專案
1. 場景應用專案：基於常見問答集，建置「智能聊天機器人」，降低行政溝通成本，提升客服滿意度。
（1）文本資料處理流程
（2）建置機器學習模型（Scikit-Learn）
（3）客製化對答內容
（4）網頁服務部署（Django）
2. 數位轉型與流程改善專題討論
【單元五】深度學習理論介紹
1. 深度學習基礎模型：DL, CNN, RNN
2. 電腦視覺（CV）整合應用：
（1）表單手寫文字辨識：字元辨識 - OCR
（2）行銷文案主視覺呈現：AI 繪圖應用 - Stable Diffusion
3. 自然語言處理（NLP）整合應用
（1）電商評論分析：情感分析 - Sentiment Analysis
（2）產品文案、廣告文宣、行政文件製作：文字自動生成 - GPT
【單元六】深度學習實務專案
1. 數位轉型與 ESG 討論
2. 場景應用專案：以客戶評論分析為題，開發「電商評論分析系統」，並進行輿情分析、情緒分析。
（1）文本資料處理流程
（2）詞向量建立
（3）訓練深度學習語言模型（Tensorflow）
（4）系統開發與部署
【單元七】生成式AI延伸應用
1. GPT 發展歷程
2. ChatGPT 功能與使用
（1）智能搜尋：系統性資訊彙整
（2）智能摘要：會議記錄摘要
（3）智能策略分析：行銷4P、競品SWOT
3. 實際應用：ChatGPT, Skype Bing, Bing Chat
4. 更多生成式AI應用
（1）自動生成簡報
（2）產製精美影像
【單元八】專題分享
1. 學員專題分享與討論
2. 數位轉型策略與發展思維探討
3. 生成式與 AI 技術未來發展
1. 數位轉型於企業五管應用：產銷人發財
2. 資料科學方法論 - 電商零售資料分析
（1）數據分析（Pandas）
（2）資料清理（Data Cleaning）
（3）資料視覺化（Matplotlib）
（4）探索式資料分析（EDA）
【單元二】商務數據本質：大數據分析
1. 大數據分析（Big Data）
2. 爬蟲應用開發
3. 資料集來源：公開資料平台
4. 資料本質分析：結構化 vs. 非結構化
5. 場景應用專案：利用電商平台銷量數據，進行競品分析：質化結合量化分析。
【單元三】機器學習理論介紹
1. 資料科學任務類別：分類、回歸、分群
2. 機器學習模型／演算法：無程式碼開發工具、回歸模型、羅吉斯回歸、決策樹、Kmeans... etc.
3. 智能化決策品質分析：模型表現評估指標
4. 場景應用專案：利用人事相關數據，建立「人員離職的預測模型」，並提出決策建議。
【單元四】機器學習實務專案
1. 場景應用專案：基於常見問答集，建置「智能聊天機器人」，降低行政溝通成本，提升客服滿意度。
（1）文本資料處理流程
（2）建置機器學習模型（Scikit-Learn）
（3）客製化對答內容
（4）網頁服務部署（Django）
2. 數位轉型與流程改善專題討論
【單元五】深度學習理論介紹
1. 深度學習基礎模型：DL, CNN, RNN
2. 電腦視覺（CV）整合應用：
（1）表單手寫文字辨識：字元辨識 - OCR
（2）行銷文案主視覺呈現：AI 繪圖應用 - Stable Diffusion
3. 自然語言處理（NLP）整合應用
（1）電商評論分析：情感分析 - Sentiment Analysis
（2）產品文案、廣告文宣、行政文件製作：文字自動生成 - GPT
【單元六】深度學習實務專案
1. 數位轉型與 ESG 討論
2. 場景應用專案：以客戶評論分析為題，開發「電商評論分析系統」，並進行輿情分析、情緒分析。
（1）文本資料處理流程
（2）詞向量建立
（3）訓練深度學習語言模型（Tensorflow）
（4）系統開發與部署
【單元七】生成式AI延伸應用
1. GPT 發展歷程
2. ChatGPT 功能與使用
（1）智能搜尋：系統性資訊彙整
（2）智能摘要：會議記錄摘要
（3）智能策略分析：行銷4P、競品SWOT
3. 實際應用：ChatGPT, Skype Bing, Bing Chat
4. 更多生成式AI應用
（1）自動生成簡報
（2）產製精美影像
【單元八】專題分享
1. 學員專題分享與討論
2. 數位轉型策略與發展思維探討
3. 生成式與 AI 技術未來發展
開課日期：2023-07-29
上課時間：每週六09:00~12:00
結束日期：2023-08-19
上課時數：12
預計招生人數：20
費用：學員負擔：3500元/政府負擔：3500元
繳費方式：需先至開課單位繳交全額費用
課程費用：7000元
聯絡人：鄭先生
連絡電話：0988402284
先備知識：1. 有 Python 基礎為佳
2. 若無 Python 基礎，本課程會在正式開課前一週，提供 Python 基礎教學影片
3. 具備企業管理相關背景基礎知識
2. 若無 Python 基礎，本課程會在正式開課前一週，提供 Python 基礎教學影片
3. 具備企業管理相關背景基礎知識
授課師資：陳柏銓
招生對象：（1）數位轉型相關工作者
（2）企業內部中高階管理職
（3）企業內部資訊、軟體、工程開發從業人員
（3）對發展商業智慧、決策智能化有興趣者
（4）想學習機器學習、深度學習、自然語言處理的軟體工程師／資料科學家／AI 工程師 / 系統分析師
（5）想瞭解生成式AI能夠如何加速辦公流程的朋友
（2）企業內部中高階管理職
（3）企業內部資訊、軟體、工程開發從業人員
（3）對發展商業智慧、決策智能化有興趣者
（4）想學習機器學習、深度學習、自然語言處理的軟體工程師／資料科學家／AI 工程師 / 系統分析師
（5）想瞭解生成式AI能夠如何加速辦公流程的朋友
上課地點：[遠距授課]Google Meet