⭐ 為什麼你現在要學 Python × AI？

因為 AI 正在快速改變所有職場，會應用 AI 的人很多，但能真正「寫 AI 應用」的人很少。掌握 Python × AI，懂原理，你就不只是使用者，而是創造者，一個能真正創造價值的人。

🚀 準備好展開你的 AI 旅程，就從這裡開始……

在這個充滿無限可能的時代，AI 已不再只是科幻小說中的未來式，而是正在改變世界的進行式，從 AI Agent、自駕車、機器人，到圖文生成、分析預測、自然語言……AI 已深入到我們的日常生活且正在席捲全球各個產業。

無論你是程式設計的小白，還是渴望深入探索AI的奧秘，我們都將帶領你一步步掌握 AI 技術、實現創新，並在 AI 領域找到自己的方向，你準備好成為下一位 AI 工程師了嗎？

⭐ AI 之旅從此開始！

【AI 世代新趨勢：Python 是所有 AI 技術的共同語言】

生成式 AI、資料分析、深度學習、模型訓練、自動化……你看到的所有 AI 技術背後，有一個共通點：就是 Python。

在 AI 時代，企業真正迫切需要的，不是只會「寫程式」或只會「操作 AI 工具」的人才，而是能同時結合「程式開發 × AI 應用 × 專案實作」的全方位工程師。唯有具備開發能力、AI 整合力與系統化思維，才能打造實用的 AI 應用、完善的系統整合，以及高效的自動化流程，成為最難以取代的關鍵人才。

👉 這個班級將從零開始，帶你成為企業真正需要的「AI 實作工程師」。

【課程目標】

本班級規劃從基礎到專案，全方位打造 AI 實務人才，目標包含：

• 讓學員具備進入 AI 技術／資料科學領域的核心能力
• 掌握資料擷取、清洗、處理的基礎技能（Python／SQL／資料庫）
• 強化 Python 開發能力，能進行資料分析、資料視覺化、模型訓練
• 能選擇、調整、應用機器學習和深度學習模型
• 能處理大量文字、影像或結構化資料，並以專題方式呈現成果
• 能將資料工程、AI 模型、視覺化整合為可展示的完整 AI 專案

👉 結訓後，你將能經由程式語言 ⭢ AI 素養 ⭢ AI 技術，循序漸進，「寫 AI 程式」來解決問題，而不是直接「用 AI 寫程式」來產生問題。

【市場需求與薪資】

⭐ 台灣

• 104 搜尋「Python 工程師」：1,000+ 筆職缺
• 企業優先招募會 【Python × AI × 自動化】的複合型人才
• 一般新鮮人薪資約 35K – 50K，但具 AI、資料分析能力者可達 50K – 80K+

⭐ 美國（Indeed / Glassdoor）

• Python Developer 平均年薪 US$120,000 – 150,000
• AI/ML Engineer 更可達 US$160,000 – 200,000+

👉 Python + AI 是目前全球高薪職涯的保證組合。

【課程亮點】

1️⃣ Python 程式與資料處理系列

         •  程式邏輯、資料結構、流程控制

         •  Python 進階與資料處理

         •  網路爬蟲、API 擷取

         •  Python 資料分析框架（Pandas／NumPy）

2️⃣ 數據與模型建構系列

         •  資料科學與統計基礎

         •  Python 機器學習（Scikit-learn）

         •  深度學習（PyTorch）

         •  特徵工程與模型調整

3️⃣ 人工智慧應用模組

         •  自然語言處理（NLP）

         •  AI 影像辨識

         •  生成式 AI、LLM 應用（GPT、向量資料庫）

         •  MLOps（模型部署、監控、CI/CD）

4️⃣ 系統工程 × 資料庫模組

         •  Linux 系統基礎

         •  MySQL 操作與資料庫設計

         •  Python 串接資料庫整合專案

         •  Git / GitHub 版本控管

         •  Docker 容器環境建置

5️⃣ 視覺化與前後端整合模組

         •  HTML & CSS、JavaScript 基礎

         •  Flask Web 後端框架

         •  RESTful API、Ajax

         •  資料視覺化（Matplotlib、Seaborn、互動式圖表）

6️⃣ 專案實作 & 成果展示

         •  專案導向學習（Project-based Learning），從發想到實作，貫通製作流程

         •  小組專題實作 AI 開發流程（從資料蒐集 → 特徵工程 → 模型訓練 → 可視化 → 部署）

         •  完整學習成果評估，從考試、作業（或實作）、專題開發，逐步放大學習成果

         •  提供跨領域整合資源與工具鏈，全方位展示專題成果

👉 這不是學理論的課，而是讓你「動手練習」、「動手實作」、「動手做專題」的實務訓練。