隨著人工智慧(AI)快速發展，AI已廣泛應用於製造、服務、行銷、管理與資料分析等領域，並成為企業數位轉型與競爭力提升的重要核心。如何理解AI技術、掌握應用模式並導入實際工作與決策分析，已成為企業與專業人才的重要能力。
課程以AI基礎概念與實務應用為核心，內容涵蓋人工智慧概觀、資料分析案例、機器學習、人機協作、深度學習、AlphaGo應用、AI五感技術、社群媒體分析及AI服務創新工作坊等，使學員全面理解AI技術發展與應用方向。
透過案例探討與應用說明，協助學員建立AI應用思維，了解AI於企業管理、資料分析與服務創新中的實際價值，進一步提升數位應用能力與未來競爭優勢。

在競爭激烈的市場環境中，企業若無法快速找出影響品質與效率的關鍵因子，容易面臨開發週期過長、成本增加與品質不穩等問題。您是否曾遇過反覆試誤卻無法有效改善、投入大量資源卻成效有限的困境？
課程以實驗設計(DOE)為核心，透過系統化方法協助快速找出關鍵因子，精準優化製程與產品品質。內容涵蓋統計分析、一因子與多因子設計、變異數分析、區集設計、拉丁方格設計、2^k因子設計與曲面適配等技術，並結合案例解析，使學員能學得會、帶得走、用得上。
透過課程，學員將能以數據分析取代經驗與直覺，有效縮短開發時程、降低試誤成本、提升良率與品質表現，全面強化企業競爭優勢。

隨著全球供應鏈對ESG、勞工人權、職業安全與商業道德要求日益提升，RBA責任商業聯盟行為準則已成為電子產業與供應鏈管理的重要國際要求。企業若無法有效符合RBA規範，將面臨客戶稽核壓力、供應鏈風險與永續挑戰。
課程涵蓋勞工、健康安全、環境、道德規範與管理系統五大核心要求，系統解析RBA架構與核心精神，協助建立對勞工人權、環境保護與商業道德之正確認知。
並結合RBA VAP稽核模式與內部稽核實務，內容包括稽核規劃、風險與機會分析、查檢表編制、不符合改善及分組演練，使學員掌握RBA導入與內部稽核技巧。
透過課程學習，可協助企業強化供應鏈責任管理能力，提升管理制度與稽核效能，銜接國際客戶要求與ESG永續趨勢，進一步提升企業競爭優勢。

在品質管理與製程改善過程中，如何正確解讀品質數據、有效分析問題並作出正確決策，已成為企業提升品質與競爭力的重要關鍵。課程以基礎統計概念為核心，內容涵蓋敘述統計、圖形化工具、機率分佈與假設檢定等方法，協助建立完整統計觀念與數據判讀能力。
課程搭配Excel實務操作，強化資料整理、統計分析與結果解讀能力，使學員能將統計方法實際應用於品質問題分析、製程改善與改善成效驗證，避免流於理論計算。
並結合品質管理案例與實務情境，著重統計結果判讀與決策應用，使學員了解統計分析在品質改善中的實際價值，進一步提升品質管理與問題解析能力。
本課程亦適合企業內（到廠）包班。

機率統計與數據決策實務
當前製造業、醫療與公共衛生正進入數據驅動決策時代，從機器學習、品質管理到醫學檢測與政策制定，皆奠基於機率理論與統計推論。唯有正確理解數據分布與機率推理，才能在不確定環境中做出具科學依據之決策。
課程以核心原理為基礎，系統介紹資料分布、條件機率、貝氏定理與統計推論等概念，並結合機器學習、品質管理、醫學檢測與公共衛生案例，使學員理解統計方法背後邏輯與應用情境。
透過知識架構與案例說明，建立從資料理解、機率推理到統計決策之整體思維，提升分析判斷與決策品質。
適合品質工程師、資料分析人員、醫療與公共衛生研究者及欲深化統計應用之專業人士參與。