
國立臺灣大學電機工程學系/李宏毅 教授
本課程以淺顯易懂的方式,帶領學員快速掌握生成式人工智慧的核心概念、最新技術突破與未來發展趨勢。課程從生成式 AI 的實際應用出發,介紹大型語言模型、推理、AI Agent、多模態模型等關鍵能力,並透過 ChatGPT、Deep Research、Claude、Gamma、Operator 等工具示範,解析 AI 如何生成文字、圖片、語音、影片及自動完成複雜任務。此外,課程也深入說明 Transformer、Token、自迴歸生成、模型訓練、微調、模型編輯與模型融合等核心技術,協助學員建立完整的生成式 AI 知識架構。無論是初學者或希望深入理解 AI 技術發展脈絡的學習者,都能透過本課程快速建立觀念,掌握生成式 AI 的技術本質與未來應用方向。

朝陽科技大學/鄭淳詩 助理教授
本課程聚焦於Power BI 的資料模型理論,說明如何建立穩定且高效的數據分析基礎。內容從企業常見的多來源資料整合與Excel報表效能瓶頸談起,解析僅靠視覺化無法支撐決策的原因,並強調正確資料模型在一致性、效能與可維護性上的關鍵角色。課程涵蓋Power Query 的ETL流程、星型模型設計原則、事實表與維度表的結構邏輯,以及DAX中列上下文與篩選上下文的核心概念,同時介紹時間智慧、效能最佳化與資料權限控管。透過理論結合實務情境,協助建立可擴充、可治理且真正支援決策的Power BI資料模型架構。

國立嘉義大學資訊管理系/張宏義 教授
課程介紹智慧工廠概念,透過中小企業案例分析,並實作Power BI 智慧儀表板,協助電子資訊產業進行數位轉型與數據視覺化應用。
活動詳情:https://smelearning.sme.gov.tw/news.php?node=840