Part 1　AI 緒論

第1章 人工智慧基本概念與發展
1-0 人工智慧將無所不在
1-1 人工智慧定義與類型
1-2 機器學習與深度學習
1-3 人工智慧發展的關鍵要素
1-4 人工智慧科技政策與可信任的AI
課後習題

第2章 生成式AI 介紹
2-1 生成式AI 基本概念與發展歷史
2-2 主流生成式AI 工具及應用
2-3 AI Agent介紹
課後習題

Part 2　AI 與產業應用

第3章 智慧學習與未來教室
3-1 智慧學習緒論
3-2 AI 在智慧學習中的功能
3-3 臺灣推動智慧學習產業的三大策略
3-4 智慧學習的應用場景
3-5 未來教室的概念
課後習題

第4章 智慧行銷、智慧零售與智慧物流
4-1 智慧行銷定義與基本概念
4-2 生成式AI 在商業上的應用
4-3 智慧零售與零售業數位轉型
4-4 AI 驅動的商業決策與應用：智慧物流
課後習題

第5章 金融科技、智慧金融與智慧客服
5-0 前言：數位金融服務讓生活更便利
5-1 金融科技、智慧金融定義
5-2 銀行經營型態與金融科技的演進
5-3 人工智慧與新科技應用於金融服務
5-4 智慧客服的核心技術與發展態勢
課後習題

第6章 智慧醫療、健康照顧與生技醫療創新
6-1 智慧醫療的介紹
6-2 臺灣推動智慧醫療照顧的成果與方向
6-3 AI在醫療照護與醫學教育中的應用
6-4 資料驅動與醫療保健的跨業整合
6-5 國際藥企與AI生技醫療創新
6-6 國家政策支持與未來展望
課後習題

第7章 智慧製造與工業4.0
7-1 智慧製造簡介
7-2 人工智慧在智慧製造市場預測的應用
7-3 人工智慧在產品設計與生產製造簡介與應用
7-4 人工智慧在生產異常偵測的應用
7-5 智慧製造的數位孿生(Digital TWINS) 大未來
課後習題

第8章 自動駕駛、智慧交通與智慧城市
8-1 自動駕駛介紹
8-2 智慧交通介紹
8-3 智慧城市介紹
課後習題

Part 3　探索AI 新境界

第9章 機器學習的生命週期與開發應用
9-1 機器學習生命週期
9-2 如何選擇模型
9-3 資料預處理
9-4 如何進行模型訓練
9-5 模型部署- 讓你的模型成為應用
課後習題

第10章 大型語言模型生命週期與應用
10-1 大型語言模型的生命週期與LLMOps 概念
10-2 大型語言模型應用：如何於自己的應用中串接LLM
10-3 LLM 進階技巧：設計提示(Prompt)
10-4 LLM 進階技巧：檢索增強生成(RAG)
10-5 生成式AI 進階實作介紹
課後習題

附錄 課後習題簡答