2025 08 11 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 鑑別式 與 生成式AI 模擬檢定測驗 11. 何者是分類模型的輸出? (A)數值回歸值(B)類別標籤(C)向量内積(D)生成文本13 哪種AI技術可用於異常偵測? 19 哪種 A工具可用於 低程式碼 機器學習? (A) Jupyter Notebook (B) AutoML (C) VS Code (D) PyTorch (A) K-Means (B) GAN (C) SVM (D) CNN 20 AI在 金融風險評估 中常用哪種模型? (A) SVM (B) CNN (C) GAN (D) RNN

 

2025 08 11 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 鑑別式 與 生成式AI 模擬檢定測驗 11. 何者是分類模型的輸出? (A)數值回歸值(B)類別標籤(C)向量内積(D)生成文本13 哪種AI技術可用於異常偵測? 19 哪種 A工具可用於 低程式碼 機器學習? (A) Jupyter Notebook (B) AutoML (C) VS Code (D) PyTorch (A) K-Means (B) GAN (C) SVM (D) CNN 20 AI在 金融風險評估 中常用哪種模型? (A) SVM (B) CNN (C) GAN (D) RNN

 鑑別式  與 生成式AI  模擬檢定測驗

11. 何者是分類模型的輸出? 

    (A)數值回歸值(B)類別標籤(C)向量内積(D)生成文本

12 K-Means 分群演算法的目的是?

   (A)預測未來值(B)將數據分成組別(C)產生文本(D)影像合成

13 哪種AI技術可用於異常偵測?

    (A) K-Means (B) GAN (C) SVM (D) CNN

14 何者是決策樹演算法的特點?

    (A)需要大量數據(B)易於解釋(C)主要用於影像處理

     (D)適用於時間序列分析

15 SVM 的超平面是用來?

     (A)最大化分類間距(B)生成新數據(C)減少計算成本

     (D)增強影像解析度

16 CNN 中的卷積層主要負責?

     (A)資料分群(B)特徵提取(C)時序分析(D)文本摘要

17 VAE主要應用於? 

    (A)生成新數據(B)決策優化(C)圖像分類(D)語音辨識

18 何者為AI影像識別  的  標準資料集?

     (A) IMDB (B) CIFAR-10 (C) Yelp Reviews (D) GPT-3

19 哪種 A工具可用於  低程式碼  機器學習?

    (A) Jupyter Notebook (B) AutoML (C) VS Code (D) PyTorch

20 AI在  金融風險評估  中常用哪種模型?

   (A) SVM (B) CNN (C) GAN (D) RNN

2025 08 09 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 鑑別式AI(Discriminative Al) 與 生成式AI(Generative Al) 製造業AI/GAI應用發展重點 製造業實務面臨的問題種類多元,包含 1.分類(瑕疵檢測、垃圾郵件過濾) 2.分群(市場區隔、客戶群體細分) 3.序列預測 (市場需求預測、物料庫存管理、設備預測性維護),以及 4.生成 (數據生成、產品設計)等

 

2025 08 09 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 鑑別式AI(Discriminative Al) 與 生成式AI(Generative Al) 製造業AI/GAI應用發展重點 製造業實務面臨的問題種類多元,包含 1.分類(瑕疵檢測、垃圾郵件過濾) 2.分群(市場區隔、客戶群體細分) 3.序列預測 (市場需求預測、物料庫存管理、設備預測性維護),以及 4.生成 (數據生成、產品設計)等,

製造業AI/GAI應用發展重點

製造業實務面臨的問題種類多元,包含

       1.分類   (瑕疵檢測、垃圾郵件過濾)

       2.分群   (市場區隔、客戶群體細分)

       3.序列預測

          (市場需求預測、物料庫存管理、設備預測性維護),以及

       4.生成  (數據生成、產品設計)等,

這些問題  適用的AI演算法

按  主要功能 與  應用目的,

可以將其分為

鑑別式AI(Discriminative Al)   與  生成式AI(Generative Al)

鑑別式AI(Discriminative Al)

擅長  分類  和歸納數據,根據   數據特徴差異 分析數據類別,

常用於   語音辨識、圖片  與  影像辨識等應用;

生成式AI(Generative Al)

則  擅長創造數據,能生成  類似訓練數據  的文字、圖片、影像、程式碼等。

由上述可知,鑑別式AI和生成式AI各有專長,並不互相替代,

而是根據不同應用場景,選用合適的Al技術滿足需求。

由於技術特性差異,兩類型AI用於製造業時方案開發的著重點也不同。

以下將透過建構AI方案流程,說明兩類AI技術

在 數據收集、模型選擇、模型訓練、模型部署 與  優化作業流程中

的  重點差異。

(1)數據收集方面,鑑別式AI  更重視   數據品質,

    依賴  數據標記  與高度準確性、一致性的數據   掌握數據特徴,

    然而   數據  處理過程  費時。

    而生成式Al通常需要先進行   領域知識數據  的微調(Fine-tuning),

    再向客戶  收集內部數據

    進行檢索增強生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG),

    以便生成更精確内容。

(2)模型選擇上,

鑑別式AI方案業者

可能採用  社群  或  研究機構   公開的  開源  且 高效  的模型,

或是自行開發模型。

且由於鑑別式AI   應用   對應   特定問題,因此業者傾向選用  

結構  較簡單  且  易於解釋的   模型,如

    1.決策樹、

    2.支援向量機器(Support Vector Machine, SVM)和

    3.類神經網絡、

    4.群集分析(K-means Clustering)

等用於準確  分類 或 預測    的模型;

生成式AI方案商

則多是選擇現有的大型語言模型,如

GPT、Llama、BLOOM、Falcon、BERT等,

並在此基礎上  進行    應用開發。

2025 08 09 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長台灣六十五歲以上人口數為四五八萬人，占總人口十九．六四％，正式邁向世界衛生組織定義的「超高齡社會」。國發會推估最快在二○三○年， 台灣總人口將會開始低於二三○○萬人。

 

2025 08 09 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長台灣六十五歲以上人口數為四五八萬人，占總人口十九．六四％，正式邁向世界衛生組織定義的「超高齡社會」。國發會推估最快在二○三○年， 台灣總人口將會開始低於二三○○萬人。

 

2025/08/09 05:30〔記者李文馨／台北報導 自由時報〕

     內政部2025 08 08 公布最新戶口統計資料，截至2025年七月底，

人口總數為二三三三萬七九三六人，計算自然增加與社會增加後，

總人口較六月減少八八○五人，人口連續十九個月負成長。

     此外，台灣六十五歲以上人口數為四五八萬人，

占總人口十九．六四％，

正式邁向世界衛生組織定義的「超高齡社會」。

人口連19個月負成長 出生率又降

      另據國發會人口推估查詢系統最新資料顯示，

台灣總人口數在二○一九年達到最高峰、二三六○萬人，

隔年起逐年下降，直到二○二三年因新冠疫情趨緩、移動人口回流，

使總人口數小幅回升，不過，國發會推估最快在二○三○年，

台灣總人口將會開始低於二三○○萬人。

     在新生兒部分，2025年七月出生數為八九三九人，約每五分鐘出生一個嬰兒，年粗出生率為千分之四．五一，較去年同期少了一四八五人，也比六月減少廿九人。

     死亡數部分，七月人口死亡數為一萬六八四六人，平均約每二．六分鐘死亡一人，折合年粗死亡率為千分之八．五○，較去年同期減少一八五六人，比六月增加二九二人。

    整體而言，2025年前七月新生兒六萬四三一四人，相比去年七萬四二九八人，減少九九八四人。統計顯示，2025年一到五月出生數逐月下探，分別為九四九五人、一萬四○七人、九三八八人、八六八四人、八四三三人，六月以八九六八人止住跌勢，七月再小幅下滑到八九三九人。

     在社會增加部分，七月遷入為七萬四一○人，較六月減少一萬八九八三人；遷出為七萬一三○八人，較六月減少一萬三三八三人，淨遷入人口數為負八九八人；

    自然增加部分，七月為負七九○七人。以遷入人數減遷出人數得出的「人口社會增加」計算，七月為負八九八人。

65歲以上銀髮族 已達485萬餘人

    根據世界衛生組織定義，六十五歲以上人口占總人口比率達到廿％稱為「超高齡社會」。

截至七月底，台灣六十五歲以上人口數為四五八萬三六七八人，占十九．六四％，已經正式邁向 。

高雄市從2025年2月正式邁入超高齡社會，全市65歲以上人口占比達20.29%。（高雄市衛生局提供）

2025 08 08 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 迎向 AI 製造時代 挑戰與機遇並存 積極擁抱變革 麥肯錫強調，如同網際網路剛興起時一樣， 現在企業的風險 不是 想得 太大，而是 想得太小， 若不積極擁抱AI轉型，明日可能失去競爭力。

 

2025 08 08 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 迎向 AI 製造時代 挑戰與機遇並存 積極擁抱變革 麥肯錫強調，如同網際網路剛興起時一樣， 現在企業的風險 不是 想得 太大，而是 想得太小， 若不積極擁抱AI轉型，明日可能失去競爭力。

 迎向 AI 製造時代

挑戰與機遇並存 

儘管導入AI的旅程充滿挑戰—從 資料、技術 到 組織 層面—

但其潛在收 益同樣巨大。

1.從 生產    效率   的     飛躍 提升、

2.     產品     品質   的    穩步 提高，

3.到  營運模式   的  革新  轉 型，

AI為製造業帶來的價值不可小覷。

我們正處於關鍵轉折點，如何 克服風險、抓住機遇將決定未來競爭格局。

 積極擁抱變革– 

對傳統製造業者而言，不思變革   將在競爭中落後。

 麥肯錫強調，如同網際網路剛興起時一樣，

現在企業的風險   不是   想得 太大，而是   想得太小，

若  不積極擁抱  AI  轉型，明日可能失去  競爭力。

2025 08 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 ISO 9001 是一項國際認可的品質管理系統(QMS)標準，旨在幫助組織提升產品和服務品質，並確保一致性。提供了一套框架，使企業能夠建立和實施有效的流程， 以滿足客戶需求，並持續改進其業務運營。

 

2025 08 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 ISO 9001 是一項國際認可的品質管理系統(QMS)標準，旨在幫助組織提升產品和服務品質，並確保一致性。提供了一套框架，使企業能夠建立和實施有效的流程， 以滿足客戶需求，並持續改進其業務運營。

 

         ISO 9001 是一項國際認可的品質管理系統標準，

旨在幫助組織提升產品和服務品質，並確保   一致性。 

它提供了一套框架，使企業能夠  建立 和 實施   有效的流程，

以  滿足  客戶需求，並  持續改進  其   業   務  運  營。

什麼是ISO 9001？

ISO 9001 是由國際標準化組織(ISO) 發佈的品質管理系統標準。 

它提供了一套原則和要求，

幫助   組織      建立、實施 和 維護   一  個  有效的  品質管理系統(QMS)。

為什麼要實施ISO 9001？

提升產品和服務品質：: 

ISO 9001 幫助組織確保其產品和服務符合客戶的要求，並提供一致的品質。

提高客戶滿意度：: 

通過滿足客戶的需求，組織可以提高客戶滿意度，並建立更強的客戶關係。

提高效率和生產力：: 

ISO 9001 鼓勵組織優化其流程，減少錯誤，提高效率和生產力。

降低成本：: 

通過減少浪費、錯誤和返工，ISO 9001 有助於降低成本。

增強競爭力：:

獲得ISO 9001 認證可以增強 組織的 競爭力，並有助於獲得 新的 業務機會。

符合法律法規要求：:

 ISO 9001 幫助組織符合相關的法律法規要求。 

ISO 9001 的核心原則：

客戶導向：: 了解  和  滿足   客戶的需求和期望。

領導作用：: 領導者   應  制定  和  傳達  品質政策，並確保其員工參與品質管理。

過程方法：: 將組織的活動 視為 相互關聯的過程，並進行有效的管理。

持續改進：: 建立一個 持續改進 的文化，不斷尋求  提高品質的方法。

基於事實的決策：: 使用  數據 和 信息   來做出決策，並 監控 和 評估  績效。

關係管理：: 與供應商 和其他相關方    建立互利  的關係。 

ISO 9001 的實施流程：

理解ISO 9001 標準：: 熟悉ISO 9001 的要求和原則。

建立品質管理系統：: 制定   品質    政策、目標、流程 和 程序。

實施品質管理系統：: 培訓員工，執行流程，並收集數據。

內部審核：: 檢查品質管理系統   是否符合   ISO 9001 標準   的要求。

管理審查：: 評估品質管理系統的有效性，並決定是否需要改進。

結論

ISO 9001 是一項強大的工具，可以幫助組織  提高   產品 和  服務品質，

提高  效率  和  生產力，並   增強競爭力。

任何希望改善其  業務運營，

並   提供高質量    產品  和  服務  的  組織都可以考慮實施ISO 9001。

2025 08 04 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 模型訓練 是 機器學習過程 的 核心階段，其目標是透過學習 輸入特徵 與 輸出結 果 之間的 映射關係，找出最優的模型參數。 模型訓練 通 常涉及 1.損失函數的設置、 a. 均方誤差（Mean Squared Error, MSE）： b. 交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）： 2.優化演算法的選擇 以及 3.避免過擬合的策略。1. 損失函數2. 優化演算法 a. 批次梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）：b. 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）： c. Adam（Adaptive Moment Estimation）演算法：3.. 過擬合的防範  Regularization： Early Stopping： Data Augmentation：

 

2025 08 04 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 模型訓練 是 機器學習過程 的 核心階段，其目標是透過學習 輸入特徵 與 輸出結 果 之間的 映射關係，找出最優的模型參數。 模型訓練 通 常涉及 1.損失函數的設置、 a. 均方誤差（Mean Squared Error, MSE）： b. 交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）： 2.優化演算法的選擇 以及 3.避免過擬合的策略。1. 損失函數2. 優化演算法 a. 批次梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）：b. 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）： c. Adam（Adaptive Moment Estimation）演算法：3.. 過擬合的防範  Regularization： Early Stopping： Data Augmentation：

模型訓練 

模型訓練  是  機器學習過程  的   核心階段，其目標是透過學習

輸入特徵  與  輸出結 果    之間的  映射關係，找出最優的模型參數。

模型訓練    通  常涉及

1.損失函數的設置、 

2.優化演算法的選擇以及

3.避免過擬合的策略。 

1.. 損失函數 

 損失函數（Loss Function）是一種用來衡量   模型預測值  與   實際目標    

之間差異的 函數。

透過損失函數的計算，模型可以得知   自身的損失（Loss，代表不準確度）， 

損失值越高，表示模型預測結果與實際值的誤差越大，反之則表示模型越準確。 

因此，損失函數  可以視為   評估模型好壞的指標。 

 在模型訓練過程中，系統會不斷計算損失，並

透過  優化器（Optimizer）

   a. 均方誤差（Mean Squared Error, MSE）：

用於迴歸任務，計算  預測值  與  真實值  之 間  平方誤差  的  平均值。

   b. 交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）：

用於分類任務，衡量預測概率分佈與真實分 佈之間的差異。 

2. 優化演算法 

 模型的訓練過程  透過    優化演算法  調整參數，以最小化  損失函數的值。

最常見 的優化演算法是    梯度下降法   及其變種：

使用  梯度下降（Gradient Descent）

等方法來最小化損失，藉此降低模型的誤差，以達 到最佳化的目的。

常見的損失函數包括：

 a. 批次梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）：

     基於整個  數據集   計算    損失函數 的梯度    並   更新參數。 

 b. 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：

    每次迭代僅使用一個樣本來 更新參數，速度較快但收斂不穩定。 

 c. Adam（Adaptive Moment Estimation）演算法：

     結合了  動量法   和 RMSProp，能夠 自適應學習率，是目前最廣泛使用的

      優化方法之一。

3.. 過擬合的防範 

     過擬合是模型在訓練數據上表現優異，但在測試數據上   表現不佳的現象。

     為 了避免過擬合，通常採用以下策略： 

  Regularization：

        在損失函數中添加懲罰項，如L1和 L2正則化。 

  Early Stopping：

        當模型在驗證集上的表現開始下降時，停止訓練。 

  Data Augmentation：

      透過   隨機旋轉、翻轉等方式   擴展  訓練數據集，提升模型的   泛 化能力。

2025 08 03 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 選擇與評估No Code / Low Code平台時 需要考量的6個關鍵因素： （1） 目標用戶與技術需求 （2） 功能與擴展性 （3） 安全性與合規性 （4） 成本與效益 （5） 技術支援與社群資源 （ 6） 市場評價與案例 總擁有成本（Total Cost of Ownership, TCO）：投資回報率（Return On Investment, ROI）

 

2025 08 03 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 選擇與評估No Code / Low Code平台時 需要考量的6個關鍵因素： （1） 目標用戶與技術需求 （2） 功能與擴展性 （3） 安全性與合規性 （4） 成本與效益 （5） 技術支援與社群資源 （ 6） 市場評價與案例 總擁有成本（Total Cost of Ownership, TCO）：投資回報率（Return On Investment, ROI）

選擇與評估No Code / Low Code平台時

需要考量的6個關鍵因素： 

 （1） 目標用戶與技術需求

               No Code 平台：主要面向  非技術使用者，允許透過直觀的

                  拖放介面構建  應用程式，適用於  快速原型設計或  解決簡單 業務問題

                   的場景，            例如   建立  簡易的   工作流 程  或   內部工具。 

              Low Code 平台：針對具有一定技術背景的使用者，提供視覺化開發工具，

                      同時 允許編寫少量程式碼以實現更高的自訂性，適合需要開發具

                      有複雜邏輯           或功能 的應用程式，特別是在企業級應用場景中。 

 （2） 功能與擴展性 

                系統整合能力：評估平台與現有系統（如CRM、ERP等）

                        的整合能力，以確保 數據流通  與  業務流程  的  無縫連接。 

              高度自訂性：確保平台能  夠滿足 特定業務需求，並提供足夠的自訂選項，

                       如自 定義報表、工作流設計等。 

  （3） 安全性與合規性 

                  資料安全與隱私保護：確認平台符合相關的資料保護法規，

                  並提供必要的安全 措施，包括  資料加密、身份驗證、多重安全機制  等。 

               權限管理：確保平台具   備細緻的   權限  控制，能有效限制敏感資訊

                  的存取，          保護 企業核心資料的安全。 

  （4） 成本與效益

                     總擁有成本（Total Cost of Ownership, TCO）：考量平台的購買、維護、

                         培訓等 相關成本，評估其對企業的整體財務影響，避免隱性費用。

                     投資回報率（Return On Investment, ROI）：

                        衡量平台在縮短開發週期、產品上市 時間，提升開發效率等效益，

                        確保投資具有實際價值。

 （5） 技術支援與社群資源 

                   技術支援：評估平台提供的支援服務，包括  技術文件、

                           線上論壇  和   專業客服， 確保在開發過程中獲得即時幫助。

                用戶社群活躍度：社群是否活躍，能否提供豐富的開發資源與經驗分享。 

  （ 6） 市場評價與案例 

                   用戶評價：查閱其他企業或使用者對平台的評價，了解其優缺點及

                         實際應用效 果。

                  成功案例：了解平台在相似行業或業務場景中的應用情況，

                       評估其  適用性  和 可 靠性。 

                       企業應根據自身業務需求、技術能力與預算

                        進行全方位評估，並深入了解各 平台的功能優勢，

                         選擇  最能支持   業務成長 與 創新  的解決方案。