暑假限定 資策會認證｜ AI程式素養營 Python實作課程 第二梯次（2026/7/13-16）

Day1

單元1：AI 倫理與社會影響

單元2：Python 程式基石與邏輯

探討AI與大數據應用所帶來的倫理、隱私及社會衝擊

• 1-1 倫理挑戰、公平性（Bias）與社會經濟影響。
• 1-2 數據隱私、透明度與可解釋性（XAI）。
• 1-3 大數據概念與應用趨勢。

建立資料前處理概念，並認識機器學習模型分類

• 2-1 Google Colab 環境設定與初體驗。
• 2-2 變數型態、運算子與運算式。
• 2-3 條件判斷（if/else）與迴圈（for/while）。

Day 2

單元3：數據科學與機器學習邏輯

單元4：生成式AI與Prompt工程

建立資料前處理概念，並認識機器學習模型類別

• 3-1 核心統計量：平均數、中位數、眾數計算原理。
• 3-2 數據品質與前處理概念（遺失值、異常值）。
• 3-3 模型分類：監督/非監督/強化學習。
• 3-4 訓練、測試、驗證資料集切分概念。

熟悉Python進階語法、資料讀取與視覺化圖表

• 4-1 List/Dict 概念操作與 Pandas 資料讀取。
• 4-2 函式（Function）的定義與使用入門。
• 4-3 深度學習簡介與神經網路結構。
• 4-4 Matplotlib 圖表判讀（折線圖、直方圖、散點圖）。

Day 3

單元5：生成式AI與Prompt工程

單元6：Vibe Code 專案開發與部署

掌握LLM語言模型原理、提示詞工程與多模態工具應用

•  5-1 大型語言模型（LLM）原理與應用。
•  5-2 Prompt Engineering 技巧（CoT/Few-shot）實作。
• 5-3 多模態工具體驗（Canva 圖像/Suno 音樂）。

運用低程式碼工具開發AI應用，並開始收尾專案與提案準備

•  6-1 Vibe Code 介面導覽與低程式碼 AI 概念。
• 6-2 實戰開發：NLP 情感分析與 CV 圖像分類 App。
• 6-3 專案衝刺：開始進行單元 7 的專案收尾與提案準備

Day 4

AI 產品提案大賽

認證複習&正式考試

統整專案資料並進行成果發表，講師回饋。

• 7-1 專案文件準備與視覺化輔助。
• 7-2 正式發表：學生進行專案演示與成果分享。
• 7-3 講師講評與回饋。

考前衝刺與認證總結

• 8-1 考題架構解析與重點整理。
• 8-2 易錯觀念澄清與應試技巧指導。
• 8-3 模擬認證練習（針對前三天重點內容）。
• 正式進行認證考試
•  「人工智慧工程素養能力認證」90分鐘