在數位轉型與AI快速普及的時代，品牌競爭力不再單靠傳統行銷策略，而是需要AI賦能的商業模式與精準市場分析。 本課程將帶領您從AI對商業模式創新、品牌策略、競爭分析與市場趨勢預測的實務應用出發，結合理論、案例與操作實作，讓您能快速掌握AI在品牌行銷與策略決策中的核心價值，並將數據洞察轉化為行動方案。 課程結合理論與實務操作，透過AI工具進行商業模式畫布分析與品牌競爭分析，讓您能即時制定品牌策略，搶占市場先機。 ***本課程提供實體上課與遠距同步教學兩種方式，請於報名時選擇適合您的上課方式。遠距課程將使用Microsoft Teams平台，開課前會提供視訊連結。為尊重智慧財產權，課堂中請勿錄音或錄影。*** 【特別提醒】 若申請政府補助，建議選擇實體上課，以符合相關規定。

以實務帳務/營運數據為素材，演練AI輔助的預算編製、損益/現金流滾動預測、異常偵測、費用控管與儀表板，建立「數據→洞察→行動」閉環。 ??提醒您 1.需具備Excel基礎操作 2.Office版本建議 Office 2019以上 或 Microsoft 365 3.請自備筆電(作業系統版本建議：Windows 10/11)

在這個資訊爆炸的時代，單靠「努力寫作」已不足以被看見。本課程結合 生成式 AI 的高效率 與 SEO (搜尋引擎優化) 的長尾效應，專為渴望突破流量瓶頸的創作者與企業設計。 我們不只教寫作，更教「佈局」。課程將引導學員掌握如何運用 AI 輔助關鍵字挖掘、優化內容架構，並與社群媒體策略深度整合。你將學會如何讓文章同時滿足搜尋引擎演算法與讀者需求，建立自動化的流量護城河，真正實現將「內容」轉化為「品牌影響力」與「實質流量」的數位戰略目標。

歡迎加入官方LINE諮詢課程問題。ID:@274aywrg 本課程專為新任主管與中階管理者打造，結合「AI領導輔助 × 教練式管理 × 團隊協作 × 情境決策」四大面向。透過 AI 模擬團隊成員行為、解析溝通訊息、協助整理資訊與檢查決策盲點，主管能更快速洞察問題、引導成員成長、打造穩定透明的團隊運作模式。課程中運用大量情境實作，讓主管不只會用 AI，更能用得專業、用得安全、用得有效。

AI的發展目前國際的重點均在發展雲端運算，開發伺服器成立資料中心，但這是國際少數的大公司的專屬，對於我國的中小企業而言所需要的是將生產機具加入人工智慧以成為智慧機械，進而導入人工智慧至生產流程以建立自有的智慧製造系統，要達到此，目前邊緣運算數位轉型目前最符合業界所需。 本課程介紹機械製造常用的感測器(開關、震動、溫濕度、光敏、紅外線、超音波等)，及其在製程加工與產品檢測等領域的應用，並實作由邊緣運算將資料傳送至雲端平台分析與監控。 物聯網是邊緣運算與雲端運算連結的橋樑，傳送的資訊是靠感測器提供，因此產品製造過程的所有資訊(製程履歷)得以完整的被記錄。

FMEA(Failure Modes and Effects Analysis)失效模式與效應分析是運用在產品與製程設計的風險分析工具，伴隨著ISO 9001及IATF 16949改版強調風險概念與思維，風險控管已是各汽車供應產業必備的核心技能。 長期以來，汽車行業風險分析的工具源是自美國汽車工業AIAG的標準，而本次改版將結合德國汽車工業VDA共同聯手打造一份統一的標準。以六步驟的方式，重新定義以AP行動優先指數作為風險判定的基準。 新AIAG-VDA FMEA手冊2019年6月發布了。FMEA是汽車產業工具箱中最常用的風險分析方法，可幫助供應商預測和防止產品開發和零件生產過程中的故障。新的AIAG和VDA FMEA手冊為所有汽車零組件供應商提供了一致的調整和指導，包括AIAG和VDA之前的手冊和實際經驗中的最佳實踐和示例。AIAG和VDA FMEA手冊中最引人注目的變化是針對FMEA開發的新的7步驟方法，該方法提供了以精確，相關的方式記錄技術風險的框架。7步驟方法包括規劃和準備、結構分析、功能分析、失效分析、風險分析、最適化和結論文件化。借助這一新框架，產品設計和流程風險變得更加透明，可以更全面地進行預測，校準和管理。本課程藉由課程內容研討，讓學員實例製作，加深學習印象。

本課程專為企業內部專業採購人員設計，旨在透過引入 AI 工具及 ChatGPT 等對話機器人，提升參與者在採購專案管理中的效率與生產力。本課程包含理論學習與實際操作，幫助學員在日常工作中更高效地管理項目任務、解決問題並作出明智決策。

在數位轉型的浪潮中，生成式 AI 工具已成為提升行政管理效率的重要資源。本課程專為企業內部行政管理人員設計，旨在幫助學員掌握如何運用 AI 工具（如 ChatGPT與自動化工具）進行行政管理、專案規劃及日常工作的自動化，實現效率、生產力和品質的全面提升。

AI的發展目前國際的重點均在發展雲端運算，開發伺服器成立資料中心，但這是國際少數的大公司的專屬，對於我國的中小企業而言所需要的是將生產機具加入人工智慧以成為智慧機械，進而導入人工智慧至生產流程以建立自有的智慧製造系統，要達到此，目前邊緣運算數位轉型目前最符合業界所需。 本課程介紹實作如何將邊緣運算感測元件得到的資訊儲存至雲端平台建立大數據系統，以提供人工智慧機器學習的資源。 大數據收集必須自動化與網路化，才能及時、確實的建立正確完整且大量的資訊，這需應用物聯網(IOT)技術與雲端儲存裝置來完成，市售的雲端平台都有提供付費的儲存空間服務，使用者也可以考慮其他方式建立自己的大數據資料庫，課程實作採用Google 試算表作為雲端大數據儲存裝置。

1.技術情報收集學習目標.與老師互動需求(倍增新品功力)建立研發新系統.研發者創新實力 2.技術資料庫建立.技術缺失化解(提供技術問題預防)確保技術水準與技術成熟度移轉 3.建構技術研發貢獻指標應用.確保業績利潤(得到研發獲利貢獻)倍增技術研發展望與優勢