批發 MLOps部署：低程式碼AI建模與智慧營運決策實戰

【課程目標】

本課程協助批發業者從資料分析應用出發，結合 PyCaret 低程式碼建模工具與 MLflow MLOps 管理平台，逐步建立可快速驗證、可管理、可追蹤、可部署的機器學習流程。具體而言有以下四個目標：

1. 建立批發業 AI 與資料分析應用架構，掌握需求預測、庫存補貨、客戶分群、銷售異常與價格分析等常見場景。

2. 理解機器學習專案從資料取得、特徵工程、模型訓練、模型比較、評估驗證到部署監控的完整生命週期。

3. 掌握 PyCaret 於 No Code／Low Code 建模、AutoML 模型比較與快速原型開發上的應用，降低批發業導入 AI 的技術門檻。

4. 完成一套批發業 MLOps 應用方案雛形，能將 PyCaret 產出的模型與流程銜接至 MLflow，並整合至企業日常營運與決策流程。

上課日期：115 年 9 月 14日(一)、15 日(二)、21日(一)、22日(二)，09:30~17:00，共 30 小時

上課地點：台中文心305會議室 + 線上直播（課程前 1 天發送連結通知）

課程費用：課程學費由政府補助，經遴選資格通過者免費。

參訓資格：(1)批發業營運管理/資訊軟體相關人才

               (2)從事服務業之在職人士，凡對本議題具有興趣者

招生人數：預計招生 80 人

報名方式：線上報名（遴選結果由辦課單位統一發信通知）。

課程型態：混成，計 30 小時（含線上自學 4 小時）。

歡迎任何批發業營運管理/資訊軟體相關人才或從事服務業之在職人士，凡對本議題具有興趣者報名參加。