【免費AI課】2026資安防護、批發 MLOps、物流大數據三大課程一次看

一、AI 真正落地，企業最容易卡在這三關

很多公司現在已經在用 ChatGPT、各種自動化工具或生成式 AI，但走進真正的營運現場，幾乎都會撞上同一個問題：工具倒是用起來了，但資料安不安全？模型做出來之後要怎麼管？供應鏈那一堆資料，到底能不能真的幫老闆下決定？

這三件事，對應的是 AI 導入之後不同階段的真實障礙，也剛好是這次三門課程各自要解決的核心問題。每門課 30 小時（含 4 小時線上自學），採實體加線上直播混成方式，由政府補助學費，並免費參訓。

 

二、三門免費 AI 實戰課程快速比較

 

課程名稱	核心學習重點	日期與上課方式
服務業 AI 資安檢測與智慧防禦實作班	AI 輔助資安檢測、威脅情資、持續監控、危機應變與合規報告	9/11、9/18、9/24、10/2 台北＋線上直播
低程式碼 AI 建模與智慧營運決策實戰	PyCaret 建模、MLflow 實驗追蹤、模型版本、部署與監控	9/14、9/15、9/21、9/22 台中＋線上直播
物流供應鏈之 AI 大數據分析建模實戰	Orange 低代碼分析、資料視覺化、分群預測、圖神經網路與強化學習	10/23、10/27、11/2、11/9 台北＋線上直播

 

每堂課均為 30 小時，採實體與線上直播混成方式進行，上課時間為 09:30 起。

 

三、各堂課詳細說明 (請盡早報名，名額有限，額滿即止！)

 

課程一：資安防護及異地備援｜服務業 AI 資安檢測與智慧防禦實作班 (9/11開課)

解決痛點： 服務業愈來愈依賴雲端系統、AI 工具、會員資料與外部平台。問題在於，大多數團隊真正遇到異常的時候，第一個反應通常是不知道該先查哪裡，也不確定風險有多大，更難把技術檢測結果整理成一份老闆能直接判斷的報告。這門課從 AI 輔助檢測一路帶到智慧防禦、危機應變與治理決策，幫企業把資安從 IT 部門的黑盒子，變成全組織能參與的管理流程。

 

上課日期： 2026/09/11（五）、09/18（五）、09/24（四）、10/02（五）
上課時間：09:30～17:00，共 30 小時（含線上自學 4 小時）
上課地點：台北市大安區信義路三段 151 號 3 樓＋線上直播
課程費用：政府補助，經資格遴選通過者免費
課程證明：出席時數達 80％以上並完成前後測，可獲得受訓證明

 

講師陣容：張康齡講師（宏禦全球 Qsec 總經理）與毛敬豪講師（資安專家），聚焦 AI 分析、即時防禦、資安與 AI 應用。

 

這堂課可以學到什麼？

1. 看懂 AI 在資安檢測中扮演的角色

理解 AI Agent 和傳統自動化工具的差別，學習以自然語言描述檢測目標、規劃步驟，同時掌握合法授權與安全邊界。這個部分很適合沒有工程師背景、但需要做決策的主管——不是要你學會操作工具，而是要讓你看懂工具在做什麼。

 

2. 親自跑一次 AI 輔助攻防分析的流程

認識偵察、分析、攻擊鏈與紅隊攻防流程。課程重點練習的是判讀 AI 回饋的能力：工具報了什麼、那代表什麼意思、哪些風險要優先處理，這些判斷比單純執行工具更重要。

 

3. 建立持續監控與預警的判斷框架

學習威脅情資分類、多源情資整合、行為異常偵測、風險評分與優先排序。這些不是一次性的操作，而是幫助團隊在課後能持續沿用的工作方式。

 

4. 練習把技術報告轉成管理層看得懂的語言

產出風險等級、影響說明、改善建議與合規檢測報告，並進行情境式危機決策演練。很多公司的資安問題，卡在技術端查出了問題，但老闆不知道嚴重性，這個部分直接訓練這個溝通環節。

 

適合對象：

• 服務業營運管理、資訊、軟體或資安相關人員。 

• 需要管理會員資料、雲端服務、第三方平台或委外系統的企業主管。

• 想了解 AI 資安檢測、威脅情資、智慧防禦與合規治理的在職人士。

• 不是資安工程師，但需要看懂風險並做出管理決策的企業主或專案負責人。

 

選課建議： 如果您最擔心的不是「AI 不會用」，而是「用了之後安不安全」，這堂課最適合先上。它的價值不只在工具操作，更重要的是建立從發現風險、判讀影響、提出改善，到危機應變的完整思考流程。

 

報名連結：https://ievents.iii.org.tw/eventS.aspx?t=0&id=3351

 

課程二：批發 MLOps 部署｜低程式碼 AI 建模與智慧營運決策實戰 (9/14開課)

解決痛點： 批發業的情況通常是這樣：品項多、庫存波動大、客戶層級複雜，促銷和定價的反應速度也常常跟不上市場。資料倒是有，訂單、庫存、客戶記錄都在，但多半還是停在 Excel 報表，或某個做了一次、之後再也沒人動的分析專案。這門課結合 PyCaret 低程式碼建模與 MLflow MLOps 管理，帶學員從資料整理、模型比較，一路走到版本管理、部署與上線後的監控。

 

上課日期： 2026/09/14（一）、09/15（二）、09/21（一）、09/22（二）
上課時間：09:30～17:00，共 30 小時（含線上自學 4 小時）
上課地點：台中文心 305 會議室（臺中市北屯區文心路四段 936 號 3 樓）＋線上直播
課程費用：政府補助，經資格遴選通過者免費
課程證明：出席時數達 80％以上並完成前後測，可獲得受訓證明

 

講師陣容：李宜熹主任，現任東吳大學智能商業研究中心主任與副教授，具備資料分析、AI 模型建置、企業系統導入與數位轉型顧問經驗。

 

這堂課可以學到什麼？

1. 先把商業問題翻成 AI

可以處理的場景 從需求預測、庫存補貨、缺貨風險、客戶分群、銷售異常與價格分析等批發業情境出發，建立 AI 應用地圖。這個部分教的是把老闆的問題轉成模型能回答的問法，這一步跳過了，後面的技術學得再好也沒用。

 

2. 用 PyCaret 完成資料整理到模型比較的完整流程

實作資料前處理、模型比較、建立、調校、評估與預測，門檻比傳統 Python 開發低得多，適合有一點資料處理經驗但還沒碰過機器學習的人。課程設計讓你快速完成可驗證的 AI 原型，確認方向對了再往下走。

 

3. 導入 MLflow 管理模型的整個生命週期

學習實驗追蹤、參數與指標紀錄、模型版本、Model Registry、部署服務化，以及讓團隊協作能重現結果的流程設定。這是很多公司做了 AI PoC 之後，下一步卻卡住的地方，課程的重點是一套讓 AI 在組織裡能持續運作的管理流程。

 

4. 上線之後怎麼確保模型沒有出問題

理解資料漂移、模型效能衰退、告警、重訓、回滾、權限控管與稽核紀錄，並完成批發業 MLOps 應用方案雛形。AI 模型上線後的維護才是實際考驗，這個部分很多課程完全跳過，但這堂課把它列為必修環節。

 

適合對象：

• 批發業營運管理、庫存補貨、採購、業務、數據分析或資訊軟體相關人才。

• 手上已有訂單、庫存、客戶、供應商或通路資料，卻不知道如何轉成預測模型的人。

• 希望以低程式碼方式入門機器學習，並了解模型如何部署與管理的主管或專案人員。

• 正在推動 AI PoC，但模型尚未形成穩定上線與持續維運流程的企業團隊。

 

選課建議：如果公司已經能做報表，甚至曾經做過 AI 概念驗證，但模型無法重複使用、版本混亂或沒人知道上線後怎麼維護，這堂課會比單純學一個模型更有價值。它教的是一套能在組織裡持續運作的 AI 管理流程。

 

報名連結：https://ievents.iii.org.tw/eventS.aspx?t=0&id=3370

 

課程三：物流 MLOps 管理系統｜物流供應鏈之 AI 大數據分析建模實戰 (9/14開課)

 

解決痛點：物流與供應鏈的問題，通常不在於沒有資料，而是資料散在不同系統、品質參差不齊，再加上沒有人知道該用哪一種方法分析。這門課以低代碼工具 Orange 為起點，從資料匯入、視覺化與特徵工程，逐步進入客戶分群、購物籃分析、分類與迴歸預測，最後延伸到圖神經網路與強化學習在供應鏈決策中的應用。

 

上課日期： 2026/10/23（五）、10/27（二）、11/02（一）、11/09（一）
上課時間：09:30～17:00，共 30 小時（含線上自學 4 小時）
上課地點：台北市大安區信義路三段 151 號 3 樓＋線上直播
課程費用：政府補助，經資格遴選通過者免費
課程證明：出席時數達 80％以上並完成前後測，可獲得受訓證明

 

講師陣容：鄒慶士博士，現任國立臺北商業大學資訊與決策科學研究所教授兼所長，專長涵蓋統計學習、最佳化、強化學習、決策智能與圖神經網路。

 

這堂課可以學到什麼？

1. 建立對供應鏈 AI 的整體認識

看懂智慧物流供應鏈的發展階段、AI 核心技術、大數據建模的重要觀念，以及機器學習在物流營運中常見的陷阱。這些概念讓你在面對導入建議或廠商報告時，能判斷哪些說法有根據、哪些說不通。

 

2. 用 Orange 完成低代碼資料分析的完整流程

透過元件式流程進行資料匯入、探索、視覺化、前處理與特徵工程，降低從資料到模型的操作門檻。沒有 Python 基礎的人，這個工具是切入點；有基礎的人，它則是快速驗證想法、不用從頭寫程式的方式。

 

3. 實作分群、關聯與預測模型

學習集群分析、RFM 客戶分群、購物籃分析、分類與迴歸預測，並接觸影像、文本與序列資料的分析方式。重點在於跑出結果之後能不能解釋清楚、能不能轉成業務上可以使用的判斷依據。

 

4. 接觸進階供應鏈決策方法

理解圖論、圖節點嵌入、圖神經網路與強化學習，看看這些方法如何應用於供應鏈關係、流程與循序決策問題。這個部分偏向視野拓展，給想繼續往前走的人一個方向，而不是硬性要求每個人都要學會。

 

 

適合對象：

• 物流、倉儲、供應鏈、採購、補貨、營運規劃或批發服務業相關人員。

• 需要分析客戶、商品、訂單與交易資料，並建立分群或預測模型的人。

• 想以低代碼工具進入資料分析與機器學習，但不希望一開始就被大量程式碼卡住的學員。

• 希望進一步理解圖神經網路、強化學習與決策智能如何應用於供應鏈的管理者或資訊人才。

 

選課建議： 如果您每天都在處理訂單、庫存、配送、客戶與商品資料，卻仍高度依靠人工經驗做判斷，這堂課能幫助您建立「先看懂資料，再做預測與優化」的完整路徑。課程從低代碼入門，但內容一路延伸到進階決策模型，適合想把供應鏈分析能力往前推一步的人。

 

報名連結：https://ievents.iii.org.tw/eventS.aspx?t=0&id=3376

 

四、三堂課怎麼選？從公司現在最痛的問題開始

最直接的選法，就是問自己一個問題：公司現在卡在哪裡？

已經大量使用 AI 工具、雲端服務或外包開發，但從來沒有認真做過資安檢查的公司，資安防護課程應該排第一。這不是要主管變成資安工程師，而是要讓決策層能看懂風險在哪、嚴重性有多高、團隊該優先做什麼。

公司手上有資料、也曾跑過模型或概念驗證，但模型一直沒辦法穩定上線、版本混亂、沒人知道維護責任在誰，這個環節是批發 MLOps 課程要解決的。課程的核心是一套讓 AI 在組織裡能持續運作的管理流程，而不是演算法本身。

如果公司積累了大量物流、訂單、供應鏈資料，但分析方式還停留在靠人工經驗判斷，物流 AI 大數據課程帶的是從看懂資料到建立預測模型的完整路徑，入門門檻也刻意壓低了。

選課時不需要追求最複雜的技術，先確認公司卡在哪個環節比較重要。課後能把一個真實工作問題轉成可執行的分析或管理流程，才算真的學進去了。

 

五、結語：不要只停在「知道 AI」，現在就選一個問題開始實作

很多公司的 AI 轉型，卡在同一個地方：工具聽懂了，名詞也認識了，但沒有任何一個問題真的做完過。這三堂課分別從資安、模型部署與供應鏈決策切入，都是企業在導入 AI 後很快就會碰到的真實課題。

帶著公司的實際問題去上課，比單純追工具更有收穫。名額與遴選時程有限，建議先完成官方報名，再依辦課單位通知準備參訓資料。

立即選擇最符合需求的課程，完成官方報名 

1. 服務業 AI 資安檢測與智慧防禦實作班 
2. 低程式碼 AI 建模與智慧營運決策實戰 
3. 物流供應鏈之 AI 大數據分析建模實戰 

 

企業經營的每個階段，幾乎都會遇到需要外部資源與專業協助的時刻，只是多數人並不確定，該從哪裡開始。

 

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