有幸在2021年的5月到8月參與第9期台灣人工智慧學校經理人週末研修班，因應課前其實找不太到相關上課心得，本系列文章就想來分享學校對於課程的規劃、感受及所得，也為這段學習旅程留下一些註記！
I. 台灣人工智慧學校 (AIA)
台灣人工智慧學校的使命是希望以『學校』的角度為台灣培養未來人工智慧的人才，一方面因應台灣既有良好的軟體硬體產業實力，一方面也因應全球對於資訊化、數據化人才的稀缺，目前長期開設的有台北、台中和南部的分校，班別有經理人班（本次參與課程）、技術班及因應各個產業聚落的產業專班（如中部製造業專班）。
我自己感受到AIA為何要一直強調學校的氛圍，在於相較於坊間存在非常多的短期課程，AIA更在形塑一個交流的網絡（號稱目前有7,500校友），所以會有很多前期學長姐的協助、一大堆產業的Line群組（智慧製造、資訊產業、智慧金融…）、每個學員皆須參加的產業創新競賽，所以相較於習得什麼知識，我覺得參加課程最大的收穫還是認識了很多各行各業的同學，所以在工作上及職涯上遇到問題，都可以找到更多元的人聊聊，而我自己覺得很有趣的是在過程中看各個在不同領域相當用功的同學們如何敘述自己專業和如何表達自己的想法。
II. 週末經理人研修班課程規劃
- 報名
- 每期課程16週，每週六9:00~18:00上課
- 目前看來是滾動式一期一期的全年開設（台北總校每年大約有4期）
- 約於開課前一個半月繳交報名資料，並於開課前一個月公布錄取名單
- 每期250人（不確定錄取資格，但看來我上課的該期並無足額錄取）
- 課程費用：48,000元 - 上課方式
整個課程主要分成3大環節：
1) 主題課程教學：
- 每週4堂1~2兩個主題，多由相關領域教授授課
- 另有1週手把手教學：由AIA工程師實際講授簡單的Python及用資料在數據處理平台操作AI工具
- 每週課後作業：需於2週內繳交（別擔心多可在課堂簡報內找到答案~）
2) 專題演講：
- 每週1堂，邀請業界專家分享AI實際的應用
- 個人覺得最有趣的部分，可以聽到很多很實際的應用案例及講者個人的insight
3) AI 產業化創新競賽
- 創意優先，團隊發想一個AI在產業應用的商業模式
- 拿到結業證書必要條件
- 於第一週學校會協助大家依據產業分組，但可自主選擇有興趣主題
- 於倒數3週會有提案的初賽及複賽
- 過程中每2~3週需繳交階段成果，並有講師提供意見反饋
III. 課程涵蓋主題
每期課程會涵蓋的主題應該不是完全一致，本期主題如下：
A. 概論類
- 統計及資料分析（吳漢銘 教授）
- 機器學習概論（葉倚任 教授）
- 深度學系入門（蔡炎龍 教授）
- 電腦視覺概論（莊永裕 教授）
- 系統思維（桑慧敏 教授）
- 實務上的挑戰與如何建構安全的系統（陳維超 總經理、洪士灝 教授）
B. 產業應用類
- 金融領域（楊立偉、黃思皓 教授）
- 聊天機器人（陳縕儂 教授）
- 推薦系統（蔡銘峰 教授）
- 語音與音樂訊號處理（曹昱、蘇黎 研究員）
- 社群數據分析（胡筱薇 教授）
- 自然語言處理與文字探勘（陳宜欣 教授）
- 智慧製造（李家岩 教授）
- 智慧醫療（余金樹 總經理、王淳恆 創辦人）
IV. 收穫與體驗
1. 會推薦給哪些人參加？
適合參加：
- 想廣泛認識不同產業的經理人
- 想推廣公司現有的技術服務（課堂上會預留一些同學分享時間）
- 想在週末動動腦，上上數學課
- 想發覺題目：想知道很多AI實務應用上的題目和發展進程
- 想打發週六整天的時間XD
可能會失望（個人觀點）：
- 想知道如何在公司推動AI專案
> 倒是可以輕易地在AIA找到作資訊服務的同學或學長姐聊聊比較直接 - 想要轉職或有職涯上突破
> 課堂上能提供的只是一個引子，但倒是有相當多的業界分享，故若對於某領域有興趣，可作為未來轉職目標 - 想要證明自己懂且會操作AI工具
> 似乎應該要參加『技術班』才能學到應用技術和工具 - 想知道任何事情的答案
> 在這個課堂上不要期待得到任何的答案，他能給的就是一大堆的題目，答案還是自己的功課哈哈
就如同第一個段落所提到的，比起提供專業的知識，AIA更多的再創造一個學習的網絡，所以所提供的課程都是概論性的（廣但不深），但也因為他提供的主題幾乎涵蓋所有現行熱門的應用範疇，所以倒不失為啟發思考找題目的好方法！
2. 延續性的功課…
- 將課堂上有趣的內容繼續寫成文章跟大家分享
- 持續關注幾個有興趣題目：
- No-code / Low-code
（如何善用既有的工具：如智庫科技資料分析＆人工智慧模組）
- AI/UX 使用者者體驗導向的AI產品設計
- 在社群分析領域的應用
- 在社工、智慧醫療、心理健康領域的應用
- 在零售、供應鏈領域的應用
（也歡迎大家一起交流或推薦我相關的社群喔～） - 積極爭取參與應用AI的專案或相關的工作
