• 【六大區域產業及生活圈-大南方新矽谷推動方案】 大南方智造引擎,引領未來


    行政院已核定推動「大南方新矽谷推動方案」,規劃將嘉義、臺南、高雄及屏東打造成半導體S廊帶,鏈接全球。

    推動策略
    擴算力-提升國家整體運算量能:建置高效能雲端運算、巨量儲存與AI應用的研發環境,以及產官學研跨域合作與促進AI技術之應用擴散,厚植AI研發與創新應用。
    引人才-跨域發展增強競爭力與就業動能:對焦產業需求,鏈結科大與資服能量,透過沙崙資安基地、晶片暨系統整合服務平台、化合物半導體科技人才訓練基地等,進行人才培訓,使AI相關產業人才匯流沙崙,提升AI技術在中小企業中應用及普及。
    鏈場域-打造半導體「S」廊帶:打造均衡發展且韌性的台灣,運用半導體「S」廊帶,促成產業系統整合。
    展應用-「AI產業化、產業AI化」,協助全產業數位轉型:以大南方為優先,擴延應用至全臺灣型塑產業AI化典範,產官學研跨域合作與促進AI技術之應用擴散,厚植AI研發與創新應用。
    目前重點推動成果
    行政院2025年3月18日核定「AI運算資料中心建置」,將新建地下2層,地上5層的節能與耐震的資料中心,預計2028年完工,總經費50.65億元。
    國科會開發5處科學園區(嘉義、臺南三期、楠梓、橋頭、屏東),經濟部推動產業園區2025年預計核定臺南1處,高雄12處,屏東1處;2026年預計核定臺南3處,高雄4處。
    國科會委由雲林科大籌組2個團隊,規劃智慧餐飲及健康照護產學合作的補助項目、審查標準、期程與申請方式,經費2.6億元,促進學界投入產業技術加值及實作人才培育。
    整合跨部會資源,從供電、供水、交通、醫療、文化、社宅、教育與人才發展等,逐步完善南部地區生活機能生態圈。
    更多政府政策報乎您知請參考https://www.ndc.gov.tw/
    【六大區域產業及生活圈-大南方新矽谷推動方案】 大南方智造引擎,引領未來 行政院已核定推動「大南方新矽谷推動方案」,規劃將嘉義、臺南、高雄及屏東打造成半導體S廊帶,鏈接全球。 推動策略 擴算力-提升國家整體運算量能:建置高效能雲端運算、巨量儲存與AI應用的研發環境,以及產官學研跨域合作與促進AI技術之應用擴散,厚植AI研發與創新應用。 引人才-跨域發展增強競爭力與就業動能:對焦產業需求,鏈結科大與資服能量,透過沙崙資安基地、晶片暨系統整合服務平台、化合物半導體科技人才訓練基地等,進行人才培訓,使AI相關產業人才匯流沙崙,提升AI技術在中小企業中應用及普及。 鏈場域-打造半導體「S」廊帶:打造均衡發展且韌性的台灣,運用半導體「S」廊帶,促成產業系統整合。 展應用-「AI產業化、產業AI化」,協助全產業數位轉型:以大南方為優先,擴延應用至全臺灣型塑產業AI化典範,產官學研跨域合作與促進AI技術之應用擴散,厚植AI研發與創新應用。 目前重點推動成果 行政院2025年3月18日核定「AI運算資料中心建置」,將新建地下2層,地上5層的節能與耐震的資料中心,預計2028年完工,總經費50.65億元。 國科會開發5處科學園區(嘉義、臺南三期、楠梓、橋頭、屏東),經濟部推動產業園區2025年預計核定臺南1處,高雄12處,屏東1處;2026年預計核定臺南3處,高雄4處。 國科會委由雲林科大籌組2個團隊,規劃智慧餐飲及健康照護產學合作的補助項目、審查標準、期程與申請方式,經費2.6億元,促進學界投入產業技術加值及實作人才培育。 整合跨部會資源,從供電、供水、交通、醫療、文化、社宅、教育與人才發展等,逐步完善南部地區生活機能生態圈。 更多政府政策報乎您知請參考https://www.ndc.gov.tw/
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  • ❖第一階段:顯式演算法的時代 (1950s - 1980s)**

    (**註:亦可稱「規則式/Rule-based」演算法時代)

    這個時代的演算法典範是「人告訴電腦如何做」。

    ▹核心思維
    演算法就是一套由程式設計師明確定義、一步步執行的指令。人類必須完全理解問題的解法,並將其邏輯用程式碼完整地寫出來。

    ▹底層技術
    (a)年代/
    1940s–1960s:數值演算法 → 資料結構與排序搜尋
    1970s–1980s:理論演算法(NP、隨機化、可計算性)
    (b)特色:演算法本身和資料結構是「核心基礎」,計算效率(時間複雜度與空間複雜度)是主要評價指標。後來延伸為不只是「怎麼算」,還涉及「是否可能算得出來」、「效率界線在哪裡」。

    ▹局限性
    無法應對人類難以用明確規則描述的複雜問題,例如判斷一張圖片裡是否有貓**。
    (**註:其實在那時期,這問題曾試圖透過「專家系統/Expert Systems」方式,也就是「規則庫 if-else 來模擬人類推理」方式處理,不過成果十分有限。)



    ❖第二階段:機器學習的時代 (1980s - 2010s)

    這是第一個巨大的典範轉移,思維從「告訴電腦怎麼做」轉變為「讓電腦自己學」。

    ▹核心思維
    演算法不再是固定的步驟。人類提供大量數據和學習目標,讓演算法自己從數據中尋找模式和規律,並建立模型來解決問題。

    ▹底層技術
    (a)年代/1990s–2000s:分散式與大規模資料處理(PageRank, MapReduce),以及大量統計學與傳統 ML 演算法的崛起(ex決策樹、SVM、KNN、隨機森林...etc.)。
    (b)特色:處理「規模」成為主題,追求能在分散式系統上有效運行。

    ▹局限性
    儘管已經可以學習,但仍需要人類專家進行關鍵步驟——「特徵工程」:人類必須手動從原始數據中提取有意義的特徵,才能讓演算法學習。尤其不同專業領域就需要不同領域的專家知識,才能提取出專屬該領域的特徵、完成該領域的特徵工程。這是關鍵痛點。



    ❖第三階段:深度學習的時代 (2010s - 2020s)

    這是機器學習內部的一次重大典範轉移,它讓演算法從「學習」進化到「深度學習」。

    ▹核心思維
    這個階段解決了特徵工程的問題。透過多層神經網路(DNN),演算法能夠自動從最原始的數據中學習、並提取最抽象、最高階的特徵。意即,電腦已經開始有能力自行判斷「哪些數據是重要的」。

    ▹底層技術
    (a)年代/2010s–2020s:機器學習(ML)與深度學習(DL)
    (b)特色:不再只是「明確規則 + 決定性輸出」,而是「自我調整規則、從資料學習」。以深度學習來說,自動學習抽象特徵/表徵學習(Representation Learning),就可說是最關鍵的突破口。

    ▹革命性:
    這個階段讓 AI 第一次在圖像辨識、語音處理和自然語言理解等領域超越了人類的表現。



    ❖總結

    上述三個階段代表了演算法從「遵循規則」到「從數據中學習」,再到「自動從數據中學習特徵」的根本性演變。

    (還沒完...)



    ❖第四階段:生成式 AI / 大模型時代(2020s-)

    不是只分類或預測,不只是更深的神經網路,而是開始使模型具備跨任務、跨領域的能力,例如「生成」新的內容(語言/影像/音樂),透過Transformer 架構+海量參數+大規模語言模型(LLM),都已應用在現實生活中。

    未來,方興未艾。
    https://vocus.cc/article/68a712e5fd89780001b13c29

    #這碗呀不大
    ❖第一階段:顯式演算法的時代 (1950s - 1980s)** (**註:亦可稱「規則式/Rule-based」演算法時代) 這個時代的演算法典範是「人告訴電腦如何做」。 ▹核心思維 演算法就是一套由程式設計師明確定義、一步步執行的指令。人類必須完全理解問題的解法,並將其邏輯用程式碼完整地寫出來。 ▹底層技術 (a)年代/ 1940s–1960s:數值演算法 → 資料結構與排序搜尋 1970s–1980s:理論演算法(NP、隨機化、可計算性) (b)特色:演算法本身和資料結構是「核心基礎」,計算效率(時間複雜度與空間複雜度)是主要評價指標。後來延伸為不只是「怎麼算」,還涉及「是否可能算得出來」、「效率界線在哪裡」。 ▹局限性 無法應對人類難以用明確規則描述的複雜問題,例如判斷一張圖片裡是否有貓**。 (**註:其實在那時期,這問題曾試圖透過「專家系統/Expert Systems」方式,也就是「規則庫 if-else 來模擬人類推理」方式處理,不過成果十分有限。) ❖第二階段:機器學習的時代 (1980s - 2010s) 這是第一個巨大的典範轉移,思維從「告訴電腦怎麼做」轉變為「讓電腦自己學」。 ▹核心思維 演算法不再是固定的步驟。人類提供大量數據和學習目標,讓演算法自己從數據中尋找模式和規律,並建立模型來解決問題。 ▹底層技術 (a)年代/1990s–2000s:分散式與大規模資料處理(PageRank, MapReduce),以及大量統計學與傳統 ML 演算法的崛起(ex決策樹、SVM、KNN、隨機森林...etc.)。 (b)特色:處理「規模」成為主題,追求能在分散式系統上有效運行。 ▹局限性 儘管已經可以學習,但仍需要人類專家進行關鍵步驟——「特徵工程」:人類必須手動從原始數據中提取有意義的特徵,才能讓演算法學習。尤其不同專業領域就需要不同領域的專家知識,才能提取出專屬該領域的特徵、完成該領域的特徵工程。這是關鍵痛點。 ❖第三階段:深度學習的時代 (2010s - 2020s) 這是機器學習內部的一次重大典範轉移,它讓演算法從「學習」進化到「深度學習」。 ▹核心思維 這個階段解決了特徵工程的問題。透過多層神經網路(DNN),演算法能夠自動從最原始的數據中學習、並提取最抽象、最高階的特徵。意即,電腦已經開始有能力自行判斷「哪些數據是重要的」。 ▹底層技術 (a)年代/2010s–2020s:機器學習(ML)與深度學習(DL) (b)特色:不再只是「明確規則 + 決定性輸出」,而是「自我調整規則、從資料學習」。以深度學習來說,自動學習抽象特徵/表徵學習(Representation Learning),就可說是最關鍵的突破口。 ▹革命性: 這個階段讓 AI 第一次在圖像辨識、語音處理和自然語言理解等領域超越了人類的表現。 ❖總結 上述三個階段代表了演算法從「遵循規則」到「從數據中學習」,再到「自動從數據中學習特徵」的根本性演變。 (還沒完...) ❖第四階段:生成式 AI / 大模型時代(2020s-) 不是只分類或預測,不只是更深的神經網路,而是開始使模型具備跨任務、跨領域的能力,例如「生成」新的內容(語言/影像/音樂),透過Transformer 架構+海量參數+大規模語言模型(LLM),都已應用在現實生活中。 未來,方興未艾。 https://vocus.cc/article/68a712e5fd89780001b13c29 #這碗呀不大
    Day5:演算法的發展歷程
    Day5:演算法的發展歷程
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    「人工智慧 +1」自學 Day5:演算法的發展歷程 - ❖第一階段:顯式演算法的時代 (1950s - 1980s)** (**註:亦可稱「規則式/Rule-based」演算法時代) 這個時代的演算法典範是「人告訴電腦如何做」。 ▹核心思維 演算法就是一套由程式設計師明確定義、一步步執
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  • 黃偉哲為府城城垣300年全國媒體壘球賽開球 盼展現台南文化與媒體交流精神

    發稿單位:新聞及國際關係處
    發稿時間:114年11月29日
    發稿人:葉泯萱

    為慶祝台南府城300年,並促進全國媒體界彼此交流、凝聚向心力,由台南市電子媒體協會主辦的「府城城垣300年 全國媒體壘球賽」於今(29)日上午在台南北區小北B、C球場登場。賽事於當日上午10時正式展開,市長黃偉哲出席開球,給予來自全國各地媒體代表鼓舞,他也感謝所有參與者熱情投入,並預祝賽事圓滿成功。

    市長黃偉哲表示,這項活動已連續舉辦多年,具有凝聚全國媒體從業人士的重要意義,而「府城城垣300年 全國媒體壘球賽」,不僅是一次體育競賽,更是一場跨地域、跨媒體的文化交流聚會,透過媒體參與,將府城三百年的歷史記憶與當代新聞工作者的活力串聯起來,展現台南兼容傳統與創新的城市風貌。他也期盼,藉由壘球賽的競技與互動,增進媒體朋友間的感情與默契,盼望未來在報導、城市行銷與公共參與等議題上,皆能更為齊力齊心,共同促進台南的國際能見度與在地認同。

    市長黃偉哲指出,這項比賽能讓來自全國各地的媒體朋友齊聚一堂,不僅能運動,也能交朋友、增進情誼,而今日天氣相當良好,非常適合比賽,也歡迎各地貴賓蒞臨台南,盼大家能趁機走走看看,品嚐台南道地美食,感受城市魅力。他也強調未來市府將持續強化活動內容,以及與電子媒體協會等相關單位合作,盼把賽事辦得更好、更具吸引力。

    本次賽事以「府城城垣三百年」為主軸,將體育競賽轉化為城市歷史的慶祝儀式,突顯文化傳承意義,更兼具媒體互動與團隊凝聚功能,此外,賽事規模全國性,吸引多家媒體社群參與,涵蓋來自台南、台北、台中、南投、公共電視等多元媒體代表,反映出媒體生態多元與跨界融合趨勢。

    此次賽事的主辦單位為台南市電子媒體協會,並由台南市政府指導支持,展現民間媒體自發力量與地方政府協作之典範,並促進媒體間交流、分享報導經驗與城市觀察的平台。

    今日賽事活動包含市府新聞及國際關係處長蘇恩恩、各議員服務處代表,以及臺南市體育總會理事長吳志祥皆到場共襄盛舉。
    黃偉哲為府城城垣300年全國媒體壘球賽開球 盼展現台南文化與媒體交流精神 發稿單位:新聞及國際關係處 發稿時間:114年11月29日 發稿人:葉泯萱 為慶祝台南府城300年,並促進全國媒體界彼此交流、凝聚向心力,由台南市電子媒體協會主辦的「府城城垣300年 全國媒體壘球賽」於今(29)日上午在台南北區小北B、C球場登場。賽事於當日上午10時正式展開,市長黃偉哲出席開球,給予來自全國各地媒體代表鼓舞,他也感謝所有參與者熱情投入,並預祝賽事圓滿成功。 市長黃偉哲表示,這項活動已連續舉辦多年,具有凝聚全國媒體從業人士的重要意義,而「府城城垣300年 全國媒體壘球賽」,不僅是一次體育競賽,更是一場跨地域、跨媒體的文化交流聚會,透過媒體參與,將府城三百年的歷史記憶與當代新聞工作者的活力串聯起來,展現台南兼容傳統與創新的城市風貌。他也期盼,藉由壘球賽的競技與互動,增進媒體朋友間的感情與默契,盼望未來在報導、城市行銷與公共參與等議題上,皆能更為齊力齊心,共同促進台南的國際能見度與在地認同。 市長黃偉哲指出,這項比賽能讓來自全國各地的媒體朋友齊聚一堂,不僅能運動,也能交朋友、增進情誼,而今日天氣相當良好,非常適合比賽,也歡迎各地貴賓蒞臨台南,盼大家能趁機走走看看,品嚐台南道地美食,感受城市魅力。他也強調未來市府將持續強化活動內容,以及與電子媒體協會等相關單位合作,盼把賽事辦得更好、更具吸引力。 本次賽事以「府城城垣三百年」為主軸,將體育競賽轉化為城市歷史的慶祝儀式,突顯文化傳承意義,更兼具媒體互動與團隊凝聚功能,此外,賽事規模全國性,吸引多家媒體社群參與,涵蓋來自台南、台北、台中、南投、公共電視等多元媒體代表,反映出媒體生態多元與跨界融合趨勢。 此次賽事的主辦單位為台南市電子媒體協會,並由台南市政府指導支持,展現民間媒體自發力量與地方政府協作之典範,並促進媒體間交流、分享報導經驗與城市觀察的平台。 今日賽事活動包含市府新聞及國際關係處長蘇恩恩、各議員服務處代表,以及臺南市體育總會理事長吳志祥皆到場共襄盛舉。
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  • 中正大學MBA在職專班 打破「人脈班」刻板印象,通過AACSB國際認證,打造新世代實戰型管理人才

    中華超傳媒 記者/張永康 嘉義報導

    在全球經濟劇烈變動與AI浪潮席捲的時代,企業亟需具備戰略思維與創新能力的管理人才。國立中正大學企業管理學系MBA在職專班以「專業導向、實務應用」為核心,打破外界對在職碩士「人脈班」的既定印象,成功形塑出兼具國際認證與學術深度的全新學習典範。

    中正MBA在職專班學員修業完成後,可取得與一般研究生相同的碩士學位,代表課程不僅重視學術嚴謹度,更強調實務整合與創新思維的培育。該學程更榮獲全球商管教育最高品質標章──**AACSB(國際高等商學院促進協會)**認證,成為全台少數具備國際水準的商管學程之一。

    與全球接軌:榮獲AACSB國際認證

    AACSB被譽為商管教育界的「金標章」,全球僅約6%的商學院能取得此殊榮。中正大學MBA以嚴謹的課程架構、實務導向的教學設計及具國際視野的師資陣容,展現持續追求卓越的教育實力,讓學生在職涯發展中具備與世界頂尖商學院畢業生並肩的競爭力。

    在職進修首選:兼顧學習與職場發展

    面對在職人士時間壓力,中正MBA課程設計兼具彈性與深度。學員來自科技、金融、製造與公部門等多元產業,課堂中透過實際案例、專案研討與跨域合作,實現「學用合一」的核心精神,形成真正的知識交流與產業鏈結。

    教育新標竿:培養面向未來的決策領袖

    中正大學MBA在職專班不僅是一場學術進修,更是一段職涯升級的旅程。課程聚焦AI應用、數據決策、永續經營與創新策略,協助學員在不確定的全球環境中,以更宏觀的視野與更務實的策略,成為企業轉型的關鍵推手。

    中正MBA在職專班以其國際認證的教育品質、紮實的學術訓練與貼近實務的課程設計,成功翻轉「人脈班」印象,打造台灣在職進修的新典範。



    延伸資訊
    學程名稱:國立中正大學企業管理學系MBA在職專班
    特色亮點:AACSB國際認證、理論與實務兼具、彈性學程設計
    招生對象:具備專業背景與實務經驗的在職人士
    官方網站:中正大學企管系MBA

    #中正EMBA
    #中華超傳媒
    中正大學MBA在職專班 打破「人脈班」刻板印象,通過AACSB國際認證,打造新世代實戰型管理人才 中華超傳媒 記者/張永康 嘉義報導 在全球經濟劇烈變動與AI浪潮席捲的時代,企業亟需具備戰略思維與創新能力的管理人才。國立中正大學企業管理學系MBA在職專班以「專業導向、實務應用」為核心,打破外界對在職碩士「人脈班」的既定印象,成功形塑出兼具國際認證與學術深度的全新學習典範。 中正MBA在職專班學員修業完成後,可取得與一般研究生相同的碩士學位,代表課程不僅重視學術嚴謹度,更強調實務整合與創新思維的培育。該學程更榮獲全球商管教育最高品質標章──**AACSB(國際高等商學院促進協會)**認證,成為全台少數具備國際水準的商管學程之一。 🌍 與全球接軌:榮獲AACSB國際認證 AACSB被譽為商管教育界的「金標章」,全球僅約6%的商學院能取得此殊榮。中正大學MBA以嚴謹的課程架構、實務導向的教學設計及具國際視野的師資陣容,展現持續追求卓越的教育實力,讓學生在職涯發展中具備與世界頂尖商學院畢業生並肩的競爭力。 💼 在職進修首選:兼顧學習與職場發展 面對在職人士時間壓力,中正MBA課程設計兼具彈性與深度。學員來自科技、金融、製造與公部門等多元產業,課堂中透過實際案例、專案研討與跨域合作,實現「學用合一」的核心精神,形成真正的知識交流與產業鏈結。 🎯 教育新標竿:培養面向未來的決策領袖 中正大學MBA在職專班不僅是一場學術進修,更是一段職涯升級的旅程。課程聚焦AI應用、數據決策、永續經營與創新策略,協助學員在不確定的全球環境中,以更宏觀的視野與更務實的策略,成為企業轉型的關鍵推手。 中正MBA在職專班以其國際認證的教育品質、紮實的學術訓練與貼近實務的課程設計,成功翻轉「人脈班」印象,打造台灣在職進修的新典範。 ⸻ 📍延伸資訊 學程名稱:國立中正大學企業管理學系MBA在職專班 特色亮點:AACSB國際認證、理論與實務兼具、彈性學程設計 招生對象:具備專業背景與實務經驗的在職人士 官方網站:中正大學企管系MBA #中正EMBA #中華超傳媒
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  • 中正大學MBA(企業管理碩士)有在職專班的招生,報名資格為工作年資滿三年以上,並設有企業領袖組、管理菁英組等組別。若對在職專班有興趣,可參考 中正大學管理學院企管系的資訊,或搜尋「中正企管碩士專班粉絲團」查詢更多詳細資訊與報名事宜。
    招生重點
    報名資格:需有三年以上工作年資。
    組別:分為企業領袖組(含同等學力傑出表現組)與管理菁英組。
    課程特色:
    強調個案討論、策略趨勢分析與決策思維建立。
    開設「全方位領導決策組」,以數位科技、動盪環境、公民責任、思考決策與視野為四大主軸。
    部分課程會邀請具經營實績的企業典範進行講座。
    報名方式:
    可透過粉絲團查詢詳情並洽詢報名事宜,電話為(05)272-0411轉24303。
    部分組別(企業領袖組與管理菁英組)免筆試。

    #中正大學
    #中正大MBA
    #中正大學EMBA
    中正大學MBA(企業管理碩士)有在職專班的招生,報名資格為工作年資滿三年以上,並設有企業領袖組、管理菁英組等組別。若對在職專班有興趣,可參考 中正大學管理學院企管系的資訊,或搜尋「中正企管碩士專班粉絲團」查詢更多詳細資訊與報名事宜。 📮招生重點 報名資格:需有三年以上工作年資。 組別:分為企業領袖組(含同等學力傑出表現組)與管理菁英組。 📮課程特色: 強調個案討論、策略趨勢分析與決策思維建立。 開設「全方位領導決策組」,以數位科技、動盪環境、公民責任、思考決策與視野為四大主軸。 部分課程會邀請具經營實績的企業典範進行講座。 📮報名方式: 可透過粉絲團查詢詳情並洽詢報名事宜,電話為(05)272-0411轉24303。 📮部分組別(企業領袖組與管理菁英組)免筆試。 #中正大學 #中正大MBA #中正大學EMBA
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