台海兩岸影視文創交流協會

2025年11月2日星期日

2025 11 02 左永安顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 TTQS人才發展品質管理系統【企業機構版申請單位查檢表】執行（Do）執行（Do）12. 訓練內涵按計畫執行的程度 13.學習成果的移轉及運用 14.訓練資料分類與建檔及管理資訊系統化。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌國立臺灣大學臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理專案管理品牌管理策略管理關鍵就業力共通核心職能師資左記歐洲商行安永經營管理顧問

TTQS人才發展品質管理系統

【企業機構版 申請單位查檢表】

執行（Do）

12. 訓練內涵按計畫執行的程度

12a 依據訓練目標遴選學員切合性

12b 依據訓練目標選擇教材切合性

12c 依據訓練目標遴選師資切合性

12d 依據訓練目標選擇教學方法切合性

12e 依據課程目標選擇教學環境與設備

展現學員遴選條件及資格標準切合訓練目標需求。

展現教材評選作業流程及訓練目標之切合性。

展現課程講師遴選作業流程及訓練目標之切合性。

展現教學方法及訓練目標之切合性。

展現合適之教學環境及相關設備，並有定期維護紀錄。

參酌資料

1.學員 遴選條件 及資格標準。

2.教材 評選作業 流程。

3.課程講師 遴選作業 流程。

4.教學方法。

5.教學環境與相關設備，並有 定期維護紀錄。

6.訓練課程 講師手冊。

7.課程學員使用的 課程手冊。

8.訓練課程計畫書。

9.訓練計畫、訓練目標與 課程目標 佐證說明。

其他：

13.學習成果的移轉及運用

展現適當機制與安排，促進受訓學員將課程

所學運用於工作，或

展現 適當的獎懲措施，

促進訓練

達個人、小組團隊及組織績效改善

之成果。

參酌資料

1.具有 訓練移轉行動計畫 與 行動查核表。

2.部門主管有創造、參與學習成果轉移環境

的 證明資料。

3.促進應用的安排的 證明資料。

4.建構學習心得交流的 平台或社群。

5.績效考核機制。

6.課後回饋機制（如行動方案）。

7.相關人事命令。

其他：

14.訓練資料分類與建檔及管理資訊系統化

展現訓練流程相關文件 有適當 系統化紀錄，

並有 分析及運用 紀錄。

對訓練流程相關文件或紀錄

有適當 的保存及建檔。

參酌資料

1. 訓練資料與訓練過程及 成果的 紀錄與分類，

均有系統化 歸納方法編碼。

2.訓練檔案管理系統。

3.完整的訓練文件建檔資料。

4.是否提供查詢功能，並具持續改善機制。

5.資訊系統化程度及檢索速度。

其他

2025年10月26日星期日

2025 10 26 左永安顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長經濟部 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定人工智慧基礎概論 (L11) 機器學習（Machine Learning）是一種透過數據訓練模型，使機器具備預測與分類能力的技術，常應用於文字辨識、語音辨識、圖像辨識等領域。機器學習的步驟包含：（1）準備訓練資料：（2）訓練模型：（3）測試及評估模型：

機器學習（Machine Learning）

是一種透過數據訓練模型，使機器具備 預測與分類 能力的技術，

常應用於 文字辨識、語音辨識、圖像辨識 等領域。

一般而言，資料量愈大 且經過 完整的資料處理，

模型的效果通常會更好。

簡述機器學習的步驟包含：

（1）準備訓練資料：

包含資料的蒐集、過濾雜訊及前處理；

（2）訓練模型：

將前項 準備好的訓練資料輸入 演算法中，並 適度調整 參數，

使模型儘量符合資料之模式或分佈；

（3）測試及評估模型：

測試並評估該模型的效能，並反覆訓練之；經多次調校仍不佳時，

或許選用其他模型再重覆前述流程。

依訓練方式，有以下幾種學習方法：

（1）監督式學習（Supervised learning）

監督式學習主要應用於 分類（Classification）與迴歸（Regression）

任務，透過 帶有標記（Labeled Data）的訓練數據來訓練模型，

使其學習 輸入特徵與對應標記 之間的關聯性。

在訓練過程中，模型不斷調整內部參數，以提高對未知數據的預測準確度，

從而實現 對未見數據的 有效分類或數值預測。

分類模型目標為「如何將輸入數據 分配至 不同類別」，

例如垃圾郵件過濾（辨別郵件是否為垃圾郵件）、

影像識別（辨識圖片中的物件類別）。

迴歸模型目標為「學習 輸入變數與連續數值 之間的映射關係」，

例如房價預測（根據房屋特徵預測價格）、

銷售額預測（根據市場數據預測未來銷售）。

（2）非監督式學習（Unsupervised Learning）

不同於監督式學習，無需使用事先標記好的訓練數據。

演算法會自動從 未標記的數據中發掘潛在的模式、結構或

分群（Clustering），進而揭示數據內部的關聯性和特徵。

非監督式學習常用於

資料探索、特徵提取和數據降維 等任務，

廣泛應用於

市場區隔分析、異常偵測、推薦系統和影像壓縮 等領域。

（3）強化學習（Reinforcement Learning, RL）

強化學習不同於監督式學習和非監督式學習，

是一種基於「回饋（反饋）機制」的學習方法，

透過 評分機制與獎勵措施 的制定，讓人工智慧進行自我評估

並朝 獲取最大獎勵的方向進行學習。

強化學習的核心在於 讓代理（Agent）透過與環境 的互動，

學習如何選擇 最佳行動策略，以獲得最大的累積回報。

強化學習特別適合用於

需要「試錯學習（Trial-and-Error）」和「長期規劃」

的任務，

例如 遊戲 AI、機器人控制和自動駕駛等領域。

2025年10月23日星期四

2025 10 23 左永安顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長人工智慧架構（1）技術底層 A. 資料處理與分析（Data Processing and Analysis）B. 演算法（Algorithm）C. 機器學習（Machine Learning）D. 深度學習（Deep Learning）E. 專家系統（Expert System）。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌國立臺灣大學臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理專案管理品牌管理策略管理關鍵就業力共通核心職能師資左記歐洲商行安永經營管理顧問

人工智慧架構

人工智慧 的實現 依賴於 一個多層次的架構，

每一層 都扮演著關鍵角色，

從 基礎技術 到 應用開發，最終落地於 實際場景。

以下為其主要構成：

（1）技術底層

技術底層是人工智慧 運作的基礎，提供必要 的

計算能力、數據支撐 與 核心演算法。

主要包含以下要素：

A. 資料處理與分析（Data Processing and Analysis）

AI 的核心 在於數據，資料處理 包括數據 清理、整合、儲存及分析。

關鍵技術

如 1.ETL（Extract, Transform, Load）流程

2.資料庫管理

3. 大數據處理平台（如Hadoop、Spark 等）。

B. 演算法（Algorithm）

為AI 的 邏輯基石，用於 解決問題 及 提供決策支援。

常見的演算法包括

1. 迴歸分析（Regression Analysis）、

2. 分類演算法（ClassificationAlgorithms）、

3. 決策樹（Decision Tree）與

4. 基因演算法（Genetic Algorithm）等。

C. 機器學習（Machine Learning）

AI 的 學習過程 透過 資料訓練模型 來 預測或分類，

常見技術如

1. 監督式學習（Supervised Learning）、

2. 非監督式學習（Unsupervised Learning）與

3. 強化學習（Reinforcement Learning）等。

D. 深度學習（Deep Learning）

構建於 人工神經網路 基礎之上，適用於處理非結構化數據，

如

1. 語音辨識、

2. 影像處理與

3.自然語言處理（NLP）等；

常見的開發框架 包括 TensorFlow、PyTorch 等。

E. 專家系統（Expert System）

基於 規則與知識庫，模擬 人類專家 的 決策過程，

廣泛應用於

1.醫療診斷、

2.財務分析

等專業領域。

2025年10月13日星期一

2025 10 12 台海兩岸影視文創交流協會 2025 慶祝雙十・以歌會友熱烈歡迎洛杉磯華美表演藝術協會 LA Chinese American Performing Arts Association

台海兩岸影視文創交流協會

時間:2025年10月12日(星期日)

16:30報到;17:00節目開始

2025年9月6日星期六

2025 09 06 左永安顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長企業人力資源提升計畫(大人提) 小型企業人力提升計畫(小人提) 共通核心職能課程建立個人形象是一個多面向的過程，包含 1.確定自我定位、 2.提升內外在素質、 3.經營一致的視覺與溝通風格，並在 4.社交媒體上創造共鳴內容。 1. 自我定位與目標設定 2. 外在形象與品牌識別 3. 內在素質與專業能力 4. 溝通與內容經營 5. 持續經營與調整

建立個人形象

是一個多面向的過程，包含

1.確定自我定位、

2.提升內外在素質、

3.經營一致的視覺與溝通風格，並在

4.社交媒體上創造共鳴內容。

成功塑造個人形象需要從

1.內在的自我探索開始，

2.明確品牌價值與目標，再透過

3.穿搭、

4.言行、

5.專業能力和

6.溝通技巧展現個人風格，最終

7.在目標受眾中建立認同與信任。

1. 自我定位與目標設定

1.1確定動機與目標：

首先釐清想透過個人形象達成什麼，例如專業發展或個人品牌建立。

1.2進行自我探索：

瞭解自己的優點、特質、價值觀與信念，這是建立個人品牌一致性

的基礎。

2. 外在形象與品牌識別

2.1視覺元素：

選擇能代表個人風格的色彩、字體和整體視覺風格，並保持一致性，

以便在資訊中被記住。

2.2穿搭與儀態：

根據產業特性和個人特質，選擇合適的穿搭與儀態，展現專業與自信。

2.3打造個人品牌識別：

就像企業有品牌Logo和風格，個人也應有具辨識度的品牌元素，

例如個人標語或一致的風格。

3. 內在素質與專業能力

3.3提升專業技能：

持續學習與成長，掌握必要知識與技能，以保持專業度的同時

展現自身價值。

3.4 培養良好品德與素養：

展現真誠、守時、不情緒化以及具備團隊合作精神等特質。

4. 溝通與內容經營

4.1有效溝通技巧：

學習並善用良好的溝通技巧，確保傳達的訊息清晰且具說服力。

4.2 創造高質量內容：

創造與個人品牌定位相符的內容，分享專業見解或想法，

在特定領域建立權威。

4.2 講述品牌故事：

分享能打動人心的品牌故事，讓受眾對你產生情感連結與共鳴。

5. 持續經營與調整

5.1在社交媒體上建立一致形象：

選擇適合的平台，建立並維護一致的個人品牌形象與內容。

5.2保持真誠與彈性：

展現真實的自己，切勿為了迎合他人而假裝，同時也要

定期回顧與調整個人形象策略。

2025年9月4日星期四

2025 09 04 左永安顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長資料科學詳細步驟： 1. 定義問題與目標： 2. 收集資料(Data Acquisition)：3. 資料前處理(Data Preprocessing)： 4. 探索性資料分析(Exploratory Data Analysis - EDA)：5. 模型開發與驗證(Model Development & Validation)：6. 解釋與報告(Interpretation & Communication)：7. 部署與決策應用(Deployment & Decision Making)：TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌國立臺灣大學臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理專案管理品牌管理策略管理關鍵就業力共通核心職能師資左記歐洲商行安永經營管理顧問

資料科學的步驟大致可分為：

1.定義問題、

2.收集資料、

3.資料前處理（包含 清理和轉換）、

4.資料分析（包含 探索與探勘）、

5.建立與優化模型，最後是

6.解釋與部署結果，

7.將洞察 轉化為實際的 商業 決策與應用。

資料科學詳細步驟：

1. 定義問題與目標：

這是資料科學流程的第一步，需要與利害關係人溝通，

明確專案的商業問題、分析目標，以及預期的成果。

2. 收集資料(Data Acquisition)：

根據定義好的問題，識別並收集 相關的資料來源，

可能來自內部數據庫、公開數據集、網路爬蟲或第三方來源。

3. 資料前處理(Data Preprocessing)：

資料清理(Data Cleaning)：

處理資料中 的 雜訊、錯誤訊息、遺失值和重複記錄，確保資料品質。

資料轉換(Data Transformation)：

將資料 變更成適合 後續分析的格式，

例如進行 特徵工程、多個 資料集合併 等。

4. 探索性資料分析(Exploratory Data Analysis - EDA)：

透過 統計學方法 和 資料視覺化，初步了解資料的 特性、分布與模式，

找出可能的研究方向。

5. 模型開發與驗證(Model Development & Validation)：

模型選擇：

根據問題類型（如分類、回歸、預測）選擇合適的機器學習或統計模型。

模型訓練：

使用資料訓練模型，並透過測試集評估其性能與準確性。

模型優化：

針對訓練結果進行微調，持續改善模型的性能。

6. 解釋與報告(Interpretation & Communication)：

將分析和模型的結果，透過圖表、報告等視覺化的方式呈現，

並用商業語言解釋 洞察和預測。

7. 部署與決策應用(Deployment & Decision Making)：

將經過驗證的模型和分析結果 實際應用 到商業場景中，

協助企業 做出更明智的決策，解決實際問題。

這個過程往往需要 不斷迭代 和優化。

2025年8月31日星期日

2025 09 01 左永安秘書長台海兩岸影視文創交流協會第三屆邀請洛杉磯華美表演藝術協會 (Los Angeles Chinese American Performing Arts Association) 共同參與「慶祝雙十以歌會友活動」

台海兩岸影視文創交流協會

邀請

洛杉磯華美表演藝術協會

Los Angeles Chinese American Performing Arts Association

共同參與「慶祝雙十以歌會友活動」

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