2025 08 11 左永安顧問 只想聽音樂 You say my love is all you need to see you through 你說我的愛是你看穿一切的所需 But I know these words are not quite true 但我知道這些不是真心話 Here is the path you're looking for, an open door 這條是你尋覓的道路，一道開啟的門扉 Leading the worlds you long to explore 帶領你到你一直盼望去發掘的世界 Go, if you must move on alone 去吧，如果你必須獨自前進 I'm gonna make it on my own 我自己一人也能過得好好的 Kiss me good-bye, love's memory 與我吻別 愛的回憶

 

2025 08 11 左永安顧問 只想聽音樂 You say my love is all you need to see you through 你說我的愛是你看穿一切的所需 But I know these words are not quite true 但我知道這些不是真心話 Here is the path you're looking for, an open door 這條是你尋覓的道路，一道開啟的門扉 Leading the worlds you long to explore 帶領你到你一直盼望去發掘的世界 Go, if you must move on alone 去吧，如果你必須獨自前進 I'm gonna make it on my own 我自己一人也能過得好好的 Kiss me good-bye, love's memory 與我吻別　愛的回憶

 

作詞：Angela Aki 作曲：植松伸夫

You say my love is all you need to see you through
你說我的愛是你看穿一切的所需

But I know these words are not quite true
但我知道這些不是真心話

Here is the path you're looking for, an open door
這條是你尋覓的道路，一道開啟的門扉

Leading the worlds you long to explore
帶領你到你一直盼望去發掘的世界

Go, if you must move on alone
去吧，如果你必須獨自前進

I'm gonna make it on my own
我自己一人也能過得好好的

Kiss me good-bye, love's memory
與我吻別　愛的回憶

Follow your heart and find your destiny
順從你的心去尋找你的宿命

Don't shed a tear for love's mortality
我不會因為愛情終將死去而落淚

For you put the dream in my reality
因為是你將夢想帶入我的現實

As time goes by, I know you'll see this of me

隨著時間流逝，我知道你會看見我的用心

I loved enough to let you go free
因如此深愛你所以讓你自由

Go, I will give you wings to fly,
去吧，我會給你飛翔的翅膀

Cast all your fears into the sky
將你的恐懼都拋到藍天之外

Kiss me good-bye, love's mystery
與我吻別　愛已是個謎

All of my life, I'll hold you close to me
我將一生緊緊擁抱住你

Don't shed a tear for love's mortality
我不會因為愛情終將死去而落淚

For you put the dream in my reality
因為是你將夢想帶入我的現實

Kiss me good-bye, love's memory
與我吻別　愛已是回憶

You put the dream in my reality
因為是你將夢想帶入我的現實

《經典名曲》Kiss Me Goodbye (吻別)

 - Petula Clark - Lyrics .

LYRICS [中英歌詞] : We choose it, win or lose it 我們選擇了它，不論輸贏 Love is never quite the same 愛不是一成不變的 I love you, now I've lost you 我愛你，如今卻失去了你 Don't feel bad, you're not to blame 別難過，錯不完全在你 So kiss me goodbye 那麼，和我吻別吧！ And I'll try not to cry 我試著不哭泣 All the tears in the world 全世界的淚水 Won't change your mind 也改變不了你的心意 There's someone new 你已另有新歡 And she's waiting for you 她在等著你 Soon your heart will be leaving me behind 很快的，你的心將離我而去 Linger awhile, then I'll go with a smile 再停留一會兒，我會含笑離去 Like a friend who just happened to call 就像一個碰巧前來拜訪的朋友 For the last time pretend you are mine 最後一次假裝你是我的 My darling, kiss me goodbye 親愛的，和我吻別吧！ I know now I must go now 我知道我得離開了 Though my heart wants me to stay 儘管我的心要我留下來 That girl is your tomorrow 那個女孩是你的明天未來 I belong to yesterday 而我只屬於昨日過去 So kiss me goodbye 那麼，和我吻別吧！ And I'll try not to cry 我試著不哭泣 All the tears in the world 全世界的淚水 Won't change your mind 也改變不了你的心意 There's someone new 你已另有新歡 And she's waiting for you 她在等著你 Soon your heart will be leaving me behind 很快的，你的心將離我而去 Linger awhile, then I'll go with a smile 再停留一會兒，我會含笑離去 Like a friend who just happened to call 就像一個碰巧前來拜訪的朋友 For the last time pretend you are mine 最後一次假裝你是我的 My darling, kiss me goodbye 親愛的，和我吻別吧！ My darling, kiss me goodbye 親愛的，和我吻別吧！

2025 08 10 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 人工智慧基礎概論 平均差（Mean Deviation）：抽樣變異（Sampling Variation）統計推論：統計推論： 根據 樣本資料，判斷 是否 接受 或 拒 絕 統計假設 的過程。

 

2025 08 10 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 人工智慧基礎概論 平均差（Mean Deviation）：抽樣變異（Sampling Variation）統計推論：統計推論： 根據 樣本資料，判斷 是否 接受 或 拒 絕 統計假設 的過程。

 人工智慧基礎概論

平均差（Mean Deviation）：

是   所有   觀察值  與   平 均數  之間   

絕   對  差  值 的 平 均，其數 值  越大，

表示   資料的  分散程度   越高。

抽樣變異（Sampling Variation）

在進行  統計分析  時，從  母體中   抽取樣本   

所   計算出的  統計量（如   樣本平均數、樣本標準差    ），

往  往  因    樣本的  隨機性   而與   對應的  母體參數  有所差異。

這種  因  抽樣  而產生  的  統計量變動   現象，稱

為抽樣變異（Sampling Variation）。 

統計推論：

根據   樣本資料，判斷   是否   接受  或  拒 絕   統計假設  的過程。

            在統計學中，H0是虛無假設（Null Hypothesis）的簡寫，表示研究者想要推翻的假設。 當H0為真時，表示研究者提出的對立假設（alternative hypothesis，簡寫為H1）不成立。 

      在假設檢定中，我們根據樣本資料來決定是否拒絕H0。 如果拒絕H0，表示有足夠的證據支持H1；如果無法拒絕H0，表示沒有足夠的證據推翻H0，但這並不代表H0一定為真。

詳細說明:

• 虛無假設 (H0): 這是研究者想要用數據來推翻的假設。 舉例來說，如果想驗證某種藥物有效，虛無假設可能是「藥物無效」。
• 對立假設 (H1): 這是研究者想要支持的假設，通常是與虛無假設相反的陳述。 在上述例子中，對立假設可能是「藥物有效」。
• 假設檢定: 這是一個統計程序，用來判斷是否有足夠的證據支持對立假設。 在這個過程中，我們計算一個p值，用來衡量在虛無假設為真的情況下，觀察到我們所觀察到的樣本結果或更極端結果的可能性。
• p值: 如果p值小於顯著水準（通常是0.05），我們就拒絕虛無假設，表示有顯著的證據支持對立假設。 如果p值大於顯著水準，我們就無法拒絕虛無假設，這並不代表虛無假設為真，僅代表沒有足夠的證據來推翻它。
• 型一錯誤(Type I error): 當虛無假設實際上為真，但我們卻錯誤地拒絕了它。
• 型二錯誤(Type II error): 當虛無假設實際上為假，但我們卻錯誤地沒有拒絕它。

總結:

         在假設檢定中，H0為真時，我們希望能夠正確地接受它，但如果p值小於顯著水準，我們還是會拒絕H0，這就產生了型一錯誤。

         反之，H0為假時，我們希望能夠正確地拒絕它，但如果p值大於顯著水準，我們就無法拒絕H0，這就產生了型二錯誤。 假設檢定是一個有犯錯可能性的過程，我們只能根據樣本資料來判斷是否拒絕H0，而不能直接證明H0的真偽。

 K-means 的原理相對簡單,主要透過    反覆分配點 到 最近中心、

      並  更新中心點  來   最小化平方誤差和  ,並非複雑方法。

      K-means 常與PCA(降维)、Elbow method(選k值)等方法結合,

      具有一定彈性。

      對於  球形  且  大小密度   接近  的群體, K-means 表現良好。

當我們進行一次假設檢定,得到的p值為0.03,而我們事先設定的顯著性水準為0.05。

以下哪一個叙述最合乎统計檢定的意義?

(A)我們有97%的信心拒絕虚無假設

(B)我們在95%的信心水準下拒絕虚虚無假設

(C)我們無法拒絕盧無假設

(D)我們犯型一錯誤的機率為5%

答案:(B)我們在95%的信心水準下拒绝虚無假設。

解析:顯著性水準設定為0.05表示,我們容許 最多5%的機率

        犯型一錯誤(即Type-I Error),  並非代表實際犯錯的機率是5%。

2025 08 08 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 開源地端模型 與 智慧製造 開源地端模型 透過在 本地端部署具有 1.可自訂性 2.低延遲 3.高安全性 的AI 演算法 數位孿生技術 與 虛擬優化虛實融合模擬– 數位孿生 是指在 虛擬環境中建立 1.產品、 2.生產線或 3.整座工廠 的精確數位 模型

 

2025 08 08 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 開源地端模型 與 智慧製造 開源地端模型 透過在 本地端部署具有 1.可自訂性 2.低延遲 3.高安全性 的AI 演算法 數位孿生技術 與 虛擬優化虛實融合模擬– 數位孿生 是指在 虛擬環境中建立 1.產品、 2.生產線或 3.整座工廠 的精確數位 模型

 開源地端模型  與  智慧製造

開源地端模型  透過在  本地端部署具有

    1.可自訂性 

    2.低延遲    

    3.高安全性

的AI 演算法，

能夠實現智慧製造中的

    1.即時品質  監控

    2.預測性      維護

    3.生產流程  優化

開源地端模型指的是

那些  公開

   1.釋出其源代碼、

   2.模型架構  與

   3.部分或全部權 重，並且

   4.能夠在本地硬體(例如個人電腦或內部伺服器)上

   部署  與  運行的 語言模型。

 •此類模型允許使用者在無需依賴雲端服務的情況下，

  自行管理  與  調整模 型，從而更好地保護

  資料隱私  並  滿足個別化需求。

  主要特性與優勢– 

    靈活度高：使用者可按需求  查閱、修改與優化  模型。

    隱私保護：資料在本地運算，降低  外洩風險。 

     即時響應：減少  網路    傳輸延遲，提高  系統   反應速度。 

常見的開源地端模型– 

GPT-2：

由 OpenAI發布，擁有多個不 同參數規模的版本，

其中較小版本對硬 體資源要求較低。

 LLaMA：

Meta發布的系列模型，雖然 使用上可能需遵循特定限制

(  LLaMA 的 原始權重僅對符合條件的  學術研究者  及 機構  開放)，

但也被廣泛    應用於   本地化 研究與實驗– 

T5 系列：

由 Google 提出，該模型基 於「文本轉文本」架構，可根據任務需 求進行微調。

針對資源有限的情況，可 選擇 T5-Small 或 T5-Base 版本。

數位孿生技術  與  虛擬優化

虛實   融合模擬– 數位孿生 

是指在   虛擬環境中建立

    1.產品、

    2.生產線或

    3.整座工廠

     的  精確 數位 模型，並以 實際資料  加以驅動。

 未來更多製造商  將運用   數位孿生  來  優化生產。

透過在虛擬工廠中模擬 各種  生產  參數變化，AI可以預測 不同設定對

產出、品質的影響，協助 找出    最佳方案。 

產品   研發 與 產線   導入–數位孿生

除  優化現有流程，對 新產品導入 也  極為有利。

研發團隊   可先 行建立   產品的  數位孿生，

在虛擬環境中  模擬    製造與組裝過程，預估  良 率 和  周期。

若結果不理想，可在虛擬模型中  反覆修改   設計 和 製程，

直到達標   再轉 到   實體試產，大幅縮短  研發週期。

2025 07 27 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 機器學習演算法大致上也可分為 4 種類別，分別是：監督式學習、非監督式學習、半監督式學習、強化式學習 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

 

2025 07 27 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 機器學習演算法大致上也可分為 4 種類別，分別是：監督式學習、非監督式學習、半監督式學習、強化式學習 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

 4 大機器學習模型

機器學習演算法大致上也可分為 4 種類別，

分別是：

   1.監督式學習、

   2.非監督式學習、

   3.半監督式學習、

   4.強化式學習。

【監督式學習】

定義： 學習模型    使用  有標籤   的  訓練數據，其中每個輸入樣本

            都有    相應的   目標輸出。

特色： 模型   根據已知  的  輸 入 和 輸 出   示例進行訓練，

            以預測   未知數據  的   輸出。

            監督式學習   適用於   分類 和 回歸  等任務。

            監督式學習的優點是   學習效果   通常    比較好，因為

            模型有明確的目標值可以參考。

            但是，監督式學習  也需要大量的  標註資料，這可能會比較  耗 時 和 昂貴。

【非監督式學習】

定義： 學習模型  使用   無標籤的   訓練數據，沒有預先定義   的   目標輸出。

特色： 模型探索數據的內在結構，通常用於集群分析、降維和異常檢測等任務。

            非監督式學習  不需要   預先標記  的  輸出。

            非監督式學習  的優點  是不需要 標註資料，因此可以節省人力和時間。

            但是，非監督式學習的 學習效果 通常不如 監督式學習，因為模型沒有

            明確的目標值可以參考。

【半監督式學習】

定義： 結合  監督  和  非監督式   學習的元素，模型使用

            既有標籤  的數據   和   沒有標籤 的  數據  進行訓練。

特色：  這種方法  利用 未標記數據   來 增強 模型的性能，尤其在標記數據有限

             的情況下。半監督式學習 可以提高  模型的  泛化能力，

              通常比   監督式學習  或  非監督式學習  的   學習效果更好。

【強化式學習】

定義：  學習模型  透過  與環境的    交互學習，從而  最大化某種累積 的回報，

             是一種   基於  獎勵 和  懲罰    來學習的   機器學習方法。

             在強化式學習中，機器學習模型   透過不斷   嘗試 和探索，

              來 找到   能夠   獲得最大獎勵   的  行為。

特色： 模型透過   在環境中執行動作   來學習，並根據   反饋   調整其策略。

            強化式學習   常用於處理   需要做出    一系列決策  的  問題，

             如遊戲、機器人控制  等。

            但是，強化式學習的  學習過程  通常  比較緩慢，

             需要  大量的 試驗 和 錯誤。

2025 07 23 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 1.AI管理顧問師 2.AI輔助顧問師 3.AI應用工程師 4.AI管理策略師 5.AI人工智慧管理師 1.永續管理師 2.永續管理專員 3.永續管理顧問師 VUCA和BANI VUCA時代來臨!能脫穎而出的領導人,都懂得這個 快速變遷管理能力:VUCA是volatility(易變性)、 uncertainty(不確定性)、complexity(複雜性)、 ambiguity(模糊性)的縮寫 ・學者 Jamais Cascio 了提出BANI的概念作為這個時代 標籤,適用於企業界,也適用於國家、非營利組織及 個人等。BANI分別代表4個字的開開頭,B(Brittle)代 表脆弱易碎、A(Anxious)代表焦慮、N(Non-Linear )代表非線性、I(Incomprehensible)代表無法理解。 充分表現這個時代的荊棘處處,難以自處。

 

2025 07 23 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 1.AI管理顧問師 2.AI輔助顧問師 3.AI應用工程師 4.AI管理策略師 5.AI人工智慧管理師 1.永續管理師 2.永續管理專員 3.永續管理顧問師 VUCA和BANI VUCA時代來臨!能脫穎而出的領導人,都懂得這個 快速變遷管理能力:VUCA是volatility(易變性)、 uncertainty(不確定性)、complexity(複雜性)、 ambiguity(模糊性)的縮寫 ・學者 Jamais Cascio 了提出BANI的概念作為這個時代 標籤,適用於企業界,也適用於國家、非營利組織及 個人等。BANI分別代表4個字的開開頭,B(Brittle)代 表脆弱易碎、A(Anxious)代表焦慮、N(Non-Linear )代表非線性、I(Incomprehensible)代表無法理解。 充分表現這個時代的荊棘處處,難以自處。

VUCA和BANI 

VUCA時代來臨!

能脫穎而出的領導人,都懂得這個 快速變遷管理能力:VUCA是

1.V  volatility(易變性)、 

2.U uncertainty(不確定性)、

3.C complexity(複雜性)、 

4.A ambiguity(模糊性)的縮寫 ・

BANI 

學者 Jamais Cascio 了提出BANI的概念作為這個時代 標籤,

適用於企業界,也適用於國家、非營利組織及 個人等。

BANI分別代表4個字的開開頭

1.B(Brittle)代 表脆弱易碎、

2.A(Anxious)代表焦慮、

3.N(Non-Linear )代表非線性、

4.I(Incomprehensible)代表無法理解。 

充分表現  這個時 代 的   荊棘處處, 難以自處。

2025 07 12 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 AI 應用規劃師職能基準 主要職責 T1 評估與 分析 AI 技 術 工作任務 T1.3 評估 應用或發 展效益 職能 級別 5級 職能內涵 （K=knowledge 知識） K03 市場研究與分析方法 K04 資料庫原理 K05 機器學習概論 K06 商業智慧概論 K09 人工智慧概論（含鑑別式與生成 式AI） K10 AI治理概念（含倫理、偏見防範 等） K11 資料處理與分析概念 K12 風險管理概念（含AI技術、模型 偏見、法律合規等） K13 資訊安全概念 職能內涵 （S=skills 技能） S03 技術評估與分析能力 S05 問題解決能力 S08 資料整合與分析能力 S09 資料視覺化能力 S10 AI技術/工具應用能力 S11 實驗設計與分析能力

 

2025 07 12 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 AI 應用規劃師職能基準 主要職責 T1 評估與 分析 AI 技 術 工作任務 T1.3 評估 應用或發 展效益 職能 級別 5級 職能內涵 （K=knowledge 知識） K03 市場研究與分析方法 K04 資料庫原理 K05 機器學習概論 K06 商業智慧概論 K09 人工智慧概論（含鑑別式與生成 式AI） K10 AI治理概念（含倫理、偏見防範 等） K11 資料處理與分析概念 K12 風險管理概念（含AI技術、模型 偏見、法律合規等） K13 資訊安全概念 職能內涵 （S=skills 技能） S03 技術評估與分析能力 S05 問題解決能力 S08 資料整合與分析能力 S09 資料視覺化能力 S10 AI技術/工具應用能力 S11 實驗設計與分析能力

 AI 應用規劃師職能基準

主要職責 

T1 評估與 分析 AI 技 術

工作任務 

T1.3 評估 應用或發 展效益

工作產出 

O1.3.1    導 入    評估分 析報告   或 資料表 

O1.3.2    風險  評估  報 告  或  文件 

行為指標

P1.3.1根據  目標 與 需求，運用各類分析 方法

       （如  SWOT、五力分析、資 料統計分析  等） ，

           進行AI技術 

            1.應用或發展之優勢、

            2.劣勢與限 制、

            3.商業效益及

            4.識別風險等評 估，

           並 向經營管理者   說明分析結 果，從而  選擇適合  的應用或發展 項目範疇。 

 P1.3.2  針對已選擇之AI技術、工具或解 決方案  進行  施測，評估其應用效 果

             並  適時調整  AI技術發展方 案，以  提升    技術 的  可行性 與  執行 效益。

職能 級別 

5級

職能內涵 （K=knowledge 知識） 

K03 市場研究與分析方法 

 K04 資料庫原理 

 K05 機器學習概論 

 K06 商業智慧概論 

 K09 人工智慧概論（含鑑別式與生成 式AI） 

 K10 AI治理概念（含倫理、偏見防範 等）

 K11 資料處理與分析概念 

 K12 風險管理概念（含AI技術、模型 偏見、法律合規等） 

 K13 資訊安全概念 

職能內涵 （S=skills 技能）

S03 技術評估與分析能力 

 S05 問題解決能力 

 S08 資料整合與分析能力 

 S09 資料視覺化能力 

 S10 AI技術/工具應用能力 

 S11 實驗設計與分析能力

2025 07 12 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 114年度 推動高齡自主學習 纏繞 畫 人生 授課時間 :114.07.16 (三) 專題講座:行銷方向 與 成果展現注意事項 暨 消費者 保護染彩改造素面包與白瓷杯 授課時間 ::114.07.20 (日) 專題講座:成果發表 暨 行銷推廣

 

2025 07 12 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 114年度 推動高齡自主學習 纏繞 畫 人生 授課時間 :114.07.16 (三) 專題講座:行銷方向 與 成果展現注意事項 暨 消費者 保護染彩改造素面包與白瓷杯 授課時間 ::114.07.20 (日) 專題講座:成果發表 暨 行銷推廣