AI 應用工程師
WeHelp 半年嚴格訓練營
訓練目標
深度學習模型
資料特徵工程
雲端系統架構
嚴格的過程，成就你的價值
三階段訓練安排
基礎技術
引導專案
獨立專案
本訓練適合對象
規劃與執行，彭彭老師
報名申請前準備
請參考彭彭免費線上教學，或任何其他資源，學習基本 HTML、CSS 網頁開發，完成一份網頁，版面自由發揮，好壞不拘。利用 GitHub Pages 服務上線，在網頁中提供以下問題的回應：
- 個人簡介和申請動機。
- 曾經學過哪些軟體工程相關技術？
- 如果參與訓練，會怎麼安排時間？
- 分享一件負面情緒經歷，如何處理？
- 最想使用 AI 技術解決什麼問題？
- 如何看待 AI 對軟體工程師的影響？
- 其他想要對我們說的事情？
完成後，請在申請時間內，填寫申請表單
申請方式、訓練時程
- 申請時間：即日起 ~ 2027/01/03
- 開訓日期：2027/01/18
- 第一階段：2027/01/18 ~ 03/21
- 第二階段：2027/03/22 ~ 05/16
- 第三階段：2027/05/17 ~ 07/25
填寫申請表單
校友訓練成果、專案紀錄
三階段訓練，詳細規劃
第一階段：掌握基礎技術
基礎技術
引導專案
獨立專案
基本資訊：
- 訓練費用：早鳥價新台幣 5000 元。( 10/01 恢復原價 7500 元 )
- 訓練時間：八週
- 技術堆疊：Python、PyTorch、Neural Network、FastAPI、PostgreSQL。
- 背景知識：資料處理、神經網路、深度學習、網站應用系統架構、SQL 資料庫。
- 預期目標：使用 PyTorch 完成基礎深度學習模型，整合資料庫與 AI 模型，架設基礎網站應用系統
- 執行方式：提供參考資訊，學員須自學並完成每週任務。每週一晚上 21:00 進行線上會議，說明當週的任務安排並引導關鍵技術。你必須撰寫每日進度報告，完成每週任務。我們會檢查、追蹤你的進度報告與任務完成情況，並適時給予回饋。主要在線上進行，並使用 Discord 社群平台討論或發問。
- 實體活動：將會有一次實體的期末學習報告活動，以及校友經驗分享。
- 進度查核：為了進入下一階段的訓練，你必須每週至少提供兩次每日進度報告，並完成所有的每週任務，通過檢查。
每週安排大綱：
- Python 網路資料運用。
- PyTorch 建模、訓練與評估。
- PyTorch 實際應用案例。
- FastAPI 網站系統開發。
- PostgreSQL 資料庫基礎。
- 網站會員系統，功能開發。
- 整合 AI 模型的網站應用。
- 實體活動：主題學習，校友分享。
退費規則：
第二階段：引導專案開發
基礎技術
引導專案
獨立專案
基本資訊：
- 訓練費用：新台幣 20000 元 ( 參與實體活動 )、新台幣 16500 元 ( 不參與實體活動 )。
- 訓練時間：八週
- 技術堆疊：Data Pipeline、Tokenize、Embedding、RAG、Linux、Amazon Cloud Services、Payment System、延續前一階段技術。
- 背景知識：資料特徵工程、自然語言處理、嵌入模型、檢索增強生成、推薦系統、自動化流程、雲端服務、網站系統。
- 預期目標：建置資料管道，使用 PyTorch 完成多個深度學習模型，整合資料庫與 AI 模型，架設電商網站應用系統。
- 執行方式：提供參考資訊，學員須自學並完成每週任務。每週一晚上 21:00 進行線上會議，說明當週的任務安排並引導關鍵技術。你必須撰寫每日進度報告，完成每週任務。我們會檢查、追蹤你的進度報告與任務完成情況，並適時給予回饋。主要在線上進行，並使用 Discord 社群平台討論或發問。
- 實體活動：每週五 10:00 ~ 18:00，在台北市會議場所，全員一起進行程式開發，當場討論解決問題。
- 進度查核：為了進入下一階段的訓練，你必須每週至少提供兩次每日進度報告，並完成所有的每週任務，通過檢查。
每週安排大綱：
- 文本資料抓取、特徵工程。
- 建置、訓練文本嵌入模型。
- 建置、訓練文本分類模型。
- 優化經典影像嵌入模型。
- RAG 商品圖文推薦應用。
- 建置會員，購物車系統。
- 串接金流，建置結帳系統。
- 建立自動化商品上架系統。
退費規則：
第三階段：獨立專案開發
基礎技術
引導專案
獨立專案
基本資訊：
- 訓練費用：新台幣 15000 元 ( 參與實體活動 )、新台幣 11000 元 ( 不參與實體活動 )。
- 訓練時間：十週
- 技術堆疊：CNN、R-CNN、GAN、Transformer、延續前一階段技術。
- 背景知識：影像辨識、物件偵測、影像生成、自然語言文本生成的核心概念。
- 預期目標：學習與實作經典模型架構，掌握轉移學習等微調優化技術。利用敏捷專案管理，建立資料處理流程、訓練深度學習模型、完成基於深度學習模型的完整網站服務。
- 執行方式：每週一晚上 21:00 進行線上會議，規劃、檢討當週的個人專案開發計畫。你必須撰寫每日進度報告，我們會檢查、追蹤你的專案完成狀況，並適時給予回饋。主要在線上進行，並使用 Discord 社群平台討論或發問。
- 實體活動：每週五 10:00 ~ 18:00，在台北市會議場所，全員一起進行程式開發，當場討論解決問題，展示個人專案的成果。
- 進度查核：為了順利從 WeHelp 畢業，你必須每週至少提供兩次每日進度報告，完成前四週的交付任務，進行個人專案開發階段性報告，通過檢查，完成最終的專案成果報告。
- 專案成果：最後一週將擇日安排專案報告活動，讓您有機會展示自己在深度學習領域的具體開發成果。
每週安排大綱：
- CNN 影像辨識專案。
- R-CNN 物件偵測專案。
- GAN 影像生成專案。
- Transformer 文字生成專案。
- 第一個 Sprint：資料處理。
- 第二個 Sprint：模型建置。
- 第三個 Sprint：網站應用。
- 第四個 Sprint：優化模型、專案除錯。
- 第五個 Sprint：最終成品收尾。
- 期末專案成果報告。
退費規則：