※活動流程：

創新科技衝擊了全球市場，產業也已從「數位化時代」躍升到「智慧化時代」，這重塑了全球工作樣貌(如工業4.0、Bank4.0)、生活常態與整體消費趨勢，加上AI、5G、雲端等數位科技迅速崛起，讓企業意識到推動數位轉型的急迫性。

麥肯錫全球調查報告指出全球勞動力中14%將於2030年被迫轉職或學習數位技能，其中有87%高階主管認為轉型過程正在或即將面臨沒有人才可用的窘境。對全球企業而言，數位轉型最大的痛點來自於在組織內找尋不到適合的人才。因應AI數位轉型的趨勢與需求，雲水雅會邀請曾任資訊工業策進會數位教育研究所副所長、現任本校學生學習與生涯中心主任和資訊應用學系林立傑教授前來分享如何培育數位轉型人才，以提升學生的就業力。

 

※活動內容 
1.講者自我介紹。
2.數位轉型的趨勢與需求：從將類比資料及文件轉換為數位格式(資料數字化)，進而在企業流程中整合資訊技術(數位資料資訊化)，最後將智慧技術融入企業的各領域中，藉此優化效能和流程，從而獲得更佳成果(資訊智慧化)。
3.數位轉型的外部驅動因素：(1)消費者行為更數位化。(2)數位科技的普及。(3)疫情加速轉型。
4.台灣數位轉型情形：約有8成企業已經導入AI。目前46%的企業坦承目前數位化人才難尋覓，數位化人才就廣度來說需要擁有多領域知識，如商業與銷售、廣告服務與技術、數據、內容與體驗，而深度上需要專業經驗。
5.AI人工智慧：又稱為人工智能，主要是指機器具備和人類一樣的思考邏輯與行為模式。可透過感知、學習、推理、協助決策，並採取行動解決問題的科技。
6.人工智慧到機器(深度)學習：機器學習可分為監督學習和非監督學習，主要核心概念在於數據分析。其實就有點像是大腦中的神經元。透過機器學習後，人工智慧就能將處理的問題區分成分類問題和迴歸問題。
7.機器(深度)學習的應用領域：電腦視覺與光學檢測(智慧製造、自動化品管、良率改進等)。自然語言分析與文字探勘(電子商務、文件分類、對話機器人等)。資料探勘與分析(銷售/成本預測、信用卡/貸款評估、客戶自動分群等)。
8.機器(深度)學習的知識示意地圖：先備知識(數學基礎、程式語言、資料庫/網際網路/IT系統架構)-資料探勘-機器學習-深度學習。
9.在No Code / Low Code普及的未來，所有人應該培養能夠定義問題的能力，以及運算思維，也就是要清楚知道想要達成的目標是什麼。
10.機器學習(ML)與自動化機器學習(AutoML)：自動化機器學習在建模、選擇模型、集成模型的程序中都是採自動的方式選擇和集成，比起機器學習都是憑經驗手動來說更為精準和標準。
11.自動化機器學習商業應用：銷售預測、貸款批准、信用卡額度、房地產房價預測與推薦、半導體製造業良率的改善、產品品管管制加強、公司人事部門離職率預測等。
12.各大學合作在培養No Code AI人才的合作方向：大學端能與科技相關協會合作，並與具有代表性組織的單位進行培育科技人才，了解產業圈鏈結優勢及企業痛點。校方可透過各式人才培育計畫/課程進行學生能力的培育(如大數據、AI課程、AI無人機智能、服務製造業課程等)，鼓勵學生參與各項AI、AutoML競賽等。
12.元宇宙的介紹：現實世界的虛擬版，人們能夠以虛擬身分的形式在虛擬平行世界中自由生活。透過5G、AI、NFT、AR、VR、大數據等在虛擬世界中身歷其境。
13.NFT的介紹：非同質化代幣是一種被稱為區塊鏈數位帳本上的資料單位，每個代幣可以代表一個獨特的數位資料，可做為虛擬商品所有權的電子認證或憑證。由於其不能互換，所以非同質化代幣可代表數位檔案(作品)。檔案(作品)本身是可以無限複製，但代表檔案(作品)的代幣在其底層區塊鏈上被追蹤，也能提供買家所有權證明。
14.NFT市場發展現況：元宇宙將使用者從體驗者轉變為智財內容的生產者。目前有三大NFT交易平台，如Opensea公海(綜合性交易平台)、Oursong(數位音樂交易平台)、Nifty Grateway(藝術品交易平台)。
15.dNAS NFT平台架構：區塊鏈將是元宇宙社會最重要的基礎建設：信任機制。可應用於藝術、串流、可收藏、金融、遊戲、音樂、資產、物流、法律等。
16.元宇宙獨有教育與學習模式：教育特色為能讓學生進行角色體驗、即時創作和3D互動，因此所設計的教育學習方式將會以採互動式、多人共創為主，而傳統的學習方式如寫作業、看影片、老師面授為輔。