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【6/29台南場】無人機AI巡檢與物聯網數據分析智慧農業考照班 #產業新尖兵 – 工研院產業學院(台南學習中心)

尤思雅 — Tue, 05 May 2026 01:30:23 +0000

訓練日期：2026-06-29～2026-08-19上課地點：台南市歸仁區歸仁十三路一段6號上課費用：學員負擔 …

訓練日期：2026-06-29～2026-08-19
上課地點：台南市歸仁區歸仁十三路一段6號
上課費用：學員負擔：填表洽詢 政府負擔：填表洽詢

課程介紹：

＃高額補助＃15歲至29歲（以課程開訓日計算）之本國籍待業青年者
主要技術
1.物聯網架構原理以及農業物聯網感測器安裝與建置
2.AI影像辨識平台的圖資蒐集、資料建模、與AI影像辨識學習方法
3.無人機的機電整合、機體設計、飛控系統的控制基礎
4.無人機農噴實作
5.無人機空拍、建模、農業多光譜巡檢等技巧。
6.民航局遙控無人機學、術科考照內容【無人機飛行培訓(專業基本級GPS模式)】

智慧農業（Smart Agriculture）結合農業和現代技術，能夠提高農業生產的效率、質量和可持續性。利用科技來監測、分析和控制農業過程，以提供更精確的管理和決策支持，並結合跨領域之資通訊技術(ICT)、物聯網(IoT)、大數據(Big Data)分析、多光譜AI辨識等，以減輕農場作業負擔、降低勞動力需求，提供更有效率的農場經營管理模式，生產符合消費者安全需求及可追溯的農產品。

1.智慧農業的目標是最大化農業生產力，提供決策依據並帶來經濟效益、節約資源和保護環境、品質控制和食品安全，以提高農業生產的可持續性和競爭力。課程中將會透過以下技術教學，讓學員了解智慧農業具體應用並具備從事智慧農業導入相關行業或科技農業公司之能力。

2.物聯網模組與平台（IoT）：透過農業物聯網模組與遠距灌溉模組，物聯網技術可以實時監測和收集農業環境中的數據，例如土壤濕度、溫度、植物健康狀況等。這些數據可以用於準確地控制灌溉系統、施肥和農藥的使用，以提高生產效率。

3.大數據和數據分析應用：智慧農業利用大數據技術來收集、存儲和分析龐大的農業相關數據。透過數據分析，可以獲得有關作物生長、病蟲害預測、市場需求等方面的洞察，並作出更明智的決策。

4.多光譜AI辨識：AI和機器學習技術可以用於處理和分析大量的農業數據，並提供預測和建議，可以用於農作物疾病的早期檢測、農作物生長模型的建立、自動化控制系統的優化，可搭配無人機進行精準施藥、施肥、補水，有效、減藥減碳。

5.機組裝與參數設定：無人機於進行空中監測，並使用遙感技術收集農田的影像和數據。這些數據可以用於繪製地圖、植被分析、災害監測等，從而協助做出更有效的管理決策。而近年來農業大量導入無人機進行噴藥灑肥，課程將教授無人機組裝等基礎維修技能，讓學員可以進行植保無人機相關維修及無人機與AI結合之相關應用。

6.專業證照培訓：教授無人機操作證學術科測驗內容，課程並實際教導噴灑、投擲等相關注意事項，讓學員了解無人機未來產業的多元應用，並協助安排普通操作證學科考試。
　　課程中以無人機組裝與基礎飛行訓練實際進行專題實作，讓學員具備物聯網模組的安裝與參數設定能力，將AI辨識導入農業應用，了解空拍建模與AI辨識與異常偵測等農業專業應用能力，為智慧農業培養專業且全面的技術人才。

課表名稱	單元課程名稱	單元課程大綱	上課時數
網路安全基礎入門18小時	概述、比較和認證各種網路概念	TCP / IP基礎知識、基本網路安全概念	6
網路安全基礎入門18小時	網路應用和安全上的挑戰	基本認證、授權和稽核服務、基本的防火牆服務、基本的站點到站點VPN	12
Cisco CCNA60小時	介紹VLANs和Trunks	VLAN之間的路由、OSPF簡介、構建冗餘交換拓撲、使用EtherChannel改善冗餘交換拓撲、探索第3層冗餘、廣域網路技術介紹	24
	介紹ACL的基礎	啟用網際網路連接、介紹QoS、介紹無線基礎知識、網路架構和虛擬化簡介、介紹智能網路的發展	18
	管理思科設備	系統監控簡介、檢查安全威脅情況、介紹威脅防禦技術、保護管理存取、介紹設備加固	18
CompTIA Security+60小時	使用軟件工具評估安全現況	比較和相對應的攻擊、比較和瞭解安全控制的差異、闡述基本密碼學的概念、佈建公鑰基礎結構、實施身份和訪問管理控制、管理訪問服務和帳戶	24
CompTIA Security+60小時	佈建安全的網絡架構	安裝和配置安全設備、佈建安全主機，移動和嵌入式系統、實施安全網路訪問協議、實施安全網路應用、解釋風險管理和災難恢復概念、安全應用程序開發概念、闡述組織和安全概念	36
企業參訪		參訪地點：台南沙崙-資安暨智慧科技研發大樓	6
職場軟實力36小時	專案管理	MS Excel工作坊（內含ChatGPT AI生成應用）	12
	專案管理	簡介：專案(含專案的生命週期)和專案管理的定義、重要性/效益專案成敗關鍵、PDCA循環與PMI PMBOK十大知識領域、專案計畫執行程序	18
	履歷撰寫與面試技巧	履歷撰寫教導、面試技巧實戰	6
就業媒合		就業媒合*青年就業相關政令宣導	4
總計：184小時

課程大綱	時數
1.Orange拖拽與連結程式設計	2
2.六大類Orange元件簡介	1
3.資料匯入、探索與視覺化	3
4.資料前處理	3
5.特徵工程	3

主題	大綱
生成式 AI 趨勢與 Open WebUI 架構導論	大型語言模型（LLM）的基本運作原理。介紹 Open WebUI 架構的優勢與適用情境。實作環境建置。
本地模型部署實戰 – Ollama 整合應用	Ollama 的核心概念與模型庫運作方式。實作下載與執行主流開源模型，如 Llama 3 和 Gemma 2。導覽 Open WebUI 介面與主要功能。測試與驗證基礎對話生成功能。
提示詞工程與角色客製化	System Prompt（系統提示詞）的設計原理與重要性。 Temperature、Context Window 等參數對生成品質的影響。
RAG 知識庫原理與建置實務解析	RAG（Retrieval-Augmented Generation）原理與優勢。向量資料庫如何存取與匹配語意資料。實作將企業文件（PDF/Word）上傳至知識庫。測試不同嵌入模型對中文檢索精準度的影響。
進階功能 – 聯網搜尋與多模態整合	零程式設定開啟 Web 搜尋功能使用過濾器 (Filters) 管理對話內容與安全策略。
系統管理權限與專題實作	使用者帳號管理與角色權限設定（RBAC）。綜合專題實作

時間	課程內容
2天共12小時	脈波寬度調變(PWM)介紹與馬達控制實習
	看門狗計時器(watchdog timer)介紹與實習
	I2C(Inter-Integrated Circuit)原理說明及協定介紹
	BME280溫溼度大氣壓力感測器模組應用於STM32F103
	SPI(Serial Peripheral Interface Bus)原理說明及協定介紹
	MPU6050三軸陀螺儀+三軸加速度計感測模組應用於STM32F103
	CAN(Controller Area Network)原理說明與協定介紹
	雙機CAN通訊實作與實務技術解析
	USB CDC(Virtual Com Port)原理說明及實作
	脈波寬度調變(PWM)介紹與馬達控制實習

單元	課程內容
產業概況與課程說明	產業概況與課程說明
職場講座	職場講座
大數據與創業管理	大數據概論行銷管理概論數位創新與創業管理
Python程式基礎	變數與運算式判斷式與迴圈串列與元組函式與模組演算法檔案與例外處理
Python資料分析	認識Python網路爬蟲剖析與擷取網頁資料資料清理與資料視覺化
Python職場技巧運用	數據工作常用模組應用 Python辦公室自動化作業
數據資料庫應用	SQL基本語法關聯式資料庫設計資料庫多重查詢資料庫維護與管理
Python於商業資訊的應用	Python Matplotlib-Pandas 數據分析技巧 Python Matplotlib 動畫資料分析應用 Plotly Express 進階數據分析 Google Form 與 app script 應用公司財務資料分析
資料數據視覺化應用	視覺資料分析處理與轉換統計圖表創意設計 Tableau視覺化模組應用資訊圖表分析與解讀簡報製作、用視覺說故事
Python深度學習	深度學習概論 AI模型應用人臉偵測人臉辨識卷積神經網路手寫數字辨識 AI模型部署 Gradio入門遷移學習蜜蜂螞蟻影像辨識
數據分析	Excel核心功能介紹 Excel文字處理與數學運算函數應用 Excel內建工具與日期函數應用 Excel圖表應用 Excel樞紐分析應用 Excel表單設計 Excel巨集應用 Excel自動分析處理 Excel數據應用與認證考題分析
資料科學概論	資訊科技與數學統計概論機器學習概論與人工智慧應用商業智慧數據應用
專題製作	專題製作設計要領專題規劃與資料收集專題資料分類、統整及組織專題製作與程式撰寫問題分析與障礙排除成果展示與就業媒合會

課程主題	課程大綱
(一)設計自動化的思維與工作流	1.建立自動化環境與觸發-自動化全貌：解析n8n介面與節點運作邏輯。-Trigger啟動：實作Schedule(定時)與Webhook(即時觸發)。-Hello World：建立第一條測試流程，確認系統運作。2.外部數據獲取/串接API-建立API觀念：HTTP Request原理(GET/POST)與API Key安全。-氣象資料串接：實作串接氣象局Open API。-JSON解析：看懂回傳資料結構，鎖定目標數據。3.資料清洗與邏輯判斷-資料處理：使用Edit Fields(Set)整理資料-時間處理：使用Date & Time修正時區問題-條件邏輯：使用IF節點設定條件4.訊息推播與成果驗收-通知串接：申請並設定 Line 節點。-流程整合：串聯成完整自動化閉環。-實作成果：學員成功收到當下的氣象通知。
(二)打造全能的AI助理	5.LLM模型串接與溝通-模型設定：在n8n設定OpenAI/Gemini憑證。-Basic LLM Chain：建立最基本的問答機器人。-Prompt Engineering：設定角色扮演，讓AI成為「專業助理」。6.賦予AI現成工具-Agent架構：理解AI如何透Tools節點與外界互動-內建工具：掛載計算機與維基百科-自主決策：觀察AI如何自行判斷與決策7.自定義工具(串接第一天課程)-Custom Tool製作-工具描述：如何寫「給AI看的說明書」，讓Agent知道何時該查氣象。-實作演練：看Agent如何自動調用API回答問題。8.記憶機制與最終整合-Memory模組：加入Memory模組，讓AI記得上下文。-Orchestrator演練：綜合測試複雜指令(例如：「查一下台北天氣，然後寫一則適合今天天氣的問候簡訊」)。-成果展示：實際完成一個能查資料、能計算、能寫文案的綜合型AI助理

授課大綱	時數
1. Zotero文獻管理實戰	6小時
2. Logseq知識整合
3. n8n流程自動化入門
4.Google Antigravity AI IDE安裝與簡介	6小時
5. Vibe Coding AI代理協作程式開發與實作	6小時

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