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人才方舟系統開發 #政府 SBIR SIIR #課程培訓媒合平台 #企業才才的重要方舟
🌐 AI智慧人才方舟計畫｜打造台灣AI教育與產業新時代 🚀
🌟 這不只是教育計畫，這是下一代人才革命的啟動器！
隨著2024年AI工具全面普及，AI不再只是科技圈的名詞，而是每個產業的標配、每位學生的必修課。
📌 而我們推出的【AI智慧人才方舟計畫】正是這股浪潮中，專為台灣教育與產業橋接的創新平台。
🔍 本計劃核心說明
💡 計劃名稱： AI智慧人才方舟（Talent Ark AI）
📆 計畫期間：
🏢 執行單位： 創點行銷顧問有限公司
📊 總經費： 350萬元（含政府補助150萬）
🎯 對象： 全國教師／大專學生／業界講師／企業人才部門
🧠 本計劃五大核心價值
🧩 AI學習歷程數位化
學生每一個任務成果都能成為AI知識庫的一部分，從創作走向實戰。📚 AI知識雲建置
結合學生、老師、講師三方資源，建立可持續更新的教育資產庫。⚙️ 智能人才媒合引擎
透過AI深度學習模型，精準對接企業專案與學生技能。🌍 產官學研一體合作架構
跨平台、跨學校、跨產業串聯資源，共創台灣AI教育新模式。🌱 地方創生與社會影響力
導入地方高職、大學、就業培訓中心，減少人才外流，活化在地產業。
📈 為什麼這個時代，需要這個平台？
🔗 AI不再只是工程師的工具，它是行銷人的助手、設計師的夥伴、教育者的延伸。
👩🏫 但大多數老師和學生，仍然缺乏「系統化」、「結構化」的AI實作學習機會。
💼 同時，企業急需能懂AI且能創造內容的新型人才。
🌊 我們正站在教育轉型的浪頭上，【AI智慧人才方舟】將搭建這座橋梁，讓學生成為內容創作者、讓老師成為數據建構者、讓平台成為AI教練。
✨ 核心關鍵字 #AI教育革命 #智慧人才培育 #AI知識雲 #產學合作 #人才媒合平台 #數位學習轉型
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🛠️ AI智慧人才方舟系統｜開發與發展說明 🌐
📌 開發目標
建立一套以「學生學習歷程數據化」與「AI知識庫建構」為核心的智慧系統，讓每位學習者不僅學習AI，更能貢獻資料、反饋內容、參與智慧人才生態。
🔧 系統功能模組設計與開發方向
| 模組名稱 | 功能說明 | 發展策略 |
|---|---|---|
| 📥 學習任務提交系統 | 學生透過 Google 表單上傳任務成果（文案、圖片、腳本等），並標註學習工具與用途。 | 串接 Google Sheets 與 Firebase/MySQL，自動儲存至資料庫。 |
| 🧠 AI內容分類引擎 | 系統自動讀取提交內容，進行風格分類、產業分類、應用分類。 | 導入 OpenAI API、Gemini API 做語意分析，自動標籤。 |
| 📊 學習歷程追蹤系統 | 對每位學生建立 AI 學習履歷，包括參與任務、工具使用、內容類型、成效回饋。 | 提供學習診斷報告、技能地圖與推薦學習內容。 |
| 🔗 AI智慧媒合平台 | 企業可提交專案需求，由系統自動推薦合適學生。 | 運用技能比對演算法，計算匹配度，形成「學生—任務—企業」三方推薦。 |
| 🧱 知識雲資料庫 | 整合所有學生成果與分類資料，建立可檢索、可學習、可演化的知識資料庫。 | 將資料持續訓練模型，提升未來AI智慧推薦的準確性。 |
🚀 發展階段規劃
| 階段 | 時間 | 重點發展 |
|---|---|---|
| ⏳ 第一階段 | 第1–3個月 | 表單設計、資料收集、後台資料庫架構、簡易前端查詢系統建置 |
| 📈 第二階段 | 第4–6個月 | AI API串接、自動標籤功能建置、學習歷程介面設計與試營運 |
| 🧠 第三階段 | 第7–10個月 | 媒合推薦引擎開發、整合LINE通知系統、系統上線公開測試 |
🧩 未來擴展方向
🌍 與全台高職、大學教師平台串接，建立跨校知識共享機制
🎯 導入AI生成工具推薦系統，個人化工具與學習內容
💼 擴展與企業職缺媒合系統，讓學生學習直接接軌就業
🧾 結合證書與履歷系統，生成AI技能認證報告書
🔑 本系統六大核心價值 #數據化學習 #AI知識雲 #智慧人才媒合 #學習歷程管理 #AI教育平台 #內容分類引擎
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如何實際開發與訓練【AI智慧人才方舟系統】，以下提供完整系統開發與AI訓練流程說明，包含：開發架構、資料收集、模型訓練、部署流程及技術注意事項：
🧭 一、系統開發流程（Development Pipeline）
| 階段 | 任務內容 | 技術/工具建議 |
|---|---|---|
| 1️⃣ 系統規劃 | 明確定義模組：內容收集、知識庫管理、AI標籤、自動推薦、學習追蹤 | 使用 UML / 系統流程圖工具（如 draw.io） |
| 2️⃣ 前端建置 | 學生提交頁面（表單）、內容上傳區、教師管理介面、企業媒合頁面 | HTML/CSS/JS + React/Vue.js |
| 3️⃣ 後端設計 | 資料庫連接、API建置、權限管理、內容檢查邏輯 | Node.js / Python Flask + Firebase / MySQL |
| 4️⃣ 表單整合 | Google 表單接收學生輸入，轉入資料庫，並自動分配任務 | Google Form + Apps Script / webhook |
| 5️⃣ 後台管理 | 教師與系統管理者可檢視、審核、標籤、派送學習任務 | Admin Dashboard + Firebase Auth |
| 6️⃣ API 串接 | OpenAI/Gemini 自動標籤、GPT回答輔助、自動摘要學習內容 | OpenAI API / Gemini Pro API |
| 7️⃣ LINE & 通知 | 成果提醒、任務發布、自動報告推播 | LINE Bot API / LINE Notify / Webhook |
| 8️⃣ 儀表板 | 顯示學習進度、任務完成率、AI推薦報告等 | Chart.js / Data Studio / Tableau |
🧠 二、AI系統訓練流程（AI Training & Model Building）
| 階段 | 執行內容 | 使用技術 |
|---|---|---|
| 1️⃣ 數據蒐集 | 蒐集學生提交文案、圖片說明、簡報內容等，並加上使用工具、分類、心得等欄位 | Google Sheet → CSV / JSON 轉存 |
| 2️⃣ 資料清洗 | 去除雜訊、分類錯誤內容、統一格式（例如文字長度、語言） | Pandas / Python 清洗 |
| 3️⃣ 手動標註 | 初期由教師團隊標註「應用分類、風格、難度、工具」等標籤 | Label Studio / 自建簡易後台 |
| 4️⃣ 模型選擇 | 使用 BERT / GPT / Gemini / Claude 做文字分類與語意分析 | Hugging Face + Transformers |
| 5️⃣ 模型訓練 | 對學生資料進行 fine-tune，例如廣告文案分類器、用途標籤推薦器 | 使用 GPU / Colab / AWS Sagemaker |
| 6️⃣ 推論與整合 | 建立API回傳標籤與推薦結果，整合後台與前台頁面 | FastAPI + RESTful API |
| 7️⃣ 模型優化 | 每月更新新資料重訓模型、根據使用者回饋優化預測邏輯 | MLOps / AutoML / Feedback Loop |
📚 三、資料庫架構建議（以 Firebase or MySQL 為例）
| 資料表名稱 | 欄位 | 說明 |
|---|---|---|
| students | student_id, name, email, school, level | 基本資料 |
| submissions | submission_id, student_id, title, type, content, tool, date | 任務提交資料 |
| tags | tag_id, submission_id, tag_name, category | 系統或人工標籤資料 |
| feedback | feedback_id, submission_id, stars, comment | 使用者回饋與推薦結果評估 |
| projects | project_id, company, description, required_skills | 媒合用專案資料 |
✨ 四、發展重點提醒
🔐 個資保護：要確保學生個人資料合規，建議做匿名化處理。
🧪 AI品質控管：初期需人工標註與評估，避免AI誤判。
♻️ 持續更新：內容持續累積，模型定期 retrain 是關鍵。
📈 資料追蹤：建議記錄每筆任務的使用率與AI推薦成效，供日後績效分析。
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🏢 創點行銷顧問有限公司｜系統開發作業與AI導入說明
📊 一、系統分析流程架構
為確保系統建置與AI整合具高可執行性與擴展性，我們依循以下四階段作業：
| 階段 | 系統分析內容 | 執行細節 |
|---|---|---|
| 1️⃣ 需求訪談與功能拆解 | 分析用戶角色（學生／教師／企業）、系統任務、知識輸入與產出流程 | 使用心智圖、流程圖工具整理功能需求 |
| 2️⃣ 資料流程設計 | 定義從前端輸入（表單）到後端儲存（Firebase/MySQL）之資料傳遞路徑 | 設計資料庫結構與API連結規格書 |
| 3️⃣ 功能模組規劃 | 建立前後台模組：使用者任務提交、內容管理、AI推薦、媒合紀錄 | 每一模組配合使用場景進行角色驗證（Use case） |
| 4️⃣ 測試與迭代流程 | 導入敏捷式開發，每階段由專業教師／測試小組回饋修正 | 整合JIRA / Trello任務控管，確保品質 |
🤖 二、AI訓練模型導入流程
我們導入AI模型以「學生內容分類、任務智能標籤、推薦學習資源」為主軸，開發核心流程如下：
| 步驟 | 說明 | 使用技術 |
|---|---|---|
| 🔍 資料收集 | 蒐集學生文案、圖像描述、影片腳本、簡報內容，匯入知識庫 | Google Forms → Firebase / MySQL |
| 🧹 資料清洗與標註 | 移除重複、無效資料，結合人工標籤初步建立訓練資料集 | Python + Pandas + Label Studio |
| 🧠 模型選擇與訓練 | 導入 BERT / GPT / Gemini API 建立文字分類、語意標籤、用途預測模型 | 使用 Hugging Face / Google Vertex AI |
| 🔄 持續學習與優化 | 利用新資料重新訓練模型（Retrain），強化預測能力 | MLOps 架構 + 自動化部署（AutoML） |
🌐 三、AI服務導出與應用機制
我們設計一整套從AI生成到應用的服務架構，讓平台具備實際智慧能力：
| 應用面向 | AI服務 | 用戶受益 |
|---|---|---|
| 📌 學生學習導引 | 根據提交內容推薦相似案例、學習資源與適合工具 | 提高學習效率與AI應用實感 |
| 🧩 教師課程管理 | 自動分類學生成果、產出教學報告、追蹤任務進度 | 減少行政負擔，提升課程深度 |
| 💼 企業專案媒合 | 將企業任務需求與學生AI履歷進行自動媒合 | 精準媒合人力，提升用人效率 |
| 📦 AI內容服務API | 外部可呼叫的內容標籤API、推薦API、分類API | 可授權給學校、企業平台整合使用 |
🔑 四、開發公司核心優勢與執行特色
✔️ 20年平台建置經驗：擁有超過600家企業服務實績
✔️ AI專案整合能力：從系統到API到應用一站式處理
✔️ 教育導入經驗豐富：輔導全台多所大學與高中AI課程
✔️ 跨界協作能力強：與產官學研共同推動AI知識雲
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⚠️ AI智慧人才方舟｜開發風險與處理機制 🧩
🔍 一、開發階段潛在風險與解決對策
| 風險類型 | 可能情境 | 處理機制 |
|---|---|---|
| 📉 系統需求變動 | 教師端、學生端需求在實作過程中修改或擴充，造成進度延遲 | 採用「敏捷開發」分階段設計與測試，每月進行需求檢討與調整 |
| 🧩 模組整合複雜 | 多模組（AI分類、資料庫、推薦系統）串接出現相容性問題 | 項目切割模組化設計，預留API測試接口與中介層解耦機制 |
| 🔒 資料隱私與法規風險 | 收集學生個人學習歷程與作品，可能涉及隱私爭議 | 遵循《個資法》，設計資料匿名化處理、取得使用者授權聲明 |
| 💻 模型訓練誤差 | AI模型對資料分類失誤、標籤不精準 | 初期導入人工標註與評估，搭配回饋機制持續優化模型準確率 |
| 📦 資料不足導致訓練效果不佳 | 初期資料量少，AI模型學習效果不明顯 | 優先從樣板題庫與實務範例建立第一批標準訓練集；鼓勵多校參與資料共享 |
| ⛔ 使用者不熟悉操作 | 學生或教師對AI工具、平台操作不熟悉，影響使用率 | 製作圖文教學、操作影片，搭配LINE客服與實體導師支援 |
🛡️ 二、整體風險控管策略
風險分級管理機制
高風險項目設「專責技術人員」與「備援方案」
每月專案PM召開例行風險會議
資料保障與法規合規性
全部資料經過匿名化儲存與加密傳輸
所有用戶資料填寫前會有「授權與知情條款」說明
AI倫理與決策透明性
建置「模型解釋模組」：每次推薦都附上 AI 分析說明
所有演算法資料來源清楚紀錄，避免偏見決策
備援與系統容錯機制
關鍵資料每日備份、自動監測伺服器健康度
前端與後端模組獨立部署，錯誤不會全域影響
✨ 六大關鍵字 #開發風險管理 #AI訓練風險 #系統整合問題 #個資法遵循 #模型偏誤處理 #教育科技風控
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📅 AI智慧人才方舟｜甘特圖開發排程與審核節點 📊
🧭 一、開發期程分段（10個月）
| 月份 | 工作項目 | 主要產出 | 審核點 |
|---|---|---|---|
| 第1月 | 系統需求分析、平台架構設計 | 系統藍圖、功能清單、流程圖、UML模型 | ☑ 需求確認審查會議 |
| 第2月 | 前端介面原型開發（學生端/教師端） | Wireframe、Prototype | ☑ UI/UX設計審核 |
| 第3月 | 資料庫與API設計建置、表單串接 | 資料表架構、Google表單串接 | ☑ DB Schema審查、表單測試 |
| 第4月 | AI模型資料收集與人工標註 | 標準資料集v1、初步訓練樣本 | ☑ 標註一致性驗證、測試樣本報告 |
| 第5月 | AI分類模組、標籤模組開發 | 自動分類系統API、初版模型部署 | ☑ 模型初測報告、分類正確率初步測試 |
| 第6月 | 學習歷程管理系統開發、儀表板設計 | 使用者學習檔案模組、教師查看介面 | ☑ 學習紀錄功能審核會 |
| 第7月 | AI推薦模組建置、媒合邏輯設計 | 任務推薦API、企業專案配對模組 | ☑ 演算法測試與驗證報告 |
| 第8月 | 全系統整合測試（E2E） | 完整系統測試（前後台連動） | ☑ 使用者測試會議、BUG修正回報表 |
| 第9月 | 教師培訓會、測試版本實測推廣 | 教案教材、操作手冊、示範影片 | ☑ 實地培訓記錄與反饋報告 |
| 第10月 | 修正與最終優化、系統驗收 | 正式上線版本、期末成效報告 | ☑ 驗收文件、第三方測評報告 |
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📌 二、流程審核與專案節點說明
| 審核階段 | 審核項目 | 審查標準 |
|---|---|---|
| ✅ 需求審核 | 各模組功能列表與角色權限邏輯是否齊全 | 有清單、有角色使用情境、有流向圖 |
| ✅ 設計審核 | 系統前台後台介面完整性與操作友善性 | 依據UI原型測試、使用者回饋修正 |
| ✅ 技術審核 | 資料庫、API、AI模組與串接穩定性 | JSON API測試、模型測準率達70%以上 |
| ✅ 使用測試 | 學生/教師使用過程是否流暢、無明顯錯誤 | E2E使用流程測試通過，使用者可完成任務 |
| ✅ 驗收與報告 | 成果文件齊全，含影片、操作手冊、報表 | 附完整成果簡報與結案報告書PDF版 |
📌 附註：系統階段性交付品（Deliverables）
🔹 第1月： 流程圖、需求文件、UML設計書
🔹 第4月： 初版AI分類模型 + 測試集訓練結果
🔹 第6月： 學習歷程模組、學生任務分析報表
🔹 第8月： 全系統整合測試記錄 + 修正紀錄
🔹 第10月： 成果展示簡報、使用操作手冊、最終模型API文件
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🚀 AI智慧人才方舟｜用AI啟航你的人生之河 🌊
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📚 AI智慧人才方舟計畫（Talent Ark AI） 正式啟航，整合：
✅ AI課程導入實作
✅ 學生任務化輸入、技能上傳
✅ Google表單 + 平台資料庫整合
✅ AI自動分類、風格分析與推薦
✅ 就業媒合與跨校產學共學
🎓 學生做的每一件事，不只為了學分，更是為了未來職場的實力！
🔧 工程師同步打造後台系統：AI知識庫、標籤引擎、推薦系統、後台管理、學習歷程檢視與報表自動化。
🌈 給所有夢想發光的你｜我們一起打造AI未來 💡
🎤 「學習，是為了未來說話。」透過這個平台，學生不只是接觸AI，而是讓AI成為自己的一部分。
🎯 不只是學生，也為老師、企業、政府創造一套「可被擴散、可被驗證、可被應用」的AI訓練標準與知識生態系。
🎁 結合政府補助＋企業實戰＋平台流量，打造真正落地、可規模化的AI教學創新模式！
📈 你的任務，將變成未來新世代的教材；你的學習，將變成平台AI的核心記憶！
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💼 關於我們｜創點行銷顧問有限公司
🌟 你行銷路上的夥伴 × 企業轉型的最佳助攻
我們是一家結合「創意行銷 × 數位技術 × 創業輔導」的專業顧問公司，
由擁有20年經驗的資深行銷顧問 翼帆老師 領軍，致力於協助中小企業、新創團隊、個人品牌完成數位轉型與商業擴張。
🚀 我們的使命
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📈 打造自己的品牌
💻 建立可獲利的數位平台
🤝 建立穩定的事業模式與收入來源
🧩 我們的核心團隊架構｜1帶8任務制小組
我們用「任務導向型」組織架構，打造最靈活、最有執行力的創業實戰團隊：
1️⃣ 小編專案組｜社群經營、貼文排程、流量操作
2️⃣ 企劃組｜主題發想、腳本設計、政府補助申請
3️⃣ 網站工作組｜網站建置、報名系統、平台維運
4️⃣ 業務執行組｜招募推廣、客戶接洽、活動管理
5️⃣ 客戶夥伴管理組｜專案流程控管、合作夥伴維繫
6️⃣ 財務部｜核銷對帳、預算管理、財報製作
7️⃣ 影片剪輯組｜影音內容製作、動態設計、平台輸出
8️⃣ 平面設計組｜品牌視覺、貼文圖像、簡報設計
🌍 我們的服務領域
✅ 品牌策略顧問
✅ 官方網站＆購物平台建置
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✅ LINE@ / FB / IG 全平台優化教學
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