本課程包含以下內容：
課程簡介
課程簡介
目前只有上下集，後續會上架自監督學習，預計5月底
人工智慧的發展並不只是單純的技術進步，而是一場持續發生的「重力場轉移」。從早期依賴人工規則與特徵工程的專家系統，到深度學習時代由數據與算力驅動的突破，再到今日生成式 AI 與大型語言模型（LLM）的爆發，每一次技術演進都重新改寫產業競爭的核心要素與全球科技權力的分配。
本課程將以「AI 演進的七大重力場轉移」為主軸，帶領學員理解人工智慧從 演算法 → 數據 → 表示學習 → 規模化 → 系統化 → AI Agent → Physical AI 的發展脈絡，解析不同階段背後的技術邏輯、算力需求與產業結構變化。課程將回顧深度學習的崛起、生成式 AI 的規模化浪潮，以及 AI 系統如何從單一模型逐漸演變為可整合工具、流程與決策能力的智慧系統。
此外，課程也將設置一個獨立單元深入介紹大型語言模型（LLM）的關鍵技術——自監督學習（Self-Supervised Learning）。此技術讓 AI 能從海量資料中自我學習語言與知識結構，不再依賴大量人工標註，成為現代生成式 AI 與 LLM 能夠快速進化的重要基礎。本單元將以直觀方式說明其原理與影響，幫助學員理解當代 AI 技術突破的核心關鍵。
透過本課程，學員將能看懂 AI 技術演進背後的關鍵力量，包括 算力、數據、資本、系統架構與組織能力，理解為何 AI 的發展不僅是一場科技競賽，更逐漸成為企業與國家之間的新型競爭格局。同時，課程也將討論企業在 AI 時代所面臨的重要策略問題：如何將 AI 從模型轉化為可落地的系統？當 AI 開始具備推論與行動能力時，組織應如何重新設計流程與管理模式？
本課程適合對 AI 趨勢、科技產業發展與數位轉型 有興趣的學習者。無論是企業管理者、科技從業人員，或是希望理解人工智慧未來發展的學習者，都能透過本課程建立完整的 AI 發展框架，看懂這場正在發生的 技術、算力與產業權力的轉移。