AI職業訓練課程: AI合成數據工程師 職業訓練課程
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AI合成數據工程師 職業訓練課程

AI 合成數據工程師職業訓練課程（精華班）

課程時間：3 小時
課程對象：AI 工程師、資料科學家、MLOps 專員、AI 專案經理、研究與開發人員
授課形式：專題講授＋實務案例＋技術演示＋策略討論

 

一、課程簡介

高品質資料是 AI 發展的基礎，而「合成數據（Synthetic Data）」已成為解決資料不足、隱私保護與模型優化的關鍵技術。
AI 合成數據工程師是利用生成模型（如 GAN、Diffusion、LLM）建立模擬真實資料集的專業角色，能協助企業在符合倫理與法規的前提下高效訓練 AI 模型。

本課程以三小時精華形式，帶領學員了解合成數據的理論、技術與最佳實務，並掌握可落地的應用場景與工程實作重點。

 

二、課程大綱

模組一：合成數據的核心概念與應用價值（約 45 分鐘）

  • 合成數據定義與用途：補充資料、隱私保護、模型增強

  • 真實資料 vs. 合成資料的差異與驗證方法

  • 常見生成技術介紹：GAN、VAE、Diffusion Model、LLM-based Data Generation

  • 案例分析：自駕車影像、醫療資料、金融訓練數據的應用實例

模組二：AI 合成數據的技術流程與工具實務（約 75 分鐘）

  • 合成數據製程流程：資料收集 → 建模 → 生成 → 驗證 → 應用

  • 生成模型框架與工具介紹（如 SynthCity、Datagen、Unity Perception、OpenAI Synthetic APIs）

  • 數據品質評估與偏差檢測方法

  • 案例實作：規劃一個針對模型訓練的合成數據專案藍圖

  • 小組討論：如何在有限資料下構建具代表性的 AI 訓練集

模組三：合成數據的倫理、安全與未來趨勢（約 60 分鐘）

  • 隱私生成（Privacy-preserving Synthetic Data）與資料匿名化原則

  • 合規議題與治理框架：GDPR、AI ACT、資料品質標準 ISO/IEC 5259

  • 合成數據在 AI 模型泛化與測試領域的未來發展

  • 綜合演練：擬定企業資料策略中導入「Synthetic Data Pipeline」的行動計畫

三、學習成果

完成課程後，學員將能：

  • 清楚理解合成數據的概念、用途與生成流程。

  • 掌握常見生成技術與工具的應用場景。

  • 能設計企業級合成數據開發與驗證流程。

  • 具備應對合成數據倫理、風險與法規議題的專業認知。

**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。