本課程將從程式基礎出發，透過系統化設計與豐富的實作，逐步培養學員的運算思維，讓學員們能將所學靈活運用於實務中。 隨後將引導學員探索各領域應用，培養跨領域的問題解決能力，拓展視野，幫助同學們發掘自我興趣，為未來的成長與發展奠定基礎。
1️⃣ Python 基礎 帶領學員快速回顧變數、資料型態、控制結構及檔案處理等基礎語法，奠定程式設計的扎實基礎。
2️⃣ 物件導向設計 (OOP) 與模組管理 學習類別、物件及繼承等 OOP 概念，並掌握模組與套件的管理技巧，提升程式設計效率。
3️⃣ 資料處理與視覺化 運用 Numpy 和 Pandas 進行資料分析，並透過 Matplotlib 與 Seaborn 建立視覺化圖表，提升數據解讀能力。
4️⃣ 爬蟲技術 從 Requests 與 BeautifulSoup 入門，學習網頁資料擷取技術，並使用 Selenium 進行自動化爬蟲與資料儲存。
5️⃣ 自然語言處理 (NLP) 學習文字前處理、情感分析、命名實體辨識，並運用視覺化方式呈現結果，打造互動聊天機器人。
6️⃣ 電腦視覺處理 使用 OpenCV 進行影像處理、物件偵測與人臉辨識，強化影像處理與應用能力。
7️⃣ 機器學習 使用 Scikit-learn 建立回歸與分類模型，掌握模型訓練、測試及優化，涵蓋經典機器學習演算法。


課程特色
• 理論與實作並重：每個單元皆包含理論講解與上機操作。
• 循序漸進：由淺入深，適合初學者與進階者。
• 跨領域整合：從資料處理到 AI 技術，涵蓋多種熱門領域。
• 專題製作：課程末將有專題挑戰，實踐課程所學。

本課程適合對程式設計有興趣的學生與跨領域人士，特別適合具備基礎程式設計能力，並希望進一步提升 Python 實戰應用的學員， 以及對人工智慧 和 深度學習 有興趣的學習者。課程提供豐富的實作機會，讓學員將理論轉化為實務，親手開發出具實際應用價值的專案。

• Python IDLE：輕量且易用的內建開發環境，適合初學者快速上手。
• Anaconda：集結多種資料科學工具，方便管理套件與虛擬環境，適用於資料分析與機器學習專案。
• Google Colab：雲端環境，免安裝設置，適合進行 Python 開發、資料科學及深度學習實驗。
• Visual Studio Code (VS Code)：功能強大的程式編輯器，支援多種語言與插件，提升開發效率。
*無論您使用 Windows 或 Mac 作業系統，這些開發環境皆可與課程有良好相容性，能為您的學習提供穩定且靈活的開發平台，確保順暢高效的開發體驗。

學歷

國立臺灣大學生醫電子與資訊學研究所  博士
國立臺北科技大學資訊與財金管理研究所 碩士
銘傳大學醫療資訊與管理學系 學士

教學經歷

• 數位發展部 機器學習與生成式人工智慧 講師
• 國立宜蘭大學 生成式人工智慧系列課程 講師
• Certiport-CCS 生成式人工智慧證照 中文化審稿委員
• 聖文森及格瑞納丁國家 ICT 與公共安全強化專案 — Image Recognition 專案課程特聘海外講師
• 國泰人壽企業內訓 Python Data Science課程 企業講師
• 艾鍗科技有限公司  業界講師
• 臺北市立大學 商用雲端 App Inventor 課程講師
• 臺北城市科技大學 商用雲端 App Inventor 課程講師
• AIGO 教練聯盟 種子師資培訓講師
• Nvidia Deep Learning 師資培訓學員
• 中華企業資源規劃學會 商用雲端 APP 軟體設計師、商用數據應用師、智慧企業基礎 師資培訓
• 勞動部實務型資料分析與機器學習訓練計畫 講師

期刊

• Q1 Chiang, S. Y., Wang, Y. W., Su, P. Y., Chang, Y. Y., Yen, H. H., & Chang, R. F. (2025). PBCS-ConvNeXt: Convolutional Network-Based Automatic Diagnosis of Non-alcoholic Fatty Liver in Abdominal Ultrasound Images. Journal of Imaging Informatics in Medicine, 1-16. 
• Q2 Juan, C. J., Wang, C. S., Lee, B. Y., Chiang, S. Y., Yeh, C. C., Cho, D. Y., & Shen, W. C. (2021). Integration of genetic programming and tabu search mechanism for automatic detection of magnetic resonance imaging in cervical spondylosis. 
• Q1 Feng, P. H., Chen, T. T., Lin, Y. T., Chiang, S. Y., & Lo, C. M. (2018). Classification of lung cancer subtypes based on autofluorescence bronchoscopic pattern recognition: A preliminary study. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 163, 33-38. 

研討會

• The 4th Multidisciplinary International Social Network Conference
  [Best Paper] Prediction Model of Cervical Spine Disease Established by Genetic Programming
• Symposium on Engineering, Medicine, and Biology Applications
  [Best Paper] Radiomic MRI T1WI Features used in Predicting Gene Mutations in Brain Tumors
• ICU 2018 : 20th International Conference on Ultrasonic
• Quantitative Evaluation of Mitral Regurgitation by using Color Doppler Ultrasound
• The 12th Asian- Oceanian Congress Of Neuroradiology
  Integrate Genetic Programming with TABU Search to Establish a Prediction Model of Cervical Spine Disease

競賽

• 博士佳作論文獎, 2025 第18屆崇越論文大賞：AI應用論文競賽
• 入圍決賽, 2025 桃園新創之星 x 創天下競賽
• 入圍決賽, 2025 公路局資料創新應用競賽
• 入圍決賽, 2024  AI Junior Award
• 佳作, 2023  數創大賽智慧+組

證照

• Certiport – App Development with Swift
  Swift Certified User, Swift Certified Associate
• Certiport – Critical Career Skills 
  Generative AI Foundations
• Cisco Certified Support Technician 
  Networking
• ITS (Information Technology Specialist)
  Python Programming, Artificial Intelligence, Data Analytics
• Microsoft
  Querying Microsoft SQL Server 2012, Programming in HTML5 with JavaScript and CSS3
• TQC+
  Mobile Device Application Design (Pro)

技術專長

• 醫學影像處理、自然語言處理、生成式人工智慧、提示工程（Prompt Engineering）、檢索增強生成（RAG）
• 程式語言：Python（熟悉 PyTorch、TensorFlow）、C#、C/C++、R、Matlab
• 網頁開發：HTML、CSS
• 持續整合與版本控制：GitLab、Travis CI