從基礎到實務一日掌握 臺大《知識圖譜－新世代AI關鍵》報名中

(中央社訊息服務20260304 10:26:02)臺大進修推廣學院開辦全新「知識圖譜－新世代AI核心關鍵」課程，由臺大資訊管理學系暨研究所魏志平特聘教授親自授課，帶領學員深入理解知識圖譜的理論架構、建構方法與產業應用實務，開啟從LLM邁向結構化AI應用的全新篇章。上課日為115年4月26日上午9時至下午4時30分，本課程適合對AI人工智慧已有基本認識，例如：略知機器學習、深度學習、大型語言模型的基本概念與應用，但對知識圖譜尚無概念者參與。

在生成式AI與大型語言模型（LLM）快速席捲全球之際，企業紛紛投入智慧客服、推薦系統、預測模型與知識管理系統的建置。然而，在AI應用快速擴張的同時，一個關鍵問題也逐漸浮現－如何降低AI「幻覺」（Hallucination）與錯誤推論的風險？如何讓AI真正理解企業內部的專業知識，而不只是表面生成流暢文字？

根據國際研究與顧問機構Gartner指出，「知識圖譜（Knowledge Graph）」已被列為AI發展的重要「關鍵促成者（Critical Enabler）」。在LLM時代，知識圖譜不再只是學術研究工具，而是企業打造可信任AI系統的重要基礎設施。知識圖譜的核心價值，在於將知識以「實體（Entity）」與「關係（Relation）」的方式加以結構化表示，形成可推論、可驗證、可更新的知識網絡。透過圖譜結構，企業可以：

•　建立智慧客服的專業知識底層邏輯
•　優化推薦系統的關聯分析能力
•　強化預測模型的因果推理基礎
•　打造跨部門知識整合平台

更重要的是，當知識圖譜與大型語言模型結合時，可以顯著降低模型胡亂生成內容的風險，使AI輸出更具一致性與可追溯性。

臺大《知識圖譜－新世代AI核心關鍵》課程設計為一日完整密集訓練，於115年4月26日（日）上午9時至下午4時30分上課，採實體與遠距同步授課，兼顧互動與彈性學習需求。在文字探勘與自然語言處理技術快速進步的背景下，企業可以透過實體辨識（Named Entity Recognition）與關係分類技術，自動從新聞報導、專利文件、標準作業流程與內部文件中萃取知識，建立專屬圖譜架構。透過理論與案例並行的方式，協助學員理解圖譜如何持續更新與優化，並在實際應用中發揮價值。

「知識圖譜－新世代AI核心關鍵」課程目前正受理報名，早鳥優惠至3月20日截止，臺大校友、本學院舊生、臺大PM學程學生及教職員工均享專屬優惠！相關課程資訊可至「臺大推廣教育網」https://reurl.cc/8bQeZM查詢，或致電02-23620502洽詢。