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AI 成效診斷驗收入門：從 Vibe Checking，走向科學化驗收
看懂 AI 成效驗收｜立即學習🔥
📍 Eval Dataset 怎麼建立
📍 RAGAS 四大指標怎麼判讀
📍 從 Error Analysis 到 Rubric，怎麼一步步找出問題
40 分鐘，建立一套 AI 成效驗收的基本方法。
展開內容
課程資訊
課程時長
0 小時 43 分鐘
章節數
5 個章節
S&P《Global Market Intelligence 2025》
每家組織有 46% 的 AI POC，死在進入生產環境之前。
而放棄專案的公司比例，從前一年的 17%，一口氣跳到 42%。
不是模型不夠聰明。是沒有人能拿出一句「這樣算過關」的話。
課程大綱
Section 1｜驗收評測的重要基石：Eval Dataset
為什麼 PM 的判斷容易卡住？因為測試集從沒經過業務單位 SME 審核，高風險問題覆蓋比例根本沒人知道。這一節帶你看懂「不可靠的方式」跟「正確的方式」差在哪
Section 2｜RAG 問答系統 ＆ RAGAS 四大判讀指標
同樣是「分數不理想」，這兩個案例的優化動作完全不一樣。看完這一節，你會自己判斷得出來。
Section 3｜開放式生成：從 Error Analysis 到建立 Rubric
沒有標準答案的內容（文案、報告、對話）要怎麼評？這一節教你從真實輸出的錯誤裡，長出一套可複製的評分規則
陳向豪 Vincent ｜數創實驗室 Founder & CEO
數創實驗室創辦人 Vincent，曾任 eBay 上海及特力集團 AI／數據團隊主管。在過去十多年推動數據與 AI 專案的經驗中，不是紙上談兵的框架。是從主管、業務、工程團隊三方拉扯的實戰現場，一項項拆解、驗證出來的方法論。
🔥 立即學習｜建立可驗收框架
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前言：能不能上線，你還在「靠感覺」？
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Section 1｜驗收評測的重要基石 Eval Datase
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Section 2｜RAG問答系統＆ RAGAS四大判讀指標
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Section3｜開放式生成從 Error Analysis 到建立 Rubric
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總結：真實世界的 AI，從來不只一種類型
什麼時候可以開始上課？
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我完全沒有工程或 AI 背景，聽得懂嗎？
可以。這堂課不教工具操作或模型技術，是專門設計給不具工程背景、但需要參與 AI 需求訪談、提案或專案規劃的人。只要你熟悉自己部門的日常工作流程，就能上手。
以上都未解答到我的問題，我可以聯絡誰？
若以上問題都未能很好解決您的疑問或問題，請來信聯繫數創實驗室團隊。
來信：[email protected]
原始價格：NT$ 700。NT$ 580目前價格：NT$ 580。
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📌 45 分鐘線上課程・建立專案溝通基礎
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