為半導體、精密製造與高資安產業設計
讓資料不出廠，AI 照樣進得來。模型選型、地端部署、資安治理，一天走完可落地的完整路徑。
Recipe、wafer map、客戶 GDS 都不能離開廠區。於是結論是「先不要碰」——而這正在成為最貴的決定。
Recipe、WAT/CP/FT、GDS、客戶 NDA 全屬營業秘密，公有雲 API 在防火牆層就被擋下。MES、EAP 所在的 OT 網段與辦公網段實體隔離。AI 放哪一側、誰核准跨接——沒人畫得出那張圖。FDC trace、機台 alarm log 貼進公開聊天機器人。沒有 DLP 紀錄，也沒有稽核軌跡。INT4 還是 FP16、VRAM 夠不夠撐 30 人——沒有能寫進簽呈的依據。excursion 當下要翻 wafer map、defect Pareto、三年前的 lot hold 紀錄，全靠記憶。換班、退休，知識就斷。
差別不在想不想做，而在資料能不能動。
不需要會寫程式，但要對「導不導入、怎麼導入」負責。半導體以外的高資安單位同樣適用。
excursion 當下查出同機台三年內的類似 lot hold 與處置紀錄。GDS、PDK、netlist 哪些可進 AI，並把規則落成技術限制。
八個模組依導入順序排列：前四個建立判斷力，後四個動手把系統跑起來。
// 2026.08.18（TUE）09:30 報到 · 10:00 – 17:00 · 6 HRS · 含午休與綜合 Q&A
AOI 與 AVI 缺陷分類excursion 處置查詢、8D 報告初稿、規格書比對、機台手冊檢索FP16 / INT8 / INT4）與 VRAM 佔用的實際對照KV Cache、batching、concurrency 與吞吐量的調校取捨Recipe／製程參數、客戶 NDA 文件、內部一般文件的三層切法SEMI E187（Fab 設備資安）、E188（malware-free 整合）與 IEC 62443 的治理要求air-gapped、私有雲與混合架構：三種部署模式的取捨與適用情境Prompt Injection、間接注入與 jailbreak：實際攻擊示範與對應的防禦設計Ollama 在本機完成第一個離線模型的安裝、載入與啟動vLLM 架構概念：多人共用情境下的服務化、批次處理與資源配置RAG 知識庫建置：文件切分策略、向量化與檢索品質調校Rev. 或跨廠 recipe 污染
課堂實際安裝操作的元件：全部開源、可離線，不綁單一廠商。
授權與合規：逐一檢視授權條款——哪些可自由商用、哪些帶限制、哪些來源無法驗證。稽核時要說得出模型來源。
「我們有一張卡，夠不夠用」——文件問答情境的實務對照。
| VRAM 級距 | 代表型號 | 可穩定運行 | 建議併發 |
|---|---|---|---|
| 8 – 16 GB | RTX 4060 Ti 16G / 3080 | 7 – 8B（INT4） | 1 – 3 人 |
| 24 GB | RTX 4090 / A5000 | 8 – 14B（INT4 – INT8） | 5 – 10 人 |
| 48 GB | L40S / A6000 | 32B（INT4） | 10 – 30 人 |
| 80 GB 以上 | A100 / H100 | 70B（INT4）或 32B（FP16） | 30 人以上 |
// 併發為概估，用途是建立採購級距的直覺，不是保證值。
帶走的是能直接進審查會議、附進稽核回覆的資產。
air-gapped 斷網驗證的逐步文件。SEMI E187／ISO 27001。RAG 檢索與 Function Calling 的完整專案檔。介面為示意圖。每個答案都能追溯回原始文件的章節與版本，工程師才敢用。
從工研院電通所、台積電，到矽谷科技產業 25 年經歷，Simon 的職涯一路走在半導體與通訊的技術現場，累積 23 項美國專利。現任 AI 新創「緹拓科技」CTO，並取得 NVIDIA-Certified Associate: Generative AI LLMs 認證。
教學不從技術出發，而是從「你的 Recipe 能不能出廠」開始拆解，把選型、網段、權限與稽核要求，收斂成一份 IT 做得出來、稽核收得下的方案。
| 講授課程 | 邀請單位 |
|---|---|
| 從矽谷與紐約看 AI 的產業應用 | 清大台北校友會 |
| 企業 AI 落地案例介紹 | 和暢科技 |
| AI 時代的學習重塑與教育因應 | 高雄大學電機系 |
| 用 AI 建立企業護城河：策略思維與落地 | 高雄金融創新園 |
| OpenClaw Deep Dive 龍蝦系統架構分析 | 杰侖智能 |
早鳥價至 8/10 止，額滿或截止即停止優惠。
2026.08.18（二）10:00 – 17:00 · 新竹實體授課
報名表送出後，繳費資訊將以 Email 寄送
課程結束當天若認為內容無法帶回公司使用，現場提出即可全額退費。
可開立公司抬頭與統編電子發票，適用多數企業的教育訓練費用科目。需要報價單或請購文件，來信即可提供。
而是 IT、製程與法遵對同一件事的理解不同步。如果貴公司正在評估地端 AI，可以直接找我們談。
網段落點、硬體級距、資料分級與治理框架——不確定從哪裡開始，加 LINE 直接問，不需要先報名課程。
// 以上為產業情境示意圖，非本課程實際場地照片
會用 ChatGPT，和在資料不能出廠的產業裡合規地把 AI 導入產線，是兩件事。
自學的三條失敗路徑：一、學到通用技巧，回廠才發現 Recipe 與 WAT 根本不能貼進去；二、工具與模型太多，比較好幾個月不敢決定；三、做出雛形卻沒有治理配套，稽核一問就得下架。
這堂課解決的不是「工具怎麼用」，而是「資料不能外流的產業，這件事該怎麼整套做起來」——選型依據、地端架構、網段落點、風險控管與可交付的書面政策。
適合。只要你的單位有「資料不能離開公司」的限制，這堂課的架構、模型選型、網段規劃與治理框架都直接適用——金融、醫療、國防、法律事務所與精密製造的學員需求是一樣的，差別只在被保護的是 Recipe、交易紀錄、病歷還是設計圖紙。
課堂案例以半導體為主，因為那是資安要求最嚴、限制最多的場域。能通過那一關的做法，套到其他產業只會更寬鬆。實作使用去識別化範例文件，回公司換成自家文件即可。
可以。MODULE_01–04 不需程式基礎，重點在判斷力與風險視野。兩個 hands-on 模組採逐步跟做，指令與設定都有完整逐字稿，講師與助教逐桌確認進度。
不需要 Linux 或 Docker 基礎，指令都有可複製的逐字稿。角色偏決策的人只看示範、不敲指令，一樣能理解架構與成本。
不需要付費帳號。Ollama 與開源模型全部免費且在本機執行，不需註冊、不需信用卡、不連任何雲端服務——這正是課程要示範的重點。
不需自備 GPU。實作使用可在一般筆電（含無獨顯機型）執行的小型模型；更大模型以示範與 TCO 試算表說明，回公司依實際硬體套用。
需自備筆電（建議 16GB 記憶體、預留 20GB）。教室提供電源與網路；安裝需連網下載約 5–15GB，建議依行前通知提前完成，安裝後推論全程離線。
不會，也請不要攜帶。實作一律使用去識別化的範例文件（模擬 SOP、機台手冊與異常紀錄），不需要也不建議帶內部真實資料到教室。
課程教的是方法與架構，回公司接上自家資料源的步驟寫在部署 SOP 與 RAG 範本裡。MODULE_05 說明 OT／IT 網段下該怎麼取得資料，而不是把資料搬出來。
可以。可開立公司抬頭與統編電子發票，多數企業可列入教育訓練費用科目核銷。需要報價單、課程大綱公文或請購文件，來信即可提供。
若貴公司正在評估企業層級的 AI 資安導入，可透過 LINE 官方帳號直接洽詢。
先填線上報名表（約 2 分鐘），送出後我們會以 Email 寄送繳費資訊與發票需求確認；完成繳費並核帳後回覆報名成功，開課前 7 日寄發行前通知與教室資訊。
若貴公司需要走請購流程、無法立即付款，於報名表備註欄說明即可先保留席次，我們會提供報價單與課程大綱公文配合內部程序。
本課程設有最低開課人數，開課前 7 日以 Email 寄發開課確認信（含教室地址、交通與安裝說明）。若人數未達門檻，同一時間主動通知，提供全額退費或保留至下一梯。
退費：開課前 3 日以前取消全額退費，3 日內可改由同公司同仁出席；課程結束當天若認為內容無法帶回公司使用，現場提出即可全額退費。
09:30 報到，10:00 開始。地點為新竹市區教室（確切地址待補），行前通知信提供地圖與交通建議。
出席率達 80% 發放結訓證明，載明課程名稱、日期與時數（6 小時），可供教育訓練時數認列。
早鳥方案 8/10 截止或額滿即止。
立即搶占早鳥席次