文:東吳EMBA智慧物流組-陳偉廉 (D18)
雖然懂物流的人很多，了解AI的人也不少，但是懂得將AI應用在物流上的老師就不多了。東吳EMBA智慧物流組的林沛傑老師是少數具有資訊及物流背景的專業講師。
對我們作物流的從業者來說，雲端上五花八門、炫麗繽紛的AI領域應用技術，要能走下凡間成為我們解決物流日常問題的好幫手，需要一個卓越的領路人，而林沛傑老師的授課不同於一般的講師，擁有紮實功底的林老師在課程設計上，首先傳授不具資訊背景的同學AI運作基本概念，接著向大家介紹所有可取得的AI應用網站，最後再輔以實例，完整體現實務運用。
林老師給我們的，不是釣竿、也不是魚，而是一個完整的AI物流知識寶庫，裡面不只有釣竿、有魚，還可以視個人意願找到製作釣竿的技術、烹飪魚的方法、以及在何處可以釣到哪種魚等相關知識。即便上完課後也擁有自主學習與探索的能力，視各自公司不同的狀況及需要，由整理出來的網站中，取得源源不絶的資源與解方。舉例來說，課堂上有整理介紹各種難易等級的AI技術平台，舉凡人臉辨識、重點摘錄、文字轉譯、聲音識別、影像擷取、人數點計、錄影動作分析、智能預測等功能，均可找到免費的技術支援。一般完全不具資訊背景的人都可以在幾周內學會Chatgpt、Colab、LSTM、Azure Vision Studio、Orange Data Mining等功能應用。
市面上有許多AI物流課程，以標準化的授課方式，拿許多完美的案例來示範，但不是程式講解過硬、就是實例難以應用、再不然就是炫麗的功能一堆，但是學不會或用不到。難以滿足具不同需求的眾物流同行。
考量每個公司的狀況不同，面對的問題也不一樣，林老師在課程的設計上，以基本概念的闡述，配合免費AI平台的介紹，加上Chatgpt、Colab的使用，最後是實例的完整解決方案，讓每個同學都能擁有實務應用的能力。如果完全沒碰過電腦的人也不用擔心，林老師會手把手教學，直到您學會所有的操作流程為止。
對物流從業人員來說，不缺乏對業內問題的認知，在了解各項AI平台提供的功能後，想要實作就必需熟悉基本的使用邏輯及設定，這也是最容易卡關的一環。而這一部分恰好是林老師的強項，舉凡欄位屬性的意義(Categorical類別、Numeric數值變數、Target待預測變數、Feature特徵欄位)、數值的標準化、基本檔案讀取與抽樣、預測模型的建置(神經網路預測、樹狀圖、影像分類預測、Rule base推理、隨機森林Random Forest、升維進行資料點分類、LSTM等等功能)、訓練/驗證/測試的比例、AI介面標準提問方式、Overfitting成因，林老師都會以輕鬆幽默的教學方式，逐一講解後輔以大量的實務操作，務必讓每位同學都可自行以Orange Data Mining內建各種模型，進行逐項的操作求解，並且比較在各種不同的預測分析需求下，不同的模型可以解決哪些不同的問題，熟悉各種模型的用武之地及長項和運用限制，務使大家可將各自公司的問題代入使用並獲取解方。
期末的學期報告則以學員本身公司的實際問題為出發點，訓練同學問題描述、樣本資料蒐集、挑選合適的AI技術、問題實作求解。基本上完本課程後，學員可以完全掌握現今AI發展現況及功能，了解手邊的AI應用軟體可以作到什麼地步。如果你資訊能力不強，却又想以AI解決手邊的問題、增進工作效率，這門AI與智慧物流應用課將是您合適的選擇!