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Errors)？</title><time>649590</time><indent>0</indent><sn>3</sn></item_3><item_4><title>Q49 Agent (智能代理) 在導入評估中的風險是什麼？</title><time>649840</time><indent>0</indent><sn>4</sn></item_4><item_5><title>Q48 評估生成式 AI 導入對產業競爭力的影響時，應關注什麼？</title><time>650090</time><indent>0</indent><sn>5</sn></item_5><item_6><title>Q47 TCO 評估中，私有化部署的 LLM 應用，哪一項成本會逐年遞減？</title><time>650340</time><indent>0</indent><sn>6</sn></item_6><item_7><title>Q46 在組織成熟度評估中，若員工缺乏 Prompt 工程知識，應規劃什麼來緩解此風險？</title><time>650590</time><indent>0</indent><sn>7</sn></item_7><item_8><title>Q45 在模型客製化評估中，若發現 RAG 效果不佳，但微調成本過高，應考慮哪種折衷方案？</title><time>650840</time><indent>0</indent><sn>8</sn></item_8><item_9><title>Q44 評估生成式 AI 導入的商業效益時，最不應被視為核心驅動因素的是？</title><time>651090</time><indent>0</indent><sn>9</sn></item_9><item_10><title>Q43 若企業的 LLM 應用需要長期維護多輪對話的上下文，在技術評估中應關注什麼？</title><time>651340</time><indent>0</indent><sn>10</sn></item_10><item_11><title>Q42 在導入評估中，應如何評估LLM 的語義理解能力是否滿足任務需求？</title><time>651590</time><indent>0</indent><sn>11</sn></item_11><item_12><title>Q41 評估生成式 AI 導入的時程風險時，最大的潛在延遲點通常來自於？</title><time>651590</time><indent>0</indent><sn>12</sn></item_12><item_13><title>** after L123A 生成式 AI 導入評估.pptx</title><time>652490</time><indent>0</indent><sn>13</sn></item_13><item_14><title>Slide 1</title><time>657990</time><indent>0</indent><sn>14</sn></item_14><item_15><title>Q1 企業評估生成式 AI 導入專案時，首要考量的商業價值指標 (ROI) 應該是？</title><time>658840</time><indent>0</indent><sn>15</sn></item_15><item_16><title>Q2 在進行可行性分析 (Feasibility) 時，若企業選擇導入 RAG 架構，最關鍵的技術準備度評估項目是？</title><time>683040</time><indent>0</indent><sn>16</sn></item_16><item_17><title>Q3 評估模型選擇時，若應用程式對回應時間 (Latency) 要求極高（如即時客戶互動），應優先考慮哪種模型特性？</title><time>702390</time><indent>0</indent><sn>17</sn></item_17><item_18><title>Q4 導入生成式 AI 應用，對於**內容風險（幻覺、偏見）**的評估與緩解，最關鍵的策略是？</title><time>797190</time><indent>0</indent><sn>18</sn></item_18><item_19><title>Q5 若企業的業務流程涉及處理客戶的個人身份資訊 (PII)，在部署模式評估中，哪一項因素會成為首要考量？</title><time>831890</time><indent>0</indent><sn>19</sn></item_19><item_20><title>Q6 評估生成式 AI 專案的總體擁有成本 (TCO) 時，除了初期的開發費用，哪一項長期營運成本必須納入考量？</title><time>850290</time><indent>0</indent><sn>20</sn></item_20><item_21><title>Q7 在模型能力評估中，若目標任務是複雜的邏輯推理（如規劃多步驟流程），應測試模型的哪一項性能？</title><time>889390</time><indent>0</indent><sn>21</sn></item_21><item_22><title>Q8 導入評估中，變革管理 (Change Management) 應關注的核心問題是？</title><time>939540</time><indent>0</indent><sn>22</sn></item_22><item_23><title>Q9 評估 LLM 微調 (Fine-tuning) 的需求時，最關鍵的決策依據是？</title><time>961040</time><indent>0</indent><sn>23</sn></item_23><item_24><title>Q10 在合規性評估中，若導入的 AI 系統用於生成對外發布的內容（如新聞稿），最主要的風險考量是？</title><time>994740</time><indent>0</indent><sn>24</sn></item_24><item_25><title>Q11 若評估結果顯示企業缺乏足夠的專業 AI 工程師，但又需要快速導入應用，應優先考慮哪種解決方案？</title><time>1033740</time><indent>0</indent><sn>25</sn></item_25><item_26><title>Q12 導入生成式 AI 進行程式碼生成時，安全評估的首要重點是？</title><time>1050540</time><indent>0</indent><sn>26</sn></item_26><item_27><title>Q13 **評估生成式 AI 在客服回覆中的應用效益時，最常使用的量化指標是？</title><time>1069940</time><indent>0</indent><sn>27</sn></item_27><item_28><title>Q14 在部署模式評估中，若應用程式需要頻繁且大量地使用 LLM，且對長期成本敏感，應仔細比較哪兩種費用？</title><time>1095240</time><indent>0</indent><sn>28</sn></item_28><item_29><title>Q15 若評估發現企業的內部知識庫數據品質不佳、格式混亂，對導入 RAG 架構會產生什麼影響？</title><time>1115290</time><indent>0</indent><sn>29</sn></item_29><item_30><title>Q14 在部署模式評估中，若應用程式需要頻繁且大量地使用 LLM，且對長期成本敏感，應仔細比較哪兩種費用？</title><time>1117590</time><indent>0</indent><sn>30</sn></item_30><item_31><title>Q15 若評估發現企業的內部知識庫數據品質不佳、格式混亂，對導入 RAG 架構會產生什麼影響？</title><time>1129440</time><indent>0</indent><sn>31</sn></item_31><item_32><title>Q16 影子 IT (Shadow IT) 在生成式 AI 導入評估中，屬於哪一類風險？</title><time>1153290</time><indent>0</indent><sn>32</sn></item_32><item_33><title>Q17 為有效減輕模型偏見 (Bias) 帶來的倫理風險，在導入前應評估什麼？</title><time>1196590</time><indent>0</indent><sn>33</sn></item_33><item_34><title>Q18 評估生成式 AI 在內容創作中的效益時，除了速度，還需要量化哪個指標？</title><time>1225490</time><indent>0</indent><sn>34</sn></item_34><item_35><title>Q19 若導入評估確定需要使用專有數據進行微調，則其技術可行性分析的重點是？</title><time>1239840</time><indent>0</indent><sn>35</sn></item_35><item_36><title>Q20 企業應在導入前建立清晰的 AI 治理框架，其核心目的是什麼？</title><time>1252040</time><indent>0</indent><sn>36</sn></item_36><item_37><title>Q21 在模型能力評估中，如果目標任務需要模型遵循複雜的、多步驟的指令，應著重評估模型的哪項能力？</title><time>1287790</time><indent>0</indent><sn>37</sn></item_37><item_38><title>Q22 若應用需要整合 LLM 與企業的 ERP 系統進行資料交互，在技術評估中，最應關注的是什麼？</title><time>1316240</time><indent>0</indent><sn>38</sn></item_38><item_39><title>Q23 對於 LLM 應用，若要求極低延遲 (Sub-second Latency)，在部署模式評估中，可考慮採用哪項技術？</title><time>1338790</time><indent>0</indent><sn>39</sn></item_39><item_40><title>Q24 評估生成式 AI 在數據分析與報告中的應用效益時，其主要效益指標是？</title><time>1353490</time><indent>0</indent><sn>40</sn></item_40><item_41><title>Q25 若導入評估決定採用雲端 API 呼叫模式，則其在風險緩解上應重點關注什麼？</title><time>1370340</time><indent>0</indent><sn>41</sn></item_41><item_42><title>Q26 在總體擁有成本 (TCO) 評估中，數據工程師在 RAG 專案中的工作成本，屬於哪一項？</title><time>1433690</time><indent>0</indent><sn>42</sn></item_42><item_43><title>Q27 導入生成式 AI 進行輔助程式碼生成時，對於程式設計師的變革管理重點是？</title><time>1459490</time><indent>0</indent><sn>43</sn></item_43><item_44><title>Q28 評估 LLM 應用於跨系統資料串接時，技術可行性評估應重點關注 LLM 的哪項能力？</title><time>1488490</time><indent>0</indent><sn>44</sn></item_44><item_45><title>Q29 為緩解版權風險，在圖像生成 AI 的導入評估中，應優先選擇哪一類工具？</title><time>1511890</time><indent>0</indent><sn>45</sn></item_45><item_46><title>** after L123A 生成式 AI 導入評估.pptx</title><time>1559640</time><indent>0</indent><sn>46</sn></item_46><item_47><title>Q29 為緩解版權風險，在圖像生成 AI 的導入評估中，應優先選擇哪一類工具？</title><time>1683240</time><indent>0</indent><sn>47</sn></item_47><item_48><title>Q30 在生成式 AI 專案的組織成熟度評估中，應重點考察的是？</title><time>1684840</time><indent>0</indent><sn>48</sn></item_48><item_49><title>Q31 對於需要將 LLM 應用於多個部門的專案，在評估階段應重點建立什麼機制？</title><time>1708890</time><indent>0</indent><sn>49</sn></item_49><item_50><title>Q32 評估生成式 AI 導入的失敗風險時，最常見的內部技術風險是？</title><time>1723240</time><indent>0</indent><sn>50</sn></item_50><item_51><title>Q33 若評估結果認為企業應用 LLM 時，知識更新的速度比模型風格更重要，則應優先考慮哪個技術？</title><time>1762740</time><indent>0</indent><sn>51</sn></item_51><item_52><title>Q34 在合規性評估中，若導入的 LLM 應用於金融或醫療領域，必須特別關注哪個法規要求？</title><time>1778090</time><indent>0</indent><sn>52</sn></item_52><item_53><title>Q35 導入評估中，對於性能與可擴展性 (Scalability) 的評估應關注 LLM 應用在何種情境下的表現？</title><time>1793240</time><indent>0</indent><sn>53</sn></item_53><item_54><title>Q36 若企業決定微調 (Fine-tuning) 開源 LLM，其TCO 評估中哪項成本會顯著增加？</title><time>1846540</time><indent>0</indent><sn>54</sn></item_54><item_55><title>** after L123A 生成式 AI 導入評估.pptx</title><time>1875590</time><indent>0</indent><sn>55</sn></item_55><item_56><title>Q36 若企業決定微調 (Fine-tuning) 開源 LLM，其TCO 評估中哪項成本會顯著增加？</title><time>1974090</time><indent>0</indent><sn>56</sn></item_56><item_57><title>Q37 在導入評估中，應如何規劃人工審核環節的頻率和深度？</title><time>1986590</time><indent>0</indent><sn>57</sn></item_57><item_58><title>Q38 評估生成式 AI 在文檔摘要中的應用效益時，除了速度，還應量化哪項指標？</title><time>1995590</time><indent>0</indent><sn>58</sn></item_58><item_59><title>Q39 若企業決定採用 Agent (智能代理) 應用，其技術評估中應特別關注 Agent 的哪項核心能力？</title><time>2004390</time><indent>0</indent><sn>59</sn></item_59><item_60><title>Q40 在數據風險評估中，除了數據的隱私和機密性，還應評估什麼風險？</title><time>2017890</time><indent>0</indent><sn>60</sn></item_60><item_61><title>Q41 評估生成式 AI 導入的時程風險時，最大的潛在延遲點通常來自於？</title><time>2100490</time><indent>0</indent><sn>61</sn></item_61><item_62><title>Q42 在導入評估中，應如何評估LLM 的語義理解能力是否滿足任務需求？</title><time>2106840</time><indent>0</indent><sn>62</sn></item_62><item_63><title>Q43 若企業的 LLM 應用需要長期維護多輪對話的上下文，在技術評估中應關注什麼？</title><time>2116640</time><indent>0</indent><sn>63</sn></item_63><item_64><title>Q44 評估生成式 AI 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導入評估.pptx</title><time>2313490</time><indent>0</indent><sn>72</sn></item_72></index><resolution><playtype>fs</playtype><subtype></subtype><src>1920x1080</src><mp4>720x404</mp4><mp4_hd>1280x720</mp4_hd><mp4_1920>1920x1080</mp4_1920><mp4_4k></mp4_4k><mp4_src></mp4_src><mp4_base></mp4_base></resolution><base_image><thumb>http://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/5/579e16ffbcbbbdad/thumb.jpg</thumb><cover>http://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/5/579e16ffbcbbbdad/cover.jpg</cover><storyboard>http://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/5/579e16ffbcbbbdad/video/thumbs/storyboard.jpg</storyboard></base_image><srcFrom></srcFrom><base_url>http://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/5/579e16ffbcbbbdad</base_url><status>1</status></oembed>
