聯成電腦評價｜在職軟體工程師學 AI 深度學習，升級 AIoT 職涯的親身心得

身為軟體工程師，黃明弘從來不缺乏學習的動力。但當 AI 浪潮以前所未有的速度席捲整個科技產業，他開始意識到：光靠工作累積的經驗，已經不足以跟上這波技術革命的節奏。這篇文章，記錄了他如何從一位具備 IoT 基礎的工程師，透過系統化課程，一步步掌握深度學習、CUDA 平行加速運算與 YOLO 物件辨識，最終將 AI 技術真正用在實際專案上的完整歷程。

AI 演算法牽線，學員走進補習班的契機

黃明弘目前任職於緯創軟體，擔任軟體開發工程師。本職工作本身就需要大量動腦，但他始終抱持一個信念：技術必須不斷加值，事業才能走得更遠。

2023 年之後，AI 的浪潮幾乎無所不在。特別是黃仁勳在台灣公開喊出「AI 是新電力」之後，黃明弘便下定決心，要把這門技術學扎實。他開始在網路上搜尋相關學習資源，而有趣的是，正是 AI 演算法的推薦機制，將他引領到了聯成電腦的課程頁面。他笑著說：「也算是 AI 幫我找到了學 AI 的地方，很有緣分。」

自學的瓶頸：為什麼在職進修需要系統化的引導？

你也是這樣的人嗎？在網路上找了大量免費教學影片，但每次學到一半就卡關，搞不清楚深度學習的整個架構，只能零星地東拼西湊幾個工具的用法，卻無法把技術真正整合進自己的專案裡？

這是許多在職工程師進修 AI 時最常碰到的困境，不是缺乏資源而是缺乏能把散落知識整合成完整體系的學習路徑。

黃明弘提到過去自學時最難掌握的部分正是「系統性」。他知道深度學習的概念，也能跑一些基本的模型，但從模型訓練到系統整合的完整流程，始終是一塊拼不完整的拼圖。帶著這個缺口，他選擇走進有系統規劃的課程從根本補起。

聯成電腦的課程學到什麼？

進入課程後，黃明弘接觸到的內容比他預期的更扎實：

• 深度學習基礎概念：不只是理論，而是搭配實務導入方法，讓他理解每個步驟「為什麼這樣做」
• CUDA 平行加速運算：學習如何利用 GPU 的平行計算能力加速模型訓練，這是自學階段難以系統掌握的關鍵技術
• YOLO 物件辨識架構：從理解 YOLO 的設計邏輯，到實際用主流 AI 工具訓練物件辨識模型
• AI 模型與系統整合：最終將訓練完成的模型，實際部署進工作的系統，不只是在本機跑通，而是能真正上線應用

他說：「這些內容不只加強了我對 AI 技術的理解，也讓我在實務開發上更能掌握整個 AI 模型與系統整合的流程。」

對一位本來就具備程式基礎的工程師來說，這套課程的價值不在於「從零學會」，而在於把原本片段的知識，梳理成一套可以落實在真實專案的完整技術體系。

師資評價：每位老師各有風格，但細心是共同語言

黃明弘特別感謝在學習過程中給他諸多幫助的四位老師：小邱老師、馬哈老師、簡志軒老師，以及黃朝建老師。他描述這幾位老師的共同特點：由淺入深、邏輯清晰，能把複雜的 AI 技術轉化成有條理、容易吸收的系統架構。

• 實體課堂：遇到問題或作業卡關，老師會直接坐到旁邊幫你 Debug，當場釐清問題癥結
• 線上視訊課：即使學員遇到複雜的程式問題，也可以把卡關的程式碼傳給老師，老師能即時協助解決，不因為是遠端上課而打折

他特別提到：「每位老師的風格各異，但他們共同的特點都是帶著我們、一步步走進 AI 這個圈子。」

分校服務：從台南到高雄，跨校輔導無縫銜接

黃明弘的學習歷程橫跨多台南分校、永康分校，甚至遠到高雄的鳳山分校，每一個據點的輔導老師都給了他充分的支援。

課程安排、行政協助、學習進度追蹤，這些看似後勤的服務，在在職進修的過程中扮演了相當重要的角色，因為當你同時顧著工作和學習，任何一個環節卡住，都可能讓整個學習節奏斷掉。他說：「整個課程的安排都很順利，讓我覺得很放心，可以安心地把這部分交給每一位輔導老師。」

給想踏進 AI 領域的工程師：不開始才是最可怕的事

黃明弘在影片最後，給了一段很直接的話：

「如果你想要提升自己的技能，最重要的是保持好奇心，然後一直學。不要怕開始，也不要怕難度。AI 沒有你想像的那麼兇，它只是看起來比較有距離感而已。只要你願意踏出第一步，你就會贏過一大票每天想學但還沒開始的人。記住，一開始不懂是很正常的，不開始才是最可怕的。」

完成課程後，他的技術視野也隨之擴展。原本就對 IoT 有涉獵的他，現在把 AI 也納進來，技能組合從 IoT 直接升級為 AIoT，目標是未來在邊緣運算與智慧生產製造領域繼續深耕，做出能在真實環境中運作的智慧應用。

學員故事影片連結

若你也是在職工程師，想把 AI 技術真正整合進自己的專案能力中，聯成電腦的 AI 人工智慧工程師班 提供從深度學習基礎到實務部署的完整課程規劃，適合有程式基礎、想系統性提升 AI 開發能力的學員。