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朱海成 教授
•國立臺中教育大學 國際企業學系特聘教授（2017-2022）
•前紐約Cheyenne Software Inc. (NYSE Listed)擔任資深軟體工程師
•前加拿大UNBC (University of Northern British Columbia)管理學院Instructor
•美國哈佛大學商學院PCMPCL高階主管訓練結業（公費）
•前State University of New York At Binghamton教學助理、研究助理
專長：人工智慧、電子商務、供應鏈管理、管理資訊系統、商用資訊系統開發、媒體公關與危機處理、國際行銷與談判、業餘航空飛行駕駛、無線電熱愛者
演講邀約 ayura66@gmail.com
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目 錄
第一章AI時代的資訊涵養
1-1 AI時代的來臨
1-2 資訊系統之背景知識
1-3 無所不在網路（Ubiquitous Networks）
1-4 無所不在運算（Ubiquitous Computing）環境
1-5 數位經濟的浪潮
1-6 元宇宙（Metaverse）的興起
第二章管理資訊系統概論與AI應用
2-1 管理資訊系統概論
2-2 資訊系統之架構
2-3 資訊系統之職場生涯
2-4 AI與商業資訊系統應用
2-5 人力資源與AI
2-6 AI在行銷與市場研究
2-7 AI在工程與智慧製造
2-8 AI在製造業與存貨管理
2-9 AI在會計與財務管理
2-10 AI在財務與投資分析
第三章資訊通信科技與AI應用
3-1 AI與電傳（Telecommunication）
3-2 AI與網路（Network）
3-3 AI在不同領域的網路應用
3-4 網際網路通訊、AI傳輸技術及軟硬體
第四章網路採購與AI應用
4-1 網路採購（e-Procurement）
4-2 電子資料交換（Electronic Data Interchange，EDI）
4-3 電子交易市集（e-Marketplace）
4-4 國內外著名之電子交易市集
4-5 電子交易市集面臨之挑戰與全球發展趨勢
第五章AI驅動的大數據與知識經濟
5-1 知識經濟（Knowledge Economy）時代的來臨
5-2 資料倉儲、資料庫與AI
5-3 AI賦能的資料倉儲建構
5-4 資料倉儲的系統分析與AI
5-5 資料探索（Data Mining）與AI
5-6 知識管理（Knowledge Management，KM）與AI
5-7 知識管理的成功案例
5-8 AI驅動的商業智慧（Business Intelligence，BI）
5-9 大數據（Big Data）與AI
第六章企業資源規劃與AI整合應用
6-1 AI與企業資源規劃（AI-ERP）
6-2 AI促進ERP系統的導入
6-3 領導型ERP供應商與AI的整合
6-4 AI促成ERP的成功應用案例
6-5 AI與企業資訊入口網站（EIP）
6-6 AI與協同商務（Collaborative AI-Driven Commerce）
6-7 AI-ERP的未來發展趨勢
第七章供應鏈管理與AI整合應用
7-1 供應鏈管理概論
7-2 供應鏈管理的目標與策略
7-3 企業導入供應鏈管理（SCM）之策略
7-4 代表廠商與科技平台
7-5 SCM導入成功案例
7-6 AI在供應鏈管理中的應用與趨勢
7-7 RFID與AI驅動的智慧供應鏈技術
第八章客戶關係管理與AI整合應用
8-1 AI驅動的客戶關係管理（AI-Driven CRM）
8-2 企業導入AI驅動CRM系統的動機與挑戰
8-3 導入AI-CRM系統的挑戰與瓶頸
8-4 AI驅動CRM系統導入的關鍵成功因素
8-5 AI-CRM導入的成功關鍵因素
8-6 領先的AI-CRM供應商與平台
8-7 台灣本土CRM業者與AI整合趨勢簡述
8-8 AI驅動CRM的未來趨勢與發展展望
第九章AI時代下的資訊安全
9-1 資訊安全在AI世代的挑戰與機會
9-2 資訊安全漏洞與AI的自動化風險評估
9-3 資料備份與AI驅動的災難復原管理
9-4 AI與資訊安全素養
9-5 網路安全交易機制與AI風險控制
9-6 第三方支付安全與AI風控模型
9-7 網路釣魚攻擊與AI防護技術
9-8 未來展望—從資安防禦到智慧自我修復系統
9-9 個案分析：TSMC資安事件
第十章AI神助攻讓工業4.0到工業5.0
10-1 智慧工業的願景演進（從自動化到人機共創）
10-2 智慧製造的核心（AI重構決策、設計與生產）
10-3 全球策略比較（日本、德國與美國的AI導向發展路徑）
10-4 AI導向的6C與6M整合
10-5 iGDP與資料驅動經濟（AI成為價值鏈再設計的關鍵）
10-6 創新2.0與開放式製造（AI促進跨域共創與設計民主化）
10-7 邁向工業5.0（AI聚焦人本導向與永續製造）
10-8 人機協同時代的挑戰與機會（AI治理、數位韌性與未來職場）
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