Python AI應用工程師就業養成班(第2梯次)
【訓練目標】
AI 不是未來式，而是現在進行式，並且進展非常快速！近年來隨著 AI 人工智慧技術的突飛猛進，AI 對未來的影響與重要性已經不言可喻，先進國家也紛紛將 AI 人才培育與AI 技術研發納入了國家重要發展戰略。而在臺灣，經濟部郭智輝部長也於 2024 年 6 月公開宣示：『2025～2028 年 AI 產業將大爆發，除需要 AI 晶片、AI 伺服器外， 經濟部將攜手產業公協會、國際大廠、學校及職業培訓機構等，協力建構產業 AI 課程，預計至 2028 年將培育 20 萬名 AI 應用工程師， 輔導中小企業導入AI 應用，提升製造業 AI 應用普及率至少 50％。』在政府全力的支持與推動下，可以預期十年內 AI 人工智慧科技將加速各行各業的翻轉，並改變我們的生活模式；而職場上將會需要更多的 AI 人才，如：機器學習工程師、深度學習工程師、資料科學家、電腦視覺工程師等AI 專業人才。
本課程以就業為導向，幫助學員在掌握 Python 程式設計的基礎上，學習資料處理與分析之技術，進而延伸至 AI 人工智慧領域。課程涵蓋了機器學習、深度學習、生成式 AI、影像辨識、自然語言處理（NLP）及大型語言模型（LLM）等理論與實作，培養學員如何在相關產業實際專案中運用這些Python 技術打造AI 驅動的應用系統，為進入AI 領域就業做好充分的準備。
【課程特色】
本課程旨在培養具備實作能力的 Python AI 應用工程師，掌握 AI 人工智慧、資料科學、機器學習等核心技能。課程緊扣現今業界需求， 結合理論與實務，並以就業為導向，透過智慧應用專案，指導學員演練AI 技術於不同產業中的實際應用，建立 AI 應用程式及網頁應用的專案實戰經驗，增強學員的職場競爭力，為進入 AI 相關行業做好準備。此外，學員還將學習如何優化演算法，以滿足特定專案需求，進而推動AI 在各領域的進一步拓展與實踐。特色如下：
t 實務導向教學：每單元設有實際專案，學員能透過動手操作，理解理論知識並積累實務經驗。
t 多元課程設計：課程涵蓋MLOps 實踐：掌握機器學習全流程操作， 包含模型開發、部署及監控等。
t 就業媒合輔導：完成課程後，將協助學員就業，進入AI 相關工作領域。
【就業方向】
目前職缺廣泛分佈於各行各業，如科技公司、製造業、金融業、醫療產業等，隨著 AI 人工智慧與大數據資料處理技術不斷的進步， 這些領域對AI 技術人才的需求亦將持續增加，例如：Python 工程師、AI 工程師、資料分析師、資料工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、演算法工程師、自然語言處理工程師、生成式 AI 開發工程師、視覺辨識工程師、軟體開發工程師、MLOps 工程師、資料科學家、數位轉型顧問、AI 技術導入顧問……等。
【開課資訊】
1. 訓練單位：台灣區電機電子工業同業公會
2. 訓練期間：114 年 10 月 21 日~115 年 3 月 19 日
3. 訓練時段：週一～週日(一周安排五天課)
上午 9:00-12:00，下午 1:30-4:30
（※訓練單位保有調整課程之權益；部分課程時段配合業師
時間將安排於週六日白天時段以及週間夜間時段 18:30- 21:30）
4. 上課地點：臺北市大安區復興南路一段 390 號 2 樓、3 樓(大安大樓)
5. 招生名額：30 名(最低開課人數 15 人)。
【訓練費用】
1. 本課程費用 100,000 元，符合「產業新尖兵計畫」補助資格之學員，繳交自行負擔之新臺幣 10,000 元之訓練費用(自付額)予訓練單位，並與訓練單位簽訂訓練契約；非補助對象須自行繳交全額訓練費用 100,000 元整。
2. 繳費期間為 114 年 10 月 10 日至 114 年 10 月 14 日下午 3
點前止，如未在期限內繳費，視同放棄且不參加本課程。
3. 已繳費之學員於開訓前通知不參訓，退還自付額 10,000 元。開訓後(含開訓日當日)若不繼續參訓，不能申請退款。
【招生對象】
學歷不限，有志於從事 AI 人工智慧或Python 資料科學相關領域工作，可全心投入學習，積極希望建立就業所需之專業知識者。
【報名方式】
u 報名日期：114 年 6 月 1 日起至 114 年 10 月 7 日 17 時止
u 甄試日期： 114 年 10 月 9 日
u 課程洽詢：(02)8792-6666 分機 236 黃興邦先生
【報名流程】
青年參與「產業新尖兵計畫」指定訓練課程，應依下列規定申請辦理：
1. 登錄成為勞動部勞動力發展署台灣就業通網站會員（網址: https://job.taiwanjobs.gov.tw/）。
2. 於台灣就業通網站完成「我喜歡做的事」職涯興趣探索測驗 (網址: https://exam.taiwanjobs.gov.tw/JobExam/L03/L0301)
3. 於台灣就業通《產業新尖兵計畫網》報名課程後下載或列印
「報名及參訓資格審查切結書」並交予本會。 (網址: https://elite.taiwanjobs.gov.tw/ )
【甄選方式】
1. 參訓學員本人親自參與課程說明會，充份瞭解課程內容及就業方向後，以具備審核錄訓之資格。
2. 錄訓審核：
u 初選：受理報名截止日前繳交「書面資格審查表」電子檔、本計畫「報名及參訓資格審查切結書」、「最高學歷證書影本」、「國民身分證影本」，審查是否符合本計畫補助之資格。
u 複選：辦理資訊素養筆試及學習建議評估，綜合考量學員技術背景、學習動機、就業意願等，擇定正備取名額。
u 甄試結果將於甄試次日以電子郵件方式通知，並通知自付額繳費期限；開訓日前，若有放棄錄訓資格者，依備取順序遞補。
3. 與本會簽訂『學員參訓契約書』，並遵循本會培訓執行管理及請假規定。
【課程單元】
課程大綱：
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編號
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課程主題
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內容
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時數
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授課講師
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1
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開訓典禮
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開訓典禮/班級經營說明
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6
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宋雯霈(1hr.)/
張明捷(5hr.)
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2
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Python程式設計基礎
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包括資料形別、運算子、流程
控制、函數、陣列、I/O 等等。
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24
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陸煜鑨
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3
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Python程式設計進階與資料處理
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運用Numpy、Pandas套件來做基本資料處理，使用相關函數將資料轉換成需要的格式。利用進階資料分群匯總技術， 資料合併連結與作圖功能相
關的進階學科。
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24
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翁維陽
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4
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Python網路爬蟲
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學習Python網路爬蟲程式開發，從各網站上自動蒐集所需的資料，且正確使用各種不同的套件。再透過實作訓練完成網路爬蟲的任務後，配合其他工具(如機器學習)將專題內容乃至於實際職場工作需求滿
足。
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18
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楊德倫
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5
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Python資料分析心法框架
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使用Python建立可供專案使用的資料分析框架，並能夠運用其他相關的套件或外部工具幫助完整的資料分析專案進行，最後熟悉數據分析常用的框架與流程（如CRISP- DM、KDD、TDSP）且能夠獨立完成數據分析專案，並有效
解決實際問題。
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18
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翁維陽
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6
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資料科學與數學統計
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備齊基礎數學與統計知識，以利後續資料分析或機器學習等知識的學習，透過這些數統知識，能夠銜接到後續的機器學習專案內容，如各種演算法
背後的涵義及相關應用，或將
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12
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翁維陽
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編號
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課程主題
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內容
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時數
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授課講師
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機器學習或深度學習的模型內容作理解並能應用到各種
不同的專案目標。
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7
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Python機器學習
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能夠具有獨立以Scikit-learn 等套件實做機器學習並得到預測或分群之正確量化結果， 進而對機器學習應用範圍的認識，發想出嶄新的應用場景，以實現自我發想的機器學
習應用場景。
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24
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楊碩蓉
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8
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Python深度學習
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藉由各種程式範 例熟悉Python語法於深度學習的應用，及如何運作深度學習的技術來分析資料，以及瞭解如何訓練模型實做時序分析和影像辨識。深入淺出地探索AI年
代下很夯的深度學習。
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24
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翁啟閎
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9
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特徵工程建置
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能夠理解特徵工程對使用機器學習預測之重要性。瞭解資料清洗、建構、選擇時對模型的影響，並能夠探索新特徵。透過上述行為優化預測模型， 並能客製化到各種不同之情
境或專案。
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18
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翁維陽
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學習自然語言處理演算法，並
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能夠理解自然語言處理流程、
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文本清洗、以深度學習為基礎
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10
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自然語言處理與大型
語言模型
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的文字處理方法等。再進一步
能夠融合自然語言技能與其
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24
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翁維陽
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它技能，讓學員以個人或團隊
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的方式，進行業界需求導向的
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專題實作。
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使用OpenCV搭配Python語
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言來撰寫程式，以及運用
OpenCV的圖片處理技巧、結
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合影像擷取方式、獲得需要的
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11
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AI影像辨識與生成式AI
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圖像，並能夠將處理結果正確儲存。進一步銜接機器學習、
影像辨識與深度學習等相關
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24
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党榮安
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的進階學科，完成前端圖像過
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濾、物件偵測模型訓練等內
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容。
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編號
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課程主題
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內容
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時數
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授課講師
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12
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MLOps機器學習營運
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習得MLOps的基礎架構及相關知識，並能手動ML工作流程。進階部分則為自動化ML 工作流程及步驟，並在此環境中持續訓練模型。期待能夠有能力對多個ML管道進行大規模的重複作業，用以確保模型
持續交付的能力。
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18
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翁啟閎
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13
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Linux 系統管理
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包括檔案系統(操作、維護與組態)、系統維護（紀錄、監控、
備份）等等。
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24
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李名達
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14
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Docker容器式虛擬環境建置
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使用Docker容器來建置作業環境，且熟悉挑選Docker hub 各種images來建立應用程式執行環境、視需要增加image 的軟體套件、改變作業環境的組態設定等。進一步則是使用Dockerfile 來 設 計 Docker image，完成應用程式快速開發、佈署實際運作環境等工
作。
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18
|
李名達
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15
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MySQL資料庫實務應用
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使用MySQL 資料庫工具來撰寫SQL指令，並運用DDL指令設計資料表、DML指令維護資料的正確性與一致性，結合系統內建的函數
、透過SELECT 指令擷取資料並將正確結果加以輸出。掌握基本技術後，進一步銜接與SQL相關的進階學科，完成資料庫開發、資料庫管理、商業智慧(BI)
等專案工作內容。
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24
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張明捷
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16
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Python整合串接資料庫應用實作
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利用Python存取或操作關聯式資料庫，且能在各種不同的專案需求中使用此技術完成指派之任務，融合其他應用工
具強化此技術之泛用性。
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12
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陸煜鑨
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17
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HTML 程式設計
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包括基本標籤的使用、圖片的
展現、列表清單、表格等等。
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18
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紀宜昕
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18
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Javascript 程式設計
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包括DOM的物件架構、處理事件的方法、window物件介
紹、動態改變網頁內容等等。
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18
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潘麗珍
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19
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Python 網頁應用框
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瞭解Flask Web Framework
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18
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曹昱維
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編號
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課程主題
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內容
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時數
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授課講師
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架
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開發實務，進行伺服器開發與除錯、開發元件
測試、
RESTful請求指定等功能。
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20
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Restful API與Ajax
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能夠瞭解甚麼是Restful API， 如何透過Ajax的相關技術與其互動，並熟悉Restful API的開發與測試，了解非同步的問題及解決之道。於實作專題的開發中，可以釐清哪些功能需要透過Ajax技術來實作，結合伺服器端的Restful API的架
構，完成CRUD的基本功能。
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18
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王孝弘
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21
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資料視覺化
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瞭解資料視覺化的概念與工具，並且使用各種指令。基礎技術建立後，可運用相關工具(Power BI、Tableau)完整製作直條圖、圓餅圖與折線圖等各式圖形，並設置圖表動畫與看圖者互動。最終可將專案中分析完的資料匯入，製作成亮麗的圖表，並將圖表或網頁展
示。
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18
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詹理晴楊晞(備)
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22
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Git
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熟 悉 Git 的 環 境 建 置 與GitHub，操作基本指令以進行版本的管理，具備足夠基礎後，再學習Git分支與合併的技術，並擴展到Git的開發流
程與團隊開發。
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6
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葉仲仁
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23
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LAB實習操作
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由學員自行上機實習操作，進
行術科演練及程式作業撰寫。
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72
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張明捷(36hr.)/
賴宛琳(36hr.)
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24
|
專題指導
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藉由專題指導老師的專業與細心指導，將各科學習成果作
?整合，以期累積學員系統規
劃與整合的經驗。
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36
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張明捷(18hr.)/ 翁維陽(9hr.)/ 翁啟閎(6hr.)/ 楊碩蓉(3hr.)
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25
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期末專題製作
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製作網頁前後端開發應用程式、智慧應用專案，透過期末專題的製作以驗收學員於整
個學習期間的成效。
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48
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張明捷(24hr.)/ 賴宛琳(24hr.)
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26
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企業觀摩
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至企業進行實地觀摩，讓學員觀摩所學技術在產業之落地應用，及體驗職場工作型態與
環境。
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3
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張明捷
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編號
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課程主題
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內容
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時數
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授課講師
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27
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職場講座
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透過職場講座，讓學員更瞭解履歷與自傳的撰寫要領。
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6
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李名達(2hr.)/ 楊碩蓉(2hr.)/
陳姿伶(2hr.)
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28
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專題預演
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利用發表前的時間，協助學員演練其製作之專題內容，並給予建議以供其於正式之發表會中呈現。
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3
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張明捷
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29
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結訓典禮與專題發表
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透過正式的結訓典禮儀式，總結學員在培訓期間的學習成果與專業技能，增強學員的自信心，並彰顯課程價值與影響力。不僅提升學員對培訓歷程的重視度，同時，藉此機會感謝合作單位、企業夥伴與師資團隊的支持，深化計畫成果展示，建立多方正向聯繫，為未來就業或合作創造更多機會。透過專題發表活動，讓學員能夠模擬業界專案、展現創意、展示所學技能，並接受業界專家與同行的意見回饋，作為企業/公司求才與用才之前置考
核依據。
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3
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宋雯霈(1hr.)/ 張明捷(2hr.)
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30
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就業媒合活動
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辦理就業媒合活動，安排企業與學員的交流互動，促進學員探索就業機會，並滿足企業的
人才需求。
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3
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張明捷
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合計
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582
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※主辦單位保有課程日期及講師調整之權利。
【講師簡歷】
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姓名
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宋雯霈
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專長
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智慧製造、數位轉型、產業發展與推動、策略聯盟運作統籌智慧電子、電機電子及數位資訊產業人才培訓
規劃政府委託前瞻技術研習及人才專案委託研究
產業人才需求蒐集調查
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經歷
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台灣區電機電子公會同業公會/副秘書長台灣區電機電子公會同業公會/主任
台灣區電機電子公會同業公會/組長
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台灣區電機電子公會同業公會/幹事
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姓名
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紀宜昕
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專長
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網頁製作相關技術: HTML5 網頁設計、CSS、jQuery & jQuery
UI、JavaScript、PHP、UI/UX 設計。
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師
財團法人資訊工業策進會數位教育研究所外聘講師產業新尖兵試辦計畫職前訓練課程講師
個人工作室 - 網站建置、開發與維護
資策會數位教育研究所 網站/網頁 建置開發與維護工程師
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姓名
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潘麗珍
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專長
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Java、Android應用軟體開發、JavaScript網頁程式設計、jQuery、MySQL、JavaEE Web元件開發(JSP Servlet)、
Restful API + Ajax 應用、Oracle。
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師
財團法人資訊工業策進會數位教育研究所外聘講師產業新尖兵試辦計畫職前訓練課程講師
財團法人資訊工業策進會數位教育研究所資深工程師
九洲資訊系統公司
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姓名
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曹昱維
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專長
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Python 程式設計、Python 網頁應用框架、Python資料處理與
分析、專題指導。
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師
財團法人資訊工業策進會數位教育研究所外聘講師產業新尖兵試辦計畫職前訓練課程講師
台灣大學電力所三遞有限公司
喬璒科技有限公司
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姓名
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楊碩蓉
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專長
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R 語言、Python、數據分析與建模、Python機器學習、專題指
導、專題演講等。
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師
財團法人資訊工業策進會數位教育研究所外聘講師產業新尖兵試辦計畫職前訓練課程講師 Catchplay_台灣威亞數位科技股份有限公司
中華民國對外貿易發展協會東莞理工學院
國立臺北商業大學
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姓名
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楊德倫
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專長
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網路爬蟲、JavaScript動態網頁程式、MySQL資料庫、PHP動
態網頁與網路服務程式設計、自然語言處理、Python程式語言
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師
財團法人資訊工業策進會數位教育研究所外聘講師產業新尖兵試辦計畫職前訓練課程講師
台大計算機中心資訊課程講師
德倫資訊有限公司
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姓名
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張明捷
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專長
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課程規劃、教學研究、講師培訓、關聯式資料庫實務應用、AI 及資料科學專案管理、AI及資料科學專題指導、AI及資料科學
專題演講等。
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會
外聘講師產業新尖兵試辦計畫職前訓練課程講師
資訊工業策進會數位教育研究所副工程師、課程經理學習王科技股份有限公司編輯組組長
新北市三重區集美國小教師
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姓名
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翁啟閎
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專長
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理論量子物理、數值分析、Python機器學習、Python深度學
習、專題指導、專題演講等
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師
財團法人資訊工業策進會數位教育研究所外聘講師產業新尖兵試辦計畫職前訓練課程講師
雲象科技
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姓名
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李名達
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專長
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Linux 系統 / Docker / 資料分析與機器學習環境建置
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師產業新尖兵試辦計畫職前訓練課程講師
台灣威亞數位科技股份有限公司
副理工程師中央研究院 基因體研究中心 博士後研究員
美國國家衛生研究院 博士後研究員
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姓名
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翁維陽
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專長
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資料分析、資料科學、機器學習、深度學習、自然語言處理、
大型語言模型
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師台灣美光工程師
華邦電子工程師
華新麗華資料科學家
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姓名
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賴宛琳
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專長
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課程規劃與經營
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師
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姓名
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王孝弘
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專長
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課程規劃與經營、專題指導、物件導向程式設計、Python
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師
財團法人資訊工業策進會數位教育研究所
主任
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姓名
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党榮安
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專長
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Python、資料分析、OpenCV、SQL Server、機器學習、專題指
導
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師
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工研院、資策會外聘講師
鴻海精密 專案資深經理(2009/3-2014/7) 廣達電腦 專案資深經理(2004/12-2007/7)
美國密蘇里州政府 : 魚類野生動物研究所SAS 生物統計師
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姓名
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陳姿伶
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專長
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專案管理、生醫資料科學、醫事檢驗
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師麗寶生醫
資拓宏宇
勤業眾信
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姓名
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陸煜鑨
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專長
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Python程式設計、MySQL資料庫
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師
師範大學
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姓名
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葉仲仁
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專長
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程式語言：Python、C、C#、JAVA、Swift、PHP、ASP、HTML、CSS、SQL、TypeScript、Node.js、Arduino語言…等軟體工具：Azure、Google Cloud Platform、Microsoft
Office、Tensorflow、Anaconda、Android Studio、Visual Studio、Xcode、Ionic、Firebase、Dreamweaver、
Photoshop、MySQL、Apache、Dialogflow、 MPLAB
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師
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姓名
|
詹理晴
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專長
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Microsoft Power BI
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師
華新麗華數位推廣部
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姓名
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楊晞
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專長
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資料倉儲、數位軌跡追蹤與分析、資料視覺化
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經歷
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台灣區電機電子工業同業公會外聘講師星宇航空
神腦國際
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【請假規定】
1. 事假：學員若因私人事務需要請假，應提前三天以書面形式向教務人員或導師提出請假申請。申請應該包含請假日期、時間及理由。
2. 病假：若學員因身體不適需請假，應在能夠操作的情況下，儘快以電話或電子郵件形式通知教務人員或導師，並在恢復後三天內提交相關病假證明。
3. 每節課須準時到課，首節課遲到逾時15分鐘者須請假，早退者亦須請假。
4. 請假時數最小單位為1小時。
5. 請假請務必前一日告知課堂助教請假日期及時段，並填寫請假單簽名。
6. 學員未到課時數累計超過總課程時數三分之一者，則予以退訓。
7. 訓練期間因不可抗力之天然災害，經訓練地點所在地區之地方政府公告停止上課者，訓練單位將擇期補課，補課期間視同正常上課，學員因故未到課者，應依規定辦理請假手續。
【課程評量】
1. 考試及作業：每一門課程至少舉行一次以上之考試，評量方式可採筆試、上機考試、作品、口試、隨堂抽測或觀察。另學員將會收到定期作業，用於檢驗對課程內容的理解，以及訓練自學能力。
2. 實作專案：每一位學員將視需要完成期中及期末專題實作專案，實際應用所學的技能，專案的完成度、品質、簡報技巧將列為評估時的重要參考依據。
【離訓規定】
1. 上課期間找到工作或其他因素離訓時，請以標題為《離訓通知 》 之 電 子 郵 件 告
知 本 會 業 務 承 辦 人(eetraining@teema.org.tw)報備，含參訓的班級、姓名、預計離訓日期與離訓原因等資訊；
2. 離訓申告當日為最後到課日，須完成簽到退或請假；
3. 出席時數未達總課程時數三分之二以上者，依產業新尖兵計畫規定一年內不得參加勞動部勞動力發展署職前訓練。
【退訓規定】
1. 學員請假時數累計超過總課程時數三分之一或曠課天數累計超過五日者，則予以退訓；
2. 訓練期間，有行為不檢情節重大或違法行為，本會得為退訓之處理，學員不得異議，亦不得請求任何費用。
3. 參訓學員有下列可歸責於己之情事之一，得視其情節，予以退訓或撤銷參訓資格：
(1) 提供個人身分資料供他人參訓或代他人參訓。
(2) 為自己或他人以偽造文書或不實資料參加訓練之情事。
【結訓條件】
1. 課程出席時數須達總課程時數三分之二以上；
2. 完成考試及作業，平均分數達到 60 分以上；
3. 完成期末專題並進行專題發表。
完成上述所有條件，本會將發給結訓證書。
【學員自付額申請流程】
青年參加本計畫訓練課程，出席時數應達總課程時數三分之二以上並取得訓練單位的結訓證書，且符合下列情形之一，應至台灣就業通本計畫專區申請自付額之補助，並經分署審查通過者，由分署直接將自付額補助撥入青年個人金融帳戶：
（一）結訓日次日起９０日內，已依法參加就業保險，且於結訓日次日起１２０日內，上傳國內金融機構存摺封面影本等文件至台灣就業通本計畫專區。
（二）因服兵役致未能參加就業保險，應於結訓日次日起１２０ 日內，上傳兵役徵集通知等證明文件，申請自退役日次日起計算依法參加就業保險之期日，且於退役日次日起１２０日內，上傳國內金融機構存摺封面影本等文件至台灣就業通本計畫專區。
※ 青年有下列情形之一者，不予補助自付額：
（一）未依第二項所定之期限提出申請。
（二）應檢附之文件不全，經分署通知限期補正，屆期未補正。
【提醒事項】
1. 本計畫補助對象為年滿十五歲至二十九歲之本國籍失業或待業青年。
2. 參加本計畫之青年於訓練期間不得為在職勞工、自營作業者、公司或行（商）號負責人。
3. 青年參加本署、分署及各直轄市、縣(市)政府依失業者職業訓練實施基準辦理之職前訓練(以下簡稱職前訓練)者，於結訓後一百八十日內，不得參加本計畫。
4. 第一項青年年齡及補助資格以訓練課程開訓日為基準日。
5. 青年參加本計畫以一次為限，曾中途離訓、退訓或曾參加產業新尖兵試辦計畫者，不得再參加本計畫。
6. 依據「失業青年職前訓練獎勵」要點，本國籍失業青年參加產業新尖兵計畫所定訓練課程，培訓期間發給學習獎勵金每月發給新臺幣八千元，合計不得超過新臺幣九萬六千元。
7. 已參加職前訓練計畫之學員，訓練期間不得以失業者身分報名參加勞動部勞動力發展署及其各分署自辦、委託或補助辦理之職業訓練計畫，如經查獲，應撤銷後者參訓資格。
8. 參訓學員於受訓期間或結訓後，須積極配合本計畫辦理之定期或不定期訪視、訓後就業追蹤調查等追蹤考核。
9. 未取得「產業新尖兵計畫」補助資格之參訓學員，亦即全額自費之參訓者，取消報到或中途退訓之退費原則：
l 開訓前學員取消報到者，應退還當期開班約定繳納費用總額 95％。
l 已開訓、未逾訓練總時數 1/3 而申請退訓者，退還所繳費用 50％。
l 已開訓逾訓練總時數 1/3 而提出退訓者，所繳費用不予退還。
10. 上述說明不足之處，請逕自參考產業新尖兵計畫官網之說明。
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