個人工作流
降低重複工作、整理知識入口，讓 AI 成為可靠的日常協作者。
PROMPT → WORKFLOW→
Applied AI × Data Systems
讓 AI 與資料，
成為可以前進的系統。
從問題盤點、資料與模型，到知識工作流與組織導入。協助個人、研究團隊與企業，建立可執行、可驗證、可持續改善的 AI 系統。
張睿明 博士AI 轉型與資料系統顧問
討論合作 ↗
00
不從工具清單開始。先釐清邊界、選定目標，再決定真正需要的資料、模型與流程。
01 / TRANSFORMATION
不是一次買進工具，
不是一次買進工具，
而是一條成熟度路徑。
依照人員、資料、流程與風險邊界，從可驗證的小步驟開始。
實驗室與團隊
共同資料結構、知識庫與協作流程，減少資訊只存在個人腦中。
TOOLS → SYSTEM→
企業與組織
從需求盤點、試點驗證到治理邊界，建立可維護的導入路徑。
PILOT → ADOPTION↗
02 / SERVICES
清楚的能力模組，
清楚的能力模組，
組合成客製方案。
每次合作從需求、資料現況與成功標準的診斷開始，再選擇真正需要的能力組合。
AI 轉型與
工作流設計
盤點現況、找出高價值切入點，設計從個人到實驗室、團隊與企業的 AI 導入路線。
- 現況與需求診斷
- 導入路線圖
- 可驗證工作流原型
Workflow transformation↗
資料與
ML 系統
從資料結構到模型上線，建立能面對真實世界時序、雜訊與不平衡資料的完整系統。
- 資料庫與資料管線
- 特徵工程與模型訓練
- 評估、告警與持續迭代
Data to deployment↗
LLM
客製化
讓語言模型接上組織的知識與任務，並在自動化、可驗證性與人工判斷之間建立邊界。
- RAG 與知識檢索
- Agentic workflow
- Fine-tuning 與地端模型評估
Knowledge to action↗
03 / EVIDENCE
成果不是裝飾，
成果不是裝飾，
是方法的壓力測試。
從真實資料、工作流程到知識轉譯，展示方法在不同尺度下的落地能力。
ML 模型建置與
場域應用
從資料與物理意義出發，處理時序、雜訊與不平衡資料，建立可評估、可上線、可持續迭代的模型。
落石／土石流監測
異常偵測與即時告警
LINE 岩石辨識器
Signal → decision
AI 工作流
轉型
把分散工具、人工整理與個人經驗，重新組織成可追蹤、可重複、能持續改善的知識工作流程。
研究與知識工作
團隊協作
Human-in-the-loop
Transformation path
問題邊界資料知識模型驗證
AI 教育與
組織導入
把快速變動的 AI 概念，轉化成不同受眾可以理解、質疑並開始行動的共同語言與方法。
演講與工作坊
研究／教育／政府
工具與流程訓練
Knowledge translated
15+Talks &
workshops
workshops
03Audience
contexts
contexts
張睿明 博士
AI 轉型與資料系統顧問
以研究者的嚴謹理解問題，以工程實務把方法做成系統，也以教學者的視角把複雜概念轉譯成團隊能採取的下一步。
專長橫跨真實世界感測資料、ML 系統、Agentic AI、知識工作流與跨領域溝通。
LinkedIn帶著問題來，
我們一起找出下一步。
