Jerry老師
台灣 AI 教育產業的資深從業者；亞太智能機器創辦人 / Google 機器學習開發專家（ML GDE）/ NVIDIA partner / 多年課程主理者；vault 中第一個 Google ML GDE / NVIDIA partner 人物 entity。
簡介
Jerry老師 是台灣 AI / 資料科學教育產業的資深從業者，自 2012 年起進入資料分析業，至 2026-05-01-AI時代資料科學技能樹 訪談時點（2023-05 推測）約有 10 年產業經驗。他同時跨「創辦人 / 工程師 / 教育者 / 平台合作夥伴」四個身份，是 vault 中第一個明確以「AI 教育課程主理 + 企業 AI 服務」為主業的個人實體。
重要事實
- 公司：亞太智能機器 創辦人 / 執行長——提供 GPT 模型訓練服務
- 平台合作關係：
- Google 機器學習開發專家（Google ML GDE / Google Developer Expert in Machine Learning）——Google 認證的機器學習領域專家計畫
- NVIDIA partner——GPT 模型訓練服務的硬體 / 平台合作夥伴
- 產業經驗：
- 2012- 進入資料分析業
- 早期：管理資料庫、做網站開發
- 累積階段：碩士、博士累積機器學習 / 資料探勘理論基礎
- 後續：跨保險、汽車製造、公部門等多個產業做資料分析
- 結構化資料 → 非結構化資料（文字 / 影像）的職涯軌跡
- 至 2023-05 已切到自然語言、智能機器領域
- 教學軌跡：開設多門線上課程；多次擔任業界座談 / 直播分享講者；課程橫跨機器學習、AI 應用、資料分析等主題
- 行話機器人：2023 年左右用 ChatGPT 開發的對話機器人（2026-05-01-AI時代資料科學技能樹 中提及作為個人作品）
觀點與元命題
整理自 2026-05-01-AI時代資料科學技能樹 座談：
- AI 加速而非取代寫程式：「ChatGPT 加快寫程式的速度，而不是取代寫程式這個動作」——AI 是工具層，要進入 AI 領域還需理論基礎這個層次
- 領域知識不被取代：跨產業學員（食品 / 麵包 / 殺豬）帶 領域知識 進來價值最大；老師傅看 2-3 個 features，資料分析能挖到 1000+ features，老師傅見了會興奮
- 三角色重新分工：資料科學 三角色（分析師 / 科學家 / 工程師）在 AI 衝擊下的重新定位
- 分析師→偏策略、說故事；只做圖表分析會被取代
- 科學家→高層職位、理論深 / 看 paper、研究 → 落地工程
- 工程師→工程師等級轉職最快的位置；預訓模型操控者
- 社群過濾抗焦慮：「透過社群過濾後的資訊可以做比較完整消化」——對抗 模型刷榜 / 知識焦慮的解法
- Money / Transformer is all you need：「training language model 需要很多錢——這是大公司的事情，從業者站在巨人肩膀上保護就好」
- NLP 元年（2023）：ChatGPT 教育 NLP 市場 → 2023 是台灣自然語言元年；NLP 至少維持 4-5 年沒問題
- 進入產業的時機點是現在：影像辨識（ChatGPT 之前）、自然語言（ChatGPT 之後）、結構化資料 / 大數據都被教育市場——AI 三族群三個都成熟，可到各個行業上發展
興奮的工作面向
- 每個行業（公部門 / 汽車 / 保險 / 銀行金融）都有有趣的地方
- 跟領域專家合作——從不同角度看事情（資料角度 vs 商業應用角度）
- 汽車電池資料分析案例——老師傅看 2-3 個 features → 資料分析挖到 1000+ → 老師傅興奮
- 「幫人解決問題」本身是工作的興奮來源
挑戰
- 資料前處理 / 清理：「很多朋友都會說『我以為我在做 AI，其實我在做要清洗的工作』」
- 溝通 / 收斂題目：客戶看到「AI / 大數據」想做但不知道自己要做什麼 → 要花時間收斂題目（什麼產業 / 什麼問題 / 用資料分析解決什麼具體事項）
相關概念
- 資料科學 — 三角色分工 + 三圈交集的核心命題提出者之一
- 領域知識 — 跨產業學員 + 食品 / 汽車跨域案例提出者
- 模型刷榜 — 對位「社群過濾」作為配套解法的提出者
- AI輔助開發 — 「加速 vs 取代」核心命題在從業者視角的代言人
- ChatGPT — 「ChatGPT 教育 NLP 市場 → 2023 NLP 元年」觀察的提出者
- Google — Google ML GDE 的認證關係
- Prompt-Engineering — 開發課程涵蓋的主題
- 個人品牌 / 個人品牌建立八步驟 — Jerry老師作為「社群人物 + 平台合作夥伴 + 公司創辦人」三層 personal brand 的具體案例
相關來源
- 2026-05-01-AI時代資料科學技能樹 — 數據職涯加值計畫 14 / 線上座談；vault 中第一份 Jerry老師的觀點來源；確立 資料科學 三角色分工 + 領域知識的不可取代性 + Money / Transformer is all you need + NLP 元年觀察
備註
- vault 中的 黃小潔Jerry 是不同人——前者是走鐘獎 / 創作者領域的 Jerry；本頁的 Jerry 是 AI 教育 / 資料科學領域的 Jerry老師
- 本頁採用「Jerry老師」作為主檔名而非「Jerry」——因為 Jerry 是極常見的英文名，加「老師」後綴可以消歧義 + 對位他作為教育者的主要身份；alias 包含「Jerry」「傑瑞老師」「亞太智能機器執行長」三種常見稱呼
- 未來累積方向：
- 未驗證的細節：
- Jerry老師的中文本名（座談中以「Jerry老師」自稱，未公開中文姓氏）—— 待累積到後續來源（公司網站 / Linkedin / 課程介紹等）後驗證再補入
- 確切的學歷（碩士 / 博士在哪間學校）—— 同上