◎ 從需求訪談、規格設計到前後端實作，讓 AI 成為你的開發夥伴 ｜ 歡迎企業 RD / IT 團隊洽詢內訓
隨著 AI 技術的發展，軟體開發的方式正在改變。開發者不再只是單純撰寫程式碼，而是透過 AI 工具協助完成：
- 需求整理
- 規格設計
- 程式開發
- 測試與驗收
本課程將帶你使用 VS Code + Cline / Claude Code + 主流 LLM 模型，從零開始建立完整的 AI 協作開發流程。課程不只是教你如何讓 AI 幫你寫 code，更會帶你從 需求訪談、規格書撰寫、資料庫設計、API 串接、前後端開發，到自動化測試腳本產生，完成一個可執行的全端專案。
透過 實作工作坊 的方式，讓學員真正理解如何把 AI 融入軟體工程流程，提升開發效率與專案品質。
透過 AI 協作開發，可以大幅減少重複撰寫程式與測試的時間，讓開發者更專注在系統設計與問題解決。
理由2：建立完整的開發流程觀念
課程不只教工具，而是帶你完整走過整個軟體開發生命週期。學完後你將具備從一張白紙出發，獨立完成 MVP 等級專案的能力，不再只是依賴別人定義好的需求再切 code。
理由3：學會與 AI 協作開發
AI 並不是取代開發者，而是協助開發者更有效率完成工作。
- 如何描述需求
- 如何讓 AI 產出正確結果
- 如何修正與優化 AI 產出
- 艾鍗學院長期深耕 IT 與 AI 技術培訓，擁有完整的軟體工程與 AI 實戰課程規劃經驗。
- 本課程兼顧理論與實作，不只介紹工具，而是帶學員完整走過 AI 協作開發的每個環節，確保成果可落地。
- 適合工程師進修、轉職學員，以及有意導入 AI 開發流程的企業 RD / IT 團隊，可依內部技術棧與專案情境調整內容。
- 長期深耕軟體工程與 AI 技術培訓
- 課程強調實務應用與專案落地
- 結合理論與實作，提升學習效果
- 適合工程師進修與企業內訓
- 建立可延伸的開發能力
📌 課程目標
- 理解 AI 在軟體開發中的應用方式
- 建立需求分析與規格設計能力
- 熟悉 VS Code + Cline / Claude Code 開發工具
- 學會依需求選擇適合的 LLM 模型
- 理解 API 與資料庫整合方式
- 完成前後端開發與系統整合
- 建立 AI 自動化測試流程
- 具備獨立完成 MVP 的能力
- 升開發效率與產出速度
- 降低重複開發成本
- 建立完整系統開發觀念
- 提升專案落地能
- 強化 AI 協作開發能力
- 軟體工程師
- 資訊背景學員
- Python / JavaScript 初學者（具備基本概念）
- 想進入全端開發的學習者
- 想學 AI Coding Workflow 者
- 企業 RD / IT 團隊
● 任務導向、現學現做，完整走過 AI 協作全端開發流程
● 從工具鏈建置到 MVP 完成，四個單元環環相扣
● 可依企業技術棧與專案情境，客製實作案例
- 課程所附內容：
- 課程講義
- 專案模板
- 規格書範本
- API 設計範例
- 測試腳本範本
- 完整專案程式碼模板
- • VS Code 安裝與開發環境設定
- • Cline / Claude Code 工具安裝與設定
- • LLM 模型指定與切換
- • 不同 LLM 的優勢比較與選用原則
- • AI 協作開發 workflow 設計
- • Prompt 管理與工作指令撰寫
- • 建立完整 AI 協作開發環境
- • 串接 LLM API
- • 練習 AI 協作 coding 基本流程
- • 建立第一個 AI coding 任務並完成驗收
- • 需求訪談流程與技巧
- • User Story 撰寫方法
- • 功能拆解與優先度排序
- • 規格書撰寫結構與要素
- • API 與資料庫需求定義
- • 需求訪談演練
- • 撰寫功能規格書
- • 設計資料表 schema
- • 設計 API 文件
- • MCP Server 概念與架構
- • 安裝 SQLite / MariaDB MCP Server
- • 資料庫 CRUD 操作
- • REST API 設計原則
- • 前後端架構與資料流
- • 安裝並設定 MCP Server
- • 建立 SQLite / MariaDB 資料庫
- • 建立後端 API
- • 完成前端頁面與資料串接
- • 測試腳本設計原則
- • AI 自動生成測試案例
- • API 測試方法
- • UI / 流程測試
- • 專案驗收標準與優化方向
- • AI 自動生成測試腳本
- • API 測試案例實作
- • 前後端整合測試
- • 完成 MVP 專案成果並進行驗收
※ 本課程以 AI 協作全端開發實作為導向，課程內容可依企業技術棧與專案需求客製調整
- 建議具備基本 Python 或 JavaScript 概念，有助於理解實作內容。
- 熟悉基本資料庫概念者佳（了解資料表、欄位與 CRUD 操作即可）。
- 對 API 與網頁開發有初步了解者更容易上手。
- 適合已有基礎程式能力，並希望導入 AI 協作開發流程的學員。
- 感謝台北大學、中央大學、國立台北護理健康大學、輔仁大學、海洋大學、明志科技大學、真理大學、亞東技術學院等學校肯定
- 感謝台北大學、中央大學、國立台北護理健康大學、輔仁大學、海洋大學、明志科技大學、真理大學、亞東技術學院等學校肯定
- 感謝台北大學、中央大學、國立台北護理健康大學、輔仁大學、海洋大學、明志科技大學、真理大學、亞東技術學院等學校肯定
艾鍗學院長期提供企業客製化 AI 開發培訓，
協助工程師與開發團隊導入 AI 協作全端開發流程
強化學習是機器學習中最前沿的領域，著眼於如何讓AI的行動取得我們所想要成果的最大化。 無論是自動駕駛、Alpha-GO、到讓SpaceX的火箭降落成功不爆炸，都是使用強化學習作為其AI技術核心。 從尋找出最佳化的行為方式，到對人類未知的答案進行探索，都是強化學習最適合的應用領域。
此次的課程將由淺入深從機器學習與神經網路模型基礎，一步步進入強化學習的概念框架與各類強化學習演算法，並在最後學習模仿學習、多重代理人與對抗式學習等優化應用。 我們將使用Python作為開發語言、使用TensorFlow與OpenAI為主的高階函式庫來進行模擬環境與強化學習模型的建制，並讓同學分組進行專案。
藉由這樣的課程不僅能清楚AI與強化學習原理, 同時也使用OpenAI框架讓同學掌握自動控制領域的應用建置，將強化學習AI的強大能力應用於理想場景。
關鍵詞:人工智慧、強化學習、機器學習、深度學習、AI、Python、scikit-learn 、Regression、Gradient Descennt、Logistic Regression、Support Vector Machine、Decision Trees、Random Forests、文字探勘、Clustering、Kaggle、Data Mining、Keras、Tensorflow、CSS、RNN、ANN、Kmeans 、 OpenAI、Reinforcement learning
業界工程師實戰分享
由淺入深系統化學習
軟硬整合深入技術核心
AI專題實作強化學習
- 了解機器學習-掌握機器學習與類神經網路，並使用相關函式庫建制模型，養成應用機器學習解決泛化問題的能力
- 了解強化學習基本概念，學習馬可夫決策流程、貝曼函數，掌握當前應用於強化學習的認知模擬框架
- 了解強化學習演算法，熟悉強化學習模型優化原理過程與方法
- 學會建立虛擬環境與設計目標函數訓練強化學習模型
- 學會使用Multiple Agent 訓練模型
- 想了解機器學習與AI人工智慧概念
- 對於機器學習、監督學習有概念，想學強化學習者
- 想避免使用Hard Code編寫控制邏輯
- 對當前生產效能與產品良率優化有興趣者
- 想評估當前生產環境是否適合建置強化學習決策系統
資料科學家
機器學習工程師
自動控制工程師
演算法工程師
經營管理主管
生產管理主管
-
機器學習簡介
- -機器學習基礎概念
- -各類型機器學習應用
- -使用Scikit-learn建立機器學習模型
-
類神經網路簡介
- -類神經網路結構
- -前傳導與後傳導
- -使用TensorFlow與Keras建立機器學習模型
-
強化學習簡介
- -Try and Error / Control Theory
- -Exploration & Exploitation / Temporal Credit Assignment
- -強化學習基礎框架
- -馬可夫決策模型與貝曼函數
- -Model based / Model free
- -Monte Carlo Method
- -Dynamic Programming Method RL
- -Policy Gradient Method RL
- -Actor Critic Method RL
- -On-Policy / Off-Policy Method
- -Sparse Reward Problem
- -Imitation Learning
- -Inverse Reinforcement Learning
- -Distributed RL / Multiple Agent
- -使用OpenAI建立強化學習環境與模型
-
建立虛擬環境
- -建立虛擬環境
- -客製化虛擬環境
-
建立強化學習模型
- -建立強化學習模型
- -目標函數設計
- -客製化類神經網路
-
訓練強化學習模型
- -on-policy / off-policy模型
- -使用Multiple Agent方法
- -物理環境誤差
即有機體如何在環境給予的獎勵或懲罰的刺激下，逐步形成對刺激的預期，產生能獲得最大利益的習慣性行為。強化學習其實就是訓練一個AI 可以通過每一次的錯誤來學習，就跟我們小時候學騎腳踏車一樣，一開始學的時候會一直跌倒，然後經過幾次的失敗後，我們就可以上手也不會跌倒了。
◎ 不會寫程式，也能打造自己的 AI 協作工作流 ｜ 歡迎企業單位洽詢客製內訓
你是否每天都在重複處理：
- 文件整理
- 郵件回覆
- 會議紀錄
- 報表摘要
- SOP 撰寫
- 招生客服回覆
- 行政資料整理
- 日報與週報追蹤
這些工作看似不難，卻非常耗時。
本課程將帶你使用 Claude Cowork × Google Antigravity，從零開始建立自己的 AI 協作工作流（AI Workflow），讓 AI 不只是聊天工具，而是真正能協助你完成工作的 數位同事。
課程以 實作工作坊 方式進行，不強調程式設計，而是帶領學員實際完成：
- 文件助手
- 會議摘要助手
- SOP 草稿生成器
- 客服回覆助手
- 個人工作流優化
- AI 協作 SOP
讓 AI 成為你日常工作的第二位同事。
多數人現在使用 AI 仍停留在「問問題 → 回答案」的階段。但真正高效率的工作方式應該是：任務交辦 → AI 協作 → 結果修正 → 完成交付。本課程將帶你建立真正的 Human + AI Cowork Workflow，讓 AI 不再只是查資料的工具，而是能替你完成初稿、整理資訊、撰寫回覆的工作夥伴。
理由2：零基礎也能上手
本課程不以工程師為對象，而是專為行政、助理、企劃、招生、客服、教育訓練窗口、中小企業主管等白領工作者設計。你不需要會寫程式，也不需要懂 API，只要會打字、會使用電子郵件，就能開始用 AI 改善每天的工作流程。
理由3：學完可立即套用工作現場
學員將直接完成多個可落地的實作案例，包含：
- 會議紀錄整理
- SOP 撰寫
- 郵件回覆
- FAQ 助手
- 招生客服助手
- 日報週報助手
每個案例都可以直接帶回工作現場修改使用，立即發揮效益。
- 艾鍗學院長期深耕 IT 與 AI 技術培訓，具備企業教育訓練與應用導向課程設計經驗，能夠針對不同部門需求設計符合實際工作的 AI 協作課程。
- 本課程從日常工作痛點出發，設計給非工程背景學員。重點在於讓學員理解 AI 協作的思維方式，而非工具的技術細節。
- 以工作坊方式進行，重視「當場做出成果」，可依企業部門需求客製案例，例如行政、招生、行銷、客服、教育訓練、專案管理等。
- 不特別強調程式設計，以 AI 協作工作流為主
- 任務導向教學，現學現做
- 以工作改善為核心出發點
- 適合企業內訓與一般大眾進修
- 每位學員課後可建立個人 AI 協作 SOP
- 可依部門情境客製案例（行政 / 招生 / 客服 / 行銷 / 主管報告等）
📌 課程目標
- 了解 Claude Cowork 與 Antigravity 的應用方式
- 理解什麼是 AI 數位同事
- 學會辨識哪些工作適合交給 AI 協作
- 熟悉任務拆解與工作規格描述
- 建立個人 AI 協作工作流
- 建立部門 AI 協作 SOP
- 減少文件整理時間
- 減少會議紀錄時間
- 提升報表與摘要效率
- 提升郵件回覆效率
- 建立可重複使用的 AI 協作流程
- 提升個人工作效率 2~5 倍
- 建立數位同事工作模式，讓工作流程可交接、可複製、可優化
- 一般上班族
- 行政與內勤人員
- 助理 / 企劃
- 客服人員
- 中小企業主管
- 想學 AI Agent 的初學者
● 任務導向、現學現做，幫你快速建立 AI 數位同事工作流
● 零基礎可上手，不強調程式設計，以協作思維與實務應用為主
● 可搭配企業部門實際情境，客製 AI 協作案例
- 課程所附內容：
- 課程講義
- AI 協作任務設計範例
- 可立即使用的 Prompt 模板
- 各單元實作案例範本
- 課後可自行修改套用的個人 AI SOP 模板
- • 什麼是 AI 數位同事
- • Claude Cowork 與 Antigravity 差異與定位
- • AI 協作工作流概念
- • 哪些工作適合交給 AI，哪些不適合
- • 任務拆解方法
- • 如何寫出有效工作指令
- • 建立第一個 AI 協作任務
- • 文件摘要任務
- • 會議紀錄整理
- • 任務驗收與修正
- • 文件生成與改寫
- • 郵件回覆助手設計
- • FAQ 與客服回覆
- • 會議摘要
- • SOP 草稿撰寫
- • Prompt / Spec 模板設計
- • 郵件回覆助手
- • SOP 生成助手
- • FAQ 助手
- • 會議紀錄助手
- • 報表摘要助手
- • 小工具與工作助手設計
- • 招生客服助手
- • 內部行政助手
- • 文案與報價助手
- • 規格描述與迭代修正
- • FAQ 客服助手
- • 招生回覆助手
- • 日報週報整理器
- • 內部 SOP 助手
- • 文件模板生成器
- • 盤點日常工作流程
- • 找出適合 AI 協作的任務
- • 建立部門 AI SOP
- • 人工審核流程設計
- • 風險與品質控管
- • 個人 AI 協作 SOP
- • 小組專題
- • 成果發表
- • 建立部門 AI 數位同事流程
※ 本課程以 AI 協作工作流實作為導向，課程內容可依企業部門需求客製調整
- 本課程不要求程式設計背景。
- 具備基本電腦操作能力即可參與；熟悉文件、郵件、試算表操作者學習效果更佳。
- 適合第一次接觸 AI 協作工作流者，無需有任何使用 AI 工具的先備經驗。
- 行政、助理、招生、客服、教師、企劃、專案窗口或中小企業管理人員，學習效果通常最為直接。
兩門課程都以「工作自動化」為目標，但切入點不同，可依自身工作性質選擇，也可合報互補：
| 項目 | n8n 零基礎工作自動化實戰班 | Claude Cowork × Antigravity 工作流實戰班 |
|---|---|---|
| 核心定位 | 流程自動化 | AI 數位同事 |
| 核心工作 | 表單 / 通知 / 資料串接 | 文件 / 摘要 / 回覆 |
| 強項 | 自動流程 | 知識工作 |
| 操作方式 | 節點流程（視覺化） | AI 協作（對話式） |
| 適合對象 | 工作常需要整理資料並發送通知 | 期待能和AI協作在自己的領域知識 |
| 學習成果 | 自動流程 SOP | AI 協作 SOP |
艾鍗學院長期提供企業客製化數位轉型培訓，
協助各產業導入 AI 協作與智慧工作流程
