在這個講求極致算力、敏捷迭代與大規模部署的AI時代，許多企業的IT架構正遭遇瓶頸...
➤資料如山、功能疊加：傳統架構日益臃腫，維運困難。
➤一點異常，全線崩潰：系統中斷時間過長，影響層面廣泛。
➤老舊框架、手動更新：開發停滯不前，錯失市場先機。
➤高度耦合，牽一髮動全身：任何變動都可能導致整體服務停擺。
➤缺乏容器化與微服務導入，使企業在邁向「數據中臺」與「業務中臺」的過程中步履維艱。
數位轉型的號角早已響起，微服務化正是企業突破困境的關鍵推手！Kubernetes(K8s)透過高度解耦的容器化服務，讓系統部署更快速、擴展更靈活、更新更無痛，全面加速企業的開發與上線週期，K8s已躍升為企業IT架構中不可或缺的核心技術。
然而，K8s實戰人才卻極度稀缺，企業一才難求。
因此，艾鍗學院力邀業界權威Netman獨家合作，傾力打造【Kubernetes雲原生實戰班】，助你掌握容器化思維與Kubernetes實作能力，成為新世代技術專才，搶佔雲端高薪賽道！
📌由Linux社群精神領袖Netman親自操刀，獨家設計K8s實戰路徑，精準貼合業界K8s人才需求。
📌艾鍗K8s課程提供預先建置好的VM環境，學員自備電腦即可上課，免去複雜環境設定的困擾，無痛展開學習。
📌透過循序漸進的教學帶領學員快速建立Kubernetes架構思維、強化實戰部署與維運能力，掌握未來IT架構的職場核心競爭力。
📌本課程不只教你怎麼做，更教你怎麼想。講師將引導學員主動思考、探索，培養對技術的敏銳度與獨立思辨能力。
📌為進階學習K8s認證（CKA／CKAD）、雲端平台（如 AWS EKS、GCP GKE、Azure AKS）打下穩固根基。
- 希望了解容器與雲原生技術的初學者
- 準備導入 Kubernetes 的開發或維運人員
- 想提升職場競爭力、邁向雲端架構的 IT 專業人士
- 計算機概論與網路概論知識
- Linux系統管理(基本指令操作與文字編輯)
- 基本網路服務除錯技巧
在雲端與數位轉型的時代，容器化 (Containerization) 與 Kubernetes (K8s) 已成為 IT 團隊不可或缺的核心技術。 NVIDIA作為GPU巨頭，更是K8s實際應用的最佳典範！
NVIDIA將其AI生態系統—從模型訓練到推論部署—全面運行於Kubernetes環境，完美體現雲原生架構在實現高效能與高彈性AI應用上的未來趨勢。要掌握這股關鍵趨勢，您必須從核心切入！ 艾鍗K8s課程正是為此而設計，我們將帶您「從基礎概念到實戰應用」，課程共分為兩大部分：
Part I：Kubernetes概念篇 — 打好雲原生基礎
從Docker核心概念出發，學員將了解容器技術的運作原理與應用價值。接著深入解析 Kubernetes 的基本架構與運作機制，並完成基礎環境建置，為後續實作打下穩固根基。
Part II：Kubernetes實作篇 — 從操作到應用
透過系列實作練習，學員將親手完成容器建置、服務部署、叢集監控與資源管理等操作。課程同時涵蓋服務存取、環境配置與 Volume 管理等實務主題，協助學員理解 Kubernetes 在實際工作場域中的完整應用。
完成本課程後，學員將能全面掌握容器化與 Kubernetes 的核心技術與實務操作，具備獨立部署、維運與優化雲原生應用的能力，為未來職涯與組織轉型帶來實質助力。
本課程將以實務導向為核心，帶領學員從零開始理解並操作 Kubernetes，逐步建立起雲原生時代不可或缺的技能基礎。
課程結束後，學員將能：
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具備容器與 Kubernetes 的完整基礎知識
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能獨立建置並操作 K8S 叢集
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掌握常見的服務部署與維運流程
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為進階 DevOps、自動化與雲原生應用開發奠定基礎
- 課程總時數：10小時
- 課程所附教材：
- 完整範例程式碼
- 線上助教系統
Part-II ： Kubernetes實作篇
Netman 陳思永
Linux社群巨擘 | K8s雲原生實戰專家
資訊技術是具有創造力的，而且必須為管理所用才有其價值。
經歷
- 豐康科技股份有限公司技術長
- 寬橋有限公司執行副總
- 住華科技股份有限公司高級工程師
- 國際證照專業講師
- 網虎國際集團資訊系統部副理
專長
- 技術團隊&專案管理
- 企劃行銷及佈道演講
- Nvidia GPU 平臺管理方案
- 雲原生技術方案(Container, K8S, Microservice)
- 資訊系統管理與規劃
- 資訊網路管理與安全防護
- 企業網路服務伺服器維護
- Linux自由軟體解決方案
- 教育訓練
證照
- CNCF CKA
- LPIC (L1, L2, L3)
- NCLP(SLES9, 10)
- RHCE(7.2, EL5)
- SCA(SuSE Enterprise 12)
完成本課程後，學員能依自身專業領域延伸至多種高價值職涯路徑：
1. 系統與雲端維運方向：雲端平台工程師 (Cloud Platform Engineer) 或 Site Reliability Engineer (SRE)
2. 應用開發與 DevOps 方向：DevOps 工程師、雲原生應用開發者
3. 架構與技術顧問方向：成為雲原生架構師 (Cloud Native Architect) 或技術顧問 (Technical Consultant)
4. 管理與策略導向方向： IT 經理、技術主管、或專案負責人
想像一下：你的應用程式就像貨物，被裝進一個個標準化的貨櫃在沒有K8s的情況下，你需要手動去：
□ 決定每個貨櫃要放在哪個卡車（伺服器）上。
□ 確保卡車夠用，貨櫃不會超載或被遺漏。
□ 如果一個貨櫃壞了，要趕緊找新的替補。
□ 如果有很多貨，要手動增加卡車和貨櫃。
有了K8s之後，它就像一個聰明的「物流中心管理系統」：你只要告訴 K8s 你的貨櫃（應用程式）長什麼樣、需要多少個。K8s 會自動幫你：
✔︎ 安排貨櫃：決定哪個伺服器運行哪個容器。
✔︎ 監控貨櫃：如果容器出問題，K8s 會自動重啟或替換它。
✔︎ 擴展/縮減：根據流量需求，自動增加或減少容器數量。
✔︎ 負載平衡：確保所有流入的請求都能平均分配到所有運行的容器上。
✔︎ 版本更新：在不影響服務的情況下，逐步更新你的應用程式版本。
✔︎ 簡單來說，K8s 讓管理大量容器化應用程式變得更簡單、更穩定、更有效率。它解放了開發者和運維人員，讓他們能專注於開發和創新，而不是手動管理基礎設施。
➤ Docker 是容器化技術，而 K8s 則是管理和編排容器的工具。本課程將涵蓋 Docker 基礎，讓你順利銜接 K8s 實作。
➤ 託管服務雖方便，但只有深入理解 K8s 原理，才能有效排錯、優化與客製化，更能在職場中脫穎而出。本課程將助您成為K8s 的核心掌握者，而非受限於平台的用戶。
➤ 會透過Docker學習容器化、運用 kubectl (K8s指令) 與 YAML部署管理叢集、並在Linux 環境中實作所有範例，輔以Git進行版本控制。
(1) 個人電腦
- 可瀏覽 PPT 簡報檔與複製範例內容
- 可使用 OpenVPN 遠端撥接連線
- 可使用 SSH 執行遠端操作文字介面
- 可使用瀏覽器連線 Web 服務網站
(2) 網路連線
- 可直接連線 Internet
- 可登入 DockerHub 網站上傳與下載容器影像檔
- 可撥接 OpenVPN 伺服器
(3) 服務帳號
- Google Drive 帳號
- DockerHub 帳號
➤ 有的！艾鍗學院已規劃完整的 K8s 學習與職涯發展路徑。 目前「CKA 國際認證班」正積極籌備中！ 擁有 CKA 認證，不僅是你 K8s 專業能力的最佳證明，更是開啟高薪職缺、成為業界搶手人才的黃金鑰匙。歡迎立即預先洽詢，我們將在課程正式上線的第一時間，優先通知最新資訊！」
「AI + Cloud」雙軸核心能力養成
AI落地的挑戰：一道巨大的技術鴻溝
AI工程師
會訓練模型、調整參數，卻不擅長將模型部署到生產環境。
Cloud 工程師
會建K8s架構、容器化技術，卻無法將AI模型無縫整合進系統。
懂AI的人很多，但能同時掌握 AI × K8s × MLOps；能讓AI：
『不只跑得動，還能穩定跑在系統上』的人才，才是產業最稀缺、最關鍵的拼圖！
此課程正是為了解決這個現實難題：填補AI模型開發與商業落地間的技術斷層，
培養AI模型開發 × K8s雲端原生 × MLOps 自動化 = 全方位AI架構師
| 1. AI 落地關鍵技術 | 從實驗室到百萬用戶服務： 不只教「怎麼訓練模型」，更專注於將模型轉化為企業級服務，解決「筆電模型無法服務百萬用戶」的痛點，實現 AI 商業落地的最後一哩路。 |
| 2. 涵蓋 AI 服務全端 | 端到端技能鏈完整串接： 一次涵蓋 AI 開發、K8s 雲原生架構、微服務設計，到 MLOps 自動化閉環，完整掌握企業真正需要的、可擴展的 AI 系統架構能力。 |
| 3. 業界頂尖師資與根基 | 強強聯手，養成雙軸核心人才： 由 雲端架構 × 微服務 × AI/MLOps 三領域專家聯合授課，結合艾鍗學院 「嵌入式 Linux」 的紮實根基，培養具備 AI + Cloud 雙軸核心能力的全面型架構師。 |
- AI/ML 工程師：具備模型開發經驗，渴望掌握 K8s 規模化部署 與 MLOps 自動化維運能力，實現 AI 商業落地者。
- 雲端/DevOps 工程師： 熟悉 K8s 架構，需要補齊 AI 模型服務化、微服務 API 設計與底層效能調優知識的系統架構師。
- 想提升職場競爭力，成為市場最稀缺的「AI × K8s × MLOps」核心人才，晉升為MLOps / AI系統架構師者。
- 計算機概論與網路概論知識
- Linux系統管理(基本指令操作與文字編輯)
- 基本網路服務除錯技巧
| 階段 | 主題/時數 | 核心目標 | 能力養成 |
| 第一階段 | AI 雲端原生基礎 (Linux + Docker + K8s) (10hrs) | 奠定 AI 系統的「穩定運行」基石 | 建立能支撐 AI 系統穩定運行與規模化的底層架構：從 Linux 效能調度、解決 OOM Killer，到 Docker 容器化 AI 模型，並在 K8s 上進行資源限制與 GPU/算力節點掛載。 |
| 第二階段 | AI 微服務架構 (FastAPI + gRPC + RAG) (14hrs) | 將 AI 模型「服務化」與「商業化」 | 運用微服務概念，設計高效率、易擴展的 AI 推論 API。學會使用 FastAPI/gRPC 快速將模型 API 化，並實作 RAG 架構，擺脫單體式架構的限制。 |
| 第三階段 | MLOps （模型監控 + 重訓 + GitOps） (21hrs) | 打造AI系統的「自動化維運」機制 | 掌握 MLOps 核心概念，使用 n8n 建立自動化的模型效能監控、漂移追蹤、重訓排程與 GitOps 部署流程。最終完成一個能自動化維護的 企業級 AI 系統落地專案。 |
本課程由三位業界專家聯合授課，串接三大技術支柱，完整涵蓋AI系統從開發到部署的實務流程，打造完整AI落地解決方案：
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Cloud-Native 基礎設施：建立可擴展的 AI 運行環境 (Linux, Docker, K8s)。
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微服務架構 (Microservices)：將 AI 模型拆解為獨立 API 服務，支持系統規模化。
-
MLOps 自動化排程：使用 n8n 作為中控大腦，串接數據流、模型訓練與推論監控。
填補「AI 模型開發」與「AI 商業落地」之間的技術斷層，培養真正能推動 AI 落地的人才。
完成此課程後，學員將具備「AI + Cloud 雙軸核心能力」，能夠：
-
不僅會訓練模型，更能將模型容器化 (Dockerized) 並在 K8s 上規模化運行。
-
設計 微服務 API，讓 AI 輕易被前端或商業系統呼叫。
-
使用 n8n 建立全自動的 MLOps 閉環 (監控、重訓、部署)，大幅降低維運成本。
-
真正填補「筆電實驗」到「百萬用戶服務」之間的技術鴻溝。
● 懂得如何 Debug AI 容器 OOM / Latency
● 能為 AI 模型寫 Dockerfile（GPU/CPU）
● 能把模型部署到 K8s（含 Ingress + PV/PVC）
● 能開發並拆分 AI 微服務
● 能打造完整 MLOps Pipeline（n8n）
- 課程總時數：56小時
- 課程所附教材：
- 完整範例程式碼
- 線上助教系統
第一階段：AI 雲端原生基礎（Linux + Docker + K8s）21hrs
建立能支撐 AI 系統穩定運行與規模化的底層架構能力
第二階段：AI 微服務架構（FastAPI + gRPC + RAG）14hrs
運用微服務概念設計 AI 應用，擺脫單體式架構 (Monolithic) 的限制
第三階段： n8n 自動化 MLOps（模型監控 + 重訓 + GitOps）21hrs
運用 n8n 串接數據、模型與業務邏輯，實現 MLOps 。整合 Cloud-Native 與 AI Agent，完成企業級落地應用
Netman
雲端架構專家
專精 Linux 底層與 K8s 叢集管理，傳授「如何讓系統穩定運行」
Fred
微服務架構師
專精 Docker 與系統設計，傳授「如何解耦與擴展服務」
Y寛
AI/MLOps專家
專精 n8n 自動化與模型部署，傳授「如何串接模型與業務」
1. AI 平台工程師（AI Platform Engineer）
2. MLOps / DevOps 工程師
3. AI 微服務後端工程師
4. 雲端原生/ Cloud Native應用工程師
➤ 本課程定位為實戰班，建議學員需具備基礎的 Python 程式能力或對 AI 專案開發流程有基本認識。我們會從 Linux 底層、Docker 開始教起，為您打下紮實的雲端原生基礎，目標培養能直接上線的專業人才。
➤ 課程以 K8s 為核心部署環境，使用 Docker 進行容器化，並專注於使用 n8n 實作自動化的 MLOps 閉環（Workflow Engine）。我們不會只介紹一堆工具，而是專注於用最穩定、最有效的方式，建立一套完整的、能運行的 MLOps Pipeline。
➤ 會，這是本課程的核心價值之一。 課程會深入探討 Linux 效能調度，教您如何判讀與解決 AI 容器的 OOM Killer (記憶體不足)、Latency (系統延遲)，以及大型模型權重檔的掛載與存取等，讓您的 AI 服務真正穩定
➤ K8s 是雲原生架構的業界標準，也是公有雲的底層基石。 掌握 K8s 意味著您的 AI 系統可以跨平台部署（如 AWS, GCP, Azure 或地端私有雲），擁有最高的彈性和控制權。學會 K8s，您就能主導架構，而不是被單一雲平台鎖定。
108課綱與升學新趨勢
108課綱核心素養強調「三面九項」，培養以人為本的「終身學習者」。
升學已不再只看考試成績，
而是要展現完整的學習能力與歷程。
過去
以備審資料為主，重視分數
現在
學習歷程檔案：修課紀錄、成果作品、多元表現
自主學習 × 學習歷程
自主學習透過「設定目標→規劃路徑→實踐→反思」，將成果整理成學習歷程，最終成為升學亮點。
自主學習 ➝ 成果 ➝ 學習歷程 ➝ 升學亮點
升學關鍵數據：自主學習＋作品成果
資料來源：<111大學申請入學參採高中學習歷程資料統計><111大學申請入學參採高中學習歷程資料完整版查詢系統>
提供多元程式實作課程，點亮學習歷程
高中生課程規劃兩大路徑
APCS 程式檢定
- 成績可量化 / 有成績證明
- 識讀 / 實作題解
- 模擬考曲線、上機紀錄
自主學習
- 四大模組：AI・HTML・Python・Robot
- 專題作品、網站、程式碼
- 成果影片、反思報告
雙軌並行的優勢
| 項目 | APCS 檢定 | 自主學習 |
|---|---|---|
| 輸出 | 成績證明、題解、模考曲線 | 作品、網站、程式碼、海報 |
| 升學價值 | 硬實力：量化數據 | 軟實力：多元亮點 |
| 最佳策略 | 成績證明＋自主學習過程+作品＝升學亮點 | |
學期規劃與時程示例
以AI人工智慧實作班為例，設計為兩學期、三階段：
第一學期 (第1–9週) → 解讀數據的魔法：程式設計與模型思維
從 Python 程式設計與資料處理出發，循序漸進進入 監督式學習（KNN、決策樹、最短距離分類器、迴歸），讓學生具備 AI 入門的必備工具。
第二學期前半 (第10–15週) → 賦予 AI 感知：視覺與語言模型實戰
學習 非監督式學習（K-means、階層分群）、深度學習（神經網路、CNN、RNN） 及 自然語言處理 (NLP)，體驗 AI 在影像、文字與數據分析的多元應用。
第二學期後半 (第16–18週) → 專題挑戰
學生分組完成一個 可展示的 AI 專題（如垃圾分類、圖像辨識、情感分析、推薦系統、聊天機器人等），並於成果發表會公開展示，專題過程與結果可直接收錄於 學習歷程檔案。
Q&A｜108課綱 × 自主學習 × 學習歷程
家長與學生最關心的五個問題，快速看懂重點
Q1. 108課綱中學習歷程檔案是什麼？
學習歷程檔案是高中三年「學習與成長的證據」，包含 修課紀錄、課程學習成果、多元表現（含自主學習）。 是申請入學的核心參考，讓大學看到你如何學、學了什麼與累積的成果。
Q2. 孩子沒接觸過程式，能學得會嗎？
可以！課程從零基礎出發，採小班制、循序漸進、專題實作。 先建立邏輯與工具操作，再用小任務與範例帶到專題；過往無基礎的學生也能完成作品。
Q3. 會不會影響學校課業？
不會；課程安排與學校時段錯開，內容與校內資訊/自然課程互補。 我們也會教時間管理與學習方法；多數學生回饋，實作能力提升後， 對校內報告、專題與考試都有正面幫助。
Q4. 自主學習是什麼呢？
自主學習是由學生自己設定目標 → 規劃路徑 → 實作 → 反思的歷程（108課綱的彈性學習）。 過程中的計畫、成果、與反思可整理進學習歷程檔案，成為升學亮點。
選修推薦課程，豐富學習歷程
想為孩子找到最適合的路徑？
立即填寫表單，取得專屬免費諮詢名額！
學習地圖
從基礎到進階，完整的 MCU 韌體開發學習路徑。我們提供專業的微控制器課程， 涵蓋ARM Cortex Mbp韌體設計、STM32、USB開發、AI邊緣運算應用等核心技術，幫助工程師建立堅實的韌體設計能力。
AI邊緣運算專區
Edge AI與Raspberry Pi Pico實作應用
在Raspberry Pi Pico上實現機器學習模型，學習模型優化與推論加速技術。
- 模型量化與壓縮
- 即時推論應用
- 感測器數據處理
TensorFlow Lite for MCU
將TensorFlow Lite部署至微控制器，實現低功耗智能應用。
- 模型轉換與優化
- 記憶體管理策略
- 實際專案應用
常見問題FAQ
Q: 沒有電子背景可以學習嗎？
A: 可以的！我們的MCU Plus基礎課程專為初學者設計，從基本電路概念開始教學，循序漸進建立必要的基礎知識。
Q: 課程提供開發板嗎？
A: 是的，每位學員都會獲得專用的開發板套件，包含必要的感測器模組，課程結束後可以帶回家繼續練習。
Q: 線上課程與實體課程有何差異？
A: 線上課程提供彈性學習時間，實體課程則有更多互動與實作指導。兩者都包含完整的教材與專案練習。
Q：韌體、硬體、軟體有什麼不同？
A： 硬體是電子產品的實體部分，如電路板、晶片；軟體是運行在電腦或裝置上的程式；而韌體則介於兩者之間，是直接控制硬體運作的程式，例如控制感測器或馬達的程式邏輯，是讓硬體「動起來」的關鍵橋樑。
嵌入式Embedded Linux課程 
嵌入式單晶片韌體設計課程 
嵌入式韌體工程師學習地圖
| 學習階段 | 核心知識與技能 | 涵蓋內容 |
|---|---|---|
| 基礎紮根 | 電子電路學 | 電子電路：數位邏輯、類比電路基礎、電源管理、訊號完整性。 |
| 微處理器架構與組合語言 | 微處理器：ARM架構基礎、暫存器操作、中斷機制、記憶體映射。 | |
| C / C++程式語言 | C / C++：指標、記憶體管理、物件導向基本概念、常用函式庫使用。 | |
| 資料結構與演算法 | 資料結構與演算法：陣列、鍊結串列、樹、圖、排序、搜尋等，提升程式效率。 | |
| 核心韌體開發 | MCU韌體設計 | MCU韌體：GPIO、UART、SPI、I2C、ADC、PWM等周邊控制與程式撰寫。 |
| 即時作業系統 (RTOS) | RTOS：基本概念、任務管理、排程、同步機制（Semaphore, Mutex）、訊息佇列。 | |
| 周邊驅動程式 | 周邊驅動：各種晶片周邊的驅動程式撰寫與調校，硬體底層控制。 | |
| 嵌入式作業系統基礎 | 嵌入式OS：檔案系統、行程管理、記憶體管理、中斷處理等基本概念。 | |
| 嵌入式Linux設計開發 | 嵌入式 Linux：Buildroot / Yocto / OpenWrt構建系統的應用與實作。 | |
| 進階Linux韌體 | Linux核心與移植 | Linux Kernel / Driver：Linux核心架構、核心編譯與移植至特定硬體平台、核心模組開發與管理、Linux驅動設計。 |
| Boot Loader設計開發 | Boot Loader：U-Boot等常見Boot Loader原理、編譯、移植與客製化。 | |
| 應用與整合 | 網路通訊協定與實作 | 網路通訊：TCP/IP協定棧、HTTP/MQTT/CoAP等應用層協定、Wireshark工具使用。 |
| 物聯網 (IoT) 整合應用 | 物聯網：感測器整合、雲端平台串接、資訊安全、AIoT。 | |
| ROS系統與嵌入式整合 | ROS系統與嵌入式整合：ROS核心概念(Master/Node/Topic..)、嵌入式平台部署、ROS編譯、機器人導航 (SLAM/Navigation)。 | |
| 邊緣運算與AI整合(Edge AI) | 邊緣運算/AI：嵌入式AI框架部署、模型最佳化、資料推論。 |
嵌入式韌體工程師職能地圖
| 職能面向 | 對應技能與知識 |
|---|---|
| 程式設計 | C、C++、Makefile、Git、Debug 工具（GDB） |
| 硬體控制 | 電子電路、MCU控制、GPIO、PWM、I2C、SPI、UART、DMA |
| 作業系統 | Linux 系統、RTOS 架構、Process/Thread 控制 |
| 驅動程式 | Device Tree、Platform Driver、Char Driver |
| 系統整合 | 交叉編譯、Bootloader、Kernel Config、RootFS |
| 通訊網路 | TCP/IP、Socket、Modbus、MQTT、Wireshark |
| 問題排解 | Oscilloscope、Logic Analyzer、dmesg、strace |
| 開發平台 | ARM、STM32、Raspberry Pi |
