「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。
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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：
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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。
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設計 微服務 API，讓 AI 輕易被前端或商業系統呼叫。
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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。
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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）
