- 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。
