從 AI 應用進階到企業級 AI 系統開發，打造 具備 AI 整合能力的企業級即戰力！

在 AI 時代，工程師的核心價值不在於背誦語法，而在於「 邏輯設計 」與「 AI 工具協作 」。本課程為專為已具備基礎、渴望進入一線企業的學員設計。進階課程將帶領你更深入學習 企業級系統架構、AI API 整合、RAG 知識應用、AI Agent 自動化流程，以及雲端部署與 DevOps，培養獨立開發 AI 應用系統的能力。

課程以企業實際應用情境為核心，學習如何整合大型語言模型（LLM）、企業知識庫與自動化流程，打造真正能解決企業問題的 AI 系統，而不只是會呼叫 AI API。

完成進階課程後，你將具備 企業 AI 系統開發、AI Agent 建置、雲端部署與 DevOps 的完整能力，成為 AI 時代更具競爭力的工程人才。

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第一階段｜企業級全端系統開發

從網站應用進一步提升至企業級系統開發，學習前後端架構、資料庫效能優化與權限管理，建立大型系統開發所需的設計思維。

你將學會：

• 建立前後端系統架構

• 提升資料庫查詢效能與管理能力

• 培養大型系統設計與整合能力

第二階段｜AI API 與知識應用

深入學習 AI 模型串接與企業知識整合，讓 AI 不只是回答問題，更能理解企業文件、知識內容與工作流程。

課程將學習 AI API 串接、結構化資料輸出、文件分析，以及 RAG（檢索增強生成）技術，打造能結合企業知識庫的 AI 應用。

你將學會：

• 串接各類 AI 模型與服務

• 建立穩定且可重複利用的 AI 工作流程

• 運用 RAG 技術打造企業知識問答系統

第三階段｜AI Agent、自動化流程與 DevOps

進一步打造能自主執行工作的 AI Agent，並學習現代企業的系統部署與維運流程。

課程包含 AI Agent 設計、工具串接、自動化流程、人工介入機制，以及 Docker、CI/CD、自動測試、系統監控等 DevOps 技術，讓 AI 系統能穩定部署與持續運作。

你將學會：

• 建立具備任務規劃能力的 AI Agent

• 設計企業自動化工作流程

• 使用 Docker 建立一致的開發與部署環境

• 建立自動測試、CI/CD 與系統監控能力

第四階段｜企業 AI 整合專題

以企業真實需求為題，完成一套 AI 系統整合專案。

從需求分析、系統設計、AI 模型整合、知識庫建置、測試到成果展示，完整體驗企業 AI 專案的開發流程，累積實務作品，提升求職與職涯競爭力。

你將學會：

• 分析企業需求並規劃 AI 解決方案

• 整合 AI、資料庫與網站系統

• 完成企業級 AI 專案開發

• 建立可展示的專題作品集，展現 AI 系統開發實力

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誰適合這門進階培訓｜AI協作全端資訊工程師?

• 技術精進者：具備 AI 協作、資料處理、前後端與資料庫基礎，希望進一步提升開發能力。 

• 具程式開發基礎的工程師：希望進一步掌握全端架構、API串接、資料庫效能與權限管理。

• 想進入 AI 應用開發的人：希望學習 AI API、RAG、文件分析及結構化輸出，將 AI 整合進實際系統。  

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關於 AI 協作開發的常見問題 FAQ

Q1｜已經會使用 ChatGPT，為什麼還要學 AI 協作開發？

會使用 AI 與能夠運用 AI 完成系統開發是不同的能力。

進階課程學習 AI API、RAG、結構化輸出與 AI Agent，讓 AI 真正整合進網站與企業系統中。

Q2｜一定要很會寫程式才能學 AI Agent 嗎？

不需要從零開始就具備 AI Agent 開發能力，但需要具備一定的程式、API與系統開發基礎。

因此進階課程會先建立全端系統開發能力，再逐步銜接 AI API、RAG 與 Agent，讓學員能理解 AI 如何真正與系統整合。

Q3｜學 AI API 是不是只是把 ChatGPT 接到網站？

不只是。

AI API 可以讓 AI 成為系統中的一個功能，例如：

資料輸入 → 系統處理 → AI分析 → 結構化結果 → 網頁呈現 → 使用者操作

進階課程會著重在如何將 AI 真正整合進應用系統與工作流程。

Q4｜為什麼進階課程要學 Docker、CI/CD？

因為完成程式只是開發的其中一步。

真正的系統還需要：

開發 → 測試 → 打包 → 部署 → 監控 → 維運

Docker、CI/CD 等 DevOps 技術，就是讓開發完成的系統能夠更穩定地部署與持續更新。