台北現場AI Agents培訓

此為導師指導的即時培訓，於[loc]台北（線上或線下）進行，主要對象為希望運用DeepSeek建構智慧AI代理與自主系統的高階AI工程師、機器人開發者及自動化專家。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解DeepSeek AI模型的架構與能力
• 將DeepSeek整合至AI代理，以實現決策與自動化
• 運用強化學習技術訓練自主系統
• 於真實環境中部署由AI驅動的自主代理

自主 AI 代理正快速整合至國防、醫療、金融及基礎建設等領域的決策流程。隨著這些系統獲得更高的獨立性與自主權，亟需健全的道德框架、治理機制與監监管監督，以引導其設計與部署。

此課程由講師帶領，提供線上或線下培訓形式，針對希望探索在現實環境中部署自主 AI 代理所帶來的道德、社會及監管影響的高階專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 分析自主 AI 代理帶來的道德風險與倫理困境。
• 評估與高風險 AI 部署相關的治理框架與監管模式。
• 評估自主系統中的問責、可解釋性與透明度機制。
• 制定策略，使 AI 代理的行為符合法律、道德與社會價值觀。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 案例研究與角色扮演模擬。
• 手動分析治理模型與道德框架。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們進行安排。

AI 驅動的自動化結合了無程式碼平台的靈活性，以及大型語言模型和自主代理的智慧，以建構可擴展的智能系統。

此為由講師主導的實體或線上培訓課程,旨在協助中階專業人士設計、建構並優化整合 AI 決策、協調與自我執行能力的自動化管道。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計融合 AI 解釋與回應功能的無程式碼自動化工作流程。
• 運用提示鏈、Webhook觸發器和 API,建構可擴展的邏輯流程。
• 建立能連結服務並自主詮釋資料的智慧應用程式。
• 理解、設計及部署具備目標導向行動計畫與執行能力的 AI 代理。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實作。
• 於真實實驗室環境中進行的實作環節。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請與我們聯繫以安排。

此教師指導的實境培訓（台北線上或線下）針對中階AI開發者、安全專家及合規官員設計，旨在協助學員設計並實現安全的AI代理，同時處理倫理問題與強化模型穩健性。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 了解AI代理開發中的安全風險與倫理挑戰。
• 實施以安全為優先的AI模型設計原則。
• 運用對抗性韌性技術，防止針對AI代理的攻擊。
• 確保符合AI倫理指南及監管標準。

邊緣與輕量級智能體是一門實務課程，專注於在資源受限裝置上部署智能體 AI 工作負載。學員將學習建置、最佳化及管理具備本地推理能力的輕量級智能體，以提升分散式環境中的速度、隱私性與可靠性。課程強調效能微調、低延遲設計以及硬體與軟體的整合。

本講師主導的現場培訓（線上或線下）針對希望使用 Python 和邊緣 AI 框架來實現並最佳化設備端智能體系統的初級至中級專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解在邊緣裝置上運行智能體 AI 的架構與挑戰。
• 設計適合資源受限環境的輕量級智能體迴圈。
• 使用 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 和 ONNX 實現本地推理。
• 將智能體整合至感測器、致動器和 IoT 平台。
• 最佳化效能、能源消耗及延遲，以滿足即時運作需求。

課程格式

• 互動式講座與實務示範。
• 在本地或模擬環境中進行實作開發。
• 基於專案的學習與引導式實作練習。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排。

此種在 台北（線上或線下）進行的導師帶領式培訓課程，旨在服務具備中階至高階技能的 AI 開發者、研究者及多媒體工程師，協助他們建構能理解並生成多模態內容的 AI 代理。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 開發處理並整合文字、圖像與語音資料的 AI 代理。
• 實作多模態模型，例如 GPT-4 Vision 與 Whisper ASR。
• 最佳化多模態 AI 管線，以提升效率與準確性。
• 將多模態 AI 代理部署於實際應用場景中。

此為由講師主導的現場培訓，在 台北（線上或線下）進行，旨在幫助初級至中級開發人員和設計師理解並為各種使用案例構建 AI 驅動的个人助理。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解 AI 驱动个人助理的核心原理。
• 學習整合語言模型與智能助手的基本概念。
• 使用 AI 框架和工具構建並客製化個人助理。
• 將個人助理部署至不同行業的真實世界應用中。

這門由導師主導的實時培訓在台北（線上或線下）進行，針對希望為企業應用程序定制和部署基於大型語言模型的AI代理的高級AI工程師、企業軟件開發人員和業務領導者。

在完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解開源大型語言模型的架構和功能。
• 為企業用例自定義和微調大型語言模型。
• 使用LangChain和Hugging Face部署AI代理。
• 將由大型語言模型驅動的代理整合到業務工作流程中。

This instructor-led, live training in 台北 (online or onsite) is aimed at advanced-level robotics engineers, AI researchers, and automation specialists who wish to develop AI-driven autonomous robotic systems for complex tasks and human-AI collaboration.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role of AI agents in robotic decision-making and automation.
• Implement AI-driven navigation and obstacle avoidance.
• Develop human-AI collaborative robotic systems.
• Deploy AI-powered perception and control systems in robots.

本課程探討使用 Python 設計、協調和實現多代理系統 (MAS)。參與者將學習如何建構能夠溝通、協作並適應複雜動態環境以達成共同目標的代理。

這門由講師指導的實時培訓（線上或線下）旨在為希望為智能自動化、模擬和決策應用設計和實施多代理系統的高級專業人士提供服務。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解多代理系統的架構和原理。
• 開發具備溝通、協調和協商能力的代理。
• 實施用於代理互動的分佈式環境。
• 在多代理情境中應用強化學習和規劃。
• 模擬協作和競爭的代理行為。
• 設計結合人類與智能代理的混合工作流程。

課程格式

• 講師指導的講授和實時示範。
• 使用開源代理框架進行實作練習。
• 模擬多代理場景的應用小組專案。

課程客製化選項

• 如需索取本課程的客製化培訓，請聯繫我們進行安排。

這項在台北（線上或線下）舉辦的由講師主導的現場培訓，旨在幫助希望開發和部署用於財務自動化與詐欺偵測之AI驅動解決方案的初級至中級財務專業人員、風險分析師及AI工程師。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解AI在財務自動化與詐欺偵測中的角色。
• 建立用於偵測詐欺交易的AI模型。
• 利用機器學習進行即時風險評估。
• 部署AI驅動的財務監控系統。

這項在 台北（線上或線下）由講師主導的即時培訓，針對初級至中級的客戶服務專業人員、聊天機器人開發人員和自動化團隊，旨在實施 AI 驅動的客戶支援與服務自動化解決方案。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 了解 AI 驅動的客戶支援的基本原理。
• 開發並整合 AI 聊天機器人以處理客戶查詢。
• 利用自然語言處理（NLP）和機器學習來增強聊天機器人互動。
• 在現實世界的客服應用程式中部署 AI Agent。

This instructor-led, live training in 台北 (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level healthcare professionals and AI developers who wish to implement AI-driven healthcare solutions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role of AI agents in healthcare and diagnostics.
• Develop AI models for medical image analysis and predictive diagnostics.
• Integrate AI with electronic health records (EHR) and clinical workflows.
• Ensure compliance with healthcare regulations and ethical AI practices.

這是一場由講師親自指導的實操培訓，在 台北（線上或線下）進行，面向初級到中級的 AI 開發者和 UI/UX 設計師，旨在幫助他們學習如何構建、優化並部署 AI 驅動的虛擬助手。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計有效的對話式 AI 工作流和 UI/UX 界面。
• 實現基於 AI 的自然語言處理 (NLP) 模型。
• 將 AI 助手與 API 及第三方平台集成。
• 部署並維護用於實際應用的 AI 助手。

Mistral AI 是一個強大且開源的企業級 AI 模型家族，適用於語言、多模態和代理型應用。

此培訓由導師親自指導，提供線上或線下直播課程，旨在為具備初級至中級程度的專業人士，使用 Mistral 的 Medium 3、Le Chat Enterprise 和 Devstral 模型建構、部署和管理 AI Agent。

完成培訓後，學員將能夠：

• 了解 Mistral Medium 3、Le Chat Enterprise 和 Devstral 的架構與功能。
• 利用 Mistral 模型設計並實現企業和開發者用例的 AI Agent。
• 整合編碼系統、連接器及企業資料至代理工作流程中。
• 優化採用 Mistral 的 Agent 效能、成本與合規性。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行實作。

課程客製化選項

• 如需為本课程申請客製化培訓，請聯絡我們安排。

Python 是驅動自主 AI 代理開發與運作的核心語言。本課程著重於使用 LangChain 和 AutoGen 等現代 SDK 與框架，進行實務應用以建立、連接並管理代理工作流程。

本課程由講師帶領的線上或線下培訓活動，針對具備中階水平的後端工程師、平台工程師及機器學習工程師設計。課程內容旨在協助學員使用 Python 工具與 API 來實作並編排自主代理。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 設定並配置基於 Python 的代理系統開發環境。
• 使用 LangChain 和 AutoGen 等流行代理 SDK 來建立功能性代理。
• 整合工具與 API，以擴充代理能力。
• 編排多代理工作流程及溝通模式。
• 應用除錯、測試與維護代理程式碼庫的最佳實踐。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 實作程式設計練習與現場示範。
• 建立端到端代理工作流程的實務專案。

課程客製化選項

• 如需針對此課程請求客製化培訓，請聯絡我們安排。

本課程教授實用工程技術，以設計、建構、測試及部署基於 Python 的代理（自主）系統。內容涵蓋代理迴圈、工具整合、記憶體與狀態管理、編排模式、安全控制及生產環境考量。

此講師主導之實作培訓（線上或線下）旨在幫助中階至進階 ML 工程師、AI 開發人員及軟體工程師，利用 Python 建構穩固且可投入生產的自主代理系統。

課程結束後，學員將能夠：

• 設計並實現代理迴圈與決策工作流。
• 整合外部工具與 API，以擴展代理功能。
• 為代理系統實作短期與長期記憶體架構。
• 協調多步驟編排及代理組合性。
• 應用已部署代理之安全、存取控制及可觀測性最佳實踐。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 透過 Python 及主流 SDK 實作代理之手腦並用實驗室練習。
• 以專案為導向之練習，產出可部署的原型。

課程自訂選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們安排。

此由講師主導的現場培訓在 台北（線上或線下）進行，旨在幫助高階專業人士掌握在生產環境中部署和管理 AI 代理的技巧。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 設計並實現可擴展的 AI 部署流程。
• 使用 Docker 和 Kubernetes 等工具來容器化和編排 AI 代理。
• 監控並優化生產環境中的 AI 代理。
• 實施用於 AI 代理部署的 CI/CD 工作流程。
• 確保符合安全與數據治理要求。

這門在 台北 (線上或線下) 舉辦的導師引導培訓，旨在幫助高階 AI 專業人員掌握強化學習技術，並將其應用於訓練 AI Agent 以解決複雜問題。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解強化學習的核心原理和馬可夫決策過程 (MDPs)。
• 設計並實現如 Q-Learning、SARSA 和深度 Q-網路 (DQN) 等 RL 演算法。
• 利用 OpenAI Gym 等框架及 RL 函式庫進行實際應用。
• 訓練 AI Agent 解決現實世界中的多步驟決策問題。
• 應對探索與開發的權衡以及 RL 訓練中的收斂等挑戰。

本課程為在台北（線上或線下）舉辦的講師主導實戰培訓，旨在協助中階級別的人工智慧開發者及自動化專家將自治能力整合至人工智慧驅動的應用程式中。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解具自治能力的人工智慧原理及自主決策機制。
• 實作具備自我最佳化技術的目標導向人工智慧代理。
• 整合多代理協作，以解決複雜問題。
• 透過適應性使用者體驗，增強人機互動。
• 在實際應用中部署具自治能力的人工智慧模型。

這門在 台北 提供的（線上或線下）即時培訓，旨在幫助進階級別的 AI 專業人士掌握設計、建構和部署解決複雜現實問題之 MAS 的技能。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解多代理系統架構的原理。
• 實施在 MAS 中進行溝通、協調和決策的策略。
• 應用博弈論來模擬代理互動並解決衝突。
• 利用像 JADE 這樣的框架建立可擴展的 MAS 解決方案。
• 應對 MAS 中的挑戰，例如可擴展性、信任以及突發行為。

本課程由講師主導，提供現場（線上或線下）培訓，旨在協助進階專業人士利用自主式AI框架開發及優化多智能體系統。

課程結束後，學員將能夠：

• 理解多智能體環境中自主式AI的原理。
• 開發可自主互動的AI驅動代理。
• 實現強化學習，以獲得適應性AI行為。
• 優化多智能體間的協作與競爭。
• 將自主式AI應用於機器人、遊戲及企業自動化領域。

這門由講師主導的現場培訓在 台北（線上或線下）進行，旨在協助中階業務分析師、RPA 開發人員及 AI 專業人士，善用 AI agent 實現商業流程自動化。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 AI agent 在商業流程自動化中的角色。
• 識別主要商業領域的自動化機會。
• 為客戶支援、財務和供應鏈工作流程開發 AI 驅動解決方案。
• 將 AI agent 整合至現有的 RPA 及商業系統。
• 評估並優化 AI 自動化策略以提升效率。

Vertex AI Agent Builder 是一個無程式碼／低程式碼環境，用於建立具有知識基礎的代理程式。它結合生成式模型與檢索增強生成（RAG），讓團隊能快速建構利用企業資料和搜尋功能，提供準確且具情境感知回應的代理程式。

本課程由講師現場帶領進行（可選擇線上或線下培訓模式），適合希望設計、配置和部署使用 Vertex AI Agent Builder 與 RAG 模式的智慧代理程式的中階從業者。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用 Agent Builder 設計具有知識基礎的代理程式工作流程。
• 實施結合搜尋與向量儲存庫的 RAG 管線。
• 安全地整合企業資料來源以進行檢索。
• 透過測試和指標評估並迭代代理程式的行為。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 使用 Vertex AI Agent Builder 和 RAG 元件的實作實驗室訓練。
• 透過專案導向練習，建構並優化代理程式。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

此由導師主導的實時培訓在 台北（線上或線下）進行，旨在服務於中級遊戲開發者與 AI 愛好者，協助其有效將 AI 代理整合至遊戲應用程式中。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 AI 代理在現代遊戲中的角色。
• 使用決策樹和有限狀態機開發決策系統。
• 實施如 A* 等尋路演算法以進行遊戲內導航。
• 運用強化學習技術創建適應性 AI 行為。
• 針對即時遊戲環境最佳化 AI 效能。

大型語言模型（LLMs）和自動代理框架，如AutoGen和CrewAI，正在重新定義DevOps團隊如何自動化變更追蹤、測試生成和警報分診等任務。這些框架透過模擬人類般的協作與決策過程來實現這一目標。

本課程為由講師指導的現場培訓（線上或線下），旨在協助進階工程師設計並實施由大型語言模型（LLMs）和多智能代理系統驅動的DevOps自動化工作流程。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 將基於LLM的智能代理整合至CI/CD工作流程中，實現智能自動化。
• 利用智能代理自動化測試生成、提交分析與變更摘要。
• 協調多個智能代理以進行警報分診、生成回應並提供DevOps建議。
• 使用開源框架構建安全且易於維護的智能代理驅動工作流程。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在實驗室環境中進行實務操作。

課程客製化選項

• 如需申請本課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

本課程由講師帶領，提供線上或線下實戰培訓，針對希望利用代理型AI在複雜商業與技術場景中進行決策的高階專業人士設計。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解AI自主決策的基本原理。
• 設計並實現幾乎不需人工干預的AI代理。
• 將代理型AI整合至自動化工作流與商業系統中。
• 優化基於AI的決策流程，以提升效率與擴展性。
• 確保AI自主運作中的合規性、安全性及倫理考量。

此由講師主導的實訓在 台北（線上或線下）進行，針對希望深入探討實際應用自主代理設計與開發的中階專業人士。

完成本訓練後，學員將能夠：

• 理解自主代理的基礎概念。
• 探索自主 AI 代理的真實世界應用。
• 使用強化學習設計、訓練及實施代理。
• 將代理整合至現有系統以進行自動化與決策。
• 應對部署自主代理時的倫理考量與挑戰。

Devstral 是一個開源框架，專為構建和運行編碼代理而設計，這些代理能夠與程式碼庫、開發者工具和 API 互動，從而提升工程生產力。

本課程由講師主導進行（線上或線下培訓），旨在幫助初級至中級的 ML 工程師、開發工具團隊以及 SRE 人員學習如何設計、實施並優化基於 Devstral 的編碼代理。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 設置和配置 Devstral 以進行編碼代理開發。
• 設計用於探索代碼庫與修改的代理工作流程。
• 將編碼代理整合至開發工具與 API。
• 實施安全且高效的代理部署最佳實踐。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在真實實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

本課程由講師帶領進行 台北 線上或線下實訓，旨在幫助初階專業人士理解 AI 代理的運作原理，並建構屬於自己的互動式聊天機器人系統。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解 AI 代理的基本概念及其應用場景。
• 探索自然語言處理 (NLP) 的核心原理。
• 設計聊天機器人的對話流程。
• 使用 Python 及相關工具開發功能完整的聊天機器人。
• 部署聊天機器人以與真實用戶進行互動。

這項在 台北 舉辦的實作培訓（線上或線下）旨在幫助初級專業人士理解並創建用於真實世界應用的簡單 AI 代理。

完成本課程後，學員將能夠：

• 掌握 AI 代理的基本概念。
• 識別不同類型的 AI 代理及其應用場景。
• 設計並實現基本 AI 代理以執行實際任務。
• 探索用於建構 AI 代理的工具與框架。

在 台北 (線上或線下) 舉辦的此課程由講師親自指導並提供直播培訓。對象為初階至中階的開發人員與雲端實踐者，旨在協助學員利用阿里雲建構能自動化任務、回答問題及連通業務系統的 AI Agent。

完成本培訓後，學員將能夠：理解阿里雲上的 AI Agent 架構，建立簡單的 Agent 工作流，將 Agent 連接至企業知識與工具，並在雲端環境中部署及監控 Agent。

本課程為在台北舉辦、有導師指導的實戰培訓（線上或線下），主要面向希望將LLM和AI整合至監控、警報處理及事件分析工作流程的可觀測性工程師和SRE工程師。

本進階實務研討會旨在幫助軟體工程師、架構師、技術負責人、工程經理及交付團隊，了解如何運用人工智慧加速完整的軟體交付生命週期，涵蓋從需求分析到產出可部署的程式碼。

在 台北 舉辦的導師指導實體培訓（線上或線下），適用於初階/中階/進階的開發者與技術專業人員，協助他們利用 Microsoft Azure 建構、測試並部署用於商業應用程式的 AI Agent。

完成本課程後，學員將能夠：理解 Azure 上 AI Agent 的架構、建立與設定可用的 Agent、將 Agent 連接到企業知識來源、評估並準備 Agent 進行部署。

此課程由導師主導，以台北（線上或線下）形式提供，旨在幫助軟體開發人員和DevOps團隊使用OpenAI Codex CLI自動化編碼任務、審查程式碼，並從終端執行多步驟工作流程。

完成本培訓後，參與者將能夠安裝與配置Codex CLI，透過自然語言提示執行任務，管理核准模式，並整合Git及CI管線。

本 台北 的現場指導培訓（線上或線下）旨在幫助開發人員利用 GitHub Copilot Agent Mode 自主建構功能、執行測試，並管理大型編程任務。

完成本培訓後，學員將能夠啟用代理模式，在代理循環內進行規劃與迭代，執行終端指令，以及實施企業治理。

此於 台北（線上或線下）舉辦的講師主導直播培訓，旨在幫助開發人員與主管使用 Cursor 更快地建構功能、跨檔案重構及管理團隊級的 AI 工作流。

完成本課程後，學員將能夠導航使用 Composer 和代理模式，利用上下文感知聊天鎖定程式碼，部署團隊工作區，並整合 Cursor 至版本控制系統。

這門在 台北 舉辦的線上或線下實操培訓課程，旨在為希望利用騰訊 ADP 構建具備 RAG、工作流自動化及營運防護能力的企業 AI 智能體的初級至中級解決方案架構師、AI 工程師、開發人員及技術產品團隊而設計。

完成本課程後，學員將能夠：設計基於 ADP 的智能體，建立知識管線，協調工作流及多智能體模式，並實施生產環境防護措施。

此 台北（線上或線下）由講師主導的實作培訓適合初級/中級/高級開發者與技術從業人員，希望利用 Google Cloud 建構可自動化任務、運用工具並處理業務數據的 AI agent。

完成本課程後，學員將能夠：闡述 AI agent 概念，使用 Vertex AI 建構 agent，將 agent 連接到外部工具與數據，並為業務情境部署 agent。

本課程在 台北 (線上或線下) 提供現場示範引導式培訓，旨在協助開發人員與 DevOps 專業人士使用 Hermes Agent 自動化開發任務、管理基礎設施，以及建構持久化的 AI 工作流程。

完成本培訓後，參與者將能夠安裝和配置 Hermes Agent，跨多個平台與其互動，使用內建的 40 多種工具，並在各種後端進行部署。

此於 台北（線上或線下）舉辦之 Instructor-led 實作培訓，旨在服務希望使用 Hermes Agent 自動化工作、建立可重複使用的 AI 驅動流程，並提升團隊生產力的企業用戶、營運團隊與技術專業人員。

完成本培訓後，學員將能夠：解釋 Hermes Agent 基礎知識、設定與使用核心功能、建構實用工作流程，並實施良好的作業實踐方法。

本課程由講師現場指導進行培訓，地點在 台北（線上或線下），旨在幫助開發人員使用 Hermes Agent 設計並運行安全可靠的本地 AI 工作流程，以提供代碼輔助。

在完成本培訓後，學員將能夠：解釋 Hermes Agent 的概念，設置安全的本地代理環境，建立實用的編碼工作流程，並實施安全與治理控制措施。

這門由講師帶教的培訓課程可在 台北（線上或線下）進行。學員主要為希望使用 Ollama 和開放模型在內部基礎設施上構建並運行私有智能體 AI 方案的開發人員與技術團隊。

完成本培訓後，學員將能夠：安裝並配置 Ollama，在本地評估及運行開放模型，創建簡單的智能體及檢索型工作流，並套用適合受監管環境的安全與治理控制措施。

本 台北（線上或線下）由導師指導的現場培訓主要對象為希望建構 MCP 相容工具伺服器，並將其與代理客戶端整合的後端開發人員。

完成本培訓後，參與者將能夠實作 MCP 伺服器，將它們連接至 Claude Code 和 OpenClaude，切換傳輸方式，並維護內部工具登錄檔。

本 台北 (線上或線下) 講師主導的實作培訓，針對初階、中階或高階的 AI 專業人士，協助他們利用 MCP，將 AI 助手與外部工具、資料以及企業服務相連線。

完成本培訓後，學員將能夠：闡述 MCP 概念、識別關鍵架構元件、建置基本整合，並應用安全最佳實踐。

這門在 台北 舉辦的講師帶領實時培訓（線上或线下），針對初階至中階開發者與技術團隊，旨在協助學員運用 OpenAI API 建構具備推理能力、可使用工具並能完成多步驟任務的 AI Agent。

完成本課程後，學員將能夠：設計 Agent 工作流，連接工具與外部數據，管理上下文與回應內容，並測試 Agent 以滿足商業應用需求。

本課程為在台北舉辦的講師主導即時培訓（線上或線下），適合初級至中級/高級開發人員及技術專業人士，目標是使用OpenClaw建置並運行能透過聊天與工具整合自動化工作的實用AI代理。

完成本課程後，學員將能夠：安裝並設定OpenClaw，連接LLM提供者，使用並調整技能以實現自動化，並套用基礎的安全與運營防護措施。

這項在 台北 舉辦（線上或線下）由講師主導的現場培訓，旨在協助資深開發人員使用 Pi 建立輕量級、可自訂的終端代理工作流。

完成本培訓後，學員將能夠安裝 Pi，透過 TypeScript 技能擴展它，調整工作流以符合團隊標準，並透過 npm 分享擴充功能。

這門 台北（線上或線下）的講師主導實操培訓，對象為希望使用 Pi Coding Agent 生成程式碼、審查變更，並簡化終端機開發工作流的開發人員。

完成本課程後，學員將能夠：解釋 Pi Coding Agent 概念、有效設定與使用工具、應用於實用編碼任務，並導入安全的團隊工作流。

此課程由導師帶領，於台北地區提供線上或線下培訓，旨在幫助開發人員使用Windsurf以對話式方式建構功能、在IDE內執行終端機工作流，並對程式碼庫進行重構。

完成本課程後，學員將能夠使用Cascade進行導航、在編輯器內執行終端機指令、利用預測性編輯，並為proprietary技術棧自訂Windsurf。