程式語言
"程式語言" 課程共 38 筆,顯示第 1-10 筆
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1. AI Agent 與 MCP 應用工作坊 (混成0407-0416(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2026/04/07]
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[$20,000]
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大型語言模型技術迅速演進,企業應用從對話生成逐步邁向知識處理與任務自動化。AI Agent成為推動智慧化服務的核心技術,而MCP(Model Context Protocol)協定則讓 AI Agent 與服務提供商之間有了共通的語言!本課 ...
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2. Node-RED 實戰 從感測器整合到 AI 智慧 (0409-0410(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2026/04/09]
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[$10,800]
[講師介紹]
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| Node-RED 實戰 從感測器整合到 AI 智慧 |
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Node-RED 實戰 從感測器整合到 AI 智慧應用-本課程以實作為導向,帶領學員從零開始掌握 Node-RED 這套低程式碼開發平台,深入物聯網(IoT)應用的資料整合、儀表板視覺化與自動化控制。課程循序漸進,涵蓋從安裝與操作入門,進階 ...
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3. 打造AI小幫手-用n8n實現流程自動化 (0410(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2026/04/10]
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[$5,400]
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打造AI小幫手-用n8n實現流程自動化-工研院特別邀請到五倍學院高見龍老師,同時也是多次榮獲 iThome 鐵人賽的冠軍,老師將手把手教你建立AI小幫手,用 n8n 這個工具學會流程自動化(Robotic Process Automatio ...
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4. 工業網路通訊基礎架構實作班 (工研院專案定價0415-0422(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2026/04/15]
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[$18,000]
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工業網路通訊基礎架構實作班-在現代工業環境中,穩定的網路通訊是確保設備高效運行的基石。本課程專為希望深入了解工業網路通訊的初學者設計,涵蓋從OSI 7層網路架構到工業網路交換機的基礎知識,並透過實作練習,學習如何設定設備、建構備援機制、進行 ...
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5. 零程式打造AI小幫手-Vibe Coding應用班 (0417(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2026/04/17]
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[$5,400]
[講師介紹]
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| 零程式打造AI小幫手-Vibe Coding應用班 |
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零程式打造AI小幫手-Vibe Coding應用班-本課程將系統化教授 Vibe Coding 方法,解析Prompt工程及如何建構高精度指令,並透過課堂實作打造並運行專屬AI助理,協助你快速解決日常工作與生活中的痛點,體驗 AI 真正帶來 ...
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6. 強韌型 AI K8S 實戰特訓班 (0420-0424(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2026/04/20]
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[$27,000]
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強韌型 AI K8S 實戰特訓班-●數位轉型的轉折點:告別笨重 VM,擁抱輕量強韌
●核心技術革命:以 App Container 驅動的強韌架構●
深度可觀測性:AI 賦能的維運新紀元
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7. 自然語言處理ChatGPT大語言模型原理介紹與實作 (0420-0421(工研院台北學習中心))
- [線上]
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[$10,800]
[講師介紹]
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| 自然語言處理ChatGPT大語言模型原理介紹與實作 |
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自然語言處理ChatGPT大語言模型原理介紹與實作-本課程「自然語言處理ChatGPT大語言模型原理與實作」從卷積與遞歸神經網路基礎開講,細說傳統自然語言模型的發展瓶頸與沿革,靜態與動態詞嵌入重要概念,漸次引入模仿人類閱讀學習記憶的並行注意 ...
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8. AI工具輕鬆入門:提升職場效率與決策力-新竹班 (0420(工研院台北學習中心))
- [新竹]
- [2026/04/20]
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[$6,000]
[講師介紹]
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| AI工具輕鬆入門:提升職場效率與決策力-新竹班 |
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AI工具輕鬆入門:提升職場效率與決策力(台北班)-通過深入淺出的解說、豐富的案例分析及實作體驗,學員將學會如何利用AI工具優化日常工作流程,提升工作效率與決策品質。並可針對學員設計不同的學習重點,透過ChatGPT及其他各種AI工具的實作, ...
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9. Python強化學習的決策原理與應用 (實體0427-0428(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2026/04/27]
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[$10,800]
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數智化轉型二部曲-智能體AI(Agent AI)基礎:Python強化學習的決策原理與應用- 隨著生成式AI進入商業化階段,企業數位智能化轉型的下一戰場已轉向「具備自主決策能力的智能體系統(Agent AI)」。強化學習技術能讓AI在動態與 ...
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10. 生成式AI在資安防禦應用實戰 (0428-0429(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2026/04/28]
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[$12,000]
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隨著資安威脅的型態快速演化,攻擊者已大量運用 AI 技術加速弱點探勘、社交工程與攻擊流程,自動化駭侵已成為新常態。面對攻防落差日益擴大、資安監控人力不足、資安事件量暴增的挑戰,組織必須建立能有效整合生成式 AI 與資安分析的全新防禦架構。
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