為企業與 IT 人員打造的AI 整合架構，全面提升AI即戰力！
拒絕零散的工具教學！為企業與 IT 專業人員打造的端到端 AI 生態系整合架構。從程式開發、雲端部署到自動化營運，全面提升 AI 即戰力！
AI 時代的關鍵轉折：從「單點工具使用者」跨越至「AI 生態系戰略總指揮」
AI 已從「單點工具」演變為「企業基礎設施」。
過去：AI 使用者
過去的 AI 只是輔助工具，多數人停留在「使用者」階段，面臨系統無法整合、ROI 難以量化的瓶頸。
過去的 AI 只是輔助工具，多數人停留在「使用者」階段，面臨系統無法整合、ROI 難以量化的瓶頸。
未來：AI 生態系戰略總指揮
恆逸微軟 AI 應用系列課程，是帶您跨越技術鴻溝。我們不只教您操作 ChatGPT，更教您如何透過 Azure、GitHub 與 Microsoft 365 建構完善的 AI 解決方案，主導企業數位轉型。
恆逸微軟 AI 應用系列課程，是帶您跨越技術鴻溝。我們不只教您操作 ChatGPT，更教您如何透過 Azure、GitHub 與 Microsoft 365 建構完善的 AI 解決方案，主導企業數位轉型。
【核心架構】微軟 AI 能力疊加金字塔
階梯式能力建構，打造無法被取代的企業級 AI 實力
【角色對齊】尋找您的 AI 轉型最佳路徑
根據職能精準定位，挑選最適合您的微軟 AI 認證與培訓課程
【核心領域深耕】六大 AI 技術實戰板塊
領域一：AI 賦能的現代軟體開發生命週期 (SDLC)
極致提升 Coding 生產力，重新定義軟體開發工程
- 版本控制與協作 ——
[GH900] Git 版本控制與 GitHub 協作入門 ：
GitHub Flow, Pull Request 審查, 雲端開發環境。 - 程式碼生成與重構 ——
[GH300] 使用 GitHub Copilot 提高 Coding 生產力 ：
AI 配對程式設計, 自動化撰寫, 複雜程式碼生成。 - 持續整合與部署 (CI/CD) ——
[GH200] GitHub Actions工作流程自動化 ：
編譯、測試、自動發布套件與容器。 - 全流程協作與治理 ——
[ASDG] AI賦能的SDLC與DevOps：GitHub Copilot全流程協作開發實戰 ：
Agent Mode, CLI 提示工程, MCP 整合, 人機合作藝術。
領域二：建構企業級 AI 應用與智能助理 (AI Agents & Chatbots)
從 Large Language Model (LLM) Engine 到企業端應用落地
- [OPAI] 使用Visual Studio Code開發Azure Open AI應用程式：
掌握基礎知識。透過 Azure 平台啟動管理 OpenAI 服務，整合先進 NLP 技術，最佳化模型效能。 - [GPT] 對談機器人與AI Agent開發實戰–使用OpenAI API：
實戰落地應用。將 LLM 能力整合進企業需求，以 LINE App 等作為終端介面。- 實作場景展示：企業請假助理、個人記帳機器人、售票與點餐系統、IoT 智能家電 AI 助理。
- 技術亮點：連續性多輪對話記憶、提示工程技巧、低程式碼開發。
領域三：Azure 雲端 AI 解決方案的進階階梯 (Cloud AI Roadmap)
四步驟打造穩定、安全、可擴展的雲端智慧架構
- Step 1: 基礎評估 ——
[AI901] Azure AI 簡介：
理解機器學習核心原則、負責任的 AI，搞懂 AI 在做什麼，學會精準解決工作問題。 - Step 2: 代理開發 ——
[AI103] 開發 AI 應用程式與 AI Agent：
以 Microsoft Foundry 為核心。運用自然語言/視覺搜尋，整合 MCP 與 Microsoft Agent Framework 打造多代理協作系統。 - Step 3: 系統部署 ——
[AI200] 在Azure上開發AI雲端解決方案：
聚焦後端服務與容器化 (ACR、AKS)。實作向量資料儲存，建構事件驅動 AI 工作流。 - Step 4: 維運優化 ——
[AI300] 在Azure上運作機器學習與生成式AI解決方案：從 MLOps 到 GenAIOps。使用 GitHub Actions 實作 CI/CD，開發、評估及優化 AI 代理，建立端到端可觀察性。
領域四：企業工作流自動化與 AI 賦能 (Workflow Automation)
驅動全員生產力革命，讓 AI 成為敏捷辦公的最強後盾
- 日常辦公革命 ——
[MS4018] 使用Microsoft 365 Copilot撰寫分析與呈現文件 /
[AB730] 使用Microsoft 365 Copilot協作企業工作流程：
運用 Copilot 於 Word, Excel, PowerPoint 中建立跨工具工作流程，提升文件撰寫與數據分析決策品質。 - 低程式碼智慧應用 ——
[AB410] 使用Microsoft Power Platform建立智慧型應用程式：
使用 Power Platform 建立 AI-first 解決方案。透過 Dataverse 構建高安全數據模型，運用 Power Apps 實作前後端自動化。 - 企業專屬 AI 代理 ——
[MS4022] 在Copilot Studio中擴充Microsoft 365 Copilot /
[MS4017] 管理及擴充Microsoft 365 Copilot：
在 Copilot Studio 中擴充 Microsoft 365 Copilot。配置自訂知識庫與連接器動作，管理並擴充系統以符合商業需求。 - 全員職能賦能 ——
[MS4004] 為員工提供Copilot for Microsoft 365使用案例：
為員工提供各領域 (HR, 財務, 行銷, 營運) 的專屬 Copilot 使用案例 。
領域五：數據為王：驅動 AI 的最強大腦 (Data & SQL Infrastructure)
結合 SQL Server 2025 與本地 LLM，打造高安全性企業 RAG 系統
- [DP800] 開發具 AI 能力的微軟資料庫解決方案：
專為新一代資料庫專業人員設計。在 SQL Server 2025、Azure SQL 內部，利用原生向量儲存與相似度搜尋，構建端到端 RAG 解決方案。
關鍵技術：T-SQL 端到端 RAG 實作、原生向量資料型態與索引、SSMS Copilot 與 Vibe coding 應用。 - [AISQL] AI 與 SQL Server 2025：
突破內網限制。利用 Ollama 平台部署本地端大語言模型 (Local LLM)，結合 Unstructured Enterprise Data 與 Vector Database，延伸 SQL Server 資料分析與維運，提供精準且具上下文感知能力的回答 (Precise Context-Aware Answer)。
領域六：企業 AI 治理與轉型羅盤 (AI Governance & Strategy)
從技術導入升級為企業高階戰略，確保轉型成功與永續發展
從組織層級規劃 AI 採用路線圖 (Roadmap)。這不是一堂技術課，而是一堂企業戰略課。
- ROI 與商業價值：找對應用場景與成功指標，評估實際投資報酬率。
- 風險控管：控制 AI 風險，建立完善治理架構，防範「影子 AI (Shadow AI)」。
- 企業架構：設計支援資料流、RAG 與 Agent 應用的全域藍圖。
- 變革管理：推動組織文化轉型，確保 AI 導入過程的可控性與永續發展。
組建與指揮整合 AI 工具，打造 24 小時不間斷的高效運轉智慧系統
從「使用者」升級為「總指揮 (User/Commander)」，精準調度全球頂尖 AI 工具：
🚀 跨平台全自動化工作流：利用 n8n (n8n Automation Ring) 串接多個 AI Agent，建立自動內容生產與發佈流水線。
🔍 專屬情報分析員：建立私有 AI 知識庫 (NotebookLM, Perplexity)，實現會議自動轉錄與任務生成。
⚡ 高速模型應用：結合 Groq、Together AI 進行 API 串接，利用 Gamma 全自動設計高質感簡報。調用 ChatGPT (Logic)、Claude (Writing)、Gemini (Multimodal) 與 Hugging Face (Open Source)。
【恆逸專屬優勢】實質 ROI 與微軟原廠認證加值優惠
業界最強培訓資源支援，讓您的學習投資效益最大化
🎟️ 微軟原廠考試券全額補助
- 2026/12/31 前報名指定進階課程 (AI103, AI200 等)，即贈送價值 USD $83 微軟考試券。
- 報名基礎或 GitHub 課程 (GH900, AI901 等)，贈送價值 USD $50 微軟考試券。
🛡️ 考照雙重保險 (重考優惠)
大幅降低考照壓力！若首次未通過，提供專屬重考優惠價 (NT$600 - NT$1,000 依科目而定)，確保您順利取得國際認證。
🎓 學生專屬投資方案
參加「校園 IT 職涯學習護照方案」，報名指定課程 (Azure OpenAI, ChatGPT, GitHub Copilot) 享有超值 5 折優惠。
【真實見證】來自學員的震撼好評與實戰反饋
💬 『對談機器人與AI Agent開發實戰–使用OpenAI API』
「課堂中，老師對 Azure OpenAI 的功能進行了講解與演示，並且讓同學實際進行操作，讓我們體驗到 Azure OpenAI 所提供的功能之多樣，使用之便利；然而對我而言，讓我收穫最多的，其實是與建構Line Bot相關的教程中。在Line Bot相關的教程中，我們申請了自己的Line Bot，使用VS Code建構可接收Line訊息的服務，將服務與Azure OpenAI等大語言模型串接，獲取回應，最後將大語言模型的回應或動作指令回應給使用者。在這一連串的實作教程中，包含的是自己架設的服務如何與Line Bot的串接、服務接受到訊息後該如何對訊息進行篩查、附加歷史對話紀錄、嵌入訊息相關資料以及對LLM回應內容的限制；這一整段流程的實作與細節講解，是我覺得在此課程中最有收穫，對我工作幫助最大的部分。」
💬 『為員工提供Copilot for Microsoft 365使用案例』
「講師在教學過程中大量使用真實的企業情境範例，例如如何用 Copilot 在 Teams 會議結束後自動整理會議摘要與待辦事項、如何在 Outlook 中快速生成專業回覆草稿、如何在 Word 中透過 Copilot 協助撰寫提案文件初稿等，每一個範例都貼近日常辦公室實際發生的場景，讓在場學員頻頻點頭共鳴。 課程節奏掌控得宜，理論與實作穿插進行，不會因為長時間聆聽而感到疲乏。講師也非常樂於回答學員提問，對於較為進階的技術問題，他會耐心拆解，確保每位學員都能跟上。」
💬 『使用Microsoft 365 Copilot協作企業工作流程』
「講師針對 Microsoft Copilot 在不同 M365 應用（Word、Outlook、Teams、PowerPoint）中的差異化場景做了深入說明，讓我了解到每個應用中的 Copilot 其實有各自的「強項情境」，學會對症下藥才能真正發揮效益。
課程中有一段讓我非常受益的設計：講師帶著學員一起「解構」一份常見的商務報告撰寫流程，逐步標示出哪些步驟適合交給 Copilot 處理（如資料摘要、段落草稿）、哪些步驟必須留給人類判斷（如策略定調、客戶關係語氣拿捏），整個過程讓我對 AI 協作的邊界有了非常清晰的認識。
這門課最珍貴的地方，在於它給了我一套可以直接落地的思考框架，而不只是介紹工具功能。對於任何在職場中想要認真將生成式 AI 融入日常工作的人來說，這絕對是一門值得投資時間的課程。」
