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2026年8月11日 星期二

EC-Council CAIPM AI專案經理國際認證課程-銜接AI願景與企業執行力之間的鴻溝

 




C｜AIPM　Certified AI Program Manager

銜接AI願景與企業執行力之間的鴻溝

在當今企業環境中，AI 正在從實驗階段走向核心基礎設施，然而，如何有效擴展 AI 技術並產生實際的投資報酬率（ROI），已成為企業面臨的最大挑戰。根據麥肯錫（McKinsey）的調查，高達 80% 的企業已開始使用 AI，卻因缺乏專案領導力而限制了規模化擴展；IDC估計，由於技能缺口，到 2026 年全球將面臨 5.5 兆美元未實現的 AI 價值。此外，NTT Data 指出，有 70% 至 85% 的生成式 AI 專案未能達到預期成效，MIT 報告也顯示 95% 的 AI 先導計畫從未進入實際生產階段。這證明技術本身並非關鍵，企業真正缺乏的是能夠將 AI 運算能力轉化為商業效益、進行合規治理並在大規模環境下落地營運的專業人才。

EC-Council 推出的AI專案經理國際認證課程C|AIPM(Certified AI Program Manager)就是在培養您如何讓AI在企業級規模中可預測、安全且永續地運行的能力，成為技術執行與商業戰略之間不可或缺的溝通橋梁。

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2026年8月2日 星期日

使用Azure Lighthouse進行跨租用戶管理


 

當我們的多個Azure subscription(訂用帳戶)們在不同的 Microsoft Entra ID tenant(租用戶)或是我們要為客戶管理 Azure 中的資源時，使用B2C 將管理者帳戶邀請到被管理的subscription所在的Entra ID tenants 再授予權限雖然可行，但是管理者在進行管理時就需要在不同的 tenant 間進行切換目錄(switch directory)，這並不方便集中管理，而使用 Azure Lighthouse 是更好的解決方案。

Azure Lighthouse支援多租用戶管理，管理者(服務提供者)可以透過Azure平台的工具，跨租用戶為客戶提供管理服務，客戶可以控制誰可存取或管理他們的訂用帳戶或資源群組。

以下我們就以 Contoso 與 TPNIC 為例來說明如何使用Azure Lighthouse 進行跨租用戶管理。在這個情境中，Contoso 是管理者帳戶所在的 Entra ID tenant，而TPNIC是Azure subscription 所在 Entra ID tenant，TPNIC 要讓 Contoso 的管理人員可以管理 TPNIC 的 Azure subscription。也就是說在Azure Lighthouse，Contoso扮演服務提供者而TPNIC扮演客戶。

Contoso 管理者要進行的操作

  1. 在Azure portal 的【搜尋資源服務及文件(G+/)】，搜尋並前往【我的客戶】。
  2. 在我的客戶的【概觀】，點選建立【ARM 範本】。
  3. 在【名稱】輸入您自訂的名稱(例如：Contoso 聯盟)。
  4. 在【已委派的範圍】選擇訂用帳戶或資源群組，預設是訂用帳戶。
  5. 點選【新增授權】後，在【角色指派】選擇使用者、群組或服務主體，預設是使用者。
  6. 在【名稱】選取要在TPNIC的訂用帳戶授予管理權的 Contoso帳戶，例如：MOD Administrator。
  7. 在【角色】選取要授予上述帳戶在TPNIC的訂用帳戶的管理角色，例如：參與者(目前只支援內建角色，不支援自訂角色)。（圖1）
    圖1 新增授權
  8. 按【新增】後，再按【檢視範本】。（圖2）
    圖2 建立 ARM 範本方案
  9. 按【下載】將範本存檔(預設檔名為template.json)。（圖3）
    圖3 顯示範本
  10. 將範本檔案交給 TPNIC 的 Azure 訂用帳戶管理者(Owner)。

TPNIC 管理者要進行的操作

  1. 在Azure portal 的【搜尋資源服務及文件(G+/)】，搜尋並前往【服務提供者】。
  2. 在【服務提供者供應項目】，點【＋新增供應項目】(在上方)後，選【透過範本新增】。
  3. 點【瀏覽檔案】後，選取Contoso管理者給的範本檔案後，按【上傳】。（圖4）
    圖4 上傳範本檔案
  4. 按【檢閱＋建立】後，按【建立】。（圖5）
    圖5 檢閱並建立
  5. 等待部署完成後，再次在Azure portal 的【搜尋資源服務及文件(G+/)】，搜尋並前往【服務提供者】。
  6. 點【委派】後，按【重新整理】即可看到委派的結果。（圖6）
    圖6 委派的結果

Contoso 管理者檢視結果

  1. 在Azure portal 的【搜尋資源服務及文件(G+/)】，搜尋並前往【我的客戶】。
  2. 在我的客戶點選【委派】後，按【重新整理】。(圖7)
    圖7 檢視委派的結果
  3. 點【全域訂用帳戶篩選】後，在【目前＋委派的目錄】選【全選】，在【訂用帳戶】選【全選】。(圖8)
    圖8 所有訂閱

完成這些程序，Contoso 中被選取的帳戶(例如：MOD Administrator)就可以管理在 TPNIC 的那一個 Azure 訂用帳戶了！



您可在下列課程中了解更多技巧喔！

相關學習資源

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2026年7月31日 星期五

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。
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。

【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

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

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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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

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)

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【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。

回到工作崗位後，課程所學幾乎立刻就被付諸實踐。身為數位科技的推動者，我的首要任務是為公司各部門進行評估，讓不同職能的同仁都能找到與自身工作最相關的應用場景。課程所提供的情境思考框架，讓我能夠系統性地拆解每個部門的日常工作流程，找出最適合 Copilot 介入的環節，大幅縮短了使用案例設計的時間。」

💬 『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。」

搶先掌握微軟 AI 技術，成就明日戰略總指揮！

👉 立即開始規劃轉型路徑
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2026年7月30日 星期四

SSMS 22.7的預覽功能-架構比較


 作者：楊先民  

精誠資訊/恆逸教育訓練中心資深講師

※網路引用請註明完整出處


微軟在 SSMS 22.7（SQL Server Management Studio）中，終於迎來了社群期盼已久的重量級功能：

架構比較（Schema Compare）預覽版。

過去，SQL Server 開發人員與資料庫管理員（DBA）如果想要比對兩個資料庫之間的資料表、預存程序或檢視表差異，通常必須依賴 Visual Studio 的 SQL Server Data Tools (SSDT)、Azure Data Studio，或是購買第三方的付費工具（如 Redgate SQL Compare）。現在，這項強大的功能直接內建在最熟悉的 SSMS 中，不僅支援資料庫對資料庫的比對，還完美整合了 .dacpac 檔案以及 SQL 專案（SQL Projects）。

本文將以一個實際的企業開發情境為例，拆解 SSMS 22.7 的 Schema Compare 功能，並展示它如何幫我們加速地端與雲端的資料庫部署、生成更新腳本，以及如何反向將資料庫的變更「導入」回 SQL 專案中。

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SSMS 22.7的預覽功能-內建格式化工具

 


作者：楊先民  
精誠資訊/恆逸教育訓練中心資深講師

※網路引用請註明完整出處


微軟在 SSMS 22.7（SQL Server Management Studio）中，除了推出大家引頸期盼的「架構比較（Schema Compare）」之外，還悄悄塞入了一個對 T-SQL 開發人員與 DBA 而言，堪稱「史詩級」的重大生產力更新：內建 SQL 格式化工具（SQL Formatter）預覽版。

過去數十年來，SSMS 一直缺乏一個好用的原生程式碼排版功能。為了讓雜亂無章的 T-SQL 變得易讀，團隊成員必須各憑本事：有人習慣手動縮排，有人依賴線上的 Poor Man's T-SQL Formatter，更有許多企業會花大筆預算採購紅門（Redgate SQL Prompt）或 ApexSQL 等第三方付費套件。

現在，這個困擾大家已久的痛點終於迎來了解方！

SSMS 22.7 直接在核心中內建了官方的 SQL 格式化引擎。本文將以實務開發者的視角，為您深度拆解這個新功能的運作機制、客製化設定、快捷鍵，以及它如何與 DevOps 整合，幫團隊建立牢不可破的程式碼規範（Coding Standards）。

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GitHub Copilot Desktop App簡介（2）：指令設定、風格校準與實作練習

 


GitHub Copilot App 不是只能夠拿來寫程式，也可以用來改善日常工作流。許多人第一次接觸 GitHub Copilot 時，往往認為它只是開發人員的 AI 工具，主要用途是撰寫程式碼、修正錯誤或產生測試案例。然而，隨著 Agentic Development 的發展，GitHub Copilot App 已逐漸從「程式設計助手」轉變為「工作任務助手」。

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GitHub Copilot Desktop App簡介（1）：概念、安裝與第一個專案

 


本系列文章將帶領讀者從零開始認識 GitHub Copilot Desktop App，包含安裝、登入、建立第一個專案，以及實際體驗 AI Agent 協助開發的完整流程。

透過循序漸進的操作教學，讀者不僅能快速上手 GitHub Copilot Desktop App，更能理解它在 Agentic Development（AI Agent 驅動開發）中的定位與價值，並透過一個可重複練習的實作任務，親身體驗 AI Agent 如何參與軟體開發流程。

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