別再盲目摸索 AI！從經理人到頂尖架構師的AWS全面進化指南

【2026 雲端爭霸】別再盲目摸索 AI！

恆逸 AWS 官方授權 AI 全系列課程
從經理人到頂尖架構師的全面進化指南

在這個 AI 迎來爆發式應用的時代，「會不會用 AI」已經成為職場分水嶺。但，你真的掌握核心技術了嗎？

身為 AWS 官方授權訓練中心，恆逸教育訓練中心引進了最新、最正統的 AWS 全系列 AI/ML 與生成式 AI 課程！

不論你是想幫企業評估轉型佈局的決策者、想快速開發 AI 應用的工程師，還是想用 AI 自動化解放生產力的商務人員，恆逸都為你準備了最精準的職涯晉升路徑。

## 找準你的定位！AWS AI 官方授權課程，技術零時差

我們針對不同職場角色，精準規劃了相對應的實戰課程，讓你的學習更有投資報酬率：

🎯 經理人、PM與初學者：建立AI大腦、拿取國際認證

如果你需要為團隊做決策，或想全面轉型 AI 領域，這兩門課是你的最佳起點：

【AWAIML】Generative AI Essentials on AWS • 適合對象： 經理人、產品經理（PM）、行銷與商業分析師。
• 核心亮點： 零基礎也聽得懂！從商業視角切入，快速掌握生成式 AI 的核心概念、潛在應用與企業風險，幫你做出精準的技術決策。

【AWAIPEH】AWS AI Practitioner 認證準備及 AWS App Studio 實作課程 • 適合對象： 想考取 AWS 最新熱門 AI 認證的職場人士、轉職者。
• 核心亮點： 「證照 + 實作」一條龍！除了精準對接官方認證考點，更帶你實作最新 AWS App Studio，用自然語言就能秒速建構企業級應用。

👩‍💻 軟體工程師與架構師：打造企業級生成式 AI 應用

如果你要動手寫程式、建構落地應用，請直接挑戰原廠高階開發課程：

【AWAIDG】在 AWS 上開發生成式 AI 應用程式 • 適合對象： 開發人員、雲端架構師。
• 核心亮點： 從理論走向實戰！教你如何運用 Amazon Bedrock 與大語言模型（LLM），開發出具備高安全性、高擴展性的生成式 AI 應用。

【AWAIAGD】在 AWS 上開發進階的生成式 AI 應用 • 適合對象： 進階開發人員、想深入 RAG 與微調技術的工程師。
• 核心亮點： 深入玩轉進階技巧！聚焦於檢索增強生成（RAG）、Prompt 工程最佳實踐，以及如何針對企業特定情境進行技術微調。

🚀 AI 專家與頂尖架構師：邁向 Agentic AI（AI 代理）的終極殿堂

當單純的對話不再滿足需求，「能主動思考、執行任務」的 Agentic AI 是當前最頂尖的趨勢：

【AWAIABA】Building Agentic AI with Amazon Bedrock AgentCore • 適合對象： 具備基礎的 AI 開發工程師、系統架構師。
• 核心亮點： 掌握未來技術！學習使用 Amazon Bedrock AgentCore 建構具備多步驟推理、能自主調用 API 執行複雜任務的 AI 代理系統。

【AWAIAAS】Building Advanced Agentic Systems on AWS • 適合對象： 資深雲端架構師、AI 專案負責人。
• 核心亮點： 最頂規的 AI 架構課。挑戰多代理人（Multi-Agent）協同作業系統，打造真正能為企業自動化運作的「AI 虛擬團隊」。

📊 商務菁英與數據分析師：用 AI 讓數據自己說話

不會程式碼？沒關係！這門課專為追求極致效率的商務工作者設計：

【AWAIAQP】Amazon Quick for AI-Powered Productivity and Business Intelligence • 適合對象： BI 分析師、數據人員、高階幕僚、行政商務人員。
• 核心亮點： 利用 AWS 的 AI 力量重塑商業智慧（BI）。用自然語言就能自動生成報表、精準預測趨勢，讓數據洞察速度提升 10 倍！

📌 課程速查一覽表

課程代號	課程名稱	主打定位
AWAIML	Generative AI Essentials on AWS	經理人商業決策入門
AWAIPEH	AWS AI Practitioner 認證準備及 App Studio 實作課程	官方新證照直擊考點
AWAIDG	在 AWS 上開發生成式 AI 應用程式	工程師原廠開發核心
AWAIAGD	在 AWS 上開發進階的生成式 AI 應用	玩轉 RAG 與模型微調
AWAIABA	Building Agentic AI with Amazon Bedrock AgentCore	自主 AI 代理系統建構
AWAIAAS	Building Advanced Agentic Systems on AWS	多代理人協同終極架構
AWAIAQP	Amazon Quick for AI-Powered Productivity and Business Intelligence	免程式碼的 AI 數據分析

## 為什麼選擇恆逸？官方授權的絕對優勢

• 正統原廠血統： 課程教材與 AWS 官方同步，拒絕過時與拼湊的網路碎屑知識。
• 原廠認證講師親授： 由具備豐富大型專案實戰經驗的 AWS 認證講師親自帶領，不只教理論，更直擊職場企業需求。
• 完善的學習環境： 提供新穎完備的教學設備外，更有寬敞舒適的休憩空間、免費飲料吧隨時補充能量！

🔥 搶先一步掌握 AWS AI 的核心力量！

現在就查詢最新開課時間，開啟你的 AI 攻頂之路！

🚀 恆逸 AWS AI 全系列課程與開課時間

你的 AI 助理，是「租」的還是「養」的？

雲端 AI vs 專屬電腦裡的 AI

你的 AI 助理，是「租」的還是「專屬」的？

每次打開 ChatGPT，是不是都要重新解釋一次「我在忙什麼專案」？

每次想請 AI 幫忙整理電腦裡的會議紀錄、研究資料，得到的回答永遠是「抱歉，我沒辦法存取你的檔案」？

這不是 AI 不夠聰明，而是你用錯了類型的工具。

市面上的 AI 助理，可以粗略分成兩種：用網頁租的，跟專屬在自己電腦裡的。這篇文章想跟你聊聊，這兩者到底差在哪裡，又為什麼這個差異，會決定你的 AI 助理有沒有辦法真正幫你做事。

☁️ 雲端租用💻 專屬常駐

Cloud AI

雲端 AI：聰明，但「失憶」又「沒有手」

ChatGPT、Claude 網頁版這類工具，最大的優勢是聰明、好上手、打開就能用。但如果你認真把它當「助理」在用，會發現兩個明顯的天花板。

⚠️第一，它的記憶。 每次開新對話，AI 就像第一天上班的新人，完全不知道你上週交代過什麼、這個專案的背景是什麼。你得一遍又一遍重講脈絡，這本身就是一種隱性的時間成本。

⚠️第二，它沒有手。 網頁版 AI 能聊、能想、能寫，但它碰不到你電腦裡的檔案。你的會議紀錄、研究資料、待辦清單，依然得靠你自己動手整理、自己動手找。AI 給的是建議，不是行動。

對於只是想偶爾問問題的人來說，這樣已經夠用。但如果你每天都要花時間整理文件、回顧進度、查資料，這種「只能聊天、不能做事」的 AI，其實只解決了一半的問題。

Local Agent

專屬在電腦裡的 AI：從「聊天」升級成「執行」

把 AI 留在自己電腦上、變成專屬助理，核心差異不只是「它記得你」，而是它真的能動手做事。這類工具的設計思維，是把 AI 從一個回答問題的對話框，升級成一個能規劃步驟、使用工具、處理檔案、保留任務脈絡的工作夥伴。

01

本地端模型，資料留在自己手上

透過 LM Studio 或 Ollama，可以在自己的電腦上直接架一個本機模型服務，讓 AI 助手運作時不必把每一份文件都送上雲端。對重視隱私、需要控管成本、或處理敏感資料的工作者來說，這是雲端 AI 給不了的安心感。

02

有清楚的工作空間與安全邊界

不是讓 AI 在你電腦裡「亂跑」，而是事先規劃好它可以讀、可以寫、不能碰、需要先問過你的範圍——包括檔案修改、刪除、終端機指令執行這些動作，都設有確認機制，並保留處理紀錄與版本備份，避免誤操作。

03

真的能處理檔案，不只是給建議

讀取資料夾、整理內容、批次重新命名、歸檔、產出處理紀錄，這些原本要你自己手動做的瑣事，AI 助手可以直接接手執行，而不是只告訴你「建議你這樣整理」。

04

能上網蒐集資料，還能整理成研究筆記

串接 Brave Search API 之後，AI 助手可以主動查詢網頁、蒐集資料，把搜尋結果的標題、摘要、來源整理清楚，再交給模型彙整成可重複使用的研究筆記，而不是你自己開十幾個分頁慢慢看。

05

有自己的知識庫，問了才不會「每次都從零開始」

用 Markdown、文字檔、PDF 摘要建立一個輕量的本機知識庫，之後問「這週重點是什麼」「這個專案的待辦還有哪些」，AI 會根據你自己累積的資料來回答，而不是憑空生成。

06

會自己照表操課

設定好排程之後，AI 助手能自動完成每日摘要、每週回顧、待辦追蹤，甚至監控指定資料夾——只要有新文件進來，就自動整理、分類、產生摘要與知識檔，不需要你每次手動觸發。

哪一種比較適合你？

老實說，沒有「哪個比較好」的標準答案，只有「哪個比較適合你現在的工作型態」。

適合雲端 AI

只是偶爾查資料、寫信潤稿，雲端 AI 完全夠用，不需要多此一舉。

適合擁有專屬 AI

工作日常充滿了會議紀錄整理、研究資料彙整、專案待辦追蹤、文件歸檔——需要 AI 記得脈絡、能動手做事、還要持續運作的情境。

雲端 AI 像是每次都要重新認識的代班助理，聰明但沒有記憶、碰不到你的檔案；專屬在電腦裡的 AI，則像是真正熟悉你工作習慣、能動手整理資料、會上網查資料、還能照表操課的專屬助理。如果你的工作離不開大量文件整理與效率管理，後者能補上前者做不到的那一塊。

如果你也想擺脫「每次都要重新解釋」的疲乏，把 AI 從聊天工具升級成真正會做事的個人助理，恆逸教育訓練中心的課程，會帶你從零開始，在自己的電腦上打造一個有記憶、會整理檔案、能自動排程的 AI 助手。

Hermes AI Agent Desktop｜個人 AI 助理建置與實務應用

兩天 14 小時的實戰 LAB，從本機模型環境建置（LM Studio / Ollama）、Hermes Agent Desktop 連線設定、工作空間與安全邊界規劃，到檔案工具實作、Brave Search API 串接、本機知識庫建立，最後整合成一套自動化排程與資料夾監控流程，完成一個可展示、可複製、可擴充的個人 AI 助手原型。

課前準備： 需先申請 Brave Search API 帳號與 API Key（免費）、Gemini API Key，並準備好 Windows 11 環境。

2026 / 09 / 19 – 09 / 20　每週六日　09:00–17:00　台北2026 / 10 / 05 – 10 / 06　每週一二　09:00–17:00　台北2026 / 12 / 23 – 12 / 24　每週三四　09:00–17:00　台北

👉 立即預約課程 →

製作公車查詢系統的資料庫

 

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

本期是想到我在快20年前寫的一個行動裝置程式：公車查詢系統。

現在回想起來，當年不太懂要怎麼樣在行動裝置上才能更快，現在則沒有這種問題，因為現在的行動裝置已經不能和之前比了，速度上來說都非常快了，所以可以儘可能的用資料庫設計來解決使用者的需求。

製作點菜系統的資料庫

 

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

現在出門吃飯，很多商店都要使用QR Code掃碼點餐，這個源自於我在2002年替微軟講的一場研討會：行動點餐系統而來，

本期就來分析設計這類型的資料庫吧。

24時不間斷防禦！一人紫隊：AI Agent 企業 Cyber Range 紅藍隊自動化對抗實戰課程

 

一、企業資安的現實困境

目前企業端普遍面臨以下挑戰：

人力不足問題

資安能力不足是業界長期存在的問題，而且這個問題在可預見的未來幾乎不可能被解決。對大多數企業而言，補人的效果非常有限。除了頂尖的超大型企業有足夠資源外，大部分中小型組織面對的挑戰都是一樣的。

Red Hat認證大改版 ! 零基礎也能看懂的考照新攻略

#技術轉折點#100%純實機操作

為何現在是IT人員的關鍵轉折點

大多數的資深 IT人，見證了紅帽認證（Red Hat Certification）自 1999 年推出以來，如何憑藉其「100%純實操」的精髓成為業界金字招牌。

不同於其他只需背誦考古題的認證，紅帽始終堅持 100% 基於表現且零選擇題，這意味著持證者在受監考、有時限的環境中，具備解決真實問題的「即戰力」。

然而，技術浪潮永不停止。紅帽宣布將於 2026 年 5 月 11 日實施認證體系改版。

這次變革的核心在於將「碎片化」的技能整合為「體系化」的平台路徑。對於面臨「證照滿手卻不知下一步」迷惘的工程師來說，這是一次從「單一技術員」轉型為「平台架構師」的絕佳契機。

AI時代人人都該學的工具2 - Codex

 

Codex 是 OpenAI 推出的 AI 程式與工作助理。它可以讀取專案、修改檔案、執行命令，也能協助整理文件、產生表格與製作教學素材。這篇文章延續前一篇《AI時代人人都該學的工具1 - Codex》工具介紹，帶讀者完成 Codex 的基礎設定，並用一個發票整理練習，示範如何把資料交給 Codex 處理成 Excel 報表。