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

• 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

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

• 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

• [AB731] 推動組織中的 AI 轉型：

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

[AIteam-Open Source] AI工作坊：組建與指揮整合AI工具成為你的工作團隊

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

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🎟️ 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

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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。」

💬 『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。」

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