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💡Udemy 的角色扮演讓線上學習更有趣 Udemy 運用 AI 推出角色扮演，讓講師利用在課程中自訂互動式對話模擬，讓學生在所設計的情境中，根據課程內容作練習並獲得指引。如此一來，Udemy 的學生可以先在虛擬沙盒中模擬練習，再將這些技能應用於現實世界。 https://youtu.be/I_jVqAvwlYU

⏳Udacity 訂閱半價中 在本實作課程中，您將掌握大型語言模型 (Large Language Models，LLM) 並建立複雜的文本生成應用程式。您將精通提示工程技術，優化模型選擇和成本，並深入研究檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation，RAG)，利用向量資料庫將 AI 響應與外部資料關聯起來，消除虛假資訊。最後，您將使用 RAGAS 評估系統效能，並透過建立端到端的 RAG 應用程式來展示您的技能。 https://softnshare.com/large-language-models-llms-and-retrieval-augmented-generation-rag/

✨NT350 特價中 🎬 軟體測試專修班(2026)-從新手到專家 學習軟體測試，成為品質保證工程師。涵蓋人工智慧工具/Web/行動/後端測試、JIRA、TestRail 等眾多內容！ 從這 10 小時的課程，你會學到 • 只需 10 小時，即可掌握申請軟體測試職位所需的核心測試技能。 • 學習如何使用 AI 工具加速您的 QA 工作流程。 • 我們將介紹各種測試工具，例如 JIRA、Xray、Confluence、TestRail、Charles Proxy、Postman、GitHub 和 Miro，幫助您成為優秀的軟體測試人員。 • 向未來的雇主展示您對軟體測試的理解。 • 探索自由工作機會，開始透過測試賺錢！ • 加入測試社區，了解 IT 產業的最新動態。 https://softnshare.com/software-testing-masterclass-from-novice-to-expert/

✨NT350 特價中 研究事物為何失效以及如何衡量和提高其使用壽命 從這 5.5 小時的課程，你會學到 • 什麼是可靠性以及如何衡量它 • 為什麼事情會失敗 • 強度-應力分析( Strength-Stress Analysis )的基礎知識 • 常態分佈和指數分佈的基礎知識 • Z 分數及其在強度-應力分析( Strength-Stress Analysis )的應用 • 壽命測試、加速壽命測試 (Accelerated Life Testing，ALT)、高加速壽命測試 (Highly Accelerated Life Testing，HALT) 和高加速應力篩選 ( Highly Accelerated Stress Screening，HASS) 簡介 • “浴缸( Bathtub )”或威布爾( Weibull )曲線 • 可靠性區塊圖 ( Reliability Block Diagrams ) • 冗餘、預防性/預測性維護、降額以及提高可靠性的方法 • 可靠性工程如何成為產品設計和製造過程中的關鍵組成部分 • 還有更多！！ https://softnshare.com/an-introduction-to-reliability-engineering/

🎬 MQTT 3.1.1 工業自動化：建構真正的系統 使用 Mosquitto、Node-RED、Modbus 模擬和 Grafana 儀錶板，從零開始建立一個可用的工業級 MQTT 系統 從這 3.5 小時的課程，你會學到 1. 了解推動工業自動化領域採用 MQTT 的業務因素 2. 了解 MQTT 在工業自動化架構和邊緣閘道環境中的定位 3. 了解輪詢回應和發布/訂閱通訊模型之間的關鍵區別 4. 能夠使用 Mosquitto、Node-RED、Modbus 模擬和 Grafana 建構一個可運作的 MQTT 系統 5. 了解異常報告和保留訊息的工作原理以及如何實現它們 6. 了解 MQTT 中的服務品質等級、持久性會話和佇列訊息 7. 能夠使用通配符設計和實作分層主題名稱結構 8. 了解出生、遺囑和維持連結訊息的作用和操作 9. 在 MQTT 系統中實現多種安全機制 https://softnshare.com/mqtt-311-for-industrial-automation-build-real-systems

瑞昱和鈊象電子列於台灣高薪上市/上櫃公司前五名中。 現在也有 AI 相關的工作。 以下列出這些工作的相關資訊。 如果您還在學，那您有絕對的時間優勢在踏入業界前運用線上課程、接案、實習打磨履歷。 如果您已就業，線上課程將是您可在繁忙中運用碎片化時間進修的好幫手。 以下文中的連結將帶您看看相關的課程，這些課程由世界各地的專家提供，其中，有許多您可以家教一小時的收費獲得技術入門或進階的培訓，甚至吸收相當大學一門課於一學期的知識量。 有空沒空多看看現在有哪些熱門工作，不僅獲得進修的靈感與方向，也許您也會因此感覺到錢的脈動，幫助投資決策。 https://softnshare.com/realtek-igs-ai-jobs/

✨NT330 特價中 學習人工智慧和機器學習在網路安全的應用。建立 Python 道德駭客專案、滲透測試和安全營運中心 (SOC) 專案。 從這 9.5 小時的課程，你會學到 1. 網路安全基礎與術語 2. 人工智慧安全與攻擊 3. 如何使用 Python 建立您自己的 AI/ML 系統 4. 網路安全 Python 程式設計 5. 機器學習基礎 6. 威脅偵測模型 7. 網路釣魚與惡意軟體分類器 8. 人工智慧驅動的入侵偵測 9. 資料預處理與特徵工程 10. SIEM 和 IDS 整合 11. 實踐實驗室與程式設計專案 12. ISC² 認證對接 13. 人工智慧模型攻擊 顯示較少 https://softnshare.com/ai-for-cybersecurity-build-20-projects-isc2-cert-aligned

🎬 小小咖啡店 – Unity 行動端和 PC 端餐廳模擬 使用 Unity 6.3 重現 Pizza Ready 的遊戲機制－從零開始打造一款有趣又令人上癮的餐廳遊戲！ 從這 14.5 小時的課程，你會學到 • 學習如何設計並實現休閒和超休閒手機遊戲的核心遊戲機制 • 為這款遊戲以及任何其他遊戲建立 SOLID 架構 • 了解如何創造簡單而引人入勝的遊戲玩法 • 應用最佳實踐來優化手機遊戲的效能和使用者體驗 • 物件導向程式設計原則及其在任何遊戲中的應用 https://softnshare.com/tiny-coffee-shop-unity-mobile-pc-restaurant-simulation/

利用 AI Agents (人工智慧代理)和 Plugins (外掛程式)實現業務流程、檔案和電子郵件的自動化 – 無需寫任何程式。 Claude Cowork 完整指南。 從這 3 小時的課程，你會學到 1. 從零開始設定 Claude Cowork，並在第一部分中實現您的第一個實際任務自動化 2. 確切了解何時使用 Claude Chat、Claude Code 或 Claude Cowork，以及它們之間的差異為何至關重要 3. 自動整理資料夾並產生專業的發票報告，無需手動操作任何檔案 4. 在瀏覽器中使用 Claude Cowork，透過圖片搜尋產品、比較選項並完成任務 5. 將 Claude 連接到 Gmail、Slack 和 Notion，建立覆蓋整個業務的自動化流程 6. 安排重複性任務，讓 Claude 在背景運行工作流程，無需任何手動觸發 7. 在本課程中，從零開始建立兩項 AI 技能 – 網站建立器和 Instagram 輪播圖產生器 8. 安裝 Anthropic 的官方外掛( plugins )，並從頭開始創建您自己的自訂外掛 9. 使用 Claude Dispatch，只需一條指令即可在您的系統中執行多步驟 AI 任務 10. 在「專案」中組織所有 Claude Cowork 工作流程，打造清晰、可重複的業務系統 https://softnshare.com/claude-cowork-masterclass-no-code-ai-automation-2026/

🎬 資料結構與演算法基礎專業課程 ✨Coursera Plus 40% off 中 ( 請參考點入頁面右側 Banner ) 建立快速且高效能的資料科學應用程式需要深入了解資料在電腦中的組織方式以及如何有效率地執行排序、搜尋和索引等操作。本課程將講授資料結構和演算法的基礎知識，並專注於資料科學應用。本專業課程針對對處理大量資料的程式應用程式有廣泛興趣（無需資料科學專業知識）且熟悉 Python 程式設計基礎知識的學習者。我們將學習各種資料結構，包括陣列、雜湊表、堆、樹和圖，以及包括排序、搜尋、遍歷和最短路徑演算法在內的演算法。 學習者將透過分析和設計搜尋、排序和索引演算法，創建樹和圖，以及解決難解性問題來解決資料結構問題。課程還包括概念性演算法設計問題，以及使用 Python 程式語言編寫資料結構/演算法的機會。 你將學到的內容有 使用複雜的資料結構和演算法高效地組織、儲存和處理數據 設計演算法並分析其運行時間和空間佔用方面的複雜性 創建由高效演算法和資料結構支援的應用程式，以完成當前任務 https://softnshare.com/boulder-data-structures-algorithms/

深度研究 Python 物件導向程式設計(OOP) 從這 36.5 小時的課程，你會學1. 到Python 中物件導向的概念 類( classes ) 2. 方法 ( Methods )及繫結( Binding )實體( Instance )、類別和靜態方法 3. 屬性 4. 屬性裝飾器 ( Property Decorators ) 5. 單一繼承 6. Slots 7. Descriptors 8. 列舉( Enumerations ) 9. 例外處理 10. 元程式編輯https://softnshare.com/python-3-deep-dive-part-4

利用 Pinecone、Chroma 等基於 AI 的應用程式釋放資料的潛力。精通向量資料庫 從這 4.5 小時的課程，你會學到 1. 了解向量資料庫 2. 探索頂級解決方案 3. 建構向量資料庫 4. 掌握進階查詢 https://softnshare.com/vector-databases-ai/

⏳NT310 特價中 在 Flutter 中使用 Gemini 的文字、圖像生成、編輯、文件、音訊和視訊模型來建立自訂聊天機器人 從這 4.5 小時的課程，你會學到 • 使用 Flutter 建立一個功能齊全的聊天機器人應用，支援基於文字和語音的查詢、文字轉語音回覆以及基於圖像的互動。 • 學習如何在 Flutter 應用程式中使用 Google Gemini 模型 • 在 Flutter 中使用 Google Gemini 的文字和視覺模型 • 使用 Google Gemini 在 Flutter 中建立聊天機器人 • 在 Flutter 中使用 Gemini Streams 快速取得 Gemini 模型的回應 • 在 Flutter 中使用 Google Gemini 的聊天功能 • 了解 Google Gemini API 的基礎知識 • 在 Flutter 中建立專業的聊天應用程式 UI • 將 Google Gemini 與 Flutter 中的其他強大功能結合使用 • 在 Flutter 中使用文字轉語音功能來聆聽 Gemini 模型的回應 • 在 Flutter 中使用語音轉文字功能，透過語音向 Gemini 模型傳遞問題 https://softnshare.com/flutter-google-gemini-build-ai-powered-flutter-apps/

成為嵌入式系統專家：用 C 語言和組合語言開發自己的作業系統，並設計你自己的 PCB 從這 12.5 小時的課程，你會學到 • 了解如何在工作台上從頭開始建立嵌入式系統。 這將使你深入了解目標平台，但這不是強制性的 • 了解如何透過設定接線、時脈( clocking )、連接編程器以及將二進位應用程式閃存到晶片來從頭開始對微控制器編寫程式 • 深入了解作業系統是什麼、何時需要作業系統以及它如何在嵌入式平台上運作 • 從實踐角度理解核心、多任務、背景切換、調度、關鍵部分和任務同步 • 了解一般 CPU 架構以及如何選擇目標 CPU。 深入了解 MIPS32 Arch 內部結構，例如暫存器和記憶體佈局 • Microchip PIC32 (MIPS32) 微控制器的高階應用程式程式編輯 • 為目標平台開發板支援套件 (Board Support Packages，BSP) • 對 SPI 和 I2C 總線上的資料通訊以及透過 UART 模組（包括 USB-to-Serial）的序列通信有深入而實際的了解 • 了解如何基於特定於 CPU 的組合語言程式碼開發搶佔式和協作式核心以進行任務背景切換 • 了解如何為時間、任務和記憶體管理提供高效的內部服務 • 了解如何使用郵件信箱和訊息佇列建立進程間通訊 ( Inter-Process Communication，IPC) • 深入了解並學習如何實施即時約束，以便將作業系統視為 RTOS（Real-Time OS，即時作業系統） • 了解優先順序倒置了( Priority Inversion )問題並學習如何實施具體對策 • 學習設備驅動程式開發。 我們將逐步為目標平台的周邊設備（例如顯示器和 MicroSD 卡）開發驅動程式 • 將用戶應用程式連接到作業系統 • 了解如何在運行時將二進位映像寫入目標平台的程式閃存，並建立 USB/UART 開機載入程式 • 了解如何移植作業系統，使其在不同的 CPU 架構上可執行 • 了解目標平台的電器器( Electrical Schematic )原理圖和 PCB 佈局（可選） https://softnshare.com/create-your-own-embedded-operating-system/

⏳NT290 特價中 🎬 OpenClaw：安全運作強大且自主的 AI 代理 部署全天候數位員工：VPS 安全、本地 AI、Ollama、Claude、GPT、Docker、AI 自動化和 Agentic ( AI 代理的)工程 從這 5 小時的課程，你會學到 • 部署自主AI員工：在本機（Windows、macOS、Linux）、Docker容器和遠端 VPS 環境中安裝 OpenClaw。 • 掌握「Soul」架構：配置 Soul、Identity、User 和 Agent 檔案，創建獨特且持久的數位角色。 • 建立自癒代理：使用心跳檔案、鉤子和定時任務建立無需提示即可全天候主動工作的代理。 • 運行私有本地 AI：整合 Ollama 和本地 LLM，以運行完全離線、注重隱私的代理，無需API費用。 • VPS 安全與 DevOps：掌握SSH加固、防火牆（UFW）、連接埠管理和安全技能安裝，以保護你的數位員工。 • 代理軟體開發：協調 Claude Code、Codex 和 OpenCode，讓你的代理程式能夠編寫程式碼並修改自身設定。 • 語音與視覺整合：使用 Whisper/FFmpeg 啟用即時語音輸入，並透過 ComfyUI Skills 在本地生成影像。 • 深度研究與自動化：建立利用 Brave、Perplexity 和 Web Fetching 等技術搜尋網路並產生複雜報告的智慧體。 • 成本優化策略：精通智慧模型路由、提示快取、精益初始化和上下文管理，最大限度地降低 API 費用。 • 遠端控制介面：無論身處世界何地，都可透過 Telegram、WhatsApp、Slack 或 iMessage 指揮你的 AI 團隊。 • 遠端檔案系統管理：授予你的 AI Agents 安全存取權限，使其能夠遠端讀取、寫入、組織和管理你電腦或伺服器上的檔案。 • AI Agents 的未來：探索 MoltBook（「Agents 的互聯網路」），安裝社群技能，並了解安全配置與不安全配置的差異。 https://softnshare.com/openclaw-run-powerful-autonomous-ai-agents-securely/

⏳NT290 特價中 🎬 AI 驅動的程式設計：使用 Claude 學習建構軟體 AI 輔助程式設計：使用 Claude AI 學習 Python，建立真實專案，並像專業人士一樣進行除錯。無需任何經驗。 從這 5 小時的課程，你會學到 • 透過與 Claude AI 高效溝通，從零開始學習編寫程式碼 • 建立 6 個真實專案：計算器、待辦事項應用程式、網頁爬蟲、API 整合、自動化、資料分析 • 使用 Claude Code 在終端機進行專業開發，並使用 MCP 伺服器進行擴展 • 學習如何利用 AI 輔助調試系統地閱讀、理解和修復錯誤 • 了解 AI 的思維方式 — 詞元、上下文視窗、幻覺 — 從而獲得更佳的成果 • 探索 AI 領域：比較 Claude、ChatGPT、Gemini 和開源模型，選擇合適的工具 • 從零開始建立完整的開發工作流程：Python、Node.js、Claude Code、Git 和 GitHub • 像開發者一樣思考：規劃專案、撰寫文件、發佈到 GitHub 並部署到 Web https://softnshare.com/ai-powered-coding-learn-to-build-software-with-claude/

35小時完整課程，帶你系統性理解深度學習核心概念與實務應用，並深入掌握 CNN、ResNet、LSTM、Transformer、BERT、GPT、GAN、VAE 與 Diffusion 等主流模型架構與建模方法，結合理論與實作！ 從這 35 小時的課程，你會學到 • 理解深度學習（Deep Learning）的發展歷史與實際應用場景 • 使用 Google Colab 與 GPU 環境建立並訓練深度學習模型 • 了解反向傳播（Back propagation）與梯度下降（Gradient Descent）的運作機制 • 了解現代生成式 AI、電腦視覺、自然語言處理等領域的重要發展方向 • 理解神經網路的基本原理，包括感知器（Perceptron）、單層感知器（SLP）、多層感知器（MLP） • 掌握 Universal Approximation Theorem，理解神經網路為何具有強大的函數擬合能力 • 深入了解反向傳播演算法（Backpropagation）的公式證明與手動計算過程 • 了解梯度下降演算法（Gradient Descent）的原理、優缺點與優化方法 • 熟悉常見深度學習任務的損失函數（Loss Functions） • 理解常見的非線性激活函數 Sigmoid、Softmax、ReLU、Leaky ReLU、SiLU 與 GELU • 掌握 Momentum、RMSProp、Adam 等主流優化器的原理、公式與差異 • 理解權重初始化（Weight Initialization）的重要性，並學會 He Initialization 的應用 • 建立並訓練卷積神經網路（CNN），理解卷積核 Kernel、特徵圖 Feature Map 與特徵提取的概念 • 熟悉經典電腦視覺模型，包括 AlexNet、VGG、ResNet 與 U-Net 的設計理念 • 使用深度學習技術實作車牌辨識等真實世界電腦視覺專案 • 使用 Tensorflow 做微分計算，並且使用 subclassing、function api 與 sequential 語法建立模型 • 掌握 Transfer Learning 技術，快速建立高效能影像分類模型 • 理解 Neural Style Transfer 的原理與公式，並且實作影像風格轉換應用 • 理解物件偵測模型 YOLO 的原理 • 使用 U-Net 模型、訓練醫學腫瘤辨識模型 • 理解梯度破碎現象（Shattered Gradient Problem）與解決方法 • 理解 Grad Cam 算法，並且可視化深度學習模型的影像關注區域 • 理解 Word2Vec 與 GloVe 等詞向量技術的原理與應用。 • 掌握 RNN、LSTM 與 GRU 等序列模型的運作方式與適用場景。 • 深入理解 Transformer 架構以及 Attention 機制。 • 了解大型語言模型（LLM）的核心技術，包括 BERT 與 GPT 的架構差異與應用。 • 理解 CLIP 與 Contrastive Learning 的訓練方式，以及多模態 AI 的發展方向。 • 掌握生成式 AI 的核心技術，包括 GAN（Generative Adversarial Networks）與 VAE（Variational Autoencoders）。 • 理解 GAN 變體的運作原理，包含 CycleGAN, StyleGAN, Pix2Pix, SRGAN • 了解 Diffusion Transformer（DiT）如何結合 Transformer 與 Diffusion Model，並理解現代影片生成模型的架構設計。 • 實作 Diffusion Model 生成圖片 • 掌握強化學習（Reinforcement Learning）的基本概念，包括 Agent、Environment、Reward 與 Policy。 • 理解 Q-Learning 的更新機制，並學會建立基礎的強化學習代理人。 • 理解 Monte Carlo Tree Search（MCTS）的搜尋策略，以及 AlphaGo 如何結合神經網路與樹搜尋擊敗職業棋手。 • 學習並且實作 FGSM（Fast Gradient Sign Method）攻擊方法，了解深度學習模型的安全性挑戰。 • 使用 TensorBoard 監控模型訓練過程，分析 Loss、Accuracy、權重分布與模型效能。 • 理解模型壓縮技術，包括 Pruning 與 Knowledge Distillation，並學習如何建立更輕量化的 AI 模型。 • 認識 AI Bias（人工智慧偏見）的成因、影響與常見緩解方法。 • 了解現代生成式 AI、電腦視覺、自然語言處理與強化學習領域的重要發展方向。 https://softnshare.com/wilson-deep-learning/