提升日常工作效率
判斷任務適合 Chat、Cowork 還是 Code，把 AI 用進每天的工作。
AI 工作力基礎
查看學習路徑找到適合你的學習方式
課程、學習路徑與學習領域是三種平行的探索方式，選一個最貼近你現在需求的入口。
課程
想找一門特定的課？直接瀏覽完整課程目錄。
28 門課程
學習路徑
有一個學習目標，但不確定先修哪一門？依目標選一條路徑，依序完成。
7 條學習路徑
學習領域
對某個 AI 主題感興趣？按領域探索相關課程與路徑。
7 大學習領域
第一次來、不知道怎麼選？幫我選課
你想用 AI 做什麼？
選一個最貼近你工作的目標，直接前往對應的課程。
寫作與文件處理
用清楚的工作指令與六步驟文件分析，讓 AI 協助你寫作與整理文件。
行政與知識工作
查看學習路徑資料分析
從資料清理、視覺化到說故事，建立可信賴的資料分析能力。
AI 資料分析
查看學習路徑建立自動化工作流程
把重複性工作拆解成可重複執行、可驗證的 Workflow。
AI 104
查看課程建立 AI Agent
設計 Agent 的記憶、知識與技能，讓 AI 能持續完成任務。
AI Agent Builder
查看學習路徑理解 Responsible AI / AI 治理
認識 AI 的能力邊界、風險與人工審查方法，安全地導入 AI。
主管與 AI 導入
查看學習路徑產業 AI 落地應用
企業 Sponsor 與事業單位負責人的精簡路徑：理解 Use Case 評估邏輯，學會贊助一個真實產業共創專案，把 AI 落地到真實營運。
高階主管與 Sponsor
查看學習路徑政府公部門 AI 落地應用
中央與地方政府機關人員適用：從應用判斷、治理到採購與驗收，建立負責任、可驗收的政府 AI 落地能力。
政府機關 AI 導入
查看學習路徑你的下一步
開始你的第一門課
推薦從 AI 101 開始，建立生成式 AI 基礎。
精選課程
從課程目錄挑選起點。課程編號固定，之後新增的課程會依序加入。
基礎
AI 101
Claude AI 工作力基礎課程
從生成式 AI 到代理式 AI，學會判斷任務、撰寫清楚的工作指令、審查 AI 產出，並完成自己的 Use Case。
6 小時 · 中文 / English · L1 完課證書
推薦起點
查看課程基礎
AI101L
AI 工作力實作：從工作任務到 AI Use Case
把 AI 101 學到的基礎帶進真實工作：框定任務、準備 Context、執行與審查、設計工作流程，完成一份 AI Workforce Use Case Canvas。
6 小時 · 中文 / English · L2 能力證書
建議先完成 AI 101
查看課程基礎
AI 102
Context Engineering：AI 應該知道什麼？
從 Prompt 走向 Context，學會判斷 AI 在完成任務時需要哪些資訊、哪些來源可信、哪些資訊應即時取得，以及哪些資訊不應提供，並完成自己的 Context Canvas。
6 小時 · 中文 / English · L1 + L2 證書
建議完成 AI 101
查看課程核心
AI 103
Agentic AI Memory, Knowledge & Skills
從 Context Engineering 走向 Agentic AI，學會設計 AI Agent 的記憶、知識與技能，理解 Memory Systems、RAG、Semantic Chunking、Metadata、Knowledge Architecture 與 Context Optimization，並完成自己的 Agent Memory, Knowledge & Skills Canvas。
6 小時 · 中文 / English · L1 + L2 證書
建議完成 AI 102
查看課程核心
AI 104
Agentic AI Workflow & Execution Design
從單次 AI 任務走向可重複執行的 Agentic Workflow，學會 Task Decomposition、Sequential / Parallel / Routing、Decision Points、Agent Loop、Execution、Verification 與 Human-in-the-Loop，判斷哪些步驟應固定執行、哪些應交由 Agent 自主決策，並完成自己的 Agentic AI Workflow Canvas。
3 小時 · 中文 / English · L1 + L2 證書
建議完成 AI 103
查看課程核心
AI 201
MCP：讓 AI 安全連接工具與可信資料
從「使用 AI」走向「讓 AI 安全使用工具與可信資料」：理解 MCP 架構、追蹤一次 Tool Call、比較 MCP、API 與 RAG，並設計一份可實作的 MCP Tool Canvas。
7 小時 · 中文 / English · L1 + L2 證書
建議完成 AI 101
查看課程學習方法
先理解，再動手，再檢視成果，最後帶回工作場域。
- 1
學習
理解核心概念
- 2
實作
真實任務練習
- 3
評量
檢查學習成果
- 4
應用
帶回工作情境
我們的原則
Human–AI–Human
人定義任務、AI 協助或執行、人審查並負責。這個原則貫穿每一門課。
真實工作情境
用會議記錄、報表、客戶意見等擬真檔案練習，而不是只看示範。
實作與評量
每門課都包含動手練習與可驗證的評量，學習成果看得見。
Privacy by design
只蒐集必要資料，優先使用學員代碼；測驗答案與個資受到保護。
中立於特定工具
教的是判斷方法與工作模式，不綁定單一介面，工具改版不影響學習。
依角色找到使用方式
學員、教師與管理員在說明中心各有一份公開的說明手冊。
學習資源
公開的實作檔案與學習參考資料，可直接下載使用。
負責任的 AI
AI 提供能力，人保有責任。