課程總覽

這是什麼

每門已上架課程的代號、名稱、時數、模組結構，以及各課程證書或徽章需要完成什麼（以白話說明）。內容直接取自平台自身的課程與憑證資料，不會與各課程頁面本身的說明產生落差。

AI 通用職能課程

AI 101 · Claude AI 工作力基礎課程

• 前往課程頁面

時數：6 小時．2 個模組

• Claude 通識與 AI 工作模式（2.5 小時）
• Claude 基本操作與工作實作（2.5 小時）

完成後可取得完課證書（L1）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 完成全部 2 項核心練習
• 後測評量達 80% 以上

AI101L · AI 工作力實作：從工作任務到 AI Use Case

• 前往課程頁面

時數：6 小時．2 個模組

• 從工作任務到 AI 協作（3 小時）
• 從單次任務到可重複的 AI Use Case（3 小時）

完成後可取得能力證書（L2）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

AI 102 · Context Engineering：AI 應該知道什麼？

• 前往課程頁面

時數：6 小時．6 個模組

• 從 Prompt 到 Context（50 分鐘）
• Context 是由什麼組成的？（55 分鐘）
• Context Selection：什麼值得讓 AI 知道？（1 小時）
• Include / Retrieve / Remember / Exclude 四種策略（1 小時）
• Context Failure 上下文失敗（55 分鐘）
• Context Canvas：從案例到工作應用（80 分鐘）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 6 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

AI 103 · Agentic AI Memory, Knowledge & Skills

• 前往課程頁面

時數：6 小時．6 個模組

• 從 Context 到 Agent Memory（50 分鐘）
• 設計 Agent Memory 系統（50 分鐘）
• RAG 與 Knowledge Retrieval（55 分鐘）
• Semantic Chunking 與 Metadata（55 分鐘）
• Knowledge Architecture 與 Agent Skills（55 分鐘）
• Context Optimization 情境優化（50 分鐘）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 6 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

AI 104 · Agentic AI Workflow & Execution Design

• 前往課程頁面

時數：3 小時．6 個模組

• 從 Task 到 Agentic Workflow（0.5 小時）
• Task Decomposition 與 Execution Steps（0.5 小時）
• Sequential、Parallel 與 Routing（35 分鐘）
• Decision Points 與 Agent Loop（35 分鐘）
• Execution、Verification 與 Human-in-the-Loop（0.5 小時）
• Agentic AI Workflow Canvas 工作流程畫布（20 分鐘）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 6 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

AI 201 · MCP：讓 AI 安全連接工具與可信資料

• 前往課程頁面

時數：7 小時．5 個模組

• 為什麼需要 MCP？（1 小時）
• MCP 架構（1 小時）
• 工具發現與工具呼叫（1 小時）
• MCP、API 與 RAG 比較（1 小時）
• 安全、根據與來源追溯（1 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 5 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

AI 202 · Agentic AI Planning & Reasoning

• 前往課程頁面

時數：7 小時．7 個模組

• 從 Workflow 到 Adaptive Agent（50 分鐘）
• Goal Decomposition 與 Planning Fundamentals（55 分鐘）
• ReAct：Reasoning + Acting（1 小時）
• Search、Trees 與 MCTS（1 小時）
• Evaluation、Verification 與 Self-Reflection（55 分鐘）
• Adaptive Planning 與 Re-planning（55 分鐘）
• Agent Planning & Reasoning Canvas 規劃與推理畫布（45 分鐘）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 7 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

AI 301 · Multi-Agent Collaboration & Orchestration

• 前往課程頁面

時數：8 小時．8 個模組

• 從 Single Agent 到 Multi-Agent System（50 分鐘）
• Agent Roles 與 Responsibility Boundaries（55 分鐘）
• Task Allocation、Delegation 與 Handoff（55 分鐘）
• Agent Communication 與 Message Contracts（55 分鐘）
• Shared Context、Memory 與 Coordination（55 分鐘）
• Orchestration Patterns 與 Collaboration Topologies（1 小時）
• Conflict Resolution、Human Oversight 與 Evaluation（55 分鐘）
• Multi-Agent Architecture Canvas 多代理架構畫布（45 分鐘）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 8 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

AI 302 · Agent Harness Engineering & Reliable Automation

• 前往課程頁面

時數：8 小時．8 個模組

• 什麼是 Agent Harness？（50 分鐘）
• State、Loop 與 State Machines（1 小時）
• Checkpointing、Resume 與 Durable Execution（55 分鐘）
• Verification、Human-in-the-Loop 與 Control Gates（55 分鐘）
• Retry、Failure Classification 與 Recovery（1 小時）
• Context Compaction 與 Long-Running Agents（50 分鐘）
• Observability、Reliability 與 Operational Boundaries（55 分鐘）
• Agent Harness & Reliability Canvas 可靠性畫布（45 分鐘）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 8 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

DS 資料科學課程

DS 101 · ESG 資料科學基礎：Python 與 AI 實作

• 前往課程頁面

時數：6 小時．2 個模組

• 從 ESG 問題到 Python 資料分析（3 小時）
• 在 AI 協助下完成可信的 ESG 分析（3 小時）

完成後可取得能力證書（L2）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 完成全部 1 項核心練習
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

DS 102 · 資料整理與品質管理

• 前往課程頁面

時數：6 小時．2 個模組

• 資料整理：從原始表格到分析資料（3 小時）
• 資料品質：驗證、整合與可追溯性（3 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

DS 103 · 資料視覺化與資料敘事

• 前往課程頁面

時數：6 小時．2 個模組

• 正確地看：視覺化選擇與圖表判讀（3 小時）
• 清楚地說：資料敘事、註解與決策溝通（3 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

DS 104 · 探索式資料分析與統計思維

• 前往課程頁面

時數：6 小時．2 個模組

• 探索資料：分布、變異與異常（3 小時）
• 從樣本到判斷：關聯、不確定性與限制（3 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

DS 105 · Web3、金融科技與永續金融：AI 驅動的資料判斷與決策

• 前往課程頁面

時數：3 小時．3 個模組

• 從 Web3 到可程式化金融：讀懂新型金融資料（1 小時）
• AI × Big Data：從大量資料到可信金融判斷（1 小時）
• 永續金融決策實驗室：從 ESG Claim 到可驗證 Evidence（1 小時）

完成後可取得完課證書（L1）。

• 完成全部 3 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果

DS 201 · 預測分析與機器學習基礎

• 前往課程頁面

時數：7 小時．2 個模組

• 建立預測問題與第一個模型（3.5 小時）
• 評估、解釋與部署判斷（3.5 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

DS 202 · AI 輔助資料科學

• 前往課程頁面

時數：7 小時．2 個模組

• AI 協作分析：從問題到可執行程式（3.5 小時）
• 可信 AI Data Science：驗證、重現與治理（3.5 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

DS 301 · 資料產品與分析工作流工程

• 前往課程頁面

時數：8 小時．2 個模組

• 從 Notebook 到可重複分析工作流（4 小時）
• 可靠資料產品：驗證、部署、觀測與復原（4 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

DS 302 · Data Agents 與智慧分析系統

• 前往課程頁面

時數：8 小時．2 個模組

• Data Agent 架構：意圖、工具、資料與語意（4 小時）
• 可靠智慧分析：驗證、權限、評估與治理（4 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

AD 應用發掘課程

AD 101 · AI Use Case Discovery：找出值得做的 AI 應用

• 前往課程頁面

時數：3 小時．2 個模組

• 發現問題（1.5 小時）
• 形成 Use Case（1.5 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

AD 102 · Process & Pain Point Discovery：流程與痛點發掘

• 前往課程頁面

時數：6 小時．2 個模組

• 訪談與現況（3 小時）
• 診斷與重新框定（3 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

AD 103 · AI Use Case Prioritization：AI 應用組合評估與排序

• 前往課程頁面

時數：3 小時．2 個模組

• 評估（1.5 小時）
• 排序（1.5 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

• 完成全部 2 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

IL 產業共創實驗室課程

IL 101 · IL 101｜產業 AI 專案與價值設計

• 前往課程頁面

時數：6 小時．6 個模組

• 從 Use Case 到專案章程（1 小時）
• 流程與基準（1 小時）
• 價值與衡量（1 小時）
• 範圍與責任（1 小時）
• 章程工作坊（1.5 小時）
• 模擬立案審查（0.5 小時）

完成後可取得能力證書（L2）。

• 提交實作成果並經審查通過

IL 201 · IL 201｜產業 AI Proof of Value 共創實驗室

• 前往課程頁面

時數：18 小時．6 個模組

• 問題與假設（2 小時）
• 評估設計（3 小時）
• 原型建置（5 小時）
• 測試與失敗分析（4 小時）
• 成本與價值（2 小時）
• 證據審查（2 小時）

完成後可取得能力證書（L2）。

• 提交實作成果並經審查通過

IL 202 · IL 202｜企業 AI 資料、治理與整合準備

• 前往課程頁面

時數：12 小時．4 個模組

• 資料與資料流（3 小時）
• 權限與整合（3 小時）
• 異常與營運（3 小時）
• 準備度審查（3 小時）

完成後可取得能力證書（L2）。

• 提交實作成果並經審查通過

IL 301 · IL 301｜企業 AI Pilot 與導入實驗室

• 前往課程頁面

時數：30 小時．9 個模組

• 高階主管啟動會議（2 小時）
• 流程與使用者訪查（3 小時）
• 技術與資料審查（3 小時）
• 解決方案衝刺（6 小時）
• 受控 Pilot（6 小時）
• 評估（3 小時）
• 人機與治理審查（2 小時）
• 導入重設計（2 小時）
• 高階主管簡報（3 小時）

完成後可取得能力證書（L2）。

• 提交實作成果並經審查通過

IL 302 · IL 302｜企業 AI 轉型、擴散與價值實現

• 前往課程頁面

時數：12 小時．3 個模組

• 投資與價值（4 小時）
• 營運與組織（4 小時）
• 擴散與落地（4 小時）

完成後可取得能力證書（L2）。

• 提交實作成果並經審查通過

GoAI 政府 AI 課程

GoAI 101 有兩個版本：對象相同、涵蓋同樣的八個能力面向，差別在時間與練習深度。依機關能釋出的時間選擇即可。

GoAI 101 · 8 小時完整版 · 政府 AI 應用、治理、採購與驗收

• 前往課程頁面

時數：8 小時．8 個模組

• 政府 AI：從生成式 AI 到 Agentic AI（1 小時）
• 政府工作流程與 Agentic Workflow（1 小時）
• Context、知識與政府可信資料（1 小時）
• 工具、API、MCP 與政府資訊系統（1 小時）
• 政府 AI 治理、資安與 Human-in-the-Loop（1 小時）
• 可靠性、錯誤處理與 AI 系統評測（1 小時）
• 政府 AI 採購與需求規格（1 小時）
• AI 系統驗收、稽核與維運（1 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

完課證書（L1）的條件：

• 完成全部 8 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上

能力證書（L2）除上述條件外，另需：

• 提交實作成果並經審查通過

L1 完課證書與公開驗證頁會標示學習時數：8 小時。

GoAI 101 · 6 小時精要版 · 政府生成式 AI 與 AI Agent 實務應用、治理及採購驗收

• 前往課程頁面

時數：6 小時．6 個模組

• 政府 AI 應用判斷與責任邊界（45 分鐘）
• 政府 AI 工作流程與人工關卡（50 分鐘）
• 可信資料、工具連接與權限（55 分鐘）
• 政府 AI 治理、資安與人工監督（50 分鐘）
• AI 可靠性、測試與失敗處理（50 分鐘）
• 政府 AI 採購需求與驗收決策（1 小時）

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

完課證書（L1）的條件：

• 完成全部 6 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上

能力證書（L2）除上述條件外，另需：

• 提交實作成果並經審查通過

L1 完課證書與公開驗證頁會標示學習時數：6 小時。