生成式 AI 入門:ChatGPT / Claude / Gemini 實戰
零基礎打好 AI 根基,一堂課學會日常與工作應用
- 完全不需要程式或技術背景
- 即場實作,即學即用
- 教材每月更新,緊貼最新模型版本
不論你是完全沒有技術背景的初學者,還是想深入開發 AI 系統的專業人士,總有合適的課程。
學員報讀率最高的實戰課程
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同一個 AI 模型,不同的 Prompt,天壤之別的結果
讓 AI 幫你自動處理重複性工作,釋放團隊生產力
由單一 Prompt 進化到會自主規劃執行的 AI 系統
按程度與目標,由 AI 基礎、創意應用到進階技術中揀選合適課程。
面授或網上直播皆可,60% 以上時間用於動手實作。
課後即可將技巧應用到日常工作,並持續獲得最新教材更新。
“完全唔識用 AI 到而家可以自己寫 Prompt 幫公司產出行銷文案,Ivan 教得好貼地。”
“AI Agent 個課程內容好扎實,即場搭到一個可以用嘅自動化流程,直接慳返公司好多人手時間。”
“報咗企業內訓,導師會就住我哋部門實際需要調整教材,同一般網上課程好唔一樣。”
每日精選國際 AI 新聞,以繁體中文報導最新動態
微軟於 10 月 11 日在 Hugging Face 發布 AesCode-32B:以 Qwen3-VL-32B-Instruct 為基座的 32B 多模態代碼生成模型,能將提示詞與參考圖轉為結構化、可編輯、可驗證的 HTML/CSS 幻燈片、海報與儀表盤。透過圖結構監督與解耦跨模態獎勵,其視覺品質較基座提升 22.4 分,逼近 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.8 等封閉前緣模型,代表多模態生成正從「像素輸出」轉向「代碼輸出」。
NVIDIA 於 10 月 15 日正式發布 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B:一款 74B 總參數、9B 活躍參數的 MoE 模型,以 2-bit 量化與量化感知訓練壓縮至 24GB,專為 RTX Spark 筆電上的本地 AI 代理設計,並完整開源權重、訓練數據與配方。此舉是 NVIDIA 把代理工作負載從雲端推向終端設備的關鍵一步,也將本地推論的性價比之爭推向新階段。
Google 於 10 月 13 日將 Gemini 4 Argon 全面開放予全球開發者與企業,提供 Gemini API、AI Studio、Android Studio 與 Antigravity 等存取途徑,並以 $2/$10 每百萬 token 的推廣價切入市場。Argon 在 Vals Index 上排名第一,定位於程式碼重構、金融、法律與網路安全等長程深度工作任務,標誌 Google 在取消 Gemini 3.5 Pro 與 DeepMind 改組後向 OpenAI、Anthropic 發起的市場反攻。