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Claude Code 實戰：12 小時打造會自己賺錢的 AI SaaS
這堂課不做純工具講解，沒有讓你只看示範操作、不動手的橋段！課程直接帶你實作 Claude Code 活用 9 項主流 AI 技術，快速打通 3 種收錢管道、創造 3個產品。
矽谷叔叔14875.0US$93.24AI 自動化：n8n + AI Agent + MCP 實戰全攻略
不會寫程式也能快速上手！學會用 n8n 打造自動化流程，整合 AI 模型與 MCP Server，解決真實企業需求。
張成龍5395.0US$119.39機器學習 x 19 種產業應用｜快速找出最佳演算法
這是一堂經典實戰課，學完後你能提出一個實際解決產業問題的 Machine Learning Flow，並透過 Python 工具實現並分析成果，業界應用層面廣泛，且核心概念永久受用！
JerryWu3364.7US$84.74強化學習完全入門指南
從理論到實作，一次掌握強化學習核心模型與10種主流演算法！
JerryWu3214.6US$94.19Loop × Harness：AI 駕馭深度實戰｜打造交辦即放手的可靠 AI Agent
這堂課不做網路上隨處可見的工具教學，而是帶你實作老師在業界驗證過的成熟流程——透過 Harness 與 Loop，打造一個全天候、能放心交辦的 AI 夥伴。
維元Progressing1070 %US$100.49US$157.50Fundraising生成式 AI 技術入門：大型語言模型 LLM 理論與實務
從零開始全面掌握大型語言模型 LLM 核心技術，結合理論與實戰，涵蓋 NLP 基礎、Transformer 架構、GPT 應用及實戰案例，幫助學員在生成式 AI 領域學以致用，提升職場競爭力與創新能力。
崔皓1765.0US$28.04大型語言模型 LLM 開發實戰｜20 個 AIGC 場景落地應用
本課程專注於大型語言模型 LLM 開發實戰，涵蓋微調、嵌入技術與 LangChain 框架，並結合 20 多個 AIGC 真實場景，帶您全面掌握模型落地應用技巧。
崔皓1685.0US$40.64AI ChatGPT整合自動化工具，打造超級AI個人助理
ChatGPT 與GoogleSheet的深度整合，學習如何打造LINE小秘書作為你的AI指揮中心。只需一個指令便可自動完成任務，即時回報給LINE小秘書，再利用 AI 快速製作個人網站、創建虛擬主播跟 AI 機器人，全面自動化！
Vincent Hsu695.0US$125.37US$396.90On Sale深度學習沒那麼難！從最夯的框架 PyTorch帶你無痛建立資料模型
帶你用最方便的主流框架 PyTorch，8 小時輕鬆上手深度學習！
李厚均505.0US$125.69A2A 代理協作實戰｜擴大 AI Agent 能力與應用場景
A2A（Agent to Agent）讓 AI Agent 以標準方式互通與協作：透過能力發現（Agent Card）、任務生命週期與安全機制，把多代理串為流程，分工完成複雜任務。 課程帶你掌握 A2A ，打造能完成複雜任務的多代理協作體系！
崔皓36CollectingUS$31.19AI Agent 架構思維｜ AI 代理的設計邏輯與技術判斷
這堂課帶你建立 AI Agent 從組件、架構到生產部署的完整認知，面對真實企業需求時知道該從哪裡下手、怎麼調整。
崔皓305.0US$94.19AI Agent 技術全攻略｜LangChain + LangGraph + DeepAgents 打造自主代理系統
走過 AI Agent 開發三階段：LangChain 1.0 打好模型對接、提示詞、RAG 基礎，LangGraph 做 Agent 狀態編排，DeepAgents 實現子 Agent 協作與自主代理。含五個 LangGraph 專案與一個完整的「AI 行業研究助手」專案。
崔皓285.0US$125.69AI Agent 開發實戰｜用 ADK + MCP 框架打造企業級應用
用 Google ADK 框架開發多 Agent 協作系統，搭配 MCP 協議實現標準化工具串接，再用上下文工程解決 Agent 的記憶問題。課程以「IdeaFactory 產品分析專家團」為主線專案，從雛型逐步迭代到完整系統。
崔皓265.0US$109.94LLM 推理優化實戰：榨出本地模型翻倍效能
從模型量化壓縮、注意力機制加速到 vLLM 部署上線，學會診斷推理瓶頸並動手最佳化，讓你的本地模型跑得更快、吃得更少。
崔皓255.0US$109.94TensorFlow自然語言處理｜善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言
本書提供穩固而札實的實務基礎，讓你有能力解決各種NLP任務。本書涵蓋NLP的各個面向，除了理論基礎之外，更強調實務方面的實作。在解決各種NLP任務時，如果能在實務方面擁有良好的基礎，一定有助於你順利過渡到更高級的理論架構。此外，若能在實務方面有更扎實的理解，也就可以讓你更充分利用特定領域的知識，進而對演算法做出更好的調整。
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