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「Git:負責版本控制與協作開發管理,確保代碼的穩定性與可追溯性。主要職責包括管理代碼庫、協調團隊協作、解決合併衝突以及推廣最佳實踐。此職位需具備扎實的編程基礎,熟練使用Git工具,具備良好的溝通技巧及跨部門協作能力,以適應台灣多元化的團隊環境。同時需了解Agile開發流程,以有效支援快速變化的商業需求。」
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X編
08/12 17:04
Vibe Coding × ASP.NET Core LLM 開發實戰班
AI 時代,程式不只是寫,還能「聊」出來!
學會 Vibe Coding,
讓你用自然語言操控程式、生成 API、打造 AI Agent,
真正結合後端工程 + AI 實戰。
🌟 你將學到
✅ 精通 C# / ASP.NET Core(MVC、API、雲端部署)
✅ LLM × Vibe Coding 實戰,從 Prompt 到應用落地
✅ AI Agent 開發、NLP、影像辨識、模型部署
✅ 使用 Azure / VS Code / Cursor 實作
✅ 分組 Side Project,實務專題製作
💡 課程特色
1⃣️ 小班真人線上(10 人以下),Discord 即時答疑。
2⃣️ 避開平日上班時間,便於在職者學習。
3⃣️ 全程錄影,缺課可回放
4⃣️ 真實專案模擬業界開發流程
🎯 適合誰?�想成為 AI 工程師的畢業生
✅ 有基礎的在職工程師
✅ 企業中高階主管。
✅ 創業想做 MVP 的產品人。
🗓️ 開課資訊
預計開課:2025/12月 平日晚上(日期另行公告)
課程時數:共計288小時 / 約32週
上課方式:全線上
⚡ 名額有限,立即報名,搶先升級你的開發力!
報名連結👇
https://user135527.pse.is/7ze3yz
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在現代科技領域中,前端工程師扮演著關鍵的角色,負責開發各式網頁應用程式,並解決各種技術挑戰,這門課程將幫助你了解前端工程師的世界,教你如何找尋自己的職涯方向,準備面試等。課程將由專業的104 Alex老師帶領,提供實際的指導和支持,讓學員能夠快速成長為一名優秀的前端工程師!
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從最基礎的 Git 安裝流程與常見指令開始,手把手帶你入門 Git 版本控制的概念與實際操作,並學會運用 GitHub、管理分支與操作、多人協作等技能,讓你了解 Git 的開發流程與運用
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08/11 00:00
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你知道 Git 是怎麼一回事嗎
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08/12 16:56
Vibe Coding是什麼?為何要學習它?
Vibe coding(氛圍編程)是一種新興的 AI 輔助程式設計方式,由 OpenAI 聯合創辦人暨前特斯拉 AI 領導者 Andrej Karpathy 於 2025 年 2 月提出。程式設計師不再逐行撰寫程式碼,而是透過自然語言或對話形式,向大型語言模型(LLM)描述需求,由 AI 負責產生程式碼,程式設計師則引導、測試、優化和調整:如他所言:「完全順應感覺(vibes)、忘記程式碼的存在」。
這種方法讓使用者不需專精程式語法,只需以生活語言表達想法,AI 自動生成原始碼,開發者將更多精力集中在創意與需求上。
然而,Vibe coding的優點與缺點是什麼?程式設計師會被取代嗎?還是能變成一種新的混合模式加速開發?
來看看以下這篇文章吧!👇
https://www.xschoolkh.com/post/what-is-vibe-coding
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NVIDIA DLI 官方證書怎麼拿 ? 生成式 AI、LLM 應用開發完整攻略
想進入 AI 領域卻不知從何開始?NVIDIA Deep Learning Institute(DLI)官方認證課程為工程師、資料科學家和技術人員提供最實戰的學習路徑。課程涵蓋生成式 AI 開發、LLM 大型語言模型應用、異常偵測 AI、高效能運算 等熱門技術,透過雲端 GPU 實作環境,讓您邊學邊做,完成後且通過課後測驗即可獲得 NVIDIA DLI 官方頒發的完課證書,為履歷加分、提升職場競爭力!
🟡 NVIDIA DLI官方課程 - 使用提示詞打造 LLM應用服務
從 Prompt 編排、訊息策略、資料輸出到智慧代理設計,這門課程將是你邁向 LLM 開發的第一哩路,也是未來生成式 AI 應用不可或缺的核心技能。
Q: 誰適合這門課?
A: 具備 Python 程式設計經驗& 對 LLM 基礎知識有扎實理解
Q: 完成課程後,是否會提供相關證明?
A: 是的,在您完成所有課程內容且通過課後測驗後,將會獲得由 NVIDIA DLI 官方所頒發的正式完課證書。
▶️證照資訊
https://nabi.104.com.tw/ability/10049187
▶️課程資訊
https://nabi.104.com.tw/course/itcert/b533b596-8282-4563-9e3d-197a9ec6f29d
🟡 NVIDIA DLI官方課程 - 異常狀況偵測的AI應用
以電信產業網路入侵偵測為出發案例,實際操作三種核心異常偵測技術,結合理論、應用與效能評估,打造真正落地的異常預測能力。你將深入探索NVIDIA 加速運算平台上的 XGBoost 與深度學習模型,體驗其在高維資料處理與推論速度上的關鍵優勢,並理解監督式與非監督式技術在異常情境中的應用差異。
Q: 這門課程需要具備什麼樣的知識?
A: 為確保您能深入吸收課程內容,建議應具備:
1. Python 資料科學實務經驗
2. 對深度神經網路訓練原理的理解
▶️證照資訊
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