【Inside】線上學習的風潮,讓我們一起在線上學習矽谷的創業及技術
【Inside】線上學習的風潮,讓我們一起在線上學習矽谷的創業及技術

線上學習絕對不是新鮮事了,打從 2002 年時 MIT OpenCourseWare 開始將一流頂尖學府的課堂錄影教學影片、作業以及其他資源放上網開始,陸陸續續也已經是走了將近十年。

當時,這樣的作法自然是引起了許多人的注意,畢竟這是第一次國際的學生有機會可以在幾乎沒有任何成本的情況下與這些頂尖學府的學生接軌。

對於廠商的誘因

事實上,這樣的線上學習平台不只對於學習者有所幫助,對於廠商而言也是很好的一種宣傳、推廣手段。

不說別的例子,我本人當初便是透過 Apple 與 Stanford 合開的 CS193P iPhone 開發課程學習了整套的 iOS 開發技術,並且將筆記以及一些心得分享給許多的網友。

特別對於平台的規廣而言,能夠吸引越多的開發者加入自然對於平台的內容會有很大的加分。

成效不錯、但可以更好

但十年過去了,這樣的成效似乎仍然是有限,畢竟在只有影片以及書面資料的情況下,往往學習者會在一些情形下遇到問題、卻找不到相對應的解決方法,畢竟沒有人能夠詢問。

而作業就算寫完了,也不見得知道自己的正確與否,在沒辦法接受批改的情況下,撰寫作業的成效也就大大降低。

最終,學習的效果畢竟是有限。以我自己的經驗來看,往往會是在學校同時上課時、一同搭配線上國外的教學影片吸收,很難是單純靠線上的教學資源就完整的吸收一連貫的知識。

不只是影片以及作業

幸運的是,從去年開始由 Stanford 領銜開始的一系列線上課程,便是試圖要改善這些的問題。包含以 AI 人工智慧為主的 ai-class.com、機器學習的 ml-class.com 和資料庫的 db-class.com 等等都是去年第一屆所開設的課程。

這些課程的內容不是像傳統的線上教學網站一般,是將一系列在大學教室內的錄影放上網路,而是先公布課程的學期規劃,也就是幾號開始上課、上到幾號,每週又會有多少的課程內容以及作業,什麼時候要考試等全部都公開上網,讓同學在網路上可以學習。

而當你選入了某們課之後,你便可以使用以下免費的資源以及服務:

  • 特別為線上學生所剪輯的教學短片,將原本長達數個小時的影片簡短為幾分鐘的短片
  • 互動選擇的教學問答,在觀看教學短片的過程中會有相對的簡短問題提供複習
  • 答錯了複習問題也沒關係,系統會自動播放另一則短片解釋正確的解法
  • 以問答以及填充為主的基礎作業練習,大概每一週的影片都會搭配一到兩次的作業
  • 由線上系統自動批改的程式練習作業,通常是一週一次
  • 除了作業之外,定期也會舉辦小考、期中考和期末考,形式與作業相同
  • 有共同的討論區,同學們可以一同在線上討論問題
  • 每週會有機會像老師發問,老師會將問題彙整後錄影回答問題

    也就是說,這次可是真的將教室班上網路了!要「修課」的同學就得要真的在每週騰出時間來,一同在線上學習。

    或許你會覺得這樣好像很累,那也沒關係、因為你也可以選擇不用寫作業、不用考試的「簡易」版本,只需要將影片看完學個基礎概念即可。

    這樣子「一學期」下來,保證絕對是收穫滿滿。

目前幾個熱門即將開課的課程推薦(2012 二月)

不多說,讓我們來看看目前幾個即將開課的課程吧!

The Lean Launchpad 精實創業

由矽谷的傳奇人物 Steve Blank 所教授的課程,他本人在早期矽谷的發展中扮演著重要的角色,他投資和參與的公司中八間有四間都已經順利股票上市!

在課程簡介當中表示,這堂課程不會教授傳統的簡報規劃讓你去和 VC 要錢,反而是會教你如何敏捷的在劇烈變化的商業環境中,用心體會使用者的需求、持續的改善產品,而這就是精實創業的精神。

軟體工程以及 SaaS

雖然軟體工程是聽起來相當尋常的一個主題,但是這堂由 Berkeley 教授們所開設的課程內容當中,在課程綱要中可是已經涵概了包括 Rails 、Heroku 等先前 Inside 所一直提到的熱門技術,和 Rspec 、 Cucumber 等軟體測試的好工具。

Lawrence 曾經在 Inside 問答 中回答他為什麼選用 Rails

一言以蔽之的話,我選擇 Ruby on Rails 是選擇投靠一個生態系、加入一個生態系(ecosystem)。

換句話說,我並不是因為自己會寫 Ruby 這個程式語言而限制了自己只能選擇 Ruby 語言的網頁開發框架,我甚至是因為 Rails 才開始接觸 Ruby 語言的。

對我而言,使用任何一個程式語言開發,都很好(但總有個人喜好,例如我喜歡 C# 勝過 JAVA/C/C++,喜歡 Ruby 勝過 PHP/Perl,喜歡 JavaScript 但通常只拿來設計前端的程式),但是因為我很懶,加上生命是有限的,我希望把精力投入在我最感興趣的事情上,如果我的目標是堆積木,我不應該自己刻積木,我應該專注在堆積木這件事情上,等到哪一天發現有積木不合用,才重新造輪子、刻積木。

這堂課這絕對會是一個學習 Rails 開發、並且體會 Rails Ecosystem 的好機會!

CS 373 自動駕駛無人車

這堂客的老師之一是 Stanford 計算機科學系知名教授,也是 Google Fellow 的 Sebastian Thrun 教授便是之前 Google 發表的無人自動駕駛車背後的核心領導人物,因此這堂課程的充實程度以及精彩度絕對是可以期待的!

CS101 打造搜尋引擎

這門是程式設計的基礎課程,但特別是卻是以搜尋引擎作為例子進行教學。根據目前的課綱,你在課程的進行過程當中,將可以學習到如何從網頁中取出連結、建立爬蟲到對網頁進行評分。

其他

除此之外,以下這些課程也值得參考:

在 2012 年一起學習吧!

任何的大事業都來自於一點一滴的累積,就讓我們在新的一年能夠有新的目標,一起學會一項新的知識,並且在未來中發揮吧!

出自Inside部落格

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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