【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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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