2026免費AI線上課｜Claude、Gemini、微軟··· 各大平台AI課程一次收|數位時代 BusinessNext

2026有哪些免費線上課程？Claude、Gemini、微軟··· 各大平台AI課程一次收

線上學習市場進入「AI 全盛時期」，一次整理2026年度的相關課程資源，涵蓋Anthropic、Google、微軟及哈佛大學的多樣課程。

Anthropic

官方課程

Anthropic 旗下 Claude 推出的 13 堂免費線上課程，從新手用的「Claude 101」、程式開發實作（Claude Code、Claude API、MCP、在 AWS Bedrock 和 Google Cloud Vertex AI 使用 Claude），再到一般職場人士與教育工作者、學生、非營利組織都能上的「AI 素養」系列。多數課程完成後可獲得 Anthropic Academy 官方結業證書，方便不同領域的人系統性提升 AI 實作與應用能力。

與Deeplearning合作

課程名為Agent Skills with Anthropic，完全免費，時間大約 2 小時。課程主要教你用開放標準的 SKILL.md 和資料夾結構，把原本一大串、反覆重貼的長 prompt 和內規文件，整理成可重複使用的「技能（skill）」模組，讓 Claude 等 AI 代理在正確情境自動載入這些技能、依照你定義好的輸入格式、分析步驟與輸出格式完成特定工作，等於是把團隊的 SOP 封裝成機器看得懂、又能跨不同代理系統移植的結構化 Prompt 套件。

Google

與Deeplearning合作

課程名為Gemini CLI: Code & Create with an Open-Source Agent，用約一小時的時間，教學員用開源的 Gemini CLI 代理，在終端機裡透過高階指令自動規劃並完成像是網站功能開發、數據儀表板建置與行銷素材生成等工作。

這門課即使沒有程式背景也能上，適合想用 AI 提升開發效率與知識工作產出的使用者。

微軟

微軟官方 YouTube 頻道於今年初發布AI 代理入門教學「What are AI agents？」，講師為開發人員 Korey Stegared-Pace ，課程約一小時。主要內容為從零認識 AI 代理：先說明 AI Agent 由 LLM、記憶與工具三大核心組成，再帶你認識 Azure AI Agent Service、Semantic Kernel、Autogen 等開發框架，進一步講到 Agentic RAG、多代理協作、工具使用與規劃設計模式，最後延伸到如何設計安全可靠的人機協作流程，並把這些代理實際部署到生產環境、評估效能與控管成本。

Hugging Face

被譽為「AI 屆 GitHub」的開源社群龍頭 Hugging Face，不僅是全球開發者存放模型、數據集的指標性平台，更是一座藏寶豐富的免費 AI 學院。

我們整理了 7 堂線上課程，從入門的自然語言處理與大型語言模型，到機器人、擴散模型影像生成、音訊處理，以及現在熱門的 AI 代理和 MCP 工具串接實戰，每一門都寫出學習目標、需要的程式背景，部分課程完成後還能拿到 Hugging Face 官方認證。

1973 年，良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家，半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過，伴隨規模擴張帶來的不只是成長，還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆，加上跨部門協作頻繁，行政耗損與知識傳承的缺口，成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧，從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營，作為 3C 零售業者，良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能，就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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