【AI Automation網上課程】15小時速學！用LLM連API打造全自動化營銷

2025-12-09 16:25 CT求職戰略師

在數碼化轉型的熱潮下，人工智能（AI）自動化成為企業提高效率、降低成本及提升營銷質素的關鍵技術。近年不少公司透過「AI Automation」工具，將重複性任務自動執行，從資料分析到客戶回覆，全面提升營運速度和準確度。如今，只需15小時，你亦可掌握如何運用大型語言模型（LLM）結合API，打造屬於自己的全自動化營銷系統。

Table of Content

1
什麼是AI Automation？
2
AI Automation如何分擔工作？
3
3大AI Automation課程
4
AI Automation的學習與實踐價值

什麼是AI Automation？

AI Automation如何分擔工作？

3大AI Automation課程

AI Automation: Build LLM Apps & AI-Agents with n8n & APIs

評分：4.6/5 (6,737人評價)
學員：48,334人
時長：14小時26分隨選影片
課程包含：13小時教學影片、9篇文章及39個可下載資源，涵蓋自動化基礎、LLM與AI Agents、n8n與多種自動化工具、RAG與向量資料庫、API整合、自我架設與商業化營運等主題。適合想用 n8n 與各種 LLM／API 快速打造 AI 自動化與 Agent 工作流的學員。
價錢：US$11.99（原價US$19.99）

詳細課程內容：

學到自動化、AI Agents 與主流 LLM（ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Llama、Mistral 等）的核心概念，以及如何使用 n8n、Make、Zapier、LangChain、LangGraph、Flowise 建構工作流。
針對 API 串接、OpenAI API 價格與合規使用、函式呼叫、向量資料庫、RAG、n8n 自架與社群節點擴充等進行深入剖析。
練習以 n8n 打造多種實戰場景：電郵自動化、情緒分析、RAG 機械人、社交媒體與 WhatsApp/Telegram Agent、自動化收集與處理資料等。
備考／職場應用提點：學會將 AI Automation 打造成商品或服務，製作可商用的 RAG Bot 與 AI Agent 解決方案，並理解安全、隱私、版權及 EU AI Act 等法規要求。

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AI Engineer Agentic Track: The Complete Agent & MCP Course

評分：4.7/5 (23,365人評價)
學員：168,568人
時長：16小時49分隨選影片
課程包含：17小時教學內容，專注以專案實作掌握 Agentic AI，運用 OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen 與 MCP 設計及部署多 Agent 系統，涵蓋職涯、銷售、自動研究、投資與工程協作等應用。
價錢：US$11.99（原價US$19.99）

詳細課程內容：

學到多種實戰型 Agent 應用：職涯分身、銷售開發、深度研究、選股、工程團隊協作、瀏覽器 Sidekick 及自動交易系統，全面理解 Agentic AI 能力邊界。
針對多 Agent 協作、MCP（Model Context Protocol）整合、工具編排、Docker 環境部署及真實業務場景的架構設計進行深入剖析。
練習從 8 大 Project 中動手實作：Career Digital Twin、SDR Agent、Deep Research Team、Stock Picker、4-Agent Engineering Team、Operator-style Sidekick、Agent Creator 與 Capstone Trading Floor。
備考／職場應用提點：幫助轉型為 Agentic AI 工程師或自動化顧問，能對接實際企業需求並交付可落地的多 Agent 解決方案。

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Learn GenAI Tools & AI Agents for Software Testing

評分：4.6/5 (10,264人評價)
學員：56,535人
時長：10小時25分隨選影片
課程包含：10.5小時教學影片、作業、8篇文章及4個可下載資源，以軟體測試為核心，結合 GenAI、LLM、MCP、n8n 與各類 AI 插件，教你把測試流程自動化與智能化。
價錢：US$11.99（原價US$49.99）

詳細課程內容：

學到如何以 LLM 和 Prompt Engineering 提升 QA 產能，使用 GitHub Copilot 等外掛產生並優化測試程式碼，並以 Claude、離線 LLM 等工具輔助自動測試設計與執行。
針對 MCP 伺服器、AI Agents 在 codeless 瀏覽器自動化中的應用、n8n 工作流、離線 LLM 部署與客製，還有測試文檔（Test Plan、Test Case、Test Data、Bug 範本）自動生成等進行深入剖析。
練習實作多個測試場景：以 GenAI 生成與重構測試框架、用 AI Agents 執行自動化腳本、整合 n8n 建立測試流程自動化管線。
備考／職場應用提點：特別適合 QA、測試工程師與自動化工程師，將現有測試技能結合 GenAI 與 Agentic Workflow，升級為 AI 驅動的測試專才。

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