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LEARNING INDEX / 01
從一個章節開始，累積你的技能與證明。
AI12 SEATSMicrosoft 的 LangChain4j 入門課,用 Azure OpenAI GPT-5.2 打造 AI 應用,從最基礎的有狀態對話開始,一路走過提示工程、RAG(檢索增強生成)、自訂工具的 AI 代理,最後用 MCP(模型上下文協定)整合標準化工具與多代理協作。每課都附完整可執行的 Java/Spring Boot 專案。
後端12 SEATS90DaysOfDevOps 的第二年,主題是 DevSecOps —— 把安全放進 DevOps 的每一個環節。這一年由社群裡 13 位不同領域的專家分頭撰寫:威脅模型與紅藍隊思維、安全的程式開發(SAST、SCA)、持續建置與測試階段的掃描(容器映像檔掃描、Fuzzing、DAST、IAST)、持續交付階段的簽章與弱點掃描、執行期防禦與監控、機密管理(HashiCorp Vault、Kubernetes Secrets),再加上 Python、AWS、OpenShift、資料庫、Serverless、Service Mesh 與 Day 2 維運工程。同樣是一天一課、共 90 課。
後端12 SEATS從 2022 年 1 月 1 日到 3 月 31 日、每天一小時、連續 90 天的 DevOps 學習地圖。Michael Cade 把自己補齊 DevOps 基礎的過程完整公開記錄下來,13 個主題依序走過:DevOps 是什麼與為什麼、用 Go 學一門程式語言、Linux 基礎、網路、雲端(Azure)、Git、容器與 Docker、Kubernetes、基礎架構即程式碼(Terraform)、組態管理(Ansible)、CI/CD(Jenkins、GitHub Actions、ArgoCD)、監控與日誌(Prometheus、ELK、Grafana),最後是資料保護與災難復原。不談單一廠商的專屬解法,全程使用免費、社群版或開源軟體。
後端12 SEATSAWS 官方的 EKS 動手做工作坊完整中文版。用同一套零售商店微服務範例,從 Pod、Deployment、Service 這些 Kubernetes 基礎開始,一路做過受管節點群組、Spot、Graviton、Fargate 與 Karpenter 的運算選擇,Ingress、Gateway API 與各種 CSI 儲存驅動,VPC CNI 自訂網路、Pod 安全群組與 VPC Lattice,CloudWatch、Prometheus/Grafana、OpenSearch 與 Kubecost 的可觀測性,IRSA、Pod Identity、Kyverno 與 GuardDuty 的安全實務,Argo CD、Flux、ACK 與 Crossplane 的自動化,最後到 Inferentia 推論與 LLM 聊天機器人。78 課全部是可以在自己的 AWS 帳號裡真的跑一遍的操作。
後端12 SEATSKelsey Hightower 的經典硬派教學,不靠任何自動化工具,用 4 台 Debian 機器,從產生 TLS 憑證、設定資料加密金鑰、手動啟動 etcd 叢集,到一支一支拉起 kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler、kubelet、kube-proxy,再手刻 Pod 網路路由,一步一步搭出一座能跑起來的 Kubernetes 叢集。目的不是快速上手,而是把 kubeadm 或雲端受管叢集幫你藏起來的每一個環節都摸過一遍,徹底理解核心元件如何拼在一起。
AI12 SEATS**Version Pin（本課課堂標準）** - **MCP Spec 主線：** `2026-07-28` - **Spec 過渡（hands-on）：** `2025-11-25` — **僅當該 Lab／步驟依賴過渡行為時**，於該單元開頭標註 `Spec transition: 2025-11-25`，並對照主線差異。 - **Python：** `mcp==2.2.0`（允許範圍 `>=2.1.1,<3.0.0`；課堂交付請 pin `2.2.0`） - **TypeScript 主 Labs：** `@modelcontextprotocol/sdk@1.30.0`（勿只寫 `>=1.26.0` 而未鎖版本） - **TypeScript SDK v2：** 僅 Optional Advanced／遷移章；**不得**用於 Core／必修 Labs／結業主交付。 詳見單元：**版本鎖定（Version Pin）與 VERSIONS**。 本課程改編自 Microsoft 開源專案 microsoft/mcp-for-beginners（MIT License，Copyright (c) Microsoft Corporation）。由碼力獅／StudyAndLearn 進行繁中教學編排與校訂。**非 Microsoft 官方認證課程，亦不代表 Microsoft 之 endorsement、sponsorship 或 official partnership。** Skilljar 相關資源僅提供連結（Link Only），禁止再發布。 從「MCP 是什麼」開始，一路做到自己寫伺服器、串接 LLM、上線部署與安全加固：核心概念、身分驗證與安全性、跨語言（C#/Java/Python/TypeScript/JavaScript/Rust）實作、進階主題（路由、擴展、多模態、Entra ID 驗證）、實戰案例，最後是一套完整的「MCP 伺服器 + PostgreSQL」實作坊。 ## 來源、授權與聲明（Attribution） **Source Type：** ADAPTED（改編自外部開源課程；教學文為繁中重新編寫／簡轉繁校訂，非 Microsoft 官方教材原樣上架。） **Upstream：** https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners **License：** MIT License — Copyright (c) Microsoft Corporation。使用本課程衍生內容時，請保留 copyright notice 與 permission notice。 **Non-endorsement：** 本課程為碼力獅（Malilion／StudyAndLearn）學習平台上之外部開源課程改編教材，並非 Microsoft 官方認證課程，亦不代表 Microsoft Corporation 或其關係企業之 endorsement、sponsorship、official partnership，或任何形式的官方認可。完課證書／碼力獅證照由本平台核發，與 Microsoft 無關。 **Spec 參考：** MCP Specification 主線 `2026-07-28`；部分 hands-on 過渡標註 `2025-11-25`（僅於該單元標註時適用）。 **Skilljar：** Link Only — 禁止再發布、複製或鏡射 Skilljar 平台內容。
AI12 SEATS微軟官方的 Edge AI 課程。從邊緣運算的基礎概念一路做到把小型語言模型(SLM)實際部署到裝置上:認識 Phi、Qwen、Gemma、BitNet 等模型家族,學會用 llama.cpp、Microsoft Olive、OpenVINO、Apple MLX、Qualcomm QNN做格式轉換與量化,建立 SLMOps 的完整維運流程,再進一步做出會呼叫工具、支援 MCP 的 SLM agent,最後用 Microsoft Foundry Local 整合出一套可上線的邊緣 AI 應用。
前端12 SEATSMicrosoft 雲端推廣團隊的經典網頁開發入門課,26 課從程式設計與 GitHub 基礎、JavaScript 核心語法,一路帶到四個實作專案:生態瓶(HTML/CSS/DOM)、打字遊戲(事件驅動)、瀏覽器擴充功能(API/localStorage)、太空遊戲(Canvas/遊戲迴圈)與銀行應用程式(路由/表單/狀態管理),最後加碼程式碼編輯器與 AI 聊天助手兩個延伸單元。
AI12 SEATSMicrosoft 的經典機器學習入門課,27 課從「什麼是機器學習」一路走到迴歸、分類、分群、自然語言處理、時間序列預測、強化學習,最後以真實世界的應用案例與負責任 AI 儀表板的模型除錯收尾。全程用 Scikit-learn 動手做,每課都有實際資料集與練習。
AI12 SEATSMicrosoft 官方的 Java / Spring AI 實作課程。從無狀態聊天與對話記憶開始,一路走到推理強度控制、RAG(檢索增強生成)、工具呼叫、Model Context Protocol(MCP),最後是五種 agentic 工作流程模式——鏈接、並行化、路由、orchestrator-workers、evaluator-optimizer。每一章都是一個能實際跑起來的 Spring Boot 應用程式。
AI12 SEATS微軟官方教材,用 C# 與 .NET(Microsoft.Extensions.AI、Semantic Kernel、Microsoft Agent Framework)把生成式 AI 接進既有應用。從對話、串流、structured output、function calling 到 RAG、多模態、本機模型,再到用 Microsoft Agent Framework 打造單一與多 Agent 系統,最後收在負責任 AI。
AI12 SEATSMicrosoft 的 LangChain 入門課,10 課從第一次呼叫 LLM 開始,一路走過聊天模型、提示與結構化輸出、function calling、ReAct 模式的 Agent、MCP 工具整合、文件與 Embedding 語意搜尋、Agentic RAG,最後把 Agent 部署到 Microsoft Foundry。每課都附一段類比與一份動手做的 assignment。