準備好超越理論，真正建立一個可運行的處理器了嗎？

本課程將帶您一步步完成 RISC-V RV32I 單週期處理器的設計、編碼和模擬。

我們將從 RISC-V 架構的基礎知識入手，逐步建立每個硬體模組：指令記憶體、取指、譯碼、暫存器檔案、算術邏輯單元 (ALU)、資料記憶體、分支控制和控制單元。

您將了解每個模組的獨立工作原理，以及它們如何連接成一個能夠運行機器碼的真實 CPU。

與理論架構課程不同，本課程著重於實務和專案開發。
您不僅會學習處理器的工作原理，還會建立一個處理器，在 ModelSim 中進行仿真，載入組合語言程式並觀察其執行過程。

課程結束時，您將：
• 使用 SystemVerilog 設計每個 CPU 模組，並將它們連接成一個完整的 RV32I 處理器。
• 解碼實際指令並產生所有相關的控制訊號。
• 在您的處理器上執行組譯演算法，例如最大值查找器、斐波那契數列和冒泡排序。
• 使用 ModelSim 進行整個 CPU 的模擬和調試，並進行波形分析。
• 像硬體架構師一樣思考－理解資料通路、控制邏輯和指令執行。
https://softnshare.com/mastering-risc-v-in-systemverilog-from-isa-to-working-cpu/

學習 OpenClaw 的安裝、工具、技能、雲端部署，並建立強大的 AI 代理自動化工作流程。

從這 4.5 小時的課程，你會學到
• 了解 OpenClaw 是什麼以及 AI 代理系統的工作原理
• 了解 OpenClaw 的架構及其元件之間的互動方式
• 探索 OpenClaw 與其他 AI 助理和代理框架的比較
• 了解 OpenClaw 中提供的 25 個內建工具
• 了解 53 個捆綁技能如何實現自動化和 AI 功能
• 使用多種安裝方法安裝 OpenClaw
• 透過一鍵雲部署部署 OpenClaw
• 在 Windows 本機安裝並執行 OpenClaw
• 使用 Windows WSL 在 Ubuntu 上安裝 OpenClaw
• 建立並配置 OpenClaw 的 OpenAI API 金鑰
• 了解 OpenClaw 的入門工作流程
• 瀏覽並使用 OpenClaw 圖形介面
• 使用 OpenClaw 終端使用者介面 (TUI)
• 瞭解並修改 openclaw.json 配置
• 有效使用 OpenClaw 文檔
• 解決常見的安裝問題
• 在 Google Cloud Linux 虛擬機器上部署 OpenClaw
• 使用 SSH 安全地連接到伺服器
• 設定 OpenClaw 伺服器環境
• 執行自動化工作流程，例如文件建立、任務排程和網頁摘要
https://softnshare.com/complete-natural-language-processing-nlp-with-spacy-nltk/

🎬 針對非技術人員的資訊安全管理基礎知識
學習資訊安全與網路安全管理：風險、事件回應、合規性、網路安全等

從這 16.5 小時的課程，你會學到
• 學習資訊安全管理基礎、網路安全基礎知識以及網路安全在企業組織中的運作方式
• 理解核心安全原則，包括 CIA 三元組、縱深防禦、最小權限原則和不可否認性
• 學習網路安全基礎知識，包括風險管理流程、風險評估、風險偏好和風險容忍度
• 識別安全威脅，包括惡意軟體、勒索軟體、社會工程、網路釣魚和進階持續性威脅 (APT)
• 瞭解網路安全基礎知識，包括防火牆、入侵偵測系統和網路分段
• 了解存取控制模型（DAC、MAC、RBAC、ABAC）和特權存取管理
• 瞭解 IT 稽核流程以及安全稽核如何提升組織的安全態勢
• 了解合規性要求，包括 GDPR、HIPAA、PCI DSS 和其他監管框架
• 瞭解密碼學基礎知識，包括加密、雜湊、數位憑證和憑證授權單位
• 學習事件應變、災難復原和業務連續性計劃的基礎知識
• 理解零信任架構以及現代企業採用這種安全架構的原因模型
• 透過現場演示（Wireshark、Nmap、Nessus）學習安全評估工具
• 分析 7 個真實網路安全漏洞案例研究，了解攻擊的發生方式以及如何預防攻擊
• 了解持續監控，包括 EDR、SIEM 和 SOAR 技術
• 為考取 Security+、CISSP 或 CISM 等網路安全認證奠定堅實的基礎
https://softnshare.com/information-security-fundamentals/

🎬 Google AI Stack 2026：Gemini 3、Imagen、Veo 與 AI Agents Mast

使用Google完整的AI平台建立多模態應用、自主代理、AI影片和企業系統

從這 5 小時的課程，你會學到
• 掌握 Google AI Stack 2026，了解 Gemini 3、Imagen 3、Veo、NotebookLM 和 AI Agents 如何在統一的生態系統中協同工作。
• 使用 Google AI 平台建立結合文字、圖像、影片和程式碼生成的真實世界多模態 AI 應用。
• 設計並部署能夠進行任務規劃、工具呼叫、記憶體管理和 Web 自動化的自主 AI Agent。
• 使用 App Builder 和 AI 輔助編碼環境開發 AI 應用，加速軟體開發。
• 運用先進的提示工程技術產生高品質的 AI 影像和影片。
• 建立可擴展的企業級 AI 解決方案，包括智慧知識系統和 自動化業務流程。
• 根據效能、延遲和用例需求選擇合適的 Gemini 3 型號（Pro、Reasoning、Research、Flash）。
• 運用優化、治理和部署的最佳實踐，將 AI 系統整合到生產就緒的工作流程中。

https://softnshare.com/google-ai-stack-2026-gemini-3-imagen-veo-ai-agents-mast/

Claude Code 是使用語言模型執行開發任務的命令列 AI 助手。您將學習 Claude Code 如何透過其工具系統讀取檔案、執行命令和修改程式碼，以及管理上下文、建立自訂 Workflow、使用鉤子擴充 Claude Code 和與外部服務整合的技巧。 課程結束後，您將能夠： - 使用 Claude Code 的核心工具進行文件操作、命令執行和程式碼分析 - 使用 /init、Claude.Md 檔案和 @ 提到有效管理上下文 - 使用各種熱鍵和命令控制對話流 - 啟用計劃模式和 @ 提到。 md 檔案和 @ 提到有效地管理上下文 - 使用各種熱鍵和命令控制對話流 - 為需要更深入分析的複雜任務啟用計劃模式和思考模式 - 創建用於自動執行重複性開發工作流程的自定義命令 - 使用 MCP 伺服器擴展 Claude Code，以添加瀏覽器自動化和其他功能 - 為自動配置 確認程序和問題- 能夠存取 Claude Code 和 API 金鑰 https://softnshare.com/claude-code-in-action/

[中文課程] MCP Server 讓 AI 走入實體世界：從零打造 MCP Server，一點都不難！本地 LLM 結合 MCP Server 開發

從零開始建置模型上下文協議（MCP Server實戰課程)

從這 3 小時的課程，你會學到
• MCP 基礎概念與架構-MCP 的定位與理念
• 了解MCP 的架構與元件
• 了解MCP的通信協議與傳輸方式
• 設計並實作 MCP Server
https://softnshare.com/mcp-server-ai-mcp-server/

深度學習與人工智慧，人工神經網路等技術主題應該是目前最熱門且不變的趨勢，但是這些高深的技術看似遙不可及，要如何入門與應用？這門課程的實作部分相當實務，講師會準備資料集 (data set ) 讓你實際演練，從預測銀行客戶流失問題，影像辨識，股價預測，詐欺偵測，與 Netflix 電影推薦等實際的專案練習，課程會使用到 Google Tensorflow 與一些知名的開源程式庫 例如 PyTorch，Theano，Keras，Scikit-learn 等等。課程實作採用 Python 語言，上課過程如果有問題，還有線上支援 ( 講師強調 48 小時內回覆 ) ，對於深度學習與人工智慧應用有興趣，這是一門 CP 值很高的課程。

https://softnshare.com/deeplearning/

🎬 Agentic AI 安全大師班

自主 AI 系統為何會失敗 – 以及如何保障其安全

從這 10 小時的課程，你會學到
• Agentic AI (代理的 AI )系統與傳統軟體的根本差異是什麼？這些差異為何會帶來新的安全風險？
• 自主 Agents (代理/智能體) 如何進行規劃、推理、委派任務與行動？這些行為在現實世界系統中為何會失效？
• 為何傳統的網路安全控制措施對於保護 Agentic AI 是必要的，但卻不足？
• Agent 的目標如何在沒有任何明確攻擊的情況下發生漂移、被劫持或錯位？
• Agent 的目標如何在沒有任何明確攻擊的情況下發生漂移、被劫持或錯位？
• 記憶、脈絡和檢索系統如何成為長期的安全隱患？
• 多個 Agents 如何互動、串通並放大彼此的錯誤？
• Agentic 系統如何運用人類的信任、偏見和自動化習慣？
• 如何設計具有清晰邊界、角色和執行點的安全 Agentic 架構？
• 如何將身分、存取控制、沙箱和最小權限原則應用於非人類 Agents？
• 如何及早檢測行為漂移、獎勵駭客攻擊和湧現的惡意行為？
• 如何設計和實施自主邊界、約束引擎和終止開關？
• 如何在 Agent 的決策、計畫和行動中建構可觀測性？
• 如何威脅建模、紅隊演練以及強化生產環境中的 Agentic 系統
• 如何管理、監控並安全地演進自主系統
• 如何在實際組織中以批判性和負責任的態度部署 Agentic AI

https://softnshare.com/the-agentic-ai-security-masterclass/

🎬 敏捷分析：現代商業分析師指南。 21 個 PDU

21 個 IIBA® PDU。認證課程。敏捷業務分析的精髓：理論、實務與個案研究。

從這 11 小時的課程，你會學到
• 21 個 IIBA PDU（11 小時影片 + 10 小時閱讀、測試和練習）
• 課程內容已全面更新，以滿足 2026 年的商業分析需求
• 敏捷分析與以人為本的設計 (HCD) 原則
• 敏捷交付基礎、不同的敏捷規劃、估算與分析模式
• 敏捷分析在不同層面的應用：策略、戰術與營運
• 準備 IIBA® 敏捷分析認證考試
https://softnshare.com/agile-business-analysis-study-guide/

🎬 AI 驅動的偵錯調試：利用人工智慧提升 Debug 技能

學習如何利用人工智慧作為你的程式設計夥伴來發現、驗證和修復漏洞

從這 2 小時的課程，你會學到
* 精準定位 AI 在 debug ( 偵錯/調試 ) 中的作用，以及哪些環節會浪費時間
* 使用 ChatGPT、Claude Sonnet 和 Copilot 等 AI 工具加速根本原因分析
* 為 AI 提供清晰、有針對性的上下文( context )，使其給出有用的答案而非猜測
* 使用 AI 編寫單元測試、邊界測試、模糊測試和基準測試
* 在 AI 的錯誤導致生產環境出現更大問題之前將其捕獲
* 使用差異比較工具、程式碼檢查工具和靜態分析工具審核 AI 產生的修復
* 識別並預防 AI 驅動的安全風險，例如注入漏洞或驗證不足
* 利用 AI 執行從錯誤報告到已驗證補丁的全循環 debug
* 為實際專案建立並完善您自己的 AI 驅動 debug 清單
* 將 AI 輔助與您的專業知識結合，成為更快、更可靠的 debug 人員

https://softnshare.com/ai-driven-debugging-enhancing-debugging-skills-with-ai/
#debug #autotest #aitest #aidebugging #aidebug

適合每個人的高級 TLS 和 HTTPS 課程！使用 Node 和 Live Server 設定 HTTPS 本機主機伺服器。還有更多！

從這 4.5 小時的課程，你會學到
• 建立您自己的透過 HTTPS / TLS 運行的本機伺服器（Node 和 Live Server）
• 加入真正了解 TLS 如何保護傳輸中資料的精英開發人員行列
• 透過建立自己的憑證授權單位和簽署憑證來了解 HTTPS
• 深入了解純 HTTPS 和 TLS
• 了解目前 TLS 1.3 所使用的混合金鑰交換概念
• 學習有關 HTTPS 的加密、雜湊、HMAC 和 PIK
• 掌握 HTTPS 和 TLS 的概念
• 了解超過 99% 的開發人員認為 HTTPS 只是「安全」！
• 直觀地了解 TLS 的工作原理
• 產生您自己的自簽名 PIK 憑證並免費為您的伺服器簽名
• 了解非對稱和對稱加密的概念
• 了解 HTTPS 中「公鑰」和「私鑰」的作用
• 成為開發大師
• 深入了解 TLS 握手機制並了解如何建立安全連線！
• 使用 Node 的 Live Server (VSC) 在 localhost 上設定 HTTPS 的實務經驗
• 掌握在 Web 應用程式中實施強大安全措施的技能！
• 掌握加密、身分驗證和資料完整性的原理，成為值得信賴的開發人員！
• 可視化 TLS、PKI、HTTPS 等！
• 了解如何使用 OpenSSL 和 .cnf 檔案為您的憑證和金鑰提供配置
• 如何從私鑰提取公鑰
• 理解為什麼私鑰通常看起來像公鑰
• 了解 PEM 文件、ASN.1 文件和 PCKS#1 文件
• 了解 TLS 1.3 中最新瀏覽器所使用的最新混合金鑰交換技術
• 了解 TLS 1.3 握手過程
https://softnshare.com/tls-https/

🎬 DevOps 基礎 – 使用 AWS、Docker、Ansible 和 Jenkins 實現 CI/CD
循序漸進的實用課程，教你如何在 AWS 上使用 Ansible、Jenkins、Git 和 Docker 實現持續整合/交付流程自動化
從這 9 小時的課程，你會學到
* 您將掌握如何為任何專案實際實施持續整合與交付 (CI/CD)
* 了解如何從零開始使用 AWS 雲端 Linux 伺服器並設定部署
* 透過在 AWS 中設定 Docker，即時實踐將應用程式部署到 Docker 容器中
* 掌握 Ansible 工具，用於自動化任何 Linux 伺服器上的腳本/任務
* 能夠使用 Ansible + Docker + Jenkins + Git 實現持續整合
* 將 Git Web Hook 與 Jenkins 整合，以實現持續整合解決方案
https://softnshare.com/devops-fundamentals-aws/

🎬 精通 LLM：ChatGPT、Gemini、Claude、Llama3、OpenAI 和 API

✨AI-Agents基礎：OpenAI API、Gemini API、開源LLM、GPT-4o、RAG、LangChain Apps、Colab、Prompt Engineering

您是否想過大型語言模型 (LLM) 如何改變世界並創造前所未有的機會？

「人工智慧不會搶走你的工作，但知道如何使用人工智慧的人可能會搶走你的工作，」Richard Baldwin
(理查德鮑德溫)說。

您準備好掌握 LLM 的複雜性並充分利用其在各種應用程式中的潛力（從資料分析到聊天機器人和人工智慧代理的創建）嗎？

那麼這門課程適合您！

深入研究「LLM 掌握：ChatGPT、Gemini、Claude、Llama3、OpenAI 和 API」 – 您將探索 LLM 的基本和高級概念、其架構和實際應用。轉變您的理解和技能，引領人工智慧革命。

本課程非常適合開發人員、資料科學家、人工智慧愛好者以及任何想要走在 LLM 技術尖端的人。無論您是想了解神經網路、微調人工智慧模型還是開發人工智慧驅動的應用程式，本課程都能滿足您所需的一切。

https://softnshare.com/llm-mastery-chatgpt-gemini-claude-llama3-openai-apis/

學習如何使用 Go 語言為 Web 應用程式和 REST API 編寫有效的單元測試和整合測試。

從這 12.5 小時的課程，你會學到
• 學習如何用 Go 寫單元測試
• 學習如何用 Go 編寫整合測試，並使用 Docker 簡化測試
• 學習如何用 Go 創建測試套件
• 學習如何建立一個簡單的 Web 應用程式，並測試其處理程式、中間件、資料庫等
• 學習如何用 Go 建立一個簡單的 REST API 並測試其端點
• 學習如何使用 JWT 令牌（和刷新令牌）進行身份驗證，並完整測試所有功能
• 學習如何撰寫涵蓋多種場景的測試案例（使用表格測試）
https://softnshare.com/introduction-to-testing-in-go-golang/

學習使用 DVC、MLFlow、AWS、Docker、Kubernetes、KServe、SageMaker 和 Kubeflow 進行生產級 MLOps 開發。

從這 12.5 小時的課程，你會學到
• 機器學習運作 (MLOps) 簡介
• 從 DevOps 工程師轉型為 MLOps 工程師
• 面向 DevOps 工程師的機器學習基礎
• 生產環境中的模型部署與監控
• 端對端機器學習管線編排
• 真實 MLOps 專案
https://softnshare.com/mlops-zero-to-hero/

🎬 運用 Python 的自然語言處理

學習 Python 自然語言處理－使用 scikit-learn、spaCy 和 Hugging Face 進行文字預處理、機器學習、Transformer 模型和 LLM 模型建構。

從這 12.5 小時的課程，你會學到
• 回顧自然語言處理 (NLP) 技術及其應用的歷史和發展歷程，從傳統機器學習模型到現代語言學習模型 (LLM) 方法。
• 了解 NLP 文字預處理流程，包括文字清洗、標準化、語言分析和向量化。
• 運用傳統機器學習技術進行情緒分析、文字分類和主題建模。
• 理解神經網路和深度學習背後的理論，它們是現代 NLP 技術的基礎。
• 深入剖析 Transformer 架構的主要組成部分，包括嵌入、注意力機制和前饋神經網路 (FFN)。
• 使用 Hugging Face 預先訓練的 LLM 模型進行情緒分析、命名實體辨識 (NER)、零樣本分類、文件相似度分析以及文字摘要和產生。

https://softnshare.com/nlp-in-python-2025/

🎬 Claude – 精通 Claude Cowork、Claude Code、技能和外掛

使用 Claude Cowork 和 Claude Code，存取 70 多個 Claude 資源、200 多個提示、20 多個 Claude 技能和 10 多個 Claude 外掛程式。
從這 15.5 小時的課程，你會學到
• 掌握完整的 Claude 生態系統 – Cowork、程式碼、技能和外掛 – 只需一門課程，即可從零基礎成長為自信的建構者。
• 使用 Claude Cowork 直接在您的電腦上自動化實際任務—整理檔案、管理桌面並自動執行工作流程。
• 從零開始設定 Claude Code – 包括 Git、GitHub、終端基礎知識以及完整的介面演示。
• 使用 Claude 控制您的瀏覽器 – 讓它自動打開網站、點擊、輸入和發布帖子，讓您可以專注於其他事情。
• 從零開始建立 Claude 外掛，自訂現有外掛，並透過 GitHub 或 URL 上傳您自己的外掛。
• 教 Claude 您的日常任務並安排它們自動運行 – 無需手動輸入，無需編寫程式碼。
• 使用連接器將 Claude 連接到 100 多個應用程式 – 包括用於進階工作流程的自訂 MCP 整合。
• 探索 20 多個真實的 Cowork 用例 – 從整理雜亂的桌面到製作簡報和創建社群貼文。
• 使用技能創建器和經過驗證的分步公式，從零開始創建您自己的 Claude 技能。
• 撰寫清晰有效的技能說明－了解優秀技能與劣質技能的區別，以及如何測試和改進它們
• 使用 Claude Code 建立高級技能 – 包括利用 MCP 工具實現強大、實際應用輸出的 技能
• 透過聊天介面或直接資料夾編輯來編輯和改進您的技能，並探索可以買賣技能的市場
• 了解技能和外掛之間的區別 – 並準確掌握在 Claude 中何時使用它們
• 建立財務追蹤應用程式、帶有 AI 助手的咖啡店網站等等 – 使用 Claude Code 逐步建立真實專案
• 使用 Modal 將您的專案部署到網路上— 從本地建置到任何人都可以存取的即時、可共享的 URL
• 使用子代理、代理團隊和並行工作流程，利用 Claude Code 處理複雜的多步驟專案
• 在 Claude Code 中使用 MCP 工具，並將其與 n8n 整合，以實現強大的互聯 AI 自動化工作流程

https://softnshare.com/claude-code-cowork-course/