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【數位+實體混成】AI 產品開發實戰學程:六週讓專業成爲被動收入的資訊服務 (62H)


這不是一堂聽講的課,這是一個為期六週、動手建造的「AI 產品原型實戰加速器」。

我們摒棄空泛的理論,從第一天下午的 VIBE CODING 開始,您就將在 Make 的畫布上,親手搭建、串接、除錯。課程的目標只有一個:引導您將一個真實的商業痛點,轉化為一個可操作、可展示、可計算出明確商業價值的 AI 產品原型 (MVP),並規劃出克服市場阻力的落地計畫(GTM)。

【上課地點】
台北市大同區長安西路342號2樓 | 燒賣北門教室

【距離開課剩下】

倒數計時器

 

如有其他問題,請洽客服燒賣研究所


$148,500
3 件已賣出
規格型號 C10AI
庫存狀況 現貨


一、 課程核心定位

這不是一門AI技術課,這是一個為期六週的高強度、高價值「商業解決方案加速器」。

我們將引導您鎖定一個真實的零售/行銷商業痛點,透過市場驗證、技術實作與專家指導,打造出一個不僅能展示、更能計算出明確商業價值(預期省下的工時、增加的營收、或開發的案源)的AI產品原型,並在課程結束時,對接真實的業界資源。


二、 課程目標對象 (Target Audience)

本課程專為已具備扎實數位經驗與商業思維的「即戰力」專業人士設計,旨在將他們現有的能力,透過AI進行倍數級的放大。適合個人顧問或由企業/專案主管帶領的2-3人小組共同參與。

【學員要求】

  1. 豐富數位經驗: 您應是資深的數位行銷專家、產品經理或企業主理人,對數位工具有高度的掌握力。
  2. 進階數位能力: 您的電腦應用水準需在一般使用者之上,對軟體、雲端服務、API 與基礎程式設計等概念不陌生。
  3. GPT 實作經驗: 我們預設您已理解並操作過 GPTs 或類似的 LLM 應用。若您是初學者,強烈建議先完成此入門課程:行銷人 ChatGPT 協作班,以確保能跟上課程的高速節奏。
  4. 攜帶真實問題: 您必須帶著一個真實、具體的商業痛點或有差異資源進入課程,並從七種專案選擇一個來進行實作。

三、 課程成效與學員收穫 (Course Outcomes)

課程結束後,您將帶著以下「三大資產」離開:

  1. 一個可運作的AI產品原型: 從七種專案中,選一個整合您的專業知識、能自動化執行任務、並可透過前台介面互動的AI解決方案與PRD。

    專案類型(七選一)

    1. AI 廣告素材生成工具(圖文、短影音)

    2. 自動化廣告投放優化工具(Meta / Google)

    3. AI 商品文案生成與 SEO 優化工具

    4. AI 顧客回覆與客服自動化機器人

    5. AI 銷售漏斗自動化跟進系統

    6. AI 市場數據監測與競品分析工具

    7. AI 會員行為預測與再行銷工具

    8. 與老師討論一個可行題目

      選題原則

      • 必須與學員現有資料庫、行銷邏輯或品牌資源結合
      • 適合使用 Vibe Coding 製作前台,自動化工具串接後台
      • 兩週內可完成第一版 Demo
  2. 一份完整的商業價值報告: 一份包含問題定義、解決方案、預期ROI分析、落地計畫的商業簡報,可用於對內爭取預算或對外尋求合作。

  3. 一組寶貴的業界人脈網絡: 認識來自不同領域的同學、專案教練,以及能提供尖銳、真實建議的業界導師團。


四、 課程資訊總覽

  • 總學習時數承諾:約 62 小時的深度投入
    • 核心技術與商業課程: 35 小時 (每週 3.5h 技術 + 3.5h 商業 x 5 週)
    • 課前預習與準備: 12 小時 (每週 2h x 6 週)
    • 專案教練輔導與社群: 10 小時 (每週約 2h)
    • 期初開訓/期末報告: 5 小時
  • 課程形式: 同步實體/直播 + 大量動手實作 (Hands-on Lab) + 社群協作。
  • 班級人數與結構:
    • 採小班制,每期最多招收 20「組」(公司或個人顧問都算一組)。
  • 課程定價:
    • 課程費用:NT$ 148,500 /人
    • 蟹黃限定推廣價:NT$ 74,000 /人
    • 團隊加購方案: 每組可額外增加團隊夥伴共同學習,酌收 NT$ 40,000 /人。所有團隊成員需與組長共同完成同一項實作主題

五、 講師與支援團隊安排

  • 小黑老師: 專注於「如何將個人專案AI產品化來賺錢」,帶領同學規劃產品PRD、商業模式與GTM計畫。
  • VINCENT: 負責教授與帶領實作自動化流程概念、RAG、MAKE、MCP、API端點串接。
  • **高見龍老師:**行銷人的基礎程式設計素養建立,包括:HTML/CSS、JS、API與GITHUB。
  • **Tony Chen:**行銷人的基礎 AI 使用邏輯建立、個人化GPTs製作。
  • **Vivi Chen:**Vibe Coding 實作啟蒙,Gemni 與 Google 工具串接。
  • 專案教練 (2位): 負責追蹤進度、主持每週的專案Review會議,並在社群中提供日常 Q&A 支援。
  • 業界導師團 (3-5位): 由資訊技術者、投資人或資深經理人組成,提供期中與期末的實務回饋。

六、 六週實戰產出藍圖 (Action & Output Blueprint)

週次 主題 課前準備 (非同步自學) 上午:技術核心 下午:商業建構與價值設計 週間支援與產出 (專案教練輔導)
Week 1 啟動:從痛點到商機 思考並寫下一個商業痛點,及其造成的潛在成本。 **【始業式】**課程藍圖解析、業界導師介紹、確立個人專案賽道。 **【第一次Vibe Coding & 商業機會定義】**體驗AI開發,將痛點轉化為商業機會描述。 【產出】完成AI Hello World,並提交「專案機會書 V1.0」
Week 2 奠基:從數據到策略 蒐集專案相關資料,思考衡量成功的關鍵指標(KPI)。 **【知識工程概論】**學習AI如何理解資料,包含結構化與非結構化資料。 【產品藍圖與商業價值畫布】完成MVP規格書,並量化預期ROI **【週間專案Review會議】**檢視各專案進度與價值畫布,完成核心知識庫建檔
Week 3 核心:打造AI執行大腦 草擬一份AI的「工作說明書(SOP)」。 **【模型上下文協定(MCP)深度解析】**學習設計穩定、可靠的AI工作指令。 【AI角色與自動化流程設計】撰寫核心MCP,並繪製自動化工作流程圖 **【週間專案Review會議】**檢視MCP設計,完成核心MCP的自動化節點搭建
Week 4 驗證:接受市場壓力測試 準備一份3分鐘的專案簡報,用於向外部專家說明。 **【無程式碼網頁建構技術】**學習快速打造專業的產品介紹頁面。 【期中業務審查】向業界導師團進行簡報,接受真實、尖銳的商業回饋。 **【週間專案Review會議】**討論導師回饋,完成產品介紹頁面V1.0
Week 5 拓展:串連真實世界 盤點您的AI需要對接的「外部工具」。 **【API串接原理與Webhook事件驅動模型】**讓AI與外部世界連動。 **【技術可行性驗證與整合規劃】**設計API串接藍圖,評估技術風險 **【週間專案Review會議】**解決串接難題,完成前後端Webhook串接
Week 6 啟航:成果發表與資源對接 進行至少一次完整的發表會彩排。 **【AI產品的健檢與除錯】**學習透過日誌分析與錯誤處理,提升產品穩定性。 【產品發表暨資源對接會】向所有學員、教練與業界導師團,正式發表您的AI解決方案。 **【最終產出】**帶著一個經過驗證的AI解決方案、一份落地計畫與寶貴的業界人脈離開。

(因AI變化速度快、以上課程內容持續調整中,還請先參考)


七、 每週詳細內容 (Weekly Breakdown)

Week 1:啟動 - 從痛點到第一個自動化節點

  • 課前準備 (約2小時): 撰寫一頁A4「專案構想書」,描述您想解決的商業痛點、目前的工作流程及造成的潛在成本。
  • 上午 (專案教練): 課程藍圖與成功案例解析,確立技術棧、完成環境設定。
  • 下午 (技術講師):
    • 【VIBE CODING #1】: 全體學員動手,在講師引導下,於 Gemini 中建立第一個程式開發案,並成功觸發一個手動執行的節點。
  • 本週具體產出: 一份「專案PRD V1.0」及一個可運作的 n8n/Make 基礎工作流。

Week 2:奠基 - 從數據到AI知識庫

  • 課前準備 (約2小時): 蒐集5-10份與專案相關的背景資料(如:產品手冊、客服問答、市場報告),並草擬3-5個衡量專案成功的KPI。
  • 上午 (技術講師): 知識工程概論。動手實作將非結構化資料進行清洗,並匯入向量資料庫。
  • 下午 (商業導師):
    • 小黑老師: 指導學員如何定義產品的知識邊界,以創造最大商業價值。
    • 共同工具: 使用「商業價值畫布」規劃MVP規格,並量化預期ROI。
  • 本週具體產出: 一份包含預期ROI的「商業價值畫布」及一個已填充核心資料的向量資料庫 。

Week 3:核心 - 打造AI執行大腦 (MCP)

  • 課前準備 (約2小時): 繪製一份您希望AI執行的任務的「標準作業流程圖 (SOP Flowchart)」。
  • 上午 (技術講師): 模型上下文協定(MCP)深度解析。動手實作在 Make 中建立一個包含 System Prompt, Context, User Query 的完整LLM節點。
  • 下午 (商業導師):
    • 小黑老師: 探討如何設計具有「驚喜感」且能超出客戶預期的AI互動體驗。
  • 本週具體產出: 一份「AI工作流程圖」及一個能與您的知識庫對話的MCP核心節點。

Week 4:驗證 - 接受市場壓力測試

  • 課前準備 (約2小時): 製作一份3-5頁的簡報(問題、解決方案、商業價值)。
  • 上午 (技術講師): 無程式碼網頁建構。動手實作使用 Notion 快速部署一個產品介紹頁面。
  • 下午 (業界導師團 + 商業導師):
    • 期中業務審查: 向業界導師團簡報,接受真實商業問題的壓力測試。
    • 分軌覆盤: 小黑老師帶領乙方組覆盤「客戶拒絕點」。
  • 本週具體產出: 一個已上線的產品介紹網頁 (Landing Page)及一份「導師回饋與行動修正表」。

Week 5:拓展 - 串連真實世界 (API)

  • 課前準備 (約2小時): 列出專案需串接的內外部數位工具清單(如:Google Sheet, Slack, CRM),並嘗試取得其開發者API文件
  • 上午 (技術講師): API串接原理與Webhook模型。動手實作串接一個公開API (如:天氣),並成功取回資料。
  • 下午 (商業導師):
    • 小黑老師: 討論如何管理多客戶的API金鑰,以及如何選擇最有利於商業化的API進行串接。
  • 本週具體產出: 一份「系統整合藍圖」及在您的工作流中,成功透過API讀取或寫入一個外部服務。

Week 6:啟航 - 成果發表與資源對接

  • 課前準備 (約2小時): 根據導師回饋,列出一份「產品優化與除錯清單」。
  • 上午 (技術講師): AI產品的健檢與除錯。動手實作為您的工作流加入錯誤處理 (Error Handling) 與日誌記錄 (Logging) 機制。
  • 下午 (全體師生 + 業界導師團): 產品發表暨資源對接會。每組進行 10 分鐘正式發表,包含現場Live Demo或操作影片
  • 最終產出: 一個經過市場驗證的AI解決方案原型、一份完整的商業/內部推行計畫、以及開啟下一步行動的寶貴人脈與信心。

(因AI變化速度快、以上課程內容持續調整中,還請先參考)


七、 優惠加碼贈送

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八、 燒賣研究所的品質保證

  1. 首次學程推廣,價格最優惠
  2. 課程過程中若發現與需求不符,全額退費
  3. 未來學程會持續改版,免費回訓旁聽(參與實作另有優惠)

 

 

常見問題集
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信用卡可以分期付款嗎?

可以,不過目前分期付款僅開放玉山銀行、台新銀行
若想使用其他銀行信用卡,請洽 官方客服 與我們聯繫。

 

學員參訓保密協議

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線上直播學習課程可以看多久?可以永久觀看嗎?

線上直播學習影片僅保留 7 天,建議可在課程時間同時觀看,才可以參與課程隨時跟老師 QA 問問題喔!部分課程僅開放直播不保留影片,提供課程連結時會同步說明。

 

什麼是回訓?要怎麼回訓?
  1. 回訓資格:您需購買過本課程,且為已完訓之正式學員。
  2. 回訓費用:僅需收取10元平台行政發票服務費用。
  3. 若為實體課程回訓,將於課前三天,視場地空間安排並依序通知回訓。由於實體空間有限,燒賣會盡力協助同學學習,再請耐心等候通知,如有不便敬請見諒。
  4. 若需再次購買最新紙本講義,酌收課程10%費用,請於該課程商品頁加購貨與燒賣夥伴、粉專聯繫。
  5. 若回訓當日無法出席,須於三天前告知燒賣人員。若無故缺席,將取消未來回訓資格,敬請見諒。

 

看線上直播課程斷線怎麼辦?

線上直播可能因臨時網路速度異常...等,若影響到直播進行,將在提供配套方案或退費服務給您,請放心。

 

若學習過程中沒跟上或有不了解的地方,該怎麼辦?

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我們會依您的狀況給予專業的學習建議,避免浪費您的學費及時間成本。

  • 課程前:部分課程將提供課前學習,讓您能快速地進入課程。
  • 課程中:講師將手把手帶著您學習,部分大量實作課程配有助教,歡迎多多發問喔!
  • 課程後:歡迎加入 燒賣研究所:電商人的培養皿,高手雲集一起交流!

 

若報名了卻臨時無法出席該怎麼辦?

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請問每一堂課都有電腦操作嗎?

若為數位行銷實作課程,皆有電腦操作,需自備電腦及充電線。

 

請問有補課機制嗎?

部分課程規劃有補課機制,歡迎與我們聯繫確認。

 

課程目前梯次時間無法配合,請問下次開課能通知我嗎?

沒問題喔!歡迎利用 官方客服 與我們聯繫,下梯開課保證不錯過!

 

若遇天災或不可避免之外在因素,而無法如期開課時?

上述狀況將依人事行政局公告為第一處理原則(以開課地點所在縣市為準),請學員參照之。 若有任何課程異動,燒賣研究所亦將透過 Email 或手機簡訊通知大家,也可利用 官方客服 與我們聯繫。

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