2026 連假 AI 學習指南：課程、證照與競賽大盤點

撰寫日期：2026-02-27

連假期間：2/28 (六) ~ 3/3 (二)，共 4 天

三種學習者定義

代號	學習者類型	典型角色	目標
A	AI 入門者	PM、設計師、行銷、管理層	理解 AI 能做什麼、學會跟 AI 有效協作
B	AI 開發者	軟體工程師、後端/全端開發者	用 AI API/Agent 框架建產品
C	AI 進階實踐者	ML 工程師、資料科學家	Fine-tuning、多模態、安全性、系統架構

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2026 年最熱 AI 子領域對照

以下推薦全部圍繞 2026 年 2 月最熱門的 AI 趨勢：

趨勢	熱度	說明
AI Agents / Agentic AI	極高	2026 年最大主題。Agent 不只回答問題，還能自主執行多步驟任務
MCP (Model Context Protocol)	高	Anthropic 發起的開放標準，AI 連接外部工具的「USB 介面」
Computer Use	高	AI 直接操作桌面/瀏覽器 UI，OSWorld 72.5%
RAG (檢索增強生成)	高	企業 LLM 應用的標配架構，進階 RAG 技術是新前沿
Fine-tuning	中高	QLoRA 等高效方法讓 fine-tuning 平民化
AI Safety	中高	監管壓力 + 生產部署需求推動安全性議題

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A 類：AI 入門者（PM / 設計師 / 商業人士）

推薦課程

1. Generative AI for Everyone — Andrew Ng

• 平台：DeepLearning.AI / Coursera
• 連結：https://www.coursera.org/learn/generative-ai-for-everyone
• 時長：約 6 小時（1 天可完成）
• 費用：免費旁聽（證書 $49/月，有 7 天免費試用）
• 難度：入門（無需寫程式）
• 內容：GenAI 運作原理、常見應用場景、Prompt Engineering 基礎、負責任 AI 使用、如何在組織中找到 AI 機會
• 推薦給：A 類全部
• 推薦原因：Andrew Ng 的 AI 普及代表作，超過 10 萬人修課。不講技術細節，專注在「AI 能為我的工作做什麼」。如果你只能選一門課，選這門。連假第一天花 6 小時就能建立完整的 AI 世界觀。

2. Google AI Essentials

• 平台：Google / Coursera
• 連結：https://www.coursera.org/specializations/ai-essentials-google / https://grow.google/ai-essentials/
• 時長：約 10 小時（1-2 天）
• 費用：$49/月（7 天免費試用）
• 難度：入門
• 內容：5 門短課涵蓋 AI 基礎、AI 工具提升生產力、Prompting 技巧、負責任 AI、AI 趨勢追蹤
• 推薦給：A 類中偏好 Google 生態系 / 想拿 Google 品牌證書的人
• 推薦原因：Google 品牌加持的證書，在履歷上辨識度高。內容比 Andrew Ng 的課更偏「實際操作」— 教你用 Gemini 等 AI 工具完成日常工作。適合想要「學完馬上能用」的人。

3. Anthropic AI Fluency: Framework & Foundations

• 平台：Anthropic / Skilljar
• 連結：https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations
• 時長：自主進度（約半天）
• 費用：完全免費
• 難度：入門
• 內容：有效、高效、合倫理且安全的 AI 互動技巧。由 Anthropic 與學術專家共同開發
• 推薦給：A 類中想深入了解 AI 安全與倫理面的人
• 推薦原因：Claude 的開發公司 Anthropic 出品，完全免費。其他課教你「怎麼用 AI」，這門課教你「怎麼安全負責地用 AI」— 這在企業導入 AI 時是老闆最關心的議題。搭配上面任一門課一起上效果最好。

4. AI Agents For All! Build No-Code AI Agents

• 平台：Udemy
• 連結：https://www.udemy.com/course/no-code-ai-agents/
• 時長：8-12 小時（1-2 天）
• 費用：約 $13-20 USD（Udemy 特價時）
• 難度：入門（無需寫程式）
• 內容：用 Flowise（No-Code 平台）建立智能 AI Agent，自動化工作流程
• 推薦給：A 類中想「動手做」的人
• 推薦原因：AI Agent 是 2026 年最大趨勢，但多數 Agent 課程需要寫程式。這門課讓非技術人員也能用拖拉介面建 Agent — 你不只理解 AI Agent 是什麼，還能親手做一個出來。連假帶著成品回公司 demo，比簡報投影片有說服力 100 倍。

推薦證照

CertiProf Prompt Engineering Foundation (PEFPC)

• 連結：https://certiprof.com/products/prompt-engineering-foundation-professional-certification-cpefpc
• 準備時間：1-2 天
• 費用：完全免費（課程 + 考試）
• 考試形式：線上、自主進度
• 推薦原因：免費、快速、有 LinkedIn badge。Prompt Engineering 是 2026 年非技術人員最重要的 AI 技能。花一天準備、考完就有一張證照掛在 LinkedIn 上 — 連假 CP 值最高的投資。

Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900)

• 連結：https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/
• 準備時間：2-4 天
• 費用：考試 $165 USD（訓練教材免費）
• 考試形式：40-60 題，線上監考
• 推薦原因：Microsoft 認證在企業界辨識度極高。免費教材在 Microsoft Learn 上。2025 年更新加入了 GenAI 內容。如果你的公司用 Azure / Microsoft 365，這張證照直接跟工作場景掛鉤。4 天連假剛好夠準備 + 考試。

推薦競賽 / 活動

Kaggle Playground Series

• 連結：https://www.kaggle.com/competitions?hostSegmentIdFilter=8
• 時間：每月新題目
• 費用：免費
• 難度：入門友善
• 推薦原因：不需要寫太多程式，可以用 Kaggle Notebook + AI 輔助完成。合成資料集降低門檻。適合想體驗「資料科學是什麼感覺」的入門者。就算不拿名次，做完一個 submission 就是很好的學習體驗。

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B 類：AI 開發者（軟體工程師）

推薦課程

1. Anthropic 官方開發者課程全套（Skilljar）

• 平台：Anthropic / Skilljar
• 連結：https://anthropic.skilljar.com/
• 時長：各 2-4 小時，全套約 1-2 天
• 費用：完全免費
• 難度：中級
• 內容：4 門課涵蓋 Claude API 基礎（API key、模型參數、多模態、streaming）、Prompt Engineering（9 章互動練習，Claude 4.5 版）、MCP Server 開發（Python 從零開始）、Claude Code 實戰
• 推薦給：B 類全部（特別是想用 Claude 生態系的開發者）
• 推薦原因：最完整、最官方的 Anthropic 開發者訓練，而且完全免費。從 API 基礎到 MCP Server 開發一條龍。如果你只想學一家的 AI 技術棧，Anthropic 的免費教育資源是 2026 年最佛心的。連假第一天花在這裡，後面三天就能用 Claude 建東西了。

2. DeepLearning.AI x Anthropic 四門短課（MCP / Computer Use / Claude Code / Agent Skills）

• 平台：DeepLearning.AI
• 連結：
  • MCP: https://www.deeplearning.ai/short-courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/
  • Computer Use: https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-towards-computer-use-with-anthropic/
  • Claude Code: https://www.deeplearning.ai/short-courses/claude-code-a-highly-agentic-coding-assistant/
  • Agent Skills: https://www.deeplearning.ai/short-courses/agent-skills-with-anthropic/
• 時長：各約 2 小時，4 門共 8 小時（1 天密集可完成）
• 費用：全部免費
• 難度：中級（需要 Python）
• 內容：MCP 協定實作、Computer Use 桌面操作、Claude Code 最佳實踐、Agent Skills 可組合技能系統
• 推薦給：B 類中想跟上 2026 最前沿 AI 能力的開發者
• 推薦原因：這四門課涵蓋了 2026 年 AI 開發最熱門的四個方向，全部免費，全部由 Anthropic 技術教育團隊監製。MCP 是新的互通標準、Computer Use 剛在 OSWorld 拿到 72.5%、Agent Skills 是 Agent 系統的下一步進化。一天密集刷完，你的技術視野直接跳到 2026 前沿。

3. Agentic AI + A2A Protocol + Multi-Agent Systems（Andrew Ng / DeepLearning.AI）

• 平台：DeepLearning.AI
• 連結：
  • Agentic AI: https://learn.deeplearning.ai/courses/agentic-ai/
  • A2A Protocol: https://www.deeplearning.ai/short-courses/a2a-the-agent2agent-protocol/
  • Multi-Agent (crewAI): https://www.deeplearning.ai/short-courses/multi-ai-agent-systems-with-crewai/
• 時長：各 2 小時，共 6 小時
• 費用：全部免費
• 難度：中級
• 內容：Agentic AI 核心概念（Andrew Ng）、A2A 跨框架 Agent 通訊協定（Google Agent Dev Kit）、crewAI 多 Agent 協作系統
• 推薦給：B 類中想深入 Agent 架構的開發者
• 推薦原因：三門課串起 AI Agent 的完整技術棧：概念（Agentic AI）→ 通訊（A2A）→ 協作（crewAI）。Andrew Ng 的 Agentic AI 是 2026 年 AI 開發者的必修課。A2A 解決「不同框架的 Agent 怎麼對話」，crewAI 解決「多個 Agent 怎麼分工合作」。

4. RAG + Advanced RAG（DeepLearning.AI）

• 平台：DeepLearning.AI
• 連結：
  • RAG: https://www.deeplearning.ai/courses/retrieval-augmented-generation-rag/
  • Advanced RAG: https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-evaluating-advanced-rag/
• 時長：共 5-6 小時
• 費用：免費
• 難度：中級 → 中高級
• 內容：RAG 架構與生產部署、sentence-window retrieval、auto-merging retrieval、RAG 評估指標
• 推薦給：B 類中在建企業 LLM 應用的開發者
• 推薦原因：RAG 在 2026 年已經是企業 LLM 應用的「標配」— 不會 RAG 等於不會做企業 AI。基礎 RAG 課教你「做出來」，Advanced RAG 教你「做得好」。兩門一起上，從 demo 級直接跳到 production 級。

推薦證照

Databricks Generative AI Engineer Associate

• 連結：https://www.databricks.com/learn/certification/genai-engineer-associate
• 準備時間：3-5 天（有 GenAI 開發經驗）
• 費用：$200 USD
• 考試形式：45 題選擇題，90 分鐘，線上監考
• 推薦原因：2025-2026 年最新、最對口的 GenAI 證照之一。考試內容涵蓋 RAG、GenAI 應用端到端開發 — 跟你日常在做的事直接相關。Databricks 在企業 AI 基礎建設的地位持續上升。如果你已經有 GenAI 開發經驗，4 天連假夠準備 + 考試。

推薦競賽 / Hackathon

Complete AI Agent Hackathon (Lablab.ai)

• 連結：https://lablab.ai/ai-hackathons/complete-ai-agent-hackathon
• 時間：2/23 ~ 3/1（連假期間進行中！）
• 獎金：$3,500 + 3 個月 Complete.dev Premium
• 難度：所有程度
• 推薦原因：時間完美重疊連假。主題是 AI Agent — 2026 年最熱。跟團隊合作把 idea 變成可運作的 Agent 產品。比起自己在家看課程，hackathon 的壓力 + 協作 + deadline 會讓你學得更快、記得更深。

Gemini 3 Hackathon (Google / Devpost)

• 連結：https://gemini3.devpost.com/
• 獎金：$100,000 + AI Futures Fund 面試機會
• 難度：所有程度
• 推薦原因：10 萬美元獎金池。用最新的 Gemini 3 API 開發。超過 1.3 萬人參與。就算不拿獎，做出一個作品也是極好的 portfolio item。

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C 類：AI 進階實踐者（ML 工程師 / 資料科學家）

推薦課程

1. Generative AI with Large Language Models（DeepLearning.AI + AWS）

• 平台：Coursera
• 連結：https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms
• 時長：約 16 小時（密集 2-3 天）
• 費用：免費旁聽
• 難度：中高級
• 內容：LLM 技術原理、Fine-tuning 方法論、RLHF、Prompt Engineering 進階、部署最佳實踐。含 AWS 實作 Lab
• 推薦給：C 類全部
• 推薦原因：LLM 技術的黃金標準課程。不是教你用 API，是教你理解 Transformer 架構、fine-tuning 原理、RLHF 是怎麼運作的。AWS Lab 給你實際動手的生產環境經驗。如果你想從「會用 AI」升級到「理解 AI 怎麼運作」，這門必修。

2. Training & Fine-Tuning LLMs for Production（Activeloop + Towards AI + Intel）

• 平台：Activeloop
• 連結：https://learn.activeloop.ai/courses/llms
• 時長：50+ 課 + 10 個專案（密集 3-4 天）
• 費用：完全免費
• 難度：進階
• 內容：從零訓練 LLM、Fine-tuning 商業應用、RLHF、部署到生產、領域知識萃取
• 推薦給：C 類中想深入 fine-tuning 的人
• 推薦原因：目前最完整的免費 fine-tuning 課程。不只教技術，還教怎麼把 fine-tuned 模型部署到生產環境。10 個動手專案從「知道原理」拉到「能交付成果」。2026 年企業越來越需要客製化模型，fine-tuning 技能的市場價值正在快速上升。

3. Hugging Face LLM Course

• 平台：Hugging Face
• 連結：https://huggingface.co/learn/llm-course/chapter1/1
• 時長：自主進度（2-3 天）
• 費用：完全免費
• 難度：進階
• 內容：從 NLP 基礎到 Transformers 庫實作、LLM 架構深度解析、Fine-tuning、部署
• 推薦給：C 類中偏好開源生態系的人
• 推薦原因：Hugging Face 是開源 AI 的中心。這門課教你直接用 Transformers 庫 — 這是業界最廣泛使用的 ML 工具。學完你能在 Hugging Face Hub 上找到任何開源模型、fine-tune 它、部署它。

4. Design, Develop & Deploy Multi-Agent Systems with CrewAI（DeepLearning.AI）

• 平台：DeepLearning.AI
• 連結：https://www.deeplearning.ai/courses/design-develop-and-deploy-multi-agent-systems-with-crewai/
• 時長：3-4 小時
• 費用：免費
• 難度：進階
• 內容：建構生產級多 Agent 系統：Agent 協作、工具使用、記憶管理、可靠性擴展
• 推薦給：C 類中在建 Agent 系統架構的人
• 推薦原因：比入門版的 crewAI 課程更深 — 聚焦在「生產部署」的工程挑戰：Agent 怎麼可靠地協作、記憶怎麼管理、系統怎麼 scale。這些是 2026 年 Agent 系統從 demo 到 production 的核心難題。

推薦證照

Databricks Generative AI Engineer Associate

• 連結：https://www.databricks.com/learn/certification/genai-engineer-associate
• 準備時間：3-5 天
• 費用：$200 USD
• 推薦原因：（同 B 類推薦。）對 C 類來說準備時間更短，因為你已經有深厚的 ML 背景。連假前兩天上課、後兩天準備考試，非常可行。

注意：AWS ML Specialty 將於 2026/3/31 退役

• 連結：https://aws.amazon.com/certification/certified-machine-learning-specialty/
• 費用：$300 USD
• 重要提醒：這張證照 3/31 就停止考試了。如果你本來就有 AWS ML 經驗，這是最後機會。取得後有效 3 年。但如果是從零開始，4 天不夠準備 — 建議轉向新的 AWS ML Engineer Associate。

推薦競賽

ARC Prize 2026

• 連結：https://arcprize.org/
• 獎金：$1,000,000+（85%+ 表現拿 $500K 大獎）
• 難度：研究級
• 推薦原因：目前最受矚目的 AI 競賽，聚焦在 AGI 級別的抽象推理能力。ARC-AGI-3 在 2026 年初推出，加入了互動式推理挑戰。連假不一定能做完，但花時間理解 ARC 的問題設定、讀歷屆方案，對你理解「AI 還不能做什麼」極有價值。

March Machine Learning Mania 2026 (Kaggle)

• 連結：https://www.kaggle.com/competitions/march-machine-learning-mania-2026
• 時間：整個三月
• 難度：所有程度
• 推薦原因：Kaggle 年度傳統賽事，預測 NCAA 籃球錦標賽結果。有趣、有時限壓力、可以練 ML 基本功。連假做個 baseline submission，之後慢慢優化。

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4 天連假學習計畫（建議排程）

Plan A：AI 入門者

天	上午 (3h)	下午 (3h)	晚上 (2h)
Day 1 (2/28)	Generative AI for Everyone (模組 1-2)	Generative AI for Everyone (模組 3)	Anthropic AI Fluency
Day 2 (3/1)	Google AI Essentials (課程 1-3)	Google AI Essentials (課程 4-5)	CertiProf PEFPC 考前準備
Day 3 (3/2)	CertiProf PEFPC 考試 (免費)	AI Agents For All (Udemy) 前半	AI Agents For All 後半
Day 4 (3/3)	用學到的技能在工作場景實作	整理學習筆記、更新 LinkedIn	規劃下一步學習路徑

4 天成果：2 張證書（Google AI Essentials + CertiProf PEFPC）+ AI Agent 實作經驗 + 完整的 AI 知識框架

Plan B：AI 開發者

天	上午 (3h)	下午 (3h)	晚上 (2h)
Day 1 (2/28)	Anthropic Skilljar: API + Prompt Eng	MCP 課程 (DeepLearning.AI)	Computer Use 課程
Day 2 (3/1)	Claude Code + Agent Skills 課程	Agentic AI (Andrew Ng) + A2A Protocol	crewAI 多 Agent 系統
Day 3 (3/2)	RAG 基礎 + 進階 RAG	動手做：用學到的技術建一個 Agent	繼續開發 / 參加 AI Agent Hackathon
Day 4 (3/3)	完成 Agent 專案 / Hackathon 提交	Databricks GenAI 證照準備	整理 portfolio、push to GitHub

4 天成果：8+ 門免費短課完成 + 1 個 Agent 專案作品 + MCP/RAG/Computer Use 實戰能力

Plan C：AI 進階實踐者

天	上午 (3h)	下午 (3h)	晚上 (3h)
Day 1 (2/28)	GenAI with LLMs – Week 1	GenAI with LLMs – Week 2	Hugging Face LLM Course (ch 1-2)
Day 2 (3/1)	GenAI with LLMs – Week 3	Fine-tuning LLMs 短課	Activeloop Fine-tuning (前 20 課)
Day 3 (3/2)	Activeloop Fine-tuning (後 30 課 + 專案)	Multi-Agent Systems 進階 (crewAI)	ARC Prize 2026 問題研究
Day 4 (3/3)	Databricks GenAI 證照準備	模擬考 + 複習	Kaggle ML Mania baseline submission

4 天成果：LLM 原理 + Fine-tuning + Multi-Agent 完整知識棧 + Databricks 證照準備完成 + Kaggle 競賽參與

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費用總覽

項目	A 入門者	B 開發者	C 進階者
課程	免費~$49	免費	免費
證照	免費 (PEFPC) 或 $165 (AI-900)	$200 (Databricks)	$200 (Databricks)
競賽	免費	免費	免費
連假總花費	$0 ~ $165	$0 ~ $200	$0 ~ $200

多數推薦都是免費的。Anthropic、DeepLearning.AI、Hugging Face、Google 在 2026 年提供了大量免費高品質教材 ；AI 教育的門檻從來沒有這麼低過。

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關鍵趨勢觀察

1. AI Agent 課程數量 > 所有其他主題 — 2026 年的 AI 教育已全面轉向 Agent
2. MCP 成為新標準 — Anthropic、DeepLearning.AI、Hugging Face 都有專門課程
3. 免費教育資源空前豐富 — Anthropic Skilljar 全免費、DeepLearning.AI 短課全免費、Hugging Face 全免費
4. 證照市場正在轉型 — AWS ML Specialty 退役、Databricks GenAI Engineer 崛起、傳統雲端 ML 證照加入 GenAI 內容
5. Fine-tuning 平民化 — QLoRA 等技術 + 免費課程讓 fine-tuning 不再需要巨額 GPU 預算
6. AI Safety 從學術走向實務 — Harvard 開課、Anthropic 強調負責任 AI、企業部署需求推動

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資料來源

• DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/short-courses/
• Anthropic Skilljar: https://anthropic.skilljar.com/
• Coursera: https://www.coursera.org/
• Hugging Face: https://huggingface.co/learn
• Kaggle: https://www.kaggle.com/competitions
• Lablab.ai: https://lablab.ai/ai-hackathons
• Devpost: https://devpost.com/c/artificial-intelligence
• Databricks: https://www.databricks.com/learn/certification
• Microsoft Learn: https://learn.microsoft.com/
• Activeloop: https://learn.activeloop.ai/
• fast.ai: https://course.fast.ai/
• ARC Prize: https://arcprize.org/