工研院「RPA × n8n」免費課程心得 | 30 小時實戰紀錄

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經濟部主辦、工研院承辦的免費 AI 課，四天 30 小時，全部跑地端、零額外花費

內容：Docker 部署 → n8n 工作流實作 → 本地模型（Ollama / Whisper）→ 交一份 AI 導入企劃

強烈建議報實體班，線上 200 人聊天室訊息秒洗掉，卡住看緣分

最大收穫不是技術，是看到幾十份跨產業的 AI 導入報告，底層痛點出奇一致：大家都在 Excel 和各系統之間複製貼上

結業門檻（出席 80% + 交報告），這梯已結束，未來課程追蹤工研院產業學院

前言：我本來就會 n8n，為什麼還去上這門課

我平常就在用 n8n 做自動化。行銷月報、資料彙整、通知推播，大部分工作流都自己接過了。

那為什麼還跑去報政府的免費課？

說實話，聽到「政府免費 AI 課」，我第一反應跟你可能一樣：大概就是聽聽宣導、吹吹冷氣、混張結業證書回家。但我還是報了，因為自己玩跟企業導入是兩回事。我知道怎麼拉一條 workflow，但不知道製造業怎麼把 RPA 接進 ERP，不知道銀行的人想拿 n8n 做什麼，不知道一間公司要導入 AI 自動化的第一步從哪裡開始。

這門課是經濟部商業發展署主辦、工研院產業學院承辦的「服務業 AI 人才培育計畫」，全名「供應鏈與營運優化：RPA × n8n 雙軌導入｜打造企業營運自動化關鍵戰力」。四天 30 小時（26 小時實體 + 4 小時雲端自學），地點在台中中科管理局，三個講師輪流帶。

我以為這種政府補助的 AI 課會很搶，要填一堆表、審一堆資格。結果審一下就上了。免費、30 小時，便宜又大碗。

（課程已經結束囉沒得報了，這篇是回顧心得文）

一、四天在做什麼：部署、實作、交報告

四天的節奏很快，每天 09:30 上到 17:00：

天數	主題	一句話摘要
Day 1（五）	智慧營運與供應鏈管理概論	理論日，供應鏈策略、商業智慧、數位轉型
Day 2（六）	Docker + n8n 地端部署	實作日，在自己電腦裝 Docker 和 n8n
Day 3（五）	n8n 工作流實作 + 本地模型	做四五個 workflow，還裝了 Ollama 跟 Whisper
Day 4（六）	風險控管 + 成果報告 + 前後測	更多的自動化小工具，原本有分組但取消了，變成個人報告

Day 2 是最多人卡住的一天。這堂課程採用實體與線上同步進行。當天線上湧入了兩百多名學員，聊天室的 debug 訊息幾乎以秒速洗版。即使有熱心的助教和同學協助，求救訊息也瞬間被淹沒。相較之下，實體班（約二十人內）的優勢就很明顯，不僅能直接拉著老師問，鄰座同學也能互相幫忙看畫面。

我一開始試著在聊天室回答幾個同學的問題，結果答案貼出去秒被洗掉，大家根本找不到。乾脆直接做了兩個教學網站，讓大家照著操作：

Docker + n8n 部署教學

Google OAuth 設定教學

沒想到這兩個臨時趕出來的頁面意外有幫助，回家後我乾脆把它寫成部落格文章，也算是治療拖延症👍

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那兩個網頁不會再更新囉，只會更新這兩篇部落格文章，便於維護：

自己養機器人不用錢！地端部署 n8n × Docker 15 分鐘上手

n8n 怎麼連上你的 Gmail 跟 Drive？Google OAuth 設定 20 分鐘搞定

Day 3 才真正碰 workflow 實作。從匯率監控、工廠週報到會議紀錄，一天之內拼出四、五個工作流。現場還教了 Ollama 地端部署，可惜中科現場百人搶頻寬，現場下載進度卡在那裡，老師乾脆趁大家下載模型時，還帶了一些 Hermes。

全程都跑地端的好處是不需要額外花一毛 Token 費；壞處是你的電腦硬體規格要夠硬，否則 Docker 一開，風扇狂轉直接當機。

作業是寫一份 AI 導入企劃：找痛點、盤點資源、評估可行性。因為我不是製造業，算是知識工作者，就從現有的 skills 裡挑了行銷月報自動化當案例。下課前趕著把月報自動化 Skills 的作業生出來，交完才想到：「欸，這是 n8n 的課。」

二、200 人線上 vs 十幾人實體：強烈建議報實體

這門課採用混成教學，現場坐了十幾位實體學員，線上超過 200 人。

聽起來線上很方便，第一天上課通勤途中大雨滂沱的時候，我也後悔報實體了，但我仍然建議大家，能報實體就報實體。

如果你也想在未來的課程（或是任何實作課）順利存活，我強烈建議做好以下三點準備：

實體班優先：實體授課的溫度與即時反饋，是混亂的線上大班級無法比擬的，能大大降低半途放棄的機率。

設備效能要夠：若要在本機執行 Docker 並跑地端 Ollama 模型，建議電腦配備要達到基本門檻，否則硬體卡頓會嚴重拖慢學習進度。

提前自學基本功：在開課前，把課程頁面那些專有名詞都拿去問過 AI，或是偷偷在家裡預習。遇到錯誤時，才能更快理解助教的除錯指示。

其實助教、承辦人員跟同學們都十分熱心幫忙回答問題，但線上問得人太多了，後來還有線上同學搬筆電殺來現場。課排在星期五和星期六，似乎還不少人邊上班邊偷聽 🤣

三個講師輪流帶，實作節奏很快。離開一下回來就不知道跑去哪了，如果對電腦操作不太熟，更容易掉隊。

所以如果你打算報，建議還是空出完整的上課時間，尤其這種操作型的課，到現場才學得扎實。

三、意外收穫：同學的報告是產業痛點寶藏

這門課的全名掛著「服務業」AI 人才培育，但來上課的同學簡直是各行各業大亂鬥。製造業、銀行、農業、航太，甚至有公部門的。很多人有 iPAS AI 應用規劃師的基礎，大部分不是來玩玩的，是想把 AI 帶回公司導入。

這種多元的背景，帶來了意料之外的紅利：幾十份同學交出來的成果報告，等於是各產業最真實的 AI 導入案例庫，老師甚至直接叫我們整包下載丟入 NotebookLM 學習參考。

有人寫工廠產線的品質檢測自動化，有人寫客服回覆的 AI 輔助，有人寫倉儲管理的流程串接。幾十份報告攤開來，等於一個免費的產業痛點案例庫。

拆開來看，底層痛點出奇一致：報告書、對帳、文件整理、人工確認，大家每天最痛苦的事，就是花好幾小時在 Excel 跟各系統之間複製貼上。而且卡點也很像，不是技術不會，是資料來源拿不到，或是老闆還沒放權讓你動流程。我交的行銷月報自動化企劃聽起來很普通，後來發現意外有需求。

大家都很熱情，想用 AI 加速自己的工作。如果你對「各行各業正在用 AI 做什麼」這件事有好奇心，光是看同學的報告就值回票價了。

結語：四天戰鬥營，學不完但能看到全貌

四天要搞懂 n8n，從安裝到部署到建 workflow 到交出企劃報告，節奏確實很趕。不可能深入每個細節，n8n 的節點邏輯、AI 導入策略的眉角，四天只能點到為止。

但上完你可以「開眼界」，它幫你把地端 AI 與自動化工具的地圖全部攤開，讓你知道目前產業已經走到哪裡、手邊有哪些工具可以調用，以及起跑點該設在何處。

沒有任何一門課可以讓你在一夕之間變成自動化大師。這場 30 小時的中科戰鬥營只是一個起點，重點是當你下課回到辦公桌前，是否願意踏出第一步，將這些流程真正落實到你的日常工作之中。

我拿到了結業證書，最大的收穫是知道了企業導入的思維跟自己在家接 API 完全是兩個世界，畢竟導入 AI 是管理問題，不完全是技術問題，而技術問題，在 AI 盛行的當下變得非常容易解決。

最困難的還是回到人本身。

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這門課程已經結束囉，想進修可以參考工研院開設的其他課程。每門課講師不同，個人上課經驗僅供參考~

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經濟部商業發展署培訓證書，完成供應鏈與營運優化 RPA × n8n 課程共 30 小時培訓紀錄。

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2026.06.23｜v1.0 初稿