AI 課程常被認為是工程師的必修，但最近就有老師用 Google AI Studio 做應用程式分享給粉絲玩，結果因為 API Key 處理不當，短短幾天就燒掉自己一萬多塊，AI 工具雖然降低了門檻，但要安全、有效地應用，還是需要一些基本理解。對產品經理來說更是如此，因為我們常常要評估工具能不能真的落地，因此，我整理了幾門免費的 AI 課程，專門從產品經理的角度切入，幫助大家快速掌握基礎，少走冤枉路。
AI
Generative AI for Everyone 是 DeepLearning.AI 推出的免費課程，由 Andrew Ng 主講。這堂課沒有艱澀的數學，也不用會寫程式，設計給所有想理解 AI 的人上手。對產品經理來說，它最大的價值在於幫助我們用「產品視角」去理解生成式 AI：什麼是它的機會、什麼是它的限制，怎麼在組織裡推動專案，甚至如何跟工程師、設計師溝通，避免流於空談。這堂課可以說是 AI 領域的「共同語言」入門，非常適合作為打基礎。
課程重點整理：
- 課程長度：大約 6 小時，分成數個短影片與測驗，彈性安排即可完成。
- 實作案例：不是寫程式的專案，而是透過實際案例帶你思考如何應用 AI，例如客服自動化、內容生成、流程最佳化。
- 能學到什麼：理解生成式 AI 的基本原理、能做與不能做的事、應用場景、風險與倫理考量，以及專案推動的方法。
- 核心概念：生成式 AI 不是魔法，而是一套可以被拆解、規劃與管理的技術；懂它的人才能在產品設計上用對地方。
- 適合誰：所有想用 AI 協助工作的產品經理，不管技術底子多深，都能從這門課學到共通的語言與框架。
Overview of the new vibe coding experience in AI Studio
這支影片示範 Google AI Studio 全新的「vibe coding」體驗：用自然語言把想法描述給系統，AI 直接幫你生出可操作的 App 雛形，過程中再用對話與視覺化標註去微調互動與介面。對產品經理來說，重點不是「寫程式」，而是把需求、互動、限制與驗收條件說清楚，快速做出能被測的原型，拿去跟利害關係人對齊、做小規模試點。這支影片就是把這條「從想法 → 可展示原型」的路打通。
課程重點整理：以「Prompt → App」為核心，示範在 AI Studio 內用對話生成介面與行為，再透過標註與描述迭代；無需一開始就管理 API/SDK 或環境設定。
課程重點整理：
- 課程長度：YouTube 影片直接示範在 Google AI Studio 以「Prompt → App」完成原型，適合用零碎時間看完。
- 實作案例：不是教你手寫程式，而是展示怎麼用自然語言生出可操作介面，並用「標註」即時改版；像是做客服原型、內容小工具、或把內部流程做成可點可測的 Demo。
- 能學到什麼：把需求講成機器聽得懂的「規格句子」、用對話/標註快速迭代、需要時接上自己的 API key 不中斷開發，還有從原型走到 PoC 的最短路徑。
- 核心概念：生成式 AI 不是魔法；先定義角色/情境/任務與驗收，再用 AI 生成第一版、以標註修到能看能測，把「寫程式」前移為「溝通規格」，大幅縮短 PM 的對齊成本。
- 適合誰：同樣在帶專案的產品經理與跨部門夥伴（設計、營運），想快速做出可展示、可測的原型，不想一開始就卡在工程師懶的理你的人。
這是「更快把想法做成能操作的 App」的路徑，我會把它視為原型與 PoC 工具，搭配一頁 PRD（目標、情境、關鍵流程、限制、成功指標）即可開跑。
Claude Code
Claude Code: A Highly Agentic Coding Assistant
這門 Claude Code: A Highly Agentic Coding Assistant 是 DeepLearning.AI 推出的免費課，大概兩小時就能上完。雖然表面上是教工程師用 AI 寫程式，但對產品經理來說，它其實是在展示「AI 助手能怎麼進入開發流程」。你不用自己下去敲一行行程式碼，也能理解 AI 怎麼幫忙重構、測試、甚至把設計稿轉成產品雛形。這些能力，會讓我們在規劃或跟工程師討論時，更有判斷力。
課程重點整理：
- 課程長度：不到兩小時就能上完，算是很輕量的體驗課。
- 實作案例：有三個情境，AI 幫忙做 Chatbot、把數據分析報表整理成 Dashboard、還有把 Figma 設計稿轉成 Web App。
- 能學到什麼：你會看到 AI 助手怎麼幫工程師處理版本管理（Git）、整理和重構程式碼、做測試，甚至能串接外部工具。
- 核心概念：AI 不只是補幾行程式，而是能理解專案的上下文，像是一個會參與協作的虛擬隊友。
- 適合誰：很適合有一點技術底的產品經理，想更清楚 AI 在開發流程裡能做到什麼、限制在哪裡。