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Part 3 — Java Concurrency Part 3: Design Patterns with Thread Interfaces - Producer-Consumer, Observer, and Enterprise Patterns

Master concurrent design patterns using Java thread interfaces: Producer-Consumer, Observer, Command, Strategy, and Enterprise patterns. Learn practical implementations with Runnable and Callable, including pros/cons and real-world use cases.

·45 min
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Part 4 — Knowledge Graph 知識圖譜（四）：結合 LLM — GraphRAG 與多跳推理

為什麼純向量 RAG 在多跳問題上失敗？GraphRAG 如何用知識圖譜補足、降低 LLM 幻覺。含 LangChain + Neo4j 的可跑程式碼與 Text2Cypher 實作。

·25 min
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Part 4 — AI 工程從零開始｜Phase 2 Part 2：集成學習與最佳化 — 超越單一模型的上限

深入解析 Random Forest、Gradient Boosting、XGBoost、超參數調優與 AutoML，理解集成方法為何在表格資料競賽與生產系統持續稱霸

·23 min
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Part 4 — FDE core topic - Hybrid Search & RRF：混合檢索與倒數排名融合演算法

深入解析混合檢索（Dense + Sparse）與 Reciprocal Rank Fusion 的核心原理、實作層次及面試答題策略，涵蓋 BM25、HNSW、SPLADE、Vertex AI Search 等關鍵技術與具體效能數字。

·18 min
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Part 4 — FDE 面試準備指南（四）：System Design 實戰

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，完整拆解兩道 FDE 高頻系統設計題：企業知識庫 Chatbot 與 Internal AI Copilot，含 Auth、RBAC、Cache、NL2SQL 的設計決策與 trade-off

·16 min
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Part 4 — AI Forward Deployed Engineer 必備技能指南（四）：生產環境 AI 系統監控與最佳化

深入探討生產環境 AI 系統的全方位監控策略、效能最佳化技術、故障診斷流程與成本管理實務

·20 min
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Part 4 — RAG 完全指南（四）：查詢轉換、Self-RAG 與 Context 壓縮

當問題本身就是問題：深入三大 RAG 優化技術——Step-Back Prompting、Self-RAG 自我反思、以及 Context Compression。了解它們的核心原理、實作方式、優缺點與最佳使用場景。

·28 min
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Part 4 — 用 AI Bot 打造顧問團隊（四）：小型外包公司實戰案例

實戰案例：一家 10 人軟體外包公司如何用 AI Agent 團隊自動化需求評估、報價、專案追蹤與客戶溝通，包含完整 Prompt、Skill 設計與執行步驟。

·28 min
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Part 4 — AI 深海/太空環境音串流實戰（四）：Shorts 導流、社群經營與多元變現策略

系列完結篇：從 0 到 10 萬訂閱的完整增長路線圖。掌握 Shorts 病毒式傳播技巧、社群深度經營策略，以及月入 $5,000+ 的多元變現模式。

·35 min
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Part 4 — Kubernetes Autoscaling Complete Guide (Part 4): Monitoring, Alerting & Threshold Tuning

Part 4 of the Kubernetes Autoscaling series: Complete guide to monitoring EKS autoscaling with Prometheus and Grafana. Includes CDK setup, alerting rules, custom dashboards, and threshold tuning strategies for production-grade observability.

·30 min
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Part 5 — Knowledge Graph 知識圖譜（五）：實戰 — 用 LLM 自動建構知識圖譜並做問答

端到端實戰：用 LLM 把純文字文件自動抽成三元組、寫入 Neo4j、再接 GraphRAG 做問答。完整可跑的 Python 程式碼與架構演進建議。

·26 min
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Part 5 — AI 工程從零開始｜Phase 3：深度學習核心 — 從第一原理構建神經網路

從感知機到多層神經網路，理解反向傳播、激活函數、正則化與批次正規化的工程本質，不依賴框架手刻神經網路

·23 min
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Part 5 — FDE core topic - Re-ranking & Cross-Encoder：向量粗召回後的精準重排序機制

深入拆解兩階段檢索架構——ANN 快速粗召回搭配 Cross-Encoder 精準重排，如何將 RAG 系統的 MRR@5 從 0.61 提升至 0.79、幻覺率降低 40%。

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Part 5 — FDE 面試準備指南（五）：RAG 深度技術——Chunking、Embedding、向量資料庫與混合搜尋

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，深度拆解 RAG 的技術細節：Chunking 策略選擇、Embedding 模型挑選、向量資料庫設計、混合搜尋與 Reranking，以及 Context Window 爆炸的處理方式

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Part 5 — AI Forward Deployed Engineer 必備技能指南（五）：客戶協作與問題解決實務

深入探討 AI FDE 客戶協作的核心技能，包含需求分析、技術溝通、專案管理與問題解決的最佳實務

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Part 5 — RAG 完全指南（五）：生產級評估、GraphRAG 與 Agentic RAG

RAG 系列終章：如何用 RAGAS 框架量化評估 RAG 品質、GraphRAG 如何用知識圖譜突破向量搜尋的限制，以及 Agentic RAG 如何讓 AI Agent 主動決策何時搜尋、搜尋什麼。

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Part 5 — 用 AI Bot 打造顧問團隊（五）：數位行銷公司實戰案例

實戰案例：一家 8 人數位行銷公司如何用 AI Agent 團隊自動化內容策略、廣告文案、成效報告與客戶簡報，包含完整 Prompt、LangGraph 實作與執行步驟。

·30 min
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Part 5 — Kubernetes Autoscaling Complete Guide (Part 5): Vertical Pod Autoscaler & Resource Optimization

Part 5 of the Kubernetes Autoscaling series: Deep dive into Vertical Pod Autoscaler (VPA), resource right-sizing strategies, combining VPA with HPA, and production-grade resource optimization techniques for cost-effective Kubernetes operations.

·35 min
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Part 6 — AI 工程從零開始｜Phase 4 Part 1：電腦視覺基礎 — 從像素到 CNN 特徵

深入解析卷積神經網路的工程直覺：卷積運算、池化、ResNet/EfficientNet 架構演進、影像資料增強與遷移學習策略

·23 min
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Part 6 — FDE core topic - Prompt Injection & Jailbreak Defense：生產環境零信任 AI 防禦體系

深入剖析生產環境中 LLM 系統面臨的 Prompt Injection 與 Jailbreak 攻擊，從輸入分類器、XML 隔離、DLP 掃描到工具白名單，建構四層縱深防禦體系。

·18 min
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Part 6 — FDE 面試準備指南（六）：RAG 進階——檢索失敗、Grounding、評估指標與成本控制

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，深度拆解 RAG 系統的四大進階主題：檢索失敗的原因與修復、Grounding 策略、RAG 評估指標設計，以及生產環境中的成本控制

·14 min
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Part 6 — Kubernetes Autoscaling Complete Guide (Part 6): Advanced Autoscaling Patterns

Part 6 of the Kubernetes Autoscaling series: Advanced autoscaling patterns for stateful applications, multi-cluster deployments, cost optimization strategies, batch job scaling, and emerging technologies. Real-world architectures and production-grade implementations.

·40 min
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Part 7 — AI 工程從零開始｜Phase 4 Part 2：目標偵測與語義分割 — 讓機器看懂空間

深入解析 YOLO/Faster-RCNN 目標偵測架構、Mask R-CNN 語義分割、IoU/mAP 評估框架與工業部署的延遲優化策略

·23 min
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Part 7 — FDE core topic - Indirect Prompt Injection：Agent 工具鏈的隱形攻擊與沙盒隔離

深入剖析 Indirect Prompt Injection 攻擊原理，從雙模型特權隔離架構到 Unicode 正規化防禦，逐層建構企業級 Agent 安全沙盒。

·18 min
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Part 7 — FDE 面試準備指南（七）：Agent 深度設計——ReAct vs Planner、Tool Routing、Multi-Agent

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，深度拆解 Agent 系統設計的五大主題：ReAct vs Planner-Executor 架構選擇、Tool Routing 四層漏斗、Multi-Agent 邊界、Loop 終止策略，以及 Memory 系統設計

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