AWS Certified Solutions Architect - Associate 著重於成本和效能最佳化解決方案的設計。對於擁有 AWS 雲端或強大的內部部署 IT 經驗的候選人來說,這是理想的起點。本考試不需要深入的編寫程式碼實作經驗,不過熟悉基本程式設計概念會讓您具備優勢。

AWS 認證的解決方案架構師-助理級認證 | AWS Certified Solutions Architect – Associate

此認證有效期為 3 年。在認證到期之前,您可以通過此考試的最新版本重新認證,或取得 AWS Certified Solutions Architect - Professional,該認證將自動重新認證此 Associate 級別認證。
AWS Certified Solutions Architect - Associate 著重於成本和效能最佳化解決方案的設計。對於擁有 AWS 雲端或強大的內部部署 IT 經驗的候選人來說,這是理想的起點。本考試不需要深入的編寫程式碼實作經驗,不過熟悉基本程式設計概念會讓您具備優勢。 更多
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證照資訊

報考資格

目標考生在採用 AWS 服務的雲端解決方案之設計方面應有至少 1 年的實際經驗。

考試費用

考試報名費為 150 USD

考試內容

考試時間:130 分鐘
考試題型:65 題;多選或多個答案
提供的語言:英文、法文 (法國)、義大利文、日文、韓文、葡萄牙文 (巴西)、西班牙文 (拉丁美洲)、西班牙文 (西班牙)、簡體中文和繁體中文

考試地點

現場測驗或線上測驗:Pearson VUE 測驗中心或有監考人員的線上考試
收合

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2025/09/30

2025.9月證照排行榜:AWS、AI認證引領職場新趨勢
104學習近一個月用戶數據顯示,AWS雲端認證、AI人工智慧證照成為求職轉職及提升職場競爭力熱門首選。從基礎級的雲端從業人員到進階的解決方案架構師,再到新興的Gemini認證與生成式AI課程,科技類證照需求大幅領先傳統會計、多益等證照,反映企業對數位人才的迫切需求。
❇️Top1 AWS 認證的雲端從業人員-基礎級認證
通過率約為70%,此級別對於初學者友好,專門為對雲端相對陌生,且可能沒有資訊科技 (IT) 背景的考生而設計,本考試旨在幫助銷售、行銷、產品或專案管理等業務線的角色取得對 AWS 雲端的基本了解。
❇️Top2 AWS 認證的人工智慧從業人員-基礎級認證
此認證專為 AI 領域初學者設計,適合行銷、產品管理、教育等非技術職位者。考試內容包括機器學習、生成式 AI、倫理與應用場景,通過率約 65%
❇️Top3 Gemini 認證教師證書
專為教育工作者設計,證明持有人具備Gemini相關教學能力及專業,推動數位學習與課程設計。
❇️Top4 AWS 認證的解決方案架構師-助理級認證
適合具備一年以上 AWS 使用經驗者,聚焦成本與效能最佳化設計。無需程式實作背景,是雲端架構職涯的重要跳板。
❇️Top5 生成式AI課程認證
目標是讓學習者掌握生成式AI的基礎概念、實際應用及工具操作能力。內容包括大型語言模型(LLM)、生成式AI如何提升工作效率,以及Google Cloud的相關技術應用。
❇️Top6 公共工程品質管理人員 ↗️面試邀約提升:約 3倍
凡參與公共工程,需擔任品管人員(如施工、監造、管理等工程從業人員),都必須參加由工程會或其委託訓練機構舉辦的公共工程品質管理訓練課程,並取得結業證書。
❇️Top7 丙級會計事務技術士 ↗️面試邀約提升:1.4倍
▶️【點我免費做模擬測驗】
中小企業與事務所普遍需求的財會基礎證照,內容包含帳務處理、報表編製與基本稅務實務。適合準備從事會計助理、出納、財務行政等工作的求職者。根據2023年(民國112年)勞動部資料,該證照通過率為52.6%。
❇️Top8 AWS認證的開發人員-助理級認證
適合具備一年以上程式開發經驗者,考核使用 AWS 服務進行應用程式開發與部署能力,是雲端工程師與後端開發者提升職場競爭力的重要認證。
❇️Top9 TOEIC (多益測驗)
▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/toeic/
多益成績已成為企業判斷求職者英語能力的標準,特別是外商公司。建議考取750分以上,若能獲得金色證書(860分以上),更能在職場競爭中脫穎而出。尤其對有志於外商企業、跨國集團或海外派駐的人才而言,TOEIC成績更是履歷的重要加分項。
❇️Top10 丙級電腦軟體應用技術士
行政助理、文書處理等職位的重要加分證照,通過率近六成。報考資格:年滿15歲或國民中學畢業即可報考。
想查熱門證照、掌握報名資訊與考古題?立即造訪【104證照中心】https://nabi.104.com.tw/certify
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6小時前

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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