Microsoft Certified Fundamentals(簡稱 MCF),由微軟與國際專業認證機構 Certiport 合作推出,依雲端技術角色職能規劃認證類別,並透過引導式學習路徑,使應試者階段式全盤理解微軟雲服務在人工智能、大數據、資料科學、商業智慧和雲端運算等領域的實務應用,認證內容亦完整、準確地考核雲端技術,除作為專業技能上的有利佐證,更能充分展現個人在雲端時代職場上的競爭優勢。 即使是國際性的專業認證、英文證書,但是在試題上可以自由選擇語系,因此,在國內的MOS 認證考試亦提供有正體中文化試題,只要通過Microsoft的認證考試,即頒發全球通用的國際性證書。 取得Microsoft Certified Fundamentals 國際性專業能力認證,除了肯定您在雲端領域具備充分且專業的知識與能力外,亦可提昇您個人的競爭力、生產力與工作效率。在工作職場上更能獲得更多的工作機會、更好的升遷契機、更高的信任度與工作滿意度。

AI-900 AI 人工智慧基礎認證 | AI-900 Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals

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Microsoft Certified Fundamentals(簡稱 MCF),由微軟與國際專業認證機構 Certiport 合作推出,依雲端技術角色職能規劃認證類別,並透過引導式學習路徑,使應試者階段式全盤理解微軟雲服務在人工智能、大數據、資料科學、商業智慧和雲端運算等領域的實務應用,認證內容亦完整、準確地考核雲端技術,除作為專業技能上的有利佐證,更能充分展現個人在雲端時代職場上的競爭優勢。 即使是國際性的專業認證、英文證書,但是在試題上可以自由選擇語系,因此,在國內的MOS 認證考試亦提供有正體中文化試題,只要通過Microsoft的認證考試,即頒發全球通用的國際性證書。 取得Microsoft Certified Fundamentals 國際性專業能力認證,除了肯定您在雲端領域具備充分且專業的知識與能力外,亦可提昇您個人的競爭力、生產力與工作效率。在工作職場上更能獲得更多的工作機會、更好的升遷契機、更高的信任度與工作滿意度。 更多
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證照資訊

報考資格

無限制

報名方式

考試費用

$50 USD

考試內容

1.描述 AI 的工作負載和考量
2.說明 Azure 上機器學習服務的基本原則
3.說明 Azure 上電腦視覺工作負載的功能
4.描述在 Azure 上自然語言處理功能的 (NLP) 工作負載
5.說明 Azure 上交談式 AI 工作負載的功能

考試地點

請洽發證單位官網
收合

題庫專區

AI-900 AI 人工智慧基礎認證 模擬試題

  • AI-900是微軟提供的人工智慧基礎認證,適合初學者與有志於AI應用開發的工程師,測驗內容涵蓋機器學習、電腦視覺、自然語言處理(NLP)等概念
  • 本測驗內容由 104學習 提供

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01/13 09:29

【AI 不只是工程師的事:職場人2026都該學會的能力】
在 2026 年的職場裡,討論的重點已從「AI 會不會取代人類」轉向「會不會善用 AI,會不會在本業中把它用對地方」。對人資、行銷、財務等非技術背景的專業人士來說,關鍵多半不是成為工程師,而是培養「AI 協作能力」與「情境應用思維」,讓自己在自動化愈來愈普及時,仍然握有決策主導權。
一、從執行者到調度者
傳統工作模式,強調的是把每一項任務「親手做完」,例如一份份篩選履歷、逐篇撰寫文案或報告。當 AI 能幫忙處理部分重複性工作時,專業人士的角色就不只是在「執行」,而是學會如何把任務拆解、交辦與檢查結果。
兩項能力特別重要:
• 把業務需求拆解成清楚的指令,讓 AI 能理解並產出有用結果。
• 判讀與稽核 AI 輸出內容,確認是否正確、合規,必要時調整或補充。
這不要求每個人都懂演算法細節,但需要明白:哪些流程可以讓 AI 協助,哪些決策仍必須由人負責。只要能把工具「調度」好,就能把更多時間留給真正有價值的工作判斷。
二、證照作為有結構的學習起點
對非工程師而言,AI 相關證照的價值,在於提供一套有系統的學習框架,而不是單純多一張紙本證明。像 iPAS AI 應用規劃師與 Microsoft AI-900,都屬於基礎、概念與應用導向的認證,適合想把 AI 當工作工具的人作為起點。
💡 iPAS AI 應用規劃師(初級)聚焦在 AI 基本概念、應用規劃與導入風險,強調如何在組織裡規劃與運用,而非自己訓練模型。
💡 Microsoft AI-900 則幫助學習者理解雲端 AI 服務的用途與邏輯,方便之後與 IT 或外部廠商協作,有共同語言可對焦。
透過這類證照課程,非技術背景者能較有架構地理解 AI 能與不能,包含幻覺、偏誤與合規等議題,降低在實務導入時踩雷的機率。
三、在人資與管理情境中的實際應用
在人力資源與管理工作中,AI 正逐漸成為日常工具,而不是實驗玩具。若善用這些工具,人資與主管可以把心力從大量庶務中抽離,轉向更具策略性的任務。
實務上常見的應用包括:
• 利用 AI 協助整理履歷重點、產出面談問題範本、彙整員工意見調查文字回饋,減少重複性閱讀時間。
• 在資料與合規條件許可下,輔助觀察離職、出勤與績效等數據趨勢,作為決策參考,而不是只依直覺判斷。
當部分流程能交由 AI 協助完成,人資與管理者便能更專注在組織發展、關鍵人才盤點、勞資溝通與文化經營等需要高度人際互動與情境判斷的工作。對非工程師來說,真正的競爭力不在技術深度,而在能否在自己的專業場域中,持續找到與 AI 合作的具體場景,並穩定把它用好。
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2025/12/26

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⚡莊小姐⚡從完全的數據分析小白,到現在學會基礎獨立完成專案,這是讓我最有收穫的部分。
⚡蕭先生⚡課程設計很適合新手,一開始會帶學員建立資料分析思維,並在接下來的課程用學習使用SQL、Power BI等工具,雖然課程為新手導向,但最後的專題報告仍具備挑戰性,評審的回饋也很有力,真的能夠獲得實戰經驗,超推薦!
⚡Miss Chen⚡對我來說硬實力及相關技能在網路上都有很多資源可以學習,課前最吸引我以及課中感受最深的就是跟不同學員的互動及想法交流,這是外面學不到的,再來就是業界講師的專業指教,也是非常難得且受用!
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2025/12/27

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