企業人才技能認證(TQC)是財團法人中華民國電腦技能基金會針對企業用才需求,所提出來的一項整合性認證。這項認證是經過詳細調查、分析各職務工作需求,確認從事該項職務究應具備哪些電腦技能,再對所有電腦技能測驗項目重新歸類整合而成。不但能讓有志於從事網路管理職務的人員掌握學習的方向,對求才企業也提供了更快速、更客觀、更簡化的人才甄選程序。

TQC-DK-資訊科技 Python

證書內容會註明證書核發日期,應考人若證書遺失或損毀時,得自證書核發日起計算5年內申請補發,逾期不得申請。
企業人才技能認證(TQC)是財團法人中華民國電腦技能基金會針對企業用才需求,所提出來的一項整合性認證。這項認證是經過詳細調查、分析各職務工作需求,確認從事該項職務究應具備哪些電腦技能,再對所有電腦技能測驗項目重新歸類整合而成。不但能讓有志於從事網路管理職務的人員掌握學習的方向,對求才企業也提供了更快速、更客觀、更簡化的人才甄選程序。 更多
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在 AI 工具快速演進的時代,你是否也想掌握本地部署大語言模型(LLM)的技術, 並應用在企業內部的資料處理與自動化工作流上? 本課程將帶你從零開始,逐步學會如何使用 Python、Ollama 與多種開源模型(如 DeepSeek、Llama3、Devstral、SmolAgents 等) 開發本地 AI 聊天應用程式,實作企業級知識庫、文件助手、語音轉錄與多工具 AI 代理人等應用, 讓你打造真正落地的企業級生成式 AI 解決方案。 課程單元列表: 一、本地模型快速入門:Ollama應用實作篇 01.初探本地LLM:安裝Ollama並打造首個聊天機器人 02.文字轉語音應用:建構具語音輸出的AI助手 03.視覺理解AI:使用LLaVA模型打造會看圖的聊天機器人 二、強化知識應用:RAG×LLM×Rerank打造企業知識庫 04.零幻覺查詢系統:LLM+最新RAG技術打造本地知識庫 05.精準提升生成品質:結合RAG+Rerank技巧優化回應結果 三、企業實戰應用:模擬真實場景,加速AI落地 06.企業文件助理:建構PDFChatbot(結合Llama3與RAG) 07.文件通吃:支援txt、docx、pptx的多格式聊天機器人 08.音檔AI加速器:1小時語音檔,2分鐘快速轉文字 09.圖像識別神器:圖片轉文字自動化處理實作 10.MistralOCR中文發票實戰:PDF與圖片一次搞懂 11.Devstral開發助手教學:本地部署程式碼AI助手實作 12.DeepSeek R1 本地建置實戰:高效能 × 零爭搶 × 企業級資安 四、打造企業級生成式AI平台:OpenWebUI × Ollama 13.一鍵搭建聊天平台:完整呈現DeepSeekR1推理介面 14.極速服務接軌:免費使用DeepSeekR1distillLLaMA70B 15.自帶知識庫的模型:OpenWebUI+RAG建立企業級語言應用 五、進階應用開發:內容理解×數據分析×系統整合 16.Firecrawl網頁數據抓取×Llama3.3應用實作 17.自然語言問資料庫:Llama3.3Text2SQL實戰 18.新聞分析神器:輿情摘要、分類與情緒偵測應用開發 19.建立整合式AI平台:FlaskDashboardKit實戰教學 六、建立AI Agent 工具和代理的應用程式 20.SmolAgents 快速入門|5 行程式碼打造你的第一個 AI 代理人!教學與實作一次搞定 21.SmolAgents Text2SQL 教學|從自然語言到 SQL 查詢的應用實作解析 22.Google ADK 教學入門|快速完成第一個本地 LLM 呼叫(支援 Ollama 模型) 23.用 Google ADK 打造多工具 AI Agent|整合天氣 + 時間查詢功能與錯誤迴圈排除技巧 24.Google ADK × MCP Server 教學|接入本地檔案清單存取與官方案例實測問題總整理
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11/03 10:50

AI寫企劃、看數據總是不能用?4種工作先排順序再交代,第一版就能討論
請AI寫企劃、做研究、看報表,結果常常看起來很完整,卻不能直接用?
問題多半不在AI的能力,而在我們只說「幫我寫」「幫我分析」,讓它自己猜目的和標準。
四種常見工作,可以共用同一個骨架:
1. 交代目的與標準:給誰看?看完要做什麼決定?
2. 排好先後步驟:先要中間產物,確認後再往下做
3. 要求附上依據:出處、算法、引用原文,讓你能驗收
套到四種工作,各有一個先後順序:
① 寫企劃|架構先定,內容後補
先寫明讀者與目的,請AI只給三個主張和大綱;確認後才補內容,每個數據都附出處,查不到就標「待查證」。
② 做研究|大題切小題,說法衝突並陳
先把大問題切成四到五個能用資料回答的小題;每題比對三種來源、標出年份;說法互相衝突時,請AI並列出來,由你判斷。
③ 看數據|問題先行,數字在後
不要只丟報表說「幫我分析」,先寫成決策問題,例如「上季回購率下滑,是哪一群顧客流失」;講好期間、欄位和比較基準,只要兩三個關鍵發現,並附計算方式。
④ 審提案|先找漏洞,後打分數
先逐條列漏洞並引用提案原文、分出輕重;再依事先講好的配分計分;最後請AI扮反方,提出最強的反對意見。
最常見的三個錯誤:
・一開口就要整篇成品,方向錯了只能整篇重寫
・AI給的數字沒查就直接用
・一邊挑毛病一邊打分數,分數被第一印象帶走
小練習:挑一件你這週要交的工作,寫下這兩句再交給AI——
「這份東西給__看,看完要他__。」
「先給我__(大綱/小題清單/漏洞清單),我確認後再繼續。」
比較一下,和你平常的第一版差在哪裡。
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第1堂|5分鐘學會用AI寫企劃
第2堂|5分鐘學會用AI做研究
第3堂|5分鐘學會用AI看數據
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也歡迎在留言分享:這四種工作,你最常請AI幫忙哪一種?有沒有哪一次的第一版特別好用(或特別難用)?
使用提醒:AI可能出錯,重要數字請自行查證;上傳資料前先確認公司規定,並去除姓名、電話等個資。文中案例皆為假設情境。
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