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面試新神器!Parakeet AI:即時回應、語言支持、個性化面試輔助,幫你輕鬆應對全球視訊面試|功能介紹、方案費用
面試新神器!Parakeet AI:即時回應、語言支持、個性化面試輔助,幫你輕鬆應對全球視訊面試|功能介紹、方案費用
視訊面試時緊張卡詞?不確定如何回答專業問題?Parakeet AI 是你理想的 AI 工具!無論是即時生成回應、提供多語言支持,還是根據你的背景調整答案,這款 AI 都能讓你在面試中展現最佳表現,輕鬆應對各種挑戰。不僅如此,本文將深入介紹 Parakeet AI 功能、收費情況,讓你了解這款 面試 AI 工具 如何徹底改變你的面試準備過程。 ▍Parakeet AI 是什麼? Parakeet AI 是一款專門為視訊面試設計的智能工具,它的最大特點就是能夠即時分析面試對話,並提供適合的回應。這對於那些容易緊張、或者不知道該如何完美表達的人來說,無疑是個極大的助力。不僅如此,它還支持多達 59 種語言,讓使用者無論身處何地,都能有效溝通。 在如今這個全球化的就業市場中,越來越多的公司採用視訊面試來進行初步篩選。無論你是新手還是經驗豐富的求職者,視訊面試的環境都可能讓人感到壓力。而 Parakeet AI 的存在正是為了幫助你降低這種壓力,讓你能夠專注於展示自己的實力,並即時提供有深度、有條理的回答。 ▍Parakeet AI 功能大揭秘 1. 即時 AI 回應 面試過程中最難的部分就是應對那些突如其來的問題。Parakeet AI 能夠根據面試官的問題快速生成專業的回應,並幫助你保持對話的流暢性。即使你一時想不出完美的答案,這款工具也能提供建議,讓你迅速做出反應。 2. 多語言支持 對於那些有跨國公司面試需求的求職者來說,語言的障礙是個很大的挑戰。Parakeet AI 支持 59 種語言,幫助你用最流利、專業的方式表達自己。不論是用英語、法語,還是中文、德語,這款工具都能輕鬆應對。 3. 行業專屬回答 不同的行業有不同的專業用語和面試風格。Parakeet AI 會根據面試的行業來調整回答的內容。例如,在科技業面試時,它會幫助你生成更具技術含量的回答,而在客戶服務業中,則會強調溝通技巧與客戶導向的回應。 4. 個性化自訂答案 你是否擔心 AI 提供的答案過於模板化?不用擔心!Parakeet AI 的自訂功能能讓你提前輸入個人經歷、履歷中的亮點,讓 AI 能在面試時生成更貼合你的背景的回應。這樣,你的回答就不會顯得千篇一律,而是更加個性化。 5. 隱私與安全保障 很多人在使用 AI 工具時,擔心自己的個人資料會被洩露。Parakeet AI 對此做了嚴格的隱私保護設計。它不會錄音,所有的對話紀錄都會在面試結束後立即刪除,確保你的個資安全無虞。 ▍Parakeet AI 的方案費用 目前 Parakeet AI 沒有提供免費的試用版本,但它根據不同的需求設計了靈活的收費方案。費用根據點數來計算,適合不同程度的使用者需求。 ● 小型方案 3 個使用點數,價格約 $29.50 美元。適合偶爾需要 AI 幫助的用戶。 ● 中型方案 6 個使用點數,並額外贈送 2 點,價格約 $49 美元。適合需要定期進行視訊面試的人。 ● 大型方案 9 個使用點數,並額外贈送 6 點,價格約 $88.50 美元。這個方案適合頻繁參加面試的用戶,提供更高的性價比。 這些點數可以靈活使用,適合不同需求的求職者選擇。對於那些即將面臨多次視訊面試的人來說,選擇中型或大型方案無疑是更具成本效益的選擇。 Parakeet AI 為現代求職者提供了一個強大而靈活的工具,幫助他們在日益競爭激烈的職場中脫穎而出。它即時回應、多語言支持、行業專屬回答以及隱私安全保障等功能,讓你無論面對什麼樣的面試挑戰,都能夠保持自信與專業。如果你正在準備視訊面試,Parakeet AI 無疑是你不容錯過的 AI 工具! ➤ 立即試用:https://www.parakeet-ai.com/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報-科技愛好者的產地】獲得更多科技新知!
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非工程師也能考!2026最新AI證照指南|零基礎先從哪張開始最容易通過?
非工程師也能考!2026最新AI證照指南|零基礎先從哪張開始最容易通過?
AI不再只是工具,而是影響績效、升遷與錄取的職場必備能力關鍵。 (更新115年iPas AI應用規劃師報名費最新優惠) 根據104人力銀行最新數據,完成AI課程或擁有AI證照的求職者,面試邀約平均提升4倍;而標註 AI 技能的職缺年薪中位數高達80萬元,企業甚至有近5成願意開出「面議」、也就是薪資高於4萬的職缺搶人。AI技能已經成為職涯加速器。 ▶️ AI證照≠技術人才限定 所有職場角色都可以考 無論是行銷、行政、客服、PM、人資、財會還是業務,現在的工作場景都需要用AI來提升效率、降低工時與強化成果。AI已成跨部門共通語言,而不再僅限RD或IT背景。 ▶️ AI證照=面試敲門磚 搭配AI實戰力更加分 👉 AI證照建立「可信度」:證明你具備 AI 基礎能力與知識門檻 👉 AI作品集展現「即戰力」:讓企業看到你真的能用AI產生結果 ▶️ AI證照有哪些?官方告訴你! 依照 數位發展部《AI產業人才認定指引》,目前AI證照可分為: 🟡 素養型:不需寫程式、重視AI基礎素養與職場應用,適合一般上班族、跨領域轉職者。 🟡 工具型:需具備程式與模型實作能力,適合工程、資料、AI技術人員等職類。 🟡 專案型:同時具備AI素養與工具操作實務經驗,可領導大型AI導入專案,並熟悉情境應用。 📌 台灣官方認可的AI證照清單(最新重點整理) 以下難度評估係依通過率與考題的技術門檻綜合判斷而成,僅供參考,實際感受會因個人背景與準備程度而異。 一、素養類 1. iPAS AI應用規劃師 初級(經濟部) 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科,考題靈活且重視實際應用,且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 難度:★★★☆ 費用:800元 (此為115-116年專屬優惠,原價1200元) 通過率:38% (2025第四梯次為例) 建議備考時間:4-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 2. 生成式AI能力認證(資策會) 特色:有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效,通過率幾乎都有80%以上。 難度:★★☆ 費用:1300元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:70-80% (平均) 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 3. 生成式AI辦公室應用能力認證 (資策會) 特色:分學科與術科,評測生成式AI實際應用在文本創作、文案創作、圖像創作、簡報製作,強調AI實務操作,證書兩年有效,預計2026年開放報名。 難度:★★☆ 費用:報名費2000元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 4. 人工智慧工程素養認證(資策會) 特色:應試條件需有基礎的Python語言與資料分析知識,有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效。 難度:★★★★ 費用:1300元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:4-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048892 5. AI素養級認證(台灣人工智慧學校) 特色:入門最友善,考題偏原理與應用情境,適合跨領域學習者 難度:★☆ 費用:3000元 通過率:90%以上 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049171 6. TQC生成式AI應用與技術 實用/進階/專業(電腦技能基金會) 特色:測驗內容依照等級,從實用等級的AI概念,到專業等級的生成式AI應用、原理以及模型,全面檢測你是否真正理解 AI 背後的運作邏輯與使用方法。 難度:實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用:1200元/每等級 通過率:未有相關資料 建議備考時間:4-8週 (依等級不同) 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049228 7. TQC人工智慧應用與技術 實用/進階/專業(電腦技能基金會) 特色:測驗內容依照等級,從實用等級的AI 理論、到進階等級的機器學習、深度學習演算法、到專業等級的資料分析、 Python 程式基礎等,強調AI觀念理解與技術應用能力。 難度:實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用:1000元/每等級 通過率:未公布,專業級若有商管背景,搭配AI課程,通過率超過90% 建議備考時間:4-12週 (依等級不同) 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048413 8. EEC 企業電子化人工智慧應用師(電腦技能基金會) 特色:測驗內容以人工智慧、機器學習、深度學習等相關概論與情境應用為主。證書永久有效。 難度:★★★☆ 費用:2000元 通過率:未有相關資料 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048715 二、工具類 1. 生成式AI美術設計能力 初級/中級(資策會) 特色:測驗分成學科與術科,術科分數會加權60%,測驗範圍以生成式AI基礎知識,以及AI繪圖、圖片影片生成相關實務操作為主,需擅長各種AI生成工具因應術科題目,適合設計師、社群經營與內容行銷人員,證書有效期兩年。 難度:初級★★、中級★★★☆ 費用:初級2000元、中級3600元 通過率:初級約70%以上,中級未有相關資訊 建議備考時間:3-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049229 (生成式 AI 美術設計能力初級)、https://nabi.104.com.tw/ability/10049230 (生成式 AI 美術設計能力中級) 2. iPAS AI應用規劃師 中級(經濟部) 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包括人工智慧技術應用,以及大數據處理分析與應用、機器學習技術與應用兩科目擇一,適合已有AI相關技術開發經驗,以及參與過企業AI應用專案相關技術背景人士。 難度:★★★★ 費用:1000元 (此為115-116年專屬優惠,原價1500元) 通過率:63% 建議備考時間:6-12週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 三、專案類 1. TQC+ 人工智慧:機器學習(電腦技能基金會) 特色:以術科考題重視程式技術與模型實作,適合已有Python基礎並具備機器學習相關實作經驗者,是一張具AI實務鑑別度的證照。 難度:★★★★★ 費用:1800元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:6-12週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048576 ▶️ 想準備AI證照,建議順序 如果你沒有程式背景、或第一次接觸 AI,建議: 1️⃣ 先取得基礎素養型證照 → 建立門檻與可信度。 2️⃣ 再累積 2–3 個職務相關的AI應用作品集 → 展現成果。 3️⃣ 若想轉技術職,再進階工具類證照。 💡 常見問題集 ❓:我不知道從哪張證照開始? 🅰️:先從「素養型AI證照」入門最快上手。 ❓:沒時間準備很難嗎? 🅰️:多數素養類證照準備時間只需一個月、每天花一至兩小時準備,即可通過。 ❓:會提高薪資嗎? 🅰️:企業更願意主動邀約、給更高薪的談判空間。 ❓:我已經在職場,還需要嗎? 🅰️:讓績效呈現可量化成果,是升遷與跨領域轉職武器。
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想轉職 AI 工程師,該先學什麼?6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
想轉職 AI 工程師,該先學什麼?6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
最近,X 上一篇題為 《How to become an AI Engineer in 6 months》的文章引發不少關注。這份路線圖之所以被討論,不是因為它鼓吹速成,而是它提出了一個很貼近當前職場需求的觀點:現在企業需要的 AI 工程師,很多時候不是從零訓練大型模型的研究員,而是能把現有模型、API、資料與工具整合起來,做成可用產品與工作流程的人。 根據這份整理,AI 工程師的核心工作,通常包括串接 LLM API、設計 prompt 與上下文流程、建立聊天或搜尋系統、整合資料庫與外部工具、處理結構化輸出,以及優化成本、速度與穩定性。換句話說,這份角色更接近軟體工程、產品開發與流程自動化的交會點。 這份 6 個月路線圖,最重要的不是「學更多」,而是「學對順序」。第 1 個月先把 Python、Git/GitHub、CLI、HTTP/API、JSON、基本 SQL、Pandas 與 FastAPI 打底,因為原文認為 AI 工程首先仍是軟體工程;如果連基本程式、API 與資料處理能力都還不穩,後面的 AI 應用很容易只停在 demo 階段。 第 2 個月,重點進入 LLM 應用開發,包括 prompt 設計、結構化輸出、tool calling、streaming responses、對話狀態管理、成本與 token 概念、失敗處理與 prompt injection 基本意識。第 3 個月則聚焦在 RAG,也就是讓模型能根據自己的文件與資料回答問題,這也是客服機器人、企業知識庫、文件搜尋等場景最常見的核心能力之一。 第 4 個月開始,路線圖進一步談到 agent、工具、workflow 與 evals。原文特別提醒,不是每個問題都需要 agent;有時一個 prompt 就夠,有時 workflow 比 agent 更穩。真正重要的,是知道該怎麼選擇,以及如何用評估機制去判斷系統是否真的變好。第 5 個月則轉向部署、可靠性與產品化,包括 Docker、背景任務、queue、驗證與 API key 管理、logging、observability、prompt/version management、成本監控、rate limits 與 caching。 到了第 6 個月,這份路線圖建議學習者開始選定方向,往三種角色收斂:AI Product Engineer、Applied ML / LLM Engineer,以及 AI Automation Engineer。前者偏向使用者產品與 AI 功能開發,後兩者則更接近模型效果優化或企業流程自動化。對求職者來說,這一步的意義在於:不能只停留在「我有在學 AI」,而要把能力整理成職缺看得懂、作品集也講得清楚的樣子。 如果把這篇路線圖放回台灣職場來看,它最大的提醒其實不是「6 個月能不能成功轉職」,而是:AI 時代的競爭力,越來越像是把技術、工具與工作場景整合起來的能力。 企業不一定每一家都在找模型研究員,但會愈來愈需要懂 API、懂資料流、懂自動化,也懂得把 AI 接進產品與流程的人。這段屬於本文根據原始路線圖內容做的職場延伸整理。 A還有一個很務實的提醒:一定要做作品。 作者多次強調,不管是 Python 練習、API 串接、RAG 還是 agent,都不能只停留在看教學,而要真的做出專案、放上 GitHub、部署出去,讓別人能試用。對轉職者來說,這點尤其關鍵。因為當市場上很多人都說自己「會用 AI」,真正能拉開差距的,往往不是上過多少課,而是有沒有做出一個可被驗證的作品。 說到底,這篇路線圖最值得記住的一點是:未來企業需要的,不只是會使用 AI 工具的人,而是能把 AI 做成工作成果的人。對想轉職、想加值、想提升職場競爭力的人來說,與其一開始追逐最新工具,不如先建立一條能走完、也能做出作品的學習路。 --- 資料來源 https://x.com/DeRonin_/status/2033587293064204349
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政府說你要會這些,才算「有AI能力」從素養到開發,5大能力類型一次看懂
政府說你要會這些,才算「有AI能力」從素養到開發,5大能力類型一次看懂
數位發展部在2026年5月正式發布「AI產業人才認定指引3.0」,這是台灣官方對AI人才能力的最新定義標準,不管你是想轉職、想升職,還是想知道自己跟市場差多少,這份指引就是你的對照表,看完這篇你就知道自己現在站在哪,下一步該補什麼。 ❇️【政府把AI人才分三類,你是哪一種?】 指引把AI人才分成三大類別: • AI應用人才:用AI工具提升工作效率、創造價值,不需要寫程式。適合各行各業在職者,包含行銷、業務、行政、人資等。 • AI開發人才:用技術把AI做出來,包含ML工程師、LLM工程師、資料科學家等技術職務。 • AI研究人才:做AI底層研究、發論文、推進技術邊界,通常需要碩博士背景。 大多數在職者和求職者,其實落在AI應用人才這一塊,不需要寫程式,但要真的會用、懂AI。 ❇️【3.0版新增了什麼?兩件大事】 • 新增「AI治理素養」:因應今年1月上路的《人工智慧基本法》,你要知道AI的風險在哪、什麼不能做、資料輸入有什麼限制,不只是技術問題,而是每個用AI的人都該具備的基本意識。 • 新增「AI協作與開發」:Vibe Coding、Agentic AI已經是現在進行式,AI不再只是輔助工具,而是你的工作夥伴,這項能力要求你能用自然語言指揮AI完成任務、設計工作流程。 ❇️【先搞清楚自己的AI能力在哪裡】 很多人以為「AI能力 = 會用ChatGPT」,但企業真正在意的其實是三件事: • AI工具應用:能不能選對工具、解決實際問題 • AI判斷能力:能不能判斷AI輸出的內容、做出決策 • AI工作解決力:能不能整合應用、真正創造價值 會問問題、會做摘要、會生圖,只是起點,不是終點,未來比的不是誰會AI,而是誰真的能跟AI協作。 不確定自己現在落在哪個位置?可以先做一個快速檢測,104 AI通用素養檢測只要幾分鐘,就能找出你的能力落點,測驗通過還能回傳到104履歷,讓企業主動找到你。 👉立即測試AI通用素養 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9759690a-9a20-4575-8dce-492636a1206c ❇️【你缺哪塊能力?5大類型對照學習】 指引把AI能力分成五大類型,以下是重點整理: 1️⃣ AI應用素養(No-code) 了解AI基本原理、道德倫理、應用限制與風險辨識,新增AI治理素養,重點在於風險判斷與合規意識 ▶ 商業應用技能 1-1 生成式 AI 如何顛覆您的工作模式 :https://nabi.104.com.tw/course/aws/553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15 ▶ iPAS AI應用規劃師衝刺班:https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 ▶ 生成式 AI 能力課程:https://nabi.104.com.tw/course/iiiedu/46267952-18a1-4b5c-a0dd-052b04d1a418 2️⃣ AI工具應用(No-code) 會用ChatGPT、Midjourney、Runway、ElevenLabs等工具完成文書、圖文、影像、音源、自動化等實際任務,並能整合進工作流程 ▶ ChatGPT 實戰應用-讓AI成為你的超級助手 :https://nabi.104.com.tw/course/lunglungai/b5566bfa-71f7-4ed9-b7b4-5d4c406f8e21 ▶ AI行政管理力實戰課|高效會議記錄 × 精準SOP × 掌握AI工具: https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/615567ab-cd6f-423e-9277-841af2dd7031 ▶ n8n自動化工作術:https://nabi.104.com.tw/course/tibame/fe53158a-175d-4ec1-aac1-4d3f04e1fb43 3️⃣ AI程式語言應用(Low-code) 能用自然語言指導AI協作撰寫程式、使用GitHub Copilot、Cursor等工具,設計AI Agent工作流程,不需精通語法,但要懂邏輯與除錯 ▶ 文組人一定要會的 Vibe Coding:https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/f8202e4f-3029-464f-9f2d-57dd65702913 ▶ AI助理GitHub Copilot | 提升前端開發效率:https://nabi.104.com.tw/course/tibame/c4795096-ae10-43a5-b5e3-2a6548c30e8c ▶ AI Agent 零基礎打造個人工作流:https://nabi.104.com.tw/course/cwlearningtop/e4e74b5f-a403-44d4-894d-8bfbb24b0b88 4️⃣ AI模型訓練(Pro-code) 使用TensorFlow、PyTorch等框架訓練AI模型,涵蓋機器學習、強化學習、fine-tuning與RAG等進階技術 ▶ 技術開發技能1-9 如何利用 AWS 儲存服務加速生成式 AI 與機器學習訓練 :https://nabi.104.com.tw/course/aws/38612d3f-e05e-499c-a5e1-8d4f63192ada ▶ PyTorch生成模型全解析:https://nabi.104.com.tw/course/tibame/1908197d-6314-491e-b1ff-08aed83c8dc0 ▶ AI資料科學家全方位課程:https://nabi.104.com.tw/course/tibame/48cff3f9-685f-4dcc-9d2e-6e058d3e4de4 5️⃣ AI服務開發(Pro-code) 整合NLP、LLM、CV等技術開發完整AI應用服務,包含模型部署、API串接與系統整合 ▶ 自然語言處理與大型語言模型 :https://nabi.104.com.tw/course/ittraining/ad7af932-6033-457a-b8be-9735444d02ec ❇️【對應這份指引,哪些證照值得考?】 指引中明確列出推薦認證,以下是與一般在職者、求職者最相關的幾張: 一、 素養類 1. iPAS AI應用規劃師 初級(經濟部) • 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科,考題靈活且重視實際應用,且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 • 建議備考時間:4-8週 • 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 2. 生成式AI能力認證(資策會) • 特色:有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效,通過率幾乎都有80%以上。 • 建議備考時間:3-6週 • 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 二、 工具類 1. iPAS AI應用規劃師 中級(經濟部) • 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包括人工智慧技術應用,以及大數據處理分析與應用、機器學習技術與應用兩科目擇一,適合已有AI相關技術開發經驗,以及參與過企業AI應用專案相關技術背景人士。 • 建議備考時間:6-12週 • 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 2. 生成式AI美術設計能力 初級/中級(資策會) • 特色:測驗分成學科與術科,術科分數會加權60%,測驗範圍以生成式AI基礎知識,以及AI繪圖、圖片影片生成相關實務操作為主,需擅長各種AI生成工具因應術科題目,適合設計師、社群經營與內容行銷人員,證書有效期兩年。 • 建議備考時間:3-8週 • 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049229  (生成式 AI 美術設計能力初級)、https://nabi.104.com.tw/ability/10049230  (生成式 AI 美術設計能力中級) 三、 專案類 1. TQC+ 人工智慧:機器學習(電腦技能基金會) • 特色:以術科考題重視程式技術與模型實作,適合已有Python基礎並具備機器學習相關實作經驗者,是一張具AI實務鑑別度的證照。 • 建議備考時間:6-12週 • 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 完整認證資源請參考: https://moda.gov.tw/ADI/services/publications/1611#qaH19692
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企業內訓費用全攻略:如何花最少的錢創造最大的培訓效果?
企業內訓費用全攻略:如何花最少的錢創造最大的培訓效果?
企業內訓費用全攻略:如何花最少的錢創造最大的培訓效果? 一、企業內訓費用的本質:為什麼內訓比外訓更值得? 在人力資源管理的領域中,企業內訓費用是每年預算規劃中不可忽視的一環。相較於讓員工自行外出上課,企業內訓具有針對性強、培訓效率高、組織文化一致性佳等多項優勢。許多企業主在比較企業內訓費用與外訓費用後,往往發現:雖然單次企業內訓費用看似較高,但攤算到每位學員的成本,反而比外訓更為划算,且學習成效也更能直接落地到日常工作中。 本文將深入解析企業內訓費用的構成要素、常見計費模式、影響費用的關鍵因素,以及如何有效規劃企業內訓預算,讓每一分培訓投資都能發揮最大的組織效益。 二、企業內訓費用的主要構成項目 完整的企業內訓費用通常包含以下幾個主要項目。 講師費用是最核心的部分,佔整體企業內訓費用的50%至70%。講師費因資歷、專業領域、市場聲譽而有顯著差異。資深的企業管理顧問或具備多年產業實戰背景的講師,每天授課費用通常在40,000元至120,000元之間;而一般資歷講師則在15,000元至35,000元之間。 課程設計費用是企業內訓費用中常被忽略的一塊。若要求講師針對企業現況客製化課程內容,通常需要額外支付課程設計費,費用約在5,000元至30,000元不等,視需求訪談深度與材料製作複雜度而定。 教材費用包含講義印刷、工作手冊、測驗卷、行動計畫表等。每位學員的教材費約在100元至500元之間,大型培訓專案若需要精裝教材或線上學習平台,費用可能更高。 場地費用是部分企業容易忘記計入的隱性企業內訓費用。若使用企業自有場地,則可省去這筆費用;若需另外租用培訓場地,台北市的標準會議室租金每日約5,000元至20,000元不等。 行政費用涵蓋課前溝通協調、現場佈置、餐飲安排等,建議在規劃企業內訓費用時預留總費用的10%至15%作為行政緩衝。 三、2025年企業內訓費用標準行情 半天課程(3至3.5小時)的企業內訓費用約在15,000元至50,000元之間,依講師資歷與課程客製程度不同。 全天課程(6至8小時)的企業內訓費用約在30,000元至100,000元之間,是最常見的培訓形式。 兩天工作坊的企業內訓費用約在60,000元至180,000元之間,適合深度的技能培訓或主管領導力發展課程。 三天以上的企業內訓專案,費用通常需要個別議價,依內容複雜度、學員人數、配套支援服務等因素綜合計算,整體費用可能從150,000元到500,000元以上不等。 四、影響企業內訓費用的六大變數 訓練主題複雜度是第一個影響因素。技術性高、需要大量案例設計的課程(如:業績系統重建、組織變革管理)的企業內訓費用,通常高於一般軟技能課程。 學員人數與同質性是第二個因素。人數較多時,平均每人的企業內訓費用下降;但若學員背景差異過大,需要設計不同層次的課程,費用可能增加。 課程輪次安排是第三個因素。若需在短時間內完訓大量員工,可與講師商議多輪次培訓的整體折扣方案,有效降低平均企業內訓費用。 課後輔導追蹤是第四個因素。部分高品質的企業內訓方案包含課後的學員輔導、行動計畫追蹤、成果檢核等服務,雖然增加了整體費用,但能大幅提升培訓ROI。 地點與交通因素是第五個因素。若企業位於台灣中南部或離島,需要額外支付講師的交通費與住宿費,這些應一併計入企業內訓費用預算中。 講師獨家性是第六個因素。部分知名度高的企業管理講師,需要提前數月預訂,且有最低收費標準,企業在規劃企業內訓費用時應提前考量檔期安排。 五、如何最大化企業內訓費用的投資報酬率 第一步是做好培訓需求分析。在決定企業內訓費用預算之前,應先透過員工訪談、績效評估、工作觀察等方式,精準找出組織的能力缺口,避免花了大筆企業內訓費用卻訓練了不對的主題。 第二步是建立清晰的培訓目標。好的培訓目標應具備可量化、有期限的特性,例如「完訓後三個月內,業務成交率提升20%」。有了明確目標,才能客觀評估企業內訓費用是否值得。 第三步是選擇正確的培訓供應商。企業內訓費用的高低不等於培訓品質的好壞,應透過試聽課程、參考學員口碑、了解輔導案例,來選擇真正適合企業的培訓夥伴。 第四步是設計學習遷移機制。企業內訓費用的價值,最終體現在員工的行為改變上。應在培訓前、中、後設計完整的行動學習計畫,確保知識技能能夠真正應用在工作現場。 六、戰國策戰勝學院:台灣企業內訓首選品牌 戰國策戰勝學院由執行長林尚能講師創立,是台灣深耕企業培訓超過20年的專業機構,協助數百家企業打造高績效團隊。 在企業內訓費用的規劃上,戰國策戰勝學院提供完全透明的報價機制,依據企業規模、培訓需求、課程內容給出客製化方案,確保每一筆企業內訓費用都能帶來可見的組織效益。林尚能講師本身擁有豐富的企業轉型輔導經驗,擅長將理論與企業實務深度結合,讓學員在課堂上學到的每一項工具,回到工作崗位後都能立刻應用。 七、結語 企業內訓費用的投入,是企業對未來的承諾。選擇對的培訓夥伴、規劃對的培訓策略,才能讓企業內訓費用從成本轉化為競爭優勢。 歡迎聯繫戰國策戰勝學院,讓林尚能講師團隊協助您規劃最具效益的企業內訓方案。 戰國策戰勝學院 執行長 林尚能講師 官方網站:mo.com.tw 免費諮詢專線:0800-003-191 LINE ID:@119m
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面試時,是否應該先問問「工作內容累嗎?」問了,可能發生這件事
面試時,是否應該先問問「工作內容累嗎?」問了,可能發生這件事
有一位執行長Scott Kuru可能徵才徵到有點精神耗弱,他上Linkedin網站發表言論,他說,當一個面試者應徵者過來跟他說「他需要工作與生活平衡」,這傢伙其實並不是在講平衡,而是告訴我他不希望工作那麼多。這位執行長說,這個傢伙就肯定是「並沒有動力要成長」(not driven to grow),大概也不會決心要進步(not committed to improvement),這則貼文引發恐慌,有些人說,原來每次提到「工作生活平衡」,老闆們都是「這樣想的啊!」另外也引來大量的留言,生氣的要這位執行者搞清楚什麼叫「生活與工作平衡」。 今天的今日頭條知識教我們的是,最適合自己調性的工作,工作和生活一定可以更調和,值得花整個職涯的時間慢慢找。 每天進步一點點,每天進步1%,104的今日頭條知識每天帶給你最新的職場趨勢與新知,最好的服用方式,記得看完以後要反芻與反思,將我們所有職場軟硬技能潛能皆發揮到,淋漓盡致! (請按下104學習精靈教室右上角「共學」,可以收到一次又一次) https://youtu.be/R9WM0bSwH1k
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Claude 推出 13 堂免費線上課程:上班族該怎麼學,才能把 AI 變成工作戰力?
Claude 推出 13 堂免費線上課程:上班族該怎麼學,才能把 AI 變成工作戰力?
AI 工具愈來愈多,但很多上班族真正卡住的不是「不知道有哪些工具」,而是「不知道怎麼把 AI 用進工作流程」。Anthropic 近期推出 Anthropic Academy,整合 Claude 相關免費線上課程,主題涵蓋 AI 素養、Claude 基礎應用、API 開發、Model Context Protocol、Claude Code 與 Agent Skills 等,官方頁面也標示可在完成課程後取得證書。 對職場工作者來說,這不只是「多一個免費課程清單」,而是提醒我們:AI 學習正在從「會下 Prompt」進入「會設計工作流」的新階段。 為什麼這 13 堂課值得上班族關注? 過去學 AI,多半從 ChatGPT、Claude、Gemini 的基本問答開始:請 AI 幫忙寫信、摘要、翻譯、產文案。但隨著企業導入 AI 的需求變多,職場競爭力的標準也正在改變。 未來更有價值的能力,不只是「問 AI 問題」,而是能判斷: 什麼任務適合交給 AI? 怎麼把 AI 接進自己的工作流程? AI 回答是否可信,該如何驗證? 團隊能否把重複工作變成可複用的 AI 流程? Anthropic 官方學習頁面也把課程分成不同方向,包括 Build with Claude、Claude for work、Claude for personal,顯示 AI 學習已經不再只是工程師專屬,而是橫跨個人工作、團隊協作與企業導入。 13 堂免費課程連結整理 1. Claude 101 適合對象:AI 初學者、一般上班族 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-101 學習重點:認識 Claude 基本操作,學會用 AI 處理寫信、資料整理、文件分析、內容初稿。 2. AI Fluency: Framework & Foundations 適合對象:所有工作者、主管、教育者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations 學習重點:建立 AI 協作基本素養,理解什麼任務適合交給 AI、什麼情境需要人類判斷。 3. AI Fluency for Students 適合對象:學生、社會新鮮人 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-students 學習重點:用 AI 輔助學習、研究、職涯探索與自我規劃。 4. AI Fluency for Educators 適合對象:教育工作者、企業內訓人員 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-educators 學習重點:將 AI 融入教學、課程設計與學習評量。 5. Teaching AI Fluency 適合對象:教學設計師、企業講師 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/teaching-ai-fluency 學習重點:學習如何設計 AI 素養課程,教會他人正確使用 AI。 6. AI Fluency for Nonprofits 適合對象:非營利組織工作者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-nonprofits 學習重點:在資源有限的情境下,善用 AI 提升溝通、營運與專案效率。 7. Building with the Claude API 適合對象:工程師、產品技術團隊 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api 學習重點:學習 API 串接、Prompt 設計、工具呼叫、RAG 與 Agent 架構。 8. Claude Code in Action 適合對象:工程師、開發者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action 學習重點:將 Claude Code 導入日常開發流程,包括讀程式碼、改檔案、執行指令與 GitHub 工作流。 9. Introduction to Agent Skills 適合對象:開發者、AI 工作流設計者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-agent-skills 學習重點:學習建立可重複使用的 Skill,讓 Claude Code 在特定任務中自動套用指令。 10. Introduction to MCP 適合對象:開發者、系統整合人員 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol 學習重點:認識 Model Context Protocol,學習讓 AI agent 連接外部工具與資料來源。 11. MCP: Advanced Topics 適合對象:進階開發者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics 學習重點:深入 MCP 架構、檔案權限、傳輸機制、部署與擴充。 12. Claude with Amazon Bedrock 適合對象:AWS 技術團隊 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-in-amazon-bedrock 學習重點:在 Amazon Bedrock 上部署與使用 Claude。 13. Claude with Google Vertex AI 適合對象:GCP 技術團隊 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-with-google-vertex 學習重點:在 Google Cloud Vertex AI 上使用 Claude,並處理 PDF、視覺與引用等情境。 一般上班族,建議先學哪幾門? 如果你不是工程師,建議不要一開始就跳進 API、MCP 或 Claude Code。比較適合的順序是: 第一步:Claude 101 這門課適合完全沒用過 Claude,或只把 Claude 當聊天機器人的人。它的價值在於讓你理解 Claude 可以怎麼協助日常工作,例如寫信、整理會議紀錄、分析文件、產出簡報大綱、改寫文字等。 第二步:AI Fluency: Framework & Foundations 這門課更像是「AI 工作素養課」。它不只教你怎麼操作工具,而是教你如何判斷 AI 能不能做、該不該做、結果是否可靠。這對所有知識工作者都很重要,因為未來職場真正需要的不是盲目相信 AI,而是能與 AI 分工、判斷、驗證。 第三步:依照職能延伸學習 行銷、企劃、行政、HR、客服等職能,可以把 Claude 用在資料整理、內容產出、流程優化。教育、內訓、L&D 團隊,則可接著學 AI Fluency for Educators 或 Teaching AI Fluency。 工程師與產品團隊,可以從哪裡切入? 如果你是開發者、產品經理、資料團隊或 AI 專案負責人,這 13 堂課中最值得關注的是三條路線。 第一條是 Claude API 路線。Building with the Claude API 會從 API 呼叫、system prompt、tool use、RAG 到 agent 架構,一路帶你理解如何把 Claude 接進產品或內部系統。Anthropic 官方的 Build with Claude 頁面也把 API、SDK、Agents、Skills、MCP、Tool use、RAG、Prompt engineering 等主題整理為開發者學習路線。 第二條是 Claude Code 路線。Claude Code in Action 適合已經有 Git、CLI 基礎的工程師,學習如何讓 AI 協助理解程式碼、修改檔案、執行命令、自動化 code review,進一步把 AI 從「回答問題」變成「參與開發流程」。 第三條是 Agent 與 MCP 路線。Introduction to Agent Skills 與 MCP 系列課程,重點在於讓 AI 能使用外部工具、讀取資料、執行任務,這也是目前企業導入 AI agent 時最關鍵的基礎能力之一。 這波課程透露的職場趨勢:AI 能力正在分層 從這 13 堂課可以看出,AI 學習正在分成三個層次。 第一層是 AI 使用者。能用 Claude、ChatGPT 等工具完成摘要、寫作、翻譯、資料整理。這會成為多數上班族的基本能力。 第二層是 AI 協作者。不只會問問題,還能設計任務流程,知道如何拆解工作、設定角色、提供背景資料、檢查產出品質。這會是企劃、行銷、PM、HR、顧問、主管都需要強化的能力。 第三層是 AI 工作流設計者。能把 AI 接進工具、系統與資料來源,設計可重複執行的流程,甚至打造 agent。這會是工程師、產品團隊、AI PM、企業數位轉型團隊的關鍵競爭力。 換句話說,未來職場不會只問「你會不會用 AI」,而是會問:「你能不能用 AI 讓工作流程變得更有效率、更穩定、更可複製?」 給上班族的 3 個學習建議 1. 不要把 AI 學習變成工具追逐戰 今天學 Claude,明天學 Gemini,後天學 ChatGPT,最後可能只會累積一堆零散技巧。更有效的方式,是先建立 AI 協作觀念,再把工具用在真實工作任務。 2. 用自己的工作題目練習,而不是只看課程 學 Claude 101 時,可以直接拿自己的會議紀錄、簡報大綱、企劃草稿、履歷、報告來練習。AI 工具的學習成效,通常不是看你記住多少功能,而是看你能不能改善手上的工作。 3. 把 AI 能力寫進職涯成果,而不是只寫「會使用 AI」 如果你完成課程並拿到證書,履歷上不只要寫「完成 Claude 課程」,更可以寫具體應用成果,例如:「運用 Claude 建立內容產出流程,縮短初稿整理時間」、「導入 AI 摘要會議紀錄,提升跨部門資訊同步效率」。 延伸閱讀與學習資源 Anthropic Academy 官方入口 https://www.anthropic.com/learn Anthropic Academy 全部免費課程 https://anthropic.skilljar.com/ Claude 101 入門課程 https://anthropic.skilljar.com/claude-101 Build with Claude 開發者資源 https://www.anthropic.com/learn/build-with-cl
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CCNA好考嗎?2025認證攻略 提升網路技能的必備資格
CCNA好考嗎?2025認證攻略 提升網路技能的必備資格
CCNA認證(Cisco Certified Network Associate)是針對網管與系統研發人才設計的入門級別網路架構與網路協定專業認證。無論是想進一步了解網路基礎概念,還是尋求提升職場競爭力,CCNA都是不可錯過的重要憑證。本文將帶大家認識CCNA認證內容、報考條件、考試準備資源,讓你輕鬆踏上網路專業之路。 CCNA認證是什麼? CCNA是Cisco Certified Network Associate的縮寫,是Cisco提供的基础網路認證。它重點在基本網路構造、LAN和WAN原理、IP通信和網路安全等基础能力。通過CCNA,您可以認識網路基本運作原理,並增加解決網路問題的能力。 CCNA認證好考嗎? 雖然CCNA認證在難度上屬於網路專業認證的入門款,但還是需要一定的準備和學習。CCNA考試包括理論和實作兩部分,考生需要熟悉IP網路概念、LAN和WAN構造、VLAN和網路處理功能。對於新手而言,有網路基礎知識背景將會將考試過程簡單化。 CCNA認證好用嗎? 根據104學習精靈的資料,有近30%的網管工程師職缺要求求職者須具備CCNA認證資格,但除了這張證照之外,工程師的實務操作能力,以及程式語言、資料庫系統架構、框架工具使用技能...等專業技術也至為重要,甚至有的企業會要求專案型的工程師達到CCNP(CCNA再高一級的認證)以上等級,因此,證照技能兩不誤,才能凸顯能力價值。 工程師必備技能課程:https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&jobcat=2007000000 報考CCNA認證需要具備什麼條件? 報考CCNA認證沒有限制,任何對網路技術有興趣的人都可以參加。不過,具備以下基礎知識會有助於增加過關機率: ● 基本電腦操作知識:熟悉電腦硬體和軟體的基本操作。 ● 網路基礎概念:如IP地址分配、子網路劃分、路由和交換等。 ● IT基礎英語能力:CCNA考試的內容多為英文,理解基本的技術英語是必需的。 如何報考CCNA認證? 報考CCNA的步驟如下: 1. 註冊Cisco帳號:前往Cisco官方網站(Cisco官方網站)註冊個人帳號。 2. 選擇考試科目:目前CCNA的主要考試代碼為200-301,請確認最新的考試資訊。 3. 選擇考試中心或線上考試:登錄Pearson VUE考試平台,選擇您方便的考試中心或選擇線上遠端監考模式。 4. 支付考試費用:CCNA考試的費用約為300美元,依所在地區可能有所變動,支付後即可完成報名。 5. 準備考試:利用Cisco學習網頁、教材或其他學習資源進行充分準備。 6. 參加考試:在預約的時間和地點參加考試,也可申請遠距考試。 CCNA的考試範圍內容為何? CCNA考試範圍涵蓋多個網路基礎領域,主要包括以下內容: ● 網路基礎:了解網路運作的基本概念,如OSI模型、IP尋址、子網劃分等。 ● 交換與路由技術:包括VLAN配置、路由協議(如OSPF、EIGRP)及靜態路由的設置。 ● 無線網路基礎:涵蓋無線網路配置與故障排除的基本知識。 ● 網路安全:基礎防火牆配置、訪問控制列表(ACL)的使用及網路威脅防護。 ● 自動化與可程式化網路:基礎網路自動化工具(如Python)和SDN(軟體定義網路)概念。 ● 這些內容結合了理論與實務,旨在提升考生對實際網路操作與問題解決的能力。 因此,CCNA認證是通往網路管理專業的入門證照之一,搭配多樣性的工具技能專才,幫助你在職涯發展上更順利。 CCNA 可以做什麼工作?(104人力銀行統計企業職務要求排行榜) Top1: 網路管理工程師 Top2: 系統工程師 Top3: 資訊設備管制人員 Top4: 網路安全分析師 Top5: MIS / 網管主管 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 相關免費課程影片: https://nabi.104.com.tw/nabisearch/film?keyword=CCNA 需要CCNA的職缺需求: https://bit.ly/3TXgEl4
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[證照][職涯]AWS Certified AI Practitioner(AIF-C01)考照分享
[證照][職涯]AWS Certified AI Practitioner(AIF-C01)考照分享
因為技術的突破,AI蓬勃發展 公司商業組織在未來要導入AI工具在企業中使用將會面臨一些挑戰 台灣以中小企業為主,大部分公司很難投入太多的資源去訓練自己的AI模型 這時候使用雲端平台的AI工具可能就會是企業的解決方案 剛好遇到了AWS AI 人才就緒計畫 https://pages.awscloud.com/tw-aws-generative-ai-learning-program.html 參加了AWS AI 認證加速營 先看了「生成式 AI 商業應用技能 」 (Generative AI - Business Skill) 證書的相關課程 課後有個小測驗會取得證書,這個算是熱身,不算是太厲害的證照 而課程比起許多國際考試,AWS很友善的以繁體中文錄製 所以對於英文不是太好的考生來說是一項利多 因為我並非相關技術背景,所以選擇商業應用的課程內容 而商業應用的課程內容很大一部份就對應了AIF-C01的考試內容 另外認證加速營也提供了一個Notion筆記可以閱讀 https://fantastic-pipe-fa8.notion.site/11bb781c6a06800bb4eced5aa2838610?v=36c9e1661fe04cf1baeaa659c4623d90 雖然都是英文的內容,但透過翻譯還是可以閱讀使用的 另外還有非官方的Amazon AWS Certified AI Practitioner - AIF-C01免費考試真題:https://www.pdfexamdumps.com/AIF-C01-practice-test.html# 官方的模擬考試有英文也有簡體中文版:Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Simplified Chinese):https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/19794/exam-prep-official-practice-question-set-aws-certified-ai-practitioner-aif-c01-simplified-chinese 以上這些資源都能有效幫助準備AIF-C01的考試 如果英文不是頂呱呱的考生,我推薦報名簡體中文版考試 (目前還沒有繁體中文版) 考試時左上角有個English按鈕可以同時看英文原版的題目內容,就不需要擔心翻譯太爛的問題 以上備考的方式題目真的不夠多,所以我最主要備考刷題的方式是運用ChatGPT 「要進行考取AIF-C01證照的準備,給我十道模擬試題及答案,並逐題詢問我回答後告知是否正確」 考試結束後會有一些簡單的小調查,成績不同於許多國際考試能夠馬上知道成績 而是會另外以Email方式通知,官方告知約4個工作天 但我早上考試,當天晚上就收到Email通知了 接著可以進到官方的Dashboard登入後就能查詢成績單 100-1000分的分數量表,700分以上時為通過 這個考試不算太難,在2025/2/15前考取還會多一個Early Adopter的認證標章 https://aws.amazon.com/tw/blogs/training-and-certification/become-an-ai-ml-early-adopter-with-aws-certification/ 這個標章有什麼用呢,可能單純是爽度問題而已 不過因為參加認證加速營,所以考試半價外,還可以獲得AWS大禮包也就是相關的周邊紀念品 這項考試題目蠻應用面的,能夠檢驗考生是否具備AI的基礎知識 另外對於AWS AI的相關產品是否理解,雖然不是所有企業都會使用AWS的產品 但是瞭解這些產品能夠知道技術面能夠做到什麼程度,未來導入AI應用時對於解決方案也能有足夠的能力辨識
Steven Wu 賈伯斯加個n:職涯/稽核/財會審計/履歷
從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
在軟體工程領域,擁有專業證照能提升技術實力與職場競爭力。與其他職務相比,軟體工程師對AI相關證照的關注度更高,顯示人工智慧技術在業界的重要性。無論是開發、網路安全、專案管理,各種證照都有助於職業發展。以下是軟體工程類人員最常瀏覽的八大證照,幫助求職者選擇適合的認證。 第一名🟢人工智慧:機器學習 Python 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 ✍️Python程式設計測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/90b01176-e755-467c-aed7-a14a56c8a5db 這項證照專為希望掌握人工智慧與機器學習技術的工程師設計,涵蓋Python程式設計、資料分析、模型訓練等關鍵技術。擁有此證照可幫助求職者進入AI領域。 第二名🟢TOEIC (多益測驗) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/791f4d25-0e7f-41b7-b6fc-453d0fb44696 作為全球廣泛認可的英語能力測試,TOEIC證照在科技產業中極具價值。許多跨國科技公司要求工程師具備良好的英文溝通能力,以便參與國際專案、閱讀技術文件,甚至與國外客戶或團隊合作。 第三名🟢CCNA 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/f3b08867-0882-42c6-bd7a-41eac5959990 CCNA證照是思科(Cisco)提供的網路技術認證,涵蓋網路基礎、路由與交換、網路安全等內容。對於希望進入網路工程領域的軟體工程師來說,這是一項極具價值的證照,可幫助建立穩固的網路技術基礎。 第四名🟢 AI-900 AI 人工智慧基礎認證 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/7e37d905-b2f6-4de9-a3d8-99ad1f30fafe 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。內容涵蓋機器學習、電腦視覺、自然語言處理(NLP)等概念,適合作為進階AI技術的起點。 第五名🟢 Google Analytics (分析) 個人認證資格 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/141cc2fe-394a-4820-8aed-4e8af84d0c3a Google Analytics證照是數據分析與網路行銷領域的重要資格,對於開發數據驅動應用程式的工程師來說至關重要。透過此認證,工程師能夠學習如何有效解讀網站數據優化產品。 第六名🟢ISO 27001 資訊安全管理系統主導稽核員 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 ▶️學習課程: https://nabi.104.com.tw/course/acad/b7cfaa80-1ba7-4088-8182-10356906f1ce ISO 27001證照主要關注資訊安全管理,適合希望在企業內部負責資安政策與風險管理的工程師。此證照能夠幫助企業確保資訊系統的安全性,特別適用於從事資安、雲端服務與企業IT管理的專業人士。 第七名🟢SCJP (現為OCPJP) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028055 SCJP(現為OCPJP)是Oracle提供的Java專業認證,專為有一定Java開發經驗的工程師設計,適合希望提升程式設計能力並在Java開發領域深入發展的專業人士。 第八名🟢國際專案管理師 PMP 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/5670bd2b-59f0-4c55-bbfd-f5f7ab785713 PMP(Project Management Professional)是全球最具公信力的專案管理認證,此證照涵蓋專案規劃、風險管理、資源分配等重要技能,能夠提升技術主管與專案負責人的職場競爭力。
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AI開發程式時代的來臨,影響程式開發工程師履歷表爆增10倍!
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我記得大概 10 年前,在台北要找一位 APP 開發工程師或 PHP 工程師,真的比登天還難。以前只要會寫程式,幾乎就是市場搶手人才。我們即使把薪水開到10 萬甚至更高,還是很難找到人。履歷不多,能面試的人更少。 但這去年開始年,我很明顯感受到招募程式開發工程師的招募狀況正在快速改變。 從去年開始,AI 程式開發能力大幅進步。各種 AI coding 工具,甚至可以直接直接生成程式架構,原本寫程式的門檻被快速拉低。最直接的影響就是「人才供給」突然變多。 去年我們公司在招募程式開發工程師時,很明顯看到一個現象:履歷量從去年開始暴增,大概是以前的 10 倍以上。以前開一個工程師職缺,一個月可能只有幾封履歷。現在一開職缺,幾天內就會收到幾十封。 另一個很現實的變化是,薪資行情也開始慢慢往下修正。市場供給變多,價格自然會回到新的平衡點。以前企業是搶工程師,現在開始變成工程師也要證明自己的能力。 但最有趣的事情其實是另一件。 連我自己現在都已經可以用 AI 寫程式了。 到目前為止,我已經用 AI 寫出了五套公司管理系統了! 所以我在面試程式開發工程師的時候,通常都會要求對方提供一套自己做過的 後台系統,讓我實際看一下系統架構、資料設計與邏輯,這樣我才比較能判斷他的能力。 但常常會遇到要面試的工程師一個情況。 對方會說:「因為有跟原公司簽保密條款,所以不方便提供。」 這其實我也可以理解。 但很有趣的是,最後反而變成— 我把我自己用AI做的管理後台系統拿出來給面試者看。 以前是工程師展示作品給老闆看,現在變成老闆展示系統給工程師看。 AI 時代真的正在改變很多事情。未來的工程師,不只是會寫程式而已,而是要懂 如何用 AI 提升開發效率、如何設計系統架構、如何把技術變成商業價值。 也因為這樣,最近 104 人力銀行找我去開一堂「企業導入 AI」的課程。 我會在課程裡分享一件很多老闆、主管都很有興趣的事情: 如何不透過工程師,自己也可以用 AI 寫管理系統。 包含像是: 如何把公司流程做成系統 如何用 AI 做工作自動化 如何提升團隊的工作效率 其實很多企業的管理系統,不一定需要花幾十萬、幾百萬開發。 只要方法對,很多人都可以自己做出來。 如果有興趣想來聽我分享的底下報名 : 104人資市集: AI 業務即戰力:六小時學 AI,高效成交工作坊【04/17】台中場 https://ai.com.tw/a/qh 企業AI轉型實戰:用生成式AI打造高績效、低成本團隊【09/18】台中場 https://ai.com.tw/a/qi
林尚能 戰勝學院
面試專案經理(PM)作品集如何準備?6個撰寫原則
面試專案經理(PM)作品集如何準備?6個撰寫原則
想要轉職專案經理(PM)前,面試前準備專案經理的作品集時,重點在於展示你的技能、經驗和成功案例。以下是一些步驟和建議,幫助新手轉職者準備一個有說服力的作品集: 1. 選擇適當的專案 挑選你參與過的、最能展示你能力的幾個專案。確保這些專案涵蓋不同的技能和挑戰,以展示你在各方面的能力;若先前無相關專案經驗可敘述,可以試著找出之前工作上或學生時期與別人團隊合作的經驗。 2. 清晰地描述每個專案 對每個專案進行詳細描述,包含以下幾個方面: ☛ 專案背景:該專案的目的和目標。 ☛ 你的角色:你在專案中的具體職責和貢獻。 ☛ 挑戰和解決方案:你遇到的主要挑戰以及你是如何克服它們的。 ☛ 成果:專案的結果,最好有量化的數據來支持,如提高了多少百分比的效率、降低了多少成本等。 透過說明專案背景、目標、執行過程、成果以及所學習到的經驗,讓面試官了解你的專案管理能力。 3. 展示你的技能和方法 展示你在專案管理中的各種技能,例如: ☛ 時間管理:如何按時完成專案。 ☛ 資源分配:如何管理和分配團隊成員及其他資源。 ☛ 風險管理:如何識別和應對風險。 ☛ 溝通與協作:如何與團隊和其他利益相關者有效溝通。 4. 使用視覺效果 在作品集中加入專案的截圖、成果圖片、流程圖等,並且在文字說明中詳細闡述這些圖片的意義,讓閱讀者更能夠理解你的專案內容。你可以加入: ☛ 圖表和數據視覺化 ☛ 專案時間線 ☛ 前後對比圖片 ☛ 用戶回饋和測評數據 5. 保持簡潔和專業 確保你的作品集簡潔明瞭,易於閱讀。使用專業的語言和格式,避免過多的技術術語。 6. 展示持續學習與改進 強調你如何從每個專案中學習和改進。例如,你如何利用之前的經驗來優化後續專案。 若不希望原公司專案內容外洩,可以將重點呈現在作品集中,並且在面試時詳細說明專案內容,以展現你的專業能力,希望大家想要轉職的都順利! 關注教室追蹤更多PM更多相關知識~~
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NemoClaw跟OpenClaw到底差在哪?我幫你把兩者比清楚
NemoClaw跟OpenClaw到底差在哪?我幫你把兩者比清楚
最近有幾個朋友問我,NemoClaw 跟 OpenClaw 到底哪裡不一樣,能不能幫他們講清楚。 我發現這個問題確實不好回答,因為兩個東西乍看之下很像——都是 AI 代理平台、都是開源、都讓 AI 幫你做事——但骨子裡的設計邏輯完全不同。 這篇我想認真把兩者比清楚,順便說說我自己的看法。 先從 OpenClaw 講起,因為它先出現,而且它出現的方式非常特別。 OpenClaw 是今年年初由一個叫 Peter Steinberger 的開發者做出來的個人專案,幾乎沒有任何行銷,就靠口耳相傳在技術社群裡爆炸性傳播。三週內的採用速度超越了 Linux 的早期成長,這在開源歷史上幾乎是前所未見的事情。 它的核心概念是:讓 AI 住在你的電腦上,透過你已經在用的通訊軟體(WhatsApp、Telegram、iMessage)下指令,它幫你做電腦上能做的任何事。讀寫檔案、寄信、查行事曆、跑腳本、甚至自己寫程式來擴充自己的能力。 它的記憶是持久的,它記得你,跨對話、跨設備。 然後,今年二月,OpenAI 把它收購了。 這個收購對市場的意義很大。它讓整個企業界意識到,AI 代理這個賽道已經不是實驗性的了,但同時也讓很多本來考慮用 OpenClaw 的企業變得猶豫——OpenAI 接手之後,這個東西還會是開放的嗎?治理方向會變嗎? 就在這個時間點,NVIDIA 宣布了 NemoClaw。 NemoClaw 的官網是 nemoclaw.bot,它是 NVIDIA 在 GTC 2026 上正式發表的開源 AI 智慧代理平台。 兩者最根本的差異,我認為可以從以下幾個面向來看。 第一個是設計對象不同。OpenClaw 從頭到尾是為個人設計的,它的邏輯是「讓一個人用 AI 把自己變成超人」。NemoClaw 是為組織設計的,它的邏輯是「讓一家公司能夠安全、大規模地部署 AI 代理」。這個差別決定了後面所有設計決定的方向。 第二個是資安的位置不同。OpenClaw 的資安是事後加上去的,或者說,它的設計本來就不是以資安為優先。你把它放在公司電腦上,讓它連接公司的 Gmail、行事曆、檔案系統,IT 部門的反應幾乎一定是「不行」。NemoClaw 是從架構底層就把資安和隱私控制蓋進去的,多層安全防護、數據治理政策、存取控制,這些不是附加功能,是核心設計。 第三個是生態系統整合的深度不同。OpenClaw 靠社群力量建立了超過 50 種整合,擴張速度很快,但是去中心化的、品質不均的。NemoClaw 跟 NVIDIA 自家的 NeMo 框架、Nemotron 模型系列、NIM 推論微服務深度整合,這些是工業等級的 AI 基礎建設,不是個人開發者的 side project。 第四個是合作夥伴的層級不同。OpenClaw 的生態系統是社群成員自發建立的,活力十足但比較散。NemoClaw 的合作夥伴包括 Salesforce、Cisco、Google、Adobe、CrowdStrike,都是各自行業的前三名。這代表 NemoClaw 在企業軟體市場的整合深度,遠超過任何個人開發者能做到的程度。 第五個是硬體的態度不同。OpenClaw 沒有特定的硬體優化,跑在各種環境上效果不一。NemoClaw 有原生 NVIDIA GPU 加速支援,但同時也設計成硬體無關——可以跑在 AMD、Intel 等其他處理器上。 我自己的解讀是:這兩個工具不是競爭關係,它們服務的是不同的用戶群,只是碰巧在同一個時間點出現,都叫「Claw」。 如果你是個人用戶,想讓 AI 幫你管理自己的生活和工作,OpenClaw(現在已被 OpenAI 收購,未來方向還待觀察)或類似的工具是合理的起點。 如果你是企業決策者,正在評估要不要讓 AI 代理進入公司的工作流,NemoClaw 是目前最接近「可以認真考慮放進 production 環境」的選擇。 有一件事我想特別說,很多人在看 NemoClaw vs OpenClaw 的時候,會很自然地用「個人版 vs 企業版」這個框架去想。但我覺得這個框架還不夠精準。更準確的說法是:OpenClaw 代表的是「AI 助理化」,NemoClaw 代表的是「AI 代理基礎建設化」。 前者是工具的升級,後者是基礎設施的重建。 就像當年從 Excel 到 ERP 系統的轉變一樣——Excel 讓個人效率大幅提升,但 ERP 讓整個組織的運作方式改變了。AI 代理現在也在走同樣的路。OpenClaw 是那個讓大家看到可能性的 Excel,NemoClaw 是要把這件事變成組織基礎設施的 ERP。 對台灣的企業來說,我認為現在最重要的不是馬上決定要用哪個,而是先有人認真去理解這兩個東西在做什麼、可以解決什麼問題、跟公司現有的 IT 架構怎麼接。這件事做了,後面的決策才有根基。 這類工具的評估和導入策略,AI.com.tw 有在提供顧問服務,可以去了解看看。 https://AI.com.tw
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🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展,Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證,幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者,這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。 📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽 ### 1. Google Cloud 專業證書(Professional Certificates) 透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程,可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。 - 資料分析專業證書(Data Analytics) - 網路安全專業證書(Cybersecurity) - 上課平台:Google Cloud Skills Boost - **學費:每月 $29 美元,首月免費試用 - **網站:[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW) --- 2. Google Cloud 認證證書與徽章 - Cloud Digital Leader 認證**:入門級雲端通識認證 - Associate / Professional 級證照**:適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色 - 技能徽章 Skill Badges**:完成特定實作課程即可獲得,適合展示技能 - 網站:[Google 認證官網](https://cloud.google.com/learn/certification?hl=zh-TW)|[技能與證照管理](https://cloud.google.com/learn/training/credentials?hl=zh-TW) 🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦 3. Google AI Essentials(生成式 AI 通識課程) 由 Google 推出的免費 AI 基礎課程,適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。 - 內容:AI 工具應用、提升工作效率 - 平台:[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/) 4. Introduction to Generative AI(Google Cloud Skills Boost) 短時程微學習課程,幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。 - 課程頁面:[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW) 5. Machine Learning Crash Course (MLCC) Google 經典的免費機器學習課程,包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。 - 對象:資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者 - 網站:[ML Crash Course](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course) 🧠 三、台灣本地 AI 認證課程(與 Google 合作) 6. 104 學習精靈|生成式 AI 證書課程 由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程,內容實用、講解清晰。 - 學習內容:生成式 AI 的應用邏輯與職場場景 - 報名網址:[104學習精靈|生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799) 7. ADCT|Google Gemini AI 通識認證 由數位文化協會推出的 AI 通識測驗,考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。 - 課程免費,測驗費用 NT$599 - 證書可列入履歷/求職加分 - 報名網址:[ADCT AI 基本測驗](https://exam.adct.org.tw/product/ai-%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%B8%AC%E9%A9%97) 🚀 四、進階培訓與活動 8. Google Cloud AI Study Jam 為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動,涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。 - 適合對 AI 應用開發有興趣者 - 活動頁面:[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home) 9. 5 天生成式 AI 密集學習營 短期集訓課程,由 Google 主辦,深入 AI 模型應用與專案實作。 - 活動頁面:[5 天密集課程](https://rsvp.withgoogle.com/events/google-generative-ai-intensive_2025q1/home)
104學習 AI 趨勢報-科技愛好者的產地🤖
2026 iPAS AI應用規劃師:費用大幅調降、考題悄悄進化,現在入場最划算
2026 iPAS AI應用規劃師:費用大幅調降、考題悄悄進化,現在入場最划算
3月21日,iPAS AI初級應用規劃師「115年第一次能力鑑定」已順利完成考試。這張由經濟部核發的國家級證照,正逐漸成為職場AI能力的重要指標。自2025年首次開辦以來,四梯次共吸引超過 1.4萬人到考,目前已有逾 6,500人通過認證成為「有照」AI專業人才,同時已有超過 4,500家企業響應iPAS,承諾提供通過者優先聘用與薪資獎勵。 🏆 榮登2026年2月 Top3 熱門證照:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️【點我免費做初級模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶️【點我免費做中級模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe ▶️【考前衝刺班|速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略】https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 💰 費用史上最低,現在入場最划算 初級每科只要 400元(約原價3折),中級 500元 優惠期限:115〜116年,117年起恢復原價 🔄 考題持續進化:更強調「能不能解決問題」 本屆題目設計不只考名詞定義,更大量出現企業實務情境,考生需要判斷如何在真實場景中選擇並應用 AI 解決方案。觀察本屆題目走向,光懂技術已不夠用——能把 AI 說清楚、算清楚、做安全,才是這張證照真正在篩選的人。 📋 科目一核心考點(人工智慧基礎概論) • 模型評估與防雷思維:看到高Accuracy不能高興太早,要會識別 Data Leakage(資料洩漏)、類別不平衡等陷阱,並知道如何用SMOTE或資料增強補救 • 可解釋AI(XAI)題型明顯增加:要能根據溝通對象選對工具——向工程師用SHAP找問題根源、向客戶用反事實解釋說明如何改善結果、影像模型用Saliency Map確認模型有沒有「看錯地方」 • 情境應用題比重提升:題目給出真實業務場景,考生需判斷該用分類、偵測還是分割任務,並考量邊緣AI部署與Buy vs. Build決策 📋 科目二核心考點(生成式AI應用與規劃) 科目二聚焦生成式AI的應用與規劃,從商業評估到安全合規,涵蓋多個實務面向(以下考點整理供參考,實際範圍以官方簡章為準): • 商業評估:計算ROI、TCO、API Token費用,能用商業語言評估專案可行性 • 提示工程與LLM:掌握思維鏈(CoT/ToT/GoT)等提示設計模式 • RAG企業知識庫(本屆重點):理解資料分塊(Chunking)策略、MCP協議與AI Agent框架,解決「AI為何回答不準」 • 模型部署與優化:LoRA微調、知識蒸餾、負載平衡等落地工程概念 • AI安全合規:同態加密、SynthID、C2PA標準,防範Deepfake與資料洩露
104學習 職場熱門證照排行榜
資安證照排行榜:詳解 10 大熱門證照內容、費用與難易度!
資安證照排行榜:詳解 10 大熱門證照內容、費用與難易度!
資安證照有哪些?該如何選擇? 🛡️🤔 10大熱門資安證照排行榜 巨匠電腦輔導考照,打穩扎實資安技能! 💻🏆 隨著科技發展日新月異,資訊安全開始受到業界重視,也增加不少相關的職缺需求. 擁有資安證照不僅能提供最實質的能力證明,未來求職還能幫助提升個人競爭力. 接下來帶您解析資安界的十大熱門證照,幫助你選定合適的方向努力,距離夢想更接近! 🚀 資安證照有哪些?該如何選擇? 在了解該考取哪張資安證照前,首先應該要先釐清,在未來的資安職涯中,自己想專精於哪個層面. 如果是初次入門的資安小白,可以先從紅隊、藍隊兩大方向開始發想延伸. 🎓🔴🔵 在資訊安全的世界中,攻擊方(紅隊)會模擬駭客入侵,而守備方(藍隊)則協助加強系統安全. 對應不同紅隊、藍隊職能,資安證照可粗略分成稽核、管理、技術三類別. 先釐清各隊伍所需具備的能力要求,再鎖定發展方向,才能替未來做好準備! 🎯🛡️💼 🏆 10大熱門資安證照排行榜 🏆 CISSP - 💼💰 #資安專家 適合對象:經驗豐富的安全管理專家 費用:749 美元 難易度:高 CISA - 📊📈 #系統稽核 適合對象:中階系統稽核人員深造 費用:會員 575 美元/非會員 760 美元 難易度:中 Security+ - 🌐🔒 #網路技術 適合對象:職涯初期的網路安全技術員 費用:392 美元 難易度:中低 CEH - 🎓👾 #駭客技能 適合對象:資安紅隊的從業者 費用:1,699 美元 難易度:高 CISM - 🕵️‍♂️💼 #管理職 適合對象:欲轉型管理職的技術人員 費用:會員 575 美元/非會員 760 美元 難易度:中高 GSEC - 📑🌐 #資安專業 適合對象:IT 經理或具備資安背景的管理人員 費用:1,299 美元 難易度:中 SSCP - 👨‍💻🛡️ #安全系統 適合對象:親自使用安全系統的開發者 費用:249 美元 難易度:低 CASP - 🚀🔐 #高階技術 適合對象:高階網路安全技術員 費用:494 美元 難易度:高 GCIH - 🚨🔍 #事件處理 適合對象:想提升事件處理能力的資安管理者 費用:949 美元 難易度:中高 OSCP - 🌐💡 #滲透測試 適合對象:進階安全測試人員 費用:999 美元起 難易度:高 踏入資安領域的第一步就從巨匠電腦開始!資安網管人才培訓班有縝密的課程規劃,並輔導考取入門資安證照(CompTIA Security+),即使是零經驗的資安小白也能輕鬆掌握學習重點! 🎓💡✨擁有基礎的技術人員也能透過課程精進資安職能,更容易在眾多競爭者中脫穎而出. 藉由證照獲取來增加您的專業可信度,把經歷變成看得見的真・實力. 💼🔒 #資安 #證照 #巨匠電腦 #資訊安全 #技能提升
巨匠電腦逢甲認證中心 巨匠電腦逢甲認證中心-軟體設計學院
不會寫程式,也能用AI打造高效率工作流|2週完成你的第一個自動化專案
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104學習 職涯學習課程專文推薦
NVIDIA DLI 官方證書怎麼拿 ? 生成式 AI、LLM 應用開發完整攻略
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想進入 AI 領域卻不知從何開始?NVIDIA Deep Learning Institute(DLI)官方認證課程為工程師、資料科學家和技術人員提供最實戰的學習路徑。課程涵蓋生成式 AI 開發、LLM 大型語言模型應用、異常偵測 AI、高效能運算 等熱門技術,透過雲端 GPU 實作環境,讓您邊學邊做,完成後且通過課後測驗即可獲得 NVIDIA DLI 官方頒發的完課證書,為履歷加分、提升職場競爭力! 🟡 NVIDIA DLI官方課程 - 使用提示詞打造 LLM應用服務 從 Prompt 編排、訊息策略、資料輸出到智慧代理設計,這門課程將是你邁向 LLM 開發的第一哩路,也是未來生成式 AI 應用不可或缺的核心技能。 Q: 誰適合這門課? A: 具備 Python 程式設計經驗& 對 LLM 基礎知識有扎實理解 Q: 完成課程後,是否會提供相關證明? A: 是的,在您完成所有課程內容且通過課後測驗後,將會獲得由 NVIDIA DLI 官方所頒發的正式完課證書。 ▶️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10049187 ▶️課程資訊 https://nabi.104.com.tw/course/itcert/55c06dcd-98e6-4f89-be84-f1fa2b5fb4b8 【想更了解這堂課在上什麼先來聽聽開課說明會】https://nabi.104.com.tw/course/itcert/6ece6b5f-60b0-42eb-b7c8-5f0e170315a6 🟡 NVIDIA DLI官方課程 - 異常狀況偵測的AI應用 以電信產業網路入侵偵測為出發案例,實際操作三種核心異常偵測技術,結合理論、應用與效能評估,打造真正落地的異常預測能力。你將深入探索NVIDIA 加速運算平台上的 XGBoost 與深度學習模型,體驗其在高維資料處理與推論速度上的關鍵優勢,並理解監督式與非監督式技術在異常情境中的應用差異。 Q: 這門課程需要具備什麼樣的知識? A: 為確保您能深入吸收課程內容,建議應具備: 1. Python 資料科學實務經驗 2. 對深度神經網路訓練原理的理解 ▶️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10049188 ▶️課程資訊 https://nabi.104.com.tw/course/itcert/a36cfdb7-bd6d-4859-bd41-0c69c0237f02 NVIDIA DLI 課程能讓你親手操作 NVIDIA 最新技術,全面提升你在業界關鍵職位所需的實戰能力。
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免費學AI不用花大錢!五大原廠課程攻略:Google、NVIDIA、Anthropic
免費學AI不用花大錢!五大原廠課程攻略:Google、NVIDIA、Anthropic
你知道學AI其實不需要花大錢嗎?Google、Anthropic、NVIDIA、Microsoft、Meta這五大科技原廠,早已推出完全免費的高品質AI課程,含金量甚至超越市面上許多收費課程! 【為什麼選原廠課程?】 原廠課程有三大優勢:資訊最即時準確、課程架構完整嚴謹、部分課程完成後可獲得官方認證徽章,對履歷加分效果十足。 【五大平台推薦】 ▍Google AI 學習中心(grow.google/ai) 最適合AI零基礎的新手!「AI Essentials」課程不需要程式背景,教你用Gemini和NotebookLM提升工作效率,完成後可獲得Google官方數位徽章。另有教育工作者與學生專屬課程。 ▍Anthropic Academy(anthropic.skilljar.com) 想精通提示工程(Prompt Engineering)必看!提供15門以上完全免費課程,深入拆解如何寫出穩定高品質的Prompt。「Building with Claude API」長達13小時,涵蓋API串接到AI Agent建構,不需帳號即可學習。 ▍Microsoft Learn(learn.microsoft.com/training) 上班族的最佳選擇!專注Microsoft 365 Copilot在Excel、PowerPoint、Teams、Word的實務應用,讓你在不改變工作習慣的前提下,用AI大幅提升效率。 ▍NVIDIA 深度學習學院 DLI(nvidia.com/training) 技術工程師的殿堂!涵蓋深度學習、生成式AI/LLM、加速運算等六大領域,完成實作測驗後可獲DLI認證證書,是向雇主證明技術實力的最佳利器。 ▍Meta AI 資源庫(ai.meta.com/resources) 開源AI的最佳入口!提供Llama模型文件、PyTorch框架與地端部署指南,特別適合需要將AI部署在內部伺服器、資料不能上雲的金融或醫療企業。 【不同角色的學習路徑建議】 全體員工 → Google AI Essentials 建立基礎認知 行政業務人員 → Microsoft Copilot 提升日常效率 行銷企劃人員 → Anthropic 提示工程 優化AI產出 IT工程師 → NVIDIA DLI + Meta開源資源 深耕技術 善用這些免費資源,就能打造自己的AI競爭力!你目前在學哪個平台的課程呢?歡迎留言分享 👇
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[證照]經濟部iPAS AI應用規劃師初級考照分享
[證照]經濟部iPAS AI應用規劃師初級考照分享
今年2025年是經濟部iPAS AI應用規劃師開考的第一年 將原有的機器學習工程師及巨量資料分析師證照整合而成 從2024下半年開始,資策會生成式AI能力認證考照率先推出後 民間各單位AI證照不斷推出 經濟部iPAS AI應用規劃師可以算是目前唯一政府認證的AI證照 我參加了8/16,也就是2025年第三場的考試 根據官方統計數據,前兩次通過率都有50%以上 第三次通過率45% 而參考iPAS其他證照統計數據來看,多數為三成左右 所以可以預料第四次難度應該會再提高,讓通過率降到30%左右 先回顧一下第三場的考試題目好了 考試題目字數多數偏多,且多以實務案例的方式出題考觀念 第三次考試沒有圖靈測試是於哪一年提出?這種沒意義的題目 但針對現存工具的用途考試至少考了兩題 詳細考題內容及類型,網路上已經能夠查到超多人分享 總之考題內容很有鑑別度,也讓這張證照的公信力得以維持 考試的準備方法 首先,一定要看簡章 不管什麼證照或是比賽,要先搞懂遊戲規則 要先知道證照考試方式、範圍等 AI考試範圍看似很廣,但其實基礎理論不外乎特定的一些內容 若無AI相關基礎,建議先閱讀官方提供的教材資源,影片及簡報等 再針對考試範圍,逐個分類去刷題目 都考AI了應該也能知道如何請AI針對考試範圍提供題目刷題吧? 刷題的時候最重要的不是答對就好 不管答對或錯,只要看到不熟悉的名詞或觀念 務必要找方法搞懂,不論是查資料或問AI 考試建議要有同伴,可以找志同道合的人們成立讀書會 LINE社群中「iPAS AI應用規劃師-AI相關考證資源分享&心得交流」裡面有非常多的資源 有很多熱心的前輩會分享許多資料及觀點 而這張證照的考題會根據時事調整題目重點 例如今年的AI Agent議題、MCP等 第二次考試時也有考到NotebookLM製作Podcast的功能 想要取證,跟上時事也是非常重要的 這個社群的討論有助於讓自己跟上AI最新的技術與觀念 iPAS AI應用規劃師考試沒有考古題,所以沒有背考古題就能考過的事情 考試的方式、題目也非常的活,想要考過一定要弄懂觀念 我個人沒有買書來讀,利用官方提供的線上課程取代書籍,將基礎理論學懂 再利用AI刷題,每天堅持練習至少50題 當然,難度要調高一點 每天把50題搞懂,持之以恆30天 我想應該很少人不會通過的 最後我想說,證照考到只代表你對於AI相關知識有一定掌握且經過認證 不代表你一定高人一等,也不代表考到證照的人一定很懂AI AI世代就是要持續不斷的學習,才不會輕易被淘汰 祝福大家順利取證! Notion原文連結:https://stevenwublog.notion.site/iPAS-AI-269f7f8f282880ebbe8bc70acd0b99d7
Steven Wu 賈伯斯加個n:職涯/稽核/財會審計/履歷
拒絕年後職涯焦慮:為什麼 2026 年你需要一張「會說話」的 AI 證照?
拒絕年後職涯焦慮:為什麼 2026 年你需要一張「會說話」的 AI 證照?
步入 2026 年,職場分水嶺不再是學歷,而是誰能更有效率地與 AI 協作。 面對轉職潮,單純在履歷上寫「會用 AI」已不足以說服面試官,現在企業更看重「即戰力」。資策會有兩張證照,分別從「基礎通識」與「職場實戰」切入,讓非技術背景的人才也能擁有標準化的專業背書。 除了 AI 素養,具備國際公認的管理框架也是加薪關鍵。根據 PMI (國際專案管理學會) 於 2025 年 11 月發布的《薪資調查報告:第 14 版》(Earning Power: Project Management Salary Survey, 14th Edition) 指出,持有 PMP 證照的專業人士,其薪資中位數在 21 個受訪國家中平均比未持有者高出 33%。這反映出企業對於「具備專業框架」且懂「商業敏銳度」人才的重視。 💡2026 熱門證照快報 ❇️iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定(初級) 考試資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科,考題靈活且重視實際應用,且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 ❇️生成式AI能力認證(資策會) 考試資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 特色:有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效,通過率幾乎都有80%以上,目前已開放2026年1-3月場次報名。 ❇️生成式AI辦公室應用能力認證 (資策會) 考試資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/9bfaea95-16af-4183-ba6f-0a0b5506cfc1 特色:分學科與術科,評測生成式AI實際應用在文本創作、文案創作、圖像創作、簡報製作,強調AI實務操作,證書兩年有效,將於2026年3月進行考試。 ❇️國際專案管理師PMP 👉擁有此證照面試邀約可提升45% 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/43b8030e-af5a-48fb-babb-80f048956582 特色:全球公認的專案管理專業資格,代表你掌握了專案規劃、執行、監控與結案的完整知識體系,能有效提升跨部門溝通協調、進度控管及風險管理能力。 挑選一張與您工作場景契合的證照,這將是您在數位浪潮中不被取代的生存證明。 ➡️【推薦給你的考照學習資源】 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d
104學習 職場熱門證照排行榜
圖解TCP/IP網路通訊協定(涵蓋IPv6)2021修訂版
圖解TCP/IP網路通訊協定(涵蓋IPv6)2021修訂版
日本銷售逾30萬冊,TCP/IP經典入門書 在TCP/IP出現之前,網路的目的是連接電腦,進行資料交換,以讓有限設備之間彼此通訊的電腦網路為主,進行開發。不僅可連線的設備有限,用法也有限制,與現在的網路相比,並不方便。在這種背景下,為了能更自由、輕易連接大量設備,才開發出TCP/IP。如今,除了電腦之外,車子、相機、家電產品等也可以使用TCP/IP連線。電腦系統的虛擬化、雲端等結構也都把TCP/IP當作核心網路技術。現在使用TCP/IP的網路已經運用在各種設備控制或資料傳輸上,進化成為重要的社會基礎。 本書以豐富的圖例說明,帶領讀者了解TCP/IP的運作方式與應用領域。 來自讀者的讚譽 「細讀本書,讓我對複雜的網路有了輪廓清晰的全面性了解。」 「內容豐富,而且與時俱進。連最新的Wifi 6也有介紹」 「簡單易懂的解釋,就算是完全沒有基礎,讀起來也不會有壓力」 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACN036100
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2026 Google數位人才探索計畫│免費AI學程、完課領證書、零基礎可學
2026 Google數位人才探索計畫│免費AI學程、完課領證書、零基礎可學
在AI時代,持續鞏固數位能力是開啟更多職涯可能的關鍵!每年Google官方都會推出Google數位人才探索計畫,不僅全程免費、完課有證書領,今年更新增AI相關學程,幫助台灣各領域的人才快速具備職場即戰力。 文/《104職場力》整理 本文導覽 什麼是Google數位人才探索計畫?適合哪些人參加?Google數位人才探索計畫3大亮點與適合對象Google數位人才探索計畫課程教什麼?3大核心學程介紹學程1》AI職場通識課全新登場學程2》數位行銷專業技能養成學程3》Google Cloud雲端技術入門教學如何加入Google數位人才探索計畫?留意報名時間、步驟Step 1報名計畫Step 2提交課程認證、釐清學習路徑Step 3參與總整課程Step 4領取官方結業證書 什麼是Google數位人才探索計畫?適合哪些人參加? Google數位人才探索計畫是Google官方特別為台灣各領域人才打造的數位能力培訓專案,不論畢業、在職與否,或目前的職涯階段為何,只要想提升自我,這個計畫提供免費且完整的學習路徑。 Google數位人才探索計畫3大亮點與適合對象 圖片來源:Google官網 除了完全免費,這項計畫不僅能幫助大家掌握AI技能的應用,還可獲得官方認證,尤其適合底下這3類族群報名: 在校生:提早學習,掌握AI職能與實用技能,累積並探索職涯多元可能性。 轉職者:無痛跨領域學習,取得國際認證並具備AI應用力,增加競爭力和轉職籌碼。 職場人士:學習新技能,活用AI提升現有工作效率,同時培養數位思維,讓職場表現更亮眼。 這項計畫不僅提供免費且完整的學習路徑,更強調「不必擁有資訊背景」也能輕鬆上手,讓大家在競爭激烈的就業市場中脫穎而出,至於有什麼課程內容,下一段揭曉。 Google數位人才探索計畫課程教什麼?3大核心學程介紹 本次計畫的亮點在於提供了包含AI工具、數位行銷、工程等3大學程,並且均結合了最熱門的AI趨勢,讓報名的學員可以自由選擇修習一門或多門課程。 學程1》AI職場通識課全新登場 學習重點:從基礎到應用,學習掌握Gemini與NotebookLM等AI工具的實際應用,建立必備的AI素養。 應用場景:涵蓋專案企劃產製、會議紀錄摘要、市場研究與競品分析、創意文案發想,以及客服、行政問答等日常工作需求。 線上自學課程包含:生成式AI導論與實務、AI Boost Skills(Gemini/NotebookLM)以及Google Workspace with Gemini。 這是本次新推出的課程,就算學員完全沒有使用AI工具的經驗,也能透過這學程了解AI基礎,並將AI工具應用於日常職場中。 【同場加映】想知道自己的AI素養多高?需持續學習,還是能獨當一面?歡迎上104學習檢測!→AI 素養級認證 模擬試題→104 AI通用素養檢測 學程2》數位行銷專業技能養成 學習重點:學習如何設定預算、打造跨國廣告素材,並透過數據追蹤與AI技術提升廣告成效,奠定數位職涯基礎。 應用場景:包含品牌行銷策略、廣告漏斗與素材設計、GA數據分析、Google Ads廣告投放與社群媒體經營管理等。 線上自學課程包含:數位行銷、數據分析等基礎知識與應用、生成式AI驅動數位行銷、AI Boost Skills for Marketing等。 針對想要踏入行銷領域或希望運用數位行銷工具提升商業成效的學員,這門學程提供扎實的Google官方實戰教學。 學程3》Google Cloud雲端技術入門教學 學習重點:學習雲端基礎架構與AI發展,並了解虛擬運算、大數據與網路學習等核心概念。 應用場景:雲端基礎架構管理、AI應用開發、數據分析與處理、雲端資安與防護及機器學習模型訓練等。 線上自學課程包含:Google Cloud雲端運算基礎與實務、Cloud Digital Leader Certification、生成式AI語言模型入門實務等。 對於想了解雲端工程及資料處理的學員,這門課程有助於掌握Google Cloud、AI的核心技術應用。 圖片來源:Google官網 如何加入Google數位人才探索計畫?留意報名日期與時程 準備好要提升自己的數位競爭力了嗎?有興趣的大家請務必留意官方的報名期限及完整計畫時程。 Step 1報名計畫 即日起至2026/8/10(一)中午12:00止,登入官方網站即可使用 Google 帳號或電子郵件完成報名。 3項學程至少擇一參與,可加入官方LINE提交個人徽章總覽頁面連結,確認課程進度並完成階段審核。 Step 2提交課程認證、釐清學習路徑 即日起至2026/8/13(四)18:00止,幫助學員釐清最適合的學習路徑,系統有建議的自學時間,但實際可因個人所學職場領域有所不同。 自學進度需自行掌握,完成各學程全部線上自學課後,才能取得後續總課程上課資格。 Step 3參與總整課程 完成線上自學後,可擇一梯次參與各學程專屬的總整課程,梯次一需在6/11 18:00前完成自學認證提交;梯次二需在8/13 18:00前提交,兩梯次內容相同,錯過第一梯還有第二梯次可參與。 特別注意,總課程不能跨梯次完成,學員只能完成同梯次的直播課程與測驗。 Step 4領取官方結業證書 通過總課程及測驗後,即取得領取證書資格。 通過者可透過LINE下載電子證書,下載日期最晚至2026/10/30(五)止。 圖片來源:Google官網 以上是Google數位人才探索計畫的介紹,參加這個計畫不僅能學到實用知識,還有實質履歷加分效用,只要完成上述的任一學程,學員就可以獲得相應的「數位人才探索計畫結業證書」,小編建議有興趣的各位及早報名,善用免費資源投資自己的未來職涯! 點擊前往Google數位人才探索計畫 延伸閱讀: Anthropic Academy免費AI課程完整指南|從入門到進階17堂全攻略 憑借書證免費用GPT、Claude!教育部推「館館有AI」 擴及47所大學 新北推「終身學習」 300堂免費課程開跑
【104職場力】
VIBE CODING 智能體工程開發實戰
VIBE CODING 智能體工程開發實戰
身為開發者,還在為日復一日的程式碼撰寫感到疲憊嗎?想提升開發效率卻苦無對策? AI時代,工程師的超能力就是「Vibe CodingX智能體工程」! 《VIBE CODING 智能體工程開發實戰》線上直播課,專為有程式基礎的你設計,從原理到實戰,手把手教你打造AI驅動的開發流程。 讓 AI Agent 成為你的神隊友,告別低效,迎接高產能開發! 【這堂課你將帶走什麼?】 ✅ 建立 AI 協作開發思維:運用 Scaffolding Prompt 模式,用自然語言驅動 AI 組織專案結構、分層與規範。 ✅ 精通 AI 驅動 SQL 資料庫技術:掌握資料庫核心設計,實作 Text-to-SQL 與 RAG 原型。 ✅ 掌握最新AI開發工具:掌握 VS Code、Github Copilot 等 AI 開發工具,搭配 Claude Code 推理模型與 GitHub 協作流程。 ✅ Agentic 思維: 教你如何把 AI 視為「員工」而非「工具」,學習拆解任務、分配角色、建立 AI 工作的標準作業程序(SOP)。 ✅ 五大專案作品集: 包含行事曆管理系統、OCR自動化進銷存系統、全天候 Line Bot 智能助理等,實現可直接落地的 MVP。 ✅ 完成從零到一的專案部署實戰:透過 5 件實作成品,學習優化代碼並將成品部署至雲端環境。 15人小班制教學 名額有限,額滿為止❗️ 🔥 早鳥8折優惠實施中:現折 NT$14,400! (個人/企業團報更優惠) 立即掌握 AI 時代的「十倍速開發」法, 現在就立即了解報名課程👉https://user135527.pse.is/8yxqwu
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產品開發前的原型:POC (概念驗證),PM需要關注的重點有這些
產品開發前的原型:POC (概念驗證),PM需要關注的重點有這些
▎ POC(Prove of Concept,概念驗證)是一種展示一個概念或想法的可行性和潛在價值的方法。它通常涉及建立一個初步的、簡化的原型,目的是證明某個想法或技術在實際應用中的可行性,而不是交付最終的產品。 在軟體開發和創新領域,POC有以下幾個主要目的: 1. 驗證可行性:確保該概念或技術能夠實現預期的功能和性能。 2. 風險管理:識別和解決潛在的技術問題或風險。 3. 獲得投資:向投資者、利益相關者或高層管理展示該概念的潛力,以獲得進一步的資源支持。 4. 市場反應:測試市場對該概念的反應,確定是否有進一步開發的價值。 ▎ 產品經理(Product Manager)通常需要了解和參與POC的過程和結果,以下是產品經理可能會關注的一些重點: 1. 市場需求和用戶價值:確保POC所驗證的概念或技術符合市場需求和用戶價值,能夠解決實際的問題或帶來明確的好處。 2. 產品策略和路線圖:根據POC的結果,評估是否該概念應該納入產品路線圖,以及如何最有效地整合這些新技術或功能。 3. 產品定位和競爭分析:了解POC所涉及的技術或功能在競爭市場中的定位和差異化潛力,以確保產品的市場競爭力。 4. 對外溝通和合作:與外部利益相關者(如市場部門、銷售團隊)溝通POC的結果,協調可能的市場推廣策略或銷售支持。 5. 產品生命週期管理:在產品的不同階段,如概念驗證、開發和推出後,協調相應的活動和資源以確保成功的產品上市。 總之,產品經理在POC過程中的角色是確保產品方向和策略與市場需求和用戶期望保持一致,並確保所選擇的技術或解決方案能夠有效地支持產品的整體策略目標。
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Claude Code vs. OpenClaw:你的下一位「AI 虛擬員工」!
Claude Code vs. OpenClaw:你的下一位「AI 虛擬員工」!
在 AI 時代,如果你還在「複製貼上」程式碼,那就太落伍了。近期技術圈討論度最高、讓無數工程師與接案者瘋狂的兩個工具——Claude Code 與 OpenClaw,正準備徹底改變我們的辦公流程。 無論你是想提升效率的專業工作者,還是想在面試中展現前瞻性的求職者,甚至是以量取勝的外包接案者,這兩款工具絕對是你的 2026 必備軍火庫。 ---------- 1. Claude Code:Anthropic 的「最強掃地僧」 如果說 Claude 網頁版是個知識淵博的「教授」,那 Claude Code 就是一個直接住在你電腦裡的「資深工程師」。它是 Anthropic 推出的一款命令列介面(CLI)工具。 它的超能力: 它不只是跟你聊天,它能直接讀取你的程式資料夾、幫你抓出 Bug、自動寫測試,甚至直接幫你把寫好的內容部署上線。 對你的價值: - 專業工作者: 減少瑣碎的 Debug 時間,讓你把精力放在「產品邏輯」而非「語法糾錯」。 - 外包接案者: 以前要花三天寫的自動化腳本,現在對著電腦說一句話,Claude Code 就能幫你產出 80% 的完成品。 - 求職轉職者: 掌握 CLI 工具代表你具備「自動化流程」的思維,這是目前技術主管最看重的加分項。 ---------- 2. OpenClaw:開源界的「AI 變形金剛」 相對於官方出品的 Claude Code,OpenClaw 則是一個充滿靈魂的開源專案。它的核心理念是「彈性」與「自由」。 它的超能力: OpenClaw 就像是一個強大的插件框架,它讓你可以用更低的成本、更靈活的方式去串接不同的 AI 模型(不限於 Claude),並針對特定工作流程進行「魔改」。 對你的價值: - 專業工作者: 你可以根據公司的資安需求,自定義 AI 的存取權限,打造專屬的內部工具。 - 外包接案者: 因為是開源的,你可以節省大量的訂閱費用,並透過自定義 API 串接,為客戶提供更高 CP 值的解決方案。 - 求職轉職者: 參與或理解開源專案(Open Source)的運作,是證明你具備「社群影響力」與「深度技術探究能力」的最佳履歷勳章。 ---------- 【Claude Code - 官方武林正宗】 上手難度:簡單,像跟鄰居聊天一樣 核心優勢:與 Claude 3.5/4 模型完美適配 適合對象:追求效率、不想折騰工具的人 應用場景:快速開發、自動化測試 【OpenClaw - 開源自由鬥士】 上手難度:需要一點點技術基礎 核心優勢:極高的自定義空間、省錢 適合對象:喜歡玩新技術、想省預算的接案者 應用場景:打造個人品牌工具、多模型切換 ---------- 結語:別讓工具成為你的門檻,要讓它成為你的翅膀 在這個「人機協作」的轉折點,Claude Code 和 OpenClaw 的出現並不是為了取代我們,而是要幫我們從繁瑣的勞動中解放出來。 如果你想要快,選 Claude Code。 如果你想要變,選 OpenClaw。 現在就開始試著把這些 AI 帶進你的工作流程吧!當別還在手打程式碼時,你已經在規劃下一個產品的商業藍圖了。
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Notion Rollup 怎麼用?功能介紹及設定教學,連結不同的資料庫
Notion Rollup 怎麼用?功能介紹及設定教學,連結不同的資料庫
Notion 的 Rollup 功能是一個強大且靈活的工具,可以用來在資料庫之間進行數據匯總和計算。Rollup 允許用戶從一個資料庫(Database)中選取並顯示相關資料,並對這些資料進行統計、計算或匯總操作。這在需要跨多個資料庫進行資料分析或報告時特別有用。 【Rollup 功能介紹】 Rollup 功能主要通過以下步驟來設定和使用: 1. 創建關聯(Relation): 首先,你需要在兩個資料庫之間創建一個關聯。這可以讓一個資料庫中的條目(items)與另一個資料庫中的條目建立連結。 2. 添加 Rollup 屬性: 在創建了關聯之後,你可以在資料庫中添加一個 Rollup 屬性。這個屬性將允許你選取相關資料庫中的某個屬性,並對其進行計算或匯總。 3. 設定 Rollup 屬性: 在設定 Rollup 屬性時,你需要選擇: - 關聯屬性(Relation property): 選擇用於關聯的屬性。 - 目標屬性(Target property): 選擇需要匯總或計算的目標屬性。 - 匯總方式(Aggregation method): 選擇匯總或計算的方法,如計數、求和、平均值、最小值、最大值等。 【Rollup 應用舉例】 ▍ 示例 1:任務管理 假設你有兩個資料庫: - 項目資料庫(Projects): 包含所有項目信息。 - 任務資料庫(Tasks): 包含每個項目的任務列表。 你可以創建一個從任務資料庫到項目資料庫的關聯,並在項目資料庫中添加一個 Rollup 屬性,用來顯示每個項目的完成任務數量。 ☛步驟: ❶ 在任務資料庫中創建一個關聯屬性,將每個任務與相應的項目連結。 ❷ 在項目資料庫中創建一個 Rollup 屬性,選擇關聯到任務資料庫,目標屬性選擇任務的「完成狀態」,匯總方式選擇「計數」(Count)。 這樣,你就可以在項目資料庫中看到每個項目已完成的任務數量。 ▍ 示例 2:銷售報告 假設你有兩個資料庫: - 銷售代表資料庫(Sales Reps): 包含所有銷售代表的信息。 - 銷售記錄資料庫(Sales Records): 包含每個銷售代表的銷售記錄。 你可以創建一個從銷售記錄資料庫到銷售代表資料庫的關聯,並在銷售代表資料庫中添加一個 Rollup 屬性,用來顯示每個銷售代表的總銷售額。 ☛步驟: ❶ 在銷售記錄資料庫中創建一個關聯屬性,將每個銷售記錄與相應的銷售代表連結。 ❷ 在銷售代表資料庫中創建一個 Rollup 屬性,選擇關聯到銷售記錄資料庫,目標屬性選擇銷售額,匯總方式選擇「求和」(Sum)。 這樣,你就可以在銷售代表資料庫中看到每個銷售代表的總銷售額。 這些只是 Notion Rollup 功能的一些基本應用,實際上它可以應用於更多的場景中,根據你的需求進行靈活配置。
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Chrome 也能「一鍵自動化」了?Google 新推 Skills 功能:把常用 AI 指令變成固定工作流
Chrome 也能「一鍵自動化」了?Google 新推 Skills 功能:把常用 AI 指令變成固定工作流
每次都要重打 prompt、重貼網址、重新整理資料嗎?Google 在 Chrome 推出的 Skills,正在把 AI 從聊天助手,變成能重複執行的工作流程工具。 每次都做一樣的事,才是工作最耗時間的地方 很多人開始用 AI 之後,第一個感受不是「做不到」,而是「每次都要再做一次」。 今天看一篇長文章,要請 AI 幫你摘要;明天看另一篇,又得再打一遍同樣的指令。比價時,要 AI 幫你整理規格;換到下一個商品頁,又要重新貼一次 prompt。真正耗掉時間的,往往不是分析本身,而是那些反覆輸入、重複切換、重新開始的動作。這也是 Google 這次替 Chrome 新增 **Skills** 的切入點。Google 在 2026 年 4 月 14 日正式宣布 "Skills in Chrome",主打讓使用者把常用的 AI prompt 存起來,之後可以一鍵重跑。 換句話說,這不是單純把 AI 放進瀏覽器,而是讓瀏覽器開始記住你慣用的做事方式。 什麼是 Chrome Skills? 根據 Google 官方說明,"Skills in Chrome" 是建立在Gemini in Chrome之上的新功能。當你寫出一段之後還會再用到的 prompt,就可以直接從聊天紀錄把它存成一個 Skill。下一次使用時,只要在 Gemini in Chrome 輸入 `/`,或點擊 `+` 按鈕,就能快速叫出這個 Skill,並直接套用到你正在看的頁面上。 更重要的是,Skills 不是只能看單一網頁。Google 的說明提到,Gemini in Chrome 會使用目前分頁內容來回應;在桌機版上,還可以額外分享最多 10 個開啟中的分頁,讓 AI 直接跨頁比較、整合與分析資訊。 這讓 Skills 的角色很清楚:它不是新的外掛,也不是另一個獨立 App,而是把「你常用的 AI 指令」變成可重複執行的瀏覽器工作流。 為什麼這個功能值得上班族注意? 因為它解決的不是「AI 不夠聰明」,而是「AI 還不夠順手」。 Google 在官方範例裡提到,早期測試者會用 Skills 來快速計算食譜營養、跨多個分頁比較商品規格,或從冗長文件中抓出重要資訊。這些都不是炫技型應用,而是很典型的日常資訊處理任務。 如果把場景換成工作現場,其實更容易理解。像是行銷人員要快速整理競品頁面差異、企劃要從多篇資料中抽重點、PM 要比對不同方案頁的規格與限制、學習者要把長文變成易懂摘要,這些任務的共同點都是:"資訊很多、格式不一、重複率很高"。而 Skills 的價值,就是把這些「本來就會一再發生」的動作,變成可以直接重用的流程。這是根據 Google 已公開的功能設計與範例,可以合理推得出的工作應用方向。 這不只是 prompt,而是你的個人工作模板 很多人以為 AI 的重點是「問得漂亮」,但在工作裡更有價值的,通常是「能不能穩定重複」。 Skills 真正值得學的地方,不只是把 prompt 存起來,而是讓你開始思考:我平常怎麼整理資訊?我看一份文件最在意哪些重點?我要 AI 幫我輸出成什麼格式?是摘要、表格、比較,還是行動建議?當這些問題變清楚,你存下來的就不只是一句指令,而是一套你自己的工作模板。 從這個角度看,Chrome Skills 其實也提醒了上班族一件事:未來真正有競爭力的,不只是「你會不會用 AI」,而是「你能不能把自己的工作流程結構化,交給 AI 重複執行」。這一點雖然是應用層面的延伸判斷,但與 Google 這次強調的「save、reuse、edit、remix AI workflows」方向一致。 哪些人最適合先關注這個功能? 如果你的工作本來就常碰到以下情境,Skills 會特別有感: 你需要大量閱讀文章、報告、產品頁或教學文件,並快速抓出重點;你常常同時打開好幾個分頁做比較;你已經有一套慣用的 AI 問法,只是每次都得重新輸入;或者你正在學習怎麼把 AI 真正用進日常工作,而不只是偶爾問問題。Google 官方對 Gemini in Chrome 的描述也明確提到,它可以用來摘要文章、換方式解釋複雜主題、幫助學習新知、比較頁面內容,甚至完成某些多步驟任務。 所以,對學習者來說,這項功能的啟發不只是「又多一個 AI 工具」,而是:你可以開始把常見任務變成可複製的方法。這對職場學習來說,比只會寫幾句 prompt 更重要。 怎麼開始用? 目前 Skills 是跟著 Gemini in Chrome 一起推出的。Google 官方表示,Skills 已開始在桌機版 Chrome rollout,適用於 **Mac、Windows 與 ChromeOS,而且這一波 Skills 的啟用條件之一,是 Chrome 語言需設為 English (US)。已儲存的 Skills 也可同步到同一帳號登入的其他桌機版 Chrome 裝置。 至於 Gemini in Chrome 本身,Google Help 說明它會依地區與帳號條件逐步開放,如果功能尚未出現,可能是因為所在地區或帳號還沒被納入這一波 rollout。一般使用上,需登入 Chrome、使用最新版 Chrome,且無痕模式不支援;在設定中,也可以到 Settings > AI innovations > Gemini in Chrome 管理顯示與權限。 ## 使用前也要知道:方便,不等於完全自動 Google 也特別強調,Skills 並不是放手讓 AI 自己操作一切。若涉及某些敏感行為,例如新增行事曆事件或寄送電子郵件,系統會要求使用者確認後才執行。Gemini in Chrome 也提供權限管理,例如是否預設分享目前分頁、是否允許 Gemini 代為瀏覽、是否開啟精準位置等。 這代表它的設計方向,不是把使用者排除在外,而是在保留控制權的前提下,盡量減少重複動作。對工作者來說,這其實也是比較實際的 AI 使用方式:讓 AI 加速,但不要失去判斷。 Chrome Skills 給工作者的真正提醒 從表面看,Skills 很像只是把 prompt 收藏起來;但從工作方法來看,它更像是在提醒我們:AI 的下一步,不只是會回答,而是會配合你的工作習慣。 當瀏覽器開始記住你的常用指令、理解你正在看的頁面、支援多分頁一起整理資訊,AI 的角色就不再只是「問答工具」,而更接近一個可被訓練的工作助手。對上班族來說,現在值得學的,不只是怎麼問 AI,而是怎麼把重複性的任務整理成流程,讓 AI 真正替你省下時間。 可直接搭配文章的收尾文案 你不一定需要從很複雜的工作開始。也許只是先把「摘要文章重點」、「比較多頁資訊」、「把內容整理成表格」這些常做的事,變成自己的第一批 Skills。當你開始累積這些可重用的流程,AI 才會真的從新鮮工具,變成穩定好用的工作幫手。這是 Google 這次 Chrome Skills 最值得職場人關注的地方。 相關資料來源 : [1]: https://blog.google/products-and-platforms/products/chrome/skills-in-chrome/ "Turn your best AI prompts into one-click tools in Chrome" [2]: https://support.google.com/chrome/answer/16283624?co=GENIE.Platform%3DDesktop&hl=en "Use Gemini in Chrome - Computer - Google Chrome Help"
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PMO(專案管理部門)是什麼?大型組織內會有的部門,專案經理(PM)負責實際執行專案
PMO(專案管理部門)是什麼?大型組織內會有的部門,專案經理(PM)負責實際執行專案
PMO 是 「Project Management Office」 的縮寫。PMO 是一個組織或部門,負責設定和維護專案管理標準,並提供支持和資源,以確保組織內的專案按時、按預算、並符合質量要求地完成,是近十年逐漸興起的管理單位。一般多出現在以專案為主要核心業務的大型組織中,目的多是為了中央統一管理專案。 ▎ PMO 的主要職能包括: 1. 標準化和方法論:制定和推廣專案管理的最佳實踐、方法和工具。 2. 培訓與支持:為專案經理和團隊提供培訓、指導和諮詢服務,幫助他們提升專案管理能力。 3. 資源管理:協調和分配專案所需的資源,包括人員、資金和設備,確保資源的最佳利用。 4. 監控和控制:建立專案監控和評估機制,追蹤專案進度、風險和問題,確保專案按計劃執行。 5. 報告和溝通:提供專案狀態報告,促進項目團隊、管理層和其他利益相關者之間的溝通和協作。 ▎ PMO部門裡會有哪些職缺? PMO 部門通常包含多個職缺,以支持專案管理的各個方面。以下是一些常見的職缺: 1. PMO 經理 / PMO 主任:負責整個 PMO 部門的運作,制定策略和目標,監督各個專案的進展,並與高層管理團隊協作。 2. 專案經理 (Project Manager):負責具體專案的計劃、執行和交付,管理專案團隊,確保專案按時、按質、按量完成。 3. 專案協調員 (Project Coordinator):協助專案經理處理日常事務,如會議安排、文檔管理、進度跟蹤等,確保專案順利進行。 4. 專案分析師 (Project Analyst):負責數據分析和報告,評估專案的進度、績效和風險,提供決策支持。 5. 專案計劃員 (Project Planner/Scheduler):制定和維護專案計劃,確保各項活動按計劃進行,協調專案資源和時間表。 6. 風險管理專員 (Risk Manager):識別、評估和管理專案風險,制定風險應對計劃,減少風險對專案的影響。 7. 質量保證專員 (Quality Assurance Specialist):確保專案交付物符合質量標準,進行質量審核和檢查,提供改進建議。 8. 資源管理專員 (Resource Manager):負責專案資源的分配和管理,確保人員、設備和其他資源得到有效利用。 9. 變更管理專員 (Change Manager):管理專案範圍變更,確保變更得到適當的審批和控制,減少變更對專案的影響。 10. 財務分析師 (Financial Analyst):負責專案預算和成本控制,跟蹤專案支出,提供財務報告和分析。 ▎ 台灣哪些公司會有PMO這個部門? 在台灣,許多大中型企業和跨國公司都設有 PMO 部門,特別是在科技、製造、金融和電信等行業中。以下是一些可能設有 PMO 部門的公司類型及具體例子: 1. 科技公司: 台積電 (TSMC):作為全球領先的半導體製造公司,台積電需要嚴格的專案管理來協調其複雜的製造和研發專案。 2. 金融機構: 台灣銀行 (Bank of Taiwan):銀行需要管理各種 IT 專案、產品開發和合規專案,PMO 部門能夠提供支持。 3. 電信公司: 中華電信 (Chunghwa Telecom):作為台灣最大的電信公司,中華電信需要管理眾多網絡升級、服務部署和 IT 專案。 4. 製造業公司: 中鋼公司 (China Steel Corporation):大型製造企業通常需要嚴格的專案管理來管理其生產和研發項目。 5. 跨國公司: Google 台灣:作為跨國科技公司,Google 在台灣的辦公室負責多個專案,包括研發和業務拓展。 這些公司中,PMO 部門通常負責制定和維護專案管理標準,提供培訓和支持,並監控和報告專案進度,以確保專案按時、按質量和按預算完成。
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