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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。

恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1500/1 恆逸學員嚴紹瑋：產業背景：資訊科技與系統整合服務產業 工作職務內容：使用 Spring 框架進行後端程式開發及維護 🚀 提升 Java 核心基礎與安全效能 平時工作主要使用 Java 進行開發設計，因此希望透過此課程進一步強化核心基礎與程式設計思維，並在開發過程中兼顧效能與資訊安全。 🔒 資安實作理解與工作連結 授課講師將許多抽象的資安理論，轉化成淺顯易懂的範例，例如透過 SQL Injection、XSS、Session Hijacking 等攻擊手法示範，並讓我們實際操作演練，使我能清楚理解安全漏洞的成因，以及在程式設計時該如何修改程式或進行設定以防堵。這樣一來，我不僅知道「要注意資安」，更能真正理解為何要這樣做，以及不做可能帶來的後果。另外，講師也很願意回答問題，不管是課堂上操作卡住，或是我提出與工作相關的情境，他都會耐心說明，甚至給出一些我平常可能想不到的建議。這對我幫助很大，因為我可以馬上將學到的東西與自己的工作串聯起來。 ⚙️ 資安實戰演練助我工作防護 我印象最深的是講師在示範 SQL Injection 的單元。他先給我們一個看似普通的登入表單，接著在輸入的字串中插入一些 SQL 指令，竟然就能繞過驗證、直接登入系統。這讓我立刻聯想到工作上常撰寫的查詢語法，如果沒有做好輸入驗證或參數化處理，很可能就會被攻擊者利用。另外，課程中也提到 XSS（跨站腳本攻擊）。透過講師實際示範將惡意程式碼嵌入網頁，再看到使用者端 cookie 被竊取的過程，我才真正理解到「前端輸入驗證」與「後端過濾」的重要性。這些都是課程中我覺得最實用、最有收穫的地方。 🎯 資安思維融入開發實踐 目前工作上參與的都是政府機關的大型專案，對於資安的要求非常嚴謹。透過此課程，讓我平時開發時，除了功能本身能否正確執行外，也會進一步思考這樣的設計是否存在漏洞，並且在專案開發過程中，我能主動提出安全性改善建議，也能協助同事檢查程式碼是否存在潛在風險。以前在設計 SQL 語法時，主要只考慮查詢效率及撰寫的便利性，很少想到安全性問題。經過此課程後，我將課堂中學到的參數化查詢與輸入驗證套用到專案中，在撰寫 SQL 語法時，盡量避免使用字串拼接的方式，並加強輸入檢核，有效避免了 SQL Injection 的風險。取得 EC-Council 的認證，代表我具備一定程度的資安知識，雖然公司並無明確規定加薪或升遷，但我相信對於往後的職涯肯定有所助益。 索取課程優惠：https://www.uuu.com.tw/Forms/CourseInfoRequest?courseId=CASEJava&mediaSrc=104

簽到表是我們辦活動時的必需物品，但隨著電子化越來越普及，有沒有可能把簽到表也數位化呢?就讓我們利用Excel來做一個吧! 操作步驟： 1.先在空白處輸入=now() 作為紀錄時間使用 2.全選時間列 3.到資料-資料驗證中 4.儲存格內允許選擇「清單」；來源選擇「now函數儲存格」，按下確定 這樣做一個下拉式選單，報到過的時間就不會自動更新時間了，這樣報到起來是不是超方便的!

在使用AI如ChatGPT或Claude時，你是否曾嘗試過問一個簡單的問題：「Strawberry這個單字中有幾個r？」令人驚訝的是，許多AI會給出錯誤的答案：2個，而實際上是3個。為什麼會出現這樣的錯誤？本文將探討AI難題「Strawberry問題」，以及OpenAI全新推理模型o1是如何解決這一挑戰的。 ▍AI難題：Strawberry草莓問題 當你問ChatGPT或Claude關於「Strawberry中有幾個r」時，這些AI模型大多數都會回答錯誤，通常給出「2個」這樣的答案，儘管正確答案應該是「3個」。這是因為大多數大型語言模型（LLM）在訓練過程中，是基於一個「標記」來進行語言理解，AI將整個「Strawberry」視為一個單位，並不會逐字拆解這個單詞中的字母，因此無法正確判斷出其中的r數。 這類問題之所以被稱為「Strawberry問題」，是因為它看似簡單卻讓多數AI無法應對。這暴露出大型語言模型在處理細微語言結構時的局限性。對使用者來說，這類錯誤不僅令人失望，還可能帶來錯誤資訊的風險，尤其是在涉及精確問題的場景下。 ▍OpenAI o1的出現：推理能力的新突破 為了解決「Strawberry問題」，OpenAI推出了全新的推理模型o1。這個模型具有一個關鍵的突破：擁有「思維鏈」推理能力。與傳統的LLM不同，o1不僅僅是基於預訓練的標記來回答問題，它會根據問題進行逐步推理和拆解，從而得出更準確的答案。 以「Strawberry問題」為例，OpenAI o1能夠分析出單詞中的每個字母，並正確回答其中有3個r。這種推理能力源於OpenAI在o1訓練中引入的強化學習（Reinforcement Learning, RL）技術。該技術讓AI在面對問題時，能夠反覆推敲，進行逐步解構，並且學會自我反思，從而修正自己理解錯誤的部分。 ▍推理模型的應用與限制 OpenAI的o1模型在多項特定任務上表現卓越，特別是在競爭性編程、數學推理以及科學計算等領域。例如，根據OpenAI的報告，o1模型在國際數學奧林匹克資格考試中的得分達到了83%，遠超過此前GPT-4o的13%成績。此外，o1在Codeforces競爭性程式設計問題中排名第89位，這些成績展示了推理模型在解決特定高難度任務上的潛力。 不過，儘管o1在推理能力上優於傳統的LLM，但它也並非完美。例如，o1的推理步驟較多，因此在回答速度上相較於其他模型會有所延遲。OpenAI產品經理Joanne Jang也提醒大眾，雖然o1的確展現了進步，但它並非一個奇蹟般的「超級AI」，許多任務仍然有待提升，尤其是針對複雜任務的持續學習與進步。 ▍未來展望：推理AI的發展方向 儘管o1模型在某些領域展示了其強大的推理能力，但這並不意味著AI的全面進化。事實上，AI的進步仍需長期的技術投入和研究突破，才能在更多領域中實現真正的實質性提升。尤其是在語言理解和複雜任務推理方面，AI如何實現更接近人類水平的判斷力，仍然是科學家們需要解決的重要課題。 對於普通使用者來說，理解AI的局限性，以及新技術的潛在可能性，將有助於更好地利用這些工具，並設定合理的期望。 「Strawberry草莓問題」揭示了目前多數AI模型在處理細節問題上的局限性，也反映了推理AI的潛在價值。OpenAI o1推理模型雖然展現了令人期待的解題能力，但其發展仍有空間。隨著技術的進步，我們期待AI能更好地處理複雜問題，並在未來的各種應用中發揮更大的作用。 ➤ 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！

小編將曾經介紹過的函數列出，方便大家直接從功能上查找自己需要的功能，後續也會持續更新。在日常工作中，Excel 函數是提升工作效率的重要工具。無論是數據比對、文字處理，還是邏輯運算、日期計算，豐富的函數選項來幫助我們完成各種任務。 1. VLOOKUP：用於比對資料，並且填入相對應的內容 2. HLOOKUP：搜尋表的頂欄或值的陣列中的值，並在表格或陣列中指定的列的同一中回傳一個值。 3. INDEX：回傳表格或範圍中的值或引用該值 4. XMATCH：用於回傳指定項目在指定範圍，某列或者某列的「位置」 5. RANK：求某一個數值在某一範圍內一組數值中的排名 6. ROW：回傳儲存格所在的欄 7. COLUMN：回傳儲存格所在的列 8. OFFSET：根據指定的欄和列的偏移量，回傳一個新的單元格或範圍的引用 9. TEXTJOIN： 合併了多個範圍和/或字串的文字，還包含將合併之每個文字值之間指定的分隔符號。 10. LEFT：從左截取字串 11. RIGHT：從右截取字串 12. MID： 從中間截取字串 13. REPLACE：根據位置和長度，替換掉儲存格的字串 14. SUBSTITUTE：替換具體字串 15. MIN：找到某範圍中的最小值 16. MAX：找到某範圍中的最大值 17. AVERAGE：計算某範圍中的平均值 18. COUNT：計算含有數字的儲存格的個數 19. COUNTIF：計算某個範圍中符合給定條件的個數儲存格數量，可以計算包含數字、日期、文字、符號或空白的儲存格。 20. COUNTIFS：統計一組給定條件所指定的儲存格數 【COUNT、COUNTA、COUNTIF的差別和使用情境一次看】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_b1a2bf05-008c-40f1-a5be-ad9d42a5ba7f 21. SUM：計算儲存格範圍中所有數值的和 22. SUMIF：求滿足條件的儲存格總和 【SUMIF的差別和使用情境一次看】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_e02194d3-3368-4b6c-8ae5-8114c9e50480 23. SUMIFS： 對一組滿足條件指定的儲存格求總和 24. SUMPRODUCT：回傳相應的陣列或範圍乘積和 25. STDEV：觀察數字的離散程度，標準差表示每一組數字距離平均值多遠 26. SUBTOTAL：計算統計篩選資料後的結果，不需要重新選取範圍。其引數包含平均值、計數、最大最小值、相乘、標準差、求和、方差等參數化 27. ROUND：四捨五入到指定的位數 28. INT：向下取整數到指定的位數 29. ROUNDUP：無條件進位到指定的位數 30. ROUNDDOWN：無條件捨去到指定的位數 31. IF：使用邏輯函式 IF 函式時，如果條件為真，該函式將回傳一個值；如果條件為假，函式將回傳另一個值 32. AND：邏輯判斷，相當於「且」 33. OR：邏輯判斷，相當於「或」 34. TODAY：回傳今天的日期 35. NOW：回傳當前的時間，動態函式 36. YEAR：回傳日期的年份 37. MONTH：回傳日期的月份 38. DAY：回傳以序列數表示的某日期的天數 39. WEEKDAY：回傳對某個日期是星期幾。 默認情況下，天數是 1（星期日）到 7（星期六）範圍內的整數 40. DATEDIF：計算兩個日期之間相隔的天數、月數或年數 【以上40項的使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_5d34257b-7c49-4aa0-8e15-5a9ac8cc271f 41. FREQUENCY：用於計算數據在不同區間內出現次數的工具 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_564d3057-642a-4fd8-957c-16205a616859 42. FILTER：篩選特定資料，快速分類表格資料 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_ff871024-06dd-4348-8c02-d5418df1330f 43. SORT：用於對數據範圍進行排序，可以按列或行排序，並且指定升冪或降冪 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_cfdaeca8-2c17-4698-b837-cf354affc877 44. CONCAT：合併多個範圍和/或字串中的文字 【 使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_c422c6ab-6678-43a2-ba71-12af9ad0b735 45. FORECAST.LINEAR：使用現有值來計算或預測未來值 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_c8f0944b-5ae2-4c1d-b89b-9c2e696b503f 46. TEXT：根據指定格式將「數字」轉換為「文字」 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_6e16690c-1bc9-4d05-b984-f39b39fc0619 47. UNIQUE：提取不重複的值、只出現過一次的值 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_5e18d78e-789d-4a6c-aeda-a56985a6b012 48. INDIRECT：根據儲存格的位置，得到其內容 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_31132033-59c2-49cd-8589-b4f0472a21b0 🔍歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧 ✨如果喜歡這篇文，也歡迎免費加入共學✨

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)

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。

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！

Amazon Quick Suite 在 2025 年正式登場，這款全新 企業 AI 代理平台 被視為 Amazon 進軍生產力市場的重大佈局。與傳統 AIO（如 ChatGPT 類型的 AI 工具） 相比，Quick Suite 不僅能回應指令，更能透過代理人（Agent）自動執行複雜任務、整合企業工具並產生決策報告。隨著「Amazon AI 代理」、「企業 AI 工具」成為熱門搜尋關鍵字，這款產品也快速吸引了科技圈與商業領域的高度關注。 ⚙️ Amazon Quick Suite 的核心亮點 工作流程自動化：透過 Quick Flows，只需自然語言即可建立跨部門工作流程。 數據驅動決策：結合 QuickSight 分析 與 Q Business 聊天代理，提供即時研究與決策建議。 客製化代理：企業可針對不同業務建立專屬代理，並跨團隊共享。 深度整合 AWS：安全性與穩定性有 AWS 作為後盾，方便與既有系統串接。 📊 Amazon Quick Suite vs AIO 工具比較 🚀 市場前景與挑戰 機會面： 全球企業對 AI 代理平台 的需求正快速增加，超過 40% 的公司計劃在 2026 年前導入 AI 自動化。 AWS 的雲端與數據優勢，將幫助 Quick Suite 建立生態壁壘。 挑戰面： 權限與資料存取的複雜度，可能成為企業導入時的顧慮。 目前仍在測試階段，穩定性與使用者體驗需要進一步優化。 競爭激烈：Microsoft Copilot、Google Gemini、Salesforce Agent 都已在市場上爭奪份額。 ✅ 總結 Amazon Quick Suite 不只是另一個 AI 工具，而是能夠改變企業工作流程的 AI 代理平台。它與傳統 AIO 的最大區別在於 自動化能力與多工具整合性，對追求效率與智慧決策的企業來說，無疑是一個值得關注的新選擇。

PRD 是 "Product Requirement Document"（產品需求文檔）的縮寫。PRD 是一份詳細描述產品功能、特性和要求的文檔，通常由產品經理(PM)撰寫。它的主要目的是向開發團隊和其他相關方傳達產品的需求和期望，確保所有人對產品的理解一致。 【PRD 通常包括以下內容】 1. 產品概述：產品的基本介紹，包括目標市場和目標用戶。 2. 目標：產品的主要目標和預期成果。 3. 功能需求：詳細描述產品的各個功能和特性，通常按優先級排序。 4. 用戶體驗（UX）需求：關於用戶界面和用戶互動的要求。 5. 技術需求：包括技術架構、平台支持、性能要求等。 6. 非功能需求：如安全性、可擴展性、兼容性等方面的要求。 7. 測試需求：測試計劃和測試標準。 8. 依賴性和限制：需要的資源、依賴的技術或系統，以及可能的限制。 PRD 在產品開發過程中起到關鍵作用，它能幫助團隊明確目標，避免誤解，確保最終產品符合預期。 ⁋ Spec 是 "Specification"（規範或說明書）的縮寫。在產品開發過程中，Spec 是一份詳細描述產品、系統或組件的技術要求和功能的文檔。Spec 和 PRD 之間有些重疊，但兩者側重點有所不同： 1. 目標受眾： - PRD：主要針對產品經理、開發團隊和設計團隊，目的是傳達產品的需求和目標。 - Spec：通常針對開發團隊、工程師和技術人員，更加技術和細節導向。 2. 內容側重： - PRD：側重於產品的功能需求、用戶需求和商業目標，描述產品應該做什麼以及為什麼這麼做。 - Spec：側重於具體的技術實現細節，描述產品或系統如何運作，包括數據結構、算法、接口、協議等技術細節。 3. 詳細程度： - PRD：比較概括，提供高層次的視圖和用戶場景。 - Spec：非常詳細，提供低層次的實施細節和技術規範。 【Spec 的常見內容包括】 1. 系統概述：系統或組件的總體描述。 2. 功能說明：具體功能的詳細描述，包括輸入、處理和輸出。 3. 技術架構：系統的架構設計和技術棧。 4. 數據模型：數據結構和數據庫設計。 5. 接口規範：API 和其他接口的詳細說明，包括參數、返回值和錯誤處理。 6. 算法描述：關鍵算法的詳細描述和流程。 7. 性能要求：性能指標和優化目標。 8. 測試規範：測試計劃、測試用例和驗收標準。 Spec 通常是技術團隊在開發過程中的主要參考文檔，用於確保技術實現符合設計和需求。在實踐中，Spec 和 PRD 可能會結合使用，以提供完整的產品和技術視圖。

Oracle公司在2009年主導Java後，將Java SE版本的證照區分為OCAJP基礎認證與OCPJP進階認證；並於2019/01/01起，以Java SE8的考試科目1Z0-808與1Z0-809全面取代Java SE7： ◎SE8 OCAJP認證聚焦於Java基礎，主要是讓初學者能了解基本語法與物件導向程式的撰寫方式，以及新功能簡介。 ◎SE8 OCPJP認證著重在Java實務，主要有物件導向應用與設計模式、常用API使用方式、interface變更、lamdba表示式、Stream API等新功能深入剖析。 因應這樣的改變，國外著作多將認證與學習書籍分冊出版；本書作者酌於世界潮流，亦推出《Java SE8 OCAJP專業認證指南》與本書《Java SE8 OCPJP進階認證指南》。讀者可依自己的學習狀況分冊選讀，以掌握新版Java SE8的特色，並了解OCPJP認證的重點。 【本書特色】 1.掌握新版規格：參考原廠文件與歐美著作，條理呈現新版Java SE的特色。 2.認證考試介紹：於章末引述原廠命題範圍，輕鬆了解認證考試方向和本文內容關聯。 3.圖表提綱挈領：所有重要觀念皆以條列說明，或以表格歸納，或以圖形分段講解，加深學習印象。 4.擬真試題演練：透過範例及試題演練，熟悉新版功能及考試題型。 https://www.tenlong.com.tw/products/9789864343997?list_name=srh

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

Placeholder 可以用在以下地方，最常見就是填資料時的提示語 1. 展示臨時內容: 它是在開發網頁或應用程式時使用的臨時內容，用來填充那些尚未準備好的位置，例如表單輸入框或圖片區塊。 2. 提示性文字或圖片: 在表單輸入框中，placeholder 提供了使用者應該輸入的預期內容，如「姓名」或「電子郵件」等。對於圖片，placeholder 可以是一個臨時的圖像，代表尚未上傳或準備好的真實圖片。 3. 開發時的樣式參考: 它有助於開發者確保各個元素的樣式和排版，即使缺少真實內容，也能讓畫面看起來完整。 - Placeholder 也有屬性限制，像是 1. 當欄位一開始輸入文字，Placeholder 就會自動消失。 2. Placeholder 預設的提示文字顏色，對比太小，不易閱讀。 3. 改變了 Placeholder 預設的文字顏色，又怕造成使用者已填入的混淆。 更多關於Placeholder 的介紹，可以看 https://km.nicetypo.com/doc/77423056e1cc37721e0d7c80e1accecf

全球資安人才缺口高達400萬人。iThome 2023年資安大調查顯示，企業對資安人才的需求持續強勁，每10家企業，就有4家在招募資安人才，甚至有金融業斥資行情兩到三倍薪資挖角。104人力銀行透過企業招募人才大數據統計，帶你一次掌握2025年1月份企業愛用資安證照排行榜 第1名 🟡ISO 27001資訊安全管理系統主導稽核員 許多機關、企業欲導入ISO 27001資訊安全管理系統國際標準，內部必須有專人負責資安的稽核、教育訓練等工作，擁有本證照有助於溝通與實行相關步驟… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 第2名 🟡CCNA 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，是Cisco的入門級認證，適用於希望進入網路領域的IT專業人員… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 ✅ CCNA好考嗎？2025認證攻略https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_21b83e1d-c747-4262-93f0-81653f984fd7 第3名 🟡CEH CEH（Certificated Ethical Hacker）被業界稱之為道德駭客認證。它是一個中立型資安技術認證，延自美國聯邦調查局（FBI）訓練人才的課程… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028035 第4名 🟡CISSP 由 ISC2（International Information System Security Certification Consortium）核發的資安管理證照，被業界廣泛視為資安領域的頂端認證之一… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10002011 第5名 🟡CCNP CCNP Enterprise，即Cisco Certified Network Professional - Enterprise，是Cisco Systems提供的高級網路專業認證。該認證專注於企業網路技術和解決方案，驗證個人在企業網路設計、實施、操作和維護方面的深入知識和技能… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000638 👉快速測試資安職能適合度，挖掘你的職涯潛能 : https://nabi.104.com.tw/assess/16e0ae02-a53c-4129-986e-640b33d1b7ac 👉資訊安全大挑戰，你能拿幾分? https://nabi.104.com.tw/assess/group/Security 👉延伸課程推薦 《資安人才培育計畫第四期》 ACSI 資安專業職能驗證：資訊安全維運工程師 🤔這門課程適合誰？ ✅ 大專院校應屆畢業生；資管、企管、資安科系為佳 ✅ 欲轉職到資安工作之社會新鮮人 https://nabi.104.com.tw/course/acad/39b201f3-ab01-4be4-87cf-ac907be317c1

在生活中我們隨處可見條碼，因為他可以讓我們快速且準確的辨識產品或物品的資訊，不需手動輸入或查找，從而減少了人為錯誤的風險。 這麼好用的工具，我們用Excel也可以輕鬆的製作條碼喔! 首先大家要先設定好自已的編碼原則，再來我們會教學兩種方式，都可以做出條碼。 方法一：開發工具 1.選擇開發工具 2.點選插入-ActiveX控制項-其他控制項 3.點選Microsoft BarCode Control 16.0 4.在欄位中畫出條碼 5.在條碼上按右鍵-內容 6.調整屬性- 自訂點選「...」, 樣式選擇:7-Code-128 LinkedCell輸入要對應的編碼欄位 以上完成後就可製作出帶有數字的條碼了! 方法二：使用「條碼字型」 網路上有免費的條碼字型可以下載，大家可以搜尋關鍵字-Barcode字型，這裡會以「 Free3 of 9」為範例， 1.先下載並安裝好字型 2.將編碼原則調整格式為「*xxxxx*」 3.將調整好的格式下拉填充 4.選擇條碼字型 因為這個方法可能看不到數字，大家可以用手機下載條碼掃描器的app去驗證一下。 小編是使用ios系統，下載QRbot的app，一起提供給大家參考喔!

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如果你是一名前端工程師，正在準備技術面試，那麼你絕不能錯過 GreatFrontEnd。這個專門為前端開發者設計的平台，提供了豐富的練習題庫，涵蓋從 JavaScript、CSS 到系統設計的各種面試題目。無論你是剛入門還是經驗豐富的工程師，GreatFrontEnd 都能幫助你針對性地提升面試成功率，避免面試失敗的風險。本文將深入探討 GreatFrontEnd 的功能優勢及其為前端工程師面試提供的價值。 ▍GreatFrontEnd 是什麼？ GreatFrontEnd 是一個針對前端開發者的線上學習平台，專注於幫助使用者準備技術面試。該平台由多位曾在 FAANG（Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google）等科技巨頭任職的資深工程師共同打造，提供超過 200 道精選練習題目，涵蓋了從基本的 HTML/CSS 到高階的 JavaScript 及系統設計題目。 平台上的題目類型多樣，從簡單的知識問答、程式碼撰寫，到更複雜的使用者介面設計和系統架構設計應有盡有。這些題目不僅有助於鞏固前端開發的基礎知識，還能幫助使用者掌握面試過程中經常遇到的問題形式。 ▍GreatFrontEnd 功能優勢 ● 全面的題庫覆蓋：GreatFrontEnd 提供從初級到高級的前端面試題目，無論是 JavaScript 的閉包（closure）概念，還是 CSS 的盒模型（Box Model），甚至是前端系統設計的架構問題，都可以在這裡找到對應的練習題目。 ● 詳盡的解答與解析：每道題目都配有詳細的答案解析，幫助使用者不僅理解解題步驟，還能掌握背後的原理。這些解析由有豐富經驗的前 FAANG 工程師撰寫，保證了內容的專業性和實用性。 ● 模擬真實面試場景：平台設計了多種面試模擬，包括 JavaScript 程式碼撰寫、使用者介面設計、系統設計等，讓使用者在實際面試中能夠應對自如。 ● 靈活的學習方式：使用者可以依據自己的學習進度，選擇不同難度和主題的題目進行練習，這使得學習變得更加個性化。 ▍為什麼選擇 GreatFrontEnd 作為工程師面試工具？ ● 針對性強：與其他通用的面試準備平台不同，GreatFrontEnd 專注於前端技術，這意味著每道題目和每個功能都是為了提升你的前端技能而設計的。這讓它成為前端工程師面試準備的最佳選擇之一。 ● 實用性高：平台上的題目大多取自實際的面試問題，並根據最新的技術趨勢進行更新，這讓使用者在學習過程中不僅能夠掌握基本知識，還能夠應對可能在面試中遇到的實際問題。 ● 可靠的專業支持：GreatFrontEnd 的內容由經驗豐富的工程師團隊精心打造，這不僅保證了題目的質量，還能夠為使用者提供專業的指導與建議，確保在面試過程中發揮最佳表現。 ▍GreatFrontEnd 方案費用 GreatFrontEnd 提供多種訂閱方案，滿足不同學習者的需求。以下是平台主要的訂閱方案與價格，及其對應的功能： 【免費方案（Free Plan）】 ● 價格：免費 ● 提供有限的題庫練習，讓使用者可以嘗試部分題目。 ● 簡單的練習題目與部分模擬測試。 ● 無法使用高階功能與完整解答解析。 【個人方案（Individual Plan）】 ● 價格：每月 $29 或年付 $299 ● 全面解鎖題庫，包含所有前端相關練習題目。 ● 提供詳細的解題解析與專業建議，幫助使用者深入理解。 ● 享有面試模擬與系統設計練習。 ● 每月獲得一小時的 1:1 專家輔導，解答學習中的疑問。 【團隊方案（Team Plan）】 ● 價格：每月 $99 起（依使用者數量調整價格） ● 包含個人方案的所有功能。 ● 適合公司內部培訓，提供團隊學習報告，追蹤每個成員的學習進度。 ● 設計專屬的團隊挑戰題目，提升團隊合作能力與技術水平。 【企業方案（Enterprise Plan）】 ● 價格：依需求報價 ● 定制化題庫與專業培訓計劃，根據企業需求設計課程內容。 ● 享有更高階的技術支援與專業輔導。 ● 無限使用平台所有功能，包含進階模擬測試與專屬系統設計題目。 這些方案的定價根據使用者的需求和學習目標提供靈活選擇，無論你是個人學習還是企業培訓，都能在 GreatFrontEnd 找到合適的方案來提升技術能力​。 在面對競爭激烈的前端開發市場，選擇一個合適的面試準備工具至關重要。GreatFrontEnd 不僅能夠幫助你全面提升技術實力，還能夠讓你在面試中脫穎而出。如果你正準備踏上前端工程師的求職之路，GreatFrontEnd 絕對是你不可或缺的利器。無論是練習題庫的覆蓋範圍，還是解題的深度，這個平台都能幫助你解決面試準備中的痛點，助你一臂之力。 ➤ 立即使用：https://www.greatfrontend.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！

Linode（現已更名為 Akamai Cloud Computing）是一家成立於 2003 年的美國雲端主機服務商，以 VPS（虛擬私人伺服器）和雲端運算服務聞名。對於開發者和技術人員來說，Linode 是一個有一定口碑的選項。但對於台灣的一般企業主來說，Linode 和戰國策虛擬主機之間的差距，在幾個關鍵維度上非常明顯。本文將完整分析兩者的差異，幫助你做出更適合自己業務的選擇。 Linode 的定位與核心特性 Linode 本質上是一個面向開發者和技術團隊的雲端基礎設施平台。它提供的是原始的計算資源——CPU、記憶體、儲存空間、網路頻寬——而不是一個「拿來就能用的 WordPress 主機環境」。 這個定位本身沒有問題，但它意味著：如果你想在 Linode 上架設 WordPress 網站，你需要自己處理伺服器設定、安全性配置、WordPress 安裝、資料庫設定、備份策略等一系列技術工作。對於沒有伺服器管理經驗的企業主來說，這道門檻相當高。 Linode 的主要限制與挑戰 第一個挑戰：技術門檻極高。Linode 提供的是 Linux 伺服器的 root 存取權限，這意味著你需要具備基本的 Linux 系統管理知識，才能在上面成功架設和維護一個 WordPress 網站。對於業主來說，這通常意味著需要額外雇用技術人員或花費大量時間自學。 第二個挑戰：無中文客服支援。Linode 的客服完全以英文為主，對於需要在台灣時區快速解決問題的企業主來說，語言和時差的雙重障礙往往讓問題的解決時間大幅延長。 第三個挑戰：沒有針對 WordPress 優化的管理介面。Linode 提供的是通用的雲端主機控制台，而不是 WordPress 特化的主機管理環境。這意味著很多 WordPress 特有的管理工作，在 Linode 上需要透過命令列或自行安裝管理工具來完成。 第四個挑戰：亞太地區節點有限。Linode 在新加坡有資料中心，但對台灣用戶來說，連線延遲仍然比本地主機更高。網站載入速度對 SEO 和用戶體驗都有直接影響，這個差距不容忽視。 第五個挑戰：費用結構複雜。Linode 採用按用量計費的模式，對於流量和資源使用不穩定的網站，月費可能難以預測。此外，要達到完整的 WordPress 主機功能，還需要額外配置各種服務，實際成本往往高於初始看到的方案價格。 戰國策虛擬主機的核心競爭優勢 相較於 Linode 的技術導向定位，戰國策虛擬主機從一開始就是為台灣企業主設計的 WordPress 主機解決方案，在幾個關鍵面向上有顯著優勢。 開箱即用的 WordPress 環境。戰國策虛擬主機提供完整的 WordPress 主機環境，讓你不需要從零開始設定伺服器。從申請到網站上線，不需要任何伺服器管理知識，大幅降低了技術門檻。 台灣在地伺服器與連線優勢。戰國策在台灣有本地伺服器基礎建設，讓台灣訪客享受更低的連線延遲和更快的網站載入速度。這對 Google 的 Core Web Vitals 評分和整體 SEO 表現有直接的正面影響。 全中文客服與技術支援。當你的網站出現問題，你可以用繁體中文和台灣在地的客服團隊直接溝通，不需要擔心語言障礙和時差問題。對企業來說，問題解決的速度就是業務運作的效率。 透明的固定費用結構。戰國策虛擬主機的定價結構清晰，讓你可以準確預算每個月的主機成本，不會有意外的流量超標費用或隱藏的附加費用。 完整的 WordPress 外掛和主題支援。在戰國策虛擬主機上，你可以自由安裝任何 WordPress 外掛和主題，包括 WooCommerce、SEO 外掛、頁面建構器等，完整發揮 WordPress 的生態系優勢。 從 SEO 視角的深度比較 對於認真做 SEO 的台灣企業來說，主機選擇對 SEO 表現的影響往往被低估。伺服器回應時間（TTFB）、網站載入速度、伺服器穩定性和正常運行時間，都是 Google 評估網站品質的重要指標。 在這個維度上，戰國策虛擬主機的台灣在地伺服器提供了明顯的優勢。相較於 Linode 在新加坡的節點，本地伺服器對台灣訪客的連線速度更快，這直接反映在 Core Web Vitals 的各項指標上。 此外，戰國策不只是一家主機服務商，更是台灣在 AI SEO 和 GEO（生成式引擎優化）領域有深厚積累的行銷顧問公司。選擇戰國策虛擬主機的企業，可以同時獲得技術基礎建設和行銷策略兩個層面的支援，這是單純的雲端基礎設施提供商如 Linode 完全無法提供的價值。 適合選擇 Linode 的情境 Linode 並非沒有其適用場景。如果你的團隊有專業的 DevOps 工程師，需要高度自訂的伺服器環境，或者正在開發非 WordPress 的應用程式，Linode 的彈性和技術深度確實有其價值。 但如果你的目標是架設一個以 WordPress 為基礎、認真做 SEO 和內容行銷的企業網站，並且希望在不需要深度技術知識的情況下快速上線並持續維護，戰國策虛擬主機是一個更貼近你實際需求的選擇。 適合選擇戰國策虛擬主機的情境 台灣中小企業和個人品牌，需要一個可靠、快速、容易管理的 WordPress 主機環境。電商業者，需要穩定的主機支撐 WooCommerce 或其他電商外掛的運作。內容行銷和 SEO 導向的企業，需要最佳化的台灣本地伺服器速度。重視在地化客服支援的企業主，不想在遇到問題時面對語言和時差的雙重障礙。 結論 Linode 是一個為技術人員設計的雲端基礎設施平台，而戰國策虛擬主機是一個為台灣企業主設計的 WordPress 主機解決方案。兩者的定位本身就不在同一個維度上。 對於台灣的企業主來說，如果你的核心需求是架設一個高效能、易管理、有本地支援的 WordPress 網站，戰國策虛擬主機提供的整體價值明顯優於 Linode 的通用雲端服務。 了解更多戰國策虛擬主機方案：https://www.nss.com.tw/wordpresshosting/ #虛擬主機 #Linode比較 #戰國策 #WordPress主機 #台灣主機 #SEO主機 #雲端主機 #網站架設

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

成長行銷（Growth Marketing）正迅速成為現代企業的核心策略之一。隨著數位行銷手段的普及，傳統行銷已無法滿足成本效益的需求，企業開始轉向更具效果的成長行銷模式。本文將深入探討成長行銷與傳統行銷的主要差異，解釋如何利用成長駭客的思維來快速達成具體的增長目標，並全面優化行銷漏斗的每個階段。 ▍成長行銷是什麼？ 將「成長駭客」的思維和技巧，與數位行銷手段結合，目標是達成具體的成長和轉換目標。這種行銷方式關注的不僅僅是傳統行銷中的曝光率或點閱率，而是在行銷漏斗的每個階段都注重實際效果，如用戶數、下載量和銷售量等。 ▍傳統行銷與成長行銷的差異 傳統的行銷通常集中在提升品牌的曝光度，希望通過大量觸及潛在客戶來促進後續的轉換。然而，隨著數位行銷手段的普及，這種方式的成本效益逐漸降低。因此，成長行銷應運而生，它強調在有限資源下以最快速度達成明確的增長目標，如同「成長駭客」一樣，要求快速、精確、有效地執行策略。 ▍成長駭客思維的應用 成長駭客本質上是利用非常規手段，在短時間內取得最大化成效的人，他們通常面對預算有限、時間緊迫的挑戰，並且需要具備數位行銷、數據分析、程式設計和使用者體驗等技能。而這種成長駭客的思維方式被應用到長期行銷策略中，就成為了成長行銷。 ▍成長行銷的全面優化 與傳統行銷最大的不同，成長行銷不僅僅關注前期的觸及和引流，而是全面掌握並優化行銷漏斗的每個階段，以達到長期的增長目標。 🔍歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧 ✨如果喜歡這篇文，也歡迎免費加入共學✨

PDCA循環與RACI矩陣是兩種在管理和專案管理中常用的工具和方法，分別用於持續改進和明確責任分配，在專案管理中通過結合使用這兩者，可以有效提升專案的執行效率和成功率。PDCA循環提供了一個系統化的改進框架，而RACI矩陣則確保了每個任務的責任明確，兩者相輔相成，共同推動專案的順利進行。以下將詳細解釋這兩個概念及其應用。 【PDCA循環】 ◆ 定義 PDCA循環（Plan-Do-Check-Act Cycle），也稱為戴明循環，是一個持續改進的管理方法論，旨在通過反覆循環的四個階段來不斷提升流程和產品質量。 ◆ 四個階段 1. Plan（計劃） - 內容：識別問題或改進機會，設定目標，制定實現目標的計劃，包括資源、時間和方法。 - 目標：確定需要改進的具體領域，並制定具體可行的行動方案。 2. Do（執行） - 內容：按照計劃實施改進措施，並記錄過程中的數據和信息。 - 目標：將計劃付諸行動，並在執行過程中收集必要的數據以便後續分析。 3. Check（檢查） - 內容：分析執行階段收集到的數據，評估改進措施的效果，與目標進行比較。 - 目標：確定改進措施是否達到預期效果，找出差距和問題所在。 4. Act（行動） - 內容：根據檢查階段的結果，決定是否要標準化改進措施、進行調整或重新開始PDCA循環。 - 目標：確保改進措施得到持續應用，並根據反饋進行進一步優化。 ◆ 應用 PDCA循環廣泛應用於質量管理、流程改進、專案管理等領域。例如，在專案管理中，PM可以利用PDCA循環來持續優化專案流程，確保專案按計劃進行並達到預期目標。 ◆ 實例 假設一家製造公司希望提升產品質量： - Plan：識別質量問題，設定降低缺陷率的目標，制定改進計劃如引入新的檢測設備。 - Do：實施新設備，並進行員工培訓。 - Check：分析改進後的質量數據，評估缺陷率是否下降。 - Act：若效果顯著，將新設備和流程標準化；若效果不理想，調整計劃並重新循環。 【RACI矩陣】 ◆ 定義 RACI矩陣是一種責任分配工具，用於明確專案或流程中各個任務的責任人。RACI是四個英文單詞的縮寫，代表不同的責任角色： - Responsible（負責）：執行任務的人。 - Accountable（當責）：對任務結果負最終責任的人，通常是決策者。 - Consulted（諮詢）：在任務執行過程中需要被諮詢的人。 - Informed（通知）：需要被告知任務進展和結果的人。 ◆ 功能 RACI矩陣通過將任務與相關角色對應，確保每個任務都有明確的責任分配，避免責任不清或重複，提升協作效率。 ◆ 如何製作RACI矩陣 1. 列出任務：將專案或流程中的所有任務列出來。 2. 列出角色：列出參與專案的所有角色或人員。 3. 分配責任：在矩陣中標註每個任務對應的R、A、C、I角色。 ◆ 應用 RACI矩陣廣泛應用於專案管理、流程設計、團隊協作等場合，特別是在跨部門合作或大型專案中，能有效明確各方責任，避免混亂。 【PDCA循環與RACI矩陣在專案管理中的結合應用】 在專案管理中，PDCA循環和RACI矩陣可以結合使用，提升專案的持續改進和責任明確性。 ◆ 具體應用 1. 計劃階段（Plan）： - 使用RACI矩陣明確各項任務的責任人，確保每個任務都有明確的負責和當責人。 2. 執行階段（Do）： - 根據RACI矩陣分配的責任，具體執行各項任務，並按照計劃進行。 3. 檢查階段（Check）： - 評估各任務的執行情況，根據RACI矩陣中的角色進行反饋和諮詢。 4. 行動階段（Act）： - 根據檢查結果，調整RACI矩陣中的責任分配，優化專案流程，進行持續改進。 【優勢】 - 責任清晰：RACI矩陣確保每個任務都有明確的責任人，避免責任不清。 - 持續改進：PDCA循環促進專案的持續優化，提升專案質量和效率。 - 高效協作：兩者結合能夠提升團隊協作效率，確保專案目標的實現。

面試讓你感到緊張嗎？想提升自信卻不知道從何開始？Google Interview Warmup AI 工具來救場！這款免費的線上工具，不僅針對各種職業領域提供真實的模擬面試問題，還能即時分析你的回答，提供具體改進建議。從此告別面試焦慮，讓你的面試表現更加出色！本文將深入介紹這個工具的功能與使用方法，幫助你輕鬆迎戰下一場面試。 ▍Interview Warmup 是什麼？ 在求職過程中，面試往往是最令人緊張的一環。無論是剛畢業的學生，還是有豐富經驗的專業人士，都可能因為缺乏面試練習而感到壓力。為了解決這一問題，Google 推出了名為「Interview Warmup」的 AI 工具。這是一個免費的線上模擬面試平台，旨在幫助求職者針對特定職位的需求，練習回答常見的面試問題，提升面試表現。 ▍Interview Warmup 的主要功能 ● 職業導向的模擬面試問題 「Interview Warmup」 為求職者設計了多種職業類別的模擬面試問題，例如數據分析師、數據科學家、用戶體驗設計師、電子商務專員等。使用者可以根據自己求職的目標職位，選擇相應的面試題目，這不僅讓練習更加針對性，也能幫助求職者準備特定行業的面試需求。 ● 即時回饋與建議 許多人在面試時不知道自己該怎麼說才能達到最佳效果。「Interview Warmup」 的 AI 系統會在使用者回答後，立刻提供反饋，提示常用詞語、句式和回答中的關鍵詞，幫助使用者優化表達方式。這樣的即時反饋能夠讓求職者快速掌握面試中的關鍵要素，減少表達時的困惑和不確定感。 ● 深度答案分析 這個工具利用自然語言處理技術（NLP）來分析使用者的回答內容，提供包括用詞重複次數、常見短語、以及未提及的重要概念等詳細數據。這樣一來，求職者能夠更清楚地了解自己在回答中的優勢和需要改進的地方，進一步提升面試表現。 ● 自我反省與持續改進 面試技巧的提升不僅僅靠一次練習就能達到。「Interview Warmup」允許使用者查看、保存自己的回答，並反覆練習，方便日後反省和改進。這種持續的練習機會，使求職者能夠不斷調整自己的應對策略，逐步建立起對各種面試問題的信心。 ▍Google 面試 AI 工具的優勢 ● 免費使用，無需註冊 「Interview Warmup」 是完全免費的工具，任何人只需打開網頁，就能立即使用，不需要註冊或訂閱服務。這使得求職者可以輕鬆地開始練習，而不必擔心額外的成本或複雜的操作。 ● 針對性強，快速準備 無論你是想轉職還是進階職涯，「Interview Warmup」提供的職業導向面試題庫，都能讓你迅速掌握所需的面試技巧。不僅如此，它的智能分析功能還能為你提供精確的改進建議，使你能在短時間內快速提升面試能力。 ● 隨時隨地，靈活練習 因為是線上工具，你可以隨時隨地利用零散時間來練習。無論在家、在咖啡店還是通勤途中，只要有網路，你都能方便地進行面試準備。這種高效靈活的學習方式，讓面試練習不再拘泥於時間和空間。 Google 的「Interview Warmup」AI 工具是一個非常實用的資源，特別適合那些希望提升面試表現的求職者。無論你是初出茅廬的新鮮人，還是想要在職場上更進一步的老手，這款工具都能提供針對性的幫助，讓你在面試中更有自信地展現自己。現在就開始使用「Interview Warmup」，為你的下一場面試做好萬全準備吧！ ➤ 立即使用：https://grow.google/certificates/interview-warmup/ ➤ 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！

資策會在職菁英班 專為受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團輔導之國內製造業，辦理企業「AI人才培育」課程！透過精準實務課程，全力為符合資格之企業在職員工，鍛造升級轉型的在職菁英。 報名資格： 本課程報名資格需為國內依法登記成立之製造業者，且受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團輔導之企業在職員工。 提醒您，線上填寫報名資料後，仍需經本單位以電話或 E-mail 聯繫確認，才算完成報名。 課程費用： 本課程係接受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團補助辦理，不另向學員收取任何費用。 在職菁英班課程總覽： https://www.iiiedu.org.tw/course?type=%E5%9C%A8%E8%81%B7%E8%8F%81%E8%8B%B1%E7%8F%AD

為方便轉職者掌握市場薪資，104 人力銀行爬梳 18.8 萬筆薪資大數據，公布以職務經驗的薪資升幅排行榜，薪資增幅代表薪資的相對差距，與薪資高低沒有一定程度的關聯， Top1職務為：「專案經理」61.55%，年薪中位數從職場新鮮人的 61.9 萬、彈升到資深工作者的 100 萬；Top2職務為「理財專員」61.39%，從 61.96 萬、 彈升到 100 萬。(職場新鮮人定義最近2年大學及碩士畢業；資深工作者定義5年內仍在職大學及碩士畢業，相關職務年資合計5-10年) 🟡 Top1「專案經理」年薪中位數增幅61.55% 年薪中位數從職場新鮮人的 61.90 萬、彈升到資深工作者的 100 萬 ✅企業愛用證照第一名 國際專案管理師PMP 專案管理師證照（PMP），是全球最普及的 PM 證照之一，是由美國國際專案管理學會（PMI）所推出的認證制度，由於普及程度高，成為許多 PM 證明自己專業能力的考照選擇。 ▶️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 ✅企業愛用證照第二名 TOEIC (多益測驗) 多益測驗是以職場為基準點的英語能力測驗中，世界最頂級的考試。全球有超過四千家企業使用多益測驗... ▶️證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ▶️線上模擬能力檢測：https://nabi.104.com.tw/assess/toeic ▶️多益檢定攻略高分準備技巧：https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_114cdb3d-f313-40aa-b4af-e8084605736f ✅企業愛用證照第三名 專案管理師 專案管理是運用管理的知識、工具、和技術於專案活動上，來達成解決專案的問題或達成專案的需求… ▶️證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10040781 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/7b780a23-6c0e-43c3-a159-aa16b10436ec 🟡 Top2「理財專員」年薪中位數增幅61.39% 年薪中位數從職場新鮮人的 61.96 萬、彈升到資深工作者的 100 萬 ✅企業愛用證照第一名 證券商業務員 在台灣證券商業務員負責的工作大致上接受有意從事股票投資民眾委託買賣各類在公開市場交易的金融商品… ▶️證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028869 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/045c949f-a7ef-4966-a0fa-18daec5eaf34 ✅企業愛用證照第二名 人身保險業務員 是指為所屬之保險公司、經紀人公司、代理人公司從事保險招攬、行銷工作 的人，就是俗稱的「外勤人員」… ▶️證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028850 ✅企業愛用證照第三名 投信投顧相關法規（含自律規範） 經投資型保險商品業務員測驗取得合格證明書或信託業業務人員信託業務專業測驗取得合格證明書者，才得以參加「投信投顧相關法規(含自律規範)」乙科之測驗。 ▶️證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10046382 ✅企業愛用證照第四名 信託業業務人員信託業務專業測驗 ▶️證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028885 ✅企業愛用證照第五名 證券商高級業務員 證券商高級業務員的工作性質其實與營業員的性質沒有多大的分別，都是實際上在替客戶進行各類有價證券的買賣交易，而比較大差別就是在通常在一家證券公司裡，如果想從基層往上升遷，擁有證券商高級業務員的執照是必須的.. ▶️證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028870

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