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政府補助 : 資策會免費AI課程資源提供
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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
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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。
104學習 職場熱門證照排行榜
企業每月搶10萬AI人才,你缺的不是熱情,是這三項硬技能
企業每月搶10萬AI人才,你缺的不是熱情,是這三項硬技能
每個月,台灣企業正在搶10萬名AI人才 根據104學習最新發布的《2026 AI人才趨勢報告》,今年企業平均每月招募AI相關職缺已達10萬人,近5年AI人才需求成長97.6%,幾乎是整體招募市場同期成長速度的4倍。 這場搶人大戰,缺的不是想學AI的人,缺的是真正具備企業要的能力的人 ❇️【企業到底想要什麼?三項硬技能排名】 報告明確列出2026年AI職缺最常見的技能需求: 1️⃣ 流程自動化(近5年成長233%) 從製造到行政業務,效率提升最直接的技能,不只是工程職需要,製程規劃、生產管理、品保品管都在找 2️⃣ 機器學習演算法(近5年成長64%) 監督式學習的核心,廣泛應用於分類與預測任務,資料分析、產品開發、研究職高度相關 3️⃣ 自然語言處理(近5年成長147%) 文本理解與語義分析,適用於客服、行銷、法務等多個職類,不需要自己建模型,但要懂得如何應用 ❇️【工具會用哪些?企業點名這三個】 技能之外,企業也直接在職缺中點名求職者要會使用的AI工具: • ChatGPT:從辦公自動化到創意協作、文字生成,已成企業首要指定工具 • PyTorch:深度學習模型訓練,AI研發職位的主流框架 • TENSORFLOW:企業 AI 應用首選,支援模型部署與擴展 ▶ ChatGPT、Gemini雙雙入榜,說明LLM的應用已不只是技術人員的工具,而是各職類工作者的日常配備 ❇️當技能相近時,證照是讓履歷被看見的加速器 • iPAS+ AI應用規劃師:經濟部核發的國家級AI應用認證,是企業評估數位轉型人才的判斷標準之一 • 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/nabisearch/certify?keyword=ipas%2BAI ▶️【點我免費做 iPAS+ AI應用規劃師 初級模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶️【初級】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 ▶️【中級】衝刺班|命題精析 × 實戰解題 × AI刷題 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e • 機器人工程師證照:針對製造業自動化場景,是企業識別硬體整合型AI人才的重要指標 https://nabi.104.com.tw/ability/10049172 ❇️【從哪裡開始?】 中央大學資管系兼任助理教授劉書銘指出,AI變化太快,學習AI不只是學一門課,而是要獲得「理解未來的核心能力」。 三個月學一項技術的節奏已跟不上市場。重要的是找到自己職務最需要的AI技能,精準切入,而不是什麼都學一點。 💡求職者: 想知道你的職務最需要哪項AI技能?104學習AI專區會自動帶入你的當前職務,分析技能缺口、提供測驗與推薦課程 👉 立即進入104學習AI專區 https://nabi.104.com.tw/ai ➡️【免費下載|2026 AI 人才趨勢報告】適合新鮮人、在職者與想轉職的人 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_e6bc6bfe-0bf0-4d19-82ca-a2d1090738db 💡企業主: 想讓員工系統性補上AI能力?104人資市集提供AI企業內訓課程,協助實現員工AI化目標 👉 了解104企業AI內訓方案 https://tw104.pse.is/98mx3p
104學習 職場熱門證照排行榜
想要在AI產業生存?5 張 AI 頂尖證照指南一次看!
想要在AI產業生存?5 張 AI 頂尖證照指南一次看!
隨著人工智能(AI)在各行各業中的應用不斷擴展,專業人士對於掌握相關技能和獲取證照的需求也日益增加。以下文章,我們將深入探討幾種頂尖AI相關證照,以及它們在職涯發展中的重要性和價值。 1. Certified Artificial Intelligence Scientist(CAIS) 對於那些在AI領域擁有豐富經驗但技術知識有限的高級專業人士來說,Certified Artificial Intelligence Scientist(CAIS)證照是一個極具吸引力的選擇。這項證照強調戰略性的AI應用、AI工作流程、應用安全以及AI在商業和金融領域的應用。通過這項證照,將增強你的AI策略和解決方案開發的技能,有助於推動業務的轉型和創新。 ✦ 適合族群:包括經理、主管和CXO,尤其是那些技術知識有限但對AI策略和解決方案開發感興趣的人。 ✦ 所需經驗:無需強製程式設計技能。 ✦ 涵蓋技能:戰略AI應用、AI工作流程規劃、應用安全管理、商業和金融領域的AI應用瞭解與應用。 ✦ 未來職涯發展:能夠為業務轉型和創新提供有力支持,有機會擔任AI策略和解決方案開發的關鍵角色,進一步晉升至高階管理職位。 ✦ 費用:894 美元,自訂進度,4-25 週,每週學習 8-10 小時。 2. Artificial Intelligence Certification(ARTIBA) 對於擁有計算機科學/IT或相關領域學位的專業人士來說,ARTIBA 證照提供了豐富的AI和機器學習知識,包括數據建模、自然語言處理、計算機視覺等。這項證照對於追求AI工程師和技術角色的人士特別有價值,其職業途徑多樣,能夠應用在各種不同的應用和解決方案中。 ✦ 適合族群:具有計算機科學/IT或相關領域學位的專業人士,特別是對AI和機器學習系統和應用感興趣的人。 ✦ 所需經驗:取決於教育背景;對於學士和碩士學位持有者來說必不可少的程式設計知識。 ✦ 涵蓋技能:AI和機器學習系統設計、數據建模、自然語言處理、計算機視覺、人機交互等技能。 ✦ 未來職涯發展:能夠擔任AI工程師或技術角色,參與各種不同應用和解決方案的開發和實施,開啟多元化的職業道路。 ✦ 費用:550 美元,包括考試和學習資源。 3. Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate 微軟的Azure AI Engineer Associate證照針對專業人士負責使用Azure AI構建、管理和部署AI解決方案。這項證照涵蓋了規劃和管理Azure AI解決方案、實施決策支援、計算機視覺、自然語言處理等關鍵技能。對於熟練掌握Python和C#、瞭解Azure AI產品組合和負責任AI原則的專業人士來說,這項證照是提升職涯的有力選擇。 ✦ 適合族群:負責使用Azure AI構建、管理和部署AI解決方案的專業人士,需要具備Python和C#編程能力。 ✦ 所需經驗:熟練 Python 和 C#,了解 Azure AI 產品組合、資料儲存選項和負責任的 AI 原則。 ✦ 涵蓋技能:Azure AI解決方案規劃和管理、決策支援實施、計算機視覺、自然語言處理等技術能力。 ✦ 未來職涯發展:有機會成為Azure AI工程師,負責AI解決方案的開發、部署、性能調整和監控等工作,進而晉升至領導職位。 ✦ 費用:165 美元。 4. Jetson AI Courses and Certifications(NVIDIA Developer) Jetson AI Courses and Certifications由NVIDIA Developer提供,適合對AI和邊緣AI感興趣的人士。通過這項證照,可以學習如何使用NVIDIA Jetson開發AI項目,並專注於機器學習或深度學習以及GPU加速。這為參與AI相關項目和創新提供了豐富的機會。 ✦ 適合族群:對AI和邊緣AI有興趣的各個階段的學習者,需要具備基本的Python和Linux知識。 ✦ 所需經驗:基本上熟悉 Python 和 Linux,並且能夠建立人工智慧驅動的開源專案。 ✦ 涵蓋技能:使用NVIDIA Jetson開發AI項目、機器學習和深度學習技能、GPU加速應用能力。 ✦ 未來職涯發展:提供參與AI相關項目和創新的機會,有助於進一步發展AI技術和開發能力。 ✦ 成本:免費,但 Jetson 開發工具包的起價為 149 美元。 5. Intel® Edge AI Certification Intel® Edge AI Certification專為那些希望在邊緣AI領域提升職涯的專業人士而設。通過這項證照,您將學習如何部署預先訓練的模型、開發深度學習應用程序、測試和優化模型等關鍵技能。對於掌握中級Python編程、熟悉CNN-based深度學習架構和Linux命令行的人來說,這項證照將有助於在各行業中發展和管理邊緣AI解決方案。 ✦ 適合族群:希望在邊緣AI領域發展職涯的專業人士,需要具備中級Python編程和深度學習技能。 ✦ 所需經驗:中級 Python 程式設計、熟悉 JupyterLab/Notebook、基於 CNN 的深度學習架構、Linux 命令列和 OpenCV 經驗。 ✦ 涵蓋技能:部署預訓練模型、開發深度學習應用、測試和優化模型、建立Edge AI解決方案等能力。 ✦ 未來職涯發展:有機會參與和管理各種行業中的Edge AI解決方案開發,展開在邊緣AI領域的職業生涯。 ✦ 費用:每年 99 美元。 以上這些AI相關證照不僅是提升技能水平的關鍵步驟,也是在競爭激烈的職場上脫穎而出的利器。根據你的背景和職業目標,選擇合適的證照將有助於您實現職涯發展的目標! ➤ 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! ➤ 了解更多:https://www.datacamp.com/blog/top-ai-certifications
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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
104學習 證照學習熱門QA整理
把恆逸三大本講義讀一遍做筆記,濃縮成70頁的活頁紙,最後順利
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恆逸PMP學員丁維儀考取PMP認證心得 「讀書計畫:因平時要忙於家庭跟工作,所以我依照張憲中老師的建言,平日讀書兩個小時,假日讀書四小時,然後於考前幾天請假加碼到每天讀八小時,統計時間:恆逸上課、恆逸總複習班、筆記、讀書合計200小時。 先把恆逸的三大本講義讀一遍做筆記,重點在於ITTO及各項工具的應用,把三大本的講義濃縮成70頁的活頁紙(寫過一遍可以增加記憶),考前一週把恆逸講義ITTO流程組的那頁裁切下來做成小冊子,在上面濃縮筆記,將小冊子如影隨形地帶在身上複習(通勤、空閒....直到考試當天) ​ 以上的心得分享希望可以給有志考PMP的人一些幫助,最後感謝所有在考照過程中幫助我的人,謝謝大家。」 ​ 完整心得:https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/315
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Vibe Coding × ASP.NET Core LLM 開發實戰班
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AI 時代,程式不只是寫,還能「聊」出來! 學會 Vibe Coding, 讓你用自然語言操控程式、生成 API、打造 AI Agent, 真正結合後端工程 + AI 實戰。 🌟 你將學到 ✅ 精通 C# / ASP.NET Core(MVC、API、雲端部署) ✅ LLM × Vibe Coding 實戰,從 Prompt 到應用落地 ✅ AI Agent 開發、NLP、影像辨識、模型部署 ✅ 使用 Azure / VS Code / Cursor 實作 ✅ 分組 Side Project,實務專題製作 💡 課程特色 1⃣️ 小班真人線上(10 人以下),Discord 即時答疑。 2⃣️ 避開平日上班時間,便於在職者學習。 3⃣️ 全程錄影,缺課可回放 4⃣️ 真實專案模擬業界開發流程 🎯 適合誰?�想成為 AI 工程師的畢業生 ✅ 有基礎的在職工程師 ✅ 企業中高階主管。 ✅ 創業想做 MVP 的產品人。 🗓️ 開課資訊 預計開課:2025/12月 平日晚上(日期另行公告) 課程時數:共計288小時 / 約32週 上課方式:全線上 ⚡ 名額有限,立即報名,搶先升級你的開發力! 報名連結👇 https://user135527.pse.is/7ze3yz
X編 X School 軟體人才專業培訓機構
整理包/Meta新AI代理人Muse下載破250萬次!憑什麼爆紅?一次看懂
整理包/Meta新AI代理人Muse下載破250萬次!憑什麼爆紅?一次看懂
2026-09-22 經濟日報編譯季晶晶綜合外電 由聯合新聞網授權轉載 Meta的新AI代理Muse推出不到兩周,就登上美國蘋果App Store的iPhone免費app榜首,截至9月21日累計下載超過250萬次。它最吸引人的地方,是宣稱能替使用者跨網站完成日常工作。以下整理六大重點: 一、下載速度驚人 截至21門 ,Muse在美國蘋果App Store的iPhone免費app榜登頂,排名超越ChatGPT、Claude、Grok等AI應用程式,以及Meta自家的Meta AI。9月8日推出後約五天,就累積73萬次下載。 二、從答題變代辦 使用者交代任務,Muse就能跨帳戶找資料、填寫表單、整理信箱,甚至協助議價和網購,功能比一般聊天機器人更進一步。 三、入口容易上手 除了獨立App,使用者也能透過熟悉的WhatsApp交代任務,省去適應新介面的麻煩。 四、創造廣告以外的收費機會 Muse基本版免費,另有每月20美元和100美元方案。Meta也開始透過Meta Model API,向使用其AI模型的開發者與企業收費。 五、網站接不接受Muse是重點 亞馬遜因隱私與安全疑慮,封鎖Muse進入旗下購物網站;Shopify則與Meta合作,開放AI代理人結帳。Muse能不能普及,也取決於各家網站願不願意讓它代辦。 六、下載熱潮能否延續有待觀察 下載量不等於長期活躍用戶或付費訂戶。Sora與Meta的Vibes上線初期也曾吸引一大批人下載,但熱潮後來冷卻。幾周後使用者是否仍常找Muse辦事,還很難說。 Meta的新AI代理Muse 網址:https://ai.meta.com/muse/
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AI時代你的工作還安全嗎?李開復「2張職場地圖」解析難取代關鍵
AI時代你的工作還安全嗎?李開復「2張職場地圖」解析難取代關鍵
AI會先取代誰,又會留下哪些位置給人類?李開復以工作內容自由度與人際互動依賴度,提出智力、體力工作兩張職場地圖,解析難被AI取代的關鍵,以及未來最值得培養的5種能力。本文節錄自《AI未來已來》。 文/李開復 本文目錄(點擊可快速前往) 兩張地圖:我的工作還安全嗎?智力工作的四象限地圖體力工作的四象限地圖李開復:3個方向,未來的路成為團隊裡最會用AI的那個人 兩張地圖:我的工作還安全嗎? 現在把鏡頭從你的公司拉到整個勞動力市場上。每個人都想要一張能進行自我對照的地圖,以判斷自己的工作到底安不安全。很多年前我就做過AI將改變、甚至取代人類工作的預測,事實證明我的邏輯是對的。隨著AI的飛速進步,我把這個預測更新成下面兩張地圖:一張給智力工作者,另一張給體力工作者。 下面先講兩條由兩張地圖共用的軸。 橫軸表示的是一份工作的內容自由度。低自由度意味著工作環境中有標準答案,邏輯清楚、對錯分明,機器在這裡有壓倒性優勢;高自由度意味著工作中沒有標準答案,這種工作可能看起來有一些模糊、很新穎,對隨機應變能力有很高的要求,有時連問題本身都不容易說清楚,人在這裡有優勢。這條軸的兩端並非總是截然兩分的,但大體上可以認為自由度愈低,機器愈占上風。 縱軸表示的是一份工作對人際互動的依賴度。在低依賴度一端,價值是你工作的速度、規模、成本、品質等,在這些方面,機器在未來都會更強;在高依賴度一端,價值是誰能在場承擔責任、誰值得被信任、誰能說服他人、誰能創建合法性、誰能關心別人、誰能被另一個人需要,在這些場景中,人更強。 這兩條軸劃分出四個區域:機器最占優勢的是「工作內容自由度低+人際互動依賴度低」區域,人最占優勢的是「工作內容自由度高+人際互動依賴度高」區域。 智力工作的四象限地圖 圖/《AI未來已來》 下面具體介紹智力工作四象限地圖的4個區域。 機器主場(工作內容自由度低+人際互動依賴度低) 在這個區域,每項工作都有清晰且可遵循的標準答案,不需要某個特定的人在場,比如資料輸入、帳務處理等。一個很「扎心」的事實是,以前我們認為人類能力的高點之一——基礎程式碼撰寫,居然也在這個區域。因為程式碼對不對是有標準答案的。正因為有這把客觀的尺,AI在寫程式碼上才進步神速。所以如果今天你只是一個「寫程式的封閉執行者」,那麼你能留在機器主場的日子就不多了。 人機協作(工作內容自由度低+人際互動依賴度高) 機器已經比人更會執行這個區域的工作的核心環節,但這個區域的工作仍然需要保留一部分人——可能是為了取得信任、擔負責任,或者確保合法。比如,AI已經能解讀放射科提供的影像資料了,但簽字負責的仍是主治醫生。又如,法官做出的裁決可能本就基於AI的推薦,但這一判決必須由人來做出才有合法性。 這個區域的工作者面臨的風險就是可能變得只會「蓋章」。若是如此,那麼其遲早會被取代。 開放成果(工作內容自由度高+人際互動依賴度低) 這個區域的工作的特點是:內容很雜、很新穎,所以還得由人來做,但沒人在乎由哪一個人來做。這一類工作沒有關係溢價,如前沿研究、原創寫作、腦力激盪、給全新問題想出第一版策略等,它們處於人類智力和創造性的前沿,但很少涉及人際關係。這個區域的工作者暫時安全,但這種安全性會隨AI技術的進步逐漸下降。 人性核心(工作內容自由度高+人際互動依賴度高) 這個區域的工作特點是內容很雜且是關於人的。這類工作的從業者多為資深人員,包括心理治療師、優良教師、資深業務等。這是目前人類最有優勢,也最安全的區域。 體力工作的四象限地圖 體力工作的四象限地圖是類似的。(如圖22所示) 圖/《AI未來已來》 左上方的部分,還涉及很多人際互動,收銀員有時要和客戶互動、理髮師需要和客戶聊天溝通,機器的滲透還相當有限。 左下方是機器主場,涵蓋的工作包括倉庫分揀、流水線裝配、產品品質檢驗等,機器正在一塊塊拿下這個區域。 在圖中愈往右的區域,機器的優勢愈小。右下方的工作包括老屋水電改造、災後救援、管道搶修等,對於這些雜亂的工作,工作者需要在不可預測的空間裡隨機應變,人仍然穩穩占優勢。而右上方涵蓋的工作,如護理、臨終關懷、助產、到府私廚等,更是隱藏著機器無法觸碰的人性核心。 這裡還有一個反直覺的現象。十年前,絕大多數人認為AI會先搶走工廠工人和卡車司機的工作,知識工作者最安全。但真實結果是大腦能幹的活比我們以為的更封閉,手腳能幹的活比我們以為的更開放。這正是「摩拉維克弔詭」在四象限地圖上的樣子。 在AI 1.0剛出現的時候,包括我在內的很多人都把創意工作當成人類的安全區,沒想到生成式AI一腳就踏了進來。創意工作可以分為以下兩種。 重組式的創意工作——公式化的行銷文案、圖庫插畫、範本設計,這類工作很快就被推到了「封閉+交付結果」區域,AI在此已占上風。 原創式的創意工作——真正去界定一個新問題,這是AI很難觸及的,這類工作仍處於「開放+交付結果」區域。 所以「創意能讓你安全」本身是一個過度簡化的結論,重要的是你得分清你做的是哪一種創意,究竟是有跡可循的公式重組,還是原創性極強的新想法。 李開復:3個方向,未來的路 本節的內容是給每個人的一張行動地圖,這也是你能轉達給身邊其他人的建議。地圖的價值在於告訴你:哪些仗別再打了,以及哪些方向真的通向人還占優勢的地方。整體有以下3個方向供你參考。 方向一:往「開放」靠 你要主動去尋找那些最難、標準化程度最低、最沒人願意去做的事,去問題還沒被定義清楚的地方。如果你是工程師,與其更快地寫一段標準函數,不如去啃那個連需求都沒人說得清的專案。你要去做靠品味和判斷、沒有清晰對錯的事,成為那個決定什麼值得做的人。當執行幾乎免費,稀缺的就不再是「做」,而是「選」。培養品味、磨練同理心都很有價值,你要大量去看你所從事的產業裡最好的作品,逼自己講清楚它好在哪裡。 方向二:往「複雜、風險、把關」靠 高風險的把關、跨部門的協調、要照顧各方利益與進行合規的判斷,這些愈是依賴人和規則的專案,AI愈啃不動。而且出了事,只有人能承擔責任,AI無法承擔責任。你要把自己放到「出了事要由你負責」的位置上去,那正是價值聚集的地方。 方向三:往「溫度、信任」靠 未來人類參與最多的工作,不是前沿技術領域的工作,而是「另一個人特意為我付費」的服務工作。當一個人有了更多的時間和更厚的錢包,他要的往往不只是一頓飯、一堂課,而是「我無條件信任他」、「有個人真的把心放在了我身上」的感受。人與人的關係很多時候需要時間和經歷的累積,這是AI完全無法取代的。 這裡再分享5種無論朝哪個方向走都該努力培養的能力,按重要性由高到低排列如下: 一是模糊中的判斷力(資訊不全時做對決定,並知道什麼值得做)。 二是建立信任與關係的能力(讓他人希望你在場)。 三是共情與在場能力(真正聽懂他人的話)。 四是指揮AI的能力(界定問題、拆解、委派、驗證、整合)。 五是獨特的品味與策展能力。 成為團隊裡最會用AI的那個人 最後,如果挑一件清晰且可以執行的事情來幫助你在未來獲得更強的競爭力,那麼它會是:從2026年起,成為你的團隊裡最會用AI的那個人,這是你能買到的最便宜的保險,而且別只用它追求「更快」,要用它追求「更高」,讓它把你托舉到原來達不到的層級。這正是破解「斷梯」難題的辦法。AI先取代的恰恰是初級職位,新人一開始就要和AI競爭,這第一級台階反而是最困難的;而善用AI,新人能直接交付出過去要熬幾年才拿得出的東西。 節錄自:天下文化《AI未來已來):變革巨浪中的CEO、企業、個人轉型戰略》/李開復 著
【104職場力】
前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理
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前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面,包括基礎的網頁開發知識( HTML、CSS 和 Java Script)、前端框架( React.js、Vue.js 和 Angular..等)、以及與團隊合作的工具等。以下是前端工程師的必備技能清單: 前端工程師 必備工具: ⭕ HTML/CSS/Java Script: 這三者是前端開發的基礎技能,用於設計和構建網站的視覺層。 ⭕ React、Vue 或 Angular: 主流前端框架,幫助開發者更有效率地構建交互式網頁應用。 ⭕ Git: 版本控制工具,幫助團隊協作並管理代碼變更。 ⭕ Webpack、Parcel: 模組打包工具,優化前端資源的加載和編譯。 ⭕ Figma、Sketch、Adobe XD: 設計工具,與設計師溝通並將設計轉換成實際前端代碼。 推薦證照: ⭕ Microsoft Certified: Azure Developer Associate: 如在雲端平台上進行前端開發,Azure的證書會讓你對雲端部署有更深的理解。 ⭕ Google Mobile Web Specialist Certification: 專注於前端開發的移動端最佳實踐。 ⭕ Certified Web Professional - Web Developer: 國際網頁專業人士協會頒發,涵蓋網頁開發的核心技能。 相關課程推薦: Let’s Vue! 前端開發入門到實戰 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/ee965aa9-eb02-43d5-ae79-1dcd50f965dc 成為前端工程師|Java Script 入門:帶你逐步培養網頁開發技能 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9e6b7b79-2849-4f24-80ef-a620b94471a5 第一次就上手,前端工程新手指南 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/6e43b10e-45e7-40e2-92c0-1b4d6aeb955c 後端工程師 必備工具: ⚡ SQL(PostgreSQL、MySQL)及 NoSQL(MongoDB): 數據庫管理技能是後端工程師的核心能力之一。 ⚡ Node js、Python、Java 或 Ruby: 這些後端編程語言被廣泛用於構建伺服器端邏輯。 ⚡ Docker、Kubernetes: 容器化技術和編排工具,用於構建、測試和部署應用程序。 ⚡ RESTful APIs 和 GraphQL: 這些技術用於實現應用的後端與前端、第三方系統之間的通信。 ⚡ CI/CD 工具: 自動化流程,確保代碼更快更安全地進入生產環境。 推薦證照: ⚡ AWS Certified Solutions Architect – Associate: 了解如何在AWS雲上設計和部署後端應用程式。 ⚡ Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: 若專注於Azure雲平台,這是不可錯過的證書。 ⚡ Oracle Certified Professional, MySQL Database Administrator: 確保後端數據庫管理的穩定和高效運作。 推薦課程: 成為後端工程師 | 踏上程式起點,逐步掌握 Java 語言特性與物件導向程式設計 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/c24de9ca-27e6-46cb-80f4-9d7b27d9ca47 全端工程師 必備工具: 🔵 HTML/CSS/Java Script + React/Vue/Angular: 熟悉前端開發工具與框架,確保網頁的視覺與交互效果。 🔵 Node js、Express 或 Django: 這些是全端工程師通常選擇的後端框架,用於建立伺服器端邏輯。 🔵 Git、GitHub: 版本控制與協作工具,用於管理全端工程中的代碼。 🔵 Docker、CI/CD 工具: 幫助全端工程師部署整體應用,確保端到端流程的流暢運行。 🔵 GraphQL、RESTful APIs: 掌握API設計,讓前後端溝通順暢。 推薦證照: 🔵 AWS Certified Developer – Associate: 強化在雲端上開發全端應用的能力。 🔵 Certified Full Stack Developer: Coursera或Udacity上的全端開發認證,涵蓋從前端到後端的各項技能。 🔵 Google Cloud Professional Cloud Developer: 若專注於Google Cloud,這張證書能幫助掌握雲端環境下的全端開發技能。 工具與證書是工程師專業技能的一部分。無論你是專注於前端、後端還是全端開發,選擇合適的工具、掌握相關技能並考取相關證書,都是提升專業能力和職業發展的關鍵。保持學習的動力,不斷提升自我,是在快速變化的技術領域中保持競爭力的必備條件。
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考對才有效! 2026 年三大類高含金量證照懶人包
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「到底該考哪張?」是許多人在求職或轉職時最常卡住的第一關。 坊間證照種類繁多,但並不是每一張都對你的職涯有幫助。有人花了半年準備一張根本不被企業看重的證照,也有人因為一張對的認證,在面試中直接拉開差距。 為了讓你把準備時間花在刀口上,依據 104 人力銀行數據與市場最新需求,將高含金量證照整理為三大類方向:AI 類、ESG 綠領類、語文・數位行銷・長照類,找到最適合你的選擇。 一、 AI 類證照 ❇️生成式 AI 課程認證  🔗 104 證照中心連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 • 適合對象:AI 初學者、各職類在職者,無需任何技術背景 • 費用:完全免費,完成課程即取得 Google 官方數位徽章 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定(初級) 🔗 104 證照中心連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 • 適合對象:行銷、人資、行政、PM 等非技術背景職場人士,無需程式設計能力 • 市場動態:104 人力銀行統計,AI 相關職缺年增 38%,iPAS+ 初級已成為非技術職類最具代表性的 AI 能力背書 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定(中級)  🔗 104 證照中心連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 • 適合對象:已具備資訊、數據或產品開發背景的專業人員 • 職場應用:適合 IT 工程師、數位轉型專員,作為初級的進階升級,進一步強化 AI 技術深度與跨部門整合能力 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe ❇️資策會生成式 AI 能力認證  🔗 104 證照中心連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 • 適合對象:想精進 Prompt 工程、提升 AI 辦公應用實戰能力的在職者 • 考試特色:聚焦生成式 AI 工具操作、Prompt 設計與實務應用情境,強調即學即用 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️Microsoft Azure AI-900(AI 基礎知識) 🔗 104 證照中心連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 • 適合對象:有跨國求職需求,或任職於使用 Microsoft 365/Azure 雲端服務企業的職場人士 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/9bd61b3a-9dd3-48ef-af4c-a17aaaeb4437 ❇️AWS Certified AI Practitioner  🔗 104 證照中心連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10049019 • 適合對象:具備基本技術背景、有意投入雲端 AI 應用領域的工程師或產品人員 二、ESG 綠領類證照 ❇️環境部淨零綠領人才培育課程合格證明  🔗 課程報名連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10049142 • 適合對象:任何職類皆可跨域取得,文組、非理工背景均適合 • 職場應用:104履歷上勾選此證明的求職者相較未勾選前面試邀約暴增 5.4 倍 ❇️廢水處理專責人員合格證書 🔗 104 證照中心連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10029207 • 適合對象:化工、環境工程、製造業從業人員,或有意轉型環安衛職類者 • 職場應用:綠領職缺企業要求 Top 1 證照,環安衛類職缺必備 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/1ffc4f33-d8f6-4aec-acc8-da4f83014746 ❇️空氣污染防制專責人員合格證書  🔗 104 證照中心連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10029208 • 適合對象:製造業、煉油、半導體廠的環安衛人員,或有意投入空污防制職類者 ❇️ISO 14064 溫室氣體盤查員  🔗 104 證照中心連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10048756 • 適合對象:ESG 專員、永續顧問、供應鏈管理人員,或上市櫃企業負責 CSR 報告的職場人士 三、語文・數位行銷・長照類證照 📌 此類證照橫跨多元職涯方向,適合希望在現有職類基礎上加值,或跨域進入服務、行銷、醫療照護領域的求職者。 ❇️TOEIC 多益測驗  🔗 104 證照中心連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic • 適合對象:有意進入外商公司、跨國集團,或有海外派駐需求的求職者 • 職場應用:外商企業通常要求 600 分以上入職門檻,金色證書(860 分以上)在跨國職缺中具顯著競爭優勢 ❇️Google Analytics 個人認證(GA4)  🔗 104 證照中心連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df • 適合對象:數位行銷人員、電商運營、社群小編、品牌企劃,或任何需要解讀網站數據的職場人士 • 職場應用:數位行銷與網站經營者必備分析工具,是求職履歷加分的黃金證照 ❇️照顧服務員單一(丙)級技術士  🔗 證照連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/c2d6707f-c205-4054-a741-d8d70decc4ae • 適合對象:有意投入長照機構、居家照護、日間照顧服務的新手從業人員 • 市場動態:台灣高齡化加速,長照 3.0 政策推動下,照護人力缺口持續擴大,此照就業保障高、工作穩定性強
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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/e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041 ❇️【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
104學習 職場熱門證照排行榜
工程師必看!5 個超多免費學習資源的頂尖 GitHub 專案|專案連結、適合對象、先備能力、提升技能一次看!
工程師必看!5 個超多免費學習資源的頂尖 GitHub 專案|專案連結、適合對象、先備能力、提升技能一次看!
GitHub 是開發人員分享各式資源的集聚地,裡面充滿了各種與軟體工程相關的學習資料。但如何從這個龐大的資源庫中找到真正有價值的內容呢?本文將介紹五個頂尖的免費 GitHub 專案,幫助你提升技能,解決學習上的難題。 ▍Professional Programming 在這個專案中,你會找到大量經典書籍和優質網站的推薦,這些資源涵蓋了專業程式設計的方方面面。無論是深入理解設計模式還是掌握最佳實踐,這個專案都能滿足你的需求。雖然閱讀和學習這些內容需要一些時間,但對於那些致力於持續提升自我的開發者來說,這是一個絕佳的資源。 ➤ 專案網址: https://github.com/charlax/professional-programming ● 適合對象:希望深入理解專業程式設計的開發者 ● 上課模式:自學,閱讀推薦書籍和網站 ● 先備能力:基本的程式設計知識 ● 學習後能提升的能力:設計模式理解、最佳實踐應用 ▍Web Dev For Beginners 這是由 Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 團隊提供的線上課程,專為初學者設計。課程分為 12 週和 24 週兩種模式,內容涵蓋 JavaScript、CSS 和 HTML 的基礎知識。每節課都有課前和課後測驗、詳細的內容說明、解決方案以及作業。透過這種以專案為主的教學方法,學習者可以在實作中獲得新技能,達到事半功倍的效果。 ➤ 專案網址: https://github.com/microsoft/Web-Dev-For-Beginners ● 適合對象:Web 開發初學者 ● 上課模式:線上課程,包含測驗和作業 ● 先備能力:無需先備知識 ● 學習後能提升的能力:JavaScript、CSS 和 HTML 基礎知識 ▍The Art of Command Line 命令列工具是每個開發人員都應該掌握的基礎技能,而這個專案則提供了豐富的命令列指令及其使用說明。無論你是命令列的新手還是老手,都能在這裡找到有用的資源。最重要的是,這些指令可以大大提升你的工作效率,讓你在處理日常任務時如虎添翼。 ➤ 專案網址: https://github.com/jlevy/the-art-of-command-line ● 適合對象:所有需要使用命令列的開發者 ● 上課模式:自學,閱讀和實作命令列指令 ● 先備能力:基本的計算機操作知識 ● 學習後能提升的能力:命令列操作效率、命令列工具使用 ▍Project Based Learning 這個專案彙集了一系列以專案為導向的學習資源,涵蓋了多種程式語言。動手實作是學習程式設計的最佳方法,透過不斷解決實際問題,你能夠在實作中學到知識,並有效地鞏固記憶。這些專案由一群熱心的工程師整理,旨在幫助學習者通過實際操作掌握程式設計技巧。 ➤ 專案網址: https://github.com/practical-tutorials/project-based-learning ● 適合對象:希望通過專案實作學習程式設計的開發者 ● 上課模式:自學,參與專案開發 ● 先備能力:基本的程式設計知識 ● 學習後能提升的能力:專案實作經驗、多種程式語言技巧 ▍Every Programmer Should Know 技術世界瞬息萬變,無論你有多麼熟練,總有新知識需要學習。這個專案彙集了各種重要的技術知識和實踐,幫助你拓展視野,了解最新的技術趨勢。對於那些希望保持技術前沿的開發者來說,這是一個不可或缺的資源庫。 ➤ 專案網址: https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-know ● 適合對象:所有開發者 ● 上課模式:自學,閱讀各種技術文章和資源 ● 先備能力:基本的程式設計知識 ● 學習後能提升的能力:最新技術趨勢、廣泛的技術知識 GitHub 上有許多寶貴的學習資源,這五個免費專案是其中的佼佼者。通過這些資源,你可以提升專業技能、掌握命令列技巧、進行專案實作,並不斷學習新知識。無論你是新手還是有經驗的開發者,都能從中受益。趕快開始你的學習之旅吧! ➤ 看更多工程師職缺&面試懶人包: https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?category=research-engineer&goto=recommend&utm_source=104&utm_medium=nabi_post ➤ 資料來源:https://dev.to/wizdomtek/5-github-repositories-every-developer-should-know-1p93 ➤ 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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從 Vibe Coding 到 Agentic Engineering:定義 AI 時代的軟體工程新範式
從 Vibe Coding 到 Agentic Engineering:定義 AI 時代的軟體工程新範式
回顧 2025 年,前 Tesla AI 總監 Andrej Karpathy 在社群平台上首次拋出 「Vibe Coding」 這個詞時,精準捕捉了當時開發者的集體情緒。那是一種憑藉自然語言提示、與大型語言模型(LLM)進行即時對話,進而拼湊出程式碼的過程。在那樣的時空背景下,開發者不再逐行撰寫邏輯,而是透過一種「氛圍(Vibe)」與直覺,快速催生出可運作的產品原型。 這種「以直覺替代語法」的模式迅速引爆了工具與新創的開發熱潮。從 AI 原生編輯器到全自動開發平台,資金如潮水般湧入:AI 程式編輯器 Cursor 在去年底完成 D 輪融資,年化收入(ARR)驚人地突破 10 億美元;而歐洲新創 Lovable 則以 66 億美元的估值完成 B 輪融資。 然而,當熱潮退去,我們必須直面一個核心問題:「感覺」能支撐起企業級的軟體工程嗎? Vibe Coding 的天花板:實驗與專業的鴻溝 在 Vibe Coding 模式下,開發者雖然能獲得極高的初始速度,但這種「黑盒式」的開發卻隱藏著巨大的技術債。 當專案規模擴大,單純依賴單一模型的對話式修補會逐漸失控。生成的代碼可能存在隱蔽的安全漏洞,且缺乏一致性的架構邏輯。Karpathy 指出,當時的模型能力有限,Vibe Coding 多半用於實驗性專案,距離真正的專業軟體工程仍有明顯落差。 隨著 AI 模型能力的進化,我們正進入一個新的階段:Agentic Engineering(智能體工程)。這不僅僅是名稱的變更,更是從「感性驅動」向「理性系統」的範式轉移。 2. 建立品質關卡與審計軌跡 工程化的標誌在於其「可預測性」。在 Agentic Engineering 的框架下,工作流會內建品質關卡(Quality Gates)與自動化測試。這意味著 AI 產出的每一行代碼,都必須通過另一組 AI 代理或既定腳本的審查。這種「半自主系統」具備自我修復與反思的能力,大幅降低了 Vibe Coding 帶來的隨機性風險。 開發者角色的重定義:系統架構師與監督者 這場轉型對軟體工程師而言,是一次技能樹的劇烈重組。開發者的工作重心正發生以下移轉: 定義邊界而非代碼:工程師的核心能力不再是掌握特定程式語言的語法,而是定義系統的輸入輸出契約、安全性約束(Guardrails)以及業務邏輯的邊界。 掌握編排藝術:開發者必須學習如何設計「認知架構(Cognitive Architectures)」,例如如何運用多代理協作模式,讓 AI 能夠處理比以往更複雜、更長期的任務。 從實作者轉向監督者:這是一個將 AI 開發視為企業核心職能的過程。我們不再是即興打造工具的人,而是負責驅動一個可持續擴展、具備自我演進能力的半自主系統。 結語:進入自主開發的新紀元 Vibe Coding 是 AI 帶給我們的一場美夢,它讓我們看見了開發門檻崩塌的可能性;而 Agentic Engineering 則是將這份美夢轉化為工業化現實的必經之路。 正如 Glide 所言,Vibe Coding 代表的是早期工具帶來的震撼,而 Agentic Engineering 則更貼近企業級的實務需求。我們正站在軟體工程新紀元的門檻上——在那裡,人類負責定義願景與紀律,而 AI 代理則在嚴謹的框架下,將願景轉化為穩健的現實。 觀看原文:https://www.xschoolkh.com/post/vibe-coding-to-agentic-engineering 如果你感覺目前的 AI 開發流程讓你焦慮,或許缺的不是更強的模型,而是一套能駕馭 AI 的開發方法論。 【Vibe Coding 全端架構師養成:ASP.NET Core × AI LLM 企業級實戰】 現在就加入,成為定義規則的人。 想了解更多課程資訊請詳見連結👇 https://www.xschoolkh.com/vibe-coding-ai-asp-net-core
X編 X School 軟體人才專業培訓機構
這是我整理ISO27001考試準備和應試秘訣!
這是我整理ISO27001考試準備和應試秘訣!
受訓前早就耳聞這張主導審查員證照並不輕易,尤其是改成線上考試的模式後,整體難度與考驗更是隨之提升。為了能順利通過,我在參訓前便多方參考過往學員的經驗分享,提前掌握準備方向,事後也驗證了這些策略確實非常管用。 想要順利考取證照,關鍵的第一步就是對 ISO 27001:2022 的本文條款與附錄 A 控制措施建立極高的熟悉度。在正式上課前,我特地找了條文與附錄內容進行自主預習,即使一遍看不懂就反覆閱讀兩到三遍。預習的目的並非要立刻死記所有細節,而是要在腦海中建立清晰的章節架構與目錄地圖。當第一天課程快速講解完所有本文與附錄後,這樣的預習基礎讓我能在後續四天的實戰應用與情境演練中,迅速跟上講師的步調並融會貫通。 應考的關鍵除了對條款位置瞭若指掌外,每天課後務必扎實複習講義,並徹底熟練練習網站提供的題庫。線上考試雖然採 Open Book 開放查閱,但唯有清楚知道條文出現在哪個章節,翻閱查找時才能快精準。題庫演練則能幫助習慣敘述方式,因為許多考題問題點、問答方向或選項描述會進行變形,無法靠死記答案應付。此外,每位考生的題組不盡相同,題目會明確規範複選數量,也會出現選項多於題目數量的配對題。 應試時的時間相當充裕,建議保持冷靜,善用刪除法先處理有把握的題目,面對看不懂的題目則多讀幾次並擷取關鍵字,聯想其對應的本文條款或附錄控制措施。這張證照無法靠投機取巧或臨時抱佛腳考取,若評估自己對內容仍不夠熟悉,建議善用一個月內的延遲考試機制,在做好充分準備後再上陣。希望這份從預習到應試的整理,能幫助大家消除考前焦慮,順利拿下證照! 🔗 參考資源連結:https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/8796
精誠資訊恆逸教育訓練中心
Python從基礎到資料庫專題
Python從基礎到資料庫專題
★推薦!加深加廣,多元選修★ ★入門!新手練就扎實程式設計、訓練運算思維首選 ★實用!範例以日常生活實務應用,再搭配專題實作 .微軟最有價值專家(MVP)與資深教師共同執筆 由MVP與科技大學教授程式設計教師根據教育部最新課綱與初學者所應具備程式設計基本素養所撰寫的入門教材,內容兼具理論與實務,書中範例引導初學者邏輯思考、解決問題,是教師教授程式設計與訓練學生運算思維的好教材。 .扎實訓練,初學打穩基礎 扎實的程式設計訓練,由Python環境建置、結構化程式設計、函式模組化設計,一直到資料庫專題實作。各章節切割獨立單元,使各單元能扎實訓練,內容連貫、範例以日常生活實務應用,使初學者無痛邁入Python程式設計殿堂。 .新手自學,教師授課首選 全書共十八章,適合初學者自學,教師教學無壓力,由基礎程式設計到資料庫與視窗專題整合全書程式設計技巧,使讀者能融會貫通、學以致用。 .上機實作,學習與練習一氣呵成 實作豐富多元,如:立方體表面積與體積計算、貸款試算、儲值卡消費購物、BMI值與身體肥胖程度判斷、高速公路過路費計算、階乘計算、計程車跳表收費計算、猜數遊戲、密碼驗證、九九乘法表、串列元素平均計算、矩陣旋轉、求三角形面積自定函式設計...等。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_AEL023300
碁峰資訊GOTOP 電腦技能的領航員-碁峰資訊
Java SE8 OCPJP 進階認證指南
Java SE8 OCPJP 進階認證指南
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
yes哥
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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🔍 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)
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【AI證照】微軟AI 基礎認證 AI-901 考試心得與備考攻略
【AI證照】微軟AI 基礎認證 AI-901 考試心得與備考攻略
2026 年,Microsoft AI 基礎認證迎來改版。AI-900 已於 2026 年 6 月 30 日退場,接棒的是 AI-901:Microsoft Azure AI Fundamentals。新版更重視 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI Agent、多模態,以及 Python、SDK 與 REST API 的應用。 關於MS AI-901證照介紹:https://nabi.104.com.tw/ability/10049446 官方綱要與應考重點: 💡 領域一:識別 AI 概念與能力(40~45%) 重點包括負責任 AI(Responsible AI)六大原則,並能從情境判斷適用原則。 也要理解生成式 AI、模型部署與各類 AI 工作負載。 🛠️ 領域二:使用 Microsoft Foundry 實作 AI 解決方案(55~60%) 這是 AI-901 的重頭戲,包含模型部署、Prompt、單一 Agent,以及 Python、SDK、REST API 與 CLI 的基礎應用。 微軟 AI 認證如何計分? AI-901 採量尺分數(Scaled Score),1~1,000 分,700 分以上及格,但不等於答對 70%。Microsoft 認證考試通常約 40~60 題;小編這次遇到 42 題。答錯不倒扣,結果通常在考後數分鐘內顯示。 小編先前已通過 AI-900,這次約花一週準備。最大的感受是:AI-900 比較像問「這是什麼?」;AI-901 更常問「遇到這個情境,你會怎麼用?」 ※本文只分享考試範圍與準備方向,不涉及考題;內容以 Microsoft 官方公告為準。 小編實際考完,AI-901 哪些地方最值得畫重點? 1. 自然語言處理(NLP):熟悉情感分析、實體偵測、關鍵字擷取與摘要,並能從題目需求判斷應使用哪一項文字分析能力。 2. Microsoft Foundry/Playground:了解模型選擇、部署與 Prompt。題目可能提供不同輸入,要求判斷適用的模型或 Foundry Tool,因此不能只背「支援多模態」。 3. Python 程式碼辨識能力:要看得懂 SDK 與語音輸出的組合。遇到程式題,可依序找出 import speechsdk、服務設定、輸出設定、合成器與執行方法。例如 AudioOutputConfig(filename="output.wav") 代表將語音存成檔案;SpeechSynthesizer 會接收 speech_config 與 audio_config;speak_text_async(...).get() 則執行文字轉語音並取得結果。若程式缺少輸出設定或未把 audio_config 傳入合成器,就要能判斷輸出行為會受影響。 4. 電腦視覺(Computer Vision) 與 OCR:影像分類判斷圖片類別,物件偵測找出物件與位置,OCR 讀取圖片文字;視覺理解可回答圖片問題,影像生成則依 Prompt 建立新圖片。 5. 負責任的AI(Responsible AI):六大原則要用情境理解。例如自動駕駛在異常環境仍須安全運作,對應可靠性與安全性;避免模型對不同族群不公平,則對應公平性。 6. Azure Speech:此處專注在能力與情境判斷。Speech-to-Text 是語音轉文字,Text-to-Speech/Speech Synthesis 是文字轉語音;看到會議錄音轉逐字稿、語音助理朗讀回覆等需求,要能選出正確功能。 7. REST API:看懂 Endpoint、Authentication、Request 與 Response;流程可想成「程式 → Client/API → AI 模型 → Response」。SDK 是方便的程式封裝。 8. Model Catalog/模型選擇:依文字、圖片或語音等輸入模態、模型能力與部署需求選擇,不能只記模型名稱。 9. Multimodal 多模態 AI:理解文字、圖片、語音與影片如何成為輸入,並區分「理解既有內容」與「生成新內容」。 10. 系統提示詞(System Prompt):又稱 System Message,用來設定助理在整段對話中應遵守的角色、任務、語氣、輸出格式、範圍與安全界線;一般的 User Prompt 則是使用者當下提出的問題或任務。考題若要求 AI「固定扮演客服」「只回答公司政策」「一律輸出 JSON」「超出範圍時拒答」,應設定 System Prompt;若只是「摘要這段文字」「翻譯這封信」或詢問單次問題,則屬於 User Prompt。也要知道系統提示詞只能引導模型,不能保證完全遵守,仍須搭配測試與安全措施。 準備 AI-901,推薦掌握兩個重點 1. 使用官方「AI技能導航器」刷題 Microsoft 已將 AI-901 的官方練習評量整合至 AI技能導航器https://aiskillsnavigator.microsoft.com/credentials/cert-83587e0a0754cfee561ade3e27d9fa1cdaf15ae03be52d2413b2b858d1b4eda4 登入後即可進行模擬練習,一次模擬包含 50 題,介面與題型和真正考試情境相同,作答過程中可以查看答案與解析,適合用來熟悉專有名詞、確認觀念並累積知識題的判斷經驗。 不過,截至本文撰稿為止時,AI技能導航器模擬練習題僅提供英文內容,但正式考試可選擇繁體中文。若閱讀英文題幹或解析較吃力,可以搭配 AI 協助翻譯,再用自己的話重新說明題目考點;同時保留並記住重要英文關鍵字,例如 speech synthesis對應「語音合成」、fairness對應「公平性」。透過中英文對照,不只比較容易理解題意,也能加深對 AI 專有名詞的記憶,避免正式考試或閱讀技術文件時,因中英文用語不同而判斷失誤。 另外也要特別提醒:AI技能導航器的題目並不是正式考題,也不能完全代表正式考試的題數與難度。它對知識題的複習很有幫助,但正式考試的情境題通常需要更多判斷。因此刷題時不要只記選項或背答案,而要進一步理解:題目描述的是哪一種 AI 工作負載?為什麼這個模型、服務或工具最適合?其他選項又錯在哪裡?能說清楚背後的理論與應用情境,才算真正掌握。 2. 搭配官方課程進行實務模組練習 不是每位備考者都有實際操作 Azure 與 Microsoft Foundry 的經驗,但官方學習路徑的部分單元附有引導式練習,可以先透過瀏覽器熟悉操作概念。 以 Microsoft Learn 的「探索自然語言處理概念」https://learn.microsoft.com/zh-tw/training/modules/introduction-language 單元為例,可進入 Microsoft Learning 的 「探索文本分析」https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-concepts/Instructions/exercises/03-language.html 頁面,依照步驟開啟 Chat Playground,設定 Instructions、輸入 Prompt,並使用生成式 AI 模型將文章摘要成指定格式。接著還能操作 Language Playground,練習語言偵測與個人識別資訊(PII)擷取,將課本中的 NLP 名詞轉化為實際操作經驗。 這些瀏覽器式 Playground 是依 Microsoft Foundry 入口網站概念製作的簡化練習環境,不等同於實際 Azure 資源或正式 Foundry 專案;但對沒有雲端操作經驗的考生來說,已足以建立「輸入資料、設定指示、執行分析、檢視輸出」的基本流程。完成練習後,再回頭閱讀 Microsoft Learn 的服務說明與程式碼範例,會比只看文字更容易理解題目情境。 小編怎麼用一週準備 AI-901? 因為小編已通過 AI-900,所以把時間集中在 AI-901 加深的實作內容。 如果只有七天,可以這樣安排:第 1 天看考綱並做一次 AI技能導航器模擬練習題,找出弱項;第 2 天複習負責任的AI(Responsible AI)、生成式 AI 與常見工作負載;第 3 天操作 Foundry,練習選模型、部署與 Prompt;第 4 天讀文字分析、語音與相關 SDK;第 5 天準備電腦視覺、影像生成與 Content Understanding;第 6 天集中閱讀 Python、REST API 與 Agent 範例;第 7 天重做錯題、複習英文術語,並操作AI技能導航器熟悉介面與標記題目的方式。 也可把官方教材整理進 AI 工具,請它依AI-901的核心考點出情境題,但答案仍要回 Microsoft Learn 核對。有效的循環應是「閱讀 → 理解 → 測驗 → 找出弱點 → 回官方文件複習」,而不是只背答案。 官方AI技能導航器,建議刷到多少才去考? 官方題庫模組最大的優勢就是,每次題型組合都不重覆,小編建議練習超過10 次,最後幾次穩定在 90% 以上,但不能只背答案。每次都要回看猜對與答錯題目的解析。模擬練習題是用來找出知識缺口,不是正式題庫。 考試當天:最大的敵人可能不是不會,而是時間 考試作答時間為 45 分鐘,如果是遠端考試約 65 分鐘。第一輪先完成有把握的題目,困難題先標記,最後再檢查,不要在單一題目停留太久。 證件也不要到考試當天才確認 須出示有效且符合規定的政府核發身分證件,報名姓名必須與證件完全一致。若選擇 OnVUE 線上監考,請提前用同一台電腦與同一地點完成系統測試。 最後心得:AI-901 最重要的不是背 Azure,而是理解「AI 怎麼被用起來」 AI-901 仍是基礎等級,重點是能否判斷情境、選擇模型與工具,並理解 AI 如何透過 Azure 與 Foundry 形成應用。若你完全沒有 Azure AI 基礎,建議多留時間走完兩條官方學習路徑:多刷AI技能導覽器題庫以及實務模組練習。 延伸閱讀: 更多AI證照相關課程:https://nabi.104.com.tw/ai?id=2007001015 更多微軟AI證照課程:https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%BE%AE%E8%BB%9F 附註:小編是2026年5月先通過AI-900測驗,後於2026年8月通過AI-901測驗,但兩項測驗實屬同一個微軟AI基礎認證,所以小編的認證證書日期以第一次取得為主,但附上AI-901測驗通過通知,以此說明。
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精通資料分析|使用Excel、Python和R
精通資料分析|使用Excel、Python和R
資料分析聽起來很難,但只要你會用Excel,其實就不難上手了。透過這本實作指南,能夠幫助你更進一步地理解資料分析與處理,並瞭解如何藉助程式語言進行資料分析與假說檢定。 資料分析的重點是找出關聯性,本書可以引導你學到更進階的資料分析技術。本書運用試算表作為練習基礎統計學概念的範例,並告訴你如何運用Python與R進行更有效率的資料分析。 這本實用指南可以幫助你: .了解如何利用Excel進行資料分析:透過Excel來測試變數之間的關係,並運用統計學製作令人信服的分析 .從Excel到R:學會如何使用R進行原本利用Excel所進行的資料分析工作 .從Excel到Python:學會如何應用Python進行原本利用Excel所進行的資料分析工作 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A697
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工程師求職必備刷題神器:LeetCode 助你輕鬆進科技巨頭(上)|LeetCode 是什麼?誰需要 ?如何使用 ?
工程師求職必備刷題神器:LeetCode 助你輕鬆進科技巨頭(上)|LeetCode 是什麼?誰需要 ?如何使用 ?
想要在 Google、Facebook 等頂尖科技公司面試中脫穎而出?LeetCode 是你不可或缺的刷題神器,提供豐富的編程題庫和詳細解析,助你提升算法和數據結構技能,讓面試更加得心應手。 ▍LeetCode 是什麼? LeetCode 是一個在線平台,專門為想要提升程式設計和算法技能的人士設計。它提供各種編程題目,涵蓋不同難度級別,從簡單到困難應有盡有。這些題目不僅可以用來提高你的編程能力,還能幫助你更好地準備技術面試。 ▍誰需要 LeetCode? ● 求職者:想要進入Google、Facebook等大公司的工程師,LeetCode 上的題目經常出現在這些公司的面試中。 ● 學生:特別是資工、資管等資訊相關科系的學生,可以通過 LeetCode 來練習和鞏固所學知識,並參加各類編程競賽。 ● 現職工程師:已在職的工程師,可以利用 LeetCode 來提升自己的技術水平,解決工作中的複雜問題。 ▍LeetCode 的特色 ● 豐富的題庫:數百道題目涵蓋了數組、鏈表、堆棧、隊列等多種數據結構和算法,滿足不同需求。 ● 討論區:用戶可以在討論區分享解題思路和技巧,互相學習,共同進步。 ● 詳細的題解:每道題目都有詳細的解析和多種解法,幫助用戶深入理解每個問題。 ▍如何開始使用 LeetCode? ● 註冊帳號:首先在 LeetCode 官網上註冊一個帳號,開始你的刷題之旅。 ● 選擇題目:根據自身需求選擇不同難度和類型的題目進行練習。 ● 參加討論:積極參與討論區的交流,學習他人的解題思路和技巧。 ● 記錄進度:使用 LeetCode 提供的進度追蹤功能,記錄你的刷題情況,隨時檢查自己的進步。 LeetCode 是一個不可多得的學習平台,無論是求職者、學生還是現職工程師,都可以通過這個平台提高自己的編程能力和解決問題的技巧。現在就開始刷題,為你的技術面試做好準備吧!成功並非一蹴而就,但有了 LeetCode 的幫助,你將離夢想的工作更進一步。無論是簡單題還是高難度題目,都能幫助你在面試中脫穎而出,迎接職業生涯的新高峰。 ➤ 開始刷題吧:https://leetcode.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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教師的新世代專業力:認識 Gemini Certification for Educators
教師的新世代專業力:認識 Gemini Certification for Educators
在生成式 AI 逐漸進入教育現場的今天,教師不僅要備課、授課,更需要思考 **如何運用 AI 工具來提升教學效率與學生學習體驗。Google 推出的 **Gemini Certification for Educators**,正是專為中小學教師設計的一項新型認證,幫助教育者快速掌握 AI 技能,並透過實際應用,打造面向未來的智慧教室。 ▶️ 證照資訊👉 https://nabi.104.com.tw/ability/10049167 為什麼教師需要 AI 認證? 1. 專業力的提升 Gemini Certification 不只是「會用工具」,而是幫助教師理解生成式 AI 的原理、應用與限制。這張證照代表你不僅能操作 Gemini,更能用 AI 設計課程、因材施教,展現教育專業的新高度。 2. 節省時間,專注教學 備課、行政、教材設計、評量回饋,這些都是老師每天的大量工作。善用 AI,能有效縮短備課時間,讓教師把更多精力投入到與學生的互動與引導上。 3. 回應教育趨勢 AI 不只是科技話題,更是教育政策、學校數位轉型的重要方向。率先掌握並取得認證,代表你能在教育現場成為 **推動 AI 教育的領頭羊。 Gemini Certification for Educators 的重點內容 這張認證主要聚焦在「如何將 AI 實際應用於教育」,考試內容包含: * 生成式 AI 的核心概念:AI 如何生成文字、圖片,以及背後的基本原理。 * Gemini 工具的應用:運用 Gemini 協助課程規劃、教案設計、學習活動安排。 * Prompt 技巧:如何提出有效的問題與指令,獲得更符合需求的 AI 回覆。 * 責任使用與 AI 倫理**:如何避免偏誤、錯誤資訊,並正確引導學生使用 AI。 * 日常教務應用:如設計測驗、撰寫通知、彙整教學回饋等。 > 📌 考試形式以選擇題為主,官方目前免費提供,並會不定期更新考題方向。 在台灣的最新進展 台灣教育界對這項認證反應非常熱烈。 * 地方政府積極推動:例如高雄市舉辦的 Gemini 教師認證專場,不到一小時名額就額滿,顯示出教育現場的高度需求。 * Gemini 學院課程:Google Taiwan 推出在地化的教師培訓,結合案例分享,讓老師不只是考證照,更能把 AI 帶進教室。 * 中文資源逐漸增加:從 YouTube 的「AI 通識素養課程」到本地教育工作坊,教師有越來越多中文化的學習資源可用。 教師如何準備? 1. 善用官方課程 可先從 Generative AI for Educators with Gemini 與 Google AI in K12 Education** 入門,了解考試方向與實際案例。 2. 實際操作,邊學邊做 在日常教學中嘗試用 Gemini 完成一個小任務: * 讓它幫你設計課堂提問 * 輔助學生寫作練習 * 建議不同程度學生的延伸教材 3. 建立 AI 教育素養 不僅要自己會用,更要能帶領學生正確使用 AI。包括:如何檢視 AI 回答的正確性、避免過度依賴、保護個資與隱私。 4. 參加在地社群與研習 許多縣市教育局與教師社群,已經開始分享考照經驗與應用案例。參與這些活動,可以獲得第一手考題方向與學習夥伴。 面向未來的價值 取得 Gemini Certification for Educators,不僅是對個人專業的肯定,更是一種「教育角色的轉型」。 * 對學生:你能設計更多元、即時回饋的學習體驗。 * 對學校:你成為推動數位轉型與 AI 應用的核心力量。 * 對自己:這張證照將成為你未來專業發展的重要資產。 結語 在 AI 正快速改變教育樣貌的今天,教師不再只是知識的傳遞者,更是 學習設計師、科技應用者、AI 素養引導者。 Gemini Certification for Educators 是一個讓教師站在趨勢前端的機會,也是一條專業成長的新路徑。 對教育者來說,這不只是「拿一張證照」,而是一次 重新定義教學角色 的契機。 考證入口:Gemini 認證教師證書 https://educertifications.google/
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Microsoft AI-900考照心得與AI-901命題趨勢
Microsoft AI-900考照心得與AI-901命題趨勢
▉ 從 AI 素養基礎到 Microsoft Foundry 工具理解,一篇整理 AI-900 準備重點、考試範圍,以及 AI-901趨勢命題的完整心得。▉ 這篇文章想用比較實際的方式,分享小編自己的備考流程、讀書方法,以及觀察到的考題方向。如果你和小編一樣,先前已經有其他 AI 素養證照基礎,例如 iPAS AI 應用規劃師初級,那麼 AI-900 的準備門檻其實不算太高;真正需要額外補強的,反而是 Microsoft AI 生態系中的工具定位、服務差異,以及各種情境題到底該選哪一個服務。 什麼是Microsoft AI-900?主要內容考什麼? Microsoft AI-900 是 Microsoft Azure AI Fundamentals 基礎認證,主要測驗內容以人工智慧基本概念為主,不需要程式背景,強調AI的核心應用場景,例如機器學習、電腦視覺、自然語言處理與生成式 AI,同時也會測驗Azure相關 AI 服務的用途與差異,以及包含公平性、隱私、安全與透明性等AI治理原則。 因此,這張證照適合初學者、商務人員、在學學生,或想快速建立 Microsoft AI 生態系基礎知識的考生。簡單來說,AI-900 是一張幫助你理解「AI 能做什麼、在 Microsoft 平台上怎麼應用」的入門證照。 Microsoft AI-900認證資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 考試內容: ● 人工智慧工作負載與責任式 AI:理解常見 AI 應用類型,例如預測、電腦視覺、NLP、生成式 AI,以及公平性、可靠性與安全性、隱私與安全、包容性、透明性、問責等責任式 AI 原則。 ● 機器學習基本原理:認識監督式學習、非監督式學習、回歸、分類、分群等概念,並理解 Azure 中機器學習的基本使用方式。 ● 電腦視覺:影像分類、物件偵測、臉部分析、OCR 光學辨識、影像描述等情境,知道對應服務能做什麼。 ● 自然語言處理(NLP):情緒分析、關鍵字擷取、實體辨識、翻譯、語音辨識、語音合成等文字與語音相關能力。 ● 生成式 AI:大型語言模型、提示詞、生成內容、負責任使用生成式 AI,以及Azure上相關服務的定位。 微軟 AI 認證如何計分? 微軟認證採用 1000 分制,及格門檻為 700 分。不過,這裡的 700 分並不等於答對 70% ,因為微軟使用的是量尺分數(Scaled Scoring),會依題目難易度與權重套用計分公式。也就是說,最終成績並不是單純以答對題數直接換算百分比,而是經過加權後得出的結果。這套計分公式目前微軟並未公開。 ● 題數通常約為 40–60 題;以小編這次實際應試為例,共考了 42 題。 ● 題型:多數題目為單選題,作答通常不倒扣。部分題型會以題組方式出現,例如一組包含 3 個是非題,或 3 題拖放配對題。 ● 考試結束後通常會立即顯示成績與成績單,證照通常可於 48 小時內下載。 備考 AI-900策略 小編大約花了兩週準備 AI-900。因為先前已經取得 iPAS AI 應用規劃師初級證照,所以對機器學習、AI 基本概念、常見應用場景不算陌生。這讓我在準備AI-900時,不需要從零開始理解什麼是分類、迴歸、電腦視覺或自然語言處理,而是把重點放在「Microsoft 的服務怎麼對應這些場景」。 因此,AI-900 最需要額外熟悉的地方,就是 Microsoft Foundry(前身為 Azure AI Foundry,是微軟 AI 生態系工具與平台)的服務定位與功能特色。很多題目其實不是考你會不會寫程式,而是考你看到一個需求時,能不能快速判斷應該用哪個工具。例如,題目:「如何辨識圖片上的文字」,就要聯想到電腦視覺中的 OCR(光學字元辨識)能力;如果題目問的是文字情緒分析、關鍵字萃取、語言偵測,就要想到語言服務;如果題目是在問生成內容、提示詞互動、模型能力,重點就會轉向生成式 AI 與相關平台能力。 ◆ 第 1 週:快速建立全貌,先把 AI-900 的五大主題跑過一次。 ◆ 第 2 週:考古題+AI集中刷題,反覆確認每一種情境要對應哪個 Microsoft AI 服務。 ◆ 考前最後整理:把容易混淆的工具功能整理成對照表,例如 OCR、影像分析、翻譯、文字分析、生成式 AI 的適用情境。 獨家準備心法:官方資源+AI 整理筆記+大量刷題 小編的準備方式其實不複雜,核心就是三件事:先看官方學習資源、再用 AI 幫忙整理筆記、最後透過刷題把概念轉成「看情境就能選服務」的反應速度。 第一步,我會先上 Microsoft 官方學習平台,把 AI-900 對應模組全部看過一次。官方內容的好處是架構清楚,而且用語和考題很接近。 第二步,我會把每個主題透過AI整理成自己的筆記,尤其是「服務名稱-功能-適用情境」三欄對照,這對應付選擇題很有幫助。 第三步,不斷刷題:利用微軟學習平台上的免費練習評量,進行考古題練習,免費測驗總共50題,每次出題都不同,每個題目都有詳細解析,可以幫助考生把容易混淆的地方反覆記熟。只要練習到評量平均超過90分,正式考試時大多可輕鬆過關。 如果你已經取得其他 AI 素養認證,或本來就具備一些機器學習演算法概念,我會建議你不要花太多時間糾結在理論細節,而是把重點放在「微軟這套服務如何落地」。AI-900 很多題目考的是應用判斷,不是深度技術實作,所以越接近情境、越容易得分。 如何報名考證(所有微軟認證都適用) ● 透過Google搜尋或微軟認證官網(https://learn.microsoft.com/zh-tw/ ),可直接進入微軟AI-900認證網站。 ● 點選認證頁面「與Pearson Vue排程」、用英文輸入所在地址,並填入手機與Email ● 選擇「親自前往考試中心考試」,或「通過OnVUE在線考試」。 ● 若選擇前往考試中心,系統會提醒考試注意事項,以及選擇考試語言,這裡,你可以選擇繁體中文或英語,接著,選擇適合的考試時間與你想要選擇的考試中心地點,目前台灣北中南都有微軟合作的訓練中心可選擇 ● 若選擇「通過OnVUE在線考試」,你需要下載微軟官方指定的考試平台程式OnVUE,這個程式同時是遠端監考系統也是考試介面,一旦發現有違規狀況,例如離開鏡頭或非自然考試行為,監考官有權終止考試 ● 選好考試方式與日期、時間,完成付費,即報名完成。 AI-900 即將退場!AI-900 與 AI-901 的差別 就難度上來說,AI-901難度大於AI-900。 根據目前微軟官方已公開的 AI-901 考試資訊,這張認證相較於 AI-900 更強調考生對 Microsoft Foundry 的理解,以及如何在 Azure 情境中實際應用 AI 服務。官方也提到,應試者需具備基礎的 Python 語法概念,並熟悉 Azure 資源、REST API、SDK 與CLI 等基本使用觀念。相較之下,AI-900 仍以 AI 基礎概念、常見工作負載與服務辨識為主,因此對沒有平台實作經驗的初學者相對友善;而AI-901 則更進一步,要求考生不只理解概念,也要能掌握 Microsoft Foundry 在生成式 AI、agents 與應用建置上的角色與使用情境。 ● 考試定位:AI-900 偏向 AI 概念與 Azure AI 服務辨識;AI-901 更強調以 Microsoft Foundry 為核心的實作理解。 ● 內容重心:AI-900 著重在機器學習、電腦視覺、NLP、生成式 AI 的基礎概念;AI-901 則更明確納入生成式 AI app、agent、Foundry 工具與模型應用。 ● 技術期待:AI-900 對非技術背景較友善;AI-901 雖然仍是 Fundamentals,但官方已提到候選人需要具備基礎 Python 語法與 Azure 資源配置概念。 ● 學習方式:AI-900 可以靠概念理解與刷題快速通過;AI-901 可能更需要搭配平台操作經驗與情境實作理解。 考 AI-900 還是直接準備 AI-901? 根據微軟官方公告,AI-900於2026年6月30日正式退場,並由AI-901取代。 如果你已經在準備 AI-900,而且能在2026年6年30 前完成考試,我會認為仍然值得考。因為這張屬於Fundamentals基礎證照,已取得的認證仍然有效,不會因為考試退場就失效。 另一方面,如果你現在才剛開始,或希望學到的是更貼近 Microsoft 最新 AI 平台方向的內容,那就可以直接把重心放到 AI-901。 從官方訊息來看,AI-901 代表的是 Microsoft 對新一代 AI 基礎能力的重新定義:不只是知道 AI 是什麼,而是更重視你能不能用 Microsoft Foundry 理解並實作現代 AI 應用,特別是生成式 AI、AI agents、以及更貼近實務的建置思維。 在送出最後一題,系統會彙整考生標籤過不確定的題目,讓你再確認或修改答案,最終確認送出提交所有答案後,系統立刻給分,最終小編以788分,拿到了微軟AI-900認證,官方也在兩、三個小時內,就透過Email發出電子認證。 整體來說,小編覺得 AI-900 是一張很適合建立 Microsoft AI 全貌的入門證照。它不會要求你有很深的技術背景,但會幫你建立「看到需求、判斷工具、理解場景」的基本能力。如果你本來就有一些 AI 素養基礎,兩週其實是有機會準備完成的。至於未來如果想接軌 Microsoft 更新的 AI 發展方向,AI-901 也很值得提早關注,尤其是 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI agents 這幾個主題,很可能會成為接下來的核心趨勢。 ▉ 學習資源 Microsoft Learn 官方學習路徑:https://learn.microsoft.com/zh-tw/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/ 104獨家考證課程:生成式AI|三證合一速攻班|高分思維 × 解題框架 × 刷題實戰|:https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d
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