104學習

當我們談到程式編碼時，除了主要的程式碼邏輯外，註解也扮演著一個不可或缺的角色。註解不只幫助開發者更好地理解和記錄程式碼的功能和目的，還能確保團隊合作時的順暢性。在本文中，我們將探討 Python 中註解的使用方法和它的重要性。 ① 什麼是註解？ 註解是在程式碼中加入的文字說明，主要用來描述程式碼的功能或解釋特定的程式段落。重要的是，註解不會被解譯器執行，所以它不會影響程式的運行結果。 ② Python中的註解方法 單行註解: 在 Python 中，使用 # 符號來撰寫單行註解。 python Copy code # 這是一個單行註解 print("Hello, World!") 多行註解: 雖然 Python 沒有專門的多行註解符號，但常見的做法是使用三引號（單引號或雙引號都可以）來撰寫多行註解。 python Copy code ''' 這是多行註解的 第一行 第二行 ''' print("Hello, World!") 或者 python Copy code """ 這也是多行註解的 第一行 第二行 """ print("Hello, World!") ③ 註解的重要性 ✅ 增加可讀性：對於那些不熟悉你程式碼的人，註解能夠幫助他們更快地理解程式碼的功能和邏輯。 ✅ 為修改提供背景：在未來需要修改或維護程式碼時，註解可以提供原始的思考過程和背景資訊，使修改更為順暢。 ✅ 方便團隊合作：在團隊開發中，註解可以確保所有成員對程式碼的理解都在同一頁上，減少誤解和錯誤。 ④ 好的註解習慣 ✅ 簡潔明確：註解應該簡短且直接到點，避免冗長和不必要的描述。 ✅ 避免明顯註解：例如 x = x + 1 # 增加x的值，這種註解是多餘的，因為程式碼本身已經很清楚。 ✅ 定期更新：當程式碼更新時，相關的註解也應該被更新以保持一致性。 在 Python 或任何程式語言中，註解都是極其重要的。透過使用恰當和有意義的註解，我們可以確保程式碼的可讀性和可維護性，並在團隊合作中提高效率。

「SBIR是什麼？我的公司可以申請嗎？」「SBIR補助金額最高多少？要準備什麼文件？」「SBIR申請通過後，補助款怎麼撥付、要做什麼配合事項？」這些是想申請政府補助、推動技術研發與創新的中小企業最常面臨的核心問題。SBIR（Small Business Innovation Research，小型企業創新研發計畫）是經濟部產業發展署為協助國內中小企業強化研發能力、提升產業競爭力而設置的補助計畫，自1999年推動以來累計補助超過萬件研發案。本篇將完整解析「SBIR是什麼」、「SBIR計畫」運作邏輯、「SBIR申請資格」、「SBIR補助金額」級距、「SBIR申請」流程，並說明戰國策集團如何在企業通過補助後，以工作流程自動化與數位轉型陪跑，協助你把研發成果落地為實際營運效益。 ──────────────────── 【一、SBIR是什麼？為什麼是中小企業最該掌握的補助計畫？】 SBIR計畫的全名是「小型企業創新研發計畫」（Small Business Innovation Research），由經濟部產業發展署主管，目的是鼓勵國內中小企業投入創新技術、新產品或新服務的研究發展。SBIR補助款並非貸款，而是政府對通過審查之研發計畫的「現金補助」，企業不需返還，因此被視為中小企業推動研發最具吸引力的政府資源之一。 SBIR的核心精神有三：其一是「鼓勵創新」，補助對象必須是具創新性、市場性與可行性的研發題目；其二是「降低風險」，由政府分擔部分研發成本，讓中小企業敢於投入長期技術開發；其三是「強化競爭力」，協助企業從代工製造、傳統服務升級為具有自有技術、自有品牌的創新型企業。對於想布局AI、自動化、數位轉型、永續綠能、智慧製造的中小企業而言，SBIR是把研發構想轉為實際產品的重要起點。 ──────────────────── 【二、SBIR申請資格：哪些公司可以申請？】 要申請SBIR補助，企業必須同時符合多項基本條件，而不是「只要是中小企業就可以」。第一是公司型態，必須是依《中小企業認定標準》認定的中小企業，亦即實收資本額在新台幣一億元以下，或經常僱用員工數未滿200人之公司行號。第二是設立年限，需為依法登記成立的本國公司，且具備獨立財務報表與研發執行能力。第三是研發題目的「創新性」，計畫主題必須具備技術突破或商業模式創新，不能只是既有產品的小幅改良。第四是「可行性」，企業須提出明確的技術路線、人力配置、預算規劃與時程，並具備執行該計畫的核心研發人員。第五是「無重複補助」，同一研發題目不得同時接受其他政府計畫補助。第六是「財務健全度」，企業需提供近年度財務報表，作為履約能力的審查依據。 戰國策集團累積25年企業服務經驗，雖未承接SBIR代辦業務，但在企業取得補助後，能協助規劃工作流程自動化、ERP/CRM導入、AI應用落地與數位轉型藍圖，讓研發成果真正創造營運價值。 ──────────────────── 【三、SBIR補助金額與級距：可以申請多少錢？】 SBIR補助金額依計畫類型不同而有差異，整體可分為「先期研究/先期規劃」、「研究開發」、「加值應用」三個主要層級。先期研究/先期規劃補助個別申請上限約新台幣100萬元，補助比例約計畫總經費的50%，執行期約6個月，適合尚在概念驗證階段的企業。研究開發是SBIR的核心層級，個別申請上限約500萬元、聯合申請上限約1,000萬元，補助比例同樣約50%，執行期12至24個月，適合已有明確技術藍圖、需投入正式開發的企業。加值應用則針對既有研發成果的延伸應用，補助上限約100萬至500萬元不等。 實務上，多數中小企業會以「先期+研究開發」階段性申請，先以小規模驗證題目可行性，通過後再申請主階段補助，降低一次性投入的失敗風險。 ──────────────────── 【四、SBIR申請流程：從題目發想到撥款的6個關鍵階段】 SBIR申請流程是一條需要紮實準備的長路。第一階段是「題目發想與內部評估」，企業要釐清題目是否具備創新性、是否符合公司中長期策略，並評估自身研發人力是否足以執行。第二階段是「計畫書撰寫」，這是SBIR成敗的關鍵，計畫書需涵蓋研發背景、技術內容、創新性、市場潛力、預算編列、執行時程與風險管理。第三階段是「線上送件」，透過SBIR官方平台（經濟部產業發展署SBIR計畫網）提出申請，並上傳所有附件與佐證文件。第四階段是「書面審查」，由產官學專家組成的審查小組進行初步評分。第五階段是「簡報審查」，企業需親赴現場進行15至20分鐘簡報，並接受委員質詢。第六階段是「核定與撥款」，通過後簽訂計畫書、依里程碑撥款，並接受期中、期末查核。 整段流程從送件到核定約需3至6個月，企業在執行期間需提交工作報告、財務憑證與研發進度，這也是許多企業在通過後仍需要外部數位工具協助管理的原因。 ──────────────────── 【五、SBIR申請後的隱形成本：研發管理、流程合規與資料保存】 很多中小企業聚焦在「如何寫好計畫書」、「如何通過審查」，卻忽略了通過後執行階段的隱形成本。第一是研發人力工時記錄，補助款核銷時必須提出研發人員投入該計畫的工時佐證，傳統用Excel人工填寫不僅耗時，還容易在查核時被質疑真實性。第二是憑證管理，所有與計畫相關的發票、單據、合約都需建檔保存5年以上以備查核。第三是進度管理，計畫書中載明的里程碑必須如期達成，延遲將影響後續撥款。第四是研發成果驗證，期末需提出實際成果（如雛型、專利、報告），需有完整的版本控管與成果保存。第五是內部稽核，補助款使用是否合規、是否有挪用，都會影響企業未來再申請其他補助的可信度。 戰國策集團的工作流程自動化服務，能協助通過SBIR的企業以RPA、自動化簽核、電子憑證歸檔、研發工時自動統計等工具，把這些隱形成本壓到最低，讓研發團隊專注在創新本身。 ──────────────────── 【六、戰國策數位轉型陪跑：SBIR通過後如何把補助效益最大化】 戰國策集團不承接SBIR代辦業務，但我們是業界領導品牌、推薦廠商，提供企業通過SBIR後的「研發成果落地」與「營運數位轉型」陪跑服務。其一是工作流程自動化導入，透過RPA、AI Agent與自動化串接工具，把研發成果整合進企業日常營運流程，避免「補助結案後就束之高閣」。其二是企業一站式管理系統規劃，協助企業整合ERP、CRM、HR、財務、簽核等系統，讓研發專案的成本與成效可被量化追蹤。其三是AI應用落地顧問，若SBIR題目涉及AI、機器學習、智慧製造，戰國策可協助企業把模型部署為日常可用的工具。其四是數位轉型藍圖規劃，從補助專案延伸到企業3至5年的長期數位策略。其五是後續補助接力，協助企業評估是否續接CITD、A+企業創新、地方型SBIR等其他資源。 戰國策的價值，不在SBIR那本計畫書本身，而在補助通過後，協助企業把研發投入轉化為可持續的營運競爭力。 ──────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1：SBIR補助款需要返還嗎？ A1：不需要。SBIR是政府補助而非貸款，通過審查並完成結案的企業無須返還補助款，但需配合查核與成果驗證。 Q2：SBIR申請資格中，「中小企業」如何認定？ A2：依《中小企業認定標準》，實收資本額在新台幣一億元以下，或經常僱用員工數未滿200人之公司行號即符合。 Q3：SBIR補助金額最高可申請多少？ A3：依層級不同，個別申請最高約500萬元，聯合申請最高約1,000萬元，補助比例約計畫總經費的50%。 Q4：SBIR申請通過率高嗎？ A4：通過率依年度與題目類型而異，整體約落在30至40%之間，計畫書品質與創新性是關鍵。 Q5：SBIR計畫書要寫多長？要包含哪些章節？ A5：通常50至80頁，需涵蓋研發背景、創新性、技術內容、市場潛力、預算、時程、團隊、風險管理等章節。 Q6：通過SBIR後，企業要承擔什麼義務？ A6：須依計畫書執行、提交期中期末報告、配合查核、保存憑證5年，並於結案後提供成果應用情形。 Q7：戰國策有提供SBIR代辦嗎？ A7：戰國策集團未承接SBIR代辦業務，但提供企業通過SBIR後的工作流程自動化、ERP/CRM導入、AI落地與數位轉型陪跑。 Q8：SBIR與地方型SBIR有什麼差異？ A8：中央SBIR由經濟部主管、補助規模較大；地方型SBIR由各縣市政府辦理（如新北市、台北市、台中、高雄），補助上限較低但審查時程較短。 Q9：SBIR可以同時申請其他政府補助嗎？ A9：同一研發題目不得重複補助，但不同題目可分別申請CITD、A+企業創新、產業升級等其他資源。 Q10：通過SBIR後，如何用數位工具管理研發進度與憑證？ A10：建議導入RPA自動化工時統計、電子簽核、雲端憑證歸檔系統，戰國策可協助規劃整套工作流程自動化方案。 ──────────────────── 【戰國策工作流程自動化｜業界領導品牌．SBIR通過後最佳數位轉型夥伴】 戰國策集團累積25年企業服務資歷，是工作流程自動化與數位轉型的推薦廠商、業界領導品牌。我們不承接SBIR代辦，但能在你通過SBIR後，協助把研發成果落地為實際營運效益，包含RPA流程自動化、AI Agent導入、ERP/CRM串接、電子簽核與憑證自動歸檔。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官方網站：RPA.com.tw

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

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)

無論講座或履歷健診，幾度從學生那邊聽到"履歷只要一頁，超過沒人要看"的說法。 但也發現每個人自製履歷的一頁格式都不同。 有人表頭設計就超過5公分高度，表尾還有插圖。 字級大小不一，行距高度不同，照片尺寸也不一樣。 還有美編插圖，有直式、橫式，大小尺寸都不同。 因此每個人的一頁字數落差很大。 👉但履歷的重點在於頁數、字數嗎？ 看過長篇小說、金庸小說或哈利波特嗎？他們還是暢銷書呢!! 履歷寫好還能幫助面試，降低面試時產生「遞減效應」 履歷的頁數要如何斟酌？重點在哪？ →詳全文 https://reurl.cc/AAgye3 #職場新鮮人系列 ♟️品牌管理 🎁行銷自己 🌍brand 🎯marketing 🚀career 💪職涯 👊履歷 👌求職 🐳brandmarketingcareer

大家都有自己的成功經歷，但能真正把這些經歷變成讓面試官或招聘者注意的好故事的人卻不多。 「CAR」方法——挑戰（Challenge）、行動（Action）、結果（Result），可以幫你變成那少數幾個人之一，讓你脫穎而出。你可以在履歷、自我介紹信以及面試中用這個方法，將你的經歷變成吸引人的故事。 讓我們看看每一個C-A-R部分是怎麼運作的。 🛞挑戰：描述你在之前的工作中遇到的挑戰，這是你成就的背景。 Challenge - Describe a challenge you faced in a previous role. This is the context for your achievement. 「在XYZ公司，我們的網絡互動量出現了顯著下降，這對我們的銷售造成了影響。」 行動：說明你具體採取了哪些行動來應對這個挑戰，展示你的解決問題的能力。 🛞 Action - Explain the specific actions you took to address the challenge. Be detailed and show your problem-solving skills. 「我幫助推出了一個新的社交媒體活動，並與市場部合作，製作更適合目標受眾的內容。」 🛞結果：強調你所取得的積極成果，最好用具體的數字來說明。 Result - Highlight the positive outcomes of your actions. Use numbers when possible. 「結果，我們的網絡互動量在六個月內增加了50%，同時銷售額也提升了20%。」 以下是一個如何將CAR方法應用在自我介紹信的例子： 「在我於XYZ公司工作期間，我發現了顧客互動量顯著下降（挑戰）。為了解決這個問題，我帶領團隊重新設計了數位行銷策略，加入了數據驅動的洞察並創造了更多互動性內容（行動）。這使得顧客互動量在第一季內增加了40%，銷售額也上升了15%（結果）。」 "During my time at XYZ Company, I noticed a significant drop in customer engagement (Challenge). To address this, I led a team to redesign our digital marketing strategy that added data-driven insights and created more interactive content (Action). This resulted in a 40% increase in customer engagement and a 15% rise in sales within the first quarter (Result)." CAR方法可以幫助你以結構化且吸引人的方式展示你的成就，同時能夠展示你解決問題、克服挑戰並產生實際效果的能力🚘 若你對商務英語有興趣，歡迎查看: 🔔業務精「英」必修課：銷售＆行銷溝通技巧 📆日期:2024/09/23~2024/11/25 🔗https://events.taiwantrade.com/2024SMCS (本篇貼文由ITI專業講師Nigel Daly提供)

▉ 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

在全球AI技術高速發展的浪潮中，一家由AI天才創辦的日本公司——Sakana AI迅速崛起，成為最受矚目的AI企業之一。Sakana AI不僅改變了生成式AI的發展模式，還提出了以「集體智慧」來替代傳統巨型AI系統的新概念，這樣的創新理念已經吸引到全球多家知名投資機構的資金支持。本文將深入探討Sakana AI的創新功能、技術優勢以及其對AI產業的深遠影響。 ▍Sakana AI 是什麼？ Sakana AI是一家成立於2023年8月的日本AI公司，由三位在科技、金融與政府機構擁有豐富經歷的創業者共同創立。該公司的使命是透過全新的AI開發方法，減少資源消耗，同時提高AI性能。Sakana AI的技術理念受到Transformer模型的啟發，這個模型早在生成式AI革命的初期，就已經改變了AI領域的遊戲規則。如今，Sakana AI將此技術進一步發展，以實現更高效、低耗能的AI模型設計。 ▍Sakana AI 的功能：集體智慧驅動AI進化 Sakana AI的核心功能基於「集體智慧」的概念。傳統的生成式AI系統，如OpenAI的GPT或Google的Bard，依賴大量的數據和資源來提升性能，需要強大的半導體支持並消耗巨大的能源。而Sakana AI則採用了一種完全不同的策略——「進化模型合併」，類似於生物界的「物競天擇」。 具體來說，Sakana AI會先建立多個不同功能的AI模型（稱作「父模型」），這些模型會相互結合形成「子模型」。這些子模型經過測試後，只有表現最優秀的模型會被保留下來，再進行新一輪的結合。這樣反覆的過程，就像進化一樣，最終生成高效且節能的AI模型。 Sakana AI於2024年3月已經發布了三款生成式AI模型，分別是大型語言模型（LLM）、圖像轉文字模型和圖像生成模型。這些模型不僅性能卓越，還大幅度降低了能源消耗和運算資源需求。 ▍Sakana AI 的優勢：重新定義AI開發模式 Sakana AI的最大優勢在於它顛覆了傳統的「大就是好」的AI開發模式。傳統生成式AI的開發依賴大量的數據、GPU和半導體，而Sakana AI則專注於將小型AI模型的「集體智慧」結合起來，以實現高效能和低資源消耗。 ● 節省成本與能耗 傳統AI開發成本極高，不僅需要購置昂貴的半導體，還要投入大量的電力資源。根據國際能源署的數據，到2026年，AI和資料中心的耗電量可能會是2022年的2.3倍。而Sakana AI的創新模型，透過進化模型合併的技術，成功地降低了硬體依賴和能耗。 ● 高效率的模型開發 Sakana AI不依賴單一模型的擴張，而是通過多個小型模型的協作來提高整體效能。這種分布式的模式可以讓開發者更靈活地進行模型設計，且不需要消耗大量資源。 ● 自主學習與演化 Sakana AI的模型具有自主學習能力，無需大量人為干預即可不斷改進自身。透過多次「進化」過程，Sakana AI的系統可以生成人類意想不到的解決方案，從而提高AI的創新性和靈活性。 ● 快速進入市場 Sakana AI憑藉其先進的技術理念，快速吸引了大量資本進入市場，僅一年內便估值達到2,200億日圓。大規模的資金支持幫助Sakana AI在短時間內加速發展，成為日本最神速的AI獨角獸企業之一。 ▍市場對Sakana AI的期待與展望 Sakana AI的創新已經引起全球市場的廣泛關注。僅在2024年9月，Sakana AI便獲得來自三菱UFJ金融集團、三井住友銀行、NEC、富士通等日本頂尖企業的資金支持，此外還有美國輝達等國際巨頭的注資。這表明Sakana AI的技術不僅在日本國內被視為有望突破的AI新星，更被全球市場寄予厚望。 對日本而言，Sakana AI的成功代表了一個重要的里程碑。大多數AI巨頭都設立在美國或中國，而Sakana AI不僅是一家日本本土的AI企業，還專注於開發符合日本文化和需求的日語語言模型，這使得Sakana AI成為日本推動AI技術進化的重要力量。 ▍Sakana AI 的未來潛力 Sakana AI通過重新定義AI開發方式，讓多個小型AI系統共同作用，打破了以往依賴大規模數據和資源的瓶頸。這種創新的「集體智慧」方法不僅能減少開發成本和資源消耗，還能帶來更多創新性和靈活性的AI解決方案。隨著越來越多的企業對Sakana AI的支持，該公司未來有望在全球AI領域佔據更加重要的地位。 Sakana AI的出現，或許會徹底改變未來AI的發展方向，引領AI行業走向一個更加高效和可持續的未來。 ➤ 了解更多：https://sakana.ai/ai-scientist/ ➤ 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！

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

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。

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！

求職新鮮人看到公司寫上職缺的英文職稱別緊張！本篇將詳細介紹10個常見的職場英文職稱，快速了解R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC等工作內容與職責，在找工作時可別投錯履歷了！ ▍R&D（Research and Development）研發工程師 ● 職位解析：研發部門負責新產品和技術的開發，創新是其核心工作。 ● 職責：研發團隊致力於開發新產品、改良現有產品，以及進行技術研究。 ● 常見職稱： R&D Manager (研發經理)：負責領導研發團隊，規劃技術策略。 R&D Engineer (研發工程師)：專注於產品設計、技術測試及創新。 ▍ MA（Management Associate） ● 職位解析：管理培訓生，參與公司不同部門的工作，了解整體業務運作，並為未來的管理職位做準備。 ● 職責：輪調至公司內不同部門進行學習和實踐，積累管理經驗並發展領導能力。 ● 常見職稱： Management Associate （管理培訓生）：通過工作輪調深入了解公司運營，參與項目並負責管理任務。 Senior Management Associate （高級管理培訓生）：完成一定階段的培訓後，開始承擔更多責任並領導小型團隊。 ▍MT（Management Trainee） ● 職位解析：管理培訓生，通常是為未來的管理職位而進行培養，參與不同部門的工作輪調。 ● 職責：學習公司業務運營，參與各種部門的項目及管理流程，準備未來擔任管理職位。 ● 常見職稱： Management Trainee (管理培訓生)：通過不同部門的輪調，獲得全局視野。 ▍HR（Human Resources）人力資源 ● 職位解析：人力資源部門負責招聘、員工管理、薪酬和福利，以及員工發展。 ● 職責：制定人力資源政策、處理員工關係、管理招聘流程。 ● 常見職稱： HR Manager (人力資源經理)：負責公司人力資源戰略的制定與實施。 HR Specialist (人力資源專員)：專注於招聘、培訓、薪酬等特定領域。 ▍IT（Information Technology） ● 職位解析：資訊技術部門負責公司內部的技術基礎設施、網絡安全和系統管理。 ● 職責：維護公司電腦系統、解決技術問題、確保網絡安全。 ● 常見職稱： IT Manager (資訊技術經理)：管理公司的技術系統和基礎設施。 IT Support Specialist (IT支援專員)：解決員工技術問題，提供技術支持。 ▍PM（Project Manager） ● 職位解析：項目經理負責規劃、執行和監控具體項目，確保按時完成。 ● 職責：制定項目計劃、管理資源、時間和預算，確保項目目標達成。 ● 常見職稱： Project Manager（項目經理）：負責全面領導項目團隊，確保項目按計劃推進。 ▍PM（Product Manager）產品經理 ● 職位解析：產品經理負責產品的全生命周期管理，從產品構思到開發、上市和持續改進。他們是產品的擁有者，協調不同部門如研發、行銷、銷售和客戶支持，以確保產品符合市場需求和業務目標。 ● 職責： 1. 市場研究：了解客戶需求和市場趨勢，分析競爭產品。 2. 產品策略：制定產品路線圖和策略，確保產品符合公司的長期目標。 3. 跨部門協調：與研發、設計、行銷和銷售團隊合作，確保產品開發和推廣順利進行。 4. 產品規劃和管理：定義產品功能、技術規格和開發進度，確保項目按時完成。 5. 監測和優化：跟踪產品上市後的表現，根據市場反饋進行改進。 ● 常見職稱： Associate Product Manager（助理產品經理）：負責部分產品線或支持資深產品經理，通常是初階角色。 Product Manager（產品經理）：全權負責一個或多個產品的管理，制定產品策略並推動產品發展。 Senior Product Manager（高級產品經理）：管理更複雜的產品或多個產品線，並具有更多的決策權。 Head of Product（產品總監）：領導整個產品團隊，負責產品部門的運營和策略制定。 ▍QA（Quality Assurance） ● 職位解析：品質保證部門負責產品和服務質量的監控，確保符合標準。 ● 職責：實施質量檢查流程，找出並改進產品或服務中的問題。 ● 常見職稱： QA Manager（品質保證經理）：負責制定和實施質量控制流程。 QA Specialist（品質專員）：檢測產品並確保其符合公司質量標準。 ▍PR（Public Relations） ● 職位解析：公關部門負責公司形象和品牌聲譽的管理，並與媒體保持良好關係。 ● 職責：制定公司對外公關策略，處理媒體關係，管理公司的公共形象。 ● 常見職稱： PR Manager（公關經理）：領導公司對外公關活動，制定溝通策略。 PR Specialist（公關專員）：負責日常的媒體聯絡和新聞稿撰寫。 ▍BD（Business Development） ● 職位解析：商業拓展部門負責開發新的商業機會，建立夥伴關係和推動業務增長。 ● 職責：尋找新市場、開發新客戶，推動公司收入增長。 ● 常見職稱： Business Development Manager（商業拓展經理）：負責制定和實施商業拓展計劃。 Business Development Executive（商業拓展專員）：執行商業拓展活動，聯繫潛在客戶。 ▍QC（Quality Control） ● 職位解析：品質控制部門專注於生產過程中的質量檢測，確保產品符合規範和標準。 ● 職責：對產品進行檢測和監控，確保其符合既定質量標準。 ● 常見職稱： QC Manager（品質控制經理）：監督生產過程中的質量控制工作。 QC Inspector（品質檢測員）：執行產品的檢測工作，確保品質合格。 這些職位涵蓋了不同的專業領域，從管理層到專業技術人員，都是公司運營中的重要角色，了解不同職務的專業和英文縮寫，下次與對方往來就不會感到陌生了，也記得別搞錯職稱造成誤會留下不好的印象喔！ 工作機會點這裡⬇️ https://user275376.pse.is/6gzu5f

你上一次在某個網站上被 Chatbot 氣到半死，是多久前的事？ 那種感覺很多人都有過：你問它一個具體的問題，它給你一段罐頭回覆，完全雞同鴨講。你試著換個說法再問，它還是給你同樣的答案。最後你放棄了，直接去找電話號碼，或者直接關掉頁面。 那個時代的 Chatbot，是一種讓客戶體驗變差的工具，而不是讓它變好的工具。但現在，情況已經完全不一樣了。 AI 技術的快速演進，讓 Chatbot 從「關鍵字比對的自動回覆機器」，進化成「真正理解語意、能夠進行有意義對話」的智能助手。現在導入一套好的 Chatbot，不只不會讓客戶體驗變差，反而可以讓它大幅提升。 Chatbot 是什麼？為什麼現在比以前重要十倍？ Chatbot，中文通常翻譯為聊天機器人或對話機器人，是一種透過文字與用戶進行自動化對話的程式。它可以被部署在網站、LINE、Facebook Messenger 等平台上，在沒有真人介入的情況下，自動回應用戶的各種詢問。 過去的 Chatbot，運作邏輯很簡單：你預設一系列規則，然後讓程式按照這些規則執行。這種規則型 Chatbot 的上限很明顯——用戶一旦說了規則裡沒有涵蓋到的內容，它就當機、答非所問。 現在的 AI Chatbot，背後驅動的是大型語言模型（LLM）。它不需要你預先寫好每一個對話規則，而是真正「理解」用戶說的話——理解語意、理解意圖、理解上下文——然後生成符合情境的回覆。這個差距，不是量的差距，而是質的飛躍。 為什麼現在比以前重要十倍？因為消費者的期待改變了。現在的客戶，習慣了即時回覆。他們在下班後九點發訊息詢問你的服務，不想等到明天早上九點才得到回應。對他們來說，能夠即時、準確回應的系統，已經是基本配備，而不是加分選項。 Chatbot 的三大類型，你需要哪一種？ 第一類：規則型 Chatbot。透過預設的決策樹和關鍵字比對來運作，適合場景非常固定、問題類型極度有限的情況。優點是設定簡單、成本低，缺點是彈性極差，無法處理任何超出預設範圍的問題。 第二類：NLP Chatbot（自然語言處理型）。能夠理解自然語言的語意，不需要用戶說出特定的關鍵字才能觸發正確的回應。但訓練需要大量的標注資料，在處理複雜、多輪的對話時容易出現理解偏差。 第三類：AI 大語言模型驅動的 Chatbot。背後驅動的是 GPT、Claude 等大型語言模型，能夠真正理解複雜的問題、維持多輪對話的脈絡、根據企業提供的知識庫生成精確的回覆。對於絕大多數有認真客服需求的企業來說，第三類是現在最值得投資的方向。 選擇 Chatbot 系統的七個關鍵指標 第一：語意理解能力。用真實的客戶問題去測試，看看系統能不能正確理解問題的意圖，而不只是比對關鍵字。 第二：知識庫整合能力。好的 AI Chatbot，應該能夠把你的產品資料、服務說明、FAQ 等內容整合進去，根據這些資料來回答問題。 第三：多輪對話維持能力。系統能不能在多輪對話中保持脈絡，記住用戶前面說過的內容，這決定了對話體驗的品質。 第四：人工轉接的流暢度。當問題超出 AI 的能力範圍，系統能不能順暢地轉給真人客服，並且把對話記錄完整地交接過去。 第五：平台整合廣度。能否整合 LINE、Facebook、網站等多個渠道，在一個後台管理所有的對話。 第六：數據分析能力。能否分析最常被問的問題、客戶最常在哪個環節卡住、哪些問題導致了轉換或流失。 第七：資料安全與部署彈性。是否提供私有部署的選項，資料的儲存和處理是否符合企業的安全要求。 為什麼戰國策 AI 客服系統值得你認真評估？ 戰國策的 AI 客服系統，是一套從真實的企業服務場景出發設計的解決方案，真正理解台灣企業的服務邏輯和客戶溝通習慣。台灣客戶的問法、用語、以及對服務品質的期待，跟英語市場有很大的差異，一套在台灣被真實驗證過的系統，能夠避免大量的本地化磨合問題。 系統支援多平台整合，後台的數據報表讓你清楚地看到每一個對話的走向和結果。人工轉接的設計流暢自然，客戶不會有明顯的「被轉手」的割裂感。對於重視資料安全的企業，也提供私有部署的選項。 導入 Chatbot 之前，需要先定義你的核心場景，不要以最低成本為唯一選擇標準，並且把 Chatbot 當成持續優化的系統而不是裝完就結束的工具。 Chatbot 的時代已經來了，現在導入的企業，正在把競爭對手拉開距離。 了解戰國策 AI 客服系統，立刻造訪：LiveChat.com.tw 0800-003-191 Line id : @119m #Chatbot #AI客服 #聊天機器人 #客服系統 #戰國策 #LiveChat #AI自動化 #企業AI #客戶體驗

104人力銀行於2025年上半年發表科技業人才報告，報告書所界定的科技業，涵蓋軟體及網路相關業、電信及通訊相關業、電腦及消費性電子製造業、光電及光學相關業、電子零組件相關業、半導體業等六個產業。 報告書不僅涵蓋職缺供需分析，還包含產業薪資調查，幫助企業掌握最新的徵才動態與薪資水準，進而制定更精準的招募與留才策略。然而，企業若僅依靠薪資吸引人才，並非長久之計。真正能夠吸引並留住優秀人才的關鍵，在於雇主品牌的經營。

瑪麗手作烘焙 Mary's Kitchen從「麵包產品」變成「品牌故事」的行銷 Mary's Kitchen 的幾個特色 1. 「天然、無添加」是品牌核心 官方將「純天然的麵包」放在品牌目標的第一位，並強調使用高品質、無添加的天然食材讓品牌比較容易建立「安心、健康、家庭感」的形象。 2. 手作感非常鮮明 強調「每一款糕點都出自闆娘的巧手」，從備料到成品都親自投入，這種「小店、手作、親自製作」的故事，本身就是品牌價值。 3. 「少量、用心」可以成為差異化 Mary's Kitchen最大的優勢未必是價格，而是手作與個人化；小型手作烘焙坊則可以強調：每一個麵包，都有人認真對待，非常符合現在消費者對「天然、手作、安心」的需求。 4. 品牌故事具有發展空間 不要只介紹「我們賣什麼麵包」，而是把故事延伸成： 為什麼開始做麵包 → 為什麼堅持天然 → 為什麼不使用多餘添加 → 每天如何製作 → 希望客人吃到什麼，這樣就會從「麵包產品」變成「品牌故事」。

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

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

每隔一段時間就會有人跟我討論這個問題：「我們要跑AI，要不要自己買GPU伺服器？」我做主機服務超過二十六年，幫很多企業算過這個帳。我想把我觀察到的幾個真實情況說出來，讓正在考慮這件事的人能更清楚地看到自建的代價在哪裡。 先說硬體成本。一張NVIDIA H100要多少錢？市場行情大概在七到八萬美元一張，折合台幣超過兩百萬。這還是單張。如果你要多卡互連做真正的大模型訓練，四到八張是基本配置，那就是一千到兩千萬台幣的GPU採購成本。加上伺服器本體、網路設備、機架、機房空間、電力改造、冷卻系統，總投資非常容易超過三千萬。 然後是時間。從決定採購到真正能用，通常要三到六個月。GPU的交期本身就不穩定，機房的改造也需要時間，裝機、測試、設定環境，每一步都要時間。在這段時間裡，你的競爭對手可能已經用租的方式把模型跑起來了。 還有折舊和淘汰的問題。GPU技術的迭代很快，你今天買的H100，三年後可能就不是市場上最有效率的選擇了。自建的設備就放在那裡，你要繼續用、繼續耗電，或者忍痛換新的，怎麼算都是成本。租用的話，我們會持續更新硬體，你不需要承擔這個風險。 維護的成本往往是被低估最嚴重的部分。GPU伺服器跑起來，電費就是一筆持續的開銷，H100一張700W，四張卡加上其他系統，一個月的電費就很可觀了。還有故障處理、系統維護、安全更新，這些需要人力，而且是需要具備特定技能的人力。 我不是說自建一定不好。如果你的規模夠大，工作負載穩定，有足夠的技術團隊，自建確實可能比長期租用更划算。但對大多數的台灣AI新創或中型企業來說，在現階段用租的才是更聰明的選擇。你把資金留下來做產品和市場，GPU的算力按需取用，等到你真的有足夠穩定的工作負載和足夠大的規模，那個時候再考慮自建也不遲。 我們的GPU主機服務，最快兩小時可以部署完成，預裝CUDA和PyTorch，開機就能跑。你不需要等三個月，不需要先付三千萬。這才是現在大多數企業跑AI的正確方式。 https://gpu.nss.com.tw/

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。

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！

AI 技術快速滲透各行各業，為了讓不同專業背景的人才掌握 AI 應用能力，經濟部產業發展署 2025年推出 AI 應用規劃師能力鑑定證照（初級與中級）。該證照不僅能提升職場競爭力，也能幫助企業找到適合的 AI 人才。本文將帶你快速了解這兩張證照的特色、優勢、差異，以及適合的報考對象。 證照特色與優勢 1. 政府認證，企業認可度高：由 經濟部產業發展署 主導，工業技術研究院執行，擁有高公信力。 2. 對應不同領域需求：初級證照適合非技術背景人士，中級證照適合 AI 技術專業人士。 3. 提升職場競爭力：幫助考生掌握 AI 技能，提高職場價值與薪資成長機會。 4. 學以致用，提高工作效率：透過 AI 工具應用，幫助工作自動化，提高生產力。 初級 vs. 中級：考試重點與適合對象 ✅初級 AI 應用規劃師（適合文組、非資工專業人士） 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 目標：幫助非技術背景人士學習 AI 工具應用，提升職場競爭力。 考試重點： • 人工智慧與資料處理基本概念 • 機器學習、鑑別式 AI、生成式 AI 基礎 • AI 工具應用於工作，如：報表生成、文稿分析，提高工作效率 適合對象：上班族、行政人員、行銷、企劃、管理職等 初級證書：永久有效，可作為 AI 入門技能證明。 🟡初級線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ✅中級 AI 應用規劃師（適合 IT、資通訊專業人士） 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 目標：培養能夠 協助企業導入 AI 的技術專業人才。 考試重點： • 演算法、物聯網架構設計 • 大數據分析、深度學習 • 自然語言與音訊處理 • AI 導入評估規劃與風險管理 適合對象：AI 工程師、數據科學家、軟體開發人員、IT 技術專家 中級證書：有效期 5 年，需累積 48 小時 AI 相關訓練或工作經驗 以換證，確保技能持續精進。 🟡中級線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe 為什麼要考 AI 應用規劃師證照？ ✅ 文組人士也能掌握 AI，提升職場競爭力 ✅ 技術專業者獲得 AI 進階能力，助企業數位轉型 ✅ 政府認證，企業高度認可，提升就業與升遷機會 無論你是 AI 初學者，還是希望在 AI 領域深入發展的技術專業人士，AI 應用規劃師證照 都將是你的最佳職場加分利器，幫助你迎接 AI 時代的挑戰！ https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691

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。

上個月和幾個朋友聚餐聊聊，大家除了工作上的談資之外，也聊到越來越多公司與團隊越來越頻繁使用AI工具，姑且不論用的深或淺，至少體感上跟去年比起來已經好上一大截～ 聊著聊著，忽然有朋友問：「我又不是工程師，需要懂AI嗎？我能把AI用好嗎？會不會只是皮毛？」 其實，「AI素養」早就不只是特定人群才會的工具了，也不需要一定要很會寫程式，我們只要掌握幾個核心觀念，就能善用AI提升工作效率。 例如，知道怎麼和AI「對話」才能獲得你要的答案、理解AI工具的極限跟風險，甚至學習如何辨識AI使用上的隱私和倫理問題，這些都能讓我們跟AI協作上更加得心應手～ 我自己在導入與使用AI的過程中，也曾經摸索了一段時間，從一開始覺得怎麼工具學也學不完，到現在能輕鬆運用AI解決行銷工作或數據分析、自動生成文案，甚至幫助團隊優化流程。 一口氣寫完這篇AI素養的文章，整理了3大核心能力、4種角色定位、5五大重點，讓大家對於AI素養有基本認識，無論你是新手或老手，都能更有效率地與AI協作。 閱讀完整文章👉https://chengfengec.blogspot.com/2025/07/aai-345.html

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。

想準備 iPAS AI 應用規劃師初級考試，卻不知道該從哪裡開始嗎？這篇文章分享作者在約 60 天內完成備考並順利通過測驗的實際經驗。作者從閱讀官方學習指引與歷屆試題開始，重新整理成自己的筆記，再搭配 Gemini 每日產生練習題，透過大量刷題、訂正錯題與反覆複習，加深對人工智慧基礎及生成式 AI 應用的理解。 文章也整理兩個考科的準備重點、較具挑戰的內容，以及電腦測驗當天的作答方式與注意事項。對於剛接觸 AI、非技術背景，或正在尋找有效讀書方法的考生而言，都具有實際參考價值。不過，AI 產生的題目與答案仍可能出錯，建議以官方資料為主要依據，並做好內容查核。 想了解完整備考流程、刷題方法及考試心得，可點擊連結閱讀完整文章： https://www.dcard.tw/f/talk/p/261350889