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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

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

在現今數位行銷領域，Google Analytics (GA) 證照已成為行銷專業人士必備的技能之一。無論你是行銷新手還是數據分析專家，通過Google Analytics認證都能顯著提升你的職場競爭力。本篇文章將為你提供【2025最新】Google Analytics證照考取資訊，包括GA考照連結、GA4線上課程推薦、以及完整的學習資源一覽表，幫助你迅速掌握GA技能，輕鬆取得證照。 1. Google 官方學習資源 - GA 4堂課的學習連結 - 從入門到進階的完整學習路徑 這是Google官方提供的四堂免費GA學習課程，無論你是剛接觸Google Analytics的新手，還是已經有一定基礎的使用者，都能找到適合自己的學習路徑。這些課程涵蓋了從基礎操作到高級功能的全面內容，幫助你逐步深入了解並掌握GA的各項功能。 https://support.google.com/analytics/answer/15068052#zippy=,get-started-using-google-analytics-introduction,go-further-with-advanced-features-in-google-analytics-advanced,answer-business-questions-with-google-analytics-intermediate,use-google-analytics-for-your-business-beginner 2. GA證照考試連結 - 75分鐘內完成，迅速取得認證 透過這個連結，你可以參加由Google官方提供的證照考試，75分鐘內要完成。這個證照是數位行銷領域中公認的專業證明，通過考試可以大幅提升你的職場競爭力。 https://skillshop.docebosaas.com/learn/courses/14810/google-analytics-certification 3. Google Analytics 官方YouTube頻道 - 最新功能、操作指南影片 這是Google Analytics的官方YouTube頻道，頻道內容涵蓋了GA的最新功能介紹、詳細的操作指南以及實用的使用技巧。適合想要隨時更新GA知識並獲取實用操作的使用者。 https://www.youtube.com/@GoogleAnalytics 4. GA4 中文線上課程 - GA4+GTM網站數據分析實戰課 這是由TiBaMe提供的GA4中文線上課程。課程以中文講解GA4的各項功能，並通過實際操作和案例分析，幫助學員快速掌握GA4的操作技巧，是想要用母語學習GA4的最佳選擇。 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9d130973-439c-4260-bc2d-997fdfef26ba 5.如果你Google Analytics很多自學，但都無法有效考到證照！那不要錯過7月開班喔！否則可能要等到9月喔！ 🔴兩天週日實訓班 🔴協助您完課考取證照 除了行銷外，現在很多職類有該證照特別加分，例如：產品經理（ＰＭ）、業務、電商，即便小編也很加分！ https://nabi.104.com.tw/course/tibame/a68eecc5-7d1c-4210-8266-bd3d37354dfe 這些資源可以幫助你全面提升Google Analytics的知識和技能，無論是準備考試還是實際應用，都能事半功倍！

最近Amazon Web Services（AWS）發布的一項研究說，懂AI的人的薪水可能會 漲到39%！尤其是在IT和研發領域，這可是一次難得的職涯機會！🎉 來參加我們的【生成式AI雲端應用開發工程師養成班】吧！ 這是一個專門為待業青年和轉職者設計的課程，課程時間從113/9/23到114/1/9， 總計320小時。我們的課程從生成式AI技術的基礎開始，深入探討如何在雲端環境中 進行應用開發和系統整合。課程內容涵蓋雲端平台操作、AI模型應用、資料分析、影 像辨識、NLP開發、以及大型語言模型的實際應用，讓你在結業時擁有強大的技術實 力！✨ 📆報名截止：113/9/9 17:30 📆甄試日期：113/9/12 課程不僅有理論，還包含大量的實戰演練和專案開發，讓你在學習過程中充分應用所 學知識。更棒的是，課程結束後，我們還會安排廠商面試機會，助你快速踏上高薪職 涯，成為AI時代的技術專才！未來的你，可以成為雲端AI應用開發工程師、API開發 工程師，甚至是雲端解決方案架構師，職涯發展將充滿無限可能。 課程優點： 🟢全額學費補助：課程由勞動部全額補助，讓你無後顧之憂。 🟢豐富的實戰練習：320小時的課程涵蓋了多個實戰項目，讓你真正學以致用。 🟢結訓面試機會：結訓後我們會安排廠商面試，助你迅速踏上高薪職涯。 📞 聯絡方式： 有興趣嗎？不要猶豫，快來報名我們的說明會吧！ 聯絡人：林小姐 電話：02-66414002 報名說明會： https://forms.gle/1cUa7fDmYNrVjVUn8 📚詳細課程內容 https://www.tibame.com/goodjob/GAC

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/

AI 工具越來越普及，許多上班族已經開始用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具協助工作。但真正能提升效率的關鍵，不只是「會不會問 AI 問題」，而是能不能把 AI 放進日常工作流程裡，形成一套可重複使用的「AI 工作流」。 過去使用 AI，很多人可能是想到什麼就問什麼：請 AI 幫我寫一封信、改一段文案、摘要一篇文章。這些做法當然有幫助，但如果每次都從零開始，效率仍然有限。 真正的 AI 工作流，是把工作拆成幾個步驟，讓 AI 在不同環節協助你處理初稿、摘要、整理、分析與發想，再由人來判斷、修正與決策。 簡單來說，AI 工作流不是讓 AI 取代你，而是讓 AI 成為你的工作助理。它可以協助減少部分重複整理的時間，但最後的品質把關、事實查證與責任判斷，仍然需要由人完成。 一、什麼是 AI 工作流？ AI 工作流指的是：將 AI 工具整合進日常工作流程中，讓它在固定任務中扮演特定角色。 舉例來說，如果你每週都要寫週報，過去可能需要回想本週做了什麼、整理資料、歸納成果、撰寫文字。導入 AI 工作流後，你可以先把已確認可使用的工作紀錄、待辦清單、專案進度整理後提供給 AI，請它協助分類成： 本週完成事項、遇到的問題、下週計畫、需要主管協助的地方。 接著，你再檢查內容是否正確，補上實際成果、數字與自己的判斷。 這就是一個簡單的 AI 工作流： 資料整理 → AI 協助產出初稿 → 人工檢查與修正 → 完成正式內容 AI 負責加快整理與初稿產出，人則負責確認事實、補充脈絡、做出判斷。 二、為什麼上班族需要學 AI 工作流？ 許多人學 AI 時，最常遇到的問題是：「我知道 AI 很強，但不知道工作上到底怎麼用。」 其實，上班族最需要 AI 協助的，通常不是非常高深的技術，而是每天都會遇到、但很耗時間的工作，例如： 會議紀錄整理、Email 回覆、簡報製作、報告撰寫、資料摘要、Excel 分析、SOP 整理、專案進度追蹤、週報月報撰寫、學習筆記整理等。 這些工作都有一個共同特色：它們不一定困難，但常常需要大量整理、歸納與文字產出。 如果能把 AI 放進這些流程中，就有機會減少部分重複工作時間。對新手來說，AI 可以協助建立架構；對資深工作者來說，AI 可以協助加快第一版產出；對主管來說，AI 可以協助整理資訊、統整進度與提高溝通效率。 但需要注意的是，AI 工作流的目的不是讓工作「完全自動化」，而是讓人把時間留給更重要的判斷、溝通與決策。 三、AI 最適合協助哪些工作？ AI 很適合處理「文字整理、資料歸納、初稿撰寫、格式轉換、初步分析」類型的任務。以下是上班族最常見的應用場景。 1. 會議紀錄整理 開會後最麻煩的事情，往往不是開會本身，而是會後整理。AI 可以協助把會議筆記、逐字稿或已取得同意的錄音內容，整理成會議重點、決議事項、待辦清單與負責人。 適合請 AI 協助的內容包括： 會議摘要、討論重點、行動項目、決策紀錄、下次會議追蹤事項。 不過，使用 AI 整理會議內容時，必須特別注意資安與隱私。若要錄音、轉逐字稿或上傳會議內容，應先確認參與者知情，並遵守公司內部規範。涉及客戶資料、薪資、人事、合約、未公開商業資訊時，不建議直接上傳到一般 AI 工具。 AI 整理後，也需要人工確認人名、日期、數字、決議內容與責任分工，避免錯誤資訊被當成正式紀錄。 2. Email 與商務訊息回覆 很多上班族每天都花不少時間在回信、回訊息。AI 可以幫你把口語想法改成正式語氣，也可以幫你將太長的回覆縮短，或將生硬的文字改得更有禮貌。 例如你可以輸入： 「請幫我把以下內容改成正式但不冷淡的商務信件。」 「請幫我回覆客戶，語氣要專業、清楚，並委婉說明目前無法提前交付。」 但 AI 不一定知道你公司的實際政策與承諾範圍。涉及價格、合約、交期、賠償、客訴、法律責任等內容時，務必由負責人確認後再寄出，避免產生誤解或過度承諾。 3. 報告與簡報製作 許多人做報告或簡報時，最卡的是「不知道怎麼開始」。AI 可以協助產出大綱、整理架構、優化標題，甚至把長篇資料濃縮成簡報頁面重點。 例如你可以請 AI： 「請把以下資料整理成 8 頁簡報大綱。」 「請幫我把這段內容改成主管簡報用語。」 「請依照問題、原因、建議、下一步的架構整理。」 AI 很適合協助完成第一版，但真正有說服力的簡報，仍需要你補上資料來源、商業判斷、實際案例與具體數據。 4. 資料蒐集與摘要 當你需要快速理解一個新主題時，AI 可以協助整理你提供的資料，摘要文章重點、比較不同觀點，或產出初步觀察方向。 不過，AI 不一定能取得最新資訊，也可能產生錯誤或過時內容。若是涉及新聞、數據、法規、價格、政策、職缺條件、產業趨勢等資訊，仍應回到官方網站、原始報告或可信來源查證，不建議只依賴 AI 的回答。 比較安全的做法是：先由人提供可靠資料，再請 AI 協助摘要與整理；最後由人確認內容是否適合使用。 5. Excel 與數據分析 不熟 Excel 公式的人，也可以用 AI 協助理解公式、產生函數、整理欄位、設計分析方向。例如你可以問： 「我想統計每個部門的平均銷售額，Excel 公式怎麼寫？」 「請根據這份表格欄位，建議我可以分析哪些指標？」 「請幫我解釋這張報表中可能代表的趨勢。」 AI 可以協助你更快理解資料，但不能取代你對資料來源、計算邏輯與商業背景的判斷。若牽涉財務決策、營運績效、人事評估或對外公布數字，仍需由負責人確認資料是否正確。 6. SOP 與知識管理 很多公司都有一種狀況：工作流程靠資深同事口頭傳授，真正要交接時才發現文件不足。AI 可以協助把零散說明整理成 SOP、檢查表、教學文件與新人訓練資料。 例如你可以把一段操作流程整理後提供給 AI，請它產出： 步驟說明、注意事項、常見錯誤、檢查清單、交接提醒。 這類工作流很適合行政、人資、客服、行銷、營運、專案管理等職能。只要搭配人工確認，就能讓知識更容易被保存與傳承。 四、建立 AI 工作流的 4 個步驟 想開始使用 AI 工作流，不需要一次學會所有工具，也不需要從複雜自動化開始。建議從最常遇到、最耗時間的任務切入。 步驟一：找出重複性高的工作 先觀察自己一週內最常做、最花時間的工作。 例如：每週寫週報、每天回信、每次開會都要整理紀錄、每月要做報表、常常要寫社群文案。 只要是「重複出現、格式類似、需要整理文字或資料」的工作，就很適合先嘗試導入 AI。 步驟二：把工作拆成小步驟 不要只對 AI 說：「幫我做報告。」這樣的指令太模糊，AI 產出的內容也容易不符合需求。 你可以把任務拆成： 先整理重點 → 再產出大綱 → 再寫初稿 → 再優化語氣 → 最後檢查是否有遺漏。 拆得越清楚，AI 越容易協助你完成真正需要的結果。 步驟三：建立固定 Prompt 模板 當你發現某個任務常常會重複出現，就可以把好用的指令存成模板。 例如會議紀錄模板： 「請根據以下會議內容，整理成： 1. 會議目的 2. 討論重點 3. 已決議事項 4. 待辦事項 5. 負責人 6. 截止日期 7. 需要追蹤的問題 請用條列式呈現，語氣清楚、適合寄給團隊成員。請特別標註不確定或需要人工確認的地方。」 最後一句很重要，因為它能提醒你不要把 AI 產出直接當成正式答案。 步驟四：人工檢查與優化 AI 產出的內容不能直接視為最終版本。使用前，建議檢查： 內容是否正確？ 語氣是否符合公司文化？ 數字、日期、人名是否有誤？ 是否有過度承諾？ 是否遺漏重要脈絡？ 是否包含不該外流的資訊？ 是否適合對外發布？ AI 工作流的核心不是「全自動」，而是「半自動加速」。人仍然要負責最後品質。 五、使用 AI 工作流前，先做 5 個安全檢查 在把資料丟給 AI 前，建議先問自己 5 個問題。 1. 是否包含個資？ 例如姓名、電話、Email、身分證字號、薪資、病假紀錄、客戶資料等，都不建議直接輸入一般 AI 工具。若真的需要整理，應先去識別化，或依公司規範使用指定工具。 2. 是否包含公司機密？ 例如未公開財報、合約條款、商業策略、產品 Roadmap、內部報價、客戶名單等，都應依公司規範處理，不應任意上傳。 3. 是否需要取得同意？ 若要錄音、轉逐字稿或整理會議內容，應確認參與者知情，並遵守公司政策與相關規範。 4. 是否需要查證？ 涉及新聞、法規、數據、價格、職缺條件、政策與專業建議時，都應查證原始來源。AI 可以協助整理，但不應被視為唯一依據。 5. 是否可以直接對外發布？ AI 產出的文字應經人工審稿，確認沒有錯誤資訊、過度承諾、侵權疑慮或不符合品牌語氣的內容。 六、上班族可以先從這 5 種 AI 工作流開始 如果你是 AI 新手，建議不要一開始就追求複雜工具串接，可以先從以下 5 種最容易看到成效的工作流開始。 1. 會議紀錄工作流 適合對象：專案經理、主管、業務、人資、行政、行銷。 流程：取得同意的會議內容 → AI 協助摘要 → 產出待辦 → 人工確認 → 發送團隊。 這是日常工作中很實用的場景，但務必注意錄音同意與資料保護。 2. Email 回覆工作流 適合對象：業務、客服、主管、行政、跨部門溝通者。 流程：輸入背景 → 說明對象與語氣 → AI 草擬 → 人工修改 → 寄出。 重點是要告訴 AI：收件人是誰、你的目的、希望語氣是正式、委婉、積極還是簡短。 3. 簡報大綱工作流 適合對象：企劃、行銷、產品、專案、主管。 流程：輸入主題與可使用資料 → AI 產出架構 → 補充案例與數據 → 轉成簡報頁面。 AI 很適合幫你打開第一步，避免卡在空白投影片前。 4. 週報與績效整理工作流 適合對象：所有需要回報工作成果的上班族。 流程：彙整任務清單 → AI 分類成果 → 整理成週報 → 補充數字與影響 → 送出。 這個工作流也能幫助你累積年度績效資料，避免年底考核時才回想自己做過什麼。 5. 資料摘要與學習工作流 適合對象：需要快速吸收新知、追蹤產業趨勢、準備提案的人。 流程：提供可信資料 → AI 摘要 → 請 AI 提出重點與應用方向 → 人工查證與判斷 → 形成自己的觀點。 這很適合用在閱讀產業報告、研究競品、整理課程筆記或準備內部分享。 七、AI 工作流不是工具問題，而是工作方法問題 很多人學 AI 時，會一直追最新工具。但對上班族來說，更重要的是先理解自己的工作流程。 同一個 AI 工具，在不同人手上會產生不同效果。差別不只在工具，而在你是否知道： 我想解決什麼問題？ 我有哪些資料可以安全提供？ 我希望 AI 幫我做到哪一步？ 哪些內容需要我自己判斷？ 產出後要用在什麼情境？ 是否需要查證或主管確認？ 當你開始用這些問題思考，就不只是單純「問 AI」，而是在設計自己的工作流。 把 AI 當成工作助理，而不是標準答案 AI 工作流的價值，不是讓工作完全自動化，而是幫助上班族從重複、瑣碎、耗時的工作中，找出可以被輔助的部分。 從今天開始，你可以先選一個最常見的工作場景，例如會議紀錄、Email 回覆、週報整理或簡報大綱，試著建立自己的第一套 AI 工作流。只要能把一個任務變得更清楚、更容易重複使用，就已經是很好的開始。 未來的職場競爭力，不一定是誰使用最多 AI 工具，而是誰能更有效率地結合 AI 與自己的專業判斷。 AI 可以幫你整理資訊、產出初稿、提供方向；但真正做出選擇、承擔責任、創造價值的人，仍然是你。 使用提醒 本文提供 AI 工具應用的學習建議，實際使用時仍應依公司資安規範、個資保護要求與工作情境調整。AI 產出內容可能有錯誤或過時資訊，重要資料、對外訊息與正式決策，仍需由使用者查證與確認。

🎲運用你的直覺和一些簡單的數學來做出更好的概率決策 對於任何一個問題，傳統的統計分析往往只是產生另一堆數據。但你如何在現實世界中理解這些冷冰冰的數字？本書告訴你如何利用直覺和一些簡單的數學來做出更好的概率決策。 🎰透過清晰的解釋和有趣的例子，告訴你如何應用貝葉斯方法 本書透過清晰的解釋和有趣的例子，告訴你如何應用貝葉斯方法。你將會去尋找UFO來探索日常推理，用概率分佈計算漢-索羅是否能在小行星領域生存下來，並量化你得了嚴重的腦瘤而不僅僅是耳屎過多的概率。 這些不拘一格的練習將幫助你建立一個靈活而穩健的框架，以應對各種挑戰，從真正的摸索時事到處理商業世界的日常驚喜。 ．計算分佈，瞭解你的信念範圍。 ．比較假設，得出可靠的結論。 ．計算貝葉斯定理，瞭解它的作用。 ．找出後驗、似然和前驗，以檢查結論的準確性。 ．使用R編程語言進行數據分析。 更有信心地做出更好的選擇，並享受這樣做的樂趣！ 破解打開貝葉斯統計學的有趣方式，從你的數據中獲得最大價值。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACD019700

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)

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

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。

每次都要重打 prompt、重貼網址、重新整理資料嗎？Google 在 Chrome 推出的 Skills，正在把 AI 從聊天助手，變成能重複執行的工作流程工具。 每次都做一樣的事，才是工作最耗時間的地方 很多人開始用 AI 之後，第一個感受不是「做不到」，而是「每次都要再做一次」。 今天看一篇長文章，要請 AI 幫你摘要；明天看另一篇，又得再打一遍同樣的指令。比價時，要 AI 幫你整理規格；換到下一個商品頁，又要重新貼一次 prompt。真正耗掉時間的，往往不是分析本身，而是那些反覆輸入、重複切換、重新開始的動作。這也是 Google 這次替 Chrome 新增 **Skills** 的切入點。Google 在 2026 年 4 月 14 日正式宣布 "Skills in Chrome"，主打讓使用者把常用的 AI prompt 存起來，之後可以一鍵重跑。 換句話說，這不是單純把 AI 放進瀏覽器，而是讓瀏覽器開始記住你慣用的做事方式。 什麼是 Chrome Skills？ 根據 Google 官方說明，"Skills in Chrome" 是建立在Gemini in Chrome之上的新功能。當你寫出一段之後還會再用到的 prompt，就可以直接從聊天紀錄把它存成一個 Skill。下一次使用時，只要在 Gemini in Chrome 輸入 `/`，或點擊 `+` 按鈕，就能快速叫出這個 Skill，並直接套用到你正在看的頁面上。 更重要的是，Skills 不是只能看單一網頁。Google 的說明提到，Gemini in Chrome 會使用目前分頁內容來回應；在桌機版上，還可以額外分享最多 10 個開啟中的分頁，讓 AI 直接跨頁比較、整合與分析資訊。 這讓 Skills 的角色很清楚：它不是新的外掛，也不是另一個獨立 App，而是把「你常用的 AI 指令」變成可重複執行的瀏覽器工作流。 為什麼這個功能值得上班族注意？ 因為它解決的不是「AI 不夠聰明」，而是「AI 還不夠順手」。 Google 在官方範例裡提到，早期測試者會用 Skills 來快速計算食譜營養、跨多個分頁比較商品規格，或從冗長文件中抓出重要資訊。這些都不是炫技型應用，而是很典型的日常資訊處理任務。 如果把場景換成工作現場，其實更容易理解。像是行銷人員要快速整理競品頁面差異、企劃要從多篇資料中抽重點、PM 要比對不同方案頁的規格與限制、學習者要把長文變成易懂摘要，這些任務的共同點都是："資訊很多、格式不一、重複率很高"。而 Skills 的價值，就是把這些「本來就會一再發生」的動作，變成可以直接重用的流程。這是根據 Google 已公開的功能設計與範例，可以合理推得出的工作應用方向。 這不只是 prompt，而是你的個人工作模板 很多人以為 AI 的重點是「問得漂亮」，但在工作裡更有價值的，通常是「能不能穩定重複」。 Skills 真正值得學的地方，不只是把 prompt 存起來，而是讓你開始思考：我平常怎麼整理資訊？我看一份文件最在意哪些重點？我要 AI 幫我輸出成什麼格式？是摘要、表格、比較，還是行動建議？當這些問題變清楚，你存下來的就不只是一句指令，而是一套你自己的工作模板。 從這個角度看，Chrome Skills 其實也提醒了上班族一件事：未來真正有競爭力的，不只是「你會不會用 AI」，而是「你能不能把自己的工作流程結構化，交給 AI 重複執行」。這一點雖然是應用層面的延伸判斷，但與 Google 這次強調的「save、reuse、edit、remix AI workflows」方向一致。 哪些人最適合先關注這個功能？ 如果你的工作本來就常碰到以下情境，Skills 會特別有感： 你需要大量閱讀文章、報告、產品頁或教學文件，並快速抓出重點；你常常同時打開好幾個分頁做比較；你已經有一套慣用的 AI 問法，只是每次都得重新輸入；或者你正在學習怎麼把 AI 真正用進日常工作，而不只是偶爾問問題。Google 官方對 Gemini in Chrome 的描述也明確提到，它可以用來摘要文章、換方式解釋複雜主題、幫助學習新知、比較頁面內容，甚至完成某些多步驟任務。 所以，對學習者來說，這項功能的啟發不只是「又多一個 AI 工具」，而是：你可以開始把常見任務變成可複製的方法。這對職場學習來說，比只會寫幾句 prompt 更重要。 怎麼開始用？ 目前 Skills 是跟著 Gemini in Chrome 一起推出的。Google 官方表示，Skills 已開始在桌機版 Chrome rollout，適用於 **Mac、Windows 與 ChromeOS，而且這一波 Skills 的啟用條件之一，是 Chrome 語言需設為 English (US)。已儲存的 Skills 也可同步到同一帳號登入的其他桌機版 Chrome 裝置。 至於 Gemini in Chrome 本身，Google Help 說明它會依地區與帳號條件逐步開放，如果功能尚未出現，可能是因為所在地區或帳號還沒被納入這一波 rollout。一般使用上，需登入 Chrome、使用最新版 Chrome，且無痕模式不支援；在設定中，也可以到 Settings > AI innovations > Gemini in Chrome 管理顯示與權限。 ## 使用前也要知道：方便，不等於完全自動 Google 也特別強調，Skills 並不是放手讓 AI 自己操作一切。若涉及某些敏感行為，例如新增行事曆事件或寄送電子郵件，系統會要求使用者確認後才執行。Gemini in Chrome 也提供權限管理，例如是否預設分享目前分頁、是否允許 Gemini 代為瀏覽、是否開啟精準位置等。 這代表它的設計方向，不是把使用者排除在外，而是在保留控制權的前提下，盡量減少重複動作。對工作者來說，這其實也是比較實際的 AI 使用方式：讓 AI 加速，但不要失去判斷。 Chrome Skills 給工作者的真正提醒 從表面看，Skills 很像只是把 prompt 收藏起來；但從工作方法來看，它更像是在提醒我們：AI 的下一步，不只是會回答，而是會配合你的工作習慣。 當瀏覽器開始記住你的常用指令、理解你正在看的頁面、支援多分頁一起整理資訊，AI 的角色就不再只是「問答工具」，而更接近一個可被訓練的工作助手。對上班族來說，現在值得學的，不只是怎麼問 AI，而是怎麼把重複性的任務整理成流程，讓 AI 真正替你省下時間。 可直接搭配文章的收尾文案 你不一定需要從很複雜的工作開始。也許只是先把「摘要文章重點」、「比較多頁資訊」、「把內容整理成表格」這些常做的事，變成自己的第一批 Skills。當你開始累積這些可重用的流程，AI 才會真的從新鮮工具，變成穩定好用的工作幫手。這是 Google 這次 Chrome Skills 最值得職場人關注的地方。 相關資料來源 : [1]: https://blog.google/products-and-platforms/products/chrome/skills-in-chrome/ "Turn your best AI prompts into one-click tools in Chrome" [2]: https://support.google.com/chrome/answer/16283624?co=GENIE.Platform%3DDesktop&hl=en "Use Gemini in Chrome - Computer - Google Chrome Help"

Google 推出了八堂免費的 AI 課程，涵蓋從生成式 AI 基本概念到大語言模型及其應用，助你全面掌握最新技術，解決學習 AI 的困惑與難題。只要完成這堂課，你就可以獲得完課徽章，向大家展示你擁有的新技能。 1. 生成式 AI 基本介紹： 這堂課程主要介紹生成式 AI 的基本概念和應用，如自動文本生成、圖像生成和音頻生成等技術。課程提供了生成式 AI 的基礎知識，並展示了實際應用案例，幫助初學者全面理解生成式 AI 的潛力和用途。 ▍適合人群： ● 對 AI 和機器學習感興趣的初學者 ● 希望了解生成式 AI 應用的非技術背景人士 ➤ 詳情請看：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 2. 大語言模型介紹 這堂課程深入講解大語言模型的工作原理、訓練方法和應用場景，如 GPT-3 等。課程涵蓋了大語言模型的架構和實際應用，並提供了實驗和實踐機會，讓學習者了解這些模型如何處理和生成自然語言文本。 ▍適合人群： ● 有一定編程基礎的學習者 ● 對自然語言處理（NLP）和大語言模型有興趣的人 ➤ 詳情請看：https://nabi.104.com.tw/ability/10048800 3. 負責任的 AI 介紹 這堂課程聚焦於 AI 開發和應用中的倫理問題，包括公平性、透明性和可解釋性等。課程強調 AI 的責任和道德考量，提供實例和指導原則，幫助學習者理解如何在 AI 開發中考慮道德問題。 ▍適合人群： ● AI 研究人員和開發者 ● 希望了解 AI 道德和社會影響的專業人士 ➤ 詳情請看：https://nabi.104.com.tw/ability/10048801 4. 影像生成介紹 這堂課程講解影像生成技術，包括生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）等。課程結合實際案例和技術細節，讓學習者深入了解影像生成的基本原理和應用。 ▍適合人群： ● 對計算機視覺和影像處理有興趣的學習者 ● 希望應用生成技術於實際項目的人 ➤ 詳情請看：https://nabi.104.com.tw/ability/10048807 5. 編碼器-解碼器架構 這堂課程介紹編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）架構在機器翻譯和文本生成中的應用。課程深入解析編碼器-解碼器模型的結構和工作原理，並提供實驗指導，讓學習者掌握該架構在不同 AI 任務中的應用。 ▍適合人群： ● 有一定機器學習基礎的學習者 ● 對 NLP 和序列到序列模型有興趣的人 ➤ 立即上課：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/543 6. 注意力機制 這堂課程講解注意力機制的概念和應用，包括自注意力和多頭注意力等技術。課程詳盡解釋注意力機制的數學原理和實際應用，並展示其在各種 AI 任務中的作用，幫助學習者深入了解注意力機制如何提升模型性能。 ▍適合人群： ● 有機器學習和深度學習基礎的學習者 ● 對理解複雜技術有興趣的人 ➤ 立即上課：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/537 7. 變換器模型和 BERT 模型 這堂課程介紹變換器（Transformer）模型及其衍生模型 BERT，在自然語言處理中的應用。課程深入講解變換器模型的架構和 BERT 的訓練方法，並提供實際案例分析，讓學習者全面掌握這些模型的應用技巧。 ▍適合人群： ● 對變換器技術和 NLP 領域有深入了解需求的學習者 ● 從事 NLP 研究或開發的人士 ➤ 立即上課：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/538 8. 建立圖像標題模型 這堂課程講解如何構建能夠為圖像生成標題的模型，結合 CNN 和 RNN 技術。課程涵蓋圖像處理和自然語言生成的交叉領域，提供從數據準備到模型訓練的全流程指南，讓學習者全面了解圖像標題生成的技術。 ▍適合人群： ● 對圖像處理和文本生成有興趣的學習者 ● 希望實現圖像標題生成應用的人士 ➤ 立即上課：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/542 這 8 堂 Google 免費 AI 課程為學習者提供了豐富的學習資源，無論是初學者還是有一定基礎的專業人士，都能找到適合自己的內容。通過這些課程，你將能夠更好地理解和應用 AI 技術，提升自身的技術水平，應對未來的挑戰。立即加入學習行列，掌握最新的 AI 知識，開啟你的智能時代！ ✅ 你的AI知識有幾分? 來挑戰看看👉https://nabi.104.com.tw/assess/5f56741a-2b6a-4201-b504-fafd6a56b11f

當今的軟體工程界，JAVA 一直是非常流行的一種程式語言。 根據TIOBE調查，Java在全球已有900萬+的開發者，而將近97%的企業電腦在運行著java，其下載量每年達到了10億。而TIOBE也公布全球程式語言排行榜，前五名依次是 Java、C、Python、C++ 和 C#。由此可見Java程式語言在實際開發中仍是最受歡迎的。 Java 相關技術與開發工具多採開放原始碼方式，java能運用於金融、電信、物流、醫療等大型企業。舉凡社交媒體、Web 和遊戲應用程式及網路與企業應用程式，無所不在。根據104人力銀行調查，JAVA技術在軟體工程師職缺排行中佔據第一名。java人才所需超過３千多人，並且每年以20%左右的速度成長。 然而，隨著 JAVA Spring Framework 的出現，開發人員可以更容易地開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式。 Spring Framework的優勢是 1.能爭取更多維運時效性 2.提升40%穩定性與效能 在 JAVA 開發領域當中， Spring Boot 是 JAVA Spring Framework 的一個重要組件，可以讓開發人員快速、簡單地創建 Spring 應用程式。相較於傳統的 Java 框架，Spring Boot 提供了更高效、更簡潔的方式來構建應用程式。 以下列出了 Spring Boot 與傳統 Java 框架之間的幾個主要差異： 1.簡化的配置：Spring Boot 採用許多預設值來配置應用程式，這些預設值可節省開發人員的時間和精力。傳統的 Java 框架通常需要在配置文件中進行大量的手動配置。 2.簡單的開發：Spring Boot 提供了豐富的快速開發工具，如 Spring Initializr，可以快速構建一個基本的 Spring Boot 應用程式，減少了開發人員的工作量。 3.微服務：Spring Boot 非常適合構建微服務架構。Spring Boot 可以使用 Spring Cloud 框架來實現服務發現、負載均衡和數據處理等功能。 4.開箱即用的功能：Spring Boot 預置了許多常用的功能，如資料庫連接、安全性、日誌紀錄和許多第三方庫的支持等。這些功能使得開發人員可以更快速地構建應用程式，而不必花費太多時間來處理底層細節。 使用 Spring Boot 開發 Web 應用程式還有其他的好處，例如： 1.自動配置：Spring Boot 可以自動配置您的應用程式，包括自動配置數據庫連接、自動配置 Web 應用程式、自動配置安全性等。 2.易於管理：Spring Boot 非常容易管理和維護。您可以使用一些內建的功能來管理應用程式，例如健康檢查、日誌管理、性能監控等。 3.優化的性能：Spring Boot 可以幫助您優化應用程式的性能，包括自動配置快取、使用內存數據庫等。 4.可擴展性強：Spring Boot 非常容易擴展，您可以很容易地添加新的功能和服務，並將它們整合到現有的應用程式中。 因此，學習 Spring Boot 可以幫助開發人員快速開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式，同時提高開發人員的工作效率和生產力。如果您是 JAVA 開發人員，亦或是未來想轉職成為 JAVA 工程師，學會 JAVA Spring Boot 是非常值得的。 想進入 JAVA Spring 和 JAVA Spring Boot 卻不知從何開始 不仿就從「全線上｜JAVA Spring Boot 全端軟體工程師養成班」這門課開始吧！ 從現在開始至4/20前報名 享６折優惠 限額十名 欲報從速！ 課程連結 👉https://reurl.cc/Y8Opan 線上諮詢 👉https://line.me/R/ti/p/%40992fqarq

在AI時代，持續鞏固數位能力是開啟更多職涯可能的關鍵！每年Google官方都會推出Google數位人才探索計畫，不僅全程免費、完課有證書領，今年更新增AI相關學程，幫助台灣各領域的人才快速具備職場即戰力。 文／《104職場力》整理 本文導覽 什麼是Google數位人才探索計畫？適合哪些人參加？Google數位人才探索計畫3大亮點與適合對象Google數位人才探索計畫課程教什麼？3大核心學程介紹學程1》AI職場通識課全新登場學程2》數位行銷專業技能養成學程3》Google Cloud雲端技術入門教學如何加入Google數位人才探索計畫？留意報名時間、步驟Step 1報名計畫Step 2提交課程認證、釐清學習路徑Step 3參與總整課程Step 4領取官方結業證書 什麼是Google數位人才探索計畫？適合哪些人參加？ Google數位人才探索計畫是Google官方特別為台灣各領域人才打造的數位能力培訓專案，不論畢業、在職與否，或目前的職涯階段為何，只要想提升自我，這個計畫提供免費且完整的學習路徑。 Google數位人才探索計畫3大亮點與適合對象 圖片來源：Google官網 除了完全免費，這項計畫不僅能幫助大家掌握AI技能的應用，還可獲得官方認證，尤其適合底下這3類族群報名： 在校生：提早學習，掌握AI職能與實用技能，累積並探索職涯多元可能性。 轉職者：無痛跨領域學習，取得國際認證並具備AI應用力，增加競爭力和轉職籌碼。 職場人士：學習新技能，活用AI提升現有工作效率，同時培養數位思維，讓職場表現更亮眼。 這項計畫不僅提供免費且完整的學習路徑，更強調「不必擁有資訊背景」也能輕鬆上手，讓大家在競爭激烈的就業市場中脫穎而出，至於有什麼課程內容，下一段揭曉。 Google數位人才探索計畫課程教什麼？3大核心學程介紹 本次計畫的亮點在於提供了包含AI工具、數位行銷、工程等3大學程，並且均結合了最熱門的AI趨勢，讓報名的學員可以自由選擇修習一門或多門課程。 學程1》AI職場通識課全新登場 學習重點：從基礎到應用，學習掌握Gemini與NotebookLM等AI工具的實際應用，建立必備的AI素養。 應用場景：涵蓋專案企劃產製、會議紀錄摘要、市場研究與競品分析、創意文案發想，以及客服、行政問答等日常工作需求。 線上自學課程包含：生成式AI導論與實務、AI Boost Skills（Gemini／NotebookLM）以及Google Workspace with Gemini。 這是本次新推出的課程，就算學員完全沒有使用AI工具的經驗，也能透過這學程了解AI基礎，並將AI工具應用於日常職場中。 【同場加映】想知道自己的AI素養多高？需持續學習，還是能獨當一面？歡迎上104學習檢測！→AI 素養級認證 模擬試題→104 AI通用素養檢測 學程2》數位行銷專業技能養成 學習重點：學習如何設定預算、打造跨國廣告素材，並透過數據追蹤與AI技術提升廣告成效，奠定數位職涯基礎。 應用場景：包含品牌行銷策略、廣告漏斗與素材設計、GA數據分析、Google Ads廣告投放與社群媒體經營管理等。 線上自學課程包含：數位行銷、數據分析等基礎知識與應用、生成式AI驅動數位行銷、AI Boost Skills for Marketing等。 針對想要踏入行銷領域或希望運用數位行銷工具提升商業成效的學員，這門學程提供扎實的Google官方實戰教學。 學程3》Google Cloud雲端技術入門教學 學習重點：學習雲端基礎架構與AI發展，並了解虛擬運算、大數據與網路學習等核心概念。 應用場景：雲端基礎架構管理、AI應用開發、數據分析與處理、雲端資安與防護及機器學習模型訓練等。 線上自學課程包含：Google Cloud雲端運算基礎與實務、Cloud Digital Leader Certification、生成式AI語言模型入門實務等。 對於想了解雲端工程及資料處理的學員，這門課程有助於掌握Google Cloud、AI的核心技術應用。 圖片來源：Google官網 如何加入Google數位人才探索計畫？留意報名日期與時程 準備好要提升自己的數位競爭力了嗎？有興趣的大家請務必留意官方的報名期限及完整計畫時程。 Step 1報名計畫 即日起至2026/8/10（一）中午12:00止，登入官方網站即可使用 Google 帳號或電子郵件完成報名。 3項學程至少擇一參與，可加入官方LINE提交個人徽章總覽頁面連結，確認課程進度並完成階段審核。 Step 2提交課程認證、釐清學習路徑 即日起至2026/8/13（四）18:00止，幫助學員釐清最適合的學習路徑，系統有建議的自學時間，但實際可因個人所學職場領域有所不同。 自學進度需自行掌握，完成各學程全部線上自學課後，才能取得後續總課程上課資格。 Step 3參與總整課程 完成線上自學後，可擇一梯次參與各學程專屬的總整課程，梯次一需在6/11 18:00前完成自學認證提交；梯次二需在8/13 18:00前提交，兩梯次內容相同，錯過第一梯還有第二梯次可參與。 特別注意，總課程不能跨梯次完成，學員只能完成同梯次的直播課程與測驗。 Step 4領取官方結業證書 通過總課程及測驗後，即取得領取證書資格。 通過者可透過LINE下載電子證書，下載日期最晚至2026/10/30（五）止。 圖片來源：Google官網 以上是Google數位人才探索計畫的介紹，參加這個計畫不僅能學到實用知識，還有實質履歷加分效用，只要完成上述的任一學程，學員就可以獲得相應的「數位人才探索計畫結業證書」，小編建議有興趣的各位及早報名，善用免費資源投資自己的未來職涯！ 點擊前往Google數位人才探索計畫 延伸閱讀： Anthropic Academy免費AI課程完整指南｜從入門到進階17堂全攻略 憑借書證免費用GPT、Claude！教育部推「館館有AI」 擴及47所大學 新北推「終身學習」 300堂免費課程開跑

產品生命週期（Product Life Cycle, PLC）是指一個產品從投入市場開始，直到退出市場所經歷的不同階段，每一階段都需要不同的市場策略和管理方式，以適應市場變化和競爭環境。了解和管理產品生命週期有助於企業在適當的時機做出正確的決策，最大化產品的市場價值和壽命。總共有四個階段： 1. 導入期（Introduction Stage）： → 特徵：產品剛進入市場，知名度低，銷售量較少。 → 市場策略：大量投入廣告和促銷以建立產品知名度；可能採取高價策略回收研發成本，或低價策略迅速打入市場。 → 挑戰：市場接受度不明確，可能面臨技術問題和生產成本高的挑戰。 2. 成長期（Growth Stage）： → 特徵：產品開始被市場接受，銷售量快速增長，利潤提高。 → 市場策略：擴大生產規模，進一步提升市場滲透率；強化品牌建設，增加產品功能或變體以吸引更多消費者。 → 挑戰：面臨更多競爭者進入市場，需要保持產品競爭力和市場份額。 3. 成熟期（Maturity Stage）： → 特徵：銷售增長速度放緩，市場接近飽和，競爭加劇，價格壓力增大。 → 市場策略：維持市場份額，通過產品改良、擴展產品線、促銷活動來延長產品生命；降低成本，提高運營效率。 → 挑戰：面臨價格戰和競爭加劇，需要尋找新的市場或應用場景來維持銷售。 4. 衰退期（Decline Stage）： → 特徵：市場需求下降，銷售量和利潤逐漸減少。 → 市場策略：逐步退出市場，減少投資；或者重新定位產品，尋找新的用途或市場。 → 挑戰：處理剩餘庫存，決定是否停產或重振產品。 產品經理（Product Manager，PM）在產品生命週期的各個階段都有不同的重點和挑戰，以下是各階段中PM需要注意的關鍵點： 【導入期（Introduction Stage）】 ❶ 市場研究與需求確認：確保產品能滿足市場需求並解決具體問題。進行深入的市場研究和目標客戶分析。 ➋ 產品定位：明確產品定位，制定有效的市場進入策略和價值主張。 ➌ 產品質量：確保產品質量可靠，並進行必要的測試和改進。 ➍ 行銷策略：制定和執行強有力的市場推廣計劃，增加產品知名度和吸引早期採用者。 ➎ 客戶回饋：收集早期使用者的回饋，快速迭代產品功能和性能。 【成長期（Growth Stage）】 ❶ 擴展市場：加大市場滲透力度，擴展銷售管道，進一步提升市場份額。 ➋ 品牌建設：強化品牌形象，增強品牌忠誠度，通過市場行銷活動建立強大的品牌認知。 ➌ 產品改進：根據市場反饋進行產品改進和升級，增加新功能或推出產品變體以吸引更多客戶。 ➍ 競爭應對：密切關注競爭對手的動向，制定應對策略，保持產品競爭力。 【成熟期（Maturity Stage）】 ❶ 維護市場份額：保持市場份額，避免市場份額下降。可能需要進行價格調整或促銷活動。 ➋ 產品差異化：推出增值服務或增強產品功能以區分於競爭對手。 ➌ 成本控制：提高運營效率，降低生產和運營成本以保持利潤率。 ➍ 客戶關係管理：加強與現有客戶的關係，通過忠誠計劃、售後服務等方式提高客戶忠誠度。 ➎ 市場創新：尋找新的應用場景或市場，保持產品生命力。 【衰退期（Decline Stage）】 ❶ 產品線精簡：評估產品組合，逐步淘汰不盈利或市場需求減少的產品。 ➋ 資源重新分配：將資源轉移到更有潛力的產品或新產品開發上。 ➌ 市場退出策略：制定產品退出市場的計劃，確保平穩過渡，減少損失。 ➍ 剩餘價值：挖掘產品剩餘價值，可能通過重新定位產品或進入新的市場來延長產品生命週期。 ➎ 知識轉移：總結產品運營中的經驗教訓，為未來的產品開發提供參考。 每一階段都有其特定的挑戰和機會，PM需要靈活應對，不斷調整策略，確保產品能夠最大化其市場價值和壽命。

【超早鳥優惠到4/6】🔥領53折券現折🔥 【獨家-名額倒數】前20名報名再贈200元LIN點數 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/55c82d6e-c7a8-4732-8b7b-9378e5679091 【2 天假日直播學習營】第一屆 - AI行政工作流學習營​｜5/17(日)、5/31(日) 假日直播課 對AI工作流充滿興趣、期待應用AI提升日常行政工作效率，卻不知如何開始？ ⚡從 2週學習 × AI自動化專案實作 → 完訓取得證書⚡ 🚀本屆104提供參加的學員，專屬獨家加值服務：【104完訓認證加入履歷】🚀 🚀 本次學習營獨家特色 - 循序漸進＋實作應用🚀 ✨真實工作場景應用：手把手學習真實工作場景如何應用AI實現自動化， 老師帶你一起來闖關！ ✨完整AI專案實作：兩週循序漸進從學習、實作到應用，親手完成自己的AI工作流提案。 ✨專屬學習社群共學：加入課程專屬 LINE 群組，除了能與AI工作流領域跨領域學員夥伴一同交流實戰心得，更有講師在群組中親自為你指點迷津、解答疑惑，讓學習從教室延伸到工作現場。 【保握超早鳥優惠】

根據 104 人力銀行大數據解析，教育輔導類人員的 AI 職務需求成長幅度大幅增漲 94%，顯示 AI 技能在教育領域的重要性日益提升。 Google 於 2025 年 8 月推出全球首張針對教育工作者的生成式 AI 認證「Gemini Certified Educator」https://nabi.104.com.tw/ability/10049167 這項免費認證旨在驗證教師對於生成式 AI 的基礎理解，以及在教育情境中負責任地整合 Google AI 工具的能力。考試形式為線上選擇題測驗，通過者可獲得有效期 3 年的官方電子證書。 測驗內容主要圍繞生成式 AI 應用與教學整合，情境題為主要題型，目的在考驗應試者在真實教學場景中的判斷與應用能力，以及教師在使用 AI 工具時的責任與倫理考量。 ▶️ 證照資訊👉 https://nabi.104.com.tw/ability/10049167 🔥常見問題 FAQ🔥 Q1：誰可以報考 Gemini Certified Educator？ 不需要教師資格，任何人都可以報考。雖然主要為教育相關人員設計，但對 AI 教育應用有興趣的學習者都可參與。 報考流程： 1. 註冊 Google for Education 會員 2. 填寫基本資訊 3. 完成 Gemini Certification 註冊 4. 開始線上測驗 Q2：考試內容包含哪些項目？ 考試形式： 線上選擇題測驗，建議預留充裕時間完成 主要考試範圍： • Google AI 工具應用：Gemini 相關功能與教育整合 • NotebookLM 運用：文件處理與學習輔助功能 • AI 基礎概念：生成式 AI 原理、倫理議題（偏見、隱私等） • 教學應用：個人化學習、差異化教學策略 • 責任使用：學術誠信、AI 素養培養 重點： 專注於免費功能應用，具體考試內容以 Google 官方教材為準 Q3：取得認證後有什麼幫助？ 專業發展： • 履歷加分，證明具備 AI 時代教學能力 • 有助轉職、升遷或申請國際計畫 • 在教育機構中被視為專業能力指標 • 符合市場趨勢：教育輔導類 AI 職務需求激增 94% Gemini Certified Educator 不僅是一張證書 https://nabi.104.com.tw/ability/10049167 更是教育工作者邁向 AI 時代的重要踏板，幫助教師建立在數位化教學環境中的專業 快速測一下實力▶️ https://nabi.104.com.tw/assess/4027eeba-dc95-4990-ace3-0450c17eb31a

YouTube於2026年5月27日宣布兩大更新：AI揭露標籤位置前移、自2026年5月起導入自動偵測機制，未揭露也可能被系統自動貼標！本文整理創作者、行銷人必懂的3個重點與實務應對。 文／《104職場力》 本文導覽 重點1：標籤位置搬上檯面，觀眾一眼就看見重點2：5月起導入自動偵測，沒主動標示也會被自動貼標重點3：這兩種情況「標籤會永久存在」，創作者無法移除標籤會影響YouTube推薦量或營利資格嗎？YouTube新制對職場工作者的3個實務意義1. 經營副業頻道者：請把「標示AI使用」內化為SOP2. 行銷與品牌端：影片素材的溯源規範要建立3. 一般觀眾與職場工作者：練出「看標籤」的判讀力 當生成式AI已經能做出以假亂真的影片，平台還能怎麼維持觀眾對內容的信任？YouTube於2026年5月27日透過官方部落格宣布兩大更新：AI揭露標籤位置全面前移，以及自5月起導入自動偵測機制，未來「沒標示但被系統判定為具高度擬真AI使用的影片」，將被平台主動套上AI標籤。 這項調整不只關係到擁有頻道的內容創作者，舉凡仰賴影音行銷的品牌端、代理商，乃至想透過副業經營YouTube的上班族，都應該掌握以下3個重點。 重點1：標籤位置搬上檯面，觀眾一眼就看見 過去AI揭露資訊多藏在影片「展開後說明欄位」裡，觀眾不主動點開就幾乎看不到，但新版規定大幅提升標籤的能見度，預計放置的位置如下： 長影片：標籤直接顯示於影片播放器下方、影片說明欄的上方。 Shorts短影音：以畫面疊加覆蓋的方式呈現在影片本體上。 非寫實、動畫化或僅輕微修改的內容：相關揭露資訊仍保留在展開後的說明欄裡。 圖片來源：YouTube部落格 YouTube在官方公告中強調，這項調整是為了讓觀眾能一眼掌握並判斷，對創作者而言，這代表「有沒有用AI創作」這件事，將從過去的隱藏資訊變成觀眾觀看影片時的第一印象。 重點2：5月起導入自動偵測，沒主動標示也會被自動貼標 YouTube同步宣布，自2026年5月起，平台將透過新的內部訊號主動辨識影片中的AI生成內容，官方公告中的關鍵敘述是：「若創作者未指明影片是否使用AI，但我們的系統偵測到具高度擬真AI使用，平台將自動套用標籤。」 過去創作者若未主動揭露，影片就維持「未標示」狀態；但新制上路後，平台會主動補上標籤，代表逃避已無用，「沒主動標示」不再等於「沒事」。 不過，YouTube也保留更正空間，表示若創作者認為被誤判，可至YouTube Studio更新揭露狀態，官方在公告中以「Creators remain in control」表達對創作者主導權的尊重，意指這套機制是輔助而非取代人工標示。 重點3：這兩種情況「標籤會永久存在」，創作者無法移除 雖然多數標籤都可申訴更正，但碰到以下兩種情境時會永久標示，創作者無權自行撤除： 使用YouTube自家AI工具產製的內容：包括Veo、Dream Screen等YouTube平台內建的生成式AI工具。 影片含有C2PA元數據，顯示為完全生成式AI產出：C2PA（內容來源與真實性聯盟，Coalition for Content Provenance and Authenticity）是跨產業共通的內容溯源標準，部分相機、影像編輯軟體已內建支援。 這些規範都顯示出：影片素材的「來源資訊透明化」將是不可逆的趨勢，平台不再僅仰賴創作者誠實揭露，也開始建立可被機器讀取的內容辨識架構。 標籤會影響YouTube推薦量或營利資格嗎？ 這應該是創作者跟行銷人最關心的問題！YouTube在公告中明確指出：「單一AI揭露標籤本身，不會改變影片是否被推薦，也不會影響影片是否能營利。」 換言之，平台的設計理念是「資訊透明」而非「懲罰AI使用」，創作者使用AI輔助內容生產，仍可獲得正常的演算法推薦與廣告分潤，只是希望大家能誠實標示、不試圖隱瞞（未來也瞞不住）。 YouTube新制對職場工作者的3個實務意義 YouTube這項調整看似是影像內容創作圈的事，但對職場上不同角色，其實都有對應的啟示。 1. 經營副業頻道者：請把「標示AI使用」內化為SOP 不少上班族利用業餘時間經營YouTube頻道作為副業收入，AI工具又是當代最有效的內容加速器，新制下，「上傳影片時主動標示AI使用情形」應該成為上傳流程的必經一步，避免後續被系統自動貼標，或因資訊揭露不一致而引發觀眾信任問題。 2. 行銷與品牌端：影片素材的溯源規範要建立 對品牌、社群行銷而言，使用AI生成的廣告影片、產品demo、社群素材，未來上架YouTube都可能被自動標記，建議在內部素材製作流程中清楚規定AI工具使用範圍，並與廣告主、客戶事先溝通，評估標籤是否影響品牌調性、廣告投放或代言人形象等，提前做好防範。 3. 一般觀眾與職場工作者：練出「看標籤」的判讀力 換個角度看，AI標籤被移到顯眼位置，等於提供了一個快速辨識合成內容的線索！在資訊真偽日趨難辨的時代，無論各位是要做產業研究、競品分析，還是引用YouTube影片作為簡報案例，養成觀看時順手檢視標籤的習慣，都能降低被誤導或引用錯誤資訊的風險。 當生成式AI模糊了真實與合成的界線，平台已無法只仰賴創作者自律，必須建立技術層面的辨識機制，YouTube這次的調整就反映了該趨勢。對所有與內容打交道的職場工作者而言，理解新規則、調整工作流程、培養判讀能力，將是接下來持續面對AI時代的基本功。 （資料來源：YouTube Official Blog，〈Improving AI labels for viewers and creators〉） 延伸閱讀： Google Gemini Omni是什麼？一句話就能生成影片？4功能亮點一次看！ 用AI做新人教育訓練！NotebookLM知識管理：員工手冊、新訓影片、測驗快速上手 不用錢！4個免費AI影片生成工具，效果媲美OpenAI Sora、Gemini Veo

培養解決問題的創造力 程式設計真正的挑戰不在於學習程式的語法，而是學會怎麼有創意地解決問題，製作出一流的作品。 作者V. Anton Spraul在本書中針對程式設計師如何解決問題的方法做了詳實解說，也講述其他書籍常常忽略的主題：如何才能像程式設計師這樣思考。書中每個章節講述一個程式設計的概念，如類別、指標和遞迴等概念。另外每章後面都有開放性的習題，鼓勵讀者接受挑戰並活用學到的知識。 在本書中，讀者將學到： ‧把問題分割成不同的部分，讓問題變得更容易解決 ‧活用函式、類別和程式庫，讓大多數的程式碼都能重複使用 ‧為特定工作挑選出最適合的資料結構 ‧深入學習許多進階的程式設計工具，像遞迴和動態記憶體配置等 ‧組識自己的想法和開發策略來解決某些特定類型的問題 雖然書中的範例程式都是以C++所編寫而己，但範例所勾勒出的創造性問題解決觀念則適用於任何一種程式語言。實際上，這些概念早超出電腦科學這個領域。正如大多數技巧熟練的程式設計師所了解的，寫出一流的程式碼是門創造性的藝術，要實現這個理想的第一步就是要「像程式設計師這樣思考」。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACL057700

研究發現逾6成上班族誇大自己的AI能力，面試敢當場實作給HR看的求職者甚至不到4成，本文拆解灌水背後的心態，並告訴大家如何確實提升AI實力，並把履歷寫得誠實又有競爭力。 文／《104職場力》 本文導覽 研究顯示，職場上有半數以上的工作者在AI能力上灌水！所以那些誇大自己AI能力的人在想什麼？如何成為真正的AI人才？3步驟增進實力！那履歷到底該怎麼寫？3個原則，不膨風也能贏！ 更新履歷時，看到大家都寫「精通ChatGPT」、「熟練Midjourney圖像生成」、「善用AI分析並產製報表」，你猶豫了3秒，也把這些關鍵字通通塞進去，讓履歷看起來無懈可擊。 但萬一面試時HR或用人主管突然端來一台筆電，微笑著對你說：「太好了！那我們現場操作一下你都如何用AI分析數據好嗎？」你會不會因為怕被看破手腳而瞬間背脊發涼？ 研究顯示，職場上有半數以上的工作者在AI能力上灌水！ 根據背景調查公司GCheck 2026年的《Automation Anxiety Report》指出，在履歷上宣稱有AI技能的候選人裡，竟然只有34%敢當場示範而已！也就表示每10個自稱懂AI的求職菁英裡，有大約7個人會心虛。 報告數據還顯示，高達63%的工作者承認曾誇大或謊報過自己的AI能力，其中Z世代員工的比例高達80%、千禧世代佔70%、X世代佔55%、嬰兒潮世代佔53%；而男性員工的比例為70%、女性為55%。 此外，有40%的人承認會刻意在會議上自信滿滿地談論AI，以彰顯自己AI領域的博學；33%的人則展現過頭，實際沒這麼高的能耐；另還有31%的人誇大了他們使用AI工具的經驗。 但報告提到，這種膨風的行為不同於惡意說謊的心理狀態，有些人甚至是逼不得已？到底發生什麼情況？讓我們往下聊聊。 所以那些誇大自己AI能力的人在想什麼？ 只看上一段的數據，可能會以為臉皮厚、愛吹牛的人越來越多，但GCheck把這群「坦承自己有灌水」的人攤開來看，卻發現他們的內心小劇場其實頗複雜，報告內列出的8個原因大致可以歸類成以下4種心態： 心態1：我之後真的會學起來啦！ 最普遍（76%）的想法是：就算現在稍微膨風一點也沒關係，因為自己是真心打算把這些技能都學起來，甚至還備有學習計畫。 這乍聽之下很上進，但大部分的人小看了自己的惰性，以至於這張「之後再學」的支票多半永遠不會兌現。 心態2：反正大家都在演 70%的人覺得，同行其實也都在誇大自己的AI功力，別人能演我當然也可以！ 當整個環境都在演，想老實承認「我還不太會」的人就會顯得很弱又很虧，所以在壓力越來越大的情況下，有57%的人就算明知自己實力還沒到位，也「必須表現出看起來很懂AI」的樣子。 心態3：不裝，我可能就沒飯碗了 這組數字可說是上述壓力的極致化，背後的恐懼來源相當一致： 53%的人覺得就業市場太難混，怕自己沒有足夠強的AI技能就會丟工作。 52%覺得自己根本沒得選，不跟上就會立刻變成「可被取代的人」。 46%是很擔心「沒有AI技能就會被開除」。 對這群人來說，灌水的原因很無奈，僅僅是為了保住飯碗這麼單純而已。 心態4：公司又沒教、也沒在查，先寫再說 52%的人表示，自己所屬的公司根本沒提供像樣的訓練或支援，想學也沒門路；還有48%認為公司其實沒一套可靠的方法可驗證員工的AI能力，既然沒人會查，那「先寫上去再說」的風險自然就低了。 把這4種心態擺一起看，會發現這根本是一場由焦慮、同儕壓力、生存恐懼，加上制度缺口共同催生出來的現象，灌水不見得會出事，但不灌水就會輸在起跑點，所以每個人都先填了，其他未來再說。 當「先說再學」變成全民運動，HR與企業主遲早會想出一套應對的檢驗機制，不論是面試時出考題請候選人當場示範，或是口頭講解操作邏輯與經驗等，這些都可能戳破履歷上的謊言；就算僥倖通過面試，入職後被同事主管發現根本做不出你宣稱熟練的報表時，可能處境還會更尷尬。 如何成為真正的AI人才？3步驟增進實力！ 想擺脫這種邊吹牛、邊心虛的AI焦慮？最簡單的方法就是：真的去學！建議遵照以下3步驟，幫自己補能力又增進自信： 1.先搞清楚「該補什麼」，別亂槍打鳥 很多人焦慮一襲來就狂報課、亂買工具，結果學了一堆沒人在意的東西，破財還完全沒加分；建議先看清楚自己想發展的職業或職位需要哪些技能，把精力、時間跟金錢花在刀口上。 2.找對路徑，真的把它學起來 知道方向之後，可以上104學習尋找資源，一步步把能力補上，而不是停在規劃階段，或催眠自己「之後再學」。 點擊前往104學習 3.把學到的東西變成「證據」 這一步是關鍵，也是能跟其他灌水的求職者拉開距離的地方，學習時的習作、學習後的成果驗收、測驗後的證書等，都是有憑有據的能力證明，比起履歷上短短一行「精通ChatGPT」，直接放上成果或測驗成績會更有說服力。 【同場加映】想知道自己的AI素養多高？需持續學習，還是能獨當一面？歡迎上104學習檢測！→AI 素養級認證 模擬試題→104 AI通用素養檢測 那履歷到底該怎麼寫？3個原則，不膨風也能贏！ 那要怎麼寫才能既誠實、又不會輸給那些灌水的人呢？ 原則1.誠實盤點，分清楚「已經會」和「正在學」 寫履歷前，先把你的AI技能分成兩疊：一疊是「現在叫我做，我做得出來」，另一疊是「我正在學、還沒到位」。 兩種都可以寫，但千萬別混為一談，篇幅盡量著重在前者，充分展現自己的能力。 原則2.正在學的部分，撰寫「進程」就好 還沒具備的能力，與其硬用言語包裝，不如老實交代預計怎麼學習就好，比如：「正在進修AI數據分析，預計Q2考取iPAS AI應用規劃師初級」。 這樣寫一點都不丟臉，反而傳達出幾個訊息：你有自覺自己缺乏什麼、而且你正在動、未來會習得這技能，而企業其實相當吃這套。 原則3：寧可寫少，但每一項都敢被當場考 與其塞滿10項你只摸過一兩次的工具，不如只留2、3項你真的能打開電腦實作給對方看的，這樣面試當天就算HR要求示範，你也能輕輕鬆鬆、游刃有餘通過考驗。 在這個人人都在灌水的年代，一份誠實、又拿得出證據的履歷，才能獲得最終青睞，希望這篇文章能幫助正陷在AI焦慮的求職者，並祝福大家都能成功上岸！ 延伸閱讀： 【新鮮人AI素養】為什麼我履歷填了AI技能，卻還是被刷掉？ AI實力超群卻沒面試邀約？如何讓企業一眼看見你的高階AI素養？

CPIM是 Certified in Planning and Inventory Management 的縮寫詞，被翻譯為生產計劃和庫存管理師、生產和庫存管理專家認證、產業管理師或運營管理師等，為美國運營管理協會（APICS）所提供的專業證照。 ​CPIM 認證的完整名稱原為 Certified in Planning and Inventory Management, APICS自2021年推出 CPIM V7.0 版本並將全名更改為Certified in Planning and Inventory Management, 縮寫維持CPIM不更動。用"Planning" 取代 "Production, 代表APICS CPIM 將擺脫以"生產規劃"為主的框架，逐漸擴大到供應鏈計劃的更廣領域。 ​CPIM為 ASCM 供應鏈管理協會所提供的專業證照。ASCM 前身為美國運營管理協會（APICS）。APICS: American Production & Inventory Control Sociaty 美國運營協會，成立於1957年，60多年來推動MRP/ERP相關的生產規劃及庫存管理知識體系的建立及專業名詞的標準化，並在1973年推出CPIM專業認證，為全球的供應鏈管理領域培育了無數人才。 在國際供應鏈管理逐漸整合採購、計畫、生產及物流四大領域之後，APICS也順應潮流在2019年正式更名為 ASCM: Association for Supply Chain Managem (原名APICS仍保留作為ASCM國際證照的品牌名稱) CPIM 50年來為全球生產計劃與庫存管理領域的唯一認證證書。在CPIM位列全球四大供應鏈管理認證之一，獲得Fortune 500大企業高度認可。CPIM認證是第一個全球公認的供應鏈管理專業能力的標準，也是全球供應鏈證書排名第一的證書，它建構了供應鏈知識領域的主要標準語言體系，也是全球公認的供應鏈管理專業能力的標準。 取得CPIM證照的專業人士，在物料管理、生產運營、需求管理和生產計劃、庫存控制、訂單履行管理、流程改善以至供應鏈規劃等方面具有廣泛的職業發展空間，其關於計劃和庫存關係的理念和管理技術對於服務業企業從業人員也具有明顯幫助。 成為CPIM，將能肯定自我並獲得老闆、同事、客戶的信任和認可，獲得更多晉升及工作機會，同時提升專業知識的視野，以便在全球化的時代更具競爭力。 Manufacturing Planning & Control (MPC Framework) MPC 生產規劃及控制框架是 APICS & CPIM 認證的核心思維模式和知識體系。通過學習 CPIM，您將從 MPC 的角度學習基本的供應鏈管理，並瞭解製造商如何管理從長期戰略規劃到中期戰術規劃以及短期運營規劃和執行的供求關係。 Who is the APICS CPIM program designed for? 那些職位人士適合學習並考取 CPIM 專業認證:  物料採購及物料計畫人員  生產規劃人員  需求規劃及銷售預測管理者  庫存管理人員  供應鏈經理及資深經理  運營管理經理及資深經理  生產管理經理及資深經理  供應鏈諮詢顧問及專業人士  ERP 供應鏈模塊導入專家顧問及行銷推廣人員  即將進入職場的供應鏈管理、物流運籌及工業管理相關系所在校生及畢業生新鮮人 ​2023起，CPIM V8.0 學習系統分為 8 個模組。通過一次考試即可獲得 CPIM 認證。 課程涵蓋以下模塊和主題: Module 1: Strategy 供應鏈策略 Module 2: S&OP 產銷規劃 Module 3: Demand 需求管理 Module 4: Supply 供應管理 Module 5: Detailed Schedules 細部排程 Module 6: Inventory 庫存管理 Module 7: Distribution 配送 Module 8: QM, CI, & Technology 品質管理、持續改善及新科技 ​如何準備CPIM考試: 購買APICS 官方教材 CPIM Learning System (學習系統) 是最完整有效的學習方式。 建議直接採購教材+考試券的Bundle套裝組合比較划算: ​Bundle 價格(US$2,389)包含以下組合，但不包括培訓上課費用: 1. 最新版 APICS CPIM Learning System V8.0 (單獨購買US$1,690)  含紙本教材3本+完整教材電子書+上課投影片PDF檔案+  線上學習系統+課前測驗 (150題)+各章節練習題 (約1500題) +模擬考題(150 題)  case study 補充案例  豐富的 SCM 新科技介紹視頻。 2. 考試費用 US$1,690 3. 加送免費重考一次優惠 US$500 4. Membership Plus會員權益 US$199  免費下載多項超值的文件，包含: 最新原版. APICS dictionary v.17, OMBOK framework 3rd edition, SCOR Digital Standard, ASCM Career Packs, ... 目前APICS 台灣首選正式代理商: 徳泰管理管理 (DTSCM Consulting) 提供56小時完整培訓課程含教材及考試套裝組合，售價為台幣118,000元，詳情可參考 www.DT-SCM.com

在PM職涯中，時常會聽到Axure和Azure，由於兩者的名稱非常相似，許多新鮮人會搞混，但其實 Axure 和 Azure 是兩個在功能和用途上完全不同的軟體工具唷！以下為說明： 【Axure】 Axure RP 是一種用於原型設計和線框圖製作的軟體工具，主要用於用戶體驗設計（UX Design）和用戶界面設計（UI Design）。Axure 的主要特點包括： 1. 原型設計：幫助設計師快速製作互動和動態原型，模擬應用程式或網站的用戶體驗。 2. 線框圖製作：可以繪製高保真度和低保真度的線框圖，幫助設計師規劃界面佈局。 3. 互動功能：提供多種互動元素和條件邏輯，讓設計師能夠創建複雜的互動效果。 4. 協作工具：支持多人協作，設計師和開發人員可以共同查看和編輯原型。 ▎作為專案經理，特別是負責軟體開發專案的 PM，使用 Axure 主要集中在以下方面： 1. 需求收集和定義：通過 Axure 製作的線框圖和原型，PM 可以更直觀地向客戶和開發團隊展示需求和設計思路，確保各方對產品功能有共同的理解。 2. 設計審查和迭代：在設計過程中，PM 可以使用 Axure 檢查和審核設計，給出反饋，並協助設計師進行多次迭代。 3. 溝通和協作：Axure 的原型和線框圖可以作為團隊溝通的工具，幫助各方理解和討論設計和功能，減少誤解和溝通成本。 【Azure】 Microsoft Azure 是微軟提供的雲端計算服務平台。它提供了大量的雲端服務，包括但不限於： 1. 虛擬機器：提供可擴展的計算資源，運行各類應用程式。 2. 資料儲存：提供多種數據儲存選項，如SQL資料庫、Blob儲存等。 3. 人工智慧和機器學習：提供AI和ML工具和服務，幫助企業開發智能應用。 4. DevOps工具：支持持續集成和持續部署（CI/CD）流程，幫助開發和運維團隊高效合作。 5. 安全性和合規性：提供多層次的安全防護和合規性管理工具。 ▎作為專案經理，特別是負責軟體開發專案的 PM，使用 Axure 主要集中在以下方面： 1. 專案部署和運維管理：如果專案涉及雲端服務，PM 需要了解 Azure 上的資源配置和管理，確保專案能夠順利部署和運行。 2. 成本控制：PM 需要監控和管理 Azure 的使用成本，確保雲端資源的合理使用，不超出預算。 3. 開發和測試管理：通過 Azure 提供的 DevOps 工具，PM 可以協助開發團隊進行持續集成和部署（CI/CD），提高開發和測試效率。 4. 安全和合規管理：確保專案在 Azure 上的數據和應用符合相關的安全和合規要求。

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

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

因為技術的突破，AI蓬勃發展 公司商業組織在未來要導入AI工具在企業中使用將會面臨一些挑戰 台灣以中小企業為主，大部分公司很難投入太多的資源去訓練自己的AI模型 這時候使用雲端平台的AI工具可能就會是企業的解決方案 剛好遇到了AWS AI 人才就緒計畫 https://pages.awscloud.com/tw-aws-generative-ai-learning-program.html 參加了AWS AI 認證加速營 先看了「生成式 AI 商業應用技能 」 (Generative AI - Business Skill) 證書的相關課程 課後有個小測驗會取得證書，這個算是熱身，不算是太厲害的證照 而課程比起許多國際考試，AWS很友善的以繁體中文錄製 所以對於英文不是太好的考生來說是一項利多 因為我並非相關技術背景，所以選擇商業應用的課程內容 而商業應用的課程內容很大一部份就對應了AIF-C01的考試內容 另外認證加速營也提供了一個Notion筆記可以閱讀 https://fantastic-pipe-fa8.notion.site/11bb781c6a06800bb4eced5aa2838610?v=36c9e1661fe04cf1baeaa659c4623d90 雖然都是英文的內容，但透過翻譯還是可以閱讀使用的 另外還有非官方的Amazon AWS Certified AI Practitioner - AIF-C01免費考試真題：https://www.pdfexamdumps.com/AIF-C01-practice-test.html# 官方的模擬考試有英文也有簡體中文版：Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Simplified Chinese)：https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/19794/exam-prep-official-practice-question-set-aws-certified-ai-practitioner-aif-c01-simplified-chinese 以上這些資源都能有效幫助準備AIF-C01的考試 如果英文不是頂呱呱的考生，我推薦報名簡體中文版考試 (目前還沒有繁體中文版) 考試時左上角有個English按鈕可以同時看英文原版的題目內容，就不需要擔心翻譯太爛的問題 以上備考的方式題目真的不夠多，所以我最主要備考刷題的方式是運用ChatGPT 「要進行考取AIF-C01證照的準備，給我十道模擬試題及答案，並逐題詢問我回答後告知是否正確」 考試結束後會有一些簡單的小調查，成績不同於許多國際考試能夠馬上知道成績 而是會另外以Email方式通知，官方告知約4個工作天 但我早上考試，當天晚上就收到Email通知了 接著可以進到官方的Dashboard登入後就能查詢成績單 100-1000分的分數量表，700分以上時為通過 這個考試不算太難，在2025/2/15前考取還會多一個Early Adopter的認證標章 https://aws.amazon.com/tw/blogs/training-and-certification/become-an-ai-ml-early-adopter-with-aws-certification/ 這個標章有什麼用呢，可能單純是爽度問題而已 不過因為參加認證加速營，所以考試半價外，還可以獲得AWS大禮包也就是相關的周邊紀念品 這項考試題目蠻應用面的，能夠檢驗考生是否具備AI的基礎知識 另外對於AWS AI的相關產品是否理解，雖然不是所有企業都會使用AWS的產品 但是瞭解這些產品能夠知道技術面能夠做到什麼程度，未來導入AI應用時對於解決方案也能有足夠的能力辨識