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視訊面試時緊張卡詞？不確定如何回答專業問題？Parakeet AI 是你理想的 AI 工具！無論是即時生成回應、提供多語言支持，還是根據你的背景調整答案，這款 AI 都能讓你在面試中展現最佳表現，輕鬆應對各種挑戰。不僅如此，本文將深入介紹 Parakeet AI 功能、收費情況，讓你了解這款 面試 AI 工具 如何徹底改變你的面試準備過程。 ▍Parakeet AI 是什麼？ Parakeet AI 是一款專門為視訊面試設計的智能工具，它的最大特點就是能夠即時分析面試對話，並提供適合的回應。這對於那些容易緊張、或者不知道該如何完美表達的人來說，無疑是個極大的助力。不僅如此，它還支持多達 59 種語言，讓使用者無論身處何地，都能有效溝通。 在如今這個全球化的就業市場中，越來越多的公司採用視訊面試來進行初步篩選。無論你是新手還是經驗豐富的求職者，視訊面試的環境都可能讓人感到壓力。而 Parakeet AI 的存在正是為了幫助你降低這種壓力，讓你能夠專注於展示自己的實力，並即時提供有深度、有條理的回答。 ▍Parakeet AI 功能大揭秘 1. 即時 AI 回應 面試過程中最難的部分就是應對那些突如其來的問題。Parakeet AI 能夠根據面試官的問題快速生成專業的回應，並幫助你保持對話的流暢性。即使你一時想不出完美的答案，這款工具也能提供建議，讓你迅速做出反應。 2. 多語言支持 對於那些有跨國公司面試需求的求職者來說，語言的障礙是個很大的挑戰。Parakeet AI 支持 59 種語言，幫助你用最流利、專業的方式表達自己。不論是用英語、法語，還是中文、德語，這款工具都能輕鬆應對。 3. 行業專屬回答 不同的行業有不同的專業用語和面試風格。Parakeet AI 會根據面試的行業來調整回答的內容。例如，在科技業面試時，它會幫助你生成更具技術含量的回答，而在客戶服務業中，則會強調溝通技巧與客戶導向的回應。 4. 個性化自訂答案 你是否擔心 AI 提供的答案過於模板化？不用擔心！Parakeet AI 的自訂功能能讓你提前輸入個人經歷、履歷中的亮點，讓 AI 能在面試時生成更貼合你的背景的回應。這樣，你的回答就不會顯得千篇一律，而是更加個性化。 5. 隱私與安全保障 很多人在使用 AI 工具時，擔心自己的個人資料會被洩露。Parakeet AI 對此做了嚴格的隱私保護設計。它不會錄音，所有的對話紀錄都會在面試結束後立即刪除，確保你的個資安全無虞。 ▍Parakeet AI 的方案費用 目前 Parakeet AI 沒有提供免費的試用版本，但它根據不同的需求設計了靈活的收費方案。費用根據點數來計算，適合不同程度的使用者需求。 ● 小型方案 3 個使用點數，價格約 $29.50 美元。適合偶爾需要 AI 幫助的用戶。 ● 中型方案 6 個使用點數，並額外贈送 2 點，價格約 $49 美元。適合需要定期進行視訊面試的人。 ● 大型方案 9 個使用點數，並額外贈送 6 點，價格約 $88.50 美元。這個方案適合頻繁參加面試的用戶，提供更高的性價比。 這些點數可以靈活使用，適合不同需求的求職者選擇。對於那些即將面臨多次視訊面試的人來說，選擇中型或大型方案無疑是更具成本效益的選擇。 Parakeet AI 為現代求職者提供了一個強大而靈活的工具，幫助他們在日益競爭激烈的職場中脫穎而出。它即時回應、多語言支持、行業專屬回答以及隱私安全保障等功能，讓你無論面對什麼樣的面試挑戰，都能夠保持自信與專業。如果你正在準備視訊面試，Parakeet AI 無疑是你不容錯過的 AI 工具！ ➤ 立即試用：https://www.parakeet-ai.com/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

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

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

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

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)

是不是常常在 YouTube 上看到許多有趣、有價值的國外影片，卻因為語言不通而感到困擾呢？別擔心！今天我要為你介紹一款超實用的 Chrome 擴充功能：DeepSRT 雙語字幕翻譯工具！它就像你的專屬即時翻譯小幫手，讓你輕鬆跨越語言障礙，暢遊全球影音內容！ 【DeepSRT 強大功能特色，讓你一看就愛上！】 DeepSRT 之所以受到許多使用者喜愛，正是因為它具備以下令人驚豔的功能： ★即時雙語字幕，同步呈現超貼心： 安裝 DeepSRT 後，當你在 YouTube 上觀看外語影片時，它會自動在影片下方同步顯示原文和翻譯後的繁體中文字幕。再也不用辛苦地切換字幕或擔心看不懂啦！兩種語言並列，讓你學習語言也更有效率呢！ ★AI 智慧翻譯，告別生硬翻譯腔： DeepSRT 採用先進的 AI 翻譯技術，力求提供更自然、更貼近語意的翻譯結果。告別過去那種生硬、不知所云的機器翻譯，讓你更能理解影片的真正含義。 快速掌握重點，影片摘要好幫手 (部分資訊提及)： 聽說 DeepSRT 除了字幕功能外，還能幫助你快速生成影片的重點摘要！這對於想要快速了解影片內容，或是回顧影片精華片段的朋友來說，簡直是一大福音！ ★支援多種語言，溝通無國界： DeepSRT 不僅支援翻譯成繁體中文，還能應對多種語言的互譯需求，讓你無論想看哪個國家的影片，都能輕鬆應對。 操作超簡單，新手也能快速上手： DeepSRT 的安裝和使用都非常簡單直覺，不需要複雜的設定。只要在 Chrome 瀏覽器中安裝後，就能立即在 YouTube 上使用，讓你輕鬆享受便利的功能。 ★完全免費，CP 值爆表： 這麼強大的功能，竟然是免費提供的！還不趕快裝起來，體驗一下它帶來的便利性！ 【DeepSRT 安裝教學，三步驟輕鬆搞定！】 安裝 DeepSRT 非常簡單，只需要短短幾個步驟： 1. 開啟 Chrome 線上應用程式商店： 在你的 Chrome 瀏覽器網址列輸入「chrome://extensions/」或直接在 Google 搜尋「Chrome 線上應用程式商店」並進入。 搜尋 DeepSRT： 在商店的搜尋欄位中輸入「DeepSRT」並按下 Enter。 2. 新增至 Chrome： 找到 DeepSRT 的擴充功能後，點擊右方的「加到 Chrome」按鈕，並在彈出的視窗中點擊「新增擴充功能」確認安裝。 3. 安裝完成後，你就可以直接前往 YouTube 開始體驗 DeepSRT 的強大功能囉！ 【如何使用 DeepSRT，輕鬆享受雙語字幕？】 使用 DeepSRT 更是簡單到不行！ 1. 開啟 YouTube 影片： 隨意選擇一部你想觀看的外語 YouTube 影片。 2. 啟用 DeepSRT： 在影片頁面的右上角，你會看到 DeepSRT 的擴充功能圖示。點擊該圖示，即可啟用雙語字幕功能。 3. 享受雙語字幕： 影片下方就會同步顯示原文和翻譯後的繁體中文字幕啦！你還可以根據自己的喜好調整字幕的樣式和位置 (如果 DeepSRT 提供相關設定的話)。 有了 DeepSRT，看外語 YouTube 影片再也不是難事！它就像一位貼心的語言老師，隨時為你提供即時翻譯，讓你輕鬆學習新知識、拓展視野、享受影音娛樂。 趕快將這個實用的 Chrome 外掛分享給你的朋友吧！ DeepSRT https://chromewebstore.google.com/detail/mdaaadlpcanoofcoeanghbmpbdbhladd #DeepSRT #Chrome外掛 #YouTube字幕 #雙語字幕 #AI翻譯 #語言學習 #科技 #效率工具 #免費外掛

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。

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

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。

在這個AI技術迅速發展的時代，AI架構師成為了企業成功的關鍵角色之一。你是否對AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展感到好奇？這篇文章將為你全面解析，幫助你了解如何成為一名成功的AI架構師，並在這個領域中脫穎而出。 ▍AI 架構師是什麼？ AI架構師是一種專門設計和構建人工智慧（AI）系統的專業人士。隨著AI技術的應用越來越廣泛，AI架構師的需求也在不斷增加。他們的主要職責是整合不同的AI技術，確保系統在實際應用中運行流暢，從而幫助企業在競爭中獲得優勢。 ▍AI 架構師工作內容 AI架構師的工作內容非常多樣化，以下是一些主要職責： ● 系統設計與架構：AI架構師需要設計和規劃AI系統的整體架構，確保各組件之間的協同運作，達到最佳性能。 ● 技術選型：選擇合適的技術和工具來實現AI解決方案，包括機器學習框架、數據庫、雲平台等，這對於AI系統的成功至關重要。 ● 模型開發與部署：AI架構師參與AI模型的開發、訓練和部署，確保模型在生產環境中運行良好，並達到預期的效果。 ● 跨部門協作：AI架構師需要與數據科學家、軟體工程師、產品經理等團隊成員緊密合作，將AI技術應用到具體產品或服務中，實現企業目標。 ● 技術指導與培訓：他們還需要指導團隊成員了解和使用AI技術，並組織相關的培訓活動，提高整個團隊的技術水平。 ● 性能監控與優化：持續監控AI系統的性能，進行必要的優化和改進，確保系統穩定運行，並能夠適應業務需求的變化。 ▍AI 架構師所需技能 成為一名成功的AI架構師需要具備多方面的技能，以下是一些必備技能： ● 數學和統計知識：理解機器學習和深度學習算法的基本原理，這是進行AI系統設計和開發的基礎。 ● 編程技能：精通Python、R、Java、C++等編程語言，尤其是Python在機器學習中的應用，這有助於開發和實現AI模型。 ● 機器學習和深度學習框架：熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等常見的框架，這些工具能夠幫助AI架構師高效地開發和訓練模型。 ● 數據處理和分析能力：能夠使用SQL、Pandas等工具進行數據處理和分析，這對於數據驅動的AI項目來說至關重要。 ● 系統架構設計：具備設計和構建大規模分佈式系統的經驗，這有助於構建穩定且可擴展的AI系統。 ● 雲平台：熟悉AWS、Google Cloud、Azure等雲平台的使用，這能夠為AI系統提供可靠的運行環境。 ● 問題解決和創新能力：能夠快速解決技術問題，並提出創新的解決方案，這對於應對AI領域的不確定性和挑戰非常重要。 ▍AI 架構師薪水 AI架構師的薪水根據地區和經驗水平會有所不同，以下是一些大致的數據： ● 美國：AI架構師的年薪範圍大約在12萬美元到18萬美元之間，高階人才甚至可以達到20萬美元以上。 ● 台灣：AI架構師的年薪範圍約在150萬新台幣到250萬新台幣之間，具備豐富經驗和專業技能的AI架構師可以獲得更高的薪資。 ▍AI 架構師發展 AI架構師的未來發展前景非常光明，隨著AI技術的不斷進步，AI架構師的角色將變得越來越重要。未來的發展趨勢包括： ● 持續學習新技術：AI技術日新月異，AI架構師需要不斷學習和掌握最新的技術和方法，以保持競爭力。 ● 專業領域深化：AI架構師可以在某些專業領域（如自然語言處理、計算機視覺等）深入發展，成為該領域的專家，從而提高自己的市場價值。 ● 跨學科合作：與其他學科（如生物學、物理學等）合作，推動AI在更多領域的應用，這將為AI技術開拓新的應用場景和市場。 ● 領導職位：隨著經驗的積累，AI架構師可以升任技術總監、CTO等更高層次的領導職位，負責整個企業的技術戰略和發展。 AI架構師是一個充滿挑戰和機遇的職業，對於那些熱愛技術和創新的人來說，是一個非常理想的發展方向。如果你對AI技術充滿熱情，並且具備相關的技能，那麼AI架構師將是一個值得追求的職業目標。希望這篇文章能夠幫助你更好地了解AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展，並為你的職業規劃提供參考。 ➤ 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！

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

你是否曾應徵AI工程師，卻沒有收到任何面試邀約? 你是否想轉換跑道當AI工程師，但又不知道該如何開始? 緯育TibaMe 現正舉辦【轉職AI領域工程師。課程說明會】 透過「AI智慧應用開發實戰養成班」18週培訓課程， 從基礎 → 進階，從進階 → 完成專題作品，協助您成功轉職！ 本課程為實體課程，只要你符合政府補助標準， 即可享有１００％補助，還可以每個月拿到學習獎勵金 【 產業新尖兵計畫通過 】政府補助最高學費10萬元： ◆ 年滿15歲至29歲之本國籍青年通過審核扣除自負額一萬元之外課程全額免費 ◆ 培訓期間勞發屬發給每月最高8千元生活津貼 ◆ 培訓期間享勞 (訓) 保 這堂課程適合怎樣的學員? ◆ 想要入門AI大數據領域的人 ◆ 剛畢業或退伍還在迷惘的人 ◆ 有相關經驗但專業不足的人 【非工程背景，你也迷惘?是否要轉職AI工程師嗎?】 透過500小時，18週的培訓，完成專題作品，透過企業與104就業媒合！協助你成功轉職吧！！ 趕緊來報名說明會｜https://user266414.pse.is/763nb3

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

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。

Sketch 是一個廣受設計師喜愛的 UI/UX 設計工具，其強大的功能使設計過程更加高效。本文將介紹初學者必學的五個功能，包括畫板、符號、共享樣式、外掛和原型製作，幫助你快速掌握 Sketch 並創作出色的設計作品，以下是初學者必學的五個功能及其詳細介紹： 1. Artboards (畫板)： ✴︎ 功能介紹：Artboards 是 Sketch 中用來設置和組織不同頁面或設計構件的工具。它們可以看作是設計的畫布，可以幫助設計師在一個文件中管理多個頁面的設計。 ➤ 使用方法：點擊工具欄中的 「Artboard」工具，然後在畫布上拖動創建一個新的 Artboard。可以根據需要調整大小或選擇預設的設備尺寸（如 iPhone、Android 等）。 2. Symbols (符號)： ✴︎ 功能介紹：Symbols 是 Sketch 中的一個強大功能，可以讓設計師創建可重複使用的設計元件，如按鈕、導航欄等。當 Symbols 被修改時，所有引用該 Symbols 的地方都會同步更新。 ➤ 使用方法：選擇你想要創建成 Symbols 的元件，然後右鍵選擇 「Create Symbol」，或者使用快捷鍵 Command + Option + K。這些 Symbols 可以在不同頁面中重複使用。 3. Shared Styles (共享樣式)： ✴︎ 功能介紹：Shared Styles 允許設計師為文本或圖層設置一個統一的樣式，並在整個設計文件中應用這些樣式。當共享樣式更新時，所有使用該樣式的元素都會同步更新。 ➤ 使用方法：在右側屬性面板中設置圖層或文本的樣式，然後點擊樣式選擇器並選擇 「Create Shared Style」。這樣就可以在其他圖層或文本中應用這個樣式。 4. Plugins (外掛)： ✴︎ 功能介紹：Sketch 支持大量的外掛，可以擴展其功能並提高設計效率。外掛可以幫助自動化任務、生成假資料、優化資產管理等。 ➤ 使用方法：在 Sketch 的頂部菜單欄中選擇 「Plugins」，然後選擇 「Manage Plugins」 來安裝和管理外掛。你可以從 Sketch 外掛網頁下載各種外掛。 5. Prototyping (原型製作)： ✴︎ 功能介紹：Sketch 提供了基本的原型製作功能，可以讓設計師創建互動流程，模擬用戶在應用或網站中的操作。這些互動可以幫助測試設計和獲得用戶反饋。 ➤ 使用方法：選擇你想要設置互動的元素，然後點擊右側屬性面板中的 「Prototype」 標籤，設置連接到另一個 Artboard 的互動。可以設置觸發事件（如點擊、滑動）和過渡動畫。 學會這五個功能可以大大提升你在 Sketch 中的設計效率和創意實現能力，幫助你快速上手並創建專業的設計作品。

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！

C++基礎必修課(涵蓋「APCS大學程式設計先修檢測」試題詳解) 資深教師共同執筆，結合運算思維、程式設計與APCS先修檢測，是⼀本入門好上⼿的學習書！ ．資深教師共同執筆：由科技大學教授程式設計教師與補教業教授APCS教師共同編著，針對目前高中職與大學初學者學習程式設計所應具備的基本素養所編寫入門教材。 ．程式設計技能養成：書中範例程式有別於市面程式設計入門書，特別由語法解說、範例說明、問題分析、程式設計進行循序漸進的範例實作與解說，訓練初學者具邏輯思考與解決問題的能力，讓初學者輕鬆進入C++程式設計的殿堂。 ．內容多元豐富範例：內容涵蓋資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、函式、遞迴、變數生命週期、結構與自定資料型別等，融入APCS重點解說，提供範例貼近日常生活，讓初學者能學以致用。 ．APCS先修檢測訓練：每章皆整理歷屆APCS觀念題詳細解析，讓初學者學習後即可馬上練習加深印象，同時也方便教師教學。APCS實作題提供圖例與完整解說，讓初學者具有APCS檢測解題能力獲取高分。 書籍完整資訊：https://bit.ly/46Iu35O

Java 是一種廣泛用於軟件開發的高級編程語言，它有許多優勢，使其成為開發人工智慧（AI）應用程序的一個強大選擇。在這2000字的介紹中，我將探討Java在AI開發中的優勢，包括其豐富的生態系統、跨平台特性、性能和可維護性，以及在大數據處理和機器學習領域的應用。 第一部分：Java的AI開發優勢 1. 豐富的生態系統 Java擁有龐大且豐富的生態系統，這是它成為AI開發的優秀選擇之一。Java的開發社區非常活躍，有大量的開源庫和框架可供選擇，這些庫和框架提供了各種AI相關的工具和資源，使開發者能夠更容易地實現機器學習、深度學習和自然語言處理（NLP）等AI任務。 2. 跨平台特性 Java是一種跨平台語言，這意味著您可以編寫一次代碼，然後在多個不同的操作系統上運行，無需進行大規模的代碼重寫。這一特性在AI開發中尤其有用，因為AI應用程序通常需要在不同的環境中運行，包括桌面應用、網絡服務、嵌入式系統等等。 3. 性能和效能 Java編程語言在性能和效能方面表現出色。雖然它可能不像一些低級語言那樣接近硬件，但Java的即時編譯器和優化技術使其在處理大數據和執行複雜的AI算法時表現出色。此外，Java提供了多線程支持，這對於並行處理和分佈式計算非常重要，這在許多AI應用中都是必需的。 4. 安全性 安全性是AI開發中的關鍵問題之一。由於AI應用程序通常處理敏感信息，因此需要高度的安全性。Java的安全性特性使其成為一個安全的開發平台。它具有內置的安全檢查和機制，可以防止常見的安全漏洞，並提供了身份驗證和授權的工具和庫。 5. 良好的可維護性 Java的代碼結構和語法設計有助於編寫可維護的代碼。這對於長期維護和擴展AI應用程序非常重要，因為這些應用程序通常需要不斷更新和改進。Java的物件導向編程（OOP）特性使得代碼模組化且易於理解，並且Java的工具和IDE（集成開發環境）提供了強大的調試和代碼分析功能，有助於快速發現和解決問題。 第二部分：Java在大數據處理中的應用 1. Hadoop和Spark Java在大數據處理領域具有重要地位。Apache Hadoop和Apache Spark等大數據框架都是用Java編寫的。這些框架可用於處理大規模數據集，並實現分佈式計算，從而為AI應用程序提供了豐富的數據資源和計算能力。 2. 資料庫連接 Java支援多種關聯性資料庫的連接，這對於在AI應用程序中存儲和檢索數據至關重要。無論是使用Java Database Connectivity（JDBC）還是利用各種框架，Java都能夠輕鬆實現與數據庫的交互，這有助於AI應用程序的數據管理。 3. 多線程處理 Java的多線程支援使其非常適合處理大規模且需要高度並行處理的AI任務。AI算法中的許多任務，如訓練深度神經網絡，可以受益於多線程處理，Java提供了強大的多線程庫和工具，使開發者能夠有效地實現並行處理。 第三部分：Java在機器學習和深度學習中的應用 1. 機器學習庫和框架 Java擁有許多優秀的機器學習庫和框架，其中最知名的是Weka、Deeplearning4j和DL4J。這些工具使開發者能夠輕鬆實現各種機器學習算法，並進行模型訓練和評估。此外，Java的跨平台特性使這些庫能夠在不同環境中運行，從而實現更大的靈活性。 2. 深度學習 Java也在深度學習領域取得了顯著的進展。Deeplearning4j是一個Java編寫的開源深度學習庫，它支援多種深度神經網絡架構，如卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）。Java的性能和多線程支援使其成為訓練和部署大型深度學習模型的強大工具。 3. 自然語言處理 自然語言處理（NLP）是AI領域的一個重要分支，Java也在這個領域有所貢獻。開源庫如OpenNLP和Stanford NLP提供了處理文本數據、執行語義分析和情感分析等NLP任務所需的工具和資源。 第四部分：結論 總結來說，Java是一個優秀的編程語言，具有許多優勢，使其成為開發人工智慧應用程序的理想選擇。其豐富的生態系統、跨平台特性、優越的性能和安全性、以及在大數據處理、機器學習和深度學習領域的應用，使其成為一個全方位的開發工具。無論是在研究、企業應用還是個人項目中，Java都能夠滿足AI開發的需求，並為開發者提供強大的工具和資源，以實現更智能、更高效的應用程序。希望本文能夠幫助讀者更好地了解Java在AI開發中的優勢和應用，並鼓勵他們探索這個令人興奮的領域。

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！

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)

工程師和程式設計師有什麼差別？這兩個詞常被交替使用，聽起來似乎都是寫程式的高手，但實際上，兩者之間還是有一些許差異。 ＃程式設計師（Programmer）主要專注於寫程式碼，他們的工作就像是把想法轉化為具體的指令，讓電腦依照這些指令運作。程式設計師每天面對的就是無數的程式碼片段，他們必須解決問題的過程，無論是修復Bug還是優化功能。可以說，程式設計師的主要任務是「如何讓程式能動」。 ＃工程師（Engineer）則是一個範疇更廣的角色。除了寫程式碼，他們還要負責整個系統的設計和架構，確保所有的元件可以協同工作，系統穩定運行。工程師不僅僅要考慮「程式能動」，還得考慮「程式運作好」，例如效能、擴展性、安全性等問題。 那麼簡單來說，程式設計師專注於「解決具體問題」，而工程師則更像是「全局的規劃師」，他們需要從更高的層次來思考整個系統。程式設計師就像是把每塊磚頭放在正確位置的工匠，而工程師則像是設計這棟建築的建築師。 當然，在現實中，這兩個角色常常重疊，很多程式設計師具備工程師的思維，很多工程師也必須編寫程式。因此，無論是程式設計師還是工程師，兩者最終的目標都是同一個「讓技術變得更強大，讓系統更加完美」！

▉ 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

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