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「到底該考哪張？」是許多人在求職或轉職時最常卡住的第一關。 坊間證照種類繁多，但並不是每一張都對你的職涯有幫助。有人花了半年準備一張根本不被企業看重的證照，也有人因為一張對的認證，在面試中直接拉開差距。 為了讓你把準備時間花在刀口上，依據 104 人力銀行數據與市場最新需求，將高含金量證照整理為三大類方向：AI 類、ESG 綠領類、語文・數位行銷・長照類，找到最適合你的選擇。 一、 AI 類證照 ❇️生成式 AI 課程認證　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 • 適合對象：AI 初學者、各職類在職者，無需任何技術背景 • 費用：完全免費，完成課程即取得 Google 官方數位徽章 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（初級） 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 • 適合對象：行銷、人資、行政、PM 等非技術背景職場人士，無需程式設計能力 • 市場動態：104 人力銀行統計，AI 相關職缺年增 38%，iPAS+ 初級已成為非技術職類最具代表性的 AI 能力背書 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（中級）　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 • 適合對象：已具備資訊、數據或產品開發背景的專業人員 • 職場應用：適合 IT 工程師、數位轉型專員，作為初級的進階升級，進一步強化 AI 技術深度與跨部門整合能力 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe ❇️資策會生成式 AI 能力認證　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 • 適合對象：想精進 Prompt 工程、提升 AI 辦公應用實戰能力的在職者 • 考試特色：聚焦生成式 AI 工具操作、Prompt 設計與實務應用情境，強調即學即用 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️Microsoft Azure AI-900（AI 基礎知識） 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 • 適合對象：有跨國求職需求，或任職於使用 Microsoft 365／Azure 雲端服務企業的職場人士 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/9bd61b3a-9dd3-48ef-af4c-a17aaaeb4437 ❇️AWS Certified AI Practitioner　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049019 • 適合對象：具備基本技術背景、有意投入雲端 AI 應用領域的工程師或產品人員 二、ESG 綠領類證照 ❇️環境部淨零綠領人才培育課程合格證明　 🔗 課程報名連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049142 • 適合對象：任何職類皆可跨域取得，文組、非理工背景均適合 • 職場應用：104履歷上勾選此證明的求職者相較未勾選前面試邀約暴增 5.4 倍 ❇️廢水處理專責人員合格證書 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029207 • 適合對象：化工、環境工程、製造業從業人員，或有意轉型環安衛職類者 • 職場應用：綠領職缺企業要求 Top 1 證照，環安衛類職缺必備 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/1ffc4f33-d8f6-4aec-acc8-da4f83014746 ❇️空氣污染防制專責人員合格證書　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029208 • 適合對象：製造業、煉油、半導體廠的環安衛人員，或有意投入空污防制職類者 ❇️ISO 14064 溫室氣體盤查員　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048756 • 適合對象：ESG 專員、永續顧問、供應鏈管理人員，或上市櫃企業負責 CSR 報告的職場人士 三、語文・數位行銷・長照類證照 📌 此類證照橫跨多元職涯方向，適合希望在現有職類基礎上加值，或跨域進入服務、行銷、醫療照護領域的求職者。 ❇️TOEIC 多益測驗　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic • 適合對象：有意進入外商公司、跨國集團，或有海外派駐需求的求職者 • 職場應用：外商企業通常要求 600 分以上入職門檻，金色證書（860 分以上）在跨國職缺中具顯著競爭優勢 ❇️Google Analytics 個人認證（GA4）　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df • 適合對象：數位行銷人員、電商運營、社群小編、品牌企劃，或任何需要解讀網站數據的職場人士 • 職場應用：數位行銷與網站經營者必備分析工具，是求職履歷加分的黃金證照 ❇️照顧服務員單一（丙）級技術士　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/c2d6707f-c205-4054-a741-d8d70decc4ae • 適合對象：有意投入長照機構、居家照護、日間照顧服務的新手從業人員 • 市場動態：台灣高齡化加速，長照 3.0 政策推動下，照護人力缺口持續擴大，此照就業保障高、工作穩定性強

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

很多人以為紅帽認證就是考個 RHCSA 就結束了。2026年最新認證路徑圖教你直攻 Level 3/4 認證！別"再"原地打轉運用「2+1」考照策略，用最低成本為未來兩年卡位高薪！ https://supr.link/W0N4Z 詳情可參考 : 【原廠授權考試中心】https://supr.link/frKDR 【104證照中心】https://nabi.104.com.tw/certify/unit/144dee33-1f93-4d30-86c8-0283de6978ed

AI會先取代誰，又會留下哪些位置給人類？李開復以工作內容自由度與人際互動依賴度，提出智力、體力工作兩張職場地圖，解析難被AI取代的關鍵，以及未來最值得培養的5種能力。本文節錄自《AI未來已來》。 文／李開復 本文目錄（點擊可快速前往） 兩張地圖：我的工作還安全嗎？智力工作的四象限地圖體力工作的四象限地圖李開復：3個方向，未來的路成為團隊裡最會用AI的那個人 兩張地圖：我的工作還安全嗎？ 現在把鏡頭從你的公司拉到整個勞動力市場上。每個人都想要一張能進行自我對照的地圖，以判斷自己的工作到底安不安全。很多年前我就做過AI將改變、甚至取代人類工作的預測，事實證明我的邏輯是對的。隨著AI的飛速進步，我把這個預測更新成下面兩張地圖：一張給智力工作者，另一張給體力工作者。 下面先講兩條由兩張地圖共用的軸。 橫軸表示的是一份工作的內容自由度。低自由度意味著工作環境中有標準答案，邏輯清楚、對錯分明，機器在這裡有壓倒性優勢；高自由度意味著工作中沒有標準答案，這種工作可能看起來有一些模糊、很新穎，對隨機應變能力有很高的要求，有時連問題本身都不容易說清楚，人在這裡有優勢。這條軸的兩端並非總是截然兩分的，但大體上可以認為自由度愈低，機器愈占上風。 縱軸表示的是一份工作對人際互動的依賴度。在低依賴度一端，價值是你工作的速度、規模、成本、品質等，在這些方面，機器在未來都會更強；在高依賴度一端，價值是誰能在場承擔責任、誰值得被信任、誰能說服他人、誰能創建合法性、誰能關心別人、誰能被另一個人需要，在這些場景中，人更強。 這兩條軸劃分出四個區域：機器最占優勢的是「工作內容自由度低＋人際互動依賴度低」區域，人最占優勢的是「工作內容自由度高＋人際互動依賴度高」區域。 智力工作的四象限地圖 圖／《AI未來已來》 下面具體介紹智力工作四象限地圖的4個區域。 機器主場（工作內容自由度低＋人際互動依賴度低） 在這個區域，每項工作都有清晰且可遵循的標準答案，不需要某個特定的人在場，比如資料輸入、帳務處理等。一個很「扎心」的事實是，以前我們認為人類能力的高點之一——基礎程式碼撰寫，居然也在這個區域。因為程式碼對不對是有標準答案的。正因為有這把客觀的尺，AI在寫程式碼上才進步神速。所以如果今天你只是一個「寫程式的封閉執行者」，那麼你能留在機器主場的日子就不多了。 人機協作（工作內容自由度低＋人際互動依賴度高） 機器已經比人更會執行這個區域的工作的核心環節，但這個區域的工作仍然需要保留一部分人——可能是為了取得信任、擔負責任，或者確保合法。比如，AI已經能解讀放射科提供的影像資料了，但簽字負責的仍是主治醫生。又如，法官做出的裁決可能本就基於AI的推薦，但這一判決必須由人來做出才有合法性。 這個區域的工作者面臨的風險就是可能變得只會「蓋章」。若是如此，那麼其遲早會被取代。 開放成果（工作內容自由度高＋人際互動依賴度低） 這個區域的工作的特點是：內容很雜、很新穎，所以還得由人來做，但沒人在乎由哪一個人來做。這一類工作沒有關係溢價，如前沿研究、原創寫作、腦力激盪、給全新問題想出第一版策略等，它們處於人類智力和創造性的前沿，但很少涉及人際關係。這個區域的工作者暫時安全，但這種安全性會隨AI技術的進步逐漸下降。 人性核心（工作內容自由度高＋人際互動依賴度高） 這個區域的工作特點是內容很雜且是關於人的。這類工作的從業者多為資深人員，包括心理治療師、優良教師、資深業務等。這是目前人類最有優勢，也最安全的區域。 體力工作的四象限地圖 體力工作的四象限地圖是類似的。（如圖22所示） 圖／《AI未來已來》 左上方的部分，還涉及很多人際互動，收銀員有時要和客戶互動、理髮師需要和客戶聊天溝通，機器的滲透還相當有限。 左下方是機器主場，涵蓋的工作包括倉庫分揀、流水線裝配、產品品質檢驗等，機器正在一塊塊拿下這個區域。 在圖中愈往右的區域，機器的優勢愈小。右下方的工作包括老屋水電改造、災後救援、管道搶修等，對於這些雜亂的工作，工作者需要在不可預測的空間裡隨機應變，人仍然穩穩占優勢。而右上方涵蓋的工作，如護理、臨終關懷、助產、到府私廚等，更是隱藏著機器無法觸碰的人性核心。 這裡還有一個反直覺的現象。十年前，絕大多數人認為AI會先搶走工廠工人和卡車司機的工作，知識工作者最安全。但真實結果是大腦能幹的活比我們以為的更封閉，手腳能幹的活比我們以為的更開放。這正是「摩拉維克弔詭」在四象限地圖上的樣子。 在AI 1.0剛出現的時候，包括我在內的很多人都把創意工作當成人類的安全區，沒想到生成式AI一腳就踏了進來。創意工作可以分為以下兩種。 重組式的創意工作——公式化的行銷文案、圖庫插畫、範本設計，這類工作很快就被推到了「封閉＋交付結果」區域，AI在此已占上風。 原創式的創意工作——真正去界定一個新問題，這是AI很難觸及的，這類工作仍處於「開放＋交付結果」區域。 所以「創意能讓你安全」本身是一個過度簡化的結論，重要的是你得分清你做的是哪一種創意，究竟是有跡可循的公式重組，還是原創性極強的新想法。 李開復：3個方向，未來的路 本節的內容是給每個人的一張行動地圖，這也是你能轉達給身邊其他人的建議。地圖的價值在於告訴你：哪些仗別再打了，以及哪些方向真的通向人還占優勢的地方。整體有以下3個方向供你參考。 方向一：往「開放」靠 你要主動去尋找那些最難、標準化程度最低、最沒人願意去做的事，去問題還沒被定義清楚的地方。如果你是工程師，與其更快地寫一段標準函數，不如去啃那個連需求都沒人說得清的專案。你要去做靠品味和判斷、沒有清晰對錯的事，成為那個決定什麼值得做的人。當執行幾乎免費，稀缺的就不再是「做」，而是「選」。培養品味、磨練同理心都很有價值，你要大量去看你所從事的產業裡最好的作品，逼自己講清楚它好在哪裡。 方向二：往「複雜、風險、把關」靠 高風險的把關、跨部門的協調、要照顧各方利益與進行合規的判斷，這些愈是依賴人和規則的專案，AI愈啃不動。而且出了事，只有人能承擔責任，AI無法承擔責任。你要把自己放到「出了事要由你負責」的位置上去，那正是價值聚集的地方。 方向三：往「溫度、信任」靠 未來人類參與最多的工作，不是前沿技術領域的工作，而是「另一個人特意為我付費」的服務工作。當一個人有了更多的時間和更厚的錢包，他要的往往不只是一頓飯、一堂課，而是「我無條件信任他」、「有個人真的把心放在了我身上」的感受。人與人的關係很多時候需要時間和經歷的累積，這是AI完全無法取代的。 這裡再分享5種無論朝哪個方向走都該努力培養的能力，按重要性由高到低排列如下： 一是模糊中的判斷力（資訊不全時做對決定，並知道什麼值得做）。 二是建立信任與關係的能力（讓他人希望你在場）。 三是共情與在場能力（真正聽懂他人的話）。 四是指揮AI的能力（界定問題、拆解、委派、驗證、整合）。 五是獨特的品味與策展能力。 成為團隊裡最會用AI的那個人 最後，如果挑一件清晰且可以執行的事情來幫助你在未來獲得更強的競爭力，那麼它會是：從2026年起，成為你的團隊裡最會用AI的那個人，這是你能買到的最便宜的保險，而且別只用它追求「更快」，要用它追求「更高」，讓它把你托舉到原來達不到的層級。這正是破解「斷梯」難題的辦法。AI先取代的恰恰是初級職位，新人一開始就要和AI競爭，這第一級台階反而是最困難的；而善用AI，新人能直接交付出過去要熬幾年才拿得出的東西。 節錄自：天下文化《AI未來已來）：變革巨浪中的CEO、企業、個人轉型戰略》／李開復 著

隨著人工智能（AI）在各行各業中的應用不斷擴展，專業人士對於掌握相關技能和獲取證照的需求也日益增加。以下文章，我們將深入探討幾種頂尖AI相關證照，以及它們在職涯發展中的重要性和價值。 1. Certified Artificial Intelligence Scientist（CAIS） 對於那些在AI領域擁有豐富經驗但技術知識有限的高級專業人士來說，Certified Artificial Intelligence Scientist（CAIS）證照是一個極具吸引力的選擇。這項證照強調戰略性的AI應用、AI工作流程、應用安全以及AI在商業和金融領域的應用。通過這項證照，將增強你的AI策略和解決方案開發的技能，有助於推動業務的轉型和創新。 ✦ 適合族群：包括經理、主管和CXO，尤其是那些技術知識有限但對AI策略和解決方案開發感興趣的人。 ✦ 所需經驗：無需強製程式設計技能。 ✦ 涵蓋技能：戰略AI應用、AI工作流程規劃、應用安全管理、商業和金融領域的AI應用瞭解與應用。 ✦ 未來職涯發展：能夠為業務轉型和創新提供有力支持，有機會擔任AI策略和解決方案開發的關鍵角色，進一步晉升至高階管理職位。 ✦ 費用：894 美元，自訂進度，4-25 週，每週學習 8-10 小時。 2. Artificial Intelligence Certification（ARTIBA） 對於擁有計算機科學/IT或相關領域學位的專業人士來說，ARTIBA 證照提供了豐富的AI和機器學習知識，包括數據建模、自然語言處理、計算機視覺等。這項證照對於追求AI工程師和技術角色的人士特別有價值，其職業途徑多樣，能夠應用在各種不同的應用和解決方案中。 ✦ 適合族群：具有計算機科學/IT或相關領域學位的專業人士，特別是對AI和機器學習系統和應用感興趣的人。 ✦ 所需經驗：取決於教育背景；對於學士和碩士學位持有者來說必不可少的程式設計知識。 ✦ 涵蓋技能：AI和機器學習系統設計、數據建模、自然語言處理、計算機視覺、人機交互等技能。 ✦ 未來職涯發展：能夠擔任AI工程師或技術角色，參與各種不同應用和解決方案的開發和實施，開啟多元化的職業道路。 ✦ 費用：550 美元，包括考試和學習資源。 3. Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate 微軟的Azure AI Engineer Associate證照針對專業人士負責使用Azure AI構建、管理和部署AI解決方案。這項證照涵蓋了規劃和管理Azure AI解決方案、實施決策支援、計算機視覺、自然語言處理等關鍵技能。對於熟練掌握Python和C#、瞭解Azure AI產品組合和負責任AI原則的專業人士來說，這項證照是提升職涯的有力選擇。 ✦ 適合族群：負責使用Azure AI構建、管理和部署AI解決方案的專業人士，需要具備Python和C#編程能力。 ✦ 所需經驗：熟練 Python 和 C#，了解 Azure AI 產品組合、資料儲存選項和負責任的 AI 原則。 ✦ 涵蓋技能：Azure AI解決方案規劃和管理、決策支援實施、計算機視覺、自然語言處理等技術能力。 ✦ 未來職涯發展：有機會成為Azure AI工程師，負責AI解決方案的開發、部署、性能調整和監控等工作，進而晉升至領導職位。 ✦ 費用：165 美元。 4. Jetson AI Courses and Certifications（NVIDIA Developer） Jetson AI Courses and Certifications由NVIDIA Developer提供，適合對AI和邊緣AI感興趣的人士。通過這項證照，可以學習如何使用NVIDIA Jetson開發AI項目，並專注於機器學習或深度學習以及GPU加速。這為參與AI相關項目和創新提供了豐富的機會。 ✦ 適合族群：對AI和邊緣AI有興趣的各個階段的學習者，需要具備基本的Python和Linux知識。 ✦ 所需經驗：基本上熟悉 Python 和 Linux，並且能夠建立人工智慧驅動的開源專案。 ✦ 涵蓋技能：使用NVIDIA Jetson開發AI項目、機器學習和深度學習技能、GPU加速應用能力。 ✦ 未來職涯發展：提供參與AI相關項目和創新的機會，有助於進一步發展AI技術和開發能力。 ✦ 成本：免費，但 Jetson 開發工具包的起價為 149 美元。 5. Intel® Edge AI Certification Intel® Edge AI Certification專為那些希望在邊緣AI領域提升職涯的專業人士而設。通過這項證照，您將學習如何部署預先訓練的模型、開發深度學習應用程序、測試和優化模型等關鍵技能。對於掌握中級Python編程、熟悉CNN-based深度學習架構和Linux命令行的人來說，這項證照將有助於在各行業中發展和管理邊緣AI解決方案。 ✦ 適合族群：希望在邊緣AI領域發展職涯的專業人士，需要具備中級Python編程和深度學習技能。 ✦ 所需經驗：中級 Python 程式設計、熟悉 JupyterLab/Notebook、基於 CNN 的深度學習架構、Linux 命令列和 OpenCV 經驗。 ✦ 涵蓋技能：部署預訓練模型、開發深度學習應用、測試和優化模型、建立Edge AI解決方案等能力。 ✦ 未來職涯發展：有機會參與和管理各種行業中的Edge AI解決方案開發，展開在邊緣AI領域的職業生涯。 ✦ 費用：每年 99 美元。 以上這些AI相關證照不僅是提升技能水平的關鍵步驟，也是在競爭激烈的職場上脫穎而出的利器。根據你的背景和職業目標，選擇合適的證照將有助於您實現職涯發展的目標！ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！ ➤ 了解更多：https://www.datacamp.com/blog/top-ai-certifications

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

我們都知道履歷很重要， 但真正影響錄取的， 很多是履歷寫不出來的能力。 像是溝通、表達、邏輯、簡報…… 你可能改了很多次履歷， 關鍵字、經歷、學歷都寫得很完整， 投出去卻始終等不到回音 不是你不夠好， 只是那些真正重要的能力， 一直沒有被看見 招募現場的節奏，比我們想像的更快、更殘酷。 HR 平均只花短短幾秒瀏覽一份履歷， 這幾秒鐘裡，藏著三個結構性的困境： 1️⃣ 語言表達力，履歷上寫不出來， 再會說話、再擅長簡報的人,一旦被壓縮成條列式的文字,魅力就消失了大半，你怎麼跟人溝通、怎麼把複雜的事情講清楚，這種軟實力很難靠一份 PDF 傳達 2️⃣ 面試臨場反應，永遠是未知數， 企業想知道你臨場應變、邏輯思考的能力，但在正式面試前,誰也無法保證，這也是為什麼很多人明明能力很好，卻在第一關就被刷掉，不是輸在實力，而是輸在「還沒被看見」 3️⃣ 缺乏客觀標準，企業難以比較，每個人自我介紹的方式、包裝的方式都不一樣,企業要在有限時間內公平比較上百位求職者的溝通能力,幾乎是不可能的任務，少了共同的衡量尺,好的人才很容易被埋沒在人群裡 ❇️那怎麼辦呢？ 既然問題出在「溝通實力看不見」， 那或許解法也很簡單， 把它變成看得見的東西 這正是「台灣簡報認證」誕生的原因，這項認證由三位台灣簡報教育界的代表人物王永福、謝文憲、葉丙成共同發起，三人長年深耕簡報與表達訓練，這次攜手打造一套職場簡報能力標準，專門用來檢核求職者的「簡報溝通能力」 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9f6af93c-7aee-4950-b393-dbb5897314dd 有了業界公認的創辦人背書，這張證書不只是一張紙，而是企業願意信任的客觀依據 ❇️【初級考什麼？6 大核心能力】 認證是圍繞著職場實際需要的六大核心能力設計： • 簡報觀念 • 簡報準備 • 投影片技巧 • 表達技巧 • 邏輯結構 • 群眾分析 💡【20 分鐘，換一張看得見的證明】 整個流程並不複雜：線上測驗共 30 題,70 分及格,全程約 20 分鐘就能完成 通過之後，104 學習會直接幫你把認證回傳到履歷上，讓你的溝通實力被企業看見。 具體來說，只需要 4 個步驟： 1️⃣線上完成報名 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9f6af93c-7aee-4950-b393-dbb5897314dd 2️⃣免費收到《初級考前說明》影片，由三位創辦人親自解說重點技巧 3️⃣收到線上測驗連結，70 分過關 4️⃣通過者104幫您認證回傳履歷，終身有效 ❇️【別讓「看不見的能力」限制你的下一份工作】 與其繼續猜測自己哪裡不夠好， 不如花 20 分鐘， 讓「台灣簡報認證」把你原本就具備的溝通實力， 轉換成企業一眼就能看懂的語言 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9f6af93c-7aee-4950-b393-dbb5897314dd

▉ 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。

▍報告內容重點 ➡️ 哪些工作 AI 需求成長最快？ ➡️ 哪些產業最需要 AI 人才？ ➡️ AI 技能會帶來薪資優勢嗎？ ➡️ 企業如何判斷「真的會用 AI」？ ➡️ 2026 AI 職缺最常要求的Top硬技能 ➡️ 履歷該如何展現 AI 能力？ ➡️ 求職者與企業，如何搶先布局下一波人才競爭？ 👉 適合新鮮人、在職者與想轉職的人，免費下載完整報告 https://drive.google.com/drive/folders/1cEoNKeLCMijK6r4ZLQgbcaGL0fV3afQU?usp=drive_link 💡求職者： 想知道你的職務最需要哪項AI技能？104學習AI專區會自動帶入你的當前職務，分析技能缺口、提供測驗與推薦課程 1️⃣【立即行動一】104學習AI專區👉 https://nabi.104.com.tw/ai 2️⃣【立即行動二】104 AI 素養認證​： 客觀評估 AI 應用能力，測驗通過幫你一鍵匯入履歷 👉立即測試AI素養能力 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041 3️⃣【立即行動三】國家級「iPAS+ AI 應用規劃師」已成為企業評估數位轉型人才的標準 ▶【點我免費測 iPAS+ AI應用規劃師 初級模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶【初級】衝刺班｜速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略】 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 ▶【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e 💡企業主： 想讓員工系統性補上AI能力？104人資市集提供AI企業內訓課程，協助實現員工AI化目標 👉 了解104企業AI內訓方案 https://tw104.pse.is/98mx3p

在工作中，Dashboard 儀表板已經是許多團隊做決策的重要工具。無論是行銷成效追蹤、課程營運分析、業務銷售管理，或是網站流量觀察，Dashboard 都能幫助我們快速看懂數據變化。 但很多人遇到的問題是： 「我有資料，但不知道該看什麼。」 「我知道想做 Dashboard，但不知道圖表怎麼設計。」 「我想請 AI 幫忙，卻不知道怎麼問才有效。」 其實，AI 不只是幫你畫圖，更適合在 Dashboard 製作前期協助你釐清目標、整理指標、設計版面與產出分析洞察。只要問對問題，AI 可以大幅降低你從零開始做 Dashboard 的門檻。 一、先搞清楚：Dashboard 不是圖表集合，而是決策工具 很多人一開始做 Dashboard，會直接想： 「我要放折線圖、長條圖、圓餅圖。」 但真正好的 Dashboard，不是把很多圖表塞在同一頁，而是幫使用者快速回答問題。 例如： 行銷 Dashboard 要回答的是： 「這個月流量有沒有成長？哪個來源帶來最多轉換？」 課程營運 Dashboard 要回答的是： 「哪些課程最受歡迎？完課率是否正常？學員在哪個階段流失？」 業務 Dashboard 要回答的是： 「本月業績達標了嗎？哪個業務、產品或客戶貢獻最多？」 所以在請 AI 幫忙前，第一個關鍵不是丟資料，而是先說明 Dashboard 的使用目的。 二、第一步：請 AI 幫你定義 Dashboard 目標 你可以這樣問 AI： 我想製作一份 Dashboard，主題是「線上課程營運分析」。 使用對象是營運主管與課程企劃。 目的是每週追蹤課程流量、報名、購買、完課與學員回饋。 請幫我整理這份 Dashboard 應該回答哪些核心問題。 AI 可能會幫你整理出： 1. 本週整體營運表現如何？ 2. 哪些課程帶來最多瀏覽與購買？ 3. 使用者從瀏覽到購買的轉換是否正常？ 4. 完課率與學習參與度是否有下降？ 5. 哪些課程需要優先優化？ 這一步很重要，因為它會決定後面要看哪些數據、放哪些圖表，以及 Dashboard 的整體架構。 三、第二步：請 AI 幫你整理關鍵指標 KPI Dashboard 最常見的錯誤，是指標太多、重點不清楚。 你可以請 AI 幫你從目標反推 KPI。 範例 Prompt： 請根據以下 Dashboard 目標，幫我設計適合追蹤的 KPI。 主題：線上課程營運分析 目標：追蹤流量、報名、購買、完課與學員滿意度 使用者：營運主管、課程企劃 請用表格整理：指標名稱、指標定義、計算方式、適合圖表、觀察重點。 AI 可以幫你產出類似這樣的架構： 指標名稱：課程瀏覽量 指標定義：課程頁被瀏覽的次數 適合圖表：折線圖 觀察重點：流量是否成長 指標名稱：報名數 指標定義：免費或付費報名人數 適合圖表：長條圖 觀察重點：哪些課程吸引力高 指標名稱：購買轉換率 指標定義：購買人數 ÷ 瀏覽人數 適合圖表：趨勢圖 觀察重點：是否有轉換下降 指標名稱：完課率 指標定義：完成人數 ÷ 報名人數 適合圖表：橫條圖 觀察重點：課程內容是否留得住人 指標名稱：滿意度 指標定義：問卷或評分平均 適合圖表：儀表圖／卡片 觀察重點：學員回饋是否良好 這時候，你就不只是「做圖」，而是開始建立一套可以協助判斷營運狀況的數據邏輯。 四、第三步：把你的資料欄位交給 AI，請它判斷能做什麼 如果你手上已經有 Excel、CSV 或資料表，可以先把欄位名稱貼給 AI，不一定一開始就要給完整資料。 範例 Prompt： 我有一份課程數據資料，欄位如下： 日期、課程名稱、課程分類、瀏覽量、加入購物車數、購買數、完課人數、課程評分、廣告來源、營收。 請幫我判斷這份資料可以製作哪些 Dashboard 分析區塊，並建議每個區塊適合的圖表。 AI 可能會幫你拆成： 1. 整體營運總覽：瀏覽量、購買數、營收、轉換率 2. 課程表現排行：熱門課程、營收最高課程、完課率最高課程 3. 流量來源分析：不同廣告來源帶來的瀏覽與購買 4. 轉換漏斗分析：瀏覽 → 加入購物車 → 購買 5. 學習品質分析：完課率、評分、學員滿意度 這一步可以幫你快速判斷：現有資料能支援哪些分析，還缺哪些資料。 五、第四步：請 AI 幫你設計 Dashboard 版面 Dashboard 的版面順序也很重要。 通常建議從「總覽」到「細節」，讓使用者先看到最重要的結果，再往下追原因。 你可以這樣問： 請幫我設計一頁式 Dashboard 版面。 主題：線上課程營運分析 使用者：營運主管 請依照「由上到下」的閱讀順序，安排每個區塊、圖表類型與呈現重點。 AI 可以產出這樣的版面建議： 第一層：核心指標卡片 放在最上方，快速看到本週狀況： 總瀏覽量 總購買數 總營收 平均轉換率 平均完課率 第二層：趨勢變化 用折線圖觀察： 每日瀏覽量趨勢 每日購買數趨勢 每日營收趨勢 第三層：課程排行 用長條圖或表格觀察： 瀏覽量最高課程 購買數最高課程 營收最高課程 完課率最低課程 第四層：轉換漏斗 用漏斗圖觀察： 瀏覽 加入購物車 購買 完課 第五層：異常提醒與行動建議 請 AI 幫忙產出： 哪些指標異常？ 哪些課程需要優化？ 下週建議追蹤什麼？ 六、第五步：請 AI 幫你產出圖表建議與分析文字 Dashboard 不只要有圖，還要能解釋圖。 你可以請 AI 幫你把數據轉成「主管看得懂的分析摘要」。 範例 Prompt： 以下是本週 Dashboard 數據： 瀏覽量 50,000，較上週成長 12%； 購買數 1,200，較上週下降 5%； 營收 180 萬，較上週成長 3%； 完課率 42%，較上週下降 8%。 請幫我產出一段 Dashboard 分析摘要，包含：主要發現、可能原因、建議行動。 AI 可能會產出： 本週課程瀏覽量較上週成長 12%，代表流量導入表現良好，但購買數下降 5%，顯示流量成長尚未有效轉換為購買。營收仍小幅成長 3%，可能與高單價課程銷售增加有關。不過，完課率下降 8%，需進一步檢視課程內容長度、學員學習動機與提醒機制。建議下週優先分析流量來源品質、課程頁轉換設計，以及完課率下降較明顯的課程。 這類文字很適合放在 Dashboard 頁面旁邊，或用在週報、月報裡。 七、可以直接使用的 AI Prompt 模板 模板一：從零開始規劃 Dashboard 我想製作一份 Dashboard，主題是【請填主題】。 使用對象是【請填對象，例如主管、營運、行銷、業務】。 主要目的是【請填目的，例如追蹤成效、找出異常、輔助決策】。 請幫我規劃這份 Dashboard： 1. 應該回答哪些核心問題 2. 適合追蹤哪些 KPI 3. 每個 KPI 的定義與計算方式 4. 適合使用哪些圖表 5. 建議的版面配置 模板二：根據資料欄位設計 Dashboard 我有一份資料，欄位包含： 【貼上欄位名稱】 請根據這些欄位，幫我設計一份 Dashboard。 請包含： 1. 可分析的主題 2. 建議的分析區塊 3. 每個區塊適合的圖表 4. 可以產出的洞察 5. 還缺少哪些資料欄位 模板三：請 AI 幫你做 Dashboard 分析摘要 以下是 Dashboard 數據： 【貼上數據】 請幫我產出一段主管簡報用的分析摘要。 請包含： 1. 本期主要發現 2. 與上期相比的變化 3. 可能原因 4. 需要注意的異常 5. 下一步行動建議 模板四：請 AI 幫你檢查 Dashboard 是否好用 以下是我規劃的 Dashboard 架構： 【貼上 Dashboard 區塊與圖表】 請幫我檢查這份 Dashboard 是否適合給【使用對象】使用。 請從以下角度給我建議： 1. 指標是否太多或太少 2. 圖表類型是否合適 3. 閱讀順序是否清楚 4. 是否能支援決策 5. 有哪些可以簡化或優化的地方 八、請 AI 做 Dashboard 時，最常見的 5 個錯誤 1. 只說「幫我做 Dashboard」，沒有說明目的 AI 需要知道這份 Dashboard 是給誰看、用來做什麼決策。 不同使用者需要的指標會完全不同。 2. 指標太多，沒有主次 Dashboard 不是資料倉庫。 建議先抓 5 到 8 個核心指標，再依需求展開細節。 3. 只做圖表，沒有分析結論 好的 Dashboard 應該讓人看完後知道「接下來要做什麼」。 可以請 AI 加上洞察、異常提醒與行動建議。 4. 沒有定義指標計算方式 例如「轉換率」到底是購買數 ÷ 瀏覽量，還是購買數 ÷ 加入購物車數？ 如果定義不清楚，Dashboard 很容易造成誤判。 5. 沒有考慮資料更新頻率 有些 Dashboard 適合每日更新，有些適合每週或每月更新。 請 AI 設計時，也可以一併指定更新頻率。 九、結語：AI 不是只幫你畫圖，而是幫你建立數據思考流程 請 AI 幫忙產出 Dashboard，最重要的不是工具，而是問法。 你可以把 AI 當成一位數據顧問，請它協助你完成： 從「我要看什麼」 到「我要追哪些指標」 再到「我要用什麼圖表呈現」 最後到「我該根據數據採取什麼行動」。 只要能把目的、對象、資料欄位與決策需求說清楚，AI 就能幫你把模糊的數據需求，轉換成一份更有邏輯、更容易閱讀，也更能支援決策的 Dashboard。

NPI 的全名是「新產品導入」（New Product Introduction），是一個常見的商業術語，在製造業和產品開發領域中使用。這表示將新產品或服務引入市場的過程，包括產品概念、設計、開發、測試和最終上市等階段。NPI 過程通常是複雜的、多階段的，旨在確保新產品成功推出，並滿足市場需求。 【NPI 各工作階段】 當一家公司決定推出新產品或服務時，NPI 過程將成為實現這一目標的核心。這個過程涉及多個階段和各種活動，以下是 NPI 過程的一般步驟： 1. 概念階段：在此階段，公司確定新產品的初步概念和目標。這可能涉及市場調查、競爭分析和顧客需求評估。 2. 設計階段：在這個階段，公司開始設計產品的外觀、功能和特性。工程師、設計師和其他相關人員將合作開發產品原型。 3. 開發階段：一旦設計確定，就進入開發階段。這包括製造試驗樣品、進行測試和評估產品的可行性。 4. 測試與驗證：在這個階段，公司將對產品進行各種測試，包括功能測試、性能測試和可靠性測試。同時，也會對產品進行用戶測試，以確保產品符合客戶的期望。 5. 生產準備：當產品經過測試和驗證後，公司將準備進入量產階段。這可能包括供應鏈管理、生產流程優化和培訓工人等活動。 6. 市場推出：最後一個階段是產品的市場推出。這包括制定市場推廣計劃、培訓銷售人員、準備促銷材料等，以確保產品成功進入市場並獲得客戶的關注和接受。 【PM在NPI過程中的角色】 在新產品導入（NPI）過程中，PM在各個階段都扮演著重要的角色，並在整個過程中提供領導和協調。以下是專案經理在每個階段可能承擔的角色： 1. 概念階段：在這個階段，專案經理可能負責協調團隊進行市場調查和競爭分析，以確定產品的概念和目標。他們可能會與市場部門合作，收集客戶反饋，確定產品的市場需求。 2. 設計階段：在設計階段，專案經理可能負責管理產品開發的時間表和里程碑。他們需要確保設計團隊按時完成工作，並在需要時解決任何問題或障礙。 3. 開發階段：在這個階段，專案經理可能需要協調不同部門的工作，包括工程、製造和測試團隊。他們需要確保開發過程順利進行，並在需要時調整計劃。 4. 測試與驗證：在測試階段，專案經理可能需要確保測試計劃按照預定計劃執行。他們可能會監督測試團隊的工作，並跟蹤測試結果，以確保產品符合要求。 5. 生產準備：在進入生產階段之前，專案經理需要確保供應鏈的準備情況良好，生產流程的優化工作進行順利，並準備好應對任何潛在的問題或風險。 6. 市場推出：在市場推出階段，專案經理可能需要協調市場營銷活動的執行，確保市場推廣計劃的有效實施。他們可能會與銷售團隊合作，確保產品順利進入市場並達到銷售目標。 專案經理在 NPI 過程中的角色是確保整個過程順利進行，各個階段之間的協調和溝通，以確保新產品成功推出並達到預期的業務目標。

使用pandas、NumPy和Jupyter進行資料整理 「Wes更新了這本新版本的內容，確保它是學習Python和pandas資料分析知識的首選資源。再多的言語都無法形容我是多麼推薦這本書。」 —Paul Barry 講師及O’Reilly《深入淺出Python》作者 這本權威的手冊將教你如何在Python中操作、處理、清理、整理資料組。第三版配合Python 3.10和pandas 1.4進行更新，用豐富的案例研究教你如何有效地解決廣泛的資料分析問題。在過程中，你將學會最新版的pandas、NumPy和Jupyter。 作者Wes McKinney是Python pandas專案的創始人，在這本書中，以實用和現代化的方式介紹Python資料科學工具組，本書非常適合剛接觸Python的分析師，以及剛接觸資料科學和科學計算的Python程式設計師。本書在GitHub提供資料檔案與相關素材。 ‧使用IPython shell和Jupyter Notebook進行探索性計算 ‧學習NumPy基礎和進階功能 ‧認識pandas程式庫的資料分析工具 ‧使用靈活的工具進行載入、清理、轉換、合併與重塑資料 ‧用matplotlib製作資訊豐富的視覺化圖表 ‧運用pandas的groupBy工具對資料進行切割與彙總 ‧分析與處理正規和非正規的時間序列資料 ‧透過詳盡的範例學習如何解決真正的資料分析問題 完整資訊前往 | https://www.gotop.com.tw/books/BookDetails.aspx?Types=l&bn=A709

想在求職市場脫穎而出？根據104人力銀行最新數據顯示，有證照的求職者比沒有證照者多出35%的面試機會。2026年1月熱門證照排行榜出爐！從當紅的AI應用、財會、工程、人資到穩定的長照服務，這10張證照不僅是求職加分項，更是轉職加薪的最佳投資。 ❇️物業管理類_事務管理人員（總幹事）證照 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029198 公寓大廈管理條例規定，一定規模以上的社區必須聘用具證照的總幹事。隨著老屋管理需求增加，這張證照的職缺持續成長，穩定度高且具發展性。 適用職務： 社區總幹事、物業管理人員 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/98c486e6-8ec7-44da-b07c-d3799eaed113 ❇️工程建築類_公共工程品質管理人員 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029243 政府工程及大型建設專案的必備證照，具備此證照的人才在工程界炙手可熱。課程涵蓋施工品質管理、驗收程序及相關法規知識。 適用職務： 品管工程師、工地主任、營造業從業人員 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/d074f13b-3cf6-42e9-82ea-90c61f619bfe ❇️工程建築類_乙級職業安全衛生管理員 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10046740 《勞工職業災害保險及保護法》施行後，企業對職安證照的需求大增。超過九成相關職缺都要求此證照，就業市場需求強勁。 適用職務： 職安管理員、勞安主管、工安專員 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/9e3f75d6-01c6-4d46-98b6-347dc9f76b35 ❇️科技AI類_iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定（初級） 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 AI浪潮席捲各行各業，這張由經濟部產業發展署推出的證照，是進入AI領域的最佳敲門磚。 適用職務： 適合想轉型AI領域的工作者，無需深厚技術背景也能考取。 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ❇️科技AI類_生成式AI課程認證 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 ChatGPT、Midjourney等生成式AI工具已成為職場必備技能。取得認證能證明你掌握AI工具應用，在行銷、設計、內容創作等領域都能大幅加分。 適用職務： 行銷企劃、社群小編、內容創作者、品牌經理 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️財會金融類_丙級會計事務技術士 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10028814 會計領域的入門證照，適合想從事財會工作的新鮮人或轉職者。考試內容涵蓋基礎帳務處理、報表編製與稅務實務，是財會職涯的第一步。 適用職務： 會計助理、出納、記帳士助理、財務行政 通過率： 約52.6%（2023年數據） 面試加分： 可提升1.4倍面試邀約率 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/df09209a-c850-4fc8-8515-616c07252f11 ❇️語言類_TOEIC（多益測驗） 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 外商企業與跨國公司的必備門檻，金色證書（860分以上）更是求職加分利器。多益成績已成為企業判斷求職者英語能力的標準指標。 建議分數： • 外商公司：750分以上 • 金色證書：860分以上（高階職位必備） 適用職務： 幾乎所有需要英文溝通的職位 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic ❇️ 服務照護類_照顧服務員單一（丙）級技術士 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 台灣邁入高齡社會，長照需求持續攀升。這張證照門檻友善、考試彈性，是投入照護產業的最佳起點，政府長照2.0政策持續支持。 適用職務： 照顧服務員、居家照護員、機構照護員 通過率： 約77.5%（2023年數據） ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/c2d6707f-c205-4054-a741-d8d70decc4ae ❇️ 服務照護類_乙級就業服務技術士 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029276 人資領域唯一的國家級證照，每年考試三次。無論是人力銀行、人力仲介還是企業人資部門，這張證照都是求職轉職的必備資格。 適用職務： 招募專員、就業服務人員、人資顧問、獵頭顧問 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/343d8c62-b9aa-4af3-8fa2-b3b684908277

資安證照有哪些？該如何選擇？ 🛡️🤔 10大熱門資安證照排行榜 巨匠電腦輔導考照，打穩扎實資安技能！ 💻🏆 隨著科技發展日新月異，資訊安全開始受到業界重視，也增加不少相關的職缺需求. 擁有資安證照不僅能提供最實質的能力證明，未來求職還能幫助提升個人競爭力. 接下來帶您解析資安界的十大熱門證照，幫助你選定合適的方向努力，距離夢想更接近！ 🚀 資安證照有哪些？該如何選擇？ 在了解該考取哪張資安證照前，首先應該要先釐清，在未來的資安職涯中，自己想專精於哪個層面. 如果是初次入門的資安小白，可以先從紅隊、藍隊兩大方向開始發想延伸. 🎓🔴🔵 在資訊安全的世界中，攻擊方（紅隊）會模擬駭客入侵，而守備方（藍隊）則協助加強系統安全. 對應不同紅隊、藍隊職能，資安證照可粗略分成稽核、管理、技術三類別. 先釐清各隊伍所需具備的能力要求，再鎖定發展方向，才能替未來做好準備！ 🎯🛡️💼 🏆 10大熱門資安證照排行榜 🏆 CISSP - 💼💰 #資安專家 適合對象：經驗豐富的安全管理專家 費用：749 美元 難易度：高 CISA - 📊📈 #系統稽核 適合對象：中階系統稽核人員深造 費用：會員 575 美元／非會員 760 美元 難易度：中 Security+ - 🌐🔒 #網路技術 適合對象：職涯初期的網路安全技術員 費用：392 美元 難易度：中低 CEH - 🎓👾 #駭客技能 適合對象：資安紅隊的從業者 費用：1,699 美元 難易度：高 CISM - 🕵️‍♂️💼 #管理職 適合對象：欲轉型管理職的技術人員 費用：會員 575 美元／非會員 760 美元 難易度：中高 GSEC - 📑🌐 #資安專業 適合對象：IT 經理或具備資安背景的管理人員 費用：1,299 美元 難易度：中 SSCP - 👨‍💻🛡️ #安全系統 適合對象：親自使用安全系統的開發者 費用：249 美元 難易度：低 CASP - 🚀🔐 #高階技術 適合對象：高階網路安全技術員 費用：494 美元 難易度：高 GCIH - 🚨🔍 #事件處理 適合對象：想提升事件處理能力的資安管理者 費用：949 美元 難易度：中高 OSCP - 🌐💡 #滲透測試 適合對象：進階安全測試人員 費用：999 美元起 難易度：高 踏入資安領域的第一步就從巨匠電腦開始！資安網管人才培訓班有縝密的課程規劃，並輔導考取入門資安證照（CompTIA Security+），即使是零經驗的資安小白也能輕鬆掌握學習重點！ 🎓💡✨擁有基礎的技術人員也能透過課程精進資安職能，更容易在眾多競爭者中脫穎而出. 藉由證照獲取來增加您的專業可信度，把經歷變成看得見的真・實力. 💼🔒 #資安 #證照 #巨匠電腦 #資訊安全 #技能提升

如果你正在準備 iPAS AI應用規劃師考試，除了熟悉考科與題型，更重要的是理解：為什麼這張證照近年受到這麼多關注？企業真正想找的，又是什麼樣的 AI 人才？ 104學習合作講師 CcCHEN 從產業趨勢、人才需求與實際備考角度，整理 iPAS AI應用規劃師值得關注的原因。文章不只談考證照本身，也進一步提醒，企業需要的已不只是會使用 AI 工具的人，而是能把 AI 與原有專業結合、實際應用在工作情境中的跨域人才。 如果你正在備考，或想了解這張證照對職涯發展的實際幫助，推薦閱讀 CcCHEN 老師的完整解析，也可以藉此重新檢視自己的學習方向：目標不只是考過，而是真正建立能帶進職場的 AI 應用能力。 https://vocus.cc/article/6a9224fcfd89780001d21287 CCChen 老師課程 : 【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61 iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題​｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e

「Open Book 考試反而更難？改為線上測驗後， ISO 27001 主導審查員證照究竟該怎麼準備？真相是：這張證照從來不考臨時抱佛腳，考的是你腦海裡的『條文雷達網』！ 只要掌握條文架構、理解題目變形邏輯，就能在時間充裕的考場上游刃有餘。 本文整理了最真實的實戰應試秘訣，幫你把龐雜的條款轉化為解題武器，順利解鎖資安職涯新里程！」 🔗 參考資源連結：https://ucomedu.blogspot.com/2024/08/iso-27001202408.html

2026 年，Microsoft AI 基礎認證迎來改版。AI-900 已於 2026 年 6 月 30 日退場，接棒的是 AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals。新版更重視 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI Agent、多模態，以及 Python、SDK 與 REST API 的應用。 關於MS AI-901證照介紹：https://nabi.104.com.tw/ability/10049446 官方綱要與應考重點： 💡 領域一：識別 AI 概念與能力（40～45%） 重點包括負責任 AI（Responsible AI）六大原則，並能從情境判斷適用原則。 也要理解生成式 AI、模型部署與各類 AI 工作負載。 🛠️ 領域二：使用 Microsoft Foundry 實作 AI 解決方案（55～60%） 這是 AI-901 的重頭戲，包含模型部署、Prompt、單一 Agent，以及 Python、SDK、REST API 與 CLI 的基礎應用。 微軟 AI 認證如何計分？ AI-901 採量尺分數（Scaled Score），1～1,000 分，700 分以上及格，但不等於答對 70%。Microsoft 認證考試通常約 40～60 題；小編這次遇到 42 題。答錯不倒扣，結果通常在考後數分鐘內顯示。 小編先前已通過 AI-900，這次約花一週準備。最大的感受是：AI-900 比較像問「這是什麼？」；AI-901 更常問「遇到這個情境，你會怎麼用？」 ※本文只分享考試範圍與準備方向，不涉及考題；內容以 Microsoft 官方公告為準。 小編實際考完，AI-901 哪些地方最值得畫重點？ 1. 自然語言處理（NLP）：熟悉情感分析、實體偵測、關鍵字擷取與摘要，並能從題目需求判斷應使用哪一項文字分析能力。 2. Microsoft Foundry／Playground：了解模型選擇、部署與 Prompt。題目可能提供不同輸入，要求判斷適用的模型或 Foundry Tool，因此不能只背「支援多模態」。 3. Python 程式碼辨識能力：要看得懂 SDK 與語音輸出的組合。遇到程式題，可依序找出 import speechsdk、服務設定、輸出設定、合成器與執行方法。例如 AudioOutputConfig(filename="output.wav") 代表將語音存成檔案；SpeechSynthesizer 會接收 speech_config 與 audio_config；speak_text_async(...).get() 則執行文字轉語音並取得結果。若程式缺少輸出設定或未把 audio_config 傳入合成器，就要能判斷輸出行為會受影響。 4. 電腦視覺（Computer Vision） 與 OCR：影像分類判斷圖片類別，物件偵測找出物件與位置，OCR 讀取圖片文字；視覺理解可回答圖片問題，影像生成則依 Prompt 建立新圖片。 5. 負責任的AI（Responsible AI）：六大原則要用情境理解。例如自動駕駛在異常環境仍須安全運作，對應可靠性與安全性；避免模型對不同族群不公平，則對應公平性。 6. Azure Speech：此處專注在能力與情境判斷。Speech-to-Text 是語音轉文字，Text-to-Speech／Speech Synthesis 是文字轉語音；看到會議錄音轉逐字稿、語音助理朗讀回覆等需求，要能選出正確功能。 7. REST API：看懂 Endpoint、Authentication、Request 與 Response；流程可想成「程式 → Client／API → AI 模型 → Response」。SDK 是方便的程式封裝。 8. Model Catalog／模型選擇：依文字、圖片或語音等輸入模態、模型能力與部署需求選擇，不能只記模型名稱。 9. Multimodal 多模態 AI：理解文字、圖片、語音與影片如何成為輸入，並區分「理解既有內容」與「生成新內容」。 10. 系統提示詞（System Prompt）：又稱 System Message，用來設定助理在整段對話中應遵守的角色、任務、語氣、輸出格式、範圍與安全界線；一般的 User Prompt 則是使用者當下提出的問題或任務。考題若要求 AI「固定扮演客服」「只回答公司政策」「一律輸出 JSON」「超出範圍時拒答」，應設定 System Prompt；若只是「摘要這段文字」「翻譯這封信」或詢問單次問題，則屬於 User Prompt。也要知道系統提示詞只能引導模型，不能保證完全遵守，仍須搭配測試與安全措施。 準備 AI-901，推薦掌握兩個重點 1. 使用官方「AI技能導航器」刷題 Microsoft 已將 AI-901 的官方練習評量整合至 AI技能導航器https://aiskillsnavigator.microsoft.com/credentials/cert-83587e0a0754cfee561ade3e27d9fa1cdaf15ae03be52d2413b2b858d1b4eda4 登入後即可進行模擬練習，一次模擬包含 50 題，介面與題型和真正考試情境相同，作答過程中可以查看答案與解析，適合用來熟悉專有名詞、確認觀念並累積知識題的判斷經驗。 不過，截至本文撰稿為止時，AI技能導航器模擬練習題僅提供英文內容，但正式考試可選擇繁體中文。若閱讀英文題幹或解析較吃力，可以搭配 AI 協助翻譯，再用自己的話重新說明題目考點；同時保留並記住重要英文關鍵字，例如 speech synthesis對應「語音合成」、fairness對應「公平性」。透過中英文對照，不只比較容易理解題意，也能加深對 AI 專有名詞的記憶，避免正式考試或閱讀技術文件時，因中英文用語不同而判斷失誤。 另外也要特別提醒：AI技能導航器的題目並不是正式考題，也不能完全代表正式考試的題數與難度。它對知識題的複習很有幫助，但正式考試的情境題通常需要更多判斷。因此刷題時不要只記選項或背答案，而要進一步理解：題目描述的是哪一種 AI 工作負載？為什麼這個模型、服務或工具最適合？其他選項又錯在哪裡？能說清楚背後的理論與應用情境，才算真正掌握。 2. 搭配官方課程進行實務模組練習 不是每位備考者都有實際操作 Azure 與 Microsoft Foundry 的經驗，但官方學習路徑的部分單元附有引導式練習，可以先透過瀏覽器熟悉操作概念。 以 Microsoft Learn 的「探索自然語言處理概念」https://learn.microsoft.com/zh-tw/training/modules/introduction-language 單元為例，可進入 Microsoft Learning 的 「探索文本分析」https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-concepts/Instructions/exercises/03-language.html 頁面，依照步驟開啟 Chat Playground，設定 Instructions、輸入 Prompt，並使用生成式 AI 模型將文章摘要成指定格式。接著還能操作 Language Playground，練習語言偵測與個人識別資訊（PII）擷取，將課本中的 NLP 名詞轉化為實際操作經驗。 這些瀏覽器式 Playground 是依 Microsoft Foundry 入口網站概念製作的簡化練習環境，不等同於實際 Azure 資源或正式 Foundry 專案；但對沒有雲端操作經驗的考生來說，已足以建立「輸入資料、設定指示、執行分析、檢視輸出」的基本流程。完成練習後，再回頭閱讀 Microsoft Learn 的服務說明與程式碼範例，會比只看文字更容易理解題目情境。 小編怎麼用一週準備 AI-901？ 因為小編已通過 AI-900，所以把時間集中在 AI-901 加深的實作內容。 如果只有七天，可以這樣安排：第 1 天看考綱並做一次 AI技能導航器模擬練習題，找出弱項；第 2 天複習負責任的AI（Responsible AI）、生成式 AI 與常見工作負載；第 3 天操作 Foundry，練習選模型、部署與 Prompt；第 4 天讀文字分析、語音與相關 SDK；第 5 天準備電腦視覺、影像生成與 Content Understanding；第 6 天集中閱讀 Python、REST API 與 Agent 範例；第 7 天重做錯題、複習英文術語，並操作AI技能導航器熟悉介面與標記題目的方式。 也可把官方教材整理進 AI 工具，請它依AI-901的核心考點出情境題，但答案仍要回 Microsoft Learn 核對。有效的循環應是「閱讀 → 理解 → 測驗 → 找出弱點 → 回官方文件複習」，而不是只背答案。 官方AI技能導航器，建議刷到多少才去考？ 官方題庫模組最大的優勢就是，每次題型組合都不重覆，小編建議練習超過10 次，最後幾次穩定在 90% 以上，但不能只背答案。每次都要回看猜對與答錯題目的解析。模擬練習題是用來找出知識缺口，不是正式題庫。 考試當天：最大的敵人可能不是不會，而是時間 考試作答時間為 45 分鐘，如果是遠端考試約 65 分鐘。第一輪先完成有把握的題目，困難題先標記，最後再檢查，不要在單一題目停留太久。 證件也不要到考試當天才確認 須出示有效且符合規定的政府核發身分證件，報名姓名必須與證件完全一致。若選擇 OnVUE 線上監考，請提前用同一台電腦與同一地點完成系統測試。 最後心得：AI-901 最重要的不是背 Azure，而是理解「AI 怎麼被用起來」 AI-901 仍是基礎等級，重點是能否判斷情境、選擇模型與工具，並理解 AI 如何透過 Azure 與 Foundry 形成應用。若你完全沒有 Azure AI 基礎，建議多留時間走完兩條官方學習路徑：多刷AI技能導覽器題庫以及實務模組練習。 延伸閱讀： 更多AI證照相關課程：https://nabi.104.com.tw/ai?id=2007001015 更多微軟AI證照課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%BE%AE%E8%BB%9F 附註：小編是2026年5月先通過AI-900測驗，後於2026年8月通過AI-901測驗，但兩項測驗實屬同一個微軟AI基礎認證，所以小編的認證證書日期以第一次取得為主，但附上AI-901測驗通過通知，以此說明。

恆逸PMP學員丁維儀考取PMP認證心得 「讀書計畫：因平時要忙於家庭跟工作，所以我依照張憲中老師的建言，平日讀書兩個小時，假日讀書四小時，然後於考前幾天請假加碼到每天讀八小時，統計時間：恆逸上課、恆逸總複習班、筆記、讀書合計200小時。 先把恆逸的三大本講義讀一遍做筆記，重點在於ITTO及各項工具的應用，把三大本的講義濃縮成70頁的活頁紙(寫過一遍可以增加記憶)，考前一週把恆逸講義ITTO流程組的那頁裁切下來做成小冊子，在上面濃縮筆記，將小冊子如影隨形地帶在身上複習(通勤、空閒....直到考試當天) ​ 以上的心得分享希望可以給有志考PMP的人一些幫助，最後感謝所有在考照過程中幫助我的人，謝謝大家。」 ​ 完整心得：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/315

玩了一下語法測驗

目前在網路上，比較常見的AI證照如下： ➤iPAS AI應用規劃師能力鑑定認證 ➤資訊工業策進會生成式AI能力認證 ➤微軟Azure AI-901 ➤ITS Artificial Intelligence ➤台灣人工智慧學校AI素養級認證 ➤ Google AI Essentials認證 ▍分析說明 難度較高（★★★☆以上）： iPAS AI應用規劃師：屬於政府頒發的能力鑑定證照，對考題結構與資料運用理解要求較高，認證價值在於結合產業實務、政府標準與職能模型，非常適合數位轉型顧問、PM、企業內部AI推動者。 Microsoft Azure AI-901：國際標準的AI入門證照，偏向微軟技術平台導向，涵蓋雲端AI服務邏輯，適合需要跨國職場應用者。2026年07月之後取代Azure AI-900證照。 難度中等（★★☆☆☆）： 資策會生成式AI能力認證：聚焦在應用實作與生成式AI工具的操作能力，例如：Prompt工程、AI辦公應用。 ITS AI人工智慧國際認證：融合理論與實作，學員需透過練習與考試取得國際證書，難度適中，適合轉職與履歷加值。 台灣人工智慧學校 AI素養級：作為台灣推廣全民AI教育的代表，屬於AI知識普及，課程深入淺出，內容實用但非技術向。 難度較低（★☆☆☆☆）： Google AI Essentials認證：入門無正式考試或能力評量，僅為教育型數位徽章，適合建立概念但不適合放入履歷核心項目。 ▍建議路徑 若您是：初學者或非技術背景者，建議入門順序為： Google AI Essentials認證 台灣人工智慧學校 AI素養級 資策會生成式AI能力認證 或 ITS AI人工智慧認證（可二選一） 若您是：企管、行銷或專案管理職，建議培訓路線： 資策會生成式AI認證（強化實作能力） iPAS AI應用規劃師（成為AI推動角色） 若您是：技術導向或有志跨國發展者，建議證照組合： Microsoft Azure AI-901（建立技術語言） ITS AI人工智慧國際認證（補強實作與認證） iPAS AI應用規劃師（若有轉型或內部顧問需求）

工作推薦信範例如何寫？求職時，可能會需要別人幫忙寫一封推薦信，通常是邀請主管長官等，尤其是長期跟你共事，了解你做事風格與表現的人。本文將介紹5個推薦信不可不知的要訣，讓你在求職、求學時所列的經歷更有信服力！ ▌先雙手奉上今天的教學口訣： 「選、說、給、告、謝」 選：選對人，找了解你優點的人來寫。 說：說明原因，告訴對方為什麼需要推薦信。 給：提供範本，幫助對方寫出更好的推薦內容。 告：告知時間，提前告訴對方截止日期。 謝：感謝對方，不管結果如何都表達感激。 ▌為什麼會覺得難開口？ 很多人不敢請別人幫忙寫推薦信，因為： - 害怕麻煩別人： 寫信需要花時間和心力，感覺好像在增加別人的工作。 - 不確定怎麼開口： 不知道該怎麼說，才會讓對方願意幫忙又不覺得為難。 - 擔心推薦內容不好： 害怕對方寫的信不夠好，或者不知道要寫什麼內容。 簡單地說，都是怕麻煩別人！不過如果表現不錯，相處也合宜的人，其實不用太擔心，相信主管很願意助你一臂之力的！ ▌如何正確請別人幫忙寫推薦信？ 其實，請別人幫忙寫推薦信不需要太害羞，只要完整說明來意、表達請求： - 選對人選： 選一位了解你的工作能力、品格或學習表現的人來寫推薦信，這樣他們可以寫出有說服力的內容。例如，之前帶過你的老師、主管或同事。 - 清楚說明原因： 你可以簡單地告訴對方，為什麼你需要推薦信。例如，「我想申請新工作，想讓未來主管清楚我在上份工作的表現成果。」 - 提供細節和範本： 你可以告訴對方，你希望推薦信提到哪些方面，比如你的優點、工作成果或學習表現。甚至，你可以自己先準備範本，讓對方參考，這樣對方寫起來會更容易！ - 提前告知時間： 告訴對方什麼時候需要推薦信，並給他們足夠的時間準備。不要等到最後一刻才請別人幫忙，這樣他們才不會感到壓力。 - 感謝對方： 無論對方是否同意幫忙，都要記得禮貌！ ▌推薦信範本 推薦信內容可分成三部分：介紹、貢獻、為何 - 介紹：介紹推薦人的背景，和被推薦人的關係與共事時間 - 貢獻：條列對公司的具體貢獻，也可提到團隊合作、印象深刻的事等等 - 為何：強調這些貢獻與人格特質和欲申請的職位相符 ▌結語 推薦信一直是許多人苦惱的問題，但相信只要用心、尊重對方的時間和意願、範本清楚簡潔，相信大多數人都會樂意幫你！推薦信是展示你的好機會，最重要的是選適合的人、說清楚原因、信的內容強調和職位的關聯，最後，無論錄取與否，都別忘了致上最深的謝意！

FAE 工程師，也就是應用工程師，是現代科技產業中不可或缺的一環。如果你正在考慮投身這個領域，這篇文章將帶你深入了解 FAE 工程師的薪水待遇、工作內容以及面試技巧，幫助你做好萬全準備。 ▍FAE 工程師是什麼？ FAE 工程師（Field Application Engineer）主要負責協助客戶解決產品使用問題，並在客戶與企業之間擔任溝通橋樑。這個職位廣泛存在於硬體和軟體產業，尤其是在半導體領域。FAE 工程師需要熟悉公司的業務、產品技術及相關流程，提供客戶解決方案，並反饋客戶的需求給內部團隊。 ▍FAE 工程師的工作內容 FAE 工程師的工作主要涵蓋以下三大領域： 1. 技術支援：協助客戶解決產品問題，提供技術培訓。 2. 產品簡報：向客戶展示產品功能、應用及維護資訊。 3. 客戶關係維護：建立並維護長期的客戶關係，確保客戶滿意度。 此外，FAE 工程師需要了解企業的產品與業務，熟悉相關技術知識與作業流程，並能提出符合客戶需求的解決方案。 ▍FAE 工程師的薪水待遇 根據不同的經驗和學歷背景，FAE 工程師的薪水待遇會有所不同。 ● 初級 FAE 工程師（1-3 年經驗） 月薪大約在 NT$38,000 到 NT$50,000 之間，年薪則約為 NT$500,000 到 NT$800,000。 ● 中高階 FAE 工程師（具備 5 年以上經驗） 月薪可達 NT$60,000，年薪則可超過 NT$900,000。 如果擁有碩士學歷，平均月薪可達 NT$70,000 以上。 ▍FAE 工程師的面試準備 為了在 FAE 工程師的面試中脫穎而出，以下是一些重要的準備技巧： 1. 了解應徵公司及其產品：對公司的背景和產品有基本的理解。 2. 模擬面試及產品簡報：練習向不熟悉產品的人溝通產品特點和解決方案。 3. 預測面試官的問題：準備回答與產品應用相關的問題。 4. 積極提問：在面試中表現出對產品及職位的興趣。 在面試前，建議準備好自我介紹、為何想應徵此職位、對公司的了解及職涯規劃等基本問題。此外，也可以了解公司與團隊的規模、主管風格及工作比重等細節。 ▍FAE 工程師的職涯成長 FAE 工程師的職涯發展方向多樣，可以根據個人的興趣和專長選擇專注技術或溝通管理。技術專長者可以成為特定領域的專家，而擅長溝通者則可以往管理職位發展，如專案管理或業務工程師。 FAE 工程師是一個充滿挑戰和機遇的職位，適合對技術和客戶服務有熱情的人。如果你有志於成為一名 FAE 工程師，請充分準備你的履歷和面試，並持續提升自己的專業技能和溝通能力。希望這篇文章能幫助你在 FAE 工程師的職涯中順利前行。 ➤ 更多 FAE 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 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

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