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IC設計工程師主要是設計科技產品背後最為關鍵、核心的人物，負責開發設計電路晶片，必須擁有強大的電子工程相關知識、設計能力，足以滿足現在科技產品的需求，而國內頂級的IC設計大廠包含聯發科、聯詠、瑞昱，以及輝達等。 想成為IC設計工程師，除了大學、研究所科系上以電子、電機工程為主外，必備條件分為4大項。 1. 電路設計知識：精通數位電路與類比電路設計是必須的，這包括VLSI（超大型積體電路）技術。 2. 程式設計能力：具備Verilog、VHDL等硬體描述語言的熟練操作能力是IC設計工程師的基本功，這有助於他們進行晶片設計與模擬。 3. 創新與問題解決能力：在面對電路設計挑戰時，工程師必須具備創造性思維和快速解決問題的能力。 4. 良好的溝通與團隊合作：IC設計是一個需要團隊協作的工作，能有效溝通並理解需求至關重要。 想知道更多工作機會請點選～ https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?utm_source=104&utm_medium=nabi_post

寵物照護美容學位學程 19. https://mypaper.pchome.com.tw › chanrs › post 寵物經營管理-寵物長照市場與趨勢-寵物安寧照護-教材圖檔詹翔霖 20. https://chanrs.pixnet.net › blog › post 悲傷未曾離開-當下，與情緒相遇-詹翔霖－心靈整型師｜痞客邦

在網路媒體擔任編輯的Amethyst，工作與人生面臨卡關之際，決定透過證照來為自己加值，從資策會生成式AI認證、iPAS AI應用規劃師、到AWS AI認證（AWS Certified AI Practitioner），一年內她陸續考取了三張AI證照，為自己累積了更堅實的專業底氣。 ▶️ AI浪潮下的自我挑戰：為什麼要考證照？ 「考取這些證照，其實更多是為了給自己一個證明」。Amethyst坦言自己並非想轉行，但當時生活正處於一個「卡關」的階段，想做點事情來突破現狀。同時，公司內部也鼓勵員工將AI與工作結合，加上當時正逢一波「小規模裁員潮」，讓她開始思考，是不是該主動去了解和接觸AI了。她想知道，這些AI認證到底考些什麼？考了真的就能會用AI嗎？此外，她也認為在AI證照剛起步的階段考取，能為自己「佔據一個優勢」。 Amethyst的考證順序是先資策會生成式AI認證，再來是考取經濟部iPAS AI應用規劃師初級證照，最後是通過AWS的AI認證（AWS Certified AI Practitioner）。她分享了她的準備策略： 1️⃣ 資策會生成式AI認證 ：入門首選，自學起步 • 題目範圍集中、科目少，是打基礎的好選擇 • 她直接從網路查資料、看部落格和【證照考試心得】自學 • 重點讀物：機器學習與深度學習概念入門 • 學習技巧：「我一開始都是直接看資策會提供的學習資源、直接從網路上學！」同時，Amethyst也會大量查閱部落格文章、以及參考他人的考試心得筆記，了解常考名詞和概念。 • 資策會生成式AI能力認證學習資源：https://www.iiiedu.org.tw/download/certifications/%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8FAI%E8%83%BD%E5%8A%9B%E8%AA%8D%E8%AD%89%E5%AD%B8%E7%BF%92%E8%B3%87%E6%BA%90.pdf 2️⃣ iPAS AI應用規劃師：重理解，活用概念 • 題目不只是死背定義，而是考你能不能「應用AI理論」解決問題 • 難度：機器學習理論偏抽象，對文組來說是門檻 • 優勢：生成式AI原理較易理解，上手快 • 學習技巧：「理解比背誦重要，一定要讀通！」 • iPAS考試範圍與學習資源：https://www.ipas.org.tw/AIAP/AbilityPageContent.aspx?ablno=d91b8785-d890-4865-abdc-36cd576cc744&mnuno=d7804e4b-29a5-4aa3-a88d-c05bcd9998d7&pgeno=4de5cc7f-a878-43bd-bd6f-ee11ea40be1c 3️⃣AWS人工智慧從業人員認證：熟題庫＋熟產品＝高命中率 • 題庫直接公開，只要刷題就能輕鬆上榜 • 題型聚焦 AWS 自家產品的應用場景，例如：「想儲存資料，該用哪個AWS服務？」 • 雖然費用較高（約100美元），但有折價碼可壓到50美元 • 中文題目，考場上機考試，難度不高 • 學習技巧：「AWS 題目重點不在理論，而是熟產品！」 延伸閱讀：104學習精靈X AWS人才就緒計畫 (免費課程報名) https://nabi.104.com.tw/nabisearch?keyword=AWS%20AI%20%E4%BA%BA%E6%89%8D%E5%B0%B1%E7%B7%92%E8%A8%88%E7%95%AB ▶️ 學習心法與工具實戰 Amethyst自認為學渣，不是背書型選手，但卻能做到「每天一到兩小時，超專注讀書」，關鍵在於—— 📍 網路自學是主要方式：Amethyst一開始都是直接透過網路上學習，包括部落格文章、以及尋找「大神」筆記，了解會考哪些名詞和概念。而且看完一篇就寫筆記，讓理論讀懂讀通透。 📍 不懂就用ChatGPT問，還會請AI幫她出題練習！她認為ChatGPT是很會解釋與理解的工具，可以幫助考生釐清容易混淆的資訊。 📍 看網路上的免費教學資源，例如Andrew Ng教授的機器學習理論Youtube影片，快速掌握機器學習邏輯。 而除了理論之外，她也強調：「AI 要玩才會懂，不是只靠讀書！」 像是： • 用 ChatGPT 寫稿 • 搭配 NotebookLM + Gemini 自動生成逐字稿 • 整合採訪錄音變成初稿，一次省下兩、三小時！ 對Amethyst來說，考取AI證照的意義，不只是一項技能的證明，更是一種自我價值的肯定。那是一種「原來我做得到」、「原來文組的我也可以」的突破感。她不再只是觀望科技浪潮的局外人，而是真正走進其中，為自己在AI時代爭取了一個立足點。 其中，iPAS作為終身有效的國家級證照，更是她認為值得投入的目標。未來，她也計畫繼續挑戰中級認證，讓自己的學習之路不間斷，持續擴展視野。 這段旅程證明了一件事：無論你來自什麼背景，只要有心開始、願意投入學習，就能在AI浪潮中，創造屬於自己的一席之地。 延伸閱讀： AWS AI證照相關資訊：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/certify?keyword=AWS iPAS AI應用規劃師證照相關資訊：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/certify?keyword=ipas%20AI 資策會生成式AI能力認證：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893

想提升工作效率，你該考慮導入 #自動化工具！ 🚀 但何謂自動化工具？ 可以在工作中協助到哪些面向？ 我們又該如何挑選適合自己的工具？🤔 📖 文章重點摘要 📍 自動化工具就是把重複性工作流程，交給機器執行 📍 不需要程式背景，也不一定要工程師才能使用 📍 自動化能有效： ➊ 提升效率：減少重複性工作，讓人力專注在高價值任務，提升整體工作成效 ➋ 降低錯誤：避免人為疏失，提高數據與操作準確性 ➌ 加速應用：AI + RPA 工具逐年普及，低程式碼（Low-Code）、無程式碼（No-Code）工具降低門檻，企業導入更快速 ➍ 應對挑戰：面對人力短缺與數位轉型壓力，懂得運用自動化工具的工作者將更具職場競爭力 完整 5 大自動化工具介紹與比較 & 針對不同工作/職務挑選建議 現在就前往閱讀完整文章 👉 https://bit.ly/4364RGw #powerautomate #n8n #zapier #tldraw

在設計專案中，保持文字格式的一致性是非常重要的。Figma中提供了一個功能，讓你可以輕鬆將常用的文字格式保存為「文字樣式」（Text Styles），以便在專案中反覆使用。本文將為你介紹如何在Figma中創建和應用文字樣式，從而提高設計的效率和一致性。 ▮什麼是文字樣式？ 文字樣式是Figma中用來儲存和重用文字格式的功能，包含字體、字重、字體大小、顏色、行高、字距等設定。透過將文字樣式保存，你可以在整個專案中快速應用統一的文字格式，而不需要手動一一調整。 ▮如何在Figma中將文字保存為文字樣式？ 以下是創建文字樣式的詳細步驟： 1. 選中設計好的文字 在畫布（Canvas）上，選擇你想要保存的文字層（Text Layer）。確保已設置好所有的文字屬性，例如字體、字重、字體大小、顏色、行高、字距等。 2. 打開右側屬性面板（Properties Panel） 選中文字層後，Figma介面的右側會顯示屬性面板。在面板中，你可以看到所有與文字相關的屬性設定。 3. 找到「文字樣式」區域（Text Style Section） 在屬性面板中的「Text」部分下方，你會看到一個標籤為「Text Style」的區域。這個區域用來管理文字樣式。 4. 點擊「+」按鈕（Create Style） 在「Text Style」區域右側有一個「+」按鈕（即「Create Style」）。點擊此按鈕會彈出一個對話框，讓你可以為新的文字樣式命名。 5. 命名樣式（Name the Style） 在彈出的對話框中，輸入一個清晰的名稱來命名這個文字樣式。例如「標題-加粗-24pt」或「正文-常規-16pt」，以便你和團隊成員在後續應用時能快速識別樣式。完成命名後，點擊「Create Style」按鈕保存。 ▮如何在其他文字層上應用文字樣式？ 一旦保存了文字樣式，你可以在設計過程中輕鬆地應用它： 1. 選中需要應用樣式的文字層。 2. 在右側屬性面板的「Text Style」區域中，點擊下拉選單。 3. 從選單中選擇所需的文字樣式。 文字層會立即應用選定的文字樣式，無需手動調整格式。 ▮文字樣式的好處 1. 提高設計一致性：文字樣式確保整個專案中使用相同的文字格式，避免不同頁面間的格式不一致。 2. 加速設計流程：保存和重用文字樣式可減少手動調整的時間，提升設計效率。 3. 便於更新：如果需要修改樣式，只需在文字樣式中進行一次更改，所有應用了該樣式的文字層都會同步更新。 ▮最佳實踐：文字樣式的應用 1. 分類管理：在創建文字樣式時，按照功能分類，如「標題」、「副標題」、「正文」、「註釋」等，方便快速查找和應用。 2. 使用設計系統：如果你有一個完整的設計系統，請將文字樣式納入其中，以便在不同專案中重用。 3. 命名規則清晰：採用一致的命名規則來命名文字樣式，讓樣式一目了然，提高團隊協作效率。 ▮結論 在Figma中創建和應用文字樣式是設計中保持一致性和提升效率的關鍵。無論是大型專案還是日常設計工作，文字樣式的合理運用都能讓你的設計流程更加順暢。透過本篇指南，相信你已掌握如何在Figma中將文字保存為文字樣式，並有效地應用於設計中。

AI技術正以前所未有的速度改變全球職場樣貌，也讓「擁有AI證照」從加分項，成為求職、轉職乃至升遷的核心關鍵。根據104學習精靈發布的《2024職場學習白皮書》指出，AI相關職務的薪資比非AI職務高出 52%，顯示AI技能不僅是科技趨勢，更是開啟高薪職涯的門票！ 本文整理四張最受矚目的AI證照，無論你是剛入門還是想精進專業，都能快速找到最適合你的學習路線！ 🔥 四大熱門AI證照介紹與優勢 1. iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定（初級） • 由經濟部產業發展署主導，工研院執行，具高度公信力，廣受企業認可。 • 適合對象：非技術背景人士，如行銷、企劃、管理等職務。 • 證照優勢：聚焦AI應用規劃能力，強調實務導入，讓你在不同領域運用AI解決問題。 👉證照解析： https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_1fbb5fc9-5a78-4b52-8e97-8e26928c92dc ✍️ 線上能力檢測： https://nabi.104.com.tw/assess/cd9c03b6-562d-4ea3-ab4b-e34af73b1d2e 2. 生成式AI課程認證 • 由Google官方推出的免費課程與認證，全球通用。 • 適合對象：想快速了解生成式AI應用、Prompt設計與實戰技巧的學習者。 • 證照優勢：短時間內掌握生成式AI（如ChatGPT、Gemini等）應用技巧，幫助提升內容創作與工作自動化效率。 👉 證照資訊： https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 👉 Google 8堂免費AI課程： https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_f77276f5-9e22-4107-8d3c-a860ef6891f8 3. AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals • 由微軟推出的入門級AI證照，國際認可度高。 • 適合對象：希望建立基礎AI概念、了解機器學習與深度學習應用的人。 • 證照優勢：擁有此證照，不僅能為履歷加分，更能為未來進階學習（如AI Engineer、Data Scientist）鋪路。 👉 證照資訊： https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 ✍️ 線上能力檢測： https://nabi.104.com.tw/assess/9bd61b3a-9dd3-48ef-af4c-a17aaaeb4437 4. 生成式AI能力認證 • 專為生成式AI應用設計，重點在於提升Prompt設計與AI協作效率。 • 適合對象：已經有基礎認知，想進一步強化生成式AI應用深度的人。 • 證照優勢：貼近職場需求，尤其在內容產製、數據分析、客戶服務領域應用廣泛，有助於提升即戰力。 👉 證照資訊： https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 ✍️ 線上能力檢測： https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0

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。

你想一邊旅行，一邊工作嗎？ 工作，不是一定要待在辦公室。 我們正在推行一個全新的制度： 「數位游牧遠端工作計畫」。 讓同仁有機會在海外體驗邊旅遊邊工作的生活， 這項計畫分為兩種形式： 1️⃣ 全額贊助型：機票、住宿、工時，全由公司支援。 2️⃣ 自費型：選擇自己想要的國家。 目前開放職缺： 🌐 網頁設計師 📈 網路行銷專員 🧠 SEO／內容行銷人員 我們相信，一個有創意的團隊， 需要走出框架，擴大世界觀。 如果你是個自律性高的人， 嚮往自由、高效率與彈性的工作安排， 歡迎加入我們，一起把「工作」變成一場旅程。 ▋如果你符合以上資格，希望加入一起打拼 請至104投遞履歷：nss.com.tw/hr

在數位時代，AI和數據分析技能變得愈加重要。無論你是想要提升職業競爭力，還是希望轉換跑道進入技術領域，微軟的這些免費課程都是絕佳的起點。本文將詳細介紹七個由微軟提供的優質免費課程，涵蓋從自然語言處理到數據庫分析的各個方面，幫助你全面提升專業技能。 ▍微軟Azure自然語言處理 本課程首先介紹自然語言處理（NLP）的基本概念，包括語言模型、文本分析和情感分析等。然後，課程將深入講解如何利用微軟Azure的多種服務，如Azure Cognitive Services和Text Analytics API，來實現NLP任務。你將學習如何使用這些工具來建立和部署NLP模型，並應用於實際的文本數據分析中。 適合人群： ● 數據科學家和AI愛好者 ● 對NLP和Azure服務感興趣的專業人士 ● 想利用Azure進行NLP項目的初學者 獲得能力： ● 理解NLP基本概念 ● 熟悉Azure的NLP工具 ● 能夠建立和部署NLP模型 ● 執行文本分析和情感分析 ➤ 立即上課：https://www.coursera.org/learn/nlp-microsoft-azure ▍微軟Azure現代數據庫分析 本課程從數據倉庫的基本概念開始，介紹如何使用Azure Synapse Analytics來整合來自不同來源的數據，並建立和管理現代數據倉庫。課程涵蓋數據轉換、數據加載（ETL）、數據建模和查詢性能優化等主題。你將學習如何利用Azure Synapse Analytics來進行高效的數據分析和報告。 適合人群： ● 數據分析師和數據工程師 ● 從事數據倉庫工作的IT專業人士 ● 對Azure Synapse Analytics感興趣的人 獲得能力： ● 理解現代數據倉庫的基本概念 ● 使用Azure Synapse進行分析 ● 整合和管理各種數據來源 ● 建立和維護數據倉庫 ➤ 立即上課：https://www.coursera.org/learn/data-warehouse-analytics-microsoft-azure ▍使用Microsoft Azure Synapse Link處理Cosmos DB數據 本課程專注於介紹Azure Synapse Link和Azure Cosmos DB的基本功能。課程內容包括如何設置和配置Azure Synapse Link，將Cosmos DB中的數據連接到Azure Synapse，並使用Synapse進行數據處理和分析。課程還將展示如何進行實時數據處理，實現高效的數據分析。 適合人群： ● 數據工程師和資料庫管理員 ● 使用Cosmos DB的專業人士 ● 對實時數據處理感興趣的人 獲得能力： ● 理解Azure Synapse Link和Cosmos DB ● 處理和分析Cosmos DB中的數據 ● 掌握實時數據整合技術 ● 改善數據處理工作流程 ➤ 立即上課：https://www.coursera.org/projects/process-data-with-microsoft-azure-synapse-link-for-cosmo-db ▍微軟Azure核心數據概念 本課程涵蓋Azure中的核心數據概念和服務，包括關係數據和非關係數據的基本介紹、大數據技術和分析工具、以及現代數據倉庫的架構和應用。課程還會介紹Azure提供的多種數據存儲和處理服務，幫助學習者理解如何在Azure平台上進行數據管理和分析。 適合人群： ● 數據管理初學者 ● 新接觸Azure的IT專業人士 ● 對數據服務感興趣的數據愛好者 獲得能力： ● 基本理解數據概念 ● 熟悉Azure數據服務 ● 管理和分析不同類型的數據 ● 初步了解大數據和現代數據倉庫 ➤ 立即上課：https://www.coursera.org/learn/explore-core-data-concepts-microsoft-azure ▍微軟Azure Cosmos DB 本課程深入介紹Azure Cosmos DB的特性和功能，包括全球分布、複製策略、數據建模和分區策略。學習者將學會如何設計和實現高性能、高可用性的分佈式數據庫解決方案，並了解如何將Cosmos DB與其他Azure服務進行集成，以構建複雜的應用程序。 適合人群： ● 資料庫管理員和開發人員 ● 處理全球分布數據的專業人士 ● 對NoSQL資料庫感興趣的人 獲得能力： ● 理解Cosmos DB架構 ● 實現全球分布和複製 ● 有效進行Cosmos DB數據建模 ● 與其他Azure服務整合 ➤ 立即上課：https://www.coursera.org/learn/microsoft-azure-cosmos-db?irgwc=1 ▍微軟Azure機器學習 本課程介紹Azure機器學習服務，從基本概念到實際操作，涵蓋如何在Azure上建立、訓練和部署機器學習模型。課程還包括如何使用Azure機器學習工作室來管理和優化機器學習工作流，並展示如何應用機器學習技術來解決實際問題。 適合人群： ● 數據科學家和AI專業人士 ● 對機器學習感興趣的開發人員 ● 想使用Azure進行機器學習的初學者 獲得能力： ● 建立和部署ML模型 ● 管理機器學習工作流 ● 使用Azure機器學習工作室進行模型開發 ● 理解機器學習概念和實踐 ➤ 立即上課：https://www.coursera.org/learn/microsoft-azure-machine-learning?irgwc=1 ▍微軟Azure SQL 本課程提供對Azure SQL Database的全面介紹，包括如何管理和擴展資料庫、實施安全措施、監控和排除故障。你將學習如何利用Azure的工具和服務來優化SQL資料庫性能，並了解如何將Azure SQL與其他Azure服務集成，提升整體數據管理效率。 適合人群： ● 資料庫管理員和開發人員 ● 從事SQL資料庫工作的IT專業人士 ● 對雲端資料庫管理感興趣的人 獲得能力： ● 管理Azure SQL Database ● 擴展和優化SQL資料庫 ● 實施安全措施 ● 監控和排除資料庫故障 ➤ 立即上課：https://www.coursera.org/learn/microsoft-azure-sql 這些微軟免費課程不僅幫助你掌握前沿技術，還能提升你的職業競爭力。無論你是剛入門的新手，還是希望精進技能的專業人士，都能在這些課程中找到適合自己的學習內容。現在就行動起來，利用這些高品質的免費資源，讓自己的技術能力更上一層樓！ ➤ 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！

內容特色: ．網羅ERP各相關專長之教授與業界專家共同撰寫，兼容不同領域的專業考量並進行跨領域知識的整合，且行文力求簡潔易懂，使讀者能輕易了解ERP系統的全貌。 ．特別強調ERP中的及時資訊與流程整合觀念，使讀者能由其中了解企業導入ERP系統後的流程與提升的效益。 ．內容不針對特定軟體操作，從企業流程管理與ERP、銷售與配送、生產規劃、採購與發票驗證流程、庫存管理、物料預測流程、財會作業流程、成本控制管理、專案系統管理、人力資源作業流程、系統評選、e化系統導入，以及從ERP到企業數位轉型等，有助讀者理解ERP的整體架構，是ERP入門必備之書！ ．剖析從ERP到企業數位轉型、最新企業雲端運算與應用、8十®獲利模式分析。 ．本書為ERP學會規劃師認證教材指定用書，收錄認證模擬試題，參加認證考試者必備。 完整介紹 : http://books.gotop.com.tw/v_AEE040500

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

上個月傳來一消息，在法國有一間新創公司，剛剛被瑞典的一間專門做遊戲的社群的公司買了下來，買價是5400萬美元（台幣大約17億），像這樣的交易，以公司之間的併購來看，其實金額並不大，沒有什麼值得引起注意，然而這個新聞，很多人注意到，為什麼呢？因為這一間公司porofessor，居然只有一個人，也就是說這個創辦人，是該公司唯一的員工， 這就有意思了，這個創辦人到底做了什麼東西呢？一個人要怎麼完成一個可以賣掉5400萬美元的產品呢？他做的居然是，玩家才會懂的──在League of Legends《英雄聯盟》遊戲裡幫忙玩家去計算一些數字，做一些分析的手機APP，這個真的是只有玩家才會看得懂的，不過顯然是蠻有用的，他在網站上號稱，使用他這個App，就能夠對你的敵人比較了解，也會增加你的勝率。也就是他做的並不是遊戲本身，而是掛在遊戲外面的一個輔助的應用APP，因為就是個軟體，就跟記帳軟體一樣，做起來並不難。 更有趣的是，既然一個人做，那應該很容易取代，為什麼他會賣這麼多錢呢？原來我們一開始搞錯方向了，沒錯，他的確已經有了1000萬個下載，每日的活躍使用者高達125萬人，然而更重要的是，其實他已經創立的10年了，這麼久時間來，去年他的營收居然高達1230萬英鎊，計算起來居然已經是台幣的4.9億元。這是一年的營收都已經達5億台幣，而它算有花在主機上面應該也花不多，所以這5億台幣很大的一部份都進了他自己的口袋。（請見影片） 今天的今日頭條知識教我們的是，最大的產業可能非常擁擠，最小的產品可能全世界都在使用，真正的挖寶，就從小處開始。 每天進步一點點，每天進步1%，104的今日頭條知識每天帶給你最新的職場趨勢與新知，最好的服用方式，記得看完以後要反芻與反思，將我們所有職場軟硬技能潛能皆發揮到，淋漓盡致！ （請按下104學習精靈教室右上角「共學」，可以收到一次又一次） https://youtu.be/iP-Ko2F6mnc

PMP不僅是全球認可度最高的專案管理證照，更是外商企業指定必備的管理能力認證。根據調查，80%的成功專案，都來自具有PMP證照的專案經理之手。而對於希望進入跨國公司、升任專案主管、或從事大型專案管理工作的專業人士而言，PMP是一張極具含金量的通行證。 👉延伸閱讀：來報考含金量最高的PMP證照 https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 無論你來自 IT、製造、金融、建築、行銷、教育、醫療等領域，只要你的工作與專案有關，PMP就能發揮關鍵用途。接下來本文將深入解析： • PMP是什麼？ • PMP考什麼？ • PMP用途有哪些？ • PMP可以自學嗎？ 讓你一次搞懂為什麼這張證照能大幅提升你的專案管理實力與職場競爭力。 ✳️PMP是什麼？ PMP（Project Management Professional）是由美國專案管理學會（簡稱PMI，全名為Project Management Institute）所頒發的專案管理專業資格認證。自1984年首次推出以來，PMP已成為全球認可度最高、最具權威的專案管理認證之一。舉凡外商公司召募員工、或是政府大型標案合作，都會要求具備PMP證照資格。 ✳️PMP到底在學什麼？我不懂專案管理也能學嗎？ PMP的內容其實圍繞在一個核心：如何把一件事「計劃得好、執行得順、收尾得漂亮」。 PMP主要教你五大步驟： 1. 起始：定義這個專案要做什麼、為什麼要做 2. 規劃：設定好目標、時間、預算、負責人 3. 執行：分配工作、帶領團隊往目標前進 4. 監控：確保進度沒落後、預算沒爆表 5. 收尾：驗收成果、檢討經驗 再搭配十個重要的知識範圍，例如： • 整合管理（統整專案計畫） • 範疇管理（排列優先次序） • 時間管理（怎麼排時程表） • 成本管理（怎麼控預算） • 品質管理（怎麼驗收成果好壞） • 資源管理（管理人力與資源調配） • 溝通管理（怎麼跟老闆、同事、客戶溝通） • 風險管理（遇到突發狀況怎麼處理） • 採購管理（外包與資源採購流程管理） • 利害關係人管理（滿足內外部關係人需求） 🧩 專案管理結構總覽表（五大流程 × 十大知識領域） 知識領域 / 流程　　　　起始　　規劃　　執行　　監控　　收尾 ──────────────────────────────────────────────────── 01. 整合管理 　　　　　　✔　　　✔　　　✔　　　✔　　　✔ 02. 範疇管理 　　　　　　╴ 　　　✔　　　╴ 　　　✔ 　　　╴ 03. 時間管理 　　　　　　╴ 　　　✔　　　✔　　　✔ 　　　╴ 04. 成本管理 　　　　　　╴ 　　　✔　　　╴ 　　　✔ 　　　╴ 05. 品質管理 　　　　　　╴ 　　　✔　　　✔　　　✔ 　　　╴ 06. 資源管理 　　　　　　╴ 　　　✔　　　✔　　　✔ 　　　╴ 07. 溝通管理 　　　　　　╴ 　　　✔　　　✔　　　✔ 　　　╴ 08. 風險管理 　　　　　　╴ 　　　✔　　　✔　　　✔ 　　　╴ 09. 採購管理 　　　　　　╴ 　　　✔　　　✔　　　✔　　　✔ 10. 利害關係 　　　　　　✔　　　✔　　　✔　　　✔ 　 　　╴ 💡舉個例子讓你更懂： 假設你是一位專案經理，要開發一款新的手機App，那你會這樣做： • 在【起始階段】，你會啟動專案、識別內外部關係人需求（利害關係人管理）。 • 在【規劃階段】，你會規劃要做哪些功能（範疇管理）、排時程（時間管理）、預算（成本管理）、風險評估（風險管理）⋯⋯ • 在【執行階段】，開始請設計師設計、工程師開發（資源管理、溝通管理）。 • 在【監控階段】，追蹤是否超出預算、延遲進度（整合管理、監控流程）。 • 在【收尾階段】，確認客戶驗收並整理專案文件（收尾整合管理）。 ✳️PMP考什麼？完整考試內容與準備方向 PMP報考資格篩選條件有一定的門檻，報考方式採審核制，報考者必須具備至少三年的專案管理實務經驗，並完成35小時以上課程培訓認證。但即使繳交報名資料後，還會有10-20%會被抽查是否符合資格，並補充完整資料才能應考。資格細節入下。 📌 學歷要求（擇一符合即可） 🔹 高中/高職/專科畢業以上 🔹 大學或研究所畢業 📌 專案經驗要求（根據學歷不同） 📗 高中/專科畢業：需滿60個月（5年）專案管理經驗 📘 大學以上學歷：需滿36個月（3年）專案管理經驗 ✔️ 需參與、規劃或主導實際專案，但不必為正式專案經理職稱 📌教育訓練時數 完成至少35小時的PMI機構認證的專案管理課程（35 Contact Hours），可透過線上課程、實體班、公司訓練或大學課程取得培訓證書，但需確認這些課程是否為PMI認證的專案管理課程。 📌 考試範圍與核心教材：PMP的核心教材來自其官方機構所著作的PMBOK指南（專案管理知識體系指南，A Guide to the Project Management Body of Knowledge）與敏捷實務指南（Agile Practice Guide）。 PMBOK 就像是一本「專案管理的百科全書」，裡面把做專案會用到的知識、流程、工具、做法全部整理得非常有系統。這本書的內容是全球專案經理都在用的標準。 而敏捷實務指南提到的「敏捷」，是一種專案管理與產品開發的方法論，強調「快速回應變化、頻繁溝通、持續改進」，特別適用於需求常變、環境不確定的專案，例如軟體開發、新產品研發、創新專案等。 與PMBOK強調的預測式管理流程不同，敏捷實務指南更著重因應環境變動的互動式管理。兩本指南同時也是PMP證照的考試內容範圍，尤其PMP考試最新版本有超過50%題目與敏捷及混合式方法相關。 📌 考試結構重點如下： 考題數量：180題（包含多選題、配對題、填充題等） 時間限制：230分鐘 測驗比例： 人員管理（People）：42% 程序流程（Process）：50% 商業環境（Business Environment）：8% 考題將涵蓋傳統預測式（Waterfall）方法、敏捷（Agile）與混合式（Hybrid）管理技巧，測試應試者在真實場景中的應變能力與決策邏輯。 ✳️PMP可以自學嗎？誰適合自學準備？ 答案是：可以，但需要高度自律與規劃。如果你具備以下特質，自學會是有效又經濟的選擇： 👉有管理專案的經驗（至少三年） 👉對PMBOK結構與流程不陌生 👉有良好的英文閱讀能力（考試題目為英文） 👉能規劃至少3個月以上的讀書時間與模擬考練習 📌自學者常見學習資源： 👉PMBOK®指南（第七版）：核心理論依據 👉敏捷實務指南（Agile Practice Guide）：補充敏捷相關知識 以上教材可以透過加入PMI官方會員的方式取得，年費約164美金（考試費用另計） 也可以透過線上書店購買紙本或電子書教材。 ✳️PMP用途：PMP證照能帶來哪些實質好處？ 1. 提升職場競爭力 無論你是專案經理、產品經理，或是團隊領導人，PMP證照能讓你在求職市場脫穎而出。許多企業已將PMP列為必備或加分條件，特別是跨國公司或需要處理複雜專案的組織。 2. 加薪與升遷的利器 根據PMI年度薪資報告，PMP持證者的平均薪資普遍高於非持證者約20%以上。對於期望晉升為中高階主管者，PMP是一項強力的職涯跳板。 3. 專業語言與流程工具的共通性 PMP讓全球的專案管理者有共同語言與工具。例如，在跨國專案中，能快速對齊規劃、執行與風險管理的標準，提升團隊合作效率。 ✳️是否該考PMP？ 若你正在考慮是否取得PMP證照，可以從以下三點評估： 👉你是否正在或即將擔任專案管理職位？ 👉你是否希望在跨國企業或大型組織中晉升？ 👉你是否對提升管理效率與專業知識有興趣？ 若以上答案多為「是」，那麼PMP將是值得你投資時間與金錢的證照。無論你選擇自學還是報名課程，最重要的是建立起系統性的專案管理思維，這將在你的職涯中產生長遠的影響。 👉想學習更多專案管理相關課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch?keyword=%E5%B0%88%E6%A1%88%E7%AE%A1%E7%90%86%E5%B8%AB

隨著數位化設計工具的快速發展，Canva以其便捷性和多功能性成為許多企業的首選。然而，在享受Canva帶來的便利的同時，企業也面臨著潛在的風險和挑戰。本文將深入探討企業使用Canva時可能遇到的數據安全、知識產權、品牌一致性及合規性問題，幫助決策者在採用這款工具時做出更加明智的選擇。 1. 數據安全隱憂 • Canva是雲端服務，公司敏感訊息可能存儲在第三方服務器 • 潛在的數據洩露風險 • 對於處理機密信息的公司來說是一大挑戰 2. 知識產權問題 • 使用Canva模板可能導致設計同質化 • 難以確保設計的唯一性和原創性 • 可能引發版權糾紛 3. 品牌一致性難以把控 • 員工可能過度依賴現成模板 • 難以嚴格執行企業品牌指南 • 可能導致品牌形象不一致 4. 有限的企業級管理功能 • Canva的企業管理功能相對基礎 • 難以實施嚴格的訪問控制和用戶權限管理 • 不利於大型企業的工作流程管理 5. 合規性和審計問題 • 某些行業（如金融、醫療）有嚴格的數據處理規定 • Canva可能不符合特定行業的合規要求 • 難以進行全面的數據審計和跟蹤 結論： 雖然Canva提供了便利的設計解決方案，但企業在採用時需要慎重考慮潛在風險。通過適當的政策和管理，可以在享受Canva便利性的同時，最大限度地降低相關風險。企業應根據自身需求和安全要求，權衡使用Canva的利弊，做出明智決策。 🔍歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧 ✨如果喜歡這篇文，也歡迎免費加入共學✨

你是不是常常覺得 AI 回答有點答非所問，或者明明問題很簡單，回應卻一大篇繞來繞去？其實問題很可能出在——你怎麼問。 這個月，Google 推出了由開發者關係專家 Lee Boonstra撰寫的《Prompt Engineering》白皮書（提示工程白皮書）。裡面不只是介紹怎麼寫 prompt，而是從原理到實戰，帶你一步步掌握「怎麼和 AI 說話」，讓 Gemini 模型真正幫上忙。 📘 這本白皮書有什麼特別？ 這份 68 頁的白皮書不走理論路線，而是聚焦在實用的提示設計技巧，適合開發者、內容創作者、數位行銷人，甚至是剛接觸生成式 AI 的新手閱讀。 它特別針對 Google 自家的 Gemini 大型語言模型（透過 Vertex AI 或 API 使用），整理出一系列好用又經過驗證的提示設計方法。裡面不只有說明，還有範例、應用情境和最佳實踐，非常實戰取向。 🔍 白皮書重點：10 種好用的提示技巧＋範例 1. 零樣本提示（Zero-shot prompting） 直接發問，不提供任何範例，考驗模型的直覺理解力。 例如：「解釋什麼是量子糾纏，用簡單的方式讓高中生也聽得懂。」 2. 少樣本提示（Few-shot prompting）** 提供一兩個例子，幫助模型模仿語氣與邏輯。 例如：「請模仿以下範例撰寫商品文案：商品：極簡筆記本，特色：環保、可平攤、質感黑色。」 3. 系統提示（System prompting） 為整段對話設定角色與任務規則，常見於API使用開場。 例如：「你是一位專業的職涯顧問，請根據用戶提供的履歷給出升遷建議。」 4. 角色提示（Role prompting） 讓AI扮演特定身份來產出對應語氣的內容。 例如：「請扮演一位資深產品經理，分享你帶過最難忘的一場簡報經驗。」 5. 上下文提示（Contextual prompting） 給AI足夠的背景資訊，提升回應的準確度與實用性。 例如：「背景：我正在為行銷團隊設計年度簡報。請幫我產出一頁‘趨勢預測’的內容，針對2025年AI行銷工具發展。」 6. 思維鏈提示（Chain-of-Thought, CoT） 引導AI按部就班地邏輯推理，特別適合用在數學、推理題。 例如：「請逐步推理並計算出以下問題的答案：一台機器每天可生產200個零件，5台機器工作3天總共可生產多少？」 7. ReAct提示（Reason + Act） 結合「思考」與「執行」兩步，幫助AI先判斷再回應，甚至進一步執行行動。 例如：「請先分析這篇文章的主題，再生成一條適合的SEO標題，並格式化成 Markdown 標題語法。」 8. 自動提示工程（Automatic Prompt Engineering, APE） 把寫提示這件事也交給AI，讓模型產出不同版本的prompt並自我優化。 例如：「我想讓AI幫我撰寫商品評論摘要，請你幫我產生5組不同風格的提示語供測試。」 9. 格式化輸出（例如JSON） 讓AI輸出的內容有結構，便於程式處理與後續使用。 例如：「請根據以下產品資料，生成對應的 JSON 格式資料，並保留key名稱。」 10. 混搭風格與語氣（Styling & Tone Prompting） 嘗試不同語氣、語言風格、格式等，找出最貼近任務需求的回應方式。 例如：「請用輕鬆幽默的語氣，寫一段開場白，歡迎新員工加入我們的設計部門。」 ✅ Google 推薦的提示設計做法 Google在白皮書中也提供一些實用的提示撰寫建議： - 提供示例：能有效幫助模型模仿任務邏輯與語氣風格。 - 保持簡潔明確：不囉嗦，重點清楚，避免語意模糊。 - 明確下達任務：比起「幫我整理一下」，說「請幫我列成三點摘要」更有效。 - 模組化撰寫：將提示寫成可重用模板，可大幅提升效率。 - 控制輸出長度：使用像是「限50字內」「請用推文風格」的指令，有助掌控生成結果。 🖱️ 資源整理 - 📄 [白皮書 PDF下載](https://www.gptaiflow.tech/assets/files/2025-01-18-pdf-1-TechAI-Goolge-whitepaper_Prompt%20Engineering_v4-af36dcc7a49bb7269a58b1c9b89a8ae1.pdf) - 🌐 [Lee Boonstra 官網](https://www.leeboonstra.dev/writing/) - 📥 [Kaggle 白皮書頁面]https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering - 🎥 精華影片：[觀看影片] https://www.youtube.com/watch?v=0AsGIcYY2Ao ✨ 總結 這份白皮書不只是寫給工程師，它其實是一本「AI 溝通指南」，教你如何讓生成式模型變成真正的幫手。 記住一句話：「會問問題的人，才是真正懂用AI的人。」 無論你是日常使用者還是專業從業者，只要你懂得設計 prompt，AI 就能為你發揮超過預期的效果。