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CCNA認證（Cisco Certified Network Associate）是針對網管與系統研發人才設計的入門級別網路架構與網路協定專業認證。無論是想進一步了解網路基礎概念，還是尋求提升職場競爭力，CCNA都是不可錯過的重要憑證。本文將帶大家認識CCNA認證內容、報考條件、考試準備資源，讓你輕鬆踏上網路專業之路。 CCNA認證是什麼？ CCNA是Cisco Certified Network Associate的縮寫，是Cisco提供的基础網路認證。它重點在基本網路構造、LAN和WAN原理、IP通信和網路安全等基础能力。通過CCNA，您可以認識網路基本運作原理，並增加解決網路問題的能力。 CCNA認證好考嗎？ 雖然CCNA認證在難度上屬於網路專業認證的入門款，但還是需要一定的準備和學習。CCNA考試包括理論和實作兩部分，考生需要熟悉IP網路概念、LAN和WAN構造、VLAN和網路處理功能。對於新手而言，有網路基礎知識背景將會將考試過程簡單化。 CCNA認證好用嗎？ 根據104學習精靈的資料，有近30%的網管工程師職缺要求求職者須具備CCNA認證資格，但除了這張證照之外，工程師的實務操作能力，以及程式語言、資料庫系統架構、框架工具使用技能...等專業技術也至為重要，甚至有的企業會要求專案型的工程師達到CCNP（CCNA再高一級的認證）以上等級，因此，證照技能兩不誤，才能凸顯能力價值。 工程師必備技能課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&jobcat=2007000000 報考CCNA認證需要具備什麼條件？ 報考CCNA認證沒有限制，任何對網路技術有興趣的人都可以參加。不過，具備以下基礎知識會有助於增加過關機率： ● 基本電腦操作知識：熟悉電腦硬體和軟體的基本操作。 ● 網路基礎概念：如IP地址分配、子網路劃分、路由和交換等。 ● IT基礎英語能力：CCNA考試的內容多為英文，理解基本的技術英語是必需的。 如何報考CCNA認證？ 報考CCNA的步驟如下： 1. 註冊Cisco帳號：前往Cisco官方網站（Cisco官方網站）註冊個人帳號。 2. 選擇考試科目：目前CCNA的主要考試代碼為200-301，請確認最新的考試資訊。 3. 選擇考試中心或線上考試：登錄Pearson VUE考試平台，選擇您方便的考試中心或選擇線上遠端監考模式。 4. 支付考試費用：CCNA考試的費用約為300美元，依所在地區可能有所變動，支付後即可完成報名。 5. 準備考試：利用Cisco學習網頁、教材或其他學習資源進行充分準備。 6. 參加考試：在預約的時間和地點參加考試，也可申請遠距考試。 CCNA的考試範圍內容為何？ CCNA考試範圍涵蓋多個網路基礎領域，主要包括以下內容： ● 網路基礎：了解網路運作的基本概念，如OSI模型、IP尋址、子網劃分等。 ● 交換與路由技術：包括VLAN配置、路由協議（如OSPF、EIGRP）及靜態路由的設置。 ● 無線網路基礎：涵蓋無線網路配置與故障排除的基本知識。 ● 網路安全：基礎防火牆配置、訪問控制列表（ACL）的使用及網路威脅防護。 ● 自動化與可程式化網路：基礎網路自動化工具（如Python）和SDN（軟體定義網路）概念。 ● 這些內容結合了理論與實務，旨在提升考生對實際網路操作與問題解決的能力。 因此，CCNA認證是通往網路管理專業的入門證照之一，搭配多樣性的工具技能專才，幫助你在職涯發展上更順利。 CCNA 可以做什麼工作？(104人力銀行統計企業職務要求排行榜) Top1: 網路管理工程師 Top2: 系統工程師 Top3: 資訊設備管制人員 Top4: 網路安全分析師 Top5: MIS / 網管主管 證照資訊： https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 相關免費課程影片： https://nabi.104.com.tw/nabisearch/film?keyword=CCNA 需要CCNA的職缺需求： https://bit.ly/3TXgEl4

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

「無論是剛當上、或是已有多年經驗的架構師，本書能幫你在工作上表現得更好。我只期望在我的工作生涯過程中，這些書能早些出現就好了。」 —Nathaniel Schutta ntschutta.io架構師即服務 「本書能在許多人往軟體架構精進的路上前進時作為引導。」 —Rebecca J. Parsons ThoughtWorks技術長 全球性的薪資調查常把軟體架構師列入最棒的前十個工作，但卻尚未有真正有用的引導書籍協助程式發展人員成為架構師。本書是第一本全面討論軟體架構師諸多面向的綜合概述。無論是想成為或已經是架構師的人，都能從中探討檢視架構特性、架構模型、決定元件、架構的圖解及簡報、演進式架構以及許許多多其它的主題。 本書二位作者在教授專業軟體架構課程有多年的實務經驗，將專注於探討各種技術領域都得以適用的架構原則。在把過去十年的創新觀念納入後，讀者將能夠以現代眼光來探索軟體架構。 本書將檢視： ‧架構模型：許多架構決策的技術基礎 ‧元件：識別、耦合、內聚性、分割及顆粒度 ‧軟技能：有效的團隊管理、會議、交涉、簡報等等 ‧現代性：工程實務與運作方法在過去幾年已大幅改變 ‧讓架構成為一門工程學門：使架構更嚴謹，可重複的結果、指標，以及具體的評價 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A620

全球資安人才缺口高達400萬人。iThome 2023年資安大調查顯示，企業對資安人才的需求持續強勁，每10家企業，就有4家在招募資安人才，甚至有金融業斥資行情兩到三倍薪資挖角。104人力銀行透過企業招募人才大數據統計，帶你一次掌握2025年1月份企業愛用資安證照排行榜 第1名 🟡ISO 27001資訊安全管理系統主導稽核員 許多機關、企業欲導入ISO 27001資訊安全管理系統國際標準，內部必須有專人負責資安的稽核、教育訓練等工作，擁有本證照有助於溝通與實行相關步驟… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 第2名 🟡CCNA CCNA認證（Cisco Certified Network Associate）是針對網管與系統研發人才設計的入門級別網路架構與網路協定專業認證，是Cisco的入門級認證，適用於希望進入網路領域的IT專業人員… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 ✅ CCNA好考嗎？2025認證攻略https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_21b83e1d-c747-4262-93f0-81653f984fd7 第3名 🟡CEH CEH（Certificated Ethical Hacker）被業界稱之為道德駭客認證。它是一個中立型資安技術認證，延自美國聯邦調查局（FBI）訓練人才的課程… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028035 第4名 🟡CISSP 由 ISC2（International Information System Security Certification Consortium）核發的資安管理證照，被業界廣泛視為資安領域的頂端認證之一… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10002011 第5名 🟡CCNP CCNP Enterprise，即Cisco Certified Network Professional - Enterprise，是Cisco Systems提供的高級網路專業認證。該認證專注於企業網路技術和解決方案，驗證個人在企業網路設計、實施、操作和維護方面的深入知識和技能… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000638 👉快速測試資安職能適合度，挖掘你的職涯潛能 : https://nabi.104.com.tw/assess/16e0ae02-a53c-4129-986e-640b33d1b7ac 👉資訊安全大挑戰，你能拿幾分? https://nabi.104.com.tw/assess/group/Security 👉延伸課程推薦 《資安人才培育計畫第四期》 ACSI 資安專業職能驗證：資訊安全維運工程師 🤔這門課程適合誰？ ✅ 大專院校應屆畢業生；資管、企管、資安科系為佳 ✅ 欲轉職到資安工作之社會新鮮人 https://nabi.104.com.tw/course/acad/39b201f3-ab01-4be4-87cf-ac907be317c1

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數位發展部在2026年5月正式發布「AI產業人才認定指引3.0」，這是台灣官方對AI人才能力的最新定義標準，不管你是想轉職、想升職，還是想知道自己跟市場差多少，這份指引就是你的對照表，看完這篇你就知道自己現在站在哪，下一步該補什麼。 ❇️【政府把AI人才分三類，你是哪一種？】 指引把AI人才分成三大類別： • AI應用人才：用AI工具提升工作效率、創造價值，不需要寫程式。適合各行各業在職者，包含行銷、業務、行政、人資等。 • AI開發人才：用技術把AI做出來，包含ML工程師、LLM工程師、資料科學家等技術職務。 • AI研究人才：做AI底層研究、發論文、推進技術邊界，通常需要碩博士背景。 大多數在職者和求職者，其實落在AI應用人才這一塊，不需要寫程式，但要真的會用、懂AI。 ❇️【3.0版新增了什麼？兩件大事】 • 新增「AI治理素養」：因應今年1月上路的《人工智慧基本法》，你要知道AI的風險在哪、什麼不能做、資料輸入有什麼限制，不只是技術問題，而是每個用AI的人都該具備的基本意識。 • 新增「AI協作與開發」：Vibe Coding、Agentic AI已經是現在進行式，AI不再只是輔助工具，而是你的工作夥伴，這項能力要求你能用自然語言指揮AI完成任務、設計工作流程。 ❇️【先搞清楚自己的AI能力在哪裡】 很多人以為「AI能力 = 會用ChatGPT」，但企業真正在意的其實是三件事： • AI工具應用：能不能選對工具、解決實際問題 • AI判斷能力：能不能判斷AI輸出的內容、做出決策 • AI工作解決力：能不能整合應用、真正創造價值 會問問題、會做摘要、會生圖，只是起點，不是終點，未來比的不是誰會AI，而是誰真的能跟AI協作。 不確定自己現在落在哪個位置？可以先做一個快速檢測，104 AI通用素養檢測只要幾分鐘，就能找出你的能力落點，測驗通過還能回傳到104履歷，讓企業主動找到你。 👉立即測試AI通用素養 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9759690a-9a20-4575-8dce-492636a1206c ❇️【你缺哪塊能力？5大類型對照學習】 指引把AI能力分成五大類型，以下是重點整理： 1️⃣ AI應用素養（No-code） 了解AI基本原理、道德倫理、應用限制與風險辨識，新增AI治理素養，重點在於風險判斷與合規意識 ▶ 商業應用技能 1-1 生成式 AI 如何顛覆您的工作模式： https://nabi.104.com.tw/course/aws/553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15 ▶ iPAS AI應用規劃師衝刺班： https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 ▶ 生成式 AI 能力課程： https://nabi.104.com.tw/course/iiiedu/46267952-18a1-4b5c-a0dd-052b04d1a418 2️⃣ AI工具應用（No-code） 會用ChatGPT、Midjourney、Runway、ElevenLabs等工具完成文書、圖文、影像、音源、自動化等實際任務，並能整合進工作流程 ▶ ChatGPT 實戰應用-讓AI成為你的超級助手： https://nabi.104.com.tw/course/lunglungai/b5566bfa-71f7-4ed9-b7b4-5d4c406f8e21 ▶ AI行政管理力實戰課｜高效會議記錄 × 精準SOP × 掌握AI工具： https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/615567ab-cd6f-423e-9277-841af2dd7031 ▶ n8n自動化工作術： https://nabi.104.com.tw/course/tibame/fe53158a-175d-4ec1-aac1-4d3f04e1fb43 3️⃣ AI程式語言應用（Low-code） 能用自然語言指導AI協作撰寫程式、使用GitHub Copilot、Cursor等工具，設計AI Agent工作流程，不需精通語法，但要懂邏輯與除錯 ▶ 文組人一定要會的 Vibe Coding： https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/f8202e4f-3029-464f-9f2d-57dd65702913 ▶ AI助理GitHub Copilot | 提升前端開發效率： https://nabi.104.com.tw/course/tibame/c4795096-ae10-43a5-b5e3-2a6548c30e8c ▶ AI Agent 零基礎打造個人工作流： https://nabi.104.com.tw/course/cwlearningtop/e4e74b5f-a403-44d4-894d-8bfbb24b0b88 4️⃣ AI模型訓練（Pro-code） 使用TensorFlow、PyTorch等框架訓練AI模型，涵蓋機器學習、強化學習、fine-tuning與RAG等進階技術 ▶ 技術開發技能1-9 如何利用 AWS 儲存服務加速生成式 AI 與機器學習訓練： https://nabi.104.com.tw/course/aws/38612d3f-e05e-499c-a5e1-8d4f63192ada ▶ PyTorch生成模型全解析： https://nabi.104.com.tw/course/tibame/1908197d-6314-491e-b1ff-08aed83c8dc0 ▶ AI資料科學家全方位課程： https://nabi.104.com.tw/course/tibame/48cff3f9-685f-4dcc-9d2e-6e058d3e4de4 5️⃣ AI服務開發（Pro-code） 整合NLP、LLM、CV等技術開發完整AI應用服務，包含模型部署、API串接與系統整合 ▶ 自然語言處理與大型語言模型： https://nabi.104.com.tw/course/ittraining/ad7af932-6033-457a-b8be-9735444d02ec ❇️【對應這份指引，哪些證照值得考？】 指引中明確列出推薦認證，以下是與一般在職者、求職者最相關的幾張： 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。 • 建議備考時間：4-8週 • 證照資訊： 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。 • 建議備考時間：3-6週 • 證照資訊： https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 二、 工具類 1. 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。 • 建議備考時間：6-12週 • 證照資訊： https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 2. 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。 • 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) 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。 • 建議備考時間：6-12週 • 網址： https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 完整認證資源請參考: https://moda.gov.tw/ADI/services/publications/1611#qaH19692

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)

Verilog是一種硬體描述語言（HDL），用於設計、模擬數位電子系統。於1985年由Phil Moorby和Prabhu Goel開發，目的是在簡化數位電路的設計流程。Verilog廣泛使用在集成電路（IC）和FPGA（程式設計閘陣列）開發，是硬體、數位IC設計工程師主要工具之一。 ＃為什麼選擇Verilog？ 1.簡單易學：相比其他硬體描述語言，Verilog屬於較為簡單語法，讓初學者可以更快上手。 2. 高效模擬：Verilog支援數位電路模擬設計，允許工程師在實際製造之前進行功能驗證，減少錯誤和修改成本。 3. 廣泛應用：從微控制器到大型處理器，Verilog在各種數位設計項目中都有應用，許多EDA（電子設計自動化）工具支援。 #Verilog主要功能 *模組化設計：Verilog允許設計者將複雜的電路分解為更小的模組，這不僅提升了可讀性，也方便團隊合作。 *支援時序和組合邏輯：透過Verilog，設計者可以描述數位系統中的時序邏輯和組合邏輯，精確模擬硬體行為。 *同步和非同步電路設計：Verilog能夠靈活地描述同步與非同步電路，適用於各種不同的應用需求。 #Verilog應用領域 Verilog在許多領域都有應用，尤其是在電子設計和半導體行業。它常被用於ASIC（應用專用晶片積體電路）設計、FPGA開發、數位信號處理（DSP）系統設計等。 總結來說，Verilog是設計和驗證數位系統的強大工具，對於希望進入數位電路設計領域的工程師來說，是不可或缺的技能。如果你想深入了解數位電路的運作原理，Verilog將是你學習的首選工具。

#資訊安全 資安入門指南：想成為資安工程師不可不知的事 立刻免費報名👉https://www.surveycake.com/s/9pDvO 邀請到台灣知名資訊安全專家 #方丈，分享資訊安全工程師不可不知的3大重點， 第一點10大安全性漏洞與防駭方法；第二點如何持續增進自己攻防能力的方法；第三點是國際認證的考照秘笈。 ℹ活動詳情資訊 # 時間：8/16(二) 20:00 -21:00 # 主講者：黃建笙(方丈老師) # 直播主題：資安入門指南：想成為資安工程師不可不知的事 # 於TibaMe粉絲團首播，先追蹤避免錯過喔 ℹ參加這場直播你可以學到... # 資安國際認證的基礎框架 # 成為資安人必須具備的能力及準備 # 不知攻，焉知防-弱點產出的原因、進攻性的安全性、攻擊的秘密 # OWASP Top10之外的弱點清單與防駭方法 # 不必花大錢就能考資安證照的小秘密 ℹ關於方丈老師 #台灣知名資訊安全專家，現任登豐數位科技擔任技術總監 #台灣唯一 自2010年連續當選Microsoft MVPs(企業安全領域) #台灣第五位 取得ISC2 CISSP-ISSMP(Information System Security Management Professional)認證 #台灣2018年第一位 取得EC-Council LPT Master滲透測試認證的專家，擁有CEH、ECSA、CHFI、ISO/IEC 27001 & BS-10012 Lead Auditor等資訊安全相關認證 #微軟認證講師，具有多項MCSE、MCITP等IT認證 立刻免費報名👉https://www.surveycake.com/s/9pDvO 參加直播還有機會獲得 # 方丈老師白帽駭客認證課程超過千元折價券

SCJP 的考試重點是著重在Java的程式語言本身，諸如運算子、語句、邏輯比較、屬性與方法、事件宣告與處理、變數與常數等等，以及Java本身所提供的內建基礎類別館，例如 java.io、java.lang.Thread、java.lang.Runnable、java.lang.Comparable與java.lang.String等類別與命名空間等的操作與使用，大多數的考試重點不會因為版本更動而改變，但在版本更替或是 Java 語言與類別館的演進時，考試重點可能會有所變更（例如早期會考 Abstract Window Toolkit，現在已廢考）。 以 SCJP 6.0 為例，目前考試主題分為七大項： 程式語言：宣告、初始化及定義範疇。 程式語言：流程控制。 基礎類別館：API內容。 基礎類別館：同時性。 基礎類別館：物件導向概念。 基礎類別館：集合與泛型。 綜合：基本原理。 https://zh.m.wikipedia.org/zh-tw/%E6%98%87%E9%99%BD%E8%AA%8D%E8%AD%89Java%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E5%93%A1

104學習近一個月用戶數據顯示，AWS雲端認證、AI人工智慧證照成為求職轉職及提升職場競爭力熱門首選。從基礎級的雲端從業人員到進階的解決方案架構師，再到新興的Gemini認證與生成式AI課程，科技類證照需求大幅領先傳統會計、多益等證照，反映企業對數位人才的迫切需求。 ❇️Top1 AWS 認證的雲端從業人員-基礎級認證 ➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10040755 通過率約為70%，此級別對於初學者友好，專門為對雲端相對陌生，且可能沒有資訊科技 (IT) 背景的考生而設計，本考試旨在幫助銷售、行銷、產品或專案管理等業務線的角色取得對 AWS 雲端的基本了解。 ❇️Top2 AWS 認證的人工智慧從業人員-基礎級認證 ➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10049019 此認證專為 AI 領域初學者設計，適合行銷、產品管理、教育等非技術職位者。考試內容包括機器學習、生成式 AI、倫理與應用場景，通過率約 65% ❇️Top3 Gemini 認證教師證書 ➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10049167 ▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/4027eeba-dc95-4990-ace3-0450c17eb31a 專為教育工作者設計，證明持有人具備Gemini相關教學能力及專業，推動數位學習與課程設計。 【免費考證完整攻略】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_ed42cfca-eec3-4340-b728-cb9ec202639b ❇️Top4 AWS 認證的解決方案架構師-助理級認證 ➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10033487 適合具備一年以上 AWS 使用經驗者，聚焦成本與效能最佳化設計。無需程式實作背景，是雲端架構職涯的重要跳板。 ❇️Top5 生成式AI課程認證 ➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 ▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 目標是讓學習者掌握生成式AI的基礎概念、實際應用及工具操作能力。內容包括大型語言模型（LLM）、生成式AI如何提升工作效率，以及Google Cloud的相關技術應用。 ❇️Top6 公共工程品質管理人員 ↗️面試邀約提升：約 3倍 ➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10029243 ▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/d074f13b-3cf6-42e9-82ea-90c61f619bfe 凡參與公共工程，需擔任品管人員（如施工、監造、管理等工程從業人員），都必須參加由工程會或其委託訓練機構舉辦的公共工程品質管理訓練課程，並取得結業證書。 ❇️Top7 丙級會計事務技術士 ↗️面試邀約提升：1.4倍 ➡️考古題下載 https://nabi.104.com.tw/ability/10028814 ▶️【點我免費做模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/df09209a-c850-4fc8-8515-616c07252f11 中小企業與事務所普遍需求的財會基礎證照，內容包含帳務處理、報表編製與基本稅務實務。適合準備從事會計助理、出納、財務行政等工作的求職者。根據2023年（民國112年）勞動部資料，該證照通過率為52.6%。 ❇️Top8 AWS認證的開發人員-助理級認證 ➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10033906 適合具備一年以上程式開發經驗者，考核使用 AWS 服務進行應用程式開發與部署能力，是雲端工程師與後端開發者提升職場競爭力的重要認證。 ❇️Top9 TOEIC (多益測驗) ➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/toeic/ 多益成績已成為企業判斷求職者英語能力的標準，特別是外商公司。建議考取750分以上，若能獲得金色證書（860分以上），更能在職場競爭中脫穎而出。尤其對有志於外商企業、跨國集團或海外派駐的人才而言，TOEIC成績更是履歷的重要加分項。 ❇️Top10 丙級電腦軟體應用技術士 ➡️考古題下載 https://nabi.104.com.tw/ability/10028306 ▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/45150d6b-b912-48f9-afce-ca3b629993e9 行政助理、文書處理等職位的重要加分證照，通過率近六成。報考資格：年滿15歲或國民中學畢業即可報考。 想查熱門證照、掌握報名資訊與考古題？立即造訪【104證照中心】https://nabi.104.com.tw/certify

過去幾個月，「Vibe Coding」與「Agentic Engineering」正在重塑矽谷的開發邏輯。軟體開發正從「手工業」轉向「指揮官模式」。 身為開發者，你是要繼續在語法細節中掙扎，還是要領先成為學會指揮 AI 智能體（Agent）作戰的架構師？ X School 再次突破業界框架，帶來【全台首創】的實戰課程。 我們不只單純教Vibe Coding， 更要帶你掌握智能體工程開發精髓。 將特斯拉前 AI 主管倡導的開發思維，深度植入日常的專案開發。 這不是實驗，這是即將發生的產業革命。 🚀 為什麼這堂課值得學習？ ✨全台首創： 唯一整合 Vibe Coding 與智能體工程（Agentic Engineering）的系統化課程。 ✨拒絕黑盒： 解決 AI 隨機生成的技術債，掌握可驗證、可管理的開發流程。 ✨實戰導向： 從 建立 AI 協作開發思維、精通 AI 驅動的 SQL 資料庫技術、掌握最新 AI Coding 工具、開發具備執行力的 AI Agent 核心、實現 OCR 企業進銷存自動化到打造全天候 Line Bot 智能助理，5 件成品帶你直接對接產業需求。 ✨小班精修： 為了確保教學品質，本班上限僅 15 人。 AI 不會取代工程師，但會取代不會用 AI 開發的工程師。 【60 小時掌握 AI 核心實力】 👉早鳥優惠實施中，現省 NT$14,400 👉名額僅 15 位，我們只留給最渴望掌握未來技術的人。 🔥 手刀搶佔先機，成為企業爭奪的頂尖人才！ 立即報名👇 https://user135527.pse.is/8yxtn4

範例實作與專題研究的20堂程式設計課 第二版 全球最暢銷的Python學習教材 發行銷售超過50萬本 本書是全球最暢銷的Python程式設計學習參考書，也是一本節奏明快的Python輕鬆入門與應用的程式設計課程，讓讀者學會編寫程式、解決問題，並讓程式的應用立竿見影。 在本書前半部分，讀者將學到關於Python程式設計必學基礎概念，例如變數、串列、類別和迴圈等主題，並對每個主題實作練習寫出整潔易懂的程式碼。讀者也能學到如何讓程式產生互動性，以及如何在程式整合到專案前正確也測試好編寫的程式碼。在本書後半部分，讀者會把學到的知識技能應用到三個大型專題中，第一個專題實作是類似小蜜蜂電玩的「外星人入侵」遊戲；再來是活用Python超強好用的程式庫來進行資料視覺化處理；第三個專題則是活用Django來建置和部署一套Web應用程式。 如果您跟隨著本書好好學習，您將學會下列這些技能： ‧活用強大的Python程式庫和工具，例如Pygame、Matplotlib、Plotly和Django等 ‧製作出2D電玩遊戲，了解怎麼控制鍵盤和滑鼠的操作，並作出隨關卡愈高而遊戲就愈來愈難的技巧 ‧處理資料並建置出能互動的視覺化呈現 ‧建置和自訂簡易的Web應用程式，並安裝部署到網路上讓大家使用 ‧懂得怎麼處置錯誤例外的發生，讓您知道如何解決自己在程式設計上的問題 本書第二版新增修訂了Python最新程式碼和實務應用。前半部中加入了f-strings、常數和管理資料等內容。後面部則針對各大專題應用修訂了更佳的程式結構、更清晰的語法和更流行即時的程式庫與工具，例如Plotly和最新版本Django。更多新增修訂內容，請參考本書第二版序。 如果您真的想要邁進「程式設計」領域，這本書能幫您提升學習速度，並讓您更快編寫出實際能用的程式。別猶豫了，馬上發動引擎開始進入本書的程式設計課程吧！ 本書適用Python 3.X版 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACL053400

你可能已經看過網路上許多面試題目分享，但你真的知道每一題背後的用意和回答方向嗎？職場專家彙整18題經典必考題，並逐題解析面試官提問的真正目的，並告訴你怎麼答才漂亮，以及哪些訊息絕對不能說。不論你是畢業新鮮人或是想轉職，現在正準備參加面試，趕緊收藏本文並筆記起來！ 文／王淑華（小黛） 許多學員經常很焦慮地跟小黛說：「老師，好不容易有面試機會，但我總是緊張到不知該如何回答，尤其是要我自我介紹時，講了兩句話就接不下去了…….」。 你也有這樣的問題嗎？其實說穿了，就是準備不夠充足，連自己的優缺都無法邏輯性的敘述，面試官當然會質疑你的溝通表達能力不足。尤其是剛畢業的學生，因為沒有工作經驗可聊，更容易在面試時失焦、失去方向，無法展現出未來發展潛力。 在此，小黛特別整理出18道最常被問到的題目及回答方向，不論你是畢業新鮮人或是想轉職，現在正準備參加面試，請先寫下你的答案，找位好友或是對著鏡子，用手機錄下自己的回答內容，不斷地練習、練習、再練習。 Q1：介紹你自己 Do一針見血、說明你的價值和強項。例如：「我是一個擅長分析問題和快速找到解決方案的人，所以，我以扭轉業績不佳的團隊而聞名。」或舉你曾做過的專案說明你的貢獻。Do not聊學校、個人或家庭生活，不要照著履歷唸。 Q2：用一個詞來形容自己 透過你的回答，面試官能夠評估你的性格類型，你的自我認知、自信心，以及你的工作方式是否適合這項工作。這個問題可能是一個挑戰，特別是在面試前幾分鐘就被問到這個問題，因為你還看不出面試官的喜好，也真的不知道面試官在尋求什麼樣的人格類型。 Do謹慎行事為上策。因為人都是多面向的，你可能很活潑、幽默，很能專注在工作上，也很細心。但如果你今天要面試的職位是會計，說自己很幽默，可能幫助不大。最多挑兩三個符合這個職務所需特質去回答，比較保險Do not滔滔不覺講太多，除非是面試官請你舉例說明，否則請簡潔扼要。 Q3：說說你的優缺點、核心能力、競爭力 面試官希望透過你的自我剖析，了解你的自信心。 Do面試官希望透過這個問題，判斷你是否能與同事合作並按時完成任務。你的缺點有可能會扣分，但不用太擔心。萬一，你的優勢和該份工作所需的技能不一致時，請避重就輕。所以提前準備好這個問題，小心踩到面試官的地雷！Do not不要回答那種「明明就是優點的缺點」，例如說自己的缺點就是「太努力工作」。面試官想了解的是你的自我評估能力是否成熟，以及你是否對自己有自信。因為誰沒有缺點呢？你回答的方向應該是，你清楚知道自己有那些缺點，而你如何補強這些不足。面試官想知道你是否可以勝任新職位，只要誠懇又積極地回答自己如何面對缺點，這不會讓你扣到分數。 Q4：為什麼想來我們這裡工作？ 面試官想知道你的工作動機，以及你是否了解我們公司。 Do你要優先說出對你最看重公司的要素，例如貴公司的產品優勢及市場領先地位，一定要展現出你有花時間研究這間公司，包括組織架構及部門主管等（可查詢公開資料或新聞稿），並了解相關產業近況。Do not延伸閱讀：面試被問應徵理由，稱讚公司「穩定、福利好」會讓人覺得你想進來養老？ Q5：為什麼想離開原本的工作？ 面試官想透過這個問題，了解你是不是一個不適任的人。如果你每份工作時間都不長，面試官更想知道你是否也會很快從這裡離開。或者，是否你總是把合作對象惹毛，而不得不走。如果沒有包裝好，橫衝直撞地胡亂回答，很可能會大大扣分！ Do你的答案可以偏向「因為現在面試的這間公司有什麼元素吸引了你」、「因為現在這間公司工作更有挑戰性」。讓面試官知道你有做功課，並願意接下新職務挑戰。Do not絕對不要攻擊批評前公司、前老闆。 Q6：工作中，讓你最引以為傲的是什麼？ 面試官想進一步了解你的工作熱情所在，你最擅長的項目，以及你是否為自己的工作感到自豪。 Do充分展現你的積極和熱情，但要記住回答內容必須和這份工作有所連結。比如說：「我很擅長鼓舞士氣，喜歡團隊合作的成就感，所以我也想知道，如果進到這間公司工作，我會有團隊合作的機會嗎？」Do not你最引以為傲的事情跟此份應徵職缺毫無關聯，可能就會讓面試官卻步。 Q7：你希望能有什麼樣的老闆和同事？ 面試官想確認，你是否很容易與某類型的人產生衝突。 Do不要批評任何人格特質，你可以從好的方面著手，再輕描淡寫你可能不擅長應付的人格特質，例如：「我是一個可以跟大部分人都處得滿好的人，就算意見不合、個性或做事方法差很多，最終也都能找到平衡點。但我還蠻怕遇見火爆的同事，但我會很鎮定讓對方看不出來。」 Q8：你如何定義「成功」「失敗」？ 面試官希望深入了解你以什麼為優先，例如：「你覺得薪水是最重要的考量嗎？你是個喜歡接受挑戰的人嗎？還是熱衷於學習新技能？」這是很個人化的答案，要小心應對，不要過於野心勃勃，讓面試官覺得你可能會挑戰公司的主管。 Do請你試著以未來雇主的方式定義成功。比方說：「將我的品牌專業知識應用在戰略營銷目標」，並以您現有的成功為基礎。總而言之，你的成功和過去的表現，最好和這家公司有關聯。 Q9：在職涯上有發生過什麼讓你後悔、挫折的事情？ 這個問題很重要，不要害怕承認過去犯的錯，會進而影響你的評價；如果你能從中學到教訓，並轉換成有價值的失敗經驗，面試官會欣賞你的勇氣。 Do專注在「積極面」上，比如說，你應徵的是業務，你可以說：「我很少對自己做的決定後悔，但我認為應該早點發掘自己在業務上的熱情與專業，當然我也很高興有過去的工作經驗，我相信這些經歷都不會白費。」他們希望聽到「我會繼續努力工作」這個答案，因為這樣顯示你對工作充滿熱情；另外，他們也想知道你會不會做出明智的財務決策。 Q10：為什麼你待業這麼久？ 如果你待業真的很久（超過一年），面試官可能會擔心你是否有足夠的動力，你是否容易被其他事情分心。當然，雇主也會考量，市場一直在變，你的技能是否能銜接上現在的需求。 Do以平靜、實務的態度回答問題。企業希望錄用的員工即使在失業時也擁有「主動權」，因為這種動力和堅韌，面試官會非常欣賞。例如：「我一直有在面試，但是在我對這次轉職非常謹慎，希望能找到非常理想的工作，我也知道求職時間很長，擔心脫離市場，所以我通過[課程、社團、媒介…]學習最新技能」。 Q11：公司方針與你個人理念不合時，你會怎麼處理？ 這個問題是想了解您的工作執行或決策能力，以及是否能與他人合作。最重要的是，你會不會誠實說出你的想法。 Do你必須邏輯性地說出你的原因，而且不是針對個人。建議回答方向專注在如何有利於整個團隊的合作，並會舉出一些事實和數據，以及你試圖改善決策的過程和結果。Do not如果你為了保護自己而回答「我從來不會反對公司政策」，對方會想：「所以，你可以接受任何你被告知要做的事情囉？而不是去考慮所有可能的結果？」 Q12：如果達不到工作目標你會怎麼辦？ Do基本的步驟：分析失敗原因、找出可利用的資源、提出改善計畫和可行方案。用例子說明，例如說你應徵的是財務分析，你可以說：「我會分析未達標原因，並列出改善辦法，並和主管討論改善方案」。Do not不要用我覺得、我認為、這類模擬兩可的語氣，要有邏輯性的回答。 Q13：你對未來的職涯有什麼規劃／未來有什麼目標？ 面試官想要了解求職者對未來的職涯想像，藉以確認這份工作是否符合你的長期發展規劃。對面試官來說，這個面試問題能夠篩選出「職涯路線與應徵工作相符的求職者」。 Do強調你對於「在公司內部的長期職涯發展」的興趣，展示自己對於這份工作的熱情。例如：「我希望以工程師的身份，持續改善系統；同時也希望能夠承擔更多管理面的責任，並試著將產品思維融入開發的過程。今天會應徵這份工作，正是因為公司環境與團隊文化都符合我對職涯的期望！」延伸閱讀：面試官愛問「你的未來規劃是什麼」想知道哪些事？破題秘笈必知 Q14：為什麼我們應該錄取你？ 這是一種臨場反應，面試官想了解求職者如何「自我行銷」。透過求職者介紹自身的技能與優勢，面試官能夠知道你對這份工作的了解程度，以及是否能夠達到預期的工作成果。 Do選擇 3- 4 點合適的特質，用條列式介紹，展露對自己能夠勝任這份工作的自信。同事盤點自己能為公司貢獻的價值，例如：我擁有相當豐厚的媒體人脈，可以為公司產品大幅增加曝光機會，讓企業了解到你的價值。。延伸閱讀：面試經典難題：「你覺得公司為什麼要錄用你？」，該怎麼答才能化解尷尬？ Q15：你可以加班嗎？ 基本上只要在合法合理的範圍，公司都會期待員工配合，除非面試官已表明這會是常態性的需求，你就必須自己考量思考這樣的工作環境是否符合你的期待。 Do微笑回答你會盡力配合以達到工作上的要求。延伸閱讀：面試劈頭被問：「可以配合加班嗎？」，進退兩難該如何回答？ Q16：面試官挑戰你沒相關經驗 基本上除非需要專業的知識，如律師、會計作帳、或程式工程師，否則只要利用on-job-training是可以補足經驗不足的問題。 Do微笑回答你會在工作上快速學習並做出成績，希望能夠給你有機會展現將來發展的潛力。Do not不要失去信心，支支嗚嗚的回應。 Q17：最後給求職者的提問 提問表示你很重視這次的面試機會，希望進一步了解公司狀況並可以加入他門的團隊，一定要好好把握提問，先把「成為企業心目中不可多得的人才」當作現階段的最大目標。 幾個提問作參考: 1. 應徵工作的詳細內容、目標與責任職掌 這會讓企業感覺「你應徵時就已經很慎重地在看待這份工作了」，也會相對地開始對你認真，並且相信你會是一個目標導向，且對自己工作有責任感的員工。 2. 貴公司可提供的個人職涯發展 提出這個問題可以展現積極的一面，向面試官暗示你不是「只求一份工作」的員工，而是企業可以信賴的長期夥伴。公司會用「尋找可長期培養幹部」的高度看待你，覺得你是一位有目標、有想法的員工，也比較願意相信：「如果能夠給你一個可努力、可期待的職涯發展，應該是一名穩定有衝勁的人才」。 3. 對這個職務的員工有什麼特別的期許 你會更清楚公司的期待是什麼、渴望找到哪種人才，別忘了藉此機會，再次讓面試官了解到，「你就是他們在尋找的人」！ 4. 是否在我身上看到所需的能力和特質（或是對你還希望了解更多） 這是一個讓面試官思考的問題，如果面試官覺得你確實是位不可多得的人才，他們會對你的自信留下深刻印象，甚至可能當場就問你什麼時候可以報到。如果公司真的說出了一些對你的疑慮，也正好可以把握這個機會，再次向面試官進一步說明解除對方的疑慮，爭取更多機會。就算最後還是未能錄取，你也能從這樣的提問過程中學到非常多，知道自己有哪些不足。 Q18：碰到不懂的問題 Do先再問一次問題，如果真的不會，就誠實回答你不太清楚，但你會回去好好研究，下次見面時會主動回覆（順便試探是否有二面的機會）Do not千萬不要虛張聲勢、隨便回答。 以上，希望對你們有所幫助，也祝福正在找工作、準備面試的你，馬到成功！ （原文標題：面試總是表現失常？專家解析「18道必考問題」，教你收服面試官的心） 【關於作者－王淑華（小黛老師）】現任：Yahoo / Money UDN 專欄作家/職涯諮詢師 * 曾任職於外商銀行、保險公司資深副總(奇異電子、花旗銀行、美國運通、保誠人壽、康健人壽) * 擁有行銷、金融專業證照 : 英國直效行銷協會會員、產壽險業務、保險代理人、理財規劃、信託業務 * 長期擔任企業中階主管內部諮商導師。★小黛老師在104高年級 一對一諮詢 推薦閱讀： 面試如何判斷公司好壞？提5類問題，看看面試官怎麼說別說「因為我的特質很適合這工作！」換個方法說服面試官面試明明相談甚歡，為什麼沒被錄取？資深HR揭真實原因

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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

之前我跟大家分享了系統分析師必須具備的「觀察」、「商業思維」共2個軟實力，但在講述下一個主題前，我想先透過幾個案例分享來探討缺乏以上能力會產生什麼結果。 歡迎有興趣的朋友點選以下連結網址查看第一個案例： https://ituncle.pixnet.net/blog/post/36560098 若有任何問題也請大家留言給我，我會回覆的哦！謝謝！

| 本書為第二版 | 「這本就是您需要閱讀的書。強大、技術合理且讓人大開眼界。」 －Sandra Henry-Stocker, IT World 在開發強大又有效的駭客工具時，Python是大多數資安分析師的首選程式語言。在這本暢銷的《黑帽Python》第2版中，您將探索Python功能的陰暗面：從編寫網路監聽程式、竊取電子郵件憑證和暴力破解目錄開始，到製作變異模糊測試、調查虛擬機器和製作隱蔽木馬程式等都是本書介紹的內容。 第2版本中的所有範例程式碼均已更新至Python 3.x。書中還新增了關於使用Volatility框架的位元移位(bit-shifting)、程式衛生守則(code hygiene)和入侵鑑識(offensive forensics)等內容，以及對Python程式庫ctypes、struct、lxml和BeautifulSoup的擴充解釋，另外還介紹了入侵攻擊的駭客策略，例如拆分位元組、利用電腦視覺程式庫和爬取網站內容等。 您將學到： ‧利用GitHub建立木馬命令和控制伺服器 ‧偵測沙盒，以及將各種惡意軟體的工作自動化，例如紀錄鍵盤按鍵和螢幕截圖 ‧擴充Burp套件的Web駭入工具 ‧以創意手法控制處理程序來提升Windows許可權 ‧使用入侵記憶體的鑑識技巧擷取密碼的雜湊值(hash)，並找出虛擬機器的漏洞弱點 ‧濫用Windows自動化 ‧以不被偵測到手法從網路中外洩資料 在資安攻防的領域中，您要有能力可即時製作出功能強大的工具程式。《黑帽Python》這本書能教您如何製作。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACL060500

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

我常常遇到客戶問我：「我要跑AI，要買哪張GPU？」這個問題看起來簡單，但其實背後有不少需要釐清的事情。我想把我平常跟客戶討論的邏輯整理一下，給正在考慮這件事的人參考。 先從最基本的說起。GPU的記憶體容量是選擇的第一個關卡。你要跑的模型，參數量有多大？大語言模型通常的規則是，7B參數的模型大概需要14GB的記憶體，70B的模型就需要140GB左右。這個估算是最低需求，實際跑起來還要加上推論的緩衝。 RTX 4090有24GB GDDR6X，適合跑中小型的AI模型，或者做AI應用開發和測試。它的性價比很高，3D渲染和AI開發都能用，是最入門的選擇。RTX 5090記憶體升到32GB，用的是GDDR7，速度更快，適合需要稍大記憶體但預算有限的場景。 A100是一個分水嶺。它有80GB的HBM2e，這讓它可以完整跑一個70B的大語言模型，或者做大規模的深度學習訓練。A100還支援NVLink互連，多張卡可以連起來形成一個大的記憶體池，對需要超大模型的場景非常重要。我們的A100方案是最多客戶選的，原因是它在記憶體容量、運算能力和價格之間取得了不錯的平衡。 H100是目前最頂級的選項。3,958 TFLOPS的AI算力，比A100高了好幾倍，而且有Transformer Engine加速，對大語言模型的訓練有特別的優化。如果你要訓練自己的大型語言模型，或者需要大規模的多GPU互連，H100是正確的選擇，但價格也相應的高。 我判斷客戶適合哪個方案，通常問這幾個問題：你的工作負載是訓練還是推論？訓練需要更多算力，推論通常對記憶體頻寬的要求更高。工作是持續的還是間歇的？持續的適合月租，間歇的考慮按小時。你需要多大的模型？這決定了你最少需要多少VRAM。 有一個很多人忽略的點：GPU的算力數字只是一個參考，真實的效能還取決於記憶體頻寬、互連速度、周邊的CPU和系統記憶體配置。我們在搭配主機的時候，A100方案搭配的是256GB系統記憶體和2x 2TB NVMe SSD，H100方案是512GB DDR5，這些配置是根據GPU的特性仔細設計過的。 最後一個建議：不要為了看起來比較厲害而買超過你需要的GPU。H100很強，但如果你只是跑推論服務，A100就夠了，而且便宜很多。把預算放在夠用的GPU加上好的基礎設施，比花很多錢在規格上用不到的部分更聰明。 https://gpu.nss.com.tw/

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。

👉 《#JavaScript大全》 網址：https://www.tenlong.com.tw/products/9789865027322?list_name=trs-o 俗稱犀牛書的《JavaScript 大全》，從零開始的 JavaScript，不怕不讀，就怕太厚讀不完。 👉 《#JavaScript－#優良部份》 網址：https://www.tenlong.com.tw/products/9789866840272?list_name=rd 少少的 100 多頁，把 JavaScript 好與不好的地方都寫得清楚。對於在使用 JavaScript 時，可以更深地了解每個 JavaScript 的特性。 👉 《#深入淺出設計模式》 網址：https://www.tenlong.com.tw/products/9789865029364?list_name=srh 設計模式（工作上比較用英文 design patterns）是在開發時使用的寫法，這些寫法是經過時間考驗，在遇到類似情境的時候，使用設計模式推薦的結構來撰寫程式，可以讓自己寫出更簡潔、複用性更高的程式碼，減少未來遇到需求變更、更改程式碼時，因為耦合度過高造成開發成本的增加。 👉 #同場加映《JavaScript: Understanding the Weird Parts》 線上課程網址：https://www.udemy.com/course/understand-javascript JavaScript 寫多了以後，會發現這個程式語言有難以置信，不禁讓人露出黑人問號表情的面相，Udemy 的這堂線上課程算是羅列了各種 JavaScript 奇怪的部分。 不論是犀牛書還是另外兩本，我都偏向推薦已經是前端工程師的讀者再來閱讀，理由無他，就是這幾本書讀完要花費的時間實在是太多了，對於想要踏入前端世界的初學者來說，內容與無字天書無異。 如果真的是從 0 到 1，我會比較推薦讀者跟自己信任的老師學，而不是自己看書。因為如果有不懂的地方，至少可以有人即時地回覆，而保哥說的觀念沒學好會吃大虧，至少在專業的老師帶領下，比較能夠建立起基本的概念。 上面推薦的書雖然不見得適合當初入前端的第一本書，但對我在往後的工作上幫助都不小，推薦給大家。

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

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

你遇過那種習慣把AI千字文全複製貼上信件或訊息的同事嗎？本文整理3種「AI複製人」常有的壞習慣，並分享高EQ回擊話術與3大自律原則，不只能讓同事「說人話」，還能提升自己的職場專業信任度！ 文／《104職場力》 本文導覽 同事變身「AI複製人」？還是你也中標了呢？碰上AI機器人同事，如何優雅禮貌地請他說人話？情境1：收到一大串未經整理的AI生成報告情境2：收到邏輯不通、明顯有AI錯誤的內容情境3：收到AI罐頭回覆，有講跟沒講一樣3個職場人使用AI的高EQ自律法1.堅持「80／20黃金法則」2.送出前，要過濾和「說人話」3.負起「最後審核者」的責任 跟同事互動一直是門課題，隨著時代演進、每個階段的問題點也大不相同，原本覺得AI出現後會讓事情變簡單，沒想到新痛點隨即冒出： 以前：怕同事不讀不回、已讀不回、漏信拖延。 現在：怕同事「太有效率」，傳個訊息秒收到一篇上千字、排版精美、充滿「我們必須建立共識以達成綜效」的超長AI廢文。 Reddit和Threads等國內外社群媒體上就有不少工作者吐槽此現象，從網友的崩潰回覆中不難看出大家隱忍許久，畢竟那種只會把問題丟上AI，接著將答案「複製貼上」的行為，其實就是把「消化資訊的痛苦責任」甩鍋給別人承擔而已，快來看辦公室中是不是也有這樣的隊友。 延伸閱讀：工作忙到晚回覆、忘回…別說「我忘了」！一招高情商補救 同事變身「AI複製人」？還是你也中標了呢？ 把問題、工作項目餵給AI後，接下來你會怎麼做？看看自己或同事有沒有踩中這3個會被默默扣分的地雷行為： 完全不檢查，複製就寄出：信裡面還留著「好的，以下是為您撰寫的信件範本：」，或是連「此處放同事姓名」的格式提醒都沒刪掉，看了又氣又好笑。 字數一大堆，其實沒重點：回覆內容寫得落落長，但沒有消化整理，更沒有重點和結論，對方被轟炸完只會留下「所以你到底要我幹嘛？」的疑惑。 魔法對付魔法，用AI回覆AI：收到同事寫得很像機器人的信件或訊息，自己也懶得看，直接丟給AI解釋、順道生成回覆，形成一個讓AI「冤冤相報」的荒謬場面。 說穿了，AI應該只是幫人類省時間的「助攻角色」，不該是幫忙承擔責任的替身，一旦大家發現你或同事的東西都沒有經過「人類大腦過濾」，絕對會損害自己在團隊裡的專業信任度。 延伸閱讀：AI亂象！95%企業被「工作垃圾」拖垮，你的團隊也有Workslop雷包嗎？ 碰上AI機器人同事，如何優雅禮貌地請他說人話？ 遇到只會丟AI長文或雜亂摘要過來的同事，直接翻白眼或硬槓只會破壞氣氛，教大家幾招「優雅逼退法」，用話術軟性請他負起責任。 情境1：收到一大串未經整理的AI生成報告 碰到這種，可以先肯定他的速度，再把他本身應該完成的「消化、整理、決策」責任丟還回去。 建議回覆：「這份資料整理得速度好快！為了節省大家開會時間，能不能請你幫忙畫個重點，點出『你個人最推薦的2個做法』是什麼？我們再順著你的專業建議來聊！」 潛台詞解析：別想用資訊大海淹沒我，你自己到底有沒有看過？至少畫個重點、給出判斷再來吧！ 情境2：收到邏輯不通、明顯有AI錯誤的內容 先別急著大動肝火，也不要指責對方偷懶，直接點出怪異之處，把尷尬和後續補救措施都留給他自己消化。 建議回覆：「這段架構寫很豐富，不過OO細節跟我們實際的業務好像有點出入／第O段的提示詞沒刪除／前後兩段意思不一樣，再麻煩你確認一下。」 潛台詞解析：我知道這是AI寫的而且錯得離譜，也知道你沒有先看過就回給我，給你機會拿回去好好處理再拿來。 情境3：收到AI罐頭回覆，有講跟沒講一樣 不跟他在AI客套話中繞圈，直接把問題簡化成「二選一」或「Yes／No」進行追問，讓他必須給出明確的答案。 建議回覆：「感謝抽空回覆，但因為這個案子時間比較緊迫，想跟你確認最核心的一點：『這週我們是要直接啟動A方案，還是先暫緩？』麻煩你確認這個答案就好，感謝！」 潛台詞解析：你的AI很會說話，但我不需要千字文，麻煩請動一下你個人的大腦，給我一個明確指示。 3個職場人使用AI的高EQ自律法 不希望自己不知不覺也變成別人眼中討厭的AI複製人嗎？使用工具的時候可以把以下3個好習慣放在心上： 1.堅持「80／20黃金法則」 80%留給AI：比如請它幫忙抓大綱架構、整理會議逐字稿、擬定信件初稿、檢查錯別字或換句話說等。 20%堅持親力親為：潤飾修正之外，可手動加入「只有你這個人類才知道」的專案背景、個人觀點、真實的人情關懷，如果是報告，可以在最上方手動寫下1到2句的「重點Summary」。 2.送出前，要過濾和「說人話」 不論多麼兵荒馬亂，按下寄出鍵前，請給自己15秒重新朗讀一遍，只要發現文字出現「鑑於…」、「綜上所述…」、「創造協同效應以最大化價值…」這類超級生硬的AI罐頭詞彙，或者不小心貼到到提示詞，請立刻刪除重寫。 3.負起「最後審核者」的責任 不論請AI生成報告、Email還是程式碼，請記得最終都是以自己的名義寄出，必須要為內容的正確性與品質負責，才是維持職場專業信任度的關鍵。 下次再被同事的AI複製千字文轟炸時，請先深吸一口氣，試試這篇文章提供的方法，把責任還給對方，減輕自己工作的情緒與壓力，同時也時刻提醒自己，不管AI多好用，都別成為毫無溫度的「企業機器人」。 延伸閱讀：被AI Brain Fry搞得精疲力盡？你知道主管腦炸程度可能比你慘10倍嗎？