104學習

CISA已自2024/8/1調整考試章節比例分配及取消繁中考試 可能台灣的考生真的不多吧 對於內部稽核人員來說考過CISA的好處有一項就是可以參加CIA挑戰考 https://www.iia.org.tw/news_more_detail.aspx?news_item=03&news_id=3384 考過CISA後只要考一科就可以再取得CIA證照 挑戰考的Package還包含教學資源及練習考題 缺點是考試費用稍貴且只有全英文版本，所以是否能用就看個人囉！ 以下是我過往靠CISA時利用過的資源，有些連結已失效的我就不提供了 我並非資訊相關科系學生，在資安領域的學習路徑是先考取了iPAS資訊安全工程師、ISO27001 對資訊安全有點概念後再來看CISA相對來說輕鬆一些 若是跨領域的考生，可以考慮這個路徑能夠學習得更為札實 準備CISA考試前首先來閱讀一下網路上前輩的考試心得： ISACA CISA考試準備心得 https://hackmd.io/@9dCJrgb6QHGd8dRfgHO0zg/B10zpbZTo 知乎CISA考试高分（564分）通过-完整攻略分享 https://zhuanlan.zhihu.com/p/351055875 課程資源：(以下是我知道的線上課程，但我當初備考沒有購買線上課程，而是報名電腦稽核協會的實體課程) CISA® 稽核證照完全準備指南｜從稽核流程到資產保護全面解析 https://hiskio.com/courses/1634?s=ad Udemy https://www.udemy.com/ 理論筆記： CISA Exam Study(英文版) https://cisaexamstudy.com/ 知乎IT審計專欄 https://www.zhihu.com/column/c_1409245314239397888 官方試題練習題庫： CISA Questions, Answers & Explanations Database https://store.isaca.org/s/store#/store/browse/tiles 查考場：https://home.psiexams.com/#/test-center?p=Z97SE74H 考試通過後申請認證的QA https://support.isaca.org/s/article/How-do-I-apply-for-certification 因為現在已經取消繁中考試了，若英文不是太好的考生，只能選擇簡體中文考試 簡體中文與繁體中文在一些詞彙的用法不同 建議若真的要以簡體中文進行考試，教材就使用簡體中文，再以英文輔助 才不會有詞彙不同造成的誤解問題 另外既然只有簡體中文能選擇，考試教材也可以看看淘寶等管道購買 但要注意小心，不要被騙哦！

探索性數據分析（EDA）是產品經理在進行深入分析或建模前，用來快速了解數據的一種方法。簡單來說，它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等，以下將詳細介紹： 1. 了解數據的基本特徵：透過統計數據（如平均值、最大值、最小值）快速掌握數據的大概狀況。 2. 可視化數據：使用圖表（如直方圖、散點圖、箱形圖等）來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。 3. 發現異常和缺失值：檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據，以確保數據的準確性。 4. 變量之間的關聯性：檢查數據中的不同變量是否相關，為後續的決策提供依據。 EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據，為後續的深度分析和決策打好基礎。 要運用探索性數據分析（EDA）來幫助做出產品決策，以下是簡單的步驟指南： 1. 定義問題與目標 先明確你要解決的問題。例如，你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。 2. 收集數據 從數據來源（如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等）中收集與目標相關的數據，這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。 3. 進行基本數據檢查 - 數據總覽：查看數據有多少行、多少列，是否有缺失值。 - 統計摘要：快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等，來了解數據的整體分佈。 4. 使用圖表進行可視化 利用簡單的圖表來快速了解數據： - 直方圖：查看用戶行為的分佈（例如使用某個功能的頻率）。 - 散點圖：找出變量之間的關係（例如用戶使用時長與轉換率的關係）。 - 箱形圖：檢查是否有異常值，這些異常值可能會影響分析結果。 5. 檢查數據中的模式與趨勢 - 發現趨勢：例如，通過分析用戶的使用行為，發現某個功能在特定時間段更受歡迎。 - 群體分析：將用戶按不同特徵（如地區、設備、年齡）分群，看看各群體是否存在行為差異。 6. 處理異常值與缺失值 - 對於缺失數據，可以選擇補充或移除它們。 - 對於異常值，決定是否要排除，還是進一步分析其原因。 7. 根據發現制定行動計劃 根據 EDA 的結果，得出有價值的結論，然後制定具體的行動方案。例如，發現某些功能的使用頻率較低，可能需要優化或重新設計。 8. 持續監控與迭代 在產品上做出改變後，繼續收集數據，重複進行 EDA，以確認改進是否有效。 通過這些步驟，EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊，支持數據驅動的產品優化和決策。

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。

GitHub 是開發人員分享各式資源的集聚地，裡面充滿了各種與軟體工程相關的學習資料。但如何從這個龐大的資源庫中找到真正有價值的內容呢？本文將介紹五個頂尖的免費 GitHub 專案，幫助你提升技能，解決學習上的難題。 ▍Professional Programming 在這個專案中，你會找到大量經典書籍和優質網站的推薦，這些資源涵蓋了專業程式設計的方方面面。無論是深入理解設計模式還是掌握最佳實踐，這個專案都能滿足你的需求。雖然閱讀和學習這些內容需要一些時間，但對於那些致力於持續提升自我的開發者來說，這是一個絕佳的資源。 ➤ 專案網址: https://github.com/charlax/professional-programming ● 適合對象：希望深入理解專業程式設計的開發者 ● 上課模式：自學，閱讀推薦書籍和網站 ● 先備能力：基本的程式設計知識 ● 學習後能提升的能力：設計模式理解、最佳實踐應用 ▍Web Dev For Beginners 這是由 Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 團隊提供的線上課程，專為初學者設計。課程分為 12 週和 24 週兩種模式，內容涵蓋 JavaScript、CSS 和 HTML 的基礎知識。每節課都有課前和課後測驗、詳細的內容說明、解決方案以及作業。透過這種以專案為主的教學方法，學習者可以在實作中獲得新技能，達到事半功倍的效果。 ➤ 專案網址: https://github.com/microsoft/Web-Dev-For-Beginners ● 適合對象：Web 開發初學者 ● 上課模式：線上課程，包含測驗和作業 ● 先備能力：無需先備知識 ● 學習後能提升的能力：JavaScript、CSS 和 HTML 基礎知識 ▍The Art of Command Line 命令列工具是每個開發人員都應該掌握的基礎技能，而這個專案則提供了豐富的命令列指令及其使用說明。無論你是命令列的新手還是老手，都能在這裡找到有用的資源。最重要的是，這些指令可以大大提升你的工作效率，讓你在處理日常任務時如虎添翼。 ➤ 專案網址: https://github.com/jlevy/the-art-of-command-line ● 適合對象：所有需要使用命令列的開發者 ● 上課模式：自學，閱讀和實作命令列指令 ● 先備能力：基本的計算機操作知識 ● 學習後能提升的能力：命令列操作效率、命令列工具使用 ▍Project Based Learning 這個專案彙集了一系列以專案為導向的學習資源，涵蓋了多種程式語言。動手實作是學習程式設計的最佳方法，透過不斷解決實際問題，你能夠在實作中學到知識，並有效地鞏固記憶。這些專案由一群熱心的工程師整理，旨在幫助學習者通過實際操作掌握程式設計技巧。 ➤ 專案網址: https://github.com/practical-tutorials/project-based-learning ● 適合對象：希望通過專案實作學習程式設計的開發者 ● 上課模式：自學，參與專案開發 ● 先備能力：基本的程式設計知識 ● 學習後能提升的能力：專案實作經驗、多種程式語言技巧 ▍Every Programmer Should Know 技術世界瞬息萬變，無論你有多麼熟練，總有新知識需要學習。這個專案彙集了各種重要的技術知識和實踐，幫助你拓展視野，了解最新的技術趨勢。對於那些希望保持技術前沿的開發者來說，這是一個不可或缺的資源庫。 ➤ 專案網址: https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-know ● 適合對象：所有開發者 ● 上課模式：自學，閱讀各種技術文章和資源 ● 先備能力：基本的程式設計知識 ● 學習後能提升的能力：最新技術趨勢、廣泛的技術知識 GitHub 上有許多寶貴的學習資源，這五個免費專案是其中的佼佼者。通過這些資源，你可以提升專業技能、掌握命令列技巧、進行專案實作，並不斷學習新知識。無論你是新手還是有經驗的開發者，都能從中受益。趕快開始你的學習之旅吧！ ➤ 看更多工程師職缺＆面試懶人包： https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?category=research-engineer&goto=recommend&utm_source=104&utm_medium=nabi_post ➤ 資料來源：https://dev.to/wizdomtek/5-github-repositories-every-developer-should-know-1p93 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

老實說，我第一次聽到OpenClaw這個名字，以為是什麼水產相關的東西。 後來查了一下才知道，它是一個開源的個人AI助理，用你已經在用的通訊軟體操控，可以幫你做各種電腦上能做的事情。 它的官網是openclaw.ai，Logo是一隻小龍蝦，所以才叫這個名字。 我大概試用了兩個禮拜，想分享一下我觀察到的東西，特別是對企業來說有沒有實際價值。 先說最大的差異，OpenClaw跟ChatGPT根本不是同類東西。ChatGPT是你問它、它回答你，就這樣。OpenClaw是你叫它做事，它真的去做。它住在你自己的電腦上，可以讀寫你的檔案、寄信、看行事曆、操控瀏覽器，甚至自己寫程式來擴充自己的功能。 你不需要開一個新的app，就用WhatsApp或Telegram傳訊息給它，就像傳訊息給一個助理一樣。 我試過讓它每天早上傳一個當日的行程摘要給我，設定完之後就再也不用管了，它每天準時自己做。這種事情以前要嘛自己記、要嘛付錢請人做，現在就這樣解決了。 對企業來說，我覺得最有價值的有幾個方向。 第一個是老闆或主管的行政工作。很多主管花大量時間在整理信件、安排會議、追蹤待辦事項。這些事情不需要人腦，但一直在消耗高價值的時間。OpenClaw可以接管這些，讓主管專注在真正需要判斷力的決策上。 第二個是工程師的重複性工作。有人在社群分享，用Telegram傳一句話讓OpenClaw跑測試、整理錯誤報告、開pull request，以前要半天的事情變成等它跑完就好。對於工程師時間很貴的公司，這個價值非常直接。 第三個是對數據安全有要求的公司。因為OpenClaw是開源的，可以部署在自己的伺服器上，數據不需要傳到外部雲端。法律、醫療、金融這些對隱私要求高的行業，這點特別重要。 它現在還很新，上線才幾個禮拜，但社群已經很活躍，每天都有人在分享新的用法。矽谷不少技術圈的人說這是他們自ChatGPT以來第一次有「哇，未來真的來了」的感覺。 我自己的看法是，它現在的設定還是需要一點技術門檻，不適合完全沒有技術背景的人自己搞定。但如果你的公司有一個願意研究的工程師，把它搭起來之後，整個團隊都可以受益。 如果你對企業AI工具評估或導入有需求，AI.com.tw有在提供這方面的顧問服務，從工具選型到落地都可以聊。 https://AI.com.tw

Revit 是一種建築設計和建築信息建模（BIM）軟體，由 Autodesk 公司開發。它在建築和工程領域中廣泛應用，旨在幫助建築師、設計師、工程師和建造專業人士更好地規劃、設計、建造和管理建築項目。以下是 Revit 的一些介紹和應用方面的重要信息： 介紹： 建築信息建模（BIM）： Revit 是一個BIM工具，它允許使用者創建具有虛擬3D建模和數據庫功能的建築模型。這些模型不僅包含建築的外觀，還包括建築元件的物理特性、性能和關係。 全面性能： Revit 不僅僅是一個3D建模工具，還具有多種分析和模擬工具，可用於建築能源分析、結構分析、照明分析等，以幫助用戶優化建築項目的各個方面。 多學科合作： Revit 提供了多學科合作的能力，使建築專業人員能夠同步協作，共享數據並處理更複雜的項目。 自動文檔生成： Revit 可以自動生成建築圖紙、平面圖、立面圖、剖面圖等建築文件，減少了手動繪圖的工作量，並確保文件的一致性。 應用： 建築設計和建模： Revit 主要用於建築領域，用於設計和建模建築項目，包括住宅、商業建築、工業建築等。 工程設計： Revit 也可用於工程領域，如結構工程、機電工程和管道設計，以協助設計各種設施和基礎設施項目。 可持續性和能源分析： Revit 具有分析工具，可幫助用戶評估建築的能源效益，並優化能源使用，以實現可持續建築設計。 建築管理和維護： Revit 建模中包含建築元件的詳細信息，可用於建築管理和維護，包括設備管理、預防性維護等。 總之，Revit 是一個強大的建築設計和BIM工具，可用於簡化建築項目的設計過程、提高合作、提高建築性能並增加可持續性。它在建築和工程領域中已經成為一個不可或缺的軟體，並在許多國家和地區的建築行業中廣泛使用。

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

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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

這陣子小編正在挑選魚油產品，分別為以下2大知名AI，下同樣的prompt，讓它們回覆，二者均使用思考模式，回覆的真實呈現如下 https://1314520.com.tw/oilvsai/

在軟體工程領域，擁有專業證照能提升技術實力與職場競爭力。與其他職務相比，軟體工程師對AI相關證照的關注度更高，顯示人工智慧技術在業界的重要性。無論是開發、網路安全、專案管理，各種證照都有助於職業發展。以下是軟體工程類人員最常瀏覽的八大證照，幫助求職者選擇適合的認證。 第一名🟢人工智慧：機器學習 Python 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 ✍️Python程式設計測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/90b01176-e755-467c-aed7-a14a56c8a5db 這項證照專為希望掌握人工智慧與機器學習技術的工程師設計，涵蓋Python程式設計、資料分析、模型訓練等關鍵技術。擁有此證照可幫助求職者進入AI領域。 第二名🟢TOEIC (多益測驗) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/791f4d25-0e7f-41b7-b6fc-453d0fb44696 作為全球廣泛認可的英語能力測試，TOEIC證照在科技產業中極具價值。許多跨國科技公司要求工程師具備良好的英文溝通能力，以便參與國際專案、閱讀技術文件，甚至與國外客戶或團隊合作。 第三名🟢CCNA 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/f3b08867-0882-42c6-bd7a-41eac5959990 CCNA證照是思科（Cisco）提供的網路技術認證，涵蓋網路基礎、路由與交換、網路安全等內容。對於希望進入網路工程領域的軟體工程師來說，這是一項極具價值的證照，可幫助建立穩固的網路技術基礎。 第四名🟢 AI-900 AI 人工智慧基礎認證 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/7e37d905-b2f6-4de9-a3d8-99ad1f30fafe AI-900是微軟提供的人工智慧基礎認證，適合初學者與有志於AI應用開發的工程師。內容涵蓋機器學習、電腦視覺、自然語言處理（NLP）等概念，適合作為進階AI技術的起點。 第五名🟢 Google Analytics (分析) 個人認證資格 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/141cc2fe-394a-4820-8aed-4e8af84d0c3a Google Analytics證照是數據分析與網路行銷領域的重要資格，對於開發數據驅動應用程式的工程師來說至關重要。透過此認證，工程師能夠學習如何有效解讀網站數據優化產品。 第六名🟢ISO 27001 資訊安全管理系統主導稽核員 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 ▶️學習課程: https://nabi.104.com.tw/course/acad/b7cfaa80-1ba7-4088-8182-10356906f1ce ISO 27001證照主要關注資訊安全管理，適合希望在企業內部負責資安政策與風險管理的工程師。此證照能夠幫助企業確保資訊系統的安全性，特別適用於從事資安、雲端服務與企業IT管理的專業人士。 第七名🟢SCJP (現為OCPJP) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028055 SCJP（現為OCPJP）是Oracle提供的Java專業認證，專為有一定Java開發經驗的工程師設計，適合希望提升程式設計能力並在Java開發領域深入發展的專業人士。 第八名🟢國際專案管理師 PMP 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/5670bd2b-59f0-4c55-bbfd-f5f7ab785713 PMP（Project Management Professional）是全球最具公信力的專案管理認證，此證照涵蓋專案規劃、風險管理、資源分配等重要技能，能夠提升技術主管與專案負責人的職場競爭力。

過去一年我們跟不少台灣企業談過OpenClaw的導入，有些成功了，有些沒有。回頭看，成功的案例都有幾個共同的特徵，失敗或放棄的也是。我想把我觀察到的整理一下，對正在考慮這件事的企業應該有一點參考價值。 先說一個讓我印象深刻的案例。一家做B2B軟體的公司，他們的客服問題每天大量來自Telegram和WhatsApp，內容重複性高，基本上八成的問題就是那幾類。他們導入OpenClaw之後，讓它先處理這八成，只有真的需要人介入的才轉給客服人員。上線三個月後，他們的客服團隊從原本整天都在忙，變成可以有時間主動做一些客戶關係的維護工作。這就是對的使用方式。 這個案例成功的關鍵有幾點。第一，他們的問題類型適合AI處理，重複性高、有標準答案。第二，他們從一開始就把OpenClaw跑在自己的VPS上，客戶的對話資料完全在自己手裡，沒有顧慮。第三，他們有一個人負責維護和優化AI助手的設定，這很重要。 另一個案例相對沒那麼順利。一家餐飲集團，想讓OpenClaw幫他們處理外送訂單的詢問。問題在於他們的訂單系統很老舊，API整合做起來很複雜，而且每家分店的狀況不一樣，很難用統一的邏輯處理。最後他們選擇暫緩，先把後台系統整理清楚再說。這不是OpenClaw的問題，是他們自己的基礎設施還沒準備好。 從這些案例我歸納出幾點，什麼樣的企業比較適合現在就導入OpenClaw： 一、有大量重複性的客戶詢問，而且這些詢問主要來自通訊軟體。OpenClaw的強項就是跨平台的通訊整合，WhatsApp、Telegram、Slack、Discord都能同時處理。 二、對資料安全有一定要求，不希望客戶對話跑到第三方雲端。這類企業用自己的VPS部署OpenClaw，資料主權完全掌握在自己手上。 三、有至少一個人可以花時間學習和維護AI助手的設定。OpenClaw很靈活，但它需要有人持續優化，不是裝好就放著不管的工具。 我一直跟客戶說，OpenClaw不是一個插電就能用的電器，它更像一個需要培養的員工。你需要告訴它你的業務邏輯，讓它了解你的客戶常問什麼，幫它準備好需要的知識庫。這個投入是值得的，但你要有心理準備。 我們在VPS服務裡也因此加入了顧問時數的選項，協助企業完成從安裝到初步優化的整個過程。因為我知道很多企業主買了工具，最後沒有用起來，通常不是工具的問題，是沒有人帶著做的問題。 https://openclawvps.nss.com.tw/

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/

🔹 精選課程亮點： 1️⃣ 後端加速： 實戰建立 API 與自動化文件。 2️⃣ 前端實作： AI 輔助網站開發與資料分析。 3️⃣ 高階應用： 整合 Prompt Flow 打造專屬 AI 系統。 🎁參與課程者提供4/19-5/30 GitHub Copilot Business版使用權限 📅 相關期程： 報名截止：2026/04/15(三) 上課時間：4/19(實體-緯育台北中心)、4/26(遠距)、5/10(遠距) 💰 超值學費： 學員僅需負擔 $839 (政府負擔 $3,356) 特定身分(如45歲以上、原住民等)可享全額補助免預繳！ ⚠️ 參訓要求： 報名及開訓日需為在職中(有勞保紀錄者)，並有程式開發經驗，講師將以 C# 或 Python 進行演示。 👇 點擊下方連結到台灣就業通報名： https://ojt.wda.gov.tw/ClassSearch/Detail?PlanType=5&OCID=171122 (名額僅 40 位，依報名順序錄訓，請把握機會！) ✨台灣就業通所見課綱將於實際授課時，額外新增2026年更新版教材進行授課，會學到更多新的內容 如：Code Review、MCP擴充、CLI應用情境、用於SQL分析及應用、用於做資料分析、展望未來SDD

本書是對部署在微軟Azure雲端的服務執行滲透測試之完整指導手冊，微軟的Azure是受到眾多公司採用的雲端運算服務平台，讀者首先會學到以雲為中心的滲透測試，以及如何取得執行滲透測試所需的適當權限，接著學習如何偵察Azure訂用帳戶、取得Azure儲存體帳戶的存取權，並深入探討Azure的基礎架構即服務（IaaS）。 書中提供豐富的滲透測試腳本範例、施行完整資安評估的實用建議，以及介紹如何設置Azure以阻擋常見攻擊的小訣竅，針對有效執行雲端系統的安全測試，及報告精確的測試結果和因應建議，提供清晰而完整的觀念。 透過本書，您將瞭解如何： ．發掘虛擬機的組態弱點，讓讀者能夠取得密碼、執行檔、程式碼和設定檔 ．使用PowerShell命令找出IP位址、管理員及資源的詳細資訊 ．尋找與多重要素身分驗證及管理憑證有關的資安問題 ．藉由枚舉防火牆的規則進行網路滲透測試 ．研究Azure金鑰保存庫、Web應用程式、自動化服務及其他特殊服務 ．藉由檢視日誌及安全事件，以了解我們的行動何時被發現 「本書讓你在微軟Azure上的滲透測試和安全防護取得領先優勢！」 醫學博士 Thomas W. Shinder 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACN034400

3月21日，iPAS AI初級應用規劃師「115年第一次能力鑑定」已順利完成考試。這張由經濟部核發的國家級證照，正逐漸成為職場AI能力的重要指標。自2025年首次開辦以來，四梯次共吸引超過 1.4萬人到考，目前已有逾 6,500人通過認證成為「有照」AI專業人才，同時已有超過 4,500家企業響應iPAS，承諾提供通過者優先聘用與薪資獎勵。 🏆 榮登2026年2月 Top3 熱門證照： https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️【點我免費做初級模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶️【點我免費做中級模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe 💰 費用史上最低，現在入場最划算 初級每科只要 400元（約原價3折），中級 500元 優惠期限：115〜116年，117年起恢復原價 🔄 考題持續進化：更強調「能不能解決問題」 本屆題目設計不只考名詞定義，更大量出現企業實務情境，考生需要判斷如何在真實場景中選擇並應用 AI 解決方案。觀察本屆題目走向，光懂技術已不夠用——能把 AI 說清楚、算清楚、做安全，才是這張證照真正在篩選的人。 📋 科目一核心考點（人工智慧基礎概論） • 模型評估與防雷思維：看到高Accuracy不能高興太早，要會識別 Data Leakage（資料洩漏）、類別不平衡等陷阱，並知道如何用SMOTE或資料增強補救 • 可解釋AI（XAI）題型明顯增加：要能根據溝通對象選對工具——向工程師用SHAP找問題根源、向客戶用反事實解釋說明如何改善結果、影像模型用Saliency Map確認模型有沒有「看錯地方」 • 情境應用題比重提升：題目給出真實業務場景，考生需判斷該用分類、偵測還是分割任務，並考量邊緣AI部署與Buy vs. Build決策 📋 科目二核心考點（生成式AI應用與規劃） 科目二聚焦生成式AI的應用與規劃，從商業評估到安全合規，涵蓋多個實務面向（以下考點整理供參考，實際範圍以官方簡章為準）： • 商業評估：計算ROI、TCO、API Token費用，能用商業語言評估專案可行性 • 提示工程與LLM：掌握思維鏈（CoT/ToT/GoT）等提示設計模式 • RAG企業知識庫（本屆重點）：理解資料分塊（Chunking）策略、MCP協議與AI Agent框架，解決「AI為何回答不準」 • 模型部署與優化：LoRA微調、知識蒸餾、負載平衡等落地工程概念 • AI安全合規：同態加密、SynthID、C2PA標準，防範Deepfake與資料洩露

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

2026-04-25 聯合報記者陳宛茜　由聯合新聞網授權轉載 王申孟大學念的是資訊工程系，畢業後他卻沒選擇人人稱羨的工程師職涯，反而報考公職，還是和理工科八竿子打不著的「一般行政組」。他「打掉重練」，卻只花了兩年便考上競爭最激烈、錄取率最低的「一般行政組」。回想考試之路，王申孟認為自己的備考方式平平無奇，但能做到「正向思考、心態正確」、並懂得適度釋放壓力。「心態最重要。」他遇到許多考生、備考到最後信心崩潰。 畢業於龍華科技大學資訊工程系，王申孟畢業前發現工程師工作沒日沒夜，並不是他嚮往的生活。服替代役時他在公家機關服務，接觸到公務人員的職場文化，朝九晚五相當穩定，認為是適合自己的理想工作，當完兵後開始認真準備考公職。 日前考試院公布考公職最新數據，發現錄取率不到一成的「一般行政組」，錄取者多來自頂尖大學。王申孟表示，出身私立大學理工科，備考之初確實曾質疑自己「寫申論題怎麼可能寫過台大政大」，但他轉念一想「既然先天無法贏，只能花時間慢慢來」，努力和毅力成為他逆轉勝的關鍵。 對理工科的考生來說，考公職的申論題是一大關卡。王申孟回憶，他第一次寫申論題花了足足三個小時，寫完還被補習班老師退貨，讓他深感挫折。但他不放棄，蒐集好幾本申論題題庫書、從零開始一題題練基本功。他規定自己每天至少寫一題申論題，揣摩架構、學習邏輯，從一題寫三小時、逐步練到一題只要寫20分鐘。 王申孟自認是「長跑型選手」，備考這兩年，他每天從早上九時讀到晚上七八點，只在中午休息一小時。但到了最後階段，他規定自己每個周日都要休息、避免彈性疲乏。他認為正因為自己是「文科新手」、因此對一般行政的課本內容感到新鮮，尤其發現內容可以跟時事互相對照、還可以用理解的方式背法條。因此即使近乎全年無休，他也不會感到讀書倦怠。 上考場前，王申孟有一個特別的「儀式」—向自己信心喊話「考題我一定會寫。」他坦承自己「超有自信」，即使是「越區挑戰」，也深信自己「一定會考上」。「正向的心態很重要。 」他認為， 如果自己都不相信自己，「誰來幫你？」，因此「一定要相信自己。」 延伸閱讀：精準掌握考官閱卷20秒重點 「先工作再考試」成她公職上榜秘訣

在這個AI技術迅速發展的時代，AI架構師成為了企業成功的關鍵角色之一。你是否對AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展感到好奇？這篇文章將為你全面解析，幫助你了解如何成為一名成功的AI架構師，並在這個領域中脫穎而出。 ▍AI 架構師是什麼？ AI架構師是一種專門設計和構建人工智慧（AI）系統的專業人士。隨著AI技術的應用越來越廣泛，AI架構師的需求也在不斷增加。他們的主要職責是整合不同的AI技術，確保系統在實際應用中運行流暢，從而幫助企業在競爭中獲得優勢。 ▍AI 架構師工作內容 AI架構師的工作內容非常多樣化，以下是一些主要職責： ● 系統設計與架構：AI架構師需要設計和規劃AI系統的整體架構，確保各組件之間的協同運作，達到最佳性能。 ● 技術選型：選擇合適的技術和工具來實現AI解決方案，包括機器學習框架、數據庫、雲平台等，這對於AI系統的成功至關重要。 ● 模型開發與部署：AI架構師參與AI模型的開發、訓練和部署，確保模型在生產環境中運行良好，並達到預期的效果。 ● 跨部門協作：AI架構師需要與數據科學家、軟體工程師、產品經理等團隊成員緊密合作，將AI技術應用到具體產品或服務中，實現企業目標。 ● 技術指導與培訓：他們還需要指導團隊成員了解和使用AI技術，並組織相關的培訓活動，提高整個團隊的技術水平。 ● 性能監控與優化：持續監控AI系統的性能，進行必要的優化和改進，確保系統穩定運行，並能夠適應業務需求的變化。 ▍AI 架構師所需技能 成為一名成功的AI架構師需要具備多方面的技能，以下是一些必備技能： ● 數學和統計知識：理解機器學習和深度學習算法的基本原理，這是進行AI系統設計和開發的基礎。 ● 編程技能：精通Python、R、Java、C++等編程語言，尤其是Python在機器學習中的應用，這有助於開發和實現AI模型。 ● 機器學習和深度學習框架：熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等常見的框架，這些工具能夠幫助AI架構師高效地開發和訓練模型。 ● 數據處理和分析能力：能夠使用SQL、Pandas等工具進行數據處理和分析，這對於數據驅動的AI項目來說至關重要。 ● 系統架構設計：具備設計和構建大規模分佈式系統的經驗，這有助於構建穩定且可擴展的AI系統。 ● 雲平台：熟悉AWS、Google Cloud、Azure等雲平台的使用，這能夠為AI系統提供可靠的運行環境。 ● 問題解決和創新能力：能夠快速解決技術問題，並提出創新的解決方案，這對於應對AI領域的不確定性和挑戰非常重要。 ▍AI 架構師薪水 AI架構師的薪水根據地區和經驗水平會有所不同，以下是一些大致的數據： ● 美國：AI架構師的年薪範圍大約在12萬美元到18萬美元之間，高階人才甚至可以達到20萬美元以上。 ● 台灣：AI架構師的年薪範圍約在150萬新台幣到250萬新台幣之間，具備豐富經驗和專業技能的AI架構師可以獲得更高的薪資。 ▍AI 架構師發展 AI架構師的未來發展前景非常光明，隨著AI技術的不斷進步，AI架構師的角色將變得越來越重要。未來的發展趨勢包括： ● 持續學習新技術：AI技術日新月異，AI架構師需要不斷學習和掌握最新的技術和方法，以保持競爭力。 ● 專業領域深化：AI架構師可以在某些專業領域（如自然語言處理、計算機視覺等）深入發展，成為該領域的專家，從而提高自己的市場價值。 ● 跨學科合作：與其他學科（如生物學、物理學等）合作，推動AI在更多領域的應用，這將為AI技術開拓新的應用場景和市場。 ● 領導職位：隨著經驗的積累，AI架構師可以升任技術總監、CTO等更高層次的領導職位，負責整個企業的技術戰略和發展。 AI架構師是一個充滿挑戰和機遇的職業，對於那些熱愛技術和創新的人來說，是一個非常理想的發展方向。如果你對AI技術充滿熱情，並且具備相關的技能，那麼AI架構師將是一個值得追求的職業目標。希望這篇文章能夠幫助你更好地了解AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展，並為你的職業規劃提供參考。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

今年2025年是經濟部iPAS AI應用規劃師開考的第一年 將原有的機器學習工程師及巨量資料分析師證照整合而成 從2024下半年開始，資策會生成式AI能力認證考照率先推出後 民間各單位AI證照不斷推出 經濟部iPAS AI應用規劃師可以算是目前唯一政府認證的AI證照 我參加了8/16，也就是2025年第三場的考試 根據官方統計數據，前兩次通過率都有50%以上 第三次通過率45% 而參考iPAS其他證照統計數據來看，多數為三成左右 所以可以預料第四次難度應該會再提高，讓通過率降到30%左右 先回顧一下第三場的考試題目好了 考試題目字數多數偏多，且多以實務案例的方式出題考觀念 第三次考試沒有圖靈測試是於哪一年提出？這種沒意義的題目 但針對現存工具的用途考試至少考了兩題 詳細考題內容及類型，網路上已經能夠查到超多人分享 總之考題內容很有鑑別度，也讓這張證照的公信力得以維持 考試的準備方法 首先，一定要看簡章 不管什麼證照或是比賽，要先搞懂遊戲規則 要先知道證照考試方式、範圍等 AI考試範圍看似很廣，但其實基礎理論不外乎特定的一些內容 若無AI相關基礎，建議先閱讀官方提供的教材資源，影片及簡報等 再針對考試範圍，逐個分類去刷題目 都考AI了應該也能知道如何請AI針對考試範圍提供題目刷題吧？ 刷題的時候最重要的不是答對就好 不管答對或錯，只要看到不熟悉的名詞或觀念 務必要找方法搞懂，不論是查資料或問AI 考試建議要有同伴，可以找志同道合的人們成立讀書會 LINE社群中「iPAS AI應用規劃師-AI相關考證資源分享&心得交流」裡面有非常多的資源 有很多熱心的前輩會分享許多資料及觀點 而這張證照的考題會根據時事調整題目重點 例如今年的AI Agent議題、MCP等 第二次考試時也有考到NotebookLM製作Podcast的功能 想要取證，跟上時事也是非常重要的 這個社群的討論有助於讓自己跟上AI最新的技術與觀念 iPAS AI應用規劃師考試沒有考古題，所以沒有背考古題就能考過的事情 考試的方式、題目也非常的活，想要考過一定要弄懂觀念 我個人沒有買書來讀，利用官方提供的線上課程取代書籍，將基礎理論學懂 再利用AI刷題，每天堅持練習至少50題 當然，難度要調高一點 每天把50題搞懂，持之以恆30天 我想應該很少人不會通過的 最後我想說，證照考到只代表你對於AI相關知識有一定掌握且經過認證 不代表你一定高人一等，也不代表考到證照的人一定很懂AI AI世代就是要持續不斷的學習，才不會輕易被淘汰 祝福大家順利取證！ Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/iPAS-AI-269f7f8f282880ebbe8bc70acd0b99d7

2026年的台灣製造業，正處於數位轉型的最關鍵時刻。半導體、電子、機械、汽車組件等產業面臨全球供應鏈重組、勞動力短缺、永續要求與AI技術爆發的挑戰。MES（Manufacturing Execution System，製造執行系統）已不再是可選工具，而是企業提升產能、降低成本、實現智慧工廠的必備基礎。 MES能即時串聯ERP與現場設備，達成生產追蹤、品質控管、設備管理、物料流動與數據分析等功能，幫助工廠從「經驗管理」轉向「數據驅動」。本文根據台灣市場實際導入案例、廠商在地支援能力、技術成熟度（AIoT、數位孿生、雲端部署）、產業適配性與客戶口碑，整理出台灣七大MES系統廠商推薦排名，供製造業主與數位轉型團隊參考。 選型重點提醒：大型企業偏好全球標準與ERP無縫整合；中小企業重視在地快速支援、彈性客製與CP值；高科技業則看重設備聯網（OT/IT整合）與預測維護能力。 一、MES 是什麼？ MES（Manufacturing Execution System，製造執行系統），是介於 ERP 與現場設備（機台、人員、製程）之間的關鍵系統，負責把「計畫中的生產指令」真正落實到工廠現場，並即時回收生產過程中的所有數據，讓管理者看得見、管得動、追得到。 如果你曾經遇過「ERP 看起來一切正常，但現場卻天天救火」，那 MES 幾乎就是為了解決這個問題而存在。 在眾多實際輔導製造業數位轉型的經驗中，MES 的價值從來不只是「系統導入」，而是讓工廠從憑經驗管理，轉為憑數據決策。MES 在現場主要扮演以下幾個關鍵角色： 第一：生產即時監控 MES 會直接串接產線、機台、工站，讓你即時看到每張工單目前做到哪一道製程、良率多少、是否延誤。這件事在沒有 MES 的工廠，往往只能靠人工回報或下班後整理報表，等你看到數據時，問題早就發生完了。 第二：製程與品質控管 MES 不只記錄「有沒有做完」，而是完整留下「怎麼做的」。包含參數設定、作業人員、機台狀態、檢驗結果，全部自動留痕。當客戶追溯不良品、內部要做品質分析時，不再是翻紙本、問老員工，而是系統一查就有。 第三：工單與人機料管理。 MES 能清楚掌握「誰、在什麼時間、用哪台機器、做哪一張工單、用了哪些原料」。這對於多品項、少量多樣的工廠尤其重要，因為錯料、插單、急單，往往就是混亂的開始。 第四：數據即時回饋給管理層。 MES 不是只給現場用，而是把即時生產數據往上回饋，讓主管在辦公室就能看到真實產線狀況，而不是只看到美化後的月報。 簡單說，MES 就像工廠的「即時神經系統」，少了它，ERP 再強，現場依然是黑盒子。 二、如何挑選最適合的MES數位轉型夥伴？ 1. 評估自身痛點：是生產透明度不足？品質追溯困難？還是設備稼動率低？ 2. 考量整合性：是否需與現有ERP、PLM或IoT平台串接？ 3. 重視在地服務：台灣廠商通常在客製化速度與售後反應上更有優勢。 4. 未來性：優先選擇支援AI、邊緣運算、雲端混合部署與數位孿生的方案。 建議步驟：先定義需求 → 邀請2-3家進行現場訪談與Demo → 選定1-2家做POC → 簽約導入並分階段上線。 三、台灣七大MES系統廠商推薦排名 1. 鼎華智能：離散製造龍頭，亞太經驗最豐富 鼎華智能源自台灣鼎新電腦，深耕製造業40餘年，在離散型製造（如電子、機械、汽車組件、PCB、半導體後段）市占領先。鼎華智能專注MES與APS解決方案，累積超過2000家離散企業與200多家半導體客戶，涵蓋台灣、中國與東南亞。 核心優勢：AI融合生產排程、IoT數據中台、數位孿生應用；與ERP高度整合；在地服務網絡完整。適合追求全場景數位轉型的中大型製造業，尤其半導體與精密機械領域。2026年其「雅典娜」工業互聯網平台在AI Agent與預測維護上表現突出。 2. SAP：全球企業標準，ERP整合無敵 SAP ME/MII 是許多台灣上市櫃企業與跨國集團的選擇，尤其已導入SAP ERP的組織。適合大型電子、半導體與高科技製造業。 核心優勢：與S/4HANA無縫整合、即時數據分析強大、全球最佳實務模板豐富；支援複雜供應鏈與多廠區管理。缺點是導入成本與週期較高，適合有堅強IT團隊的大型企業。2026年其雲端與AI強化功能持續領先。 3. 西門子（Siemens Opcenter）：自動化與數位孿生專家 西門子憑藉強大的工業自動化背景，在台灣高科技與精密製造市場表現優異。Opcenter MES適合需要深度設備整合與模擬優化的企業。 核心優勢：數位孿生技術成熟、可與Siemens PLC/自動化設備完美結合；邊緣運算與高頻數據處理能力強；適合半導體、面板、汽車等追求零缺陷與預測性維護的產業。2026年在工業4.0生態系中仍具領先地位。 4. 羅克韋爾自動化（Rockwell Automation）：離散製造與效能優化強項 Rockwell在台灣市場成長快速，尤其半導體供應鏈、製藥與傳統產業轉型案。FactoryTalk MES適合注重OEE（整體設備效能）與能源管理的企業。 核心優勢：PLC與MES整合度高、AI節能應用實績亮眼（如鋼鐵、水泥等產業大幅降低用電）；在地團隊支援積極。2026年受惠製造業回流與節能趨勢，台灣業績表現突出。 5 . 台塑網科技：台塑集團實戰智慧，穩定可靠 台塑網是台塑企業的數位轉型核心單位，MES系統來自集團內部大量實戰經驗，特別適合塑膠、化工、機械加工等流程與離散混合產業。 核心優勢：系統穩定性高、成本相對親民；擅長少量多樣生產、排程優化與品質追溯；結合集團大數據分析能力。適合追求務實轉型、已有台塑供應鏈關係的台灣製造業。 6. Honeywell：流程產業與生命科學MES專家，Forge平台AIoT領先 Honeywell在台灣以漢威聯合股份有限公司為在地據點，全球Process Solutions事業部提供專業智能生產管理執行系統（MES），廣泛應用於石化、煉油、製藥、生命科學、礦業等流程型產業。近年推出Manufacturing Excellence Platform（MXP）與Forge工業物聯網平台，在台灣舉辦多場AIoT智慧製造安全與永續研討會，展現強大在地能量。 7. 資通電腦 ciMes：台灣本土首選，支援最到位 資通電腦是台灣資深上市軟體公司，ciMes經歷上百家台灣企業實戰淬鍊，獲台灣精品獎、Gartner建議台灣MES廠商、微軟ISV認證等多項肯定。特別適合金屬加工、汽車零件、電子組裝、石英元件、電動車相關產業。 四、什麼樣的企業最需要 MES？（不是只有大型工廠才要） 很多中小企業會以為：「我們規模不大，應該還用不到 MES。」 但筆者的實務經驗剛好相反，越是人力吃緊、產品複雜度高的工廠，越需要 MES。 以下幾種狀況，只要你點頭超過兩項，MES 幾乎是遲早要導入的： 1. 生產品項多、客製化高，常常插單、改單 2. 品質問題難以追溯，只能靠經驗判斷 3. 產線資訊分散在 Excel、紙本、LINE 群 4. 主管每天被現場問題追著跑，卻看不到全貌 5. 想導入自動化、智慧製造，但沒有即時數據基礎 MES 並不是「為了跟風智慧製造而買」，而是當管理複雜度已經超過人腦與人工流程能承受的時候，唯一可行的解法。 五、MES 導入會卡關在哪？先講結論給決策者聽 （一）最致命的卡關點：流程沒定義，就急著上系統 MES 導入真正卡關的，從來不是系統功能，而是「組織準備度、流程成熟度，以及對現場真實狀況的誤判」。 筆者實際參與過多起 MES 導入與重整專案，失敗或延宕的原因，幾乎都不是技術問題，而是「人、流程、期待」三件事沒有先對齊。下面直接用實務角度，帶你看清 MES 最常卡關的關鍵點。 很多企業在導入 MES 時，第一步就走錯方向，急著問：「這套 MES 功能多不多？能不能客製？」 但筆者必須很直接地說一句重話：流程不清楚，MES 只會把混亂自動化。 實務上最常見的狀況包括： 1. 同一個產品，不同班別做法不一樣 2. 製程條件寫在老師傅腦袋裡，而不是文件 3. 發生異常時，每個人各自處理，沒有標準回報流程 在這種情況下導入 MES，系統商只能「配合現況硬做」，結果就是： 1. 表面看起來有上線 2. 實際數據無法信任 3. 現場人員開始亂填、跳過流程 如果原本流程就不穩定，MES 只會讓問題被看得更清楚，但不會自動幫你解決。 （二）現場抗拒，是 MES 導入最容易被低估的風險 在簡報裡，MES 永遠很美；在產線上，MES 常常被嫌麻煩。 筆者觀察過不少案例，導入卡關的真正原因，其實是現場人員心理過不了那一關。 常聽到的聲音包括： -「以前這樣做也沒問題，為什麼現在要多填系統？」 -「這是不是在監控我們的效率？」 -「產線已經很忙了，還要操作電腦？」 如果企業只用「管理命令」推 MES，而沒有解釋： 1. MES 為什麼對現場有幫助 2. 它能減少哪些重工、追責、誤會 3. 哪些數據是用來改善流程，而不是找人麻煩 那結果通常只有一個：系統在跑，但資料是假的。 成功的 MES 導入，一定會把「現場使用體驗」放在第一順位，而不是只滿足管理報表。 （三）資料來源不乾淨，MES 只會產出錯誤洞察 MES 很吃資料品質，但這一點常被企業嚴重低估。 筆者看過不少工廠，問題不是 MES 不準，而是： 1. 機台訊號沒有標準 2. 人工輸入沒有驗證機制 3. 不同系統的資料定義不一致 例如： 1. 「停機」在 A 部門是換線，在 B 部門是異常 2. 生產數量到底是「良品數」還是「投料數」？ 當這些基本定義沒有統一，MES 再怎麼即時，產出的分析結果都只是在精準地算錯誤。 MES 導入前，一定要先做一件很枯燥、但極關鍵的事： 就是資料定義與欄位標準化。這一步沒做，後面全部都是假進步。 （四）把 MES 當成一次性專案，而不是持續優化工程 很多企業在導入 MES 時，心態是：「這次上線就一次到位。」 但現實是，MES 是一條長期路線，不是一次交付。 常見錯誤包括： 1. 導入後沒人持續維護流程 2. 報表一堆，卻沒人真的拿來開會決策 3. 現場問題改了，系統卻沒同步調整 4. MES 真正的價值，不在「上線那一天」，而在於： 5. 能不能每季優化一次製程 6. 能不能用數據調整排程與人力 7. 能不能逐步往智慧製造前進 如果沒有專責團隊或顧問角色持續優化，MES 很容易變成「看起來很先進的電子看板」。 總結論： 台灣製造業的韌性來自不斷升級。2026年，選擇對的MES夥伴，不僅能立即看到產效提升，更能為未來AI工廠與智慧供應鏈打下堅實基礎。 文章參考資料： 1. https://vocus.cc/article/68625bd6fd89780001f0181d 2. https://big-data-knowledge.com/top-3-mes-system-developers/ 3. https://hao.cnyes.com/post/180506

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前幾天跟同事聊天，有談到GPT目前與人之間的互動性，因為GPT給的情緒價值很高，回覆內容也算全面，所以有越來越多人會養成一個習慣，就是不管是做報告、發信件、整理資料、甚至是人際關係、男女交往、都會先「問看看GPT是怎麼說」，然後再整合進自己的想法。 原本這樣做也沒有太大問題，因為GPT的最大功能就是要節省時間，但有一類的人可能變得只會「問」，卻不再「想」了。 交資料來不及->輸入prompt->結果複製貼上->多的時間繼續用來玩樂->交資料來不及->再次輸入prompt->結果複製貼上 在這個過程中，乍看之下真的賺很大，好像變成努力學習的人都是多餘，卻忘記GPT只幫你過了這關，但自己卻在這個過程中，完全沒有得到收穫。 AI是來幫你「強化現有思考」，而不是來「取代你自己思考」。 【GPT不是最終解答，而是起始火花】 因為GPT可以快速整合資料，以前如果要整合思考很多項目是困難的，現在可以讓GPT做為快速增加思考點的工具，這樣可以讓我們的思維更開放，也能啟發更多的創意點。可以先請GPT開出幾個方向，然後再開始思考。 哪一個更貼近我的需求？又或是我可以進行補強? 我該如何加入更多觀點? 這樣GPT對我們來說，就不會是一prompt一出，複製貼上，控制的主導權還是在自己身上。 【用對話來強化自己思考，也讓GTP了解你的需求】 有時候我會覺得下prompt跟夥伴講話很接近，一個很模糊攏統的prompt，也就會得到一個很虛的結果，又甚至與需求不同，但如果你嘗試去補充你的需求跟內容，等同也是在修正自己的溝通方式，如何每次都能給出一段好的prompt，其實也是鍛鍊自己跟夥伴溝通的要點。 再來GPT也需要更了解你，如果每次下prompt都是得到一個AI感很重的內容，那表示你跟GPT之間也還沒有建立出完整的連結，所以多試著花時間與GPT對談，也能讓自己更了解如何調整溝通方式。 【只複製不學習，我們就只是個內容搬運工】 GPT可以依照需求生成很多有用的資料及內容，而且看起來也很合理，但這終究是GPT產出的，我們不會因為用GPT產出了1,000篇優質的內容，自己就成為一個優秀的文章大師，反而就像是吸毒一樣會越陷越深，變成沒有GPT就什麼都不是的一個人。 這樣的結果光想想就覺得可怕，所以我們除了在產出優質的內容時，同步去了解背後的邏輯及思維，並且嘗試用自己的語言去理解，不要認為自己寫的沒GPT好就不去做，因為這個動作才是讓自己從「資訊搬運工」變成「思考加工師」。 【不要把GPT當作「生成工具」，而是「訓練工具」】 我自己會把GPT當成是陪練，就是讓GPT來出題目，然後我去回覆，然後請GPT來評分，甚至當作是辯論的對手，在這樣的過程中不僅GPT可以更了解你的思維邏輯，同時也可以提出自己一些思考的盲區，這部分幫助我非常多，也能夠刺激我去思考更多更全面。 【有GPT不代表就一定要樣樣全靠GPT，試著自己思考解決】 這句話聽起來有點奇怪，明明就有好用的工具，為什麼還要花時間自己去解決，其實這是因為你不可能在會議中、對談時、突然跟對方說我查一下GPT後再進行回覆，卸下GPT之後的人才是真正的你，所以適度思考不要太過依賴，也是真正讓自己成長的好方法。 從「只會問AI的人」，變成「善用AI學習的人」，讓自己來決定「我怎麼想、怎麼說、怎麼做」 用GPT會不會每天偷走你的思考力，這並沒有絕對的答案，因為答案存在自己的使用方式之中。

在Figma中，Asset（資產）是設計師用來管理和重用設計元素的強大工具。它可存放常用的樣式（Styles）、組件（Components）、變量（Variables）等，讓設計師能在不同頁面或專案中快速調用已設計好的資源。以下將詳細介紹Figma中Asset的功能。 ▮Figma中的Asset概念 Asset主要包含以下幾個部分： 1. 組件（Components） 是Figma中可重用的設計元素，類似於設計模組或模板。例如，按鈕（Button）、導航欄（Navigation Bar）、圖示（Icon）等都可以作為組件被添加到Asset中。 2. 樣式（Styles） 包括顏色樣式（Color Styles）、文字樣式（Text Styles）、效果樣式（Effect Styles，如陰影、模糊等）。透過這些樣式，可以在設計中保持一致性，並快速套用或更新設計。 3. 變量（Variables） 是用來儲存和管理不同屬性值的工具，如顏色模式（Color Mode）、字體尺寸（Font Size）、間距（Spacing）等。變量可在不同情境下應用，讓設計更靈活。 ▮如何使用Asset面板 Asset面板通常位於Figma左側邊欄內，並包含以下功能： 1. 創建和管理組件（Components） - 建立組件（Create Component）：選中要設為組件的元素，右鍵選擇「Create Component」，或使用快捷鍵 Cmd/Ctrl + Alt + K。 - 組件的使用：在Asset面板中，可以拖曳組件到畫布（Canvas）上，重用已設計的元素。 2. 保存樣式（Styles） - 文字樣式（Text Styles）：選中設計好的文字，點擊右側樣式面板的「+」按鈕，將其保存為文字樣式，方便後續使用。 - 顏色樣式（Color Styles）：設置顏色後，也可以將其存為顏色樣式，快速應用在不同元素上。 - 效果樣式（Effect Styles）：如陰影（Shadow）或模糊（Blur）等效果，也能被儲存並重用。 3. 變量的應用（Variables） - 在資產面板中，設計師可以定義不同的變量組（Variable Sets），如亮色模式（Light Mode）和暗色模式（Dark Mode），並在不同情境下快速切換。 - 當需要修改整個專案的屬性（如顏色或間距）時，只需修改變量的值，其他引用了這些變量的元素都會同步更新。 ▮Asset的優勢 1. 提高一致性（Consistency） 透過Asset中的樣式和組件，可以在整個專案中保持一致的設計風格，避免不同頁面間的風格不協調。 2. 加速設計流程（Design Process Acceleration） 重用已存的資產可以減少重複勞動，縮短設計時間。 3. 便於團隊協作（Team Collaboration） Figma中的Asset是多人協作的重要工具，所有人都可以從Asset面板中調用相同的設計資源，保持專案風格的統一。 ▮如何最佳化使用Asset 1. 分類管理（Categorized Management） 將組件和樣式進行分類（如按功能、頁面、元件類型等），方便快速查找和應用。 2. 定期更新（Regular Update） 確保組件、樣式和變量的資源是最新的，以免在不同版本間出現不一致的情況。 3. 使用設計系統（Design System） 建立完整的設計系統（Design System），將所有設計規範、元件和樣式都納入Asset中，便於長期的專案維護和拓展。 透過對Figma中Asset的靈活運用，設計師可以提升設計效率和品質。Asset不僅是個人設計的好幫手，也是團隊協作中不可或缺的工具。

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