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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

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

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

如何選取一個程式語言作為敲門磚 進入資訊領域開發行列，尤其是想進入程式設計師領域的第一個要件，往往需要具備有一個主要的程式語言開發能力。而一個初學者，往往在面對市面上諸多電腦程式語言環境時，如何選擇一個程式語言，當作一個程式設計師的敲門磚時，常常變得無所適從。 在挑選的程式語言要件裡，我們需要設定若干個前提，那就是你將來想進入哪一種應用程式設計領域?一般可以區分為: 1.Mobile 行動裝置系統 2.網站系統 3.Window GUI 桌上型系統 4.IoT 物聯網系統 5.雲端服務系統 配合這些系統領域的切割，其實又往往需要再混合開發的需求下，決定一個程式語言的方向，可以綜合下列的要件: 1.開發者眾多，市面資源豐沛 2.具有開發多面向系統能力 3.語言精簡與穩定，並且具有持續發展的特性 4.向後向前相容性，持續系統穩定轉版 5.具有穩定的 Framework 支援 6.物件導向架構完整 7.易學習與易使用，開發工具豐富 8.安全性機制高 簡單地說，如果容易學習，資源豐沛，又可以達到不同的應用系統需求開發， 且具有豐沛的整合環境與工具(第三方模組與工具庫 )。我想，這就是您可以選擇作為進入程式設計的敲門磚。 根據IEEE Spectrum 調查2020年十大程式語言排行榜(Java 程式語言雖排行第二，但在整個系統開發的領域上，橫跨網際網路系統到行動裝置，以及桌機系統開發，唯獨定義在 AI 領域開發較為欠缺;實際在這一塊 AI 開發仍是可以補足上去的。 如果我們追求的不是一個曇花一現且持久技術的層面來看，我們可以發現 Java 在近十年的發展與使用人數上，雖仍然佔據程式語言排行前三名。可見在向前向後的相容性與穩定性持續發展。以及市面上大量完成的應用系統領域範圍來說，還是非常值得投資的程式語言之一。 在不同的學習階段，可擔任何種工程師? 如果先期只學會 Java 程式語言基礎與物件導向程式設計能力，其實您可以進入Window GUI圖形化系統開發領域;或者是直接進入Andorid APP行動裝置系統開發。當然亦有人直接使用 Java 配合 Raspberry(樹莓派)進行物聯網開發 (Raspbian(Linux)作業系統下)。這也是另一種選擇 。 即使我們直接投入在這些相關的系統開發裡，仍需要具足相關的 Framework 或者延伸的技術範圍。也就是說程式語言只是一個基礎，必須配合應用系統特性， 學習到相關的擴充技術與框架，才能開發自如。 尤其是 Andorid 行動裝置系統開發，資料來源往往需要整合遠端的 RESTful API，這時候您更需要具備有 HTTP 網際網路通訊協定溝通的能力，否則無法順利完成一支 APP 與資料整合的需求。 開發網站系統須具備哪一些技術? 如果您具有 Java 程式設計基礎之後，欲進入 Java 網站系統開發，那就需要具備有如下的基礎能力: 1.Servlet API 設計能力 2.JSP Page 設計能力 3.資料庫存取設計能力 這些還算是 Java 網站系統最基礎的能力，如此你大致上可以開發一個使用 Server Side為架構的動態網站系統。 假如您只是修練在一個 Server Side 的 Java 網站系統開發能力，具備有 Servlet/JSP 與資料存取的設計能力，應足以擔任大任。但建議在講求系統開發的快速與穩定性與模組化架構下，可能還需要學會若干的 Framework，用來支撐網站系統持續與快速與維護的穩定性開發，尤其是相對的軟體工程技術。 這時候，您就需要若干具備有市面上持久發展與大量被使用的 Framework 才支撐系統開發 。 而Spring Framework就是一個很好的應用框架， Spring Framework的優勢是 👉能爭取更多維運時效性 👉提升40%穩定性與效能 當你學會了JAVA後 還想進入JAVA Spring Framework 卻不知從何開始 不仿就從「Java Web｜Spring Framework企業應用開發」這門線上課開始吧！ 課程連結👉https://reurl.cc/Gx34KG 完整文章👉https://reurl.cc/g2q4aQ

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

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。

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！

「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

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。

AI 時代，程式不只是寫，還能「聊」出來！ 學會 Vibe Coding， 讓你用自然語言操控程式、生成 API、打造 AI Agent， 真正結合後端工程 + AI 實戰。 🌟 你將學到 ✅ 精通 C# / ASP.NET Core（MVC、API、雲端部署） ✅ LLM × Vibe Coding 實戰，從 Prompt 到應用落地 ✅ AI Agent 開發、NLP、影像辨識、模型部署 ✅ 使用 Azure / VS Code / Cursor 實作 ✅ 分組 Side Project，實務專題製作 💡 課程特色 1⃣️ 小班真人線上（10 人以下），Discord 即時答疑。 2⃣️ 避開平日上班時間，便於在職者學習。 3⃣️ 全程錄影，缺課可回放 4⃣️ 真實專案模擬業界開發流程 🎯 適合誰？�想成為 AI 工程師的畢業生 ✅ 有基礎的在職工程師 ✅ 企業中高階主管。 ✅ 創業想做 MVP 的產品人。 🗓️ 開課資訊 預計開課：2025/12月 平日晚上（日期另行公告） 課程時數：共計288小時 / 約32週 上課方式：全線上 ⚡ 名額有限，立即報名，搶先升級你的開發力！ 報名連結👇 https://user135527.pse.is/7ze3yz

太佛心了~~ Nabi iPAS 證照講師 CCChen 提供 iPAS AI應用規劃師 初級 08/15 考前複習整理 CCChen 老師課程 : 【直播課程＋限時回放】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c 【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 看完整文章 : https://vocus.cc/article/6a7802ccfd89780001958a20

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！

2026-09-22 經濟日報編譯季晶晶綜合外電　由聯合新聞網授權轉載 Meta的新AI代理Muse推出不到兩周，就登上美國蘋果App Store的iPhone免費app榜首，截至9月21日累計下載超過250萬次。它最吸引人的地方，是宣稱能替使用者跨網站完成日常工作。以下整理六大重點： 一、下載速度驚人 截至21門 ，Muse在美國蘋果App Store的iPhone免費app榜登頂，排名超越ChatGPT、Claude、Grok等AI應用程式，以及Meta自家的Meta AI。9月8日推出後約五天，就累積73萬次下載。 二、從答題變代辦 使用者交代任務，Muse就能跨帳戶找資料、填寫表單、整理信箱，甚至協助議價和網購，功能比一般聊天機器人更進一步。 三、入口容易上手 除了獨立App，使用者也能透過熟悉的WhatsApp交代任務，省去適應新介面的麻煩。 四、創造廣告以外的收費機會 Muse基本版免費，另有每月20美元和100美元方案。Meta也開始透過Meta Model API，向使用其AI模型的開發者與企業收費。 五、網站接不接受Muse是重點 亞馬遜因隱私與安全疑慮，封鎖Muse進入旗下購物網站；Shopify則與Meta合作，開放AI代理人結帳。Muse能不能普及，也取決於各家網站願不願意讓它代辦。 六、下載熱潮能否延續有待觀察 下載量不等於長期活躍用戶或付費訂戶。Sora與Meta的Vibes上線初期也曾吸引一大批人下載，但熱潮後來冷卻。幾周後使用者是否仍常找Muse辦事，還很難說。 Meta的新AI代理Muse 網址：https://ai.meta.com/muse/

▉ 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

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

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/e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041 ❇️【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

資料分析聽起來很難，但只要你會用Excel，其實就不難上手了。透過這本實作指南，能夠幫助你更進一步地理解資料分析與處理，並瞭解如何藉助程式語言進行資料分析與假說檢定。 資料分析的重點是找出關聯性，本書可以引導你學到更進階的資料分析技術。本書運用試算表作為練習基礎統計學概念的範例，並告訴你如何運用Python與R進行更有效率的資料分析。 這本實用指南可以幫助你： ．了解如何利用Excel進行資料分析：透過Excel來測試變數之間的關係，並運用統計學製作令人信服的分析 ．從Excel到R：學會如何使用R進行原本利用Excel所進行的資料分析工作 ．從Excel到Python：學會如何應用Python進行原本利用Excel所進行的資料分析工作 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A697

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在生成式 AI 逐漸進入教育現場的今天，教師不僅要備課、授課，更需要思考 **如何運用 AI 工具來提升教學效率與學生學習體驗。Google 推出的 **Gemini Certification for Educators**，正是專為中小學教師設計的一項新型認證，幫助教育者快速掌握 AI 技能，並透過實際應用，打造面向未來的智慧教室。 ▶️ 證照資訊👉 https://nabi.104.com.tw/ability/10049167 為什麼教師需要 AI 認證？ 1. 專業力的提升 Gemini Certification 不只是「會用工具」，而是幫助教師理解生成式 AI 的原理、應用與限制。這張證照代表你不僅能操作 Gemini，更能用 AI 設計課程、因材施教，展現教育專業的新高度。 2. 節省時間，專注教學 備課、行政、教材設計、評量回饋，這些都是老師每天的大量工作。善用 AI，能有效縮短備課時間，讓教師把更多精力投入到與學生的互動與引導上。 3. 回應教育趨勢 AI 不只是科技話題，更是教育政策、學校數位轉型的重要方向。率先掌握並取得認證，代表你能在教育現場成為 **推動 AI 教育的領頭羊。 Gemini Certification for Educators 的重點內容 這張認證主要聚焦在「如何將 AI 實際應用於教育」，考試內容包含： * 生成式 AI 的核心概念：AI 如何生成文字、圖片，以及背後的基本原理。 * Gemini 工具的應用：運用 Gemini 協助課程規劃、教案設計、學習活動安排。 * Prompt 技巧：如何提出有效的問題與指令，獲得更符合需求的 AI 回覆。 * 責任使用與 AI 倫理**：如何避免偏誤、錯誤資訊，並正確引導學生使用 AI。 * 日常教務應用：如設計測驗、撰寫通知、彙整教學回饋等。 > 📌 考試形式以選擇題為主，官方目前免費提供，並會不定期更新考題方向。 在台灣的最新進展 台灣教育界對這項認證反應非常熱烈。 * 地方政府積極推動：例如高雄市舉辦的 Gemini 教師認證專場，不到一小時名額就額滿，顯示出教育現場的高度需求。 * Gemini 學院課程：Google Taiwan 推出在地化的教師培訓，結合案例分享，讓老師不只是考證照，更能把 AI 帶進教室。 * 中文資源逐漸增加：從 YouTube 的「AI 通識素養課程」到本地教育工作坊，教師有越來越多中文化的學習資源可用。 教師如何準備？ 1. 善用官方課程 可先從 Generative AI for Educators with Gemini 與 Google AI in K12 Education** 入門，了解考試方向與實際案例。 2. 實際操作，邊學邊做 在日常教學中嘗試用 Gemini 完成一個小任務： * 讓它幫你設計課堂提問 * 輔助學生寫作練習 * 建議不同程度學生的延伸教材 3. 建立 AI 教育素養 不僅要自己會用，更要能帶領學生正確使用 AI。包括：如何檢視 AI 回答的正確性、避免過度依賴、保護個資與隱私。 4. 參加在地社群與研習 許多縣市教育局與教師社群，已經開始分享考照經驗與應用案例。參與這些活動，可以獲得第一手考題方向與學習夥伴。 面向未來的價值 取得 Gemini Certification for Educators，不僅是對個人專業的肯定，更是一種「教育角色的轉型」。 * 對學生：你能設計更多元、即時回饋的學習體驗。 * 對學校：你成為推動數位轉型與 AI 應用的核心力量。 * 對自己：這張證照將成為你未來專業發展的重要資產。 結語 在 AI 正快速改變教育樣貌的今天，教師不再只是知識的傳遞者，更是 學習設計師、科技應用者、AI 素養引導者。 Gemini Certification for Educators 是一個讓教師站在趨勢前端的機會，也是一條專業成長的新路徑。 對教育者來說，這不只是「拿一張證照」，而是一次 重新定義教學角色 的契機。 考證入口：Gemini 認證教師證書 https://educertifications.google/

想讓Claude更懂你的需求、產出更精準？整理Anthropic工程師極力推薦的6個實用提示詞，從需求訪談、教學模式、開發規劃到建立技能與專案記憶，一次掌握更有效率的Claude用法。 文／樂羽嘉編譯　由天下雜誌授權轉載 本文目錄（點擊可快速前往） 1. 讓Claude Code用大白話解釋運作流程2. 讓Claude一直考你，直到你真的學會3. 在Claude動工之前，先對你進行需求訪談4. 讓Claude把你的開發計畫做成網頁5. 把重複性的任務固化成「技能」6. 自動捕捉這次對話該記住的事 使用工具：Claude 網頁版：https://claude.ai/ 電腦版：https://claude.com/download 手機APP：iOS下載、Android下載 想要有效利用AI得到想要的答案，就必須給AI高品質的提示詞。要成為提示工程高手，有一條捷徑就是向打造這些AI模型的工程師偷學。 《XDA》科技記者法賽爾（Mahnoor Faisal）深入研究Anthropic工程師極力推薦的提示詞和原則，並分享6種他覺得最好用的提示詞： 1. 讓Claude Code用大白話解釋運作流程 法賽爾分享提示詞，有很多來自Claude Code團隊的工程師Thariq。Thariq經常在X分享使用Claude Code的工作流程技巧，常常都是那種你想都沒想過但可以立刻上手的方法。他也會分享Anthropic團隊其他成員和社群流傳的提示詞，而這個提示詞背後還有一個很有趣的由來。 Thariq是幫妹妹用AI協助開發一個WNBA數據網站之後分享這個提示詞的。他意識到，Claude Code平常在畫面上顯示或說明的內容，大概有99%對妹妹毫無意義，因為那些內容是寫給精通開發語言的人看的。因此，Thariq設計了一個提示詞範本來解決這個問題。 這個提示詞的功能是重塑Claude Code的工作與溝通方式。它不會把所有事情都放在你的主要工作階段執行，然後一路用滿滿術語進行解說。相反的，它會把實際工作交給一個非同步背景代理（async background agent）處理，你的主要工作階段只需要定期查看進度並向你回報。 除此之外，它還會啟用explore agent（探索代理），這個唯讀代理唯一的工作就是四處查看並解釋各種功能怎麼運作，但不會動到任何東西，所以你不只是看著事情發生，還能真正瞭解背後發生了什麼事，所有內容都會用白話文解釋，因為這個提示詞會強調技術術語對你毫無用處。 提示詞： 這是我的提示詞：「【在這裡輸入你的任務需求】」請幫我啟動一個非同步背景代理來執行這項工作，並在它工作的過程中定期查看進度，然後幫我摘要目前發生了什麼事。我完全沒有技術背景，所以請用最簡單的大白話為我做摘要。請利用「探索代理」（Explore Agent）向我解釋另一個代理正在處理的事情背後的運作原理，好讓我在過程中順便學習。如果背景代理遇到任何錯誤，請立刻停下來告訴我，並引導我修復它。請記住，我沒有任何技術背景，任何技術術語對我都沒有幫助。 2. 讓Claude一直考你，直到你真的學會 幾個月前，用AI寫程式最困難的部分就是產生能用的程式。現在AI程式寫得很好，跟上它的速度反而變得更難。科技記者法賽爾一直想確保自己是真的理解模型替他寫的程式，不想不假思索地接受AI上繳的成果。 法賽爾分享的這個提示詞，來自Thariq在Anthropic的同事Suzanne。Thariq當時一直在詢問同事是怎麼跟上Claude正在建構的內容，這是他最愛的解答之一。 這個提示詞不會讓Claude完成所有工作，再一次把所有解釋傾倒給你。它會把 Claude變成一位老師，一次只處理一個概念，先要求你用自己的話重新說明你理解了什麼，確認你真的掌握後，才會進入下一步。法賽爾最喜歡的部分是Claude會透過AskUserQuestion這個Claude Code內建工具來做到「考考你」的效果。這個工具能讓模型暫停流程，然後向你提出真正的選擇題或開放式問題。 另一個值得特別注意的細節是最後那一行 /goal 那段內容，設定了一個非常明確的停止條件：在Claude確認你已經理解檢查清單上所有內容之前，整個工作階段都不能結束。不能提早落跑，也不能隨便說一句「好啦好啦我懂了」就直接進入下一個主題。你必須證明自己真的懂，否則這堂課就會繼續下去。 提示詞： 你是一位教學成效極高的睿智老師，你的目標是確保使用者能夠深入理解這次工作階段中的所有內容。請在每個步驟循序漸進地教學，不要等到最後再一次性說明所有內容。在進入下一個階段之前，你必須先確認使用者已經完全掌握目前階段的所有重點。這些重點包括高層次概念（例如動機與目的），也包括低層次細節（例如商業邏輯與邊界情況）。請持續維護一份Markdown文件，其中包含使用者應該理解事項的檢查清單。請確保使用者理解：問題本身：問題為何存在、問題的成因，以及不同的可能分支情況。解決方案：為什麼採用這種解法、設計決策的原因，以及需要考慮的邊界情況。更廣泛的背景脈絡：這件事為什麼重要，以及這些變更會產生哪些影響。請確保她理解「為什麼」（並持續往更深層的原因追問），同時也要理解「是什麼」以及「如何運作」。充分理解問題本身非常重要。為了瞭解使用者目前的理解程度，請主動要求使用者先用自己的話重新說明自己的理解。接著再根據使用者的回答協助補足缺漏的地方。使用者可能會向你提問，也可能要求你用ELI5（像對五歲小孩解釋）、ELI14（像對十四歲青少年解釋）或ELII（像對實習生解釋）的方式說明。請使用AskUserQuestion透過開放式問題或選擇題來測驗使用者，務必不斷變換正確答案的位置，作答完成之前不要公布答案。如果有必要，可以展示程式碼，或引導使用者使用除錯工具（debugger）。/goal 在你確定使用者已經證明自己瞭解清單上所有項目之前，這個工作階段不應該結束。 3. 在Claude動工之前，先對你進行需求訪談 Thariq分享的另一個提示詞顛覆了傳統的互動模式：與其從你先開始把所有想要的規格與需求講清楚，不如讓Claude來對你進行訪談。 這裡的關鍵在於AskUserQuestionTool。這跟前面教學提示詞裡互動式提問的機制完全一樣，只不過在這裡，它的用途是專案規劃（Planning），不是考試。 Claude會先讀取你的規格文件（spec file），然後針對你完全沒想過要指定的細節對你展開連珠炮般的靈魂拷問，包括邊緣案例（Edge cases）、技術權衡（Trade-offs）、UI設計決策等等通常開發到一半、改起來最痛苦時才會浮現的問題。徹底審問完後，它才會把最終的完成版規格書寫進檔案裡。 提示詞： 請閱讀這份@SPEC.md，使用AskUserQuestionTool詳細問我關於這裡面的任何事情，包括技術實作、UI & UX、隱憂、權衡等。請確保提出的問題不是那種顯而易見的表面問題。務必非常深入，持續不斷地問我，直到細節完全齊全為止，再把最終的規格書（Spec）寫入檔案中。 乍看之下這可能很像Claude Code的Plan（規劃）模式，那是因為它們是從不同角度追求同一個目標：在寫任何程式碼之前先做好思考，這樣Claude就不用去瞎猜你的意圖。Plan模式是讓Claude提出做法給你批准，這個提示詞則是讓 Claude先把做法從你的腦袋裡引導出來。 4. 讓Claude把你的開發計畫做成網頁 科技記者法賽爾現在基本上已經拋棄傳統簡報，改用HTML網頁來做簡報頁面。他也淘汰了傳統文件，改用互動性更高、只要部署好就能直接丟連結分享的瀏覽器網頁。Thariq也喜歡這樣做，他在X和Claude官方部落格上分享一篇精彩的文章，解釋為什麼在要求AI工具產出內容時，HTML格式比Markdown格式好非常多。 他的理由是，Markdown處理短篇文章很方便，但只要文件長度超過100行，基本上就沒人想讀了。HTML則允許Claude嵌入真正的圖表、表格、包含語法突顯的程式碼、豐富的色彩、可以點擊的滑桿和複製按鈕。你可以在任何瀏覽器打開，分享給任何人，對方不用安裝任何Markdown閱讀器。Thariq現在不論在規劃、寫規格、做探索、程式碼審查（Code Review）還是寫報告時，全都是用HTML。 下面這個提示詞就是把這種思考應用在特定工作上，在動工前規劃好開發藍圖。Claude不會丟給你一面看過一次就會忘記的文字牆，會把整個計畫做成結構精美的HTML頁面來呈現，附帶網頁原型、數據流向圖、真正值得審查的核心程式碼片段。 提示詞： 請在一個HTML檔案中建立一份詳盡的實作計畫。請務必在裡面製作一些原型（Mock-ups）、展示數據流（Data Flow），加入我可能需要審查的重要程式碼片段。請確保內容很容易閱讀、消化。 5. 把重複性的任務固化成「技能」 如果你發現自己老是要重複引導Claude執行某些相同的固定步驟，代表這個步驟應該被打包成一項「技能」（Skill）。技能就是一組儲存為可攜式檔案的提示詞清單，有特定任務需要時，Claude會自動調用。 下面這個來自Anthropic官方提示詞庫的招式，能把你不斷重複的繁瑣流程變成一個簡單的快捷指令。 提示詞： 請為這個專案建立一個 [/ship] 技能，用來執行 [執行linter語法檢查和測試，然後草擬一份commit訊息]。 第一個中括號是你要用來觸發它的快捷鍵名稱（例如 /ship），第二個中括號填進你每次都懶得重新教Claude的步驟序列。Claude會自動把它寫成技能，你團隊的任何人都可以直接執行這個指令。 6. 自動捕捉這次對話該記住的事 在每一次Claude Code對話中，Claude都會摸索出許多小細節，像是你的專案怎麼串接、你偏好的程式碼規範、它犯過並修正的某個錯誤。但在預設情況下，當對話結束時，這一切記憶都會蒸發，導致下一次對話又得重新來過，浪費時間成本。 這個來自Anthropic官方提示詞庫的提示詞，就是阻止這種悲劇發生的終極大招。 提示詞： 摘要我們這個Session做了什麼，建議有哪些內容應該新增到CLAUDE.md中。 CLAUDE.md是Claude Code每次啟動對話時都會優先讀取的檔案，本質上扮演了這個專案的常駐記憶體。透過這個簡單的提示詞，你不需要自己苦哈哈地記錄哪些東西值得留下來，Claude會幫你做好，它自己最清楚在這個Session克服了哪些障礙，你只要讓它提出建議，然後保留真正重要的部分就好。 （資料來源：XDA） （原文標題：偷學Anthropic工程師！6個好用的Claude提示詞） 推薦閱讀： 用提示詞讓Gemini修照片！2026年最受歡迎的7種玩法 碾壓不用AI的學生！10個NotebookLM學習提示詞 進階玩家必學：5個NotebookLM實戰技巧

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

AI 工具越來越強，提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達（Andrew Ng）近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》，主打不需要技術背景，幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示，這是一門初學者課程，共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課，由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片；若需要 graded assignments 與證書，則屬於 PRO 方案。 吳恩達是誰？為什麼他的新課值得關注？ 吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人，也曾擔任百度首席科學家，並曾創辦與領導 Google Brain 專案，目前也是史丹佛大學兼任教授。 對非工程背景的上班族來說，吳恩達最重要的影響，是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程，到《AI For Everyone》，再到這次的《AI Prompting for Everyone》，他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。 這門課在教什麼？不是背 Prompt，而是學會和 AI 協作 《AI Prompting for Everyone》的核心，不只是教你寫出更漂亮的提示詞，而是教你在不同工作情境中，如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向：找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。 第一個重點是 Finding Information，也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode，以及如何取得更準確、有來源的回答。 這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察，或準備會議前的背景研究，AI 不只是回答問題的工具，更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍，也要知道哪些資訊需要再查證。 第二個重點是 AI as a Thought Partner，也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文，讓 AI 理解真正需求；也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋，而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。 這代表未來職場的 AI 能力，不只是「會叫 AI 寫東西」，而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式，甚至協助自己做更完整的決策思考。 第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容，並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App；官方也特別說明，這部分不需要程式經驗。 這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料；但未來，AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料，甚至建立可展示的簡易 prototype。 誰適合上這門課？ 官方課程頁指出，這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具，並希望獲得更好結果的人，不需要技術背景，也沒有必修前置課程。 換句話說，這門課很適合以下幾類上班族：經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員；需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者；想把 AI 帶進工作流程的主管；以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。 對職場工作者的啟示：提示力已經變成基本功 這門課最值得注意的訊號是：AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。 過去，很多人學 AI 會先找提示詞模板，例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用，但已經不夠。真正會用 AI 的人，還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法，並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。 也就是說，未來職場上的 AI 能力，不是誰背了最多 prompt，而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文，並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。 課程介紹 https://www.youtube.com/watch?v=FNfIMnpz-ZY&t=2s 有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習：《AI Prompting for Everyone》。 課程影片可免費開始觀看；若想取得作業評分與證書，需留意官方 PRO 方案說明。 DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》 https://www.deeplearning.ai/courses/ai-prompting-for-everyone/

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。

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

Anthropic上週最新推出了Claude Design，你試用過了嗎？我們用NotebookLM幫大家整理了一個快速介紹影片，一起來看看👆 簡單說，Claude Design讓你用自然語言描述需求，就能生成可以點擊的互動原型、簡報、行銷素材，而且輸出的是真的可以操作的網頁雛型。 如果你是PM、設計師，或常常需要在會議前生出一個「示意版本」的人，值得花幾分鐘了解一下。 目前Pro / Max / Team方案開放研究預覽版，免費版尚未開放，如果你已經是Claude重度使用者，不妨現在就體驗看看！ 想知道怎麼操作、費用怎麼算，以及Anthropic 設計師的使用心得？完整整理在這篇 👇 https://blog.104.com.tw/claude-design-ai/?utm_source=104&utm_medium=104nabi_aiclassroom