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H100和A100到底差在哪?我幫企業選GPU主機的幾個判斷原則
H100和A100到底差在哪?我幫企業選GPU主機的幾個判斷原則
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/
林尚能 戰勝學院
戰國策虛擬主機 vs Linode:WordPress 網站選哪個?台灣企業完整比較
戰國策虛擬主機 vs Linode:WordPress 網站選哪個?台灣企業完整比較
Linode(現已更名為 Akamai Cloud Computing)是一家成立於 2003 年的美國雲端主機服務商,以 VPS(虛擬私人伺服器)和雲端運算服務聞名。對於開發者和技術人員來說,Linode 是一個有一定口碑的選項。但對於台灣的一般企業主來說,Linode 和戰國策虛擬主機之間的差距,在幾個關鍵維度上非常明顯。本文將完整分析兩者的差異,幫助你做出更適合自己業務的選擇。 Linode 的定位與核心特性 Linode 本質上是一個面向開發者和技術團隊的雲端基礎設施平台。它提供的是原始的計算資源——CPU、記憶體、儲存空間、網路頻寬——而不是一個「拿來就能用的 WordPress 主機環境」。 這個定位本身沒有問題,但它意味著:如果你想在 Linode 上架設 WordPress 網站,你需要自己處理伺服器設定、安全性配置、WordPress 安裝、資料庫設定、備份策略等一系列技術工作。對於沒有伺服器管理經驗的企業主來說,這道門檻相當高。 Linode 的主要限制與挑戰 第一個挑戰:技術門檻極高。Linode 提供的是 Linux 伺服器的 root 存取權限,這意味著你需要具備基本的 Linux 系統管理知識,才能在上面成功架設和維護一個 WordPress 網站。對於業主來說,這通常意味著需要額外雇用技術人員或花費大量時間自學。 第二個挑戰:無中文客服支援。Linode 的客服完全以英文為主,對於需要在台灣時區快速解決問題的企業主來說,語言和時差的雙重障礙往往讓問題的解決時間大幅延長。 第三個挑戰:沒有針對 WordPress 優化的管理介面。Linode 提供的是通用的雲端主機控制台,而不是 WordPress 特化的主機管理環境。這意味著很多 WordPress 特有的管理工作,在 Linode 上需要透過命令列或自行安裝管理工具來完成。 第四個挑戰:亞太地區節點有限。Linode 在新加坡有資料中心,但對台灣用戶來說,連線延遲仍然比本地主機更高。網站載入速度對 SEO 和用戶體驗都有直接影響,這個差距不容忽視。 第五個挑戰:費用結構複雜。Linode 採用按用量計費的模式,對於流量和資源使用不穩定的網站,月費可能難以預測。此外,要達到完整的 WordPress 主機功能,還需要額外配置各種服務,實際成本往往高於初始看到的方案價格。 戰國策虛擬主機的核心競爭優勢 相較於 Linode 的技術導向定位,戰國策虛擬主機從一開始就是為台灣企業主設計的 WordPress 主機解決方案,在幾個關鍵面向上有顯著優勢。 開箱即用的 WordPress 環境。戰國策虛擬主機提供完整的 WordPress 主機環境,讓你不需要從零開始設定伺服器。從申請到網站上線,不需要任何伺服器管理知識,大幅降低了技術門檻。 台灣在地伺服器與連線優勢。戰國策在台灣有本地伺服器基礎建設,讓台灣訪客享受更低的連線延遲和更快的網站載入速度。這對 Google 的 Core Web Vitals 評分和整體 SEO 表現有直接的正面影響。 全中文客服與技術支援。當你的網站出現問題,你可以用繁體中文和台灣在地的客服團隊直接溝通,不需要擔心語言障礙和時差問題。對企業來說,問題解決的速度就是業務運作的效率。 透明的固定費用結構。戰國策虛擬主機的定價結構清晰,讓你可以準確預算每個月的主機成本,不會有意外的流量超標費用或隱藏的附加費用。 完整的 WordPress 外掛和主題支援。在戰國策虛擬主機上,你可以自由安裝任何 WordPress 外掛和主題,包括 WooCommerce、SEO 外掛、頁面建構器等,完整發揮 WordPress 的生態系優勢。 從 SEO 視角的深度比較 對於認真做 SEO 的台灣企業來說,主機選擇對 SEO 表現的影響往往被低估。伺服器回應時間(TTFB)、網站載入速度、伺服器穩定性和正常運行時間,都是 Google 評估網站品質的重要指標。 在這個維度上,戰國策虛擬主機的台灣在地伺服器提供了明顯的優勢。相較於 Linode 在新加坡的節點,本地伺服器對台灣訪客的連線速度更快,這直接反映在 Core Web Vitals 的各項指標上。 此外,戰國策不只是一家主機服務商,更是台灣在 AI SEO 和 GEO(生成式引擎優化)領域有深厚積累的行銷顧問公司。選擇戰國策虛擬主機的企業,可以同時獲得技術基礎建設和行銷策略兩個層面的支援,這是單純的雲端基礎設施提供商如 Linode 完全無法提供的價值。 適合選擇 Linode 的情境 Linode 並非沒有其適用場景。如果你的團隊有專業的 DevOps 工程師,需要高度自訂的伺服器環境,或者正在開發非 WordPress 的應用程式,Linode 的彈性和技術深度確實有其價值。 但如果你的目標是架設一個以 WordPress 為基礎、認真做 SEO 和內容行銷的企業網站,並且希望在不需要深度技術知識的情況下快速上線並持續維護,戰國策虛擬主機是一個更貼近你實際需求的選擇。 適合選擇戰國策虛擬主機的情境 台灣中小企業和個人品牌,需要一個可靠、快速、容易管理的 WordPress 主機環境。電商業者,需要穩定的主機支撐 WooCommerce 或其他電商外掛的運作。內容行銷和 SEO 導向的企業,需要最佳化的台灣本地伺服器速度。重視在地化客服支援的企業主,不想在遇到問題時面對語言和時差的雙重障礙。 結論 Linode 是一個為技術人員設計的雲端基礎設施平台,而戰國策虛擬主機是一個為台灣企業主設計的 WordPress 主機解決方案。兩者的定位本身就不在同一個維度上。 對於台灣的企業主來說,如果你的核心需求是架設一個高效能、易管理、有本地支援的 WordPress 網站,戰國策虛擬主機提供的整體價值明顯優於 Linode 的通用雲端服務。 了解更多戰國策虛擬主機方案:https://www.nss.com.tw/wordpresshosting/ #虛擬主機 #Linode比較 #戰國策 #WordPress主機 #台灣主機 #SEO主機 #雲端主機 #網站架設
林尚能 戰勝學院
Python 註解:單行註解請使用#,多行註解請使用以下這個
Python 註解:單行註解請使用#,多行註解請使用以下這個
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。
一零四獨家新知識 AI 趨勢報-科技愛好者的產地🤖
EC-Council 認證加持:資安思維升級,為政府專案提出安全改善建議
EC-Council 認證加持:資安思維升級,為政府專案提出安全改善建議
恆逸開課時間查詢:https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1500/1 恆逸學員嚴紹瑋:產業背景:資訊科技與系統整合服務產業 工作職務內容:使用 Spring 框架進行後端程式開發及維護 🚀 提升 Java 核心基礎與安全效能 平時工作主要使用 Java 進行開發設計,因此希望透過此課程進一步強化核心基礎與程式設計思維,並在開發過程中兼顧效能與資訊安全。 🔒 資安實作理解與工作連結 授課講師將許多抽象的資安理論,轉化成淺顯易懂的範例,例如透過 SQL Injection、XSS、Session Hijacking 等攻擊手法示範,並讓我們實際操作演練,使我能清楚理解安全漏洞的成因,以及在程式設計時該如何修改程式或進行設定以防堵。這樣一來,我不僅知道「要注意資安」,更能真正理解為何要這樣做,以及不做可能帶來的後果。另外,講師也很願意回答問題,不管是課堂上操作卡住,或是我提出與工作相關的情境,他都會耐心說明,甚至給出一些我平常可能想不到的建議。這對我幫助很大,因為我可以馬上將學到的東西與自己的工作串聯起來。 ⚙️ 資安實戰演練助我工作防護 我印象最深的是講師在示範 SQL Injection 的單元。他先給我們一個看似普通的登入表單,接著在輸入的字串中插入一些 SQL 指令,竟然就能繞過驗證、直接登入系統。這讓我立刻聯想到工作上常撰寫的查詢語法,如果沒有做好輸入驗證或參數化處理,很可能就會被攻擊者利用。另外,課程中也提到 XSS(跨站腳本攻擊)。透過講師實際示範將惡意程式碼嵌入網頁,再看到使用者端 cookie 被竊取的過程,我才真正理解到「前端輸入驗證」與「後端過濾」的重要性。這些都是課程中我覺得最實用、最有收穫的地方。 🎯 資安思維融入開發實踐 目前工作上參與的都是政府機關的大型專案,對於資安的要求非常嚴謹。透過此課程,讓我平時開發時,除了功能本身能否正確執行外,也會進一步思考這樣的設計是否存在漏洞,並且在專案開發過程中,我能主動提出安全性改善建議,也能協助同事檢查程式碼是否存在潛在風險。以前在設計 SQL 語法時,主要只考慮查詢效率及撰寫的便利性,很少想到安全性問題。經過此課程後,我將課堂中學到的參數化查詢與輸入驗證套用到專案中,在撰寫 SQL 語法時,盡量避免使用字串拼接的方式,並加強輸入檢核,有效避免了 SQL Injection 的風險。取得 EC-Council 的認證,代表我具備一定程度的資安知識,雖然公司並無明確規定加薪或升遷,但我相信對於往後的職涯肯定有所助益。 索取課程優惠:https://www.uuu.com.tw/Forms/CourseInfoRequest?courseId=CASEJava&mediaSrc=104
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履歷狀況題:超過一頁沒人看?!
履歷狀況題:超過一頁沒人看?!
無論講座或履歷健診,幾度從學生那邊聽到"履歷只要一頁,超過沒人要看"的說法。 但也發現每個人自製履歷的一頁格式都不同。 有人表頭設計就超過5公分高度,表尾還有插圖。 字級大小不一,行距高度不同,照片尺寸也不一樣。 還有美編插圖,有直式、橫式,大小尺寸都不同。 因此每個人的一頁字數落差很大。 👉但履歷的重點在於頁數、字數嗎? 看過長篇小說、金庸小說或哈利波特嗎?他們還是暢銷書呢!! 履歷寫好還能幫助面試,降低面試時產生「遞減效應」 履歷的頁數要如何斟酌?重點在哪? →詳全文 https://reurl.cc/AAgye3 #職場新鮮人系列 ♟️品牌管理 🎁行銷自己 🌍brand 🎯marketing 🚀career 💪職涯 👊履歷 👌求職 🐳brandmarketingcareer
陳晨涓 有一天 職涯職場事
CCNA好考嗎?2025認證攻略 提升網路技能的必備資格
CCNA好考嗎?2025認證攻略 提升網路技能的必備資格
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
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滲透測試與事件應變:CompTIA Security+ 認證班學員評價
滲透測試與事件應變:CompTIA Security+ 認證班學員評價
恆逸開課時間查詢:https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1607/1 恆逸學員李冠明: 🛡️ 資安顧問專注技術檢測,涵蓋滲透測試與資安健診 我原先任職於資訊安全顧問公司,近三年來持續精進技術檢測能力,工作內容包含資安健診、滲透測試(Penetration Testing)以及主機弱點掃描等,目前主要擔任技術顧問一職。 💡 強化資安實務經驗,遵循同事建議選擇恆逸進修 由於在資訊安全領域的實務經驗尚不足一年,為了快速累積實戰能力與專業知識,我決定尋找合適的外部課程進修。在同事的推薦下,我選擇報名恆逸的相關課程。 👨‍🏫 講師實戰經驗豐富,結合紅藍隊知識引導 debug 技巧 老師的教學經驗非常豐富,讓我不僅能掌握課程核心,還能獲取關於 EC-Council相關課程的進階資訊,對未來的進修方向更有頭緒。老師常運用淺顯易懂的範例,幫助經驗較少的學員跟上進度。在實Lab環節,老師不只是照本宣科,而是使用自備的虛擬機展示實務操作,並詳盡說明每一步驟的邏輯。課程中也額外分享了紅藍隊(Red Teaming & Blue Teaming)知識,並現場展示弱點運作原理與製作過程,觀察老師進行 Debug 的過程讓我獲益匪淺。 🚀 優化滲透測試流程,加強專有名詞理解與備考規劃 雖然我有過滲透測試(PT)的經驗,但上完課後,我的思考邏輯有了進一步的突破。以前可能僅是依照標準流程作業,現在則能從更多維度進行技術檢測,並嘗試優化公司的資安環境,目前已協助公司進行惡意網頁阻擋。由於課程知識量龐大,我計畫在準備認證考試的過程中,持續內化所學並應用於工作。目前的挑戰在於英文基礎較弱,雖然看得懂專有名詞,但在判讀題目與詳細說明時仍有難度,因此後續會加強英文能力。 🛠️ 導入 Incident Response 流程,透過 SIEM 平台強化防禦 在實務應用方面,我學習到事件應變流程(Incident Response Processes)。雖然公司目前編制較精簡,較難成立專門的應變小組,但我計畫運用老師建議的整合軟體——SIEM 平台來進行通報與監控。目前首要任務是建立惡意活動資料庫,以便 SIEM 平台進行比對。此外,我也開始著手建立備份機制,逐步調整公司的資料備援計畫,並透過觀察數據流向確保內部網域安全,同時安裝了 Comodo 防毒軟體,利用沙箱(Sandbox)機制阻擋惡意活動。取得 CompTIA Security+ 認證後,相信對後續的薪資調整或職涯跳槽都有顯著幫助。 索取課程優惠:https://www.uuu.com.tw/Forms/CourseInfoRequest?courseId=COMPS&mediaSrc=UComWeb
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面試新神器!Parakeet AI:即時回應、語言支持、個性化面試輔助,幫你輕鬆應對全球視訊面試|功能介紹、方案費用
面試新神器!Parakeet AI:即時回應、語言支持、個性化面試輔助,幫你輕鬆應對全球視訊面試|功能介紹、方案費用
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!
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從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
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。
104學習 職場熱門證照排行榜
#以JAVA來做人工AI的各種點點
#以JAVA來做人工AI的各種點點
Java 是一種廣泛用於軟件開發的高級編程語言,它有許多優勢,使其成為開發人工智慧(AI)應用程序的一個強大選擇。在這2000字的介紹中,我將探討Java在AI開發中的優勢,包括其豐富的生態系統、跨平台特性、性能和可維護性,以及在大數據處理和機器學習領域的應用。 第一部分:Java的AI開發優勢 1. 豐富的生態系統 Java擁有龐大且豐富的生態系統,這是它成為AI開發的優秀選擇之一。Java的開發社區非常活躍,有大量的開源庫和框架可供選擇,這些庫和框架提供了各種AI相關的工具和資源,使開發者能夠更容易地實現機器學習、深度學習和自然語言處理(NLP)等AI任務。 2. 跨平台特性 Java是一種跨平台語言,這意味著您可以編寫一次代碼,然後在多個不同的操作系統上運行,無需進行大規模的代碼重寫。這一特性在AI開發中尤其有用,因為AI應用程序通常需要在不同的環境中運行,包括桌面應用、網絡服務、嵌入式系統等等。 3. 性能和效能 Java編程語言在性能和效能方面表現出色。雖然它可能不像一些低級語言那樣接近硬件,但Java的即時編譯器和優化技術使其在處理大數據和執行複雜的AI算法時表現出色。此外,Java提供了多線程支持,這對於並行處理和分佈式計算非常重要,這在許多AI應用中都是必需的。 4. 安全性 安全性是AI開發中的關鍵問題之一。由於AI應用程序通常處理敏感信息,因此需要高度的安全性。Java的安全性特性使其成為一個安全的開發平台。它具有內置的安全檢查和機制,可以防止常見的安全漏洞,並提供了身份驗證和授權的工具和庫。 5. 良好的可維護性 Java的代碼結構和語法設計有助於編寫可維護的代碼。這對於長期維護和擴展AI應用程序非常重要,因為這些應用程序通常需要不斷更新和改進。Java的物件導向編程(OOP)特性使得代碼模組化且易於理解,並且Java的工具和IDE(集成開發環境)提供了強大的調試和代碼分析功能,有助於快速發現和解決問題。 第二部分:Java在大數據處理中的應用 1. Hadoop和Spark Java在大數據處理領域具有重要地位。Apache Hadoop和Apache Spark等大數據框架都是用Java編寫的。這些框架可用於處理大規模數據集,並實現分佈式計算,從而為AI應用程序提供了豐富的數據資源和計算能力。 2. 資料庫連接 Java支援多種關聯性資料庫的連接,這對於在AI應用程序中存儲和檢索數據至關重要。無論是使用Java Database Connectivity(JDBC)還是利用各種框架,Java都能夠輕鬆實現與數據庫的交互,這有助於AI應用程序的數據管理。 3. 多線程處理 Java的多線程支援使其非常適合處理大規模且需要高度並行處理的AI任務。AI算法中的許多任務,如訓練深度神經網絡,可以受益於多線程處理,Java提供了強大的多線程庫和工具,使開發者能夠有效地實現並行處理。 第三部分:Java在機器學習和深度學習中的應用 1. 機器學習庫和框架 Java擁有許多優秀的機器學習庫和框架,其中最知名的是Weka、Deeplearning4j和DL4J。這些工具使開發者能夠輕鬆實現各種機器學習算法,並進行模型訓練和評估。此外,Java的跨平台特性使這些庫能夠在不同環境中運行,從而實現更大的靈活性。 2. 深度學習 Java也在深度學習領域取得了顯著的進展。Deeplearning4j是一個Java編寫的開源深度學習庫,它支援多種深度神經網絡架構,如卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN)。Java的性能和多線程支援使其成為訓練和部署大型深度學習模型的強大工具。 3. 自然語言處理 自然語言處理(NLP)是AI領域的一個重要分支,Java也在這個領域有所貢獻。開源庫如OpenNLP和Stanford NLP提供了處理文本數據、執行語義分析和情感分析等NLP任務所需的工具和資源。 第四部分:結論 總結來說,Java是一個優秀的編程語言,具有許多優勢,使其成為開發人工智慧應用程序的理想選擇。其豐富的生態系統、跨平台特性、優越的性能和安全性、以及在大數據處理、機器學習和深度學習領域的應用,使其成為一個全方位的開發工具。無論是在研究、企業應用還是個人項目中,Java都能夠滿足AI開發的需求,並為開發者提供強大的工具和資源,以實現更智能、更高效的應用程序。希望本文能夠幫助讀者更好地了解Java在AI開發中的優勢和應用,並鼓勵他們探索這個令人興奮的領域。
巨匠電腦 豐原分校 JAVA/Python/C++程式設計
從零開始做AI訓練,GPU主機到底該怎麼配置
從零開始做AI訓練,GPU主機到底該怎麼配置
訓練模型時最常卡關的地方,往往不是演算法 很多剛開始接觸AI專案的工程師,一開始把大部分心力都放在模型架構的設計跟調參上,結果真正卡住專案進度的,反而是底層硬體資源不夠。訓練資料越滾越大,模型參數量越疊越高,原本用一張消費級顯卡就能跑的實驗,漸漸地跑到記憶體不足、跑到訓練時間長到讓人失去耐心。這時候,認真評估GPU主機的配置,就成了專案能不能順利推進的關鍵一步。 顯示記憶體:決定你能訓練多大的模型 如果只能選一個最重要的規格指標,顯示記憶體絕對排第一。訓練深度學習模型時,每一筆資料進入模型運算,都需要佔用一定的記憶體空間,批次量開得越大,佔用的記憶體就越多。如果顯示記憶體不夠,訓練時只能被迫縮小批次量,這不只會拉長訓練時間,某些情況下還會影響模型收斂的穩定性。 對於做大型語言模型微調的團隊來說,這個問題會更加明顯。動輒數十億參數的模型,光是把模型權重載入記憶體,就可能吃掉相當可觀的顯示記憶體容量,如果還要保留空間做梯度計算與優化器狀態,沒有足夠大的顯示記憶體,根本連跑都跑不起來。這也是為什麼許多團隊在挑選GPU主機時,會特別要求業者提供大顯存規格的方案。 多卡並行:不是卡越多就一定越快 很多人以為只要把顯卡數量疊上去,訓練速度就能線性提升,實際狀況並沒有這麼單純。多張顯卡之間需要透過高速互連介面交換資料,如果機器內部的互連頻寬不夠,顯卡之間光是同步資料就要花大把時間,反而讓多卡並行的效益大打折扣。 因此在評估GPU Server時,除了看顯卡數量,機箱內部的互連架構、以及顯卡之間的通訊頻寬,同樣是需要仔細確認的細節。專業的GPU主機服務商通常會在硬體選型階段就把這些互連瓶頸納入考量,確保多卡訓練時能發揮接近線性的加速效果。 儲存系統:資料讀取速度常常被低估 訓練資料量一旦上到數百GB甚至TB等級,儲存系統的讀取速度就會變成隱形瓶頸。如果硬碟讀取速度跟不上GPU運算的速度,GPU常常會處於「等資料」的閒置狀態,實際使用率遠低於帳面規格。建議挑選GPU主機服務時,直接詢問業者提供的儲存架構是否採用高速固態硬碟。 網路頻寬:分散式訓練不能忽略的環節 當單一台機器已經無法滿足訓練需求,團隊開始考慮用多台機器做分散式訓練時,機器之間的網路頻寬就變得至關重要。如果網路頻寬不足,節點之間同步梯度所花費的時間,可能會遠遠超過實際運算時間。這也是為什麼許多提供AI伺服器解決方案的業者,會特別強調機房內部網路架構的規劃。 彈性擴充:專案規模成長時不用重新來過 AI專案往往有個特性,一開始的概念驗證階段需求不大,但一旦模型驗證有效,團隊很快就會需要擴大訓練規模,甚至同時進行多個實驗。這時候如果原本選用的GPU主機服務缺乏彈性擴充的空間,團隊就必須面臨重新採購、重新搬遷環境的麻煩,因此挑選服務商時,建議優先考慮能夠彈性調整規格、支援隨著專案成長逐步升級的方案。 找對夥伴,才能把心力專注在模型本身 戰國策在GPU主機服務上,累積不少協助企業導入AI訓練環境的實務經驗,能夠根據團隊實際的模型規模、資料量、以及預算,提供合適的AI實體主機配置建議。想進一步了解方案內容,歡迎參考 nss.com.tw/gpu,或透過 LINE:@119m、電話 0800-003-191 洽詢專人討論。
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全面解析新興 AI 人才「AI架構師」:工作內容、所需技能、薪水及未來發展
全面解析新興 AI 人才「AI架構師」:工作內容、所需技能、薪水及未來發展
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!
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【最新】AI應用規劃師證照解析:誰適合考?有什麼優勢?
【最新】AI應用規劃師證照解析:誰適合考?有什麼優勢?
AI 技術快速滲透各行各業,為了讓不同專業背景的人才掌握 AI 應用能力,經濟部產業發展署 2025年推出 AI 應用規劃師能力鑑定證照(初級與中級)。該證照不僅能提升職場競爭力,也能幫助企業找到適合的 AI 人才。本文將帶你快速了解這兩張證照的特色、優勢、差異,以及適合的報考對象。 證照特色與優勢 1. 政府認證,企業認可度高:由 經濟部產業發展署 主導,工業技術研究院執行,擁有高公信力。 2. 對應不同領域需求:初級證照適合非技術背景人士,中級證照適合 AI 技術專業人士。 3. 提升職場競爭力:幫助考生掌握 AI 技能,提高職場價值與薪資成長機會。 4. 學以致用,提高工作效率:透過 AI 工具應用,幫助工作自動化,提高生產力。 初級 vs. 中級:考試重點與適合對象 ✅初級 AI 應用規劃師(適合文組、非資工專業人士) 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 目標:幫助非技術背景人士學習 AI 工具應用,提升職場競爭力。 考試重點: • 人工智慧與資料處理基本概念 • 機器學習、鑑別式 AI、生成式 AI 基礎 • AI 工具應用於工作,如:報表生成、文稿分析,提高工作效率 適合對象:上班族、行政人員、行銷、企劃、管理職等 初級證書:永久有效,可作為 AI 入門技能證明。 🟡初級線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ✅中級 AI 應用規劃師(適合 IT、資通訊專業人士) 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 目標:培養能夠 協助企業導入 AI 的技術專業人才。 考試重點: • 演算法、物聯網架構設計 • 大數據分析、深度學習 • 自然語言與音訊處理 • AI 導入評估規劃與風險管理 適合對象:AI 工程師、數據科學家、軟體開發人員、IT 技術專家 中級證書:有效期 5 年,需累積 48 小時 AI 相關訓練或工作經驗 以換證,確保技能持續精進。 🟡中級線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe 為什麼要考 AI 應用規劃師證照? ✅ 文組人士也能掌握 AI,提升職場競爭力 ✅ 技術專業者獲得 AI 進階能力,助企業數位轉型 ✅ 政府認證,企業高度認可,提升就業與升遷機會 無論你是 AI 初學者,還是希望在 AI 領域深入發展的技術專業人士,AI 應用規劃師證照 都將是你的最佳職場加分利器,幫助你迎接 AI 時代的挑戰! https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691
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如何培養AI素養? 3大核心能力、4種角色定位、5五大重點
如何培養AI素養? 3大核心能力、4種角色定位、5五大重點
上個月和幾個朋友聚餐聊聊,大家除了工作上的談資之外,也聊到越來越多公司與團隊越來越頻繁使用AI工具,姑且不論用的深或淺,至少體感上跟去年比起來已經好上一大截~ 聊著聊著,忽然有朋友問:「我又不是工程師,需要懂AI嗎?我能把AI用好嗎?會不會只是皮毛?」 其實,「AI素養」早就不只是特定人群才會的工具了,也不需要一定要很會寫程式,我們只要掌握幾個核心觀念,就能善用AI提升工作效率。 例如,知道怎麼和AI「對話」才能獲得你要的答案、理解AI工具的極限跟風險,甚至學習如何辨識AI使用上的隱私和倫理問題,這些都能讓我們跟AI協作上更加得心應手~ 我自己在導入與使用AI的過程中,也曾經摸索了一段時間,從一開始覺得怎麼工具學也學不完,到現在能輕鬆運用AI解決行銷工作或數據分析、自動生成文案,甚至幫助團隊優化流程。 一口氣寫完這篇AI素養的文章,整理了3大核心能力、4種角色定位、5五大重點,讓大家對於AI素養有基本認識,無論你是新手或老手,都能更有效率地與AI協作。 閱讀完整文章👉https://chengfengec.blogspot.com/2025/07/aai-345.html
陳建夆 AI行銷實戰應用
AI新創自建GPU機房vs租主機,我見過的幾個真實代價
AI新創自建GPU機房vs租主機,我見過的幾個真實代價
每隔一段時間就會有人跟我討論這個問題:「我們要跑AI,要不要自己買GPU伺服器?」我做主機服務超過二十六年,幫很多企業算過這個帳。我想把我觀察到的幾個真實情況說出來,讓正在考慮這件事的人能更清楚地看到自建的代價在哪裡。 先說硬體成本。一張NVIDIA H100要多少錢?市場行情大概在七到八萬美元一張,折合台幣超過兩百萬。這還是單張。如果你要多卡互連做真正的大模型訓練,四到八張是基本配置,那就是一千到兩千萬台幣的GPU採購成本。加上伺服器本體、網路設備、機架、機房空間、電力改造、冷卻系統,總投資非常容易超過三千萬。 然後是時間。從決定採購到真正能用,通常要三到六個月。GPU的交期本身就不穩定,機房的改造也需要時間,裝機、測試、設定環境,每一步都要時間。在這段時間裡,你的競爭對手可能已經用租的方式把模型跑起來了。 還有折舊和淘汰的問題。GPU技術的迭代很快,你今天買的H100,三年後可能就不是市場上最有效率的選擇了。自建的設備就放在那裡,你要繼續用、繼續耗電,或者忍痛換新的,怎麼算都是成本。租用的話,我們會持續更新硬體,你不需要承擔這個風險。 維護的成本往往是被低估最嚴重的部分。GPU伺服器跑起來,電費就是一筆持續的開銷,H100一張700W,四張卡加上其他系統,一個月的電費就很可觀了。還有故障處理、系統維護、安全更新,這些需要人力,而且是需要具備特定技能的人力。 我不是說自建一定不好。如果你的規模夠大,工作負載穩定,有足夠的技術團隊,自建確實可能比長期租用更划算。但對大多數的台灣AI新創或中型企業來說,在現階段用租的才是更聰明的選擇。你把資金留下來做產品和市場,GPU的算力按需取用,等到你真的有足夠穩定的工作負載和足夠大的規模,那個時候再考慮自建也不遲。 我們的GPU主機服務,最快兩小時可以部署完成,預裝CUDA和PyTorch,開機就能跑。你不需要等三個月,不需要先付三千萬。這才是現在大多數企業跑AI的正確方式。 https://gpu.nss.com.tw/
林尚能 戰勝學院
公司常見職位縮寫,R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC職位縮寫介紹!
公司常見職位縮寫,R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC職位縮寫介紹!
求職新鮮人看到公司寫上職缺的英文職稱別緊張!本篇將詳細介紹10個常見的職場英文職稱,快速了解R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC等工作內容與職責,在找工作時可別投錯履歷了! ▍R&D(Research and Development)研發工程師 ● 職位解析:研發部門負責新產品和技術的開發,創新是其核心工作。 ● 職責:研發團隊致力於開發新產品、改良現有產品,以及進行技術研究。 ● 常見職稱: R&D Manager (研發經理):負責領導研發團隊,規劃技術策略。 R&D Engineer (研發工程師):專注於產品設計、技術測試及創新。 ▍ MA(Management Associate) ● 職位解析:管理培訓生,參與公司不同部門的工作,了解整體業務運作,並為未來的管理職位做準備。 ● 職責:輪調至公司內不同部門進行學習和實踐,積累管理經驗並發展領導能力。 ● 常見職稱: Management Associate (管理培訓生):通過工作輪調深入了解公司運營,參與項目並負責管理任務。 Senior Management Associate (高級管理培訓生):完成一定階段的培訓後,開始承擔更多責任並領導小型團隊。 ▍MT(Management Trainee) ● 職位解析:管理培訓生,通常是為未來的管理職位而進行培養,參與不同部門的工作輪調。 ● 職責:學習公司業務運營,參與各種部門的項目及管理流程,準備未來擔任管理職位。 ● 常見職稱: Management Trainee (管理培訓生):通過不同部門的輪調,獲得全局視野。 ▍HR(Human Resources)人力資源 ● 職位解析:人力資源部門負責招聘、員工管理、薪酬和福利,以及員工發展。 ● 職責:制定人力資源政策、處理員工關係、管理招聘流程。 ● 常見職稱: HR Manager (人力資源經理):負責公司人力資源戰略的制定與實施。 HR Specialist (人力資源專員):專注於招聘、培訓、薪酬等特定領域。 ▍IT(Information Technology) ● 職位解析:資訊技術部門負責公司內部的技術基礎設施、網絡安全和系統管理。 ● 職責:維護公司電腦系統、解決技術問題、確保網絡安全。 ● 常見職稱: IT Manager (資訊技術經理):管理公司的技術系統和基礎設施。 IT Support Specialist (IT支援專員):解決員工技術問題,提供技術支持。 ▍PM(Project Manager) ● 職位解析:項目經理負責規劃、執行和監控具體項目,確保按時完成。 ● 職責:制定項目計劃、管理資源、時間和預算,確保項目目標達成。 ● 常見職稱: Project Manager(項目經理):負責全面領導項目團隊,確保項目按計劃推進。 ▍PM(Product Manager)產品經理 ● 職位解析:產品經理負責產品的全生命周期管理,從產品構思到開發、上市和持續改進。他們是產品的擁有者,協調不同部門如研發、行銷、銷售和客戶支持,以確保產品符合市場需求和業務目標。 ● 職責: 1. 市場研究:了解客戶需求和市場趨勢,分析競爭產品。 2. 產品策略:制定產品路線圖和策略,確保產品符合公司的長期目標。 3. 跨部門協調:與研發、設計、行銷和銷售團隊合作,確保產品開發和推廣順利進行。 4. 產品規劃和管理:定義產品功能、技術規格和開發進度,確保項目按時完成。 5. 監測和優化:跟踪產品上市後的表現,根據市場反饋進行改進。 ● 常見職稱: Associate Product Manager(助理產品經理):負責部分產品線或支持資深產品經理,通常是初階角色。 Product Manager(產品經理):全權負責一個或多個產品的管理,制定產品策略並推動產品發展。 Senior Product Manager(高級產品經理):管理更複雜的產品或多個產品線,並具有更多的決策權。 Head of Product(產品總監):領導整個產品團隊,負責產品部門的運營和策略制定。 ▍QA(Quality Assurance) ● 職位解析:品質保證部門負責產品和服務質量的監控,確保符合標準。 ● 職責:實施質量檢查流程,找出並改進產品或服務中的問題。 ● 常見職稱: QA Manager(品質保證經理):負責制定和實施質量控制流程。 QA Specialist(品質專員):檢測產品並確保其符合公司質量標準。 ▍PR(Public Relations) ● 職位解析:公關部門負責公司形象和品牌聲譽的管理,並與媒體保持良好關係。 ● 職責:制定公司對外公關策略,處理媒體關係,管理公司的公共形象。 ● 常見職稱: PR Manager(公關經理):領導公司對外公關活動,制定溝通策略。 PR Specialist(公關專員):負責日常的媒體聯絡和新聞稿撰寫。 ▍BD(Business Development) ● 職位解析:商業拓展部門負責開發新的商業機會,建立夥伴關係和推動業務增長。 ● 職責:尋找新市場、開發新客戶,推動公司收入增長。 ● 常見職稱: Business Development Manager(商業拓展經理):負責制定和實施商業拓展計劃。 Business Development Executive(商業拓展專員):執行商業拓展活動,聯繫潛在客戶。 ▍QC(Quality Control) ● 職位解析:品質控制部門專注於生產過程中的質量檢測,確保產品符合規範和標準。 ● 職責:對產品進行檢測和監控,確保其符合既定質量標準。 ● 常見職稱: QC Manager(品質控制經理):監督生產過程中的質量控制工作。 QC Inspector(品質檢測員):執行產品的檢測工作,確保品質合格。 這些職位涵蓋了不同的專業領域,從管理層到專業技術人員,都是公司運營中的重要角色,了解不同職務的專業和英文縮寫,下次與對方往來就不會感到陌生了,也記得別搞錯職稱造成誤會留下不好的印象喔! 工作機會點這裡⬇️ https://user275376.pse.is/6gzu5f
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半導體有哪些工程師?他們工作在做什麼、薪資多少?開箱科技業工程師日常
半導體有哪些工程師?他們工作在做什麼、薪資多少?開箱科技業工程師日常
想進半導體業卻對工程師生態一知半解嗎?《 開箱工程師腦洞大開的日常》集結多位任職科技半導體公司(台積電、聯電、聯發科、Google、京元等)資深工程師,提供全方位的各類工程師職務內容、技能工具、面試重點等資訊,帶你深入了解科技業工程師的工作日常。本文由《104職場力》小編導讀重點摘要並補充相關資訊,想進入科技業的你別錯過! 整理/《104職場力》小編 科技業一向是台灣經濟的中流砥柱,尤其半導體產業,是許多社會新鮮人找工作的夢想。但是,半導體光是上中下游分工就已經夠複雜了,更別說不同領域的工程師種類,比寶可夢還玲瑯滿目。 別擔心,《 開箱工程師腦洞大開的日常》一書集合半導體各種工程師的工作內容、職務內容、技能工具、面試重點等。以下由《104職場力》小編幫大家重點摘要並補充相關資訊,帶你開箱工程師日常: 1. 數位電路設計工程師2. 封裝工程師3. 可靠度工程師4. 供應商品質管理工程師 1. 數位電路設計工程師 根據104人力銀行《2022年半導體人才白皮書》,IC設計工程師是半導體產業上游最缺的職類,報告也指出,IC設計工程師的定著性較高,工作者少有轉職或來自跨領域背景者。 工作內容: 主要是依產品的規格與使用條件,去設計數位電路晶片、開發電路結構,例如不同電器需要不同功能的IC晶片。擁有晨星/聯發科技數位電路設計工程師經歷的歐嗨呦在《 開箱工程師腦洞大開的日常》一書中提到,數位電路設計工程師可以說是科技業的樂高達人,透過工廠提供的標準積木去做不同組裝配置,選擇出最適合產品的樣貌。撰寫設計報告、使用手冊也是日常工作之一,不只給內部員工交流,合作客戶也時常會索取這些文件。 技能工具: 工作上常用的工具,例如Verilog、VCS、Verdi、ncverilog、C++、TCL、Perl等。工作中可能需要與外國同事或客戶討論,英文對話能力也很重要。 面試重點: 如何處理跨頻轉換,static timing analysis(setup/hold time、clock skew等)通常必考。歐嗨呦建議求職者要熟悉自身學經歷,有可能面試官會請你現場寫白版並解釋細節作法,事前也可以根據你想進入的部門、產品線,多演練、強化自己在特定產品設計上的看法與見解,加深面試官印象。 薪資水平: 根據104職涯導航(2024/11月)數據顯示,數位IC設計工程師九成具備碩士學歷,菜鳥月薪$83,929.老鳥月薪$99,739。 [joblist_plugin title='【數位電路設計工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobcat=2008001015&jobsource=104blog' amount='4'] 2. 封裝工程師 封裝工程師,就是為晶片量身打造集保護、連接、散熱於一身的外殼。IC晶片非常細緻,本身也很容易受到損傷。因此研究、評估與建立封裝工程的技術就非常重要。簡言之,你要如何打包一個易碎品? 工作內容: 想像一下,晶片製造完成後就像一間沒有門窗的房子,完全沒辦法跟外界溝通,這時候,IC封裝工程師就是幫這間房子挖門窗、搭橋樑、蓋電梯樓的建築師,同時還要設法讓房屋更穩固,可以抗震防颱。在台積電任職先進封裝研發工程師的Darren在《 開箱工程師腦洞大開的日常》書中,對於封裝工程師分工有更細緻的分類。 封裝廠 製程整合工程師:封裝廠的指揮官 封裝廠 製程工程師:封裝製程中的細節掌控者 IC設計公司 封裝工程師:從概念到實踐的橋樑 產品系統公司 硬體封裝工程師:負責蓋大房子的人 封裝模擬分析工程師:揭示設計背後的真相 技能工具: 電子工程、材料科學、機械工程、高分子化學、外語翻譯(在日系材料供應商或設備商那裡,這個翻譯技能就像是超能力,如果你能用流利的日文或中文與他們溝通,你將是封裝界的翻譯超人) 面試重點: Darren列舉以下四大重點 封裝專長完整度:無論是設計、材料分析、力學還是散熱,多強調你如何掌握和應用這些技能。 熟悉的封裝類型:列出你熟悉的類型(如BGA、QFN、SiP等)以實例說明在其中遇到的挑戰與如何克服。 風險評估及解決問題的能力:舉實例說明你如何識別風險、制定預防措施與解決方案。 應用題:假如面試官出情境題,回答時可以展示你的分析過程,解釋你如何評估問題、收集數據、制定策略和實施解決方案。Darren特別提醒,如果面試官的問題看似試探性或具挑戰性,應答時注意不要透露過多公司機密或策略,以保護你的專業界限。 薪資水平: 根據104職涯導航(2024/11月)數據顯示,IC封裝∕測試工程師六成二具備大學學歷,菜鳥月薪$59,063.老鳥月薪$61,972。 [joblist_plugin title='【IC封裝/測試工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobcat=2009003006&jobsource=104blog&order=15&page=1&searchJobs=1' amount='4'] 3. 可靠度工程師 你曾買過一些電子產品,短短幾週內就莫名出問題,或像都市傳說聽到的「過保固就掛掉」嗎?可靠度工程師就是為了控制並避免這類情況發生。 工作內容: 《 開箱工程師腦洞大開的日常》作者艾斯解釋,可靠度工程師像科技公司內的算命仙,分析測試數據去算出一個新的電子產品的壽命,並驗證是否如同預期、改良產品可靠性。104職涯導航描述可靠度工程師的工作任務有: 分析可靠度問題,並進行改善。 負責安規驗證測試及認證工作。 負責環境測試工作。 負責可靠性設備之維護保養、校正,並採購其零組件與消耗品。 撰寫可靠性測試之軟體程式。 負責實驗文件編寫、報告產出。 提供客戶所要求的各項品質驗證技術與品質統計資料報告。 建立標準實驗方法。 負責新產品驗證和產品客訴處理。 負責品質工程文件之制定。 依據使用者的需求,參與工業自動化產品、可靠度驗證技術的開發與設計。 本書作者艾斯任職過台積電、聯發科、Google可靠度工程師,依據他在不同產業的經驗,彙整以下可靠度工程師平均一日工作分配表: 半導體廠IC設計廠系統廠(如 品牌廠)測試並分析數據,準備報告35%20%15%思考改善方法與跨部門溝通10%20%30%處理客戶產品問題10%5%5%參加各種會議30%40%35%執行年度專案/論文/專利等10%10%10%設計測試架構或程式改善流程5%5%5%註:此處的系統廠可靠度工程師以該公司內偏向負責半導體可靠度的職務為例。 技能工具: 需具備的工具為 RoHS、Linux、SPC;需具備的技能為 Reliability test、執行產品可靠度測試與問題分析、品保。此外,溝通也是工作中重要的一環。 一般而言需要做可靠度分析的情形有幾種,最常見是製程單位開發新的製程技術,需要各種實驗來探索如何改善製程。因此每次測試完都要跟製程單位回報測試結果並建議調整對策,萬一測試結果是不好的,這時就需要溝通的藝術。艾斯認為,一個優秀的可靠度工程師不能只把量測分析結果丟出來就拍拍屁股走人,還要耐心地跟製程、研發單位溝通安撫,避免延伸額外爭端。 面試重點: 假如你是剛畢業的新鮮人,通常會關注你的所學對可靠度分析有無幫助,或你對於半導體元件和製程的了解程度多寡,例如半導體元件操作及物理特性、半導體可靠度測試的基本失效機制和測試方法等。如果你是有工作經驗的轉職者,可能會著重於工作經驗與可靠度的相關性,大致上還是會從元件物理與製程經驗。艾斯再次強調,可靠度工程師經常要跨單位溝通,面試中展現溝通能力也很重要! 薪資水平: 根據104職涯導航(2024/11月)數據顯示,可靠度工程師近六成具備大學學歷,菜鳥月薪$52,597.老鳥月薪$56,519。 [joblist_plugin title='【可靠度工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobcat=2009003003&jobsource=104blog&page=1' amount='4'] 4. 供應商品質管理工程師 想像一下,你組裝一台樂高模型,卻發現零件缺失、說明書錯誤百出。這時,你多希望有人能幫你先把關這一切,對吧?品質管理工程師就是扮演這個角色。 工作內容: 品質管理工程師是產品的守護者,除了確保從供應商那裡來的零件或成品都符合品質標準,同時也確保生產製造過程到產品出貨一切完美。《 開箱工程師腦洞大開的日常》作者之一、擁有聯發科技/Google供應商品質管理工作經歷的Joseph認為,這份職務在工作任務上會有幾個面向: 供應商品質系統改善:包含新供應商評估、現有供應商品質改善、供應商週期性審視與獎勵 產品品質改善:產品跨部門與上下游供應鏈在產品標準上進行整合、廠內品質異常事件處理、客訴退貨(是否招回已出貨產品?如何防止問題擴大?) 技能工具: 品管/品保工程師需具備的工具為品質系統、ISO9000、SPC,需具備的技能為 品管、檢驗、品保。APQP、PPAP、FMEA、MSA、8D. QC。 面試重點: 通常面試官通常會關注二個重點:供應商相關專業領域+有系統的改善品質系統與問題。Joseph分析,假如求職者對製程有概念代表在找問題時會比較容易抓到方向,對面試有加分效果。有品質證照也會加分(目前業界最常認可的證照為6 sigma、VDA6.3 audit、IATF 16949),但不是必備。 薪資水平: 根據104職涯導航(2024/11月)數據顯示,品管/品保工程師有六成二具備大學學歷,菜鳥月薪$44,398.老鳥月薪$47,797。 [joblist_plugin title='【品管/品保工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobcat=2009003002&jobsource=104blog' amount='4'] 節錄自:商周出版《開箱工程師腦洞大開的日常:提早練功打底、把技能樹升級,讓科技業大廠都搶著要你 》艾斯 著 推薦閱讀: 半導體業 IC設計、製造、封測是什麼?上中下游工程師薪水/職責比一比(附精選職缺) 2025年「數據/資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修 獵頭曝科技業談薪4關鍵!碩畢從4萬起跳 台灣以外亞洲地區可年薪百萬
【104職場力】
電腦軟體設計丙級技能檢定學術科|使用C#
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依據勞動部勞動力發展署技能檢定中心最新學術科試題規劃解題 術科篇 *最新術科試題: 術科第一套試題:程式語言(C#)基本指令操作1060301~1060305 五題。 術科第二套試題:程式語言(C#)應用程式設計1060306~1060308 三題。 學科篇 *最新公告學科試題單選題509題。 *學科共同科目,90006職業安全衛生/90007工作倫理與職業道德/90008環境保護/90009節能減碳共同科目共400題;90011資訊相關職類共用工作項目119題。 本書特色 *術科內容撰寫循序漸進,帶領讀者認識C#,解題前的「快速入門」,初學者也能輕鬆學習。 *術科題目,解說詳盡。精簡的程式實作範例,讓讀者輕鬆學會C#程式語法,寫出結構化C#程式。 *學科試題含電腦概論、程式設計、資訊職類共同工作項目,附有難題解析。 *詳讀章節內容,熟悉指令、語法、資料結構及邏輯,反覆練習即能通過考試取得證照。 完整資訊前往 | https://www.gotop.com.tw/books/BookDetails.aspx?Types=l&bn=AER059900
碁峰資訊GOTOP 電腦技能的領航員-碁峰資訊
PowerBI/Tableau/FineReport的比較
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資料分析與視覺化的世界正在迅速發展,新的參與者不斷加入,成熟品牌搶佔更大範圍市場。許多企業和團隊被沉重的舊工具所束縛,或是從手工模式轉向數位化的時,在市場上能尋找到各式各樣的資料分析工具。就台灣企業而言,不可避免的會遇到Microsoft Power BI ,Tableau和帆軟FineReport這三家BI工具廠商。 我們常常把這三家拿來做對比,說明三家的BI工具確實是足夠優秀而又各有差異的,最終並沒有哪一家是絕對的聖者,因為最好的工具取決於您,您的組織,您的預算和您的需求,而不是工具本身。 https://www.finereport.com/tw/data-analysis/comparison-of-powerbi-tableau-finereport.html
邱志威 麥迪遜數據花園
Excel 函數公式大全|快速知道這48個函數的功能 ! 包含常用的VLOOKUP、COUNTIF、SUMIF等
Excel 函數公式大全|快速知道這48個函數的功能 ! 包含常用的VLOOKUP、COUNTIF、SUMIF等
小編將曾經介紹過的函數列出,方便大家直接從功能上查找自己需要的功能,後續也會持續更新。在日常工作中,Excel 函數是提升工作效率的重要工具。無論是數據比對、文字處理,還是邏輯運算、日期計算,豐富的函數選項來幫助我們完成各種任務。 1. VLOOKUP:用於比對資料,並且填入相對應的內容 2. HLOOKUP:搜尋表的頂欄或值的陣列中的值,並在表格或陣列中指定的列的同一中回傳一個值。 3. INDEX:回傳表格或範圍中的值或引用該值 4. XMATCH:用於回傳指定項目在指定範圍,某列或者某列的「位置」 5. RANK:求某一個數值在某一範圍內一組數值中的排名 6. ROW:回傳儲存格所在的欄 7. COLUMN:回傳儲存格所在的列 8. OFFSET:根據指定的欄和列的偏移量,回傳一個新的單元格或範圍的引用 9. TEXTJOIN: 合併了多個範圍和/或字串的文字,還包含將合併之每個文字值之間指定的分隔符號。 10. LEFT:從左截取字串 11. RIGHT:從右截取字串 12. MID: 從中間截取字串 13. REPLACE:根據位置和長度,替換掉儲存格的字串 14. SUBSTITUTE:替換具體字串 15. MIN:找到某範圍中的最小值 16. MAX:找到某範圍中的最大值 17. AVERAGE:計算某範圍中的平均值 18. COUNT:計算含有數字的儲存格的個數 19. COUNTIF:計算某個範圍中符合給定條件的個數儲存格數量,可以計算包含數字、日期、文字、符號或空白的儲存格。 20. COUNTIFS:統計一組給定條件所指定的儲存格數 【COUNT、COUNTA、COUNTIF的差別和使用情境一次看】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_b1a2bf05-008c-40f1-a5be-ad9d42a5ba7f 21. SUM:計算儲存格範圍中所有數值的和 22. SUMIF:求滿足條件的儲存格總和 【SUMIF的差別和使用情境一次看】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_e02194d3-3368-4b6c-8ae5-8114c9e50480 23. SUMIFS: 對一組滿足條件指定的儲存格求總和 24. SUMPRODUCT:回傳相應的陣列或範圍乘積和 25. STDEV:觀察數字的離散程度,標準差表示每一組數字距離平均值多遠 26. SUBTOTAL:計算統計篩選資料後的結果,不需要重新選取範圍。其引數包含平均值、計數、最大最小值、相乘、標準差、求和、方差等參數化 27. ROUND:四捨五入到指定的位數 28. INT:向下取整數到指定的位數 29. ROUNDUP:無條件進位到指定的位數 30. ROUNDDOWN:無條件捨去到指定的位數 31. IF:使用邏輯函式 IF 函式時,如果條件為真,該函式將回傳一個值;如果條件為假,函式將回傳另一個值 32. AND:邏輯判斷,相當於「且」 33. OR:邏輯判斷,相當於「或」 34. TODAY:回傳今天的日期 35. NOW:回傳當前的時間,動態函式 36. YEAR:回傳日期的年份 37. MONTH:回傳日期的月份 38. DAY:回傳以序列數表示的某日期的天數 39. WEEKDAY:回傳對某個日期是星期幾。 默認情況下,天數是 1(星期日)到 7(星期六)範圍內的整數 40. DATEDIF:計算兩個日期之間相隔的天數、月數或年數 【以上40項的使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_5d34257b-7c49-4aa0-8e15-5a9ac8cc271f 41. FREQUENCY:用於計算數據在不同區間內出現次數的工具 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_564d3057-642a-4fd8-957c-16205a616859 42. FILTER:篩選特定資料,快速分類表格資料 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_ff871024-06dd-4348-8c02-d5418df1330f 43. SORT:用於對數據範圍進行排序,可以按列或行排序,並且指定升冪或降冪 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_cfdaeca8-2c17-4698-b837-cf354affc877 44. CONCAT:合併多個範圍和/或字串中的文字 【 使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_c422c6ab-6678-43a2-ba71-12af9ad0b735 45. FORECAST.LINEAR:使用現有值來計算或預測未來值 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_c8f0944b-5ae2-4c1d-b89b-9c2e696b503f 46. TEXT:根據指定格式將「數字」轉換為「文字」 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_6e16690c-1bc9-4d05-b984-f39b39fc0619 47. UNIQUE:提取不重複的值、只出現過一次的值 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_5e18d78e-789d-4a6c-aeda-a56985a6b012 48. INDIRECT:根據儲存格的位置,得到其內容 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_31132033-59c2-49cd-8589-b4f0472a21b0 🔍歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧 ✨如果喜歡這篇文,也歡迎免費加入共學✨
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使用「CAR」方法來展示你的技能和成就🚗
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大家都有自己的成功經歷,但能真正把這些經歷變成讓面試官或招聘者注意的好故事的人卻不多。 「CAR」方法——挑戰(Challenge)、行動(Action)、結果(Result),可以幫你變成那少數幾個人之一,讓你脫穎而出。你可以在履歷、自我介紹信以及面試中用這個方法,將你的經歷變成吸引人的故事。 讓我們看看每一個C-A-R部分是怎麼運作的。 🛞挑戰:描述你在之前的工作中遇到的挑戰,這是你成就的背景。 Challenge - Describe a challenge you faced in a previous role. This is the context for your achievement. 「在XYZ公司,我們的網絡互動量出現了顯著下降,這對我們的銷售造成了影響。」 行動:說明你具體採取了哪些行動來應對這個挑戰,展示你的解決問題的能力。 🛞 Action - Explain the specific actions you took to address the challenge. Be detailed and show your problem-solving skills. 「我幫助推出了一個新的社交媒體活動,並與市場部合作,製作更適合目標受眾的內容。」 🛞結果:強調你所取得的積極成果,最好用具體的數字來說明。 Result - Highlight the positive outcomes of your actions. Use numbers when possible. 「結果,我們的網絡互動量在六個月內增加了50%,同時銷售額也提升了20%。」 以下是一個如何將CAR方法應用在自我介紹信的例子: 「在我於XYZ公司工作期間,我發現了顧客互動量顯著下降(挑戰)。為了解決這個問題,我帶領團隊重新設計了數位行銷策略,加入了數據驅動的洞察並創造了更多互動性內容(行動)。這使得顧客互動量在第一季內增加了40%,銷售額也上升了15%(結果)。」 "During my time at XYZ Company, I noticed a significant drop in customer engagement (Challenge). To address this, I led a team to redesign our digital marketing strategy that added data-driven insights and created more interactive content (Action). This resulted in a 40% increase in customer engagement and a 15% rise in sales within the first quarter (Result)." CAR方法可以幫助你以結構化且吸引人的方式展示你的成就,同時能夠展示你解決問題、克服挑戰並產生實際效果的能力🚘 若你對商務英語有興趣,歡迎查看: 🔔業務精「英」必修課:銷售&行銷溝通技巧 📆日期:2024/09/23~2024/11/25 🔗https://events.taiwantrade.com/2024SMCS (本篇貼文由ITI專業講師Nigel Daly提供)
外貿協會培訓中心 (台北) 貿協ITI台北商英教室
NVIDIA DLI 官方證書怎麼拿 ? 生成式 AI、LLM 應用開發完整攻略
NVIDIA DLI 官方證書怎麼拿 ? 生成式 AI、LLM 應用開發完整攻略
想進入 AI 領域卻不知從何開始?NVIDIA Deep Learning Institute(DLI)官方認證課程為工程師、資料科學家和技術人員提供最實戰的學習路徑。課程涵蓋生成式 AI 開發、LLM 大型語言模型應用、異常偵測 AI、高效能運算 等熱門技術,透過雲端 GPU 實作環境,讓您邊學邊做,完成後且通過課後測驗即可獲得 NVIDIA DLI 官方頒發的完課證書,為履歷加分、提升職場競爭力! 🟡 NVIDIA DLI官方課程 - 使用提示詞打造 LLM應用服務 從 Prompt 編排、訊息策略、資料輸出到智慧代理設計,這門課程將是你邁向 LLM 開發的第一哩路,也是未來生成式 AI 應用不可或缺的核心技能。 Q: 誰適合這門課? A: 具備 Python 程式設計經驗& 對 LLM 基礎知識有扎實理解 Q: 完成課程後,是否會提供相關證明? A: 是的,在您完成所有課程內容且通過課後測驗後,將會獲得由 NVIDIA DLI 官方所頒發的正式完課證書。 ▶️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10049187 ▶️課程資訊 https://nabi.104.com.tw/course/itcert/55c06dcd-98e6-4f89-be84-f1fa2b5fb4b8 【想更了解這堂課在上什麼先來聽聽開課說明會】https://nabi.104.com.tw/course/itcert/6ece6b5f-60b0-42eb-b7c8-5f0e170315a6 🟡 NVIDIA DLI官方課程 - 異常狀況偵測的AI應用 以電信產業網路入侵偵測為出發案例,實際操作三種核心異常偵測技術,結合理論、應用與效能評估,打造真正落地的異常預測能力。你將深入探索NVIDIA 加速運算平台上的 XGBoost 與深度學習模型,體驗其在高維資料處理與推論速度上的關鍵優勢,並理解監督式與非監督式技術在異常情境中的應用差異。 Q: 這門課程需要具備什麼樣的知識? A: 為確保您能深入吸收課程內容,建議應具備: 1. Python 資料科學實務經驗 2. 對深度神經網路訓練原理的理解 ▶️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10049188 ▶️課程資訊 https://nabi.104.com.tw/course/itcert/a36cfdb7-bd6d-4859-bd41-0c69c0237f02 NVIDIA DLI 課程能讓你親手操作 NVIDIA 最新技術,全面提升你在業界關鍵職位所需的實戰能力。
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「Skill」和「提示詞」差在哪?6大差異與SKILL.md寫法一次看
「Skill」和「提示詞」差在哪?6大差異與SKILL.md寫法一次看
Skill和提示詞差在哪?會寫提示詞還需要學Skill嗎?作者認為,提示詞就像便利貼,而Skill則像一本SOP手冊,以下從可複用性、穩定性、分享、跨平台、版控與自動化等6大面向比較,並以實例解析SKILL.md的5大結構與寫法。本文節錄自《10 倍速!AI Skill 全攻略》。 文/曾慶良(阿亮老師) 本文目錄(點擊可快速前往) 「提示詞」和「Skill」的6維度差異維度一:一次性 vs 可複用維度二:不穩定 vs 穩定維度三:無法傳承 vs 可分享維度四:單平台 vs 跨平台維度五:無版控 vs 有版控維度六:手動觸發 vs 自動觸發Skill怎麼寫?5個區塊快速解構SKILL.md1. 名稱2. Description(描述)3. Steps(步驟)4. Rules(規則)5. Example(範例) 「我用ChatGPT的提示詞不是也很好用嗎?為什麼還要學Skill?」 這是我在課堂上最常被問到的問題。每次我都會用一個比喻來回答。 提示詞就像便利貼。你在上面寫了一段很棒的指令,貼在螢幕旁邊。每次要用的時候,你看一眼便利貼,然後在AI的對話框裡重新打一遍。打完用完,那段文字就留在對話裡了—你關掉視窗,它就消失了。下次要用?再打一遍。換一台電腦?找不到了。想分享給同事?「你等一下,我翻一下之前的對話紀錄⋯⋯」 Skill則像一本裝訂好的SOP手冊。它不會丟、不會改、不會因為你換了電腦就消失。你把它放在一個固定的地方,AI每次都會翻開同一本手冊、照同一套流程做事,品質永遠一致。要分享?直接丟一個檔案過去,3秒鐘搞定。但差別不只是「便利貼 vs 手冊」這麼簡單。讓我從6個維度來做完整的比較,每個維度都配一個具體場景,讓你一次看透兩者的差異。 「提示詞」和「Skill」的6維度差異 維度一:一次性 vs 可複用 提示詞是一次性的。你在ChatGPT裡打了一段很精緻的提示詞,產出了一份完美的報告。太好了!但3天後你又需要寫一份類似的報告,你回頭翻對話紀錄—那段提示詞埋在100條對話之中,你翻了5分鐘才找到,然後發現它跟另一段提示詞混在一起,你搞不清楚到底哪段是你要的。 Skill是可複用的。你把「產出行銷月報」的流程寫成一個Skill。每個月月初,你只要說「幫我做這個月的行銷月報」,然後丟入數據,AI就照同一套格式、同一套邏輯跑出報告。第一個月花30分鐘寫Skill,之後每個月省2小時。用12個月,你省了23個半小時—整整3個工作天。 維度二:不穩定 vs 穩定 提示詞的輸出品質靠你的措辭。你今天心情好,打了一段很完整的提示詞,AI給你90分的答案。明天你趕時間,少寫了兩個條件,AI給你60分的答案。同一個任務,品質可以差出30分。更麻煩的是,你往往不知道品質下降是因為你的提示詞不一樣了—你以為自己打的「差不多」,但AI對措辭的敏感度超乎你的想像。 Skill的輸出品質被規則鎖住。SKILL.md裡的Rules區塊寫了「MUST:每段開頭要有bullet point摘要」和「NEVER:不可以使用超過3層的巢狀標題」,AI就會每次都遵守。你不需要記住這些規則,因為它們已經被寫進了系統裡。品質一致性從「看心情」變成「看規則」。 維度三:無法傳承 vs 可分享 提示詞是個人知識,藏在你的腦袋裡。你花了3個月才摸出一套高效率的AI工作方式。主管說:「太好了,教教其他人吧。」你開始教,講了1個小時。同事點頭如搗蒜,回去自己試—結果做出來的東西跟你的完全不一樣。因為你教的是「大方向」,真正決定品質的那些「眉角」(語氣怎麼拿捏、哪些詞要避開、先做A再做B的順序不能反),都是你自己也說不清楚的隱性知識。 Skill是一個檔案,誰拿到都能用。你把SKILL.md丟給同事,他花5分鐘讀完,對AI說「跑這個Skill」,出來的結果跟你做的品質一模一樣。隱性知識被「外化」成顯性知識,經驗不再只存在某個人的腦子裡。一個新人入職第一天就可以用資深員工花3個月磨出來的AI工作流—這在以前是不可能的事。 維度四:單平台 vs 跨平台 提示詞綁定在特定的AI平台上。你在ChatGPT裡養了一個好用的Custom GPT,有一天公司決定改用Claude,你的心血全部白費—Custom GPT的設定沒辦法直接搬到Claude上面。或者你在Gemini裡摸出一套好用的提示詞,但發現在ChatGPT上跑出來的結果完全不一樣,因為每個平台對提示詞的「理解方式」有微妙的差異。 Skill是一份純文字檔,不綁定任何平台。同一份SKILL.md,你可以在Claude Code裡用、在Gemini CLI裡用、在Codex CLI裡用。因為Skill的本質是自然語言寫的工作流程,任何能讀懂自然語言的AI都能執行。你今天用Claude,明天改用GPT,後天改用Gemini—Skill帶著走,不用重寫。 維度五:無版控 vs 有版控 提示詞沒有版本的概念。你改了一段提示詞,發現效果變差了,想回到上一版—抱歉,你已經覆蓋掉了。或者你跟同事各自改了同一段提示詞的不同部分,想合併—你得自己手動比對,一行一行看。 Skill是檔案,可以用Git做版本控制。每一次修改都有紀錄,你可以看到「上個禮拜三下午兩點誰改了什麼」。改壞了?一個指令回滾。多人協作?用Git的分支和合併機制,兩個人改同一份Skill也不怕衝突。這就是軟體工程師幾十年來管理程式碼的方式,現在你用同樣的方式管理AI的行為。 維度六:手動觸發 vs 自動觸發 提示詞需要你手動執行。你得打開AI介面、貼上提示詞、貼上輸入資料、按下送出、等待回覆、複製輸出、貼到目標位置。每一步都要你親自動手。如果你的工作流有10個步驟,你就要重複這套「開→貼→送→等→複製→貼」的動作10次。 Skill可以被自動觸發。在後面的章節你會學到Skill Chain(Skill串接),讓A Skill的輸出自動變成B Skill的輸入,中間完全不需要你動手。你甚至可以設定排程—每天早上9點自動跑「整理今日待辦事項」Skill,或者每次收到特定格式的Email就自動觸發「客戶回覆」Skill。從「人工一步一步做」變成「設定一次自動跑」。 如果用一句話總結整個對比:提示詞是即用即丟的紙條,Skill是裝訂成冊的工作手冊。 這6個維度的差距,不是功能多寡的差距,而是「工作方式」的差距—一種是每次從零開始,一種是把好的做法固定下來、持續複利。 Skill怎麼寫?5個區塊快速解構SKILL.md 你可能會好奇:一個SKILL.md到底長什麼樣子?裡面有哪些東西? 其實它的結構非常簡單。一個標準的SKILL.md有5大區塊:名稱(Name)、Description(描述)、Steps(步驟)、Rules(規則)、Example(範例)。每一塊的作用不同,但都是用自然語言寫的—你會打字就會寫,不需要任何程式背景。 讓我用一個完整的例子帶你走一遍。假設你是一個社群小編,每天要寫Facebook貼文。你想讓AI幫你寫,但又要確保風格一致、長度合適、不要踩到地雷。這就是一個非常適合做成Skill的任務。 先看完整的樣子: # 社群貼文產生器## Description當使用者提供主題和素材,自動產出一篇適合Facebook粉絲頁的貼文。## Steps 1. 確認貼文主題和目標受眾2. 從素材中提取三個重點3. 用「故事→觀點→行動呼籲」的三段式結構撰寫4. 加入 3-5 個相關 Hashtag 5. 檢查字數是否在 150-300 字之間## Rules- MUST:開頭第一句話要有「鉤子」,引起好奇心- MUST:結尾要有明確的行動呼籲(留言、分享、點連結)- MUST:語氣親切自然,像朋友聊天- NEVER:不使用「最」「第一」「保證」等絕對性用語- NEVER:不提及競品名稱## Example** 輸入:** 主題是「新推出的線上課程」,受眾是 25-35 歲上班族** 輸出:**你有沒有過這種經驗?下班回家想學點新東西,打開線上課程卻不知道從何開始⋯⋯我們聽到了!全新的「AI工作術」系列課程,專門為忙碌的上班族設計。每堂課只要15分鐘,通勤的時候就能看完。3個月後,你會發現自己處理工作的速度快了一倍。想搶先體驗嗎?留言「+1」我們私訊你早鳥優惠連結 👇 #AI工作術 #線上學習 #下班後充電 #職場成長 編按:撰寫Skill不一定要從空白的SKILL.md開始,也可以藉由AI工具輔助,例如Claude的「skill-creator」可根據自然語言需求,協助產生Skill的檔案結構與內容,並進一步測試、比較及優化;OpenAI Codex也內建「$skill-creator」。需要注意的是,產生的Skill仍應由使用者親自檢查,因此了解下文拆解的SKILL.md相當重要。 現在讓我一塊一塊解說。 1. 名稱 讓AI知道「這是哪個Skill」。 2. Description(描述) 這是Skill的「自我介紹」。用一到兩句話說清楚:這個Skill在什麼情境下會被觸發,它會做什麼事。AI會根據這段描述來判斷「使用者現在的需求適不適合用這個Skill」。 寫得好的Description有3個特徵:第一,明確說出觸發條件(「當使用者提供主題和素材」);第二,明確說出輸出結果(「產出一篇Facebook貼文」);第三,不超過兩句話。你不需要在這裡塞太多細節—細節是 Steps 和 Rules 的事。 一個好Description的迷你範例: 當使用者貼上一段英文文獻摘要,自動翻譯成學術中文並標註關鍵術語。 一個不好的Description的反面教材: 這是一個很厲害的翻譯工具可以翻譯很多東西而且翻得很好。 差在哪?好的版本告訴AI「什麼時候用、輸入什麼、輸出什麼」;不好的版本只在自吹自擂,AI讀完還是不知道自己該做什麼。 3. Steps(步驟) 這是Skill的「工作流程」。用編號列表寫出AI應該依序完成的每一個步驟。AI會從第一步做到最後一步,不跳步、不亂序。 寫Steps的關鍵是「粒度」—每一步不能太粗(「寫一篇貼文」,那跟沒寫一樣),也不能太細(「先按下鍵盤上的A鍵」,那是在教幼兒園小朋友)。一個好的經驗法則是:每一步對應一個「可以獨立驗收的產出」。比如「從素材中提取3個重點」,做完這一步你可以看到3個重點,可以判斷對不對。 一個做會議紀錄的Steps迷你範例: 1. 讀取會議逐字稿2. 辨識所有參與者及其發言3. 歸納3到5個主要討論議題4. 為每個議題摘要結論和待辦事項5. 用表格格式整理成會議紀錄 4. Rules(規則) 這是Skill的「紅線」。用MUST(一定要)和NEVER(絕對不可以)來框住AI的行為。這是整個SKILL.md裡最重要的區塊—沒有之一。 為什麼?因為 AI 最大的問題不是「不會做」,而是「做過頭」或「做歪了」。它太聰明了,聰明到會自己加料。你請它寫一封客服回覆,它可能自作主張承諾退款;你請它寫一篇新聞稿,它可能自己加了虛構的數據。Rules就是用來「馴服」AI的—你畫出邊界,它在邊界裡自由發揮。 MUST和NEVER的寫法有一個要訣:越具體越好。「MUST:寫得好」是廢話;「MUST:每段不超過80字」是有用的規則。「NEVER:不要亂寫」是廢話;「NEVER:不引用未經確認的統計數據」是有用的規則。 一個寫學術摘要的Rules迷你範例: - MUST:使用被動語態和第三人稱- MUST:保留所有數據和百分比- MUST:字數控制在 250 字以內- NEVER:不加入原文沒有的推論- NEVER:不使用口語化表達 5. Example(範例) 這是Skill的「示範教學」。你給AI看一組「輸入→輸出」的配對,讓它知道「做對了長什麼樣子」。這就像你訓練新員工:與其說一百條規則,不如直接拿一份做好的成品給他看—「就照這個標準來。」 Example不需要多,一到兩組就夠了。但要挑有代表性的例子。如果你的Skill會處理3種不同類型的輸入,最好每種類型各給一個範例。 一個寫產品文案的Example迷你範例: ** 輸入:** 產品名稱:極光藍芽耳機,特點:降噪、12小時續航、IPX5 防水** 輸出:** 城市再吵,你的世界可以很安靜。極光藍芽耳機搭載主動降噪技術,12小時超長續航陪你從早到晚,IPX5防水等級讓你運動時也能盡情享受音樂。 5大區塊就是這樣。名稱讓AI知道「這是哪個Skill」, Description告訴AI「什麼時候該啟動」,Steps告訴它「怎麼做」,Rules告訴它「什麼可以做、什麼不可以做 」, Example告訴它「做對了長什麼樣子」。5塊加在一起,你就完整地「教會」了AI一項技能。 記住:你不需要一次寫到完美。先寫一版,跑跑看,發現AI哪裡做不好就回去調整Rules或Steps。Skill是活的文件,會隨著你的使用而越來越精準。 節錄自:博碩《10 倍速!AI Skill 全攻略:建立 Skill 驅動 AI 系統,打造從學術研究到專案開發的自動化工作流》/曾慶良(阿亮老師) 著 推薦閱讀: Claude Skills怎麼用?內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式 Claude怎麼用?免費版有什麼限制?Chat、Cowork、Code及實用功能盤點
【104職場力】
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你上一次在某個網站上被 Chatbot 氣到半死,是多久前的事? 那種感覺很多人都有過:你問它一個具體的問題,它給你一段罐頭回覆,完全雞同鴨講。你試著換個說法再問,它還是給你同樣的答案。最後你放棄了,直接去找電話號碼,或者直接關掉頁面。 那個時代的 Chatbot,是一種讓客戶體驗變差的工具,而不是讓它變好的工具。但現在,情況已經完全不一樣了。 AI 技術的快速演進,讓 Chatbot 從「關鍵字比對的自動回覆機器」,進化成「真正理解語意、能夠進行有意義對話」的智能助手。現在導入一套好的 Chatbot,不只不會讓客戶體驗變差,反而可以讓它大幅提升。 Chatbot 是什麼?為什麼現在比以前重要十倍? Chatbot,中文通常翻譯為聊天機器人或對話機器人,是一種透過文字與用戶進行自動化對話的程式。它可以被部署在網站、LINE、Facebook Messenger 等平台上,在沒有真人介入的情況下,自動回應用戶的各種詢問。 過去的 Chatbot,運作邏輯很簡單:你預設一系列規則,然後讓程式按照這些規則執行。這種規則型 Chatbot 的上限很明顯——用戶一旦說了規則裡沒有涵蓋到的內容,它就當機、答非所問。 現在的 AI Chatbot,背後驅動的是大型語言模型(LLM)。它不需要你預先寫好每一個對話規則,而是真正「理解」用戶說的話——理解語意、理解意圖、理解上下文——然後生成符合情境的回覆。這個差距,不是量的差距,而是質的飛躍。 為什麼現在比以前重要十倍?因為消費者的期待改變了。現在的客戶,習慣了即時回覆。他們在下班後九點發訊息詢問你的服務,不想等到明天早上九點才得到回應。對他們來說,能夠即時、準確回應的系統,已經是基本配備,而不是加分選項。 Chatbot 的三大類型,你需要哪一種? 第一類:規則型 Chatbot。透過預設的決策樹和關鍵字比對來運作,適合場景非常固定、問題類型極度有限的情況。優點是設定簡單、成本低,缺點是彈性極差,無法處理任何超出預設範圍的問題。 第二類:NLP Chatbot(自然語言處理型)。能夠理解自然語言的語意,不需要用戶說出特定的關鍵字才能觸發正確的回應。但訓練需要大量的標注資料,在處理複雜、多輪的對話時容易出現理解偏差。 第三類:AI 大語言模型驅動的 Chatbot。背後驅動的是 GPT、Claude 等大型語言模型,能夠真正理解複雜的問題、維持多輪對話的脈絡、根據企業提供的知識庫生成精確的回覆。對於絕大多數有認真客服需求的企業來說,第三類是現在最值得投資的方向。 選擇 Chatbot 系統的七個關鍵指標 第一:語意理解能力。用真實的客戶問題去測試,看看系統能不能正確理解問題的意圖,而不只是比對關鍵字。 第二:知識庫整合能力。好的 AI Chatbot,應該能夠把你的產品資料、服務說明、FAQ 等內容整合進去,根據這些資料來回答問題。 第三:多輪對話維持能力。系統能不能在多輪對話中保持脈絡,記住用戶前面說過的內容,這決定了對話體驗的品質。 第四:人工轉接的流暢度。當問題超出 AI 的能力範圍,系統能不能順暢地轉給真人客服,並且把對話記錄完整地交接過去。 第五:平台整合廣度。能否整合 LINE、Facebook、網站等多個渠道,在一個後台管理所有的對話。 第六:數據分析能力。能否分析最常被問的問題、客戶最常在哪個環節卡住、哪些問題導致了轉換或流失。 第七:資料安全與部署彈性。是否提供私有部署的選項,資料的儲存和處理是否符合企業的安全要求。 為什麼戰國策 AI 客服系統值得你認真評估? 戰國策的 AI 客服系統,是一套從真實的企業服務場景出發設計的解決方案,真正理解台灣企業的服務邏輯和客戶溝通習慣。台灣客戶的問法、用語、以及對服務品質的期待,跟英語市場有很大的差異,一套在台灣被真實驗證過的系統,能夠避免大量的本地化磨合問題。 系統支援多平台整合,後台的數據報表讓你清楚地看到每一個對話的走向和結果。人工轉接的設計流暢自然,客戶不會有明顯的「被轉手」的割裂感。對於重視資料安全的企業,也提供私有部署的選項。 導入 Chatbot 之前,需要先定義你的核心場景,不要以最低成本為唯一選擇標準,並且把 Chatbot 當成持續優化的系統而不是裝完就結束的工具。 Chatbot 的時代已經來了,現在導入的企業,正在把競爭對手拉開距離。 了解戰國策 AI 客服系統,立刻造訪:LiveChat.com.tw 0800-003-191 Line id : @119m #Chatbot #AI客服 #聊天機器人 #客服系統 #戰國策 #LiveChat #AI自動化 #企業AI #客戶體驗
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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)
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薪資升幅排行榜 「專案經理」、「理財專員」榮登前兩名
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為方便轉職者掌握市場薪資,104 人力銀行爬梳 18.8 萬筆薪資大數據,公布以職務經驗的薪資升幅排行榜,薪資增幅代表薪資的相對差距,與薪資高低沒有一定程度的關聯, Top1職務為:「專案經理」61.55%,年薪中位數從職場新鮮人的 61.9 萬、彈升到資深工作者的 100 萬;Top2職務為「理財專員」61.39%,從 61.96 萬、 彈升到 100 萬。(職場新鮮人定義最近2年大學及碩士畢業;資深工作者定義5年內仍在職大學及碩士畢業,相關職務年資合計5-10年) 🟡 Top1「專案經理」年薪中位數增幅61.55% 年薪中位數從職場新鮮人的 61.90 萬、彈升到資深工作者的 100 萬 ✅企業愛用證照第一名 國際專案管理師PMP 專案管理師證照(PMP),是全球最普及的 PM 證照之一,是由美國國際專案管理學會(PMI)所推出的認證制度,由於普及程度高,成為許多 PM 證明自己專業能力的考照選擇。 ▶️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 ✅企業愛用證照第二名 TOEIC (多益測驗) 多益測驗是以職場為基準點的英語能力測驗中,世界最頂級的考試。全球有超過四千家企業使用多益測驗... ▶️證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ▶️線上模擬能力檢測:https://nabi.104.com.tw/assess/toeic ▶️多益檢定攻略高分準備技巧:https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_114cdb3d-f313-40aa-b4af-e8084605736f ✅企業愛用證照第三名 專案管理師 專案管理是運用管理的知識、工具、和技術於專案活動上,來達成解決專案的問題或達成專案的需求… ▶️證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10040781 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/7b780a23-6c0e-43c3-a159-aa16b10436ec 🟡 Top2「理財專員」年薪中位數增幅61.39% 年薪中位數從職場新鮮人的 61.96 萬、彈升到資深工作者的 100 萬 ✅企業愛用證照第一名 證券商業務員 在台灣證券商業務員負責的工作大致上接受有意從事股票投資民眾委託買賣各類在公開市場交易的金融商品… ▶️證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028869 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/045c949f-a7ef-4966-a0fa-18daec5eaf34 ✅企業愛用證照第二名 人身保險業務員 是指為所屬之保險公司、經紀人公司、代理人公司從事保險招攬、行銷工作 的人,就是俗稱的「外勤人員」… ▶️證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028850 ✅企業愛用證照第三名 投信投顧相關法規(含自律規範) 經投資型保險商品業務員測驗取得合格證明書或信託業業務人員信託業務專業測驗取得合格證明書者,才得以參加「投信投顧相關法規(含自律規範)」乙科之測驗。 ▶️證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10046382 ✅企業愛用證照第四名 信託業業務人員信託業務專業測驗 ▶️證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028885 ✅企業愛用證照第五名 證券商高級業務員 證券商高級業務員的工作性質其實與營業員的性質沒有多大的分別,都是實際上在替客戶進行各類有價證券的買賣交易,而比較大差別就是在通常在一家證券公司裡,如果想從基層往上升遷,擁有證券商高級業務員的執照是必須的.. ▶️證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028870
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工程師必看!5 個超多免費學習資源的頂尖 GitHub 專案|專案連結、適合對象、先備能力、提升技能一次看!
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!
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2026 iPAS AI應用規劃師:費用大幅調降、考題悄悄進化,現在入場最划算
2026 iPAS AI應用規劃師:費用大幅調降、考題悄悄進化,現在入場最划算
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 ▶️【考前衝刺班|速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略】https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 💰 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
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