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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。
104學習 職場熱門證照排行榜
免費學AI不用花大錢!五大原廠課程攻略:Google、NVIDIA、Anthropic
免費學AI不用花大錢!五大原廠課程攻略:Google、NVIDIA、Anthropic
你知道學AI其實不需要花大錢嗎?Google、Anthropic、NVIDIA、Microsoft、Meta這五大科技原廠,早已推出完全免費的高品質AI課程,含金量甚至超越市面上許多收費課程! 【為什麼選原廠課程?】 原廠課程有三大優勢:資訊最即時準確、課程架構完整嚴謹、部分課程完成後可獲得官方認證徽章,對履歷加分效果十足。 【五大平台推薦】 ▍Google AI 學習中心(grow.google/ai) 最適合AI零基礎的新手!「AI Essentials」課程不需要程式背景,教你用Gemini和NotebookLM提升工作效率,完成後可獲得Google官方數位徽章。另有教育工作者與學生專屬課程。 ▍Anthropic Academy(anthropic.skilljar.com) 想精通提示工程(Prompt Engineering)必看!提供15門以上完全免費課程,深入拆解如何寫出穩定高品質的Prompt。「Building with Claude API」長達13小時,涵蓋API串接到AI Agent建構,不需帳號即可學習。 ▍Microsoft Learn(learn.microsoft.com/training) 上班族的最佳選擇!專注Microsoft 365 Copilot在Excel、PowerPoint、Teams、Word的實務應用,讓你在不改變工作習慣的前提下,用AI大幅提升效率。 ▍NVIDIA 深度學習學院 DLI(nvidia.com/training) 技術工程師的殿堂!涵蓋深度學習、生成式AI/LLM、加速運算等六大領域,完成實作測驗後可獲DLI認證證書,是向雇主證明技術實力的最佳利器。 ▍Meta AI 資源庫(ai.meta.com/resources) 開源AI的最佳入口!提供Llama模型文件、PyTorch框架與地端部署指南,特別適合需要將AI部署在內部伺服器、資料不能上雲的金融或醫療企業。 【不同角色的學習路徑建議】 全體員工 → Google AI Essentials 建立基礎認知 行政業務人員 → Microsoft Copilot 提升日常效率 行銷企劃人員 → Anthropic 提示工程 優化AI產出 IT工程師 → NVIDIA DLI + Meta開源資源 深耕技術 善用這些免費資源,就能打造自己的AI競爭力!你目前在學哪個平台的課程呢?歡迎留言分享 👇
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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
104學習 證照學習熱門QA整理
🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
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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Claude 推出 13 堂免費線上課程:上班族該怎麼學,才能把 AI 變成工作戰力?
Claude 推出 13 堂免費線上課程:上班族該怎麼學,才能把 AI 變成工作戰力?
AI 工具愈來愈多,但很多上班族真正卡住的不是「不知道有哪些工具」,而是「不知道怎麼把 AI 用進工作流程」。Anthropic 近期推出 Anthropic Academy,整合 Claude 相關免費線上課程,主題涵蓋 AI 素養、Claude 基礎應用、API 開發、Model Context Protocol、Claude Code 與 Agent Skills 等,官方頁面也標示可在完成課程後取得證書。 對職場工作者來說,這不只是「多一個免費課程清單」,而是提醒我們:AI 學習正在從「會下 Prompt」進入「會設計工作流」的新階段。 為什麼這 13 堂課值得上班族關注? 過去學 AI,多半從 ChatGPT、Claude、Gemini 的基本問答開始:請 AI 幫忙寫信、摘要、翻譯、產文案。但隨著企業導入 AI 的需求變多,職場競爭力的標準也正在改變。 未來更有價值的能力,不只是「問 AI 問題」,而是能判斷: 什麼任務適合交給 AI? 怎麼把 AI 接進自己的工作流程? AI 回答是否可信,該如何驗證? 團隊能否把重複工作變成可複用的 AI 流程? Anthropic 官方學習頁面也把課程分成不同方向,包括 Build with Claude、Claude for work、Claude for personal,顯示 AI 學習已經不再只是工程師專屬,而是橫跨個人工作、團隊協作與企業導入。 13 堂免費課程連結整理 1. Claude 101 適合對象:AI 初學者、一般上班族 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-101 學習重點:認識 Claude 基本操作,學會用 AI 處理寫信、資料整理、文件分析、內容初稿。 2. AI Fluency: Framework & Foundations 適合對象:所有工作者、主管、教育者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations 學習重點:建立 AI 協作基本素養,理解什麼任務適合交給 AI、什麼情境需要人類判斷。 3. AI Fluency for Students 適合對象:學生、社會新鮮人 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-students 學習重點:用 AI 輔助學習、研究、職涯探索與自我規劃。 4. AI Fluency for Educators 適合對象:教育工作者、企業內訓人員 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-educators 學習重點:將 AI 融入教學、課程設計與學習評量。 5. Teaching AI Fluency 適合對象:教學設計師、企業講師 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/teaching-ai-fluency 學習重點:學習如何設計 AI 素養課程,教會他人正確使用 AI。 6. AI Fluency for Nonprofits 適合對象:非營利組織工作者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-nonprofits 學習重點:在資源有限的情境下,善用 AI 提升溝通、營運與專案效率。 7. Building with the Claude API 適合對象:工程師、產品技術團隊 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api 學習重點:學習 API 串接、Prompt 設計、工具呼叫、RAG 與 Agent 架構。 8. Claude Code in Action 適合對象:工程師、開發者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action 學習重點:將 Claude Code 導入日常開發流程,包括讀程式碼、改檔案、執行指令與 GitHub 工作流。 9. Introduction to Agent Skills 適合對象:開發者、AI 工作流設計者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-agent-skills 學習重點:學習建立可重複使用的 Skill,讓 Claude Code 在特定任務中自動套用指令。 10. Introduction to MCP 適合對象:開發者、系統整合人員 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol 學習重點:認識 Model Context Protocol,學習讓 AI agent 連接外部工具與資料來源。 11. MCP: Advanced Topics 適合對象:進階開發者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics 學習重點:深入 MCP 架構、檔案權限、傳輸機制、部署與擴充。 12. Claude with Amazon Bedrock 適合對象:AWS 技術團隊 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-in-amazon-bedrock 學習重點:在 Amazon Bedrock 上部署與使用 Claude。 13. Claude with Google Vertex AI 適合對象:GCP 技術團隊 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-with-google-vertex 學習重點:在 Google Cloud Vertex AI 上使用 Claude,並處理 PDF、視覺與引用等情境。 一般上班族,建議先學哪幾門? 如果你不是工程師,建議不要一開始就跳進 API、MCP 或 Claude Code。比較適合的順序是: 第一步:Claude 101 這門課適合完全沒用過 Claude,或只把 Claude 當聊天機器人的人。它的價值在於讓你理解 Claude 可以怎麼協助日常工作,例如寫信、整理會議紀錄、分析文件、產出簡報大綱、改寫文字等。 第二步:AI Fluency: Framework & Foundations 這門課更像是「AI 工作素養課」。它不只教你怎麼操作工具,而是教你如何判斷 AI 能不能做、該不該做、結果是否可靠。這對所有知識工作者都很重要,因為未來職場真正需要的不是盲目相信 AI,而是能與 AI 分工、判斷、驗證。 第三步:依照職能延伸學習 行銷、企劃、行政、HR、客服等職能,可以把 Claude 用在資料整理、內容產出、流程優化。教育、內訓、L&D 團隊,則可接著學 AI Fluency for Educators 或 Teaching AI Fluency。 工程師與產品團隊,可以從哪裡切入? 如果你是開發者、產品經理、資料團隊或 AI 專案負責人,這 13 堂課中最值得關注的是三條路線。 第一條是 Claude API 路線。Building with the Claude API 會從 API 呼叫、system prompt、tool use、RAG 到 agent 架構,一路帶你理解如何把 Claude 接進產品或內部系統。Anthropic 官方的 Build with Claude 頁面也把 API、SDK、Agents、Skills、MCP、Tool use、RAG、Prompt engineering 等主題整理為開發者學習路線。 第二條是 Claude Code 路線。Claude Code in Action 適合已經有 Git、CLI 基礎的工程師,學習如何讓 AI 協助理解程式碼、修改檔案、執行命令、自動化 code review,進一步把 AI 從「回答問題」變成「參與開發流程」。 第三條是 Agent 與 MCP 路線。Introduction to Agent Skills 與 MCP 系列課程,重點在於讓 AI 能使用外部工具、讀取資料、執行任務,這也是目前企業導入 AI agent 時最關鍵的基礎能力之一。 這波課程透露的職場趨勢:AI 能力正在分層 從這 13 堂課可以看出,AI 學習正在分成三個層次。 第一層是 AI 使用者。能用 Claude、ChatGPT 等工具完成摘要、寫作、翻譯、資料整理。這會成為多數上班族的基本能力。 第二層是 AI 協作者。不只會問問題,還能設計任務流程,知道如何拆解工作、設定角色、提供背景資料、檢查產出品質。這會是企劃、行銷、PM、HR、顧問、主管都需要強化的能力。 第三層是 AI 工作流設計者。能把 AI 接進工具、系統與資料來源,設計可重複執行的流程,甚至打造 agent。這會是工程師、產品團隊、AI PM、企業數位轉型團隊的關鍵競爭力。 換句話說,未來職場不會只問「你會不會用 AI」,而是會問:「你能不能用 AI 讓工作流程變得更有效率、更穩定、更可複製?」 給上班族的 3 個學習建議 1. 不要把 AI 學習變成工具追逐戰 今天學 Claude,明天學 Gemini,後天學 ChatGPT,最後可能只會累積一堆零散技巧。更有效的方式,是先建立 AI 協作觀念,再把工具用在真實工作任務。 2. 用自己的工作題目練習,而不是只看課程 學 Claude 101 時,可以直接拿自己的會議紀錄、簡報大綱、企劃草稿、履歷、報告來練習。AI 工具的學習成效,通常不是看你記住多少功能,而是看你能不能改善手上的工作。 3. 把 AI 能力寫進職涯成果,而不是只寫「會使用 AI」 如果你完成課程並拿到證書,履歷上不只要寫「完成 Claude 課程」,更可以寫具體應用成果,例如:「運用 Claude 建立內容產出流程,縮短初稿整理時間」、「導入 AI 摘要會議紀錄,提升跨部門資訊同步效率」。 延伸閱讀與學習資源 Anthropic Academy 官方入口 https://www.anthropic.com/learn Anthropic Academy 全部免費課程 https://anthropic.skilljar.com/ Claude 101 入門課程 https://anthropic.skilljar.com/claude-101 Build with Claude 開發者資源 https://www.anthropic.com/learn/build-with-cl
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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
什麼是 JAVA Spring Boot?為何要學會它?
什麼是 JAVA Spring Boot?為何要學會它?
當今的軟體工程界,JAVA 一直是非常流行的一種程式語言。 根據TIOBE調查,Java在全球已有900萬+的開發者,而將近97%的企業電腦在運行著java,其下載量每年達到了10億。而TIOBE也公布全球程式語言排行榜,前五名依次是 Java、C、Python、C++ 和 C#。由此可見Java程式語言在實際開發中仍是最受歡迎的。 Java 相關技術與開發工具多採開放原始碼方式,java能運用於金融、電信、物流、醫療等大型企業。舉凡社交媒體、Web 和遊戲應用程式及網路與企業應用程式,無所不在。根據104人力銀行調查,JAVA技術在軟體工程師職缺排行中佔據第一名。java人才所需超過3千多人,並且每年以20%左右的速度成長。 然而,隨著 JAVA Spring Framework 的出現,開發人員可以更容易地開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式。 Spring Framework的優勢是 1.能爭取更多維運時效性 2.提升40%穩定性與效能 在 JAVA 開發領域當中, Spring Boot 是 JAVA Spring Framework 的一個重要組件,可以讓開發人員快速、簡單地創建 Spring 應用程式。相較於傳統的 Java 框架,Spring Boot 提供了更高效、更簡潔的方式來構建應用程式。 以下列出了 Spring Boot 與傳統 Java 框架之間的幾個主要差異: 1.簡化的配置:Spring Boot 採用許多預設值來配置應用程式,這些預設值可節省開發人員的時間和精力。傳統的 Java 框架通常需要在配置文件中進行大量的手動配置。 2.簡單的開發:Spring Boot 提供了豐富的快速開發工具,如 Spring Initializr,可以快速構建一個基本的 Spring Boot 應用程式,減少了開發人員的工作量。 3.微服務:Spring Boot 非常適合構建微服務架構。Spring Boot 可以使用 Spring Cloud 框架來實現服務發現、負載均衡和數據處理等功能。 4.開箱即用的功能:Spring Boot 預置了許多常用的功能,如資料庫連接、安全性、日誌紀錄和許多第三方庫的支持等。這些功能使得開發人員可以更快速地構建應用程式,而不必花費太多時間來處理底層細節。 使用 Spring Boot 開發 Web 應用程式還有其他的好處,例如: 1.自動配置:Spring Boot 可以自動配置您的應用程式,包括自動配置數據庫連接、自動配置 Web 應用程式、自動配置安全性等。 2.易於管理:Spring Boot 非常容易管理和維護。您可以使用一些內建的功能來管理應用程式,例如健康檢查、日誌管理、性能監控等。 3.優化的性能:Spring Boot 可以幫助您優化應用程式的性能,包括自動配置快取、使用內存數據庫等。 4.可擴展性強:Spring Boot 非常容易擴展,您可以很容易地添加新的功能和服務,並將它們整合到現有的應用程式中。 因此,學習 Spring Boot 可以幫助開發人員快速開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式,同時提高開發人員的工作效率和生產力。如果您是 JAVA 開發人員,亦或是未來想轉職成為 JAVA 工程師,學會 JAVA Spring Boot 是非常值得的。 想進入 JAVA Spring 和 JAVA Spring Boot 卻不知從何開始 不仿就從「全線上|JAVA Spring Boot 全端軟體工程師養成班」這門課開始吧! 從現在開始至4/20前報名 享6折優惠 限額十名 欲報從速! 課程連結 👉https://reurl.cc/Y8Opan 線上諮詢 👉https://line.me/R/ti/p/%40992fqarq
X編 X School 軟體人才專業培訓機構
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
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2025資安人才企業愛用證照排行搶先看!
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全球資安人才缺口高達400萬人。iThome 2023年資安大調查顯示,企業對資安人才的需求持續強勁,每10家企業,就有4家在招募資安人才,甚至有金融業斥資行情兩到三倍薪資挖角。104人力銀行透過企業招募人才大數據統計,帶你一次掌握2025年1月份企業愛用資安證照排行榜 第1名 🟡ISO 27001資訊安全管理系統主導稽核員 許多機關、企業欲導入ISO 27001資訊安全管理系統國際標準,內部必須有專人負責資安的稽核、教育訓練等工作,擁有本證照有助於溝通與實行相關步驟… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 第2名 🟡CCNA CCNA認證(Cisco Certified Network Associate)是針對網管與系統研發人才設計的入門級別網路架構與網路協定專業認證,是Cisco的入門級認證,適用於希望進入網路領域的IT專業人員… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 ✅ CCNA好考嗎?2025認證攻略https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_21b83e1d-c747-4262-93f0-81653f984fd7 第3名 🟡CEH CEH(Certificated Ethical Hacker)被業界稱之為道德駭客認證。它是一個中立型資安技術認證,延自美國聯邦調查局(FBI)訓練人才的課程… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028035 第4名 🟡CISSP 由 ISC2(International Information System Security Certification Consortium)核發的資安管理證照,被業界廣泛視為資安領域的頂端認證之一… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10002011 第5名 🟡CCNP CCNP Enterprise,即Cisco Certified Network Professional - Enterprise,是Cisco Systems提供的高級網路專業認證。該認證專注於企業網路技術和解決方案,驗證個人在企業網路設計、實施、操作和維護方面的深入知識和技能… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000638 👉快速測試資安職能適合度,挖掘你的職涯潛能 : https://nabi.104.com.tw/assess/16e0ae02-a53c-4129-986e-640b33d1b7ac 👉資訊安全大挑戰,你能拿幾分? https://nabi.104.com.tw/assess/group/Security 👉延伸課程推薦 《資安人才培育計畫第四期》 ACSI 資安專業職能驗證:資訊安全維運工程師 🤔這門課程適合誰? ✅ 大專院校應屆畢業生;資管、企管、資安科系為佳 ✅ 欲轉職到資安工作之社會新鮮人 https://nabi.104.com.tw/course/acad/39b201f3-ab01-4be4-87cf-ac907be317c1
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Kaggle大師教您用Python玩資料科學,比賽拿獎金
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本書是利用Python參加機器學習競賽「kaggle」的入門書。一開始先以適合初學者學習的「Titanic:Machine Learning from Disater」競賽學習Kaggle的基礎。從中除了可學習實踐Titanic的方法,還能掌握自行參加競賽所需的知識。 本書具有以下特色: .為了kaggle撰寫的習作教學書籍 .每一章或每一節都有具體的主題,可讓讀者按部就班地掌握需要的知識 .解說各種表單、圖片檔、文字檔的操作方法,作為進入下一個競賽的路標。 .兩位執筆者都擁有「Kaggle Master」的稱號,也有賺到獎金的經驗 .除了說明之外,還有兩位筆者的對談,從不同的角度介紹Kaggle的魅力 .會為程式設計與Python的初學者詳細講解範例程式 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACD021100
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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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[新聞]Claude宣佈將使用對話紀錄訓練模型
[新聞]Claude宣佈將使用對話紀錄訓練模型
先前在這篇文章[稽核]如何在使用LLM等大語言模型工具時保持機密性?https://www.notion.so/LLM-19ff7f8f282880d387d3e6bed607207f?pvs=21 中提過如何關閉LLM使用對話紀錄來訓練模型 其中,Anthropic的Claude是預設不使用對話紀錄來訓練模型的 現在Anthropic宣佈自2025/9/28起,用戶進入Claude時須決定是否允許提供對話紀錄給Claude做訓練 若用戶允許用於模型訓練,則資料將被保存五年。 如果選擇不共享資料,則繼續維持 30 天的保存政策。 以下是官方的通知信內容: 1. 允許我們使用您的聊天和編碼會話來改進我們的模型,以幫助改進 Claude 在您允許的情況下,我們將使用您的聊天記錄和程式設計會話來訓練和改進我們的 AI 模型。如果您在 9 月 28 日之前接受更新的消費者條款,您的偏好設定將立即生效。 如果您選擇允許我們使用您的資料進行模型訓練,這將幫助我們: 改進我們的 AI 模型,讓 Claude 對每個人都更有用、更準確 制定更強有力的保障措施,防止濫用 Claude 我們只會使用您授權後發起或恢復的聊天和程式設計會話。您可以隨時在「隱私設定」中變更您的偏好設定。 2. 資料保留更新-您的選擇與控制 如果您選擇允許我們將您的資料用於模型訓練,我們將保留這些資料 5 年。這使我們能夠透過如上所述的更深入的模型訓練來改進 Claude,同時隨著時間的推移增強我們的安全系統。您可以完全控制我們如何使用您的資料:如果您更改訓練偏好、刪除單一聊天記錄或刪除您的帳戶,我們將從未來的模型訓練中排除您的資料。點擊此處了解更多關於我們資料保留實踐的資訊。 Notion原文連結:https://stevenwublog.notion.site/Claude-261f7f8f28288013a710d456fe2d02ee
Steven Wu 賈伯斯加個n:職涯/稽核/財會審計/履歷
【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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圖解!大數據下必學的統計基礎
圖解!大數據下必學的統計基礎
‧65個統計學知識點/50個經典學習案例 ‧讓您以數據提供最大的說服力 這本書談大數據,也討論統計學,更討論二者之間千絲萬縷的關聯。大數據時代要面對的不僅是技術的變革,還有工作方式和思維模式的變革。統計學本身就是大數據時代的一門重要學科。隨著大數據逐漸走進公眾的視野,統計學也必然會迎來更多的關注。這就意味著,越來越多的非統計學專業人士會瞭解統計學、應用統計學,人們也必然需要更多的統計學讀物。 本書從當下熱門話題大數據切入,引入與之息息相關的統計學。深入淺出地講述了在「資料為王」的時代下,統計學作為分析、解讀數據的學科,如何為商業、社會、生活等領域提供決策支援。 本書行文按照【案例】+【知識點】+【分析】的結構,輔以清晰明瞭的圖解和文字說明,搭配大量講述的應用案例也都和人們的生活息息相關,是想要瞭解大數據應用和統計學的必備入門參考。 本書內容重要點如下: 第1章 大數據時代下的統計學,講解了統計學的基本原理、應用領域及資料的獲取方法等內容。 第2章 樣本魅影,重點介紹了統計學最核心的思維,即用樣本資訊推論總體,並和大數據的推論思維進行比較,強調二者在實踐中結合使用的重要性。 第3章 描述資料,告訴讀者面臨大量資料的時候,如何迅速提煉出有用資訊,以一種直接、感性的方式勾勒出隱藏在冷冰冰的資料背後的內涵。 第4章 常態女神,隆重推出了統計學最經典、最重要、最具代表性的一個分佈—常態分佈,詳細介紹了關於常態分佈的理論、應用和相關的知識點。 第5章 統計推斷,講述了統計推斷是用樣本來估計總體的,是一種具有科學依據的合理猜測,儘管它不可能百分百準確,卻對人們認知事物有著不可估量的作用。 第6章 變數間的關係,從大數據思維的其中一個角度切入,即強調事物的相關關係而非因果關係,重點講述了究竟什麼是相關關係,它的統計學內涵、方法及應用。 第7章 統計雜談,以一種漫談的方式,深入淺出地講解了統計學一些熱門應用的理論。特別強調了這些理論在實踐中的誤用,並告訴讀者正確的使用方法和解讀方法。 第8章 大數據,在水一方,探討了大數據巨大的商業價值,除此之外還強調如何從大數據中獲取洞察力和決策力。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACD014400
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軟體架構原理|工程方法
軟體架構原理|工程方法
「無論是剛當上、或是已有多年經驗的架構師,本書能幫你在工作上表現得更好。我只期望在我的工作生涯過程中,這些書能早些出現就好了。」 —Nathaniel Schutta ntschutta.io架構師即服務 「本書能在許多人往軟體架構精進的路上前進時作為引導。」 —Rebecca J. Parsons ThoughtWorks技術長 全球性的薪資調查常把軟體架構師列入最棒的前十個工作,但卻尚未有真正有用的引導書籍協助程式發展人員成為架構師。本書是第一本全面討論軟體架構師諸多面向的綜合概述。無論是想成為或已經是架構師的人,都能從中探討檢視架構特性、架構模型、決定元件、架構的圖解及簡報、演進式架構以及許許多多其它的主題。 本書二位作者在教授專業軟體架構課程有多年的實務經驗,將專注於探討各種技術領域都得以適用的架構原則。在把過去十年的創新觀念納入後,讀者將能夠以現代眼光來探索軟體架構。 本書將檢視: ‧架構模型:許多架構決策的技術基礎 ‧元件:識別、耦合、內聚性、分割及顆粒度 ‧軟技能:有效的團隊管理、會議、交涉、簡報等等 ‧現代性:工程實務與運作方法在過去幾年已大幅改變 ‧讓架構成為一門工程學門:使架構更嚴謹,可重複的結果、指標,以及具體的評價 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A620
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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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想要在AI產業生存?5 張 AI 頂尖證照指南一次看!
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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
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【2025最新】 Google Analytics 證照考取資訊、GA考試連結、學習資源一覽表
【2025最新】 Google Analytics 證照考取資訊、GA考試連結、學習資源一覽表
在現今數位行銷領域,Google Analytics (GA) 證照已成為行銷專業人士必備的技能之一。無論你是行銷新手還是數據分析專家,通過Google Analytics認證都能顯著提升你的職場競爭力。本篇文章將為你提供【2025最新】Google Analytics證照考取資訊,包括GA考照連結、GA4線上課程推薦、以及完整的學習資源一覽表,幫助你迅速掌握GA技能,輕鬆取得證照。 1. Google 官方學習資源 - GA 4堂課的學習連結 - 從入門到進階的完整學習路徑 這是Google官方提供的四堂免費GA學習課程,無論你是剛接觸Google Analytics的新手,還是已經有一定基礎的使用者,都能找到適合自己的學習路徑。這些課程涵蓋了從基礎操作到高級功能的全面內容,幫助你逐步深入了解並掌握GA的各項功能。 https://support.google.com/analytics/answer/15068052#zippy=,get-started-using-google-analytics-introduction,go-further-with-advanced-features-in-google-analytics-advanced,answer-business-questions-with-google-analytics-intermediate,use-google-analytics-for-your-business-beginner 2. GA證照考試連結 - 75分鐘內完成,迅速取得認證 透過這個連結,你可以參加由Google官方提供的證照考試,75分鐘內要完成。這個證照是數位行銷領域中公認的專業證明,通過考試可以大幅提升你的職場競爭力。 https://skillshop.docebosaas.com/learn/courses/14810/google-analytics-certification 3. Google Analytics 官方YouTube頻道 - 最新功能、操作指南影片 這是Google Analytics的官方YouTube頻道,頻道內容涵蓋了GA的最新功能介紹、詳細的操作指南以及實用的使用技巧。適合想要隨時更新GA知識並獲取實用操作的使用者。 https://www.youtube.com/@GoogleAnalytics 4. GA4 中文線上課程 - GA4+GTM網站數據分析實戰課 這是由TiBaMe提供的GA4中文線上課程。課程以中文講解GA4的各項功能,並通過實際操作和案例分析,幫助學員快速掌握GA4的操作技巧,是想要用母語學習GA4的最佳選擇。 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9d130973-439c-4260-bc2d-997fdfef26ba 5.如果你Google Analytics很多自學,但都無法有效考到證照!那不要錯過7月開班喔!否則可能要等到9月喔! 🔴兩天週日實訓班 🔴協助您完課考取證照 除了行銷外,現在很多職類有該證照特別加分,例如:產品經理(PM)、業務、電商,即便小編也很加分! https://nabi.104.com.tw/course/tibame/a68eecc5-7d1c-4210-8266-bd3d37354dfe 這些資源可以幫助你全面提升Google Analytics的知識和技能,無論是準備考試還是實際應用,都能事半功倍!
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7個降低Python網頁爬蟲被偵測封鎖的實用方法(下)
7個降低Python網頁爬蟲被偵測封鎖的實用方法(下)
本文將延續「7個降低Python網頁爬蟲被偵測封鎖的實用方法(上)」,接續分享降低Python網頁爬蟲被偵測封鎖的方法。 Q:如何設定參照位址(Referer) 請求表頭(Request Headers)中另一個重要的欄位就是參照位址(Referer),用來告訴網站這個請求(Request)是來自於哪一個網站,如下範例: headers = { "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9", "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br", "Accept-Language": "zh-TW,zh;q=0.9", "Host": "example.com", "Sec-Fetch-Dest": "document", "Sec-Fetch-Mode": "navigate", "Sec-Fetch-Site": "none", "Upgrade-Insecure-Requests": "1", "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36", "Referer": "https://www.google.com/" #參照位址 } response = requests.get(url="https://example.com", headers=headers) 這時候可以使用像SEMRush( https://www.semrush.com/ )的工具,來顯示目標網頁的反向連結,也就是能夠到達目標網頁的其它連結,就可以在Python網頁爬蟲的每一次請求(Request)前,將不同的反向連結設定到參照位址(Referrer)中,讓每一次的來源網站都不相同,降低被網頁偵測到的風險。 Q:如何設定隨機的延遲時間? 在每一次請求(Request)之間,最好設定隨機的延遲時間(Delay),這樣除了防止每一次的請求(Request)間隔時間不同之外,也沒有固定的請求模式,可以參考以下的範例: delay_choices = [8, 5, 10, 6, 20, 11] delay = random.choice(delay_choices) time.sleep(delay) #延遲 Q:使用無頭瀏覽器(Headless Browser)的方法? 無頭瀏覽器(Headless Browser)和一般瀏覽器不一樣的地方是,它沒有圖形化的使用者介面,通常會使用指令的方式來執行,知名的Selenium套件就可以讓開發人員利用程式碼,自動化控制瀏覽器的執行,模擬人類的操作,降低被偵測到的風險,使用的方式可以參考[Python爬蟲教學]整合Python Selenium及BeautifulSoup實現動態網頁爬蟲文章( https://www.learncodewithmike.com/2020/05/python-selenium-scraper.html )。 Q:如何避免掉入網頁蜜罐陷阱(Honeypot Traps) 網頁蜜罐陷阱(Honeypot Traps)就是許多網頁會在HTML原始碼中埋入只有網頁爬蟲會讀取到的隱藏連結或屬性,如果在開發Python網頁爬蟲沒有注意或避開時,很容易就會被偵測到而被封鎖,舉例來說,有個隱藏的連結帶有「display:none」或「visibility: hidden」的CSS屬性等,這是正常的使用者看不到,而網頁爬蟲所能讀取到的。 要避免掉入網頁蜜罐陷阱(Honeypot Traps),除了要注意網頁的HTML原始碼之外,另一個方法就是在開發Python網頁爬蟲時,可以參考該網頁的網站地圖(Sitemap),其中會列出公開給使用者存取的網頁網址,在開發的過程中,就盡量挑選裡面的公開網址來進行爬取。 如果想要學習更多的Python應用教學,歡迎前往Learn Code With Mike( https://www.learncodewithmike.com/2020/09/7-tips-to-avoid-getting-blocked-while-scraping.html )網站觀看更多精彩內容
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精通資料分析|使用Excel、Python和R
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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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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
104學習 職場熱門證照排行榜
用Python快速上手資料分析與機器學習
用Python快速上手資料分析與機器學習
幫助您在最短的時間內學到資料科學必備的技術與基礎知識 本書的目標族群是想成為資料分析工程師的讀者、對Python有一定程度了解的工程師。所謂「有一定程度了解」,指的是能讀懂Python官方手冊的程度,本書只介紹最低限度所需的Python語法與規格。至於資料分析方法,會使用NumPy或pandas介紹處理資料的方法,接著會介紹以Matplolib具體呈現資料的方法,最後再解說以scikit-learn進行機器學習的分類或預測的方法。除了工具的使用方式之外,也會解說基礎的數學知識。 搞懂資料分析與機器學習必懂的數學知識 要分析資料或是進行機器學習,就必須具備相關的數學知識,所以本書將從數學公式開始講解,直到大家能了解數學公式為止。再者,實際分析資料時,收集資期待各位讀者能透過本書全面地學習資料分析,進而踏出成為資料分析工程師的第一步。 .資料分析必備的基礎數學知識 .基本的Python語法 .使用NumPy或pandas處理資料的方法 .利用Matplolib進行資料視覺化的方法 .以scikit-learn進行機器學習的分類或預測 .實作網路爬蟲 .實作自然語言處理 .實作影像分類 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACD018300
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產品經理(PM)必知,一分鐘看懂OpenAPI 規範與API是什麼!
產品經理(PM)必知,一分鐘看懂OpenAPI 規範與API是什麼!
OpenAPI 規範是一種標準化格式,用於詳細描述 RESTful API 的端點、方法和數據結構;API 是應用程式介面,定義軟體之間通信的函數和程序,允許應用程序訪問功能或數據。 OpenAPI 規範和 API(應用程式介面)之間的關係如下: 1. 描述和定義 API: ➛ API:API 是應用程式介面,用於不同軟體系統之間的通信。API 定義了一組函數和程序,允許應用程序彼此訪問功能或數據。 ➛ OpenAPI 規範:OpenAPI 規範是一種用於描述 API 的格式。它詳細說明了 API 的端點、方法、參數、響應和其他相關細節。OpenAPI 規範文件是一種結構化的文檔,用來精確描述 API 的行為。 2. 標準化和一致性: ➛ API:每個 API 的設計和文檔風格可能不同,這會導致在使用和理解 API 時出現困難。 ➛ OpenAPI 規範:提供了一種標準化的描述方法,使 API 的設計、開發和文檔保持一致。這樣,無論是開發者還是用戶,都能更容易地理解和使用 API。 3. 工具支持和自動化: ➛ API:開發 API 需要編寫大量的代碼和文檔,這是一個繁瑣且容易出錯的過程。 ➛ OpenAPI 規範:由於其標準化格式,可以使用許多工具來自動生成 API 文檔、測試、模擬服務器和客戶端代碼。例如,Swagger UI 可以根據 OpenAPI 規範自動生成互動式 API 文檔,而 Swagger Codegen 可以生成服務器和客戶端代碼,減少手動編寫代碼的工作量。 4. 可發現性和可讀性: ➛ API:要了解某個 API 的功能和使用方法,開發者可能需要查看分散在不同地方的文檔。 ➛ OpenAPI 規範:通過一個統一的規範文件,可以全面了解 API 的所有功能和使用方法。這個規範文件是機器可讀的,也可以轉換為人類可讀的格式,例如 HTML 文檔。 5. 版本控制和演進: ➛ API:API 的版本控制和更新可能難以追蹤和管理,特別是對於大型和複雜的 API。 ➛ OpenAPI 規範:通過詳細的規範描述,可以更容易地跟踪和管理 API 的版本更新和變更,並且可以自動生成更新後的文檔和代碼。 總結來說,OpenAPI 規範是一種用於描述和定義 API 的標準化格式。它不僅使 API 的設計和文檔更加一致和易於理解,還提供了豐富的工具支持,從而使得 API 的開發、測試和維護更加高效。
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YouTube機制更新:未來AI影片將自動偵測、貼標!
YouTube機制更新:未來AI影片將自動偵測、貼標!
用AI做YouTube影片的創作者或上班族要注意了! YouTube於2026年5月27日透過官方部落格宣布兩大更新: 1.改動AI標籤位置 2.導入「AI內容自動偵測機制」 即使創作者沒有主動標示,只要系統判定影片含有「具高度擬真的 AI 使用」,平台就會自動套上AI標籤,且大幅提升標籤的能見度。 這項調整不只衝擊內容創作者,連用AI生成廣告素材的行銷人、品牌端,都會受到影響。 📌 這篇文章幫你一次搞懂: - AI標籤位置怎麼變?為什麼觀眾「一眼就看到」? - 哪兩種情境,標籤是永久的、創作者無法移除? - 被自動貼標會不會影響推薦量與營利資格? - 創作者、行銷、一般民眾該怎麼因應? 完整解析請見文章 👉https://nabi.104.com.tw/104article/232891
職場力:提升職場競爭力 AI 趨勢報-科技愛好者的產地🤖
「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】
AI 幫你管廣告!Meta 開放 MCP 串接 Claude,行銷人必讀的新技能
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你還在手動盯著廣告後台嗎? 每週一早上打開 Meta Ads Manager,一格一格查活動數據、手動調整預算、暫停表現不好的廣告……這些事情,現在你只需要「說」給 AI 聽就好。 2026 年 4 月 29 日,Meta 正式宣布推出 Meta Ads AI Connectors 開放測試版,讓行銷人可以直接透過 Claude(Anthropic)或 ChatGPT(OpenAI),用自然語言管理 Facebook 和 Instagram 廣告,不需要任何程式背景。 這不只是一個新工具上線,而是廣告操作方式的根本性改變。 ------------------------------------------------------------------------ 什麼是 MCP?30 秒看懂 MCP(Model Context Protocol)是由 Anthropic 制定的開放標準,簡單說就是「讓 AI 能安全地連接外部工具的橋梁」。 你可以把它想像成手機的「App 授權」: 就像你允許 Google Maps 存取你的位置,MCP 讓 Claude 被授權讀取、操作你的 Meta 廣告帳戶。 過去,AI 工具和廣告平台之間沒有官方連接,操作上像是隔著一道牆。現在 Meta 親自開了一扇門。 ------------------------------------------------------------------------ Meta 開放了什麼?四大功能一次搞懂 連接 Meta MCP 之後,你可以在 Claude 裡直接做這些事: 【1. 廣告報表與分析】 不用再撈 CSV、做樞紐分析表。直接問: 「上週哪個廣告組合的 ROAS 最高?」 「比較這三個活動的每次點擊成本」 AI 直接從你的帳戶抓取即時數據,給你分析和建議。 【2. 廣告活動管理】 不只是看,還可以直接操作: 「把頻率超過 4 的廣告組合全部暫停」 「把 A 活動節省下來的預算,移到表現最好的三個廣告組合」 一句話,完成過去要點十幾個步驟的操作。 【3. 商品目錄管理】 電商業者注意!可以直接管理你的動態廣告商品目錄,新增資料、排查 Feed 錯誤,不再需要進後台一筆一筆處理。 【4. 追蹤訊號診斷】 Pixel 沒觸發?Conversions API 有問題?過去找原因可能要花一個下午,現在直接問 AI,幾秒內就能掌握問題所在。 ------------------------------------------------------------------------ 實際操作長什麼樣子? 以下是連接後,你可以直接在 Claude 輸入的真實提示範例: 「顯示過去 7 天花費最高的 10 個廣告組合,附上頻率和 ROAS,並標出哪些需要優化」 「我的 CRM 資料集過去 30 天的媒合品質如何?有沒有遺失轉換事件?請建議修正方式」 這些指令,在 2026 年 4 月 28 日之前,需要一位工程師加上一個週末才能完成。 ------------------------------------------------------------------------ 怎麼開始使用? 需要的條件: - Claude Pro 或以上方案(免費版不支援自訂 MCP 連接) - Meta 廣告帳戶(有管理員權限) 設定步驟(官方方式): 1. 進入 Claude 設定 → 整合(Integrations) 2. 加入 Meta 官方 MCP 伺服器網址:mcp.facebook.com/ads 3. 透過 Meta Business OAuth 授權帳戶 4. 完成!開始用自然語言管理廣告 小提醒:目前 Open Beta 期間免費使用,長期定價尚未公布。建議趁現在熟悉操作方式。 ------------------------------------------------------------------------ 這對行銷人代表什麼? 有人擔心:「AI 都能管廣告了,我的工作還在嗎?」 答案是:工作還在,但內容會改變。 過去的工作重心 → 未來的工作重心 手動查看報表、調整數字 → 設計 AI 工作流程、審核 AI 決策 在 Ads Manager 執行操作 → 訂定策略方向與創意判斷 花時間處理例行任務 → 專注跨平台整合與數據解讀 簡單說,會用 AI 工具的行銷人,將取代不會用的行銷人,而不是被 AI 取代。 ------------------------------------------------------------------------ 你現在可以做的三件事 1. 申請 Claude Pro,體驗 MCP 串接功能 2. 連接 Meta MCP,用你自己的帳戶實際操作一次 3. 練習把廣告操作「翻譯」成自然語言指令,這是未來的核心技能 ------------------------------------------------------------------------ 重點整理 - Meta 於 2026/04/29 開放官方 MCP 伺服器,支援 Claude 與 ChatGPT - 不需要工程背景,用自然語言即可管理 Meta 廣告 - 四大功能:報表分析、活動管理、目錄管理、追蹤診斷 - 需要 Claude Pro 以上方案才能使用自訂 MCP 連接 - 趨勢不可逆:行銷人應主動學習 AI 工具操作,而非等待觀望 ------------------------------------------------------------------------ 本文資訊整理自 Meta for Business 官方公告及各平台報導,內容以 2026 年 5 月為準,部分功能細節可能隨版本更新調整。 延伸閱讀|官方資源連結 【Meta 官方】 - Meta for Business 公告 https://www.facebook.com/business/news/meta-ads-ai-connectors - Business Help Center 操作說明 https://www.facebook.com/business/help/1456422242197840 - Meta 開發者部落格(Ads CLI 發布文) https://developers.facebook.com/blog/post/2026/04/29/introducing-ads-cli/ - Ads CLI 官方文件總覽 https://developers.facebook.com/documentation/ads-commerce/ads-ai-connectors/ads-cli/ads-cli-overview - MCP Server 官方端點 https://mcp.facebook.com/ads 【Anthropic / Claude 官方】 - Claude 整合設定頁(需登入 Claude 帳號) https://claude.ai/settings/integrations - MCP 官方協議說明 https://modelcontextprotocol.io
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C++基礎必修課
C++基礎必修課
C++基礎必修課(涵蓋「APCS大學程式設計先修檢測」試題詳解) 資深教師共同執筆,結合運算思維、程式設計與APCS先修檢測,是⼀本入門好上⼿的學習書! .資深教師共同執筆:由科技大學教授程式設計教師與補教業教授APCS教師共同編著,針對目前高中職與大學初學者學習程式設計所應具備的基本素養所編寫入門教材。 .程式設計技能養成:書中範例程式有別於市面程式設計入門書,特別由語法解說、範例說明、問題分析、程式設計進行循序漸進的範例實作與解說,訓練初學者具邏輯思考與解決問題的能力,讓初學者輕鬆進入C++程式設計的殿堂。 .內容多元豐富範例:內容涵蓋資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、函式、遞迴、變數生命週期、結構與自定資料型別等,融入APCS重點解說,提供範例貼近日常生活,讓初學者能學以致用。 .APCS先修檢測訓練:每章皆整理歷屆APCS觀念題詳細解析,讓初學者學習後即可馬上練習加深印象,同時也方便教師教學。APCS實作題提供圖例與完整解說,讓初學者具有APCS檢測解題能力獲取高分。 書籍完整資訊:https://bit.ly/46Iu35O
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