104學習

前言 進入2025年，人工智慧已不再是遙遠的科技名詞，而是深刻影響全球產業結構與職場生態的現在進行式。根據Statista的市場預測，全球AI市場規模在2025年預計將達到驚人的3.73億美元，而全球AI教育市場更將以31.2%的年複合增長率擴張，至2030年將突破322.7億美元。這不僅反映了個人對於學習AI的熱切渴望，更凸顯了企業對於導入AI培訓、提升組織整體「AI素養」的迫切需求。 然而，面對市面上琳瑯滿目的AI課程與背景各異的講師，許多企業主與個人學習者卻感到無所適從。該如何選擇真正有價值、能解決實際問題的課程？一位好的AI講師，應該具備哪些關鍵特質？本文將為您提供一個完整的AI講師評估框架，並深度剖析四位在2025年台灣市場上備受推崇的頂尖AI名師，助您在AI時代的浪潮中乘勢而上。 為何投資AI教育是企業刻不容緩的戰略？ 進入2025年，AI不再是單一部門的工具，而是驅動企業從營運、行銷、管理到決策全面升級的核心引擎。根據最新的產業調查，已有高達78%的企業在至少一個業務環節中導入了AI技術，更有超過六成的企業計劃在未來一年內增加對AI技術與培訓的預算。 導入AI培訓能為企業帶來具體且可衡量的商業價值。在行銷領域，AI能夠分析龐大的消費者數據，實現精準廣告投放與個人化推薦，大幅提升行銷投資回報率。在營運層面，AI自動化流程可以接管繁瑣的行政、財會與客服工作，將寶貴的人力資源釋放出來。對於決策層而言，AI的數據分析與預測能力，更能輔助管理者洞察市場先機、預警潛在風險，做出更科學、更具前瞻性的商業決策。 投資AI教育，就是投資企業的未來。它不僅僅是為了學習操作幾個新潮的軟體工具，更是為了培養一種全新的「AI思維」，讓組織中的每一位成員都能學會如何運用AI解決問題、優化流程、創造價值。 如何挑選最適合你的AI課程講師？五大關鍵指標全解析 當企業意識到AI培訓的重要性後，下一個挑戰便是：如何找到對的講師？一位優秀的AI講師，不僅是知識的傳授者，更是企業轉型的催化劑。我們綜合了業界專家與成功企業的經驗，歸納出以下五大關鍵評估指標。 指標一：實戰經驗與產業深度 這是評估一位AI講師最重要的標準。AI的應用千變萬化，不同產業、不同部門的痛點與需求截然不同。在挑選時，您應該深入了解講師的背景：他是否曾親身在業界打滾？是否擁有可供驗證的成功案例？他服務過的客戶群體，是否與您的產業相關？一位真正經歷過市場淬鍊的講師，才能提供「從戰場上帶回來」的寶貴經驗。 指標二：課程設計與客製化能力 標準化的罐頭課程難以滿足所有企業的需求。一位頂尖的AI講師應該具備強大的課程設計與客製化能力。在接洽時，對方是否願意花時間深入了解您的企業文化、員工背景以及期望達成的培訓目標？優秀的講師會像一位顧問，先「診斷」企業的問題，再「開藥方」，量身打造最適合的課程內容與教學方式。 指標三：教學風格與學員評價 講師的教學風格直接影響學員的吸收效果與學習意願。您可以透過觀看講師的公開演講影片、閱讀他撰寫的文章，或直接詢問過往學員的口碑與評價，來判斷其風格是否適合您的團隊。一位好的講師應該懂得「說人話」，將複雜的技術術語轉化為不同部門、不同職級員工都能理解的語言。 指標四：收費模式與費用合理性 AI講師的收費模式相當多元，了解市場行情有助於您做出合理的預算規劃。常見的收費方式包括按時計費、按月或按季的長期顧問約，以及針對特定專案的打包計價。費用的高低通常與講師的知名度、經驗、課程的客製化程度與深度直接相關。 指標五：持續學習與資源提供 AI的技術與工具日新月異，一次性的課程所學到的知識可能很快就會過時。因此，一位負責任的講師，其服務不應在課程結束時就畫下句點。他是否提供課後諮詢管道？是否經營學習社群？他是否會定期分享最新的AI趨勢與工具資訊？這種「終身學習」的夥伴關係，才是企業在快速變動的AI時代中最寶貴的資產。 2025年四大頂尖AI課程講師推薦 在了解如何評估AI講師後，讓我們將目光投向市場上備受推崇的實戰名師。我們精選出四位在不同領域獨具專長、風格鮮明的頂尖專家。 1. 企業轉型總舵手 - 林尚能 講師 (戰國策集團) 「你公司卡關，我出戰解方。」 如果您的企業正站在數位轉型的十字路口，需要一位能從頂層戰略高度擘劃藍圖、指引方向的領航員，那麼戰國策集團的創辦人林尚能講師無疑是您的首選。 林尚能講師擁有超過25年的企業經營實戰經驗，帶領戰國策集團服務了超過三萬家企業客戶，年營收突破兩億元。他的職業生涯並非一帆風順，曾歷經創業初期的艱辛、跨足新領域慘賠五千萬的低谷，再到力挽狂瀾、帶領公司東山再起的完整歷程。這種「從戰場砲火中活下來」的經驗，讓他對企業經營的痛點有著超乎常人的深刻體悟。 在AI領域，林尚能講師並非單純的技術專家，而是將AI視為解決商業問題的強大武器。他長期專注於將AI技術落地應用於行銷、銷售、企劃、營運等各個商業環節，[並創立了AI.com.tw](http://並創立了AI.com.tw) (台灣人工智慧網路有限公司)，致力於開發企業AI應用與提供顧問服務。他的課程特色在於「問題導向」與「場景應用」，強調學習AI不是為了追逐流行，而是為了解決真實世界的問題。 戰國策AI課程四大特色： - AI賦能行銷：教授ChatGPT、MidJourney等工具，自動化內容生成、廣告優化 - 數據驅動決策：學習AI大數據分析，精準鎖定目標客群 - 跨產業應用：涵蓋電商、零售、B2B等行業案例 - 互動實作演練：課程包含分組實作與即時反饋 適合對象：企業主、高階經理人、部門主管，以及任何需要從宏觀戰略層面思考AI如何賦能企業成長的決策者。 課程重點：企業AI戰略規劃與藍圖設計、AI驅動的商業模式創新、運用AI提升行銷銷售與營運效率、建立企業內部的AI文化與人才梯隊。 政府補助資訊：戰國策戰勝學院為經濟部核定之合法訓練機構，符合資格的30人以下服務業企業，每位員工最高可獲得新台幣一萬元的培訓補助，每家企業最多補助金額為新台幣十萬元。 [了解更多戰國策AI課程](https://www.nss.com.tw/product-category/ai-course) 聯絡方式：0800-003-191 | LINE ID: @119m 2. AI實戰應用佈道者 - 黃敬峰 講師 (AI峰哥) 「利用數小時課程讓你擁有數百小時的AI能力。」 當企業的戰略方向確立後，如何讓AI在各個部門的日常工作中真正落地、發揮效益，便成了執行的關鍵。此時，您需要的是一位像「AI峰哥」黃敬峰講師這樣的實戰應用專家。 黃敬峰講師在AI工具的應用與推廣上充滿熱情，他經營著活躍的社群、YouTube頻道與部落格，致力於將複雜的AI工具轉化為一般上班族都能即學即用的工作技巧。他的教學風格極度務實，強調「動手做」與「看見效率差距」。他擅長拆解各種工作場景，例如：行銷人員如何用AI生成文案與圖片、業務人員如何用AI快速整理客戶資料、行政人員如何用AI自動化處理報表等。 特別值得一提的是，黃敬峰講師對於工作流程自動化工具（[如Make.com](http://如Make.com)、Zapier）有深入研究。他不僅教導學員如何使用單一的AI工具，更著重於如何將多個工具串聯起來，打造個人化的「自動化工作流」。 適合對象：行銷企劃、業務銷售、營運管理、專案經理等，所有希望在日常工作中導入AI工具，提升個人生產力的專業人士。 課程重點：主流生成式AI工具實戰操作、工作流程自動化設計與實作、各部門AI應用場景案例解析、零基礎入門AI提升職場決策力。 3. 前瞻技術創新家 - 葛如鈞 顧問 (寶博士) 「台灣VR/AR第一人。」 對於某些產業而言，AI不僅僅是優化現有流程的工具，更是顛覆商業模式、開創新市場的契機。被譽為「台灣VR/AR第一人」的葛如鈞顧問（寶博士），將能為您帶來無價的啟發。 葛如鈞顧問的背景橫跨學術界與產業界，在元宇宙、區塊鏈、VR/AR與AI等領域有著深入的研究與實踐。他的獨特之處在於，能夠將這些看似遙遠的尖端科技與商業模式的創新緊密結合，為企業描繪出一個清晰可見的未來藍圖。 他的課程內容充滿前瞻性與啟發性，不僅僅是介紹AI的現有應用，更會探討AI與元宇宙、Web3等新興趨勢結合後可能催生出的全新商業機會。他擅長引導學員進行跳脫框架的「破壞式創新」思考，幫助企業在技術浪潮來臨前提前卡位。 適合對象：企業策略長、研發部門主管、新創團隊，以及所有對前沿科技與未來商業模式感興趣的創新者。 課程重點：生成式AI的未來發展趨勢、AI在元宇宙與Web3的應用、新科技驅動的商業模式創新、企業如何佈局前瞻技術建立護城河。 4. 跨域整合專家 - 陳宗賢 教授 「不只是一場學習，更像是一場企業格局的洗禮。」 大型企業的轉型往往牽一髮而動全身，涉及的層面既深且廣。此時，您需要的是一位如同陳宗賢教授這樣具備跨領域整合能力的資深顧問。 陳宗賢教授擁有超過二十年的企業顧問實戰經驗，協助過上千家橫跨製造、科技、零售等不同產業的企業成功轉型與成長。他的最大特色在於「系統性診斷」與「整合性解方」。他能快速地從財務、營運、組織、市場等多個維度全面診斷出企業的根本問題，並提出兼具前瞻性與落地性的差異化策略。 在AI的議題上，陳宗賢教授著重的不是單一工具的應用，而是如何將AI策略融入企業整體的經營策略之中。他認為AI的導入必須與組織變革、流程再造、人才培育等配套措施相結合，才能發揮最大的綜效。 適合對象：面臨複雜轉型挑戰的大型企業、集團公司，或希望建立系統性管理思維的中小企業主。 課程重點：企業轉型與組織變革、AI時代的企業策略規劃、理論框架與實務案例結合的個案分析、建立跨部門的整合性AI解決方案。 ## 除了名師親授，你還有這些AI學習路徑 除了聘請名師進行企業內訓或參加公開課程外，您還有許多彈性且優質的學習管道可供選擇。 線上課程平台：Coursera與edX等全球知名平台與頂尖大學及科技巨頭合作，提供大量高品質的AI課程。其中，由吳恩達教授開設的「AI For Everyone」系列課程是許多人踏入AI領域的入門首選。Google官方也提供了免費的生成式AI培訓計畫，完成課程還能獲得技能徽章。 專業培訓機構：工業技術研究院開設了如「生成式AI工程師培訓班」等兼具理論深度與實務應用的課程。AppWorks School專注於企業AI應用與人才賦能，提供貼近台灣企業真實需求的轉型洞察與顧問服務。 結論 在2025年這個AI全面爆發的時代，保持觀望就等於落後。無論是對於尋求突破性成長的企業，還是渴望在職涯中脫穎而出的個人，投資AI學習都已不再是「選擇題」，而是攸關未來的「必修題」。 本文為您剖析了挑選AI講師的五大關鍵指標，並推薦了四位各具特色的頂尖名師。從林尚能講師的宏觀企業戰略，到黃敬峰講師的實戰應用技巧；從葛如鈞

如果鋼鐵人不是電影角色，而是一門學問，那它的核心就是「機電工程」！高雄科技大學機電工程系師生帶你走進讓機器「聰明動起來」的世界，從樓梯變電梯的生活比喻，到會養「機械狗」的真實實驗室，如果你對動手做、創新實驗和未來科技都充滿熱血，這一集將帶你揭開機電系如何結合機械、電機與電子，打造未來的智慧科技！  🎤主持人  Emily 安芷嫻  🎙來賓 高雄科技大學機電工程系：薛博文主任、蔡秉宏同學、陳佑柱同學  點擊了解本集章節  03:06 機電系在學什麼？電動車、機器狗自己動手設計  04:51 迷思破解：機電系同學很會修家電？女生適不適合讀？  10:27 「機械、電機、電子、機電系」差在哪？鋼鐵人幫你分清楚  18:23 系上分組：精密 vs. 智慧自動化　還有 1600 噸衝床！  27:59 讀機電系最難忘的課是？從理論到實戰，親手做出發電機！  37:53 跨領域互助才是王道！想讀機電系，打好這些基礎就對了！  收聽這集，你會知道—— 「機電、機械、電機、電子……」這幾個科系名稱是不是讓人傻傻分不清？許多人一聽到「機電工程系」，腦中浮現的畫面可能是拿著螺絲起子修理家電，但實際上，機電系學生是打造能「自己動起來」的智慧機具，例如機器人、機械狗與自駕車的幕後工程師。 用鋼鐵人秒懂機電、機械、電機的差別 機電系學生的學習內容是如何讓大型機具精準運作，課程會接觸電子電路與機械設計，但重點在整合「動力、控制、結構」，讓一個系統能自動運轉。  高科大機電工程系薛博文主任用電影「鋼鐵人」比喻：  機械系造的是「身體」——結構與材料 電機系造的是「肌肉」——驅動與動力 電子系造的是「大腦」——晶片與感測器 機電系，則是統整所有部分，讓機器能精準運轉 也就是說，只要是「會動」的智慧裝置，像工廠機械手臂、移動機器人，都離不開機電工程的應用。  你是用科技的人，還是創造科技的人？  薛主任分享，有些人喜歡享受科技，但也些人想要自己創造科技。如果你總是想「這東西是怎麼做出來的？我也想試試看」，那就會是適合機電工程的人格特質。 另外，機電工程系在普通大學與科技大學都十分常見，普大主要強調理論與原理，問的是「為什麼」， 科大強調應用與實作，問的是「怎麼用」，例如普大研究「為什麼F=ma」，科大研究的則是「怎麼用F=ma做出機械手臂」，兩種訓練方向不同，未來工作類型與發展路徑也會相應不同。  機電工程，是讓想像動起來的學問  機電系畢業後的出路相當廣，包括自動化工程師、機器人研發、半導體設備整合、智慧製造、醫療輔具設計等。這些行業不僅需求高，也常與最新科技接軌。   機電系結合了機械的力、電子的腦與程式的魂，是一門讓創意真的「動起來」的學問。如果你想從使用科技的人，變成創造科技的人，機電系會是個值得你深入了解的起點。 歡迎點擊，收聽本集完整訪談內容 【延伸資源】   ✨ 104人力銀行發起「實習打工故事競賽」活動，邀請你寫下自己的打工或實習經驗，無論是有趣的好笑的、收穫滿滿的、充滿血淚的，只要500字故事再加上一句個人金句，11/9 前上網投稿，就有機會獲得最高獎金 20,000 元，前 100 名早鳥報名還能直接獲得 LINE POINTS 100 點  👉 https://students104.pse.is/87y5sh  課業、打工、社團、愛情學分你都歐趴了嗎？歡迎收聽【青春通識課】陪你探索自己成為喜歡的樣子✨

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心理學研究發現，無禮行為像感冒一樣具有傳染性。即使只是旁觀他人的不敬，也可能造成惡性循環。作者為對話科學領域權威，並於哈佛商學院開設實做導向的熱門對話課「TALK」，她指出，學會察覺與阻止「不敬的連鎖反應」是維護善意的關鍵。本文節錄自《為什麼頂尖商學院要教說話？》。 文／艾莉森．伍德．布魯克斯 本文目錄（點擊可快速前往） 語言中的「不敬」比你想的更有殺傷力「旁觀」也會被感染？微小無禮的影響用「尊重的語言」中斷惡性循環 語言中的「不敬」比你想的更有殺傷力 尊重的語言能帶給我們人性的尊嚴，並拉近彼此的距離；相對地，細微的不敬就足以讓對方在我們眼中去人性化，因而造成分裂。身為不敬言語的接受方、注意到明顯缺少了尊重的語言，或是覺察到言語間透露的警訊，都會讓人感到十分難受。即便只是偵測到最細微的憤怒或不敬，都會讓我們的杏仁核（大腦中呈現杏仁形的戰或逃反應中心）被神經化學反應物質淹沒，彷彿我們真的面臨了實際的危機。這種現象稱為「杏仁核劫持」（amygdala hijacking），會控制我們大腦的理性運作，讓我們感受到焦慮，觸發逃跑或僵住的反應，或是讓我們感到憤怒，引發戰鬥反應。僵住、逃跑和戰鬥都會消滅對話中展現善良的可能性。問題在於，我們很可能不會察覺自己言語中的不敬，因為我們言語的選擇都很細微，往往在潛意識中運作。 心理學家崔佛．佛克（Trevor Foulk）和共同研究者請就業中的成年人分享他們工作時遇到的「低強度負面行為」。研究發現，粗魯無禮和其他負面的微行為，會「像感冒那樣」擴散：廣為傳播、容易感染，每個人都可能是傳染源。學者們聚焦在人們如何將他人行為和嚴峻處罰間，形成邏輯性的連結。在某個例子裡，員工開會時遲到而被責罵，劈頭就是嚴厲的語言：「你怎麼能遲到那麼久？你有什麼毛病？我們十五分鐘前就開始了！看看你……我不知道你這副德性，怎麼還指望在社會裡保住飯碗。我們已經開始很久了，你來得太晚，現在要請你離開。」在第二個例子裡，遲到的員工面對的是比較尊重的語言：「真抱歉，我們已經開始了。不幸的是，你現在要加入有點太晚了。請你事後再寄電子郵件給我，看看能不能安排其他場合讓你報告。」 「旁觀」也會被感染？微小無禮的影響 旁觀者或許當下沒有做出嚴厲反應，但看到那種不尊重的表現會在他們心中留下印象，並改變他們的思維方式。倒也不是說這樣的轉變會永遠維持，但是當他們又看到某人在類似的情境中遲到，不敬的語言就會復甦，讓他們更可能對遲到者重現這類表現。幸運的是，此一影響似乎很容易隨著時間消退。假如個人經歷了無禮的互動，隨後又發生非無禮的互動，那麼新的互動模式就會重寫相似情境和無禮間的連結。只不過，如果從整體社會網絡的觀點來看，即便只重複一次無禮的情境，也會造成很大的傷害。這代表我們每個人都會聽見和重複，都會染上這樣的病毒。 雖然我們通常都有良好的本能，能配合、模仿並融入他人的口語溝通，但遇到粗魯的語言時，這樣的直覺就很危險。我們不只在感受到不敬時，才表現出不敬；有時只是聽到針對他人的不敬，也會改變我們的態度。光是目睹一次無禮或粗魯的行為，就會深刻影響我們的心態。心理學家凱瑟琳．沃斯（Kathleen Vohs）的研究指出，即便只是在早晨目睹極微小的不敬或粗魯行為，都足以影響我們一整天對世界的感知。目睹微小的無禮表現會產生一種「惡性循環」，使我們對人性產生憤世嫉俗的看法，進而更容易對他人表現出不尊重。我們的互動無論有禮或無禮，影響的都不只是我們自己與對話對象，還包括我們周遭的每一個人。 不敬的言行就像是腥羶色的報紙標題，一再地由我們的嘴巴反覆印刷。然而，這會阻礙我們對善良的實踐—即便只是目睹他人的短暫互動，也可能讓好人在無意識中轉變為沒那麼好的人。善良的對話者必須保持謹慎，拒絕重複不敬的言行，以阻止其散播。 用「尊重的語言」中斷惡性循環 當然，假如我們是不敬言行的受害者，要這麼做就格外困難了。曾經有位高階主管在我的課堂開始前，問我課堂是不是值得他留下來聽。這是我第一次在哈佛商學院開設高階主管的在職專班課程，我還是該學程中唯一的女性教授。我感到十分脆弱、受傷，同時也很憤怒。難道他是僅僅從我的外表，就判斷我的課程沒什麼用？在這樣的情境中，身為年輕女性的我必須努力爭取別人的尊重，而他的言行顯得特別無禮。只不過，我還是努力保持耐心，說：「是的，你應該留下來。這堂課很棒的。」 幾個月後，我向學程中的某位同事抱怨這起事件。他也記得這位主管，並和我分享了我所不知道的內幕：這位主管近期確診某種嚴重的疾病，需要休息，因此只能挑選部分課程參加。這根本不是針對我。這樣的例子再次提醒我們，我們其實對其他人和他們的需求知之甚少。就如同伯茲．奇薩爾對英文和中文使用者的研究所指出，我們根本沒有意識到自己對於對話的基本理解可能出了嚴重的錯誤。在這充滿不確定性的世界，我們不但無法完全理解他人，還可能誤以為自己無所不知，所以最好的做法或許是從善意的角度出發，無論多麼困難，都應該盡量選擇尊重。 節錄自：聯經出版《為什麼頂尖商學院要教說話？：運用哈佛教授高效對話四法則，最短時間翻轉你的人生與職涯》／艾莉森．伍德．布魯克斯 著

定義加工環境（Set Up the Basics） 告訴電腦：我們用什麼機器、切什麼材料、用什麼刀子。 2.1 組立件或零件 (Product/Part)： 定義： 確認哪個 3D 模型（即步驟 1 載入的模型）是本次要加工的最終產品。如果載入了多個模型（例如包含夾具），則需指定主要零件。 設計用來模擬的零件 (Design part for simulation)： 指定這個零件模型作為 CAM 軟體計算切削量和最終形狀的標準。 2.2 機台 (Machine)：定義機台的運動範圍、主軸配置、刀庫容量等。決定模擬加工的機械條件與運動範圍。 2.3 軸系(Coordinate System) ：定義零件(步驟一的3D檔)在空間中的..... 👉由此觀看全文：https://bit.ly/4nSfaGb