104學習

2026-04-12 聯合新聞網綜合報導　由聯合新聞網授權轉載 隨著人工智慧 技術普及，許多大學生與研究生習慣用AI來輔助課業，然而若是過度依賴且未經查證，恐將面臨嚴重的學術災難。近日，一名就讀台灣大學的女網友分享，自己利用ChatGPT 撰寫期末報告的草稿，沒想到AI竟「一本正經地胡說八道」，甚至憑空捏造虛假的併購案與財務數據。貼文曝光後，引發熱烈討論。 延伸閱讀：為什麼AI生成內容不好用？3訣竅讓AI產出更精準，下對指令贏一半 這名台大生在Dcard發文表示，近期有一門「全球企業併購策略」的期末報告，由於分配到的案例較冷門、資料難尋，她便異想天開，要求ChatGPT提供「2023年台灣零售業與東南亞電商併購的具體成功案例，並列出當時的併購金額與股價波動」。 ChatGPT的反應相當迅速，立刻給出了一個某大型零售集團在越南收購電商平台的案例，不僅併購金額精確到小數點，甚至連併購後該公司在台灣股市「三天內的漲幅」都分析得頭頭是道。這讓原PO大感驚豔，直呼「AI簡直是我的超人」，甚至打算直接將這些內容做成簡報上台報告。 不料同組同學在最後進行「Double Check（雙重確認）」時，察覺數據有些不尋常，要求確認資料來源。結果整組人翻遍了該公司的官網、財報與各大財經新聞，才發現「完全沒有這筆交易」。 原來，ChatGPT將兩件毫無關聯的公司動態「無縫縫合」，甚至自行編造了看似極具說服力的財報分析，還補充說「這筆交易在業界引起很大轟動」。原PO驚魂未定地表示，如果真的拿這些「幻覺」上台報告，「整組應該會直接被釘在黑板上洗臉洗到畢業」。 貼文曝光後，許多網友對於原PO未經查證就想直接使用的態度感到不可思議，紛紛留言開酸：「AI就是唬爛大王，現在才知道嗎？」、「居然沒意識到要查證，還好妳有神隊友」、「這篇文最大的問題是：妳怎麼考上研究所的？」、「已知用火，AI產出的東西本來就該預設是錯誤的」。 此外，也有不少熟悉AI工具的內行網友熱心分享正確使用方式。網友建議，AI的強項在於「總結與分析現有資料」，而非「生成數據」。若要尋找文獻或數據，應優先使用如Perplexity等會附上真實資料來源的AI工具，或是在指令中明確要求AI「必須基於可查閱之真實資訊回答，並標示出處」。 最好的防呆做法，是使用者先自行找好具權威性與正確性的原始資料（如論文、官方財報），再將這些資料「餵」給AI（例如使用NotebookLM）請其進行摘要或潤飾，如此才能大幅降低AI「產生幻覺」的風險，成為真正的學習幫手。 [course_plugin api_type='course_id' title='測你的AI素養' id='9759690a-9a20-4575-8dce-492636a1206c']

最近，X 上一篇題為 《How to become an AI Engineer in 6 months》的文章引發不少關注。這份路線圖之所以被討論，不是因為它鼓吹速成，而是它提出了一個很貼近當前職場需求的觀點：現在企業需要的 AI 工程師，很多時候不是從零訓練大型模型的研究員，而是能把現有模型、API、資料與工具整合起來，做成可用產品與工作流程的人。 根據這份整理，AI 工程師的核心工作，通常包括串接 LLM API、設計 prompt 與上下文流程、建立聊天或搜尋系統、整合資料庫與外部工具、處理結構化輸出，以及優化成本、速度與穩定性。換句話說，這份角色更接近軟體工程、產品開發與流程自動化的交會點。 這份 6 個月路線圖，最重要的不是「學更多」，而是「學對順序」。第 1 個月先把 Python、Git/GitHub、CLI、HTTP/API、JSON、基本 SQL、Pandas 與 FastAPI 打底，因為原文認為 AI 工程首先仍是軟體工程；如果連基本程式、API 與資料處理能力都還不穩，後面的 AI 應用很容易只停在 demo 階段。 第 2 個月，重點進入 LLM 應用開發，包括 prompt 設計、結構化輸出、tool calling、streaming responses、對話狀態管理、成本與 token 概念、失敗處理與 prompt injection 基本意識。第 3 個月則聚焦在 RAG，也就是讓模型能根據自己的文件與資料回答問題，這也是客服機器人、企業知識庫、文件搜尋等場景最常見的核心能力之一。 第 4 個月開始，路線圖進一步談到 agent、工具、workflow 與 evals。原文特別提醒，不是每個問題都需要 agent；有時一個 prompt 就夠，有時 workflow 比 agent 更穩。真正重要的，是知道該怎麼選擇，以及如何用評估機制去判斷系統是否真的變好。第 5 個月則轉向部署、可靠性與產品化，包括 Docker、背景任務、queue、驗證與 API key 管理、logging、observability、prompt/version management、成本監控、rate limits 與 caching。 到了第 6 個月，這份路線圖建議學習者開始選定方向，往三種角色收斂：AI Product Engineer、Applied ML / LLM Engineer，以及 AI Automation Engineer。前者偏向使用者產品與 AI 功能開發，後兩者則更接近模型效果優化或企業流程自動化。對求職者來說，這一步的意義在於：不能只停留在「我有在學 AI」，而要把能力整理成職缺看得懂、作品集也講得清楚的樣子。 如果把這篇路線圖放回台灣職場來看，它最大的提醒其實不是「6 個月能不能成功轉職」，而是：AI 時代的競爭力，越來越像是把技術、工具與工作場景整合起來的能力。 企業不一定每一家都在找模型研究員，但會愈來愈需要懂 API、懂資料流、懂自動化，也懂得把 AI 接進產品與流程的人。這段屬於本文根據原始路線圖內容做的職場延伸整理。 A還有一個很務實的提醒：一定要做作品。 作者多次強調，不管是 Python 練習、API 串接、RAG 還是 agent，都不能只停留在看教學，而要真的做出專案、放上 GitHub、部署出去，讓別人能試用。對轉職者來說，這點尤其關鍵。因為當市場上很多人都說自己「會用 AI」，真正能拉開差距的，往往不是上過多少課，而是有沒有做出一個可被驗證的作品。 說到底，這篇路線圖最值得記住的一點是：未來企業需要的，不只是會使用 AI 工具的人，而是能把 AI 做成工作成果的人。對想轉職、想加值、想提升職場競爭力的人來說，與其一開始追逐最新工具，不如先建立一條能走完、也能做出作品的學習路。 --- 資料來源 https://x.com/DeRonin_/status/2033587293064204349

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

SCJP 的考試重點是著重在Java的程式語言本身，諸如運算子、語句、邏輯比較、屬性與方法、事件宣告與處理、變數與常數等等，以及Java本身所提供的內建基礎類別館，例如 java.io、java.lang.Thread、java.lang.Runnable、java.lang.Comparable與java.lang.String等類別與命名空間等的操作與使用，大多數的考試重點不會因為版本更動而改變，但在版本更替或是 Java 語言與類別館的演進時，考試重點可能會有所變更（例如早期會考 Abstract Window Toolkit，現在已廢考）。 以 SCJP 6.0 為例，目前考試主題分為七大項： 程式語言：宣告、初始化及定義範疇。 程式語言：流程控制。 基礎類別館：API內容。 基礎類別館：同時性。 基礎類別館：物件導向概念。 基礎類別館：集合與泛型。 綜合：基本原理。 https://zh.m.wikipedia.org/zh-tw/%E6%98%87%E9%99%BD%E8%AA%8D%E8%AD%89Java%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E5%93%A1

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 👇

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)

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

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

建構AI應用程式，您不必拿PhD 「這是程式員精通深度學習的最佳資源之一。」 —Peter Norvig Google研究總監 「本書透過實際的操作，以簡單且實用的方法揭開深度學習的神秘面紗。」 —Curtis Langlotz 史丹佛大學醫學及成像人工智慧中心主任 深度學習通常被視為數學博士和大型科技公司的獨門秘術，然而，正如這本指南所言，如果你已經會寫Python，那麼你只要稍微了解數學、取得少量的資料，就可以用最精簡的程式，寫出令人印象深刻的深度學習作品。怎麼做？使用fastai！它是史上第一個以一致的介面來讓你使用最常見的深度學習應用的程式庫。 本書作者Jeremy Howard與Sylvain Gugger是fastai的創作者，他們將告訴你如何使用fastai和PyTorch訓練各種任務的模型，並帶領你逐步研究深度學習理論，以充分了解藏身幕後的演算法。 ‧訓練電腦視覺、自然語言處理、表格式資料和聯合過濾等任務的模型 ‧學習在實務上最重要且最新的深度學習技術 ‧釐清深度學習模型如何運作，改善準確度、速度與可靠度 ‧了解如何將模型轉換成web應用程式 ‧從零開始實作深度學習演算法 ‧思考作品的道德意義 ‧從PyTorch的聯合創始人Soumith Chintala的前言獲得真知灼見 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A645

許多人以為 AI 翻譯工具能取代英語力，但現實卻是：英文越好的人，越能駕馭 AI。 TOEIC 多益測驗台灣區總代理忠欣公司於 2026 年 3 月 12 日引述 ETS 最新《TOEIC 全球英語力報告》指出，在全球企業大規模導入 AI 的今日，英語力已成為人才不可或缺的「硬實力」。在台灣，這份實力更直接與你的「薪資」與「面試機會」掛鉤。 ❇️全球數據揭秘：AI 反而放大了英語力的重要性 ETS 針對 17 國、1,300 位人資決策者的調查顯示： • 需求不減反增：81% 雇主表示導入 AI 後，對員工英語能力需求反而提升。 • AI 的局限性：約 6 成 雇主認為 AI 無法彌補語言能力的不足。 • 精準駕馭 AI：9 成 企業指出，撰寫 Prompt（提示詞）、操作 AI 介面及評估生成內容，都極度依賴良好的英語邏輯。 ❇️台灣職場現實：英語力 = 薪資溢價與面試門票 104 人力銀行分析，在目前「事浮於人」的缺工潮下，英語力已從加分項轉為「薪資紅利」 • 實質加薪：要求精通英文或具備 TOEIC 證照的職缺，平均薪資比一般工作高出 6% 至 22%。 • 面試優先：具備 TOEIC 證照的求職者，獲得面試邀約的機率是無證照者的 1.52 倍。 • 必備三支柱：建議將 AI、ESG 與英語 並列為新時代三大核心能力。 目前 104 職缺庫中，有高達 6.7 萬個 職缺要求「精通英文」，其中金融與科技製造業更是將其列為基本門檻。 ❇️企業策略轉型：英文已是官方通用語言 忠欣公司執行長巴士誠強調，英語力已從個人能力擴大為「企業競爭策略」。 • 官方語言化：2025 年台灣已有近一成企業將英語設為官方通用語言，成長顯著。 • 全方位滲透：除了行銷、研發部門，現在連法務、總務與生產單位也都開始衡量英語能力。 • 人才培育：超過 36% 的人資部門會以英語力作為「選用、培育、留任」人才的指標。 💡 你的英語實力足以應付 AI 挑戰嗎？ 在投遞下一個高薪職缺前，先來測測看自己的程度：https://nabi.104.com.tw/assess/toeic

畢業了，履歷上只有學歷和社團，卻不知道怎麼讓企業多看你一眼，這幾乎是每個新鮮人都走過的第一道坎。 好消息是，2026年2月台灣就業市場共有105萬個正職工作，其中78萬個不限工作經歷，歡迎新鮮人投遞，占比高達75%。機會不是沒有，問題在於：在履歷長相差不多的情況下，你用什麼讓企業先約你去面試？ 答案之一就是「對的那張證照」。根據104人力銀行最新數據顯示，有證照的求職者比沒有證照者多出35%的面試機會，但坊間證照百百種，到底該考哪一張？本文不按產業分，改從你自己的科系背景，來告訴你2026年最值得考的證照。 ❇️【文組篇】 🎯 文組新鮮人最常遇到的問題：「你們科系學什麼都能做，但也好像什麼都不專精。」──這句話的解法，就是用一張或兩張認證，給自己一個明確的能力標籤。 ① TOEIC 多益測驗　 📌 104熱搜 🔗 104證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic • 為什麼文組先考這張：語言能力是文組求職最直接的競爭優勢，多益是外商、跨國企業的通用語言門票 • 目標分數建議：600分是基本門檻，多益分數達到 700 分以上者，獲得面試邀約的機率平均可提升 20% 以上，金色證書（860分以上）直接讓你站上另一個起跑線 ② 104 AI 通用素養檢測 🔥 2026全新推出 🔗 104 AI 通用素養檢測 報名連結：https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9759690a-9a20-4575-8dce-492636a1206c • 為什麼文組也要考 AI 認證：AI職缺一年暴增38%，內容創作、行銷企劃、公關等文字職類正快速被要求具備AI工具應用能力 • 這張的最大優勢：不需寫程式、新鮮人與在職者都適合，完成後可直接在104履歷匯入，讓HR看到你的AI能力，是目前AI認證中的入門選擇 • 費用與方式：線上檢測，購買後取得測驗連結，限量領1折券再送AI陪練考證課，只要$99 ❇️【商科篇】 🎯 商科新鮮人的困境：科系廣泛、職務選擇多，但正因為什麼都能做，反而顯得優勢不夠聚焦。一張指向特定職類的認證，可以直接告訴企業「我要進這個方向」。 ① 金融市場常識與職業道德測驗　💰 銀行業必備入門 🔗 104證照中心連結： https://nabi.104.com.tw/ability/10028883 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/7006d9f4-c61e-4e20-91c0-3a709e21568d • 為什麼商科先考這張：「金融市場常識與職業道德測驗」是進入銀行、證券、保險、金控等金融機構的基本入門認證，多數與金融業務相關的職缺，都會要求已通過或規定入職後需在一定期限內取得。 ② iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（初級） 🔥 104熱搜 🔗 104證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 • 為什麼商科也需要 AI 認證：104人力銀行數據顯示，AI 相關業務銷售職缺年增約 76%，企業特別需要「懂 AI 又懂商業」的跨域人才，商科背景如果取得 iPAS AI 初級證照，在應徵 AI 業務、行銷或數據相關職位時會有明顯優勢。 • 不需程式背景：主要考核 AI 概念、生成式 AI 應用、Prompt 與 No-code 工具運用，以及 AI 導入規劃的基本邏輯，全為選擇題，特別適合商科、文科等非工程背景，同學通常安排約 1–2 個月系統準備即可應考。 ❇️【理工科】 🎯 理工科新鮮人的盲點：技術能力強，但不知道哪張證照對找工作最有效。很多人花時間考了一張企業根本不太在意的認證，反而忽略了含金量更高的國際或政府認可證書。 ① 乙級職業安全衛生管理員　📌 104熱搜 🔗 104證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10046740 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/9e3f75d6-01c6-4d46-98b6-347dc9f76b35 • 為什麼理工科先考這張：多數製造業、工程業、化工廠和半導體廠因屬高風險產業，規模達一定門檻就依法要有職業安全衛生管理員，擁有乙級職安衛管理員證照，是應徵這些產業相關職務時很實用的加分資格。 ② Microsoft Azure AI-900 🌐 國際認可 🔗 104證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/9bd61b3a-9dd3-48ef-af4c-a17aaaeb4437 • 為什麼理工科考國際 AI 認證：AI相關職缺一年暴增38%，具備AI技能的求職者企業面試邀約次數可提高1.5倍（資料來源:104人力銀行歷史數據） ③ AWS Certified AI Practitioner　 🌐 雲端首選 🔗 104證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049019 • 適合對象：特別適合資工、電機等科系，想往雲端 AI 應用或後端開發的職場新鮮人。 • 考試說明：主要驗證 AI/ML 與生成式 AI 概念、AWS 上各類 AI 服務的應用，以及負責任使用 AI 的基本原則，屬於基礎級認證，但情境題較多，對初學者仍有一定挑戰。 對新鮮人來說，2026年的職場競爭不是拼誰的證照多，而是拼誰的履歷訊號更清晰。找到你的科系位置，選定第一張，直接報名。

認識Linux系統 🖥️ 作為一個免費且開放源代碼的作業系統，Linux一直以其卓越的穩定性、安全性和極大的自由度而備受推崇。現在很多企業也都是以Linux來作為員工的桌面平台，因此工程師學習Linux不論是對精進自己還是找工作都很有幫助。 Linux 的基本架構 🏗️ Linux是指一種作業系統核心，是Unix-like（類似Unix）的作業系統。它的基本架構可以簡單地分為以下幾個部分： 硬體 包括中央處理器（CPU）、記憶體（RAM）、硬碟、輸入/輸出裝置（鍵盤、滑鼠、顯示器等）等。 內核 內核是操作系統的核心，負責管理硬體資源，如處理器、記憶體、輸入/輸出裝置、文件和網路系統等。 殼層 提供用戶與系統互動的介面，用戶可以透過Shell來執行指令和作業系統。 文件系統 Linux使用文件系統來組織和存儲檔案，常見的檔案系統包括Ext4、XFS、Btrfs等。 應用程式 Linux包含許多內建的系統工具和應用程式用來管理和作業系統，例如:文字編輯器（如Vi或Nano）、檔案管理器（如cp、mv、rm等指令）等。 用戶空間和核心空間 Linux作業系統區分為用戶空間和核心空間，用戶空間是用戶執行應用程式的區域，而核心空間是核心運行的區域。 學習Linux的優勢 🚀 1. 企業需求 💼 隨著企業越來越依賴開源技術，Linux 技能的需求也隨之增加。許多企業使用 Linux 作為其伺服器和基礎設施的作業系統。 2. 免費和開源 💰 Linux系統不但免費而且是開源系統，原始程式碼是公開的，提高了系統的透明度，有助於發現和修復潛在的安全漏洞，安全性與穩定性都很高。 3. 安全性高 🔒 Linux 通常被視為相對較安全的作業系統，開源的特性使得系統漏洞能夠更迅速地被發現和修復。 4. 多任務處理 🔄 Linux 能夠有效地處理多任務，這對於伺服器和高效能運算環境非常重要。 5. 跨平台 🌐 Linux 系統可以在各種不同的硬體上運行，從嵌入式設備到伺服器，具有很強的跨平台性。 哪些工作會用到Linux？找什麼工作會需要學Linux 🛠️ 系統管理員（System Administrator） 負責安裝、配置、管理、監控和維護伺服器及網路系統，需要熟悉 Linux 及其他操作系統。 網路工程師（Network Engineer） 負責設計、開發和維護網路基礎設施，Linux 目前在許多企業的網路設備和伺服器上被廣泛使用。 開發人員（Developers） 隨著AI學習時代的興起，開發人員需要學習在 Linux 中進行應用程式的開發和測試。 數據分析師（Data Analyst） 在數據分析和科學領域，Linux 常用於設置伺服器、執行分析工作流程和處理大數據。 資料庫管理員（Database Administrator） 負責管理和維護數據庫系統的專業人員可能需要使用 Linux 來操作和優化資料庫伺服器。 科學家和研究人員 Linux在科學家和研究人員中非常受到歡迎，常被用於執行模擬、分析實驗數據和處理科學計算。 學習Linux系統，不僅可以讓你在職場上更具競爭力，還能夠體驗到開源世界的精彩！ 🌐🚀

在現代的軟體工程領域中，如何提升工作效率並減少錯誤是每位工程師追求的目標。這篇文章將介紹一款名為Warp AI的工具，這不僅是工程師必備的助手，更是一個改變工作方式的革命性技術。透過本文，你將了解什麼是Warp AI、它的功能、以及如何在日常工作中有效使用它。 ▍什麼是Warp？ Warp是一款專為軟體工程師設計的智能工具。它結合了人工智慧（AI）技術，旨在幫助工程師們更快速、更準確地完成各種任務。這款工具可以協助你自動化重複性的工作、提供智能建議、並即時檢測和修正錯誤。這不僅節省了大量的時間，還能顯著提高工作質量。 ▍Warp AI的功能解析 ● 代碼自動補全：Warp AI能夠智能預測你接下來可能輸入的代碼，並提供自動補全功能。這不僅提升了輸入速度，還減少了打字錯誤的機會。 ● 錯誤檢測與修正：當你在撰寫代碼時，Warp AI能即時檢測到可能的錯誤，並提供修正建議。這讓你能夠在錯誤發生的第一時間就進行修正，避免小錯誤引發大問題。 ● 智能代碼片段推薦：根據你以往的代碼編寫習慣，Warp AI會推薦常用的代碼片段，讓你能夠快速插入常見的功能模組。 ● 性能優化建議：Warp AI能分析你的代碼，提供優化建議，幫助你提升程式的運行效率，讓你的應用程式更快速、更穩定。 ▍軟體工程師必備的理由 作為一名軟體工程師，時間和精確度是最重要的資源。Warp AI不僅能讓你在編寫代碼時更有效率，還能降低錯誤發生的頻率。這對於需要快速交付高品質軟體的工程師來說，是一個極大的幫助。此外，Warp AI的智能功能讓你能夠集中精力在更具創意和挑戰性的任務上，而不是被重複性工作拖累。 ▍Warp AI教學 接下來，我們將介紹如何開始使用Warp AI，並讓它成為你日常工作的得力助手。 ● 下載與安裝： 前往Warp的官方網站下載安裝包。 按照安裝指引進行安裝，過程簡單快捷。 ● 初次設定： 安裝完成後，打開Warp應用程式。 進行基本設定，例如選擇語言、主題和快捷鍵配置等。 登錄或創建Warp帳號，以便保存個人偏好和設置。 ● 基本操作： 打開你的代碼編輯器，Warp將自動嵌入並運行。 當你開始編寫代碼時，Warp會自動提供補全建議和錯誤檢測。 你可以通過快捷鍵（預設為 Ctrl/Command+Space）呼出Warp的推薦功能。 ● 進階功能： 使用Warp的性能優化功能，分析你的代碼結構並接受優化建議。 定期更新Warp，以獲取最新的功能和改進。 Warp AI是一款能顯著提升軟體工程師工作效率的強大工具。通過智能補全、錯誤檢測和性能優化等功能，它讓你能夠專注於創意性和挑戰性的工作，減少因重複性任務和錯誤所浪費的時間。希望這篇文章能幫助你了解並開始使用Warp AI，讓它成為你日常工作的強力助手。 ➤ 立即下載：https://www.warp.dev/warp-ai ➤ 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！

「DotNet聖殿祭司」以多年程式開發經驗，將業界的專業開發技巧融入於書中！ ASP.NET Core是跨平台的.NET框架，除了跨平台特性，整個框架底層更是高度重新大改寫，導入許多軟工Design Pattern與Principals原則，讓整個框架程式組織、運作與耦合度達到前所未有新高度。而ASP.NET Core中最重要的四大天王：Dependency Injection相依性注入、Configuration組態系統、Hosting與Middleware，更是貫穿整個應用程式設計與執行，可以說掌握此四者便掌握了ASP.NET Core核心精髓。無論新手與老手，本書皆能循序漸進地引導您，一步步深入ASP.NET Core精華的奧義殿堂。 精選章節，讓您Do Less, Get More，短時間內培養出即戰力，本書內容有： ＊ Visual Studio 2019工具安裝、ASP.NET Core MVC開發環境建立與程式部署 ＊ 用CLI命令及Visual Studio Code建立ASP.NET Core專案，體驗真正跨平台開發模式 ＊ 介紹MVC架構如何三分天下，精解Model、View與Controller三者職責與運作 ＊ 以DI相依性注入設計抽象介面與實作，達成IoC控制反轉與鬆散耦合 ＊ Configuration組態與Options Pattern選項模式共舞 ＊ Model / Scaffolding CRUD / LINQ與Entity Framework Core資料庫存取 ＊ View / Partial View / Tag Helpers / HTML Helpers / View Component / Layout功能解析 ＊ 說明MVC中如何整合Bootstrap前端開發框架，有效建構RWD響應式網站 ＊ 全面掌握Razor語法，提升View頁面的智慧與判斷力 ＊ 用開源Chart.js及JSON製作HTML5互動式商業統計圖表 ＊ 以jQuery Ajax / Web API / JSON三劍客建立輕量級高效能網站 ＊ EF Core程式優先、資料庫存取與Transaction交易完全制霸 ＊ 將ASP.NET Core應用程式部署至Microsoft Azure雲端平台 ＊ 適用ASP.NET Core 3.1 & 3.0 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_AEL024000

- 涵蓋Python 3.0至3.9實用特性 - 運用Type Hints增加程式可讀性與穩固性 - 深入常用模組之應用與實作 - 介紹asyncio模組與非同步設計 - 包含裝飾器、meta類別實作等進階主題 ‧作者自PyCon Taiwan 2013以來實行多次Python入門課程，匯整學員在課程中遇到的觀念、實作、應用等問題之經驗集成。 ‧基於Python 3.9而撰寫，涵蓋Python 3.0至3.9的實用特性。 ‧直接在範例上融合Type Hints，增加程式碼可讀性，並結合mypy進行型態檢查。 ‧涵蓋abc、collection.abc、datetime、urllib、pdb、unittest、timeit、threading、subprocess、multiprocessing、asyncio等標準程式庫之實用模組。 ‧介紹async、await、async for、async with等語法，並探討如何運用asyncio模組進行非同步程式設計。 ‧對於描述器、裝飾器、meta類別實作等進階主題詳細探討，並以標準程式庫中@staticmethod、@abstractmethod等功能之模仿，作為實際之應用對象。 ‧建議動手實作的範例提供Lab檔案，更能掌握練習重點。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACL059900

資訊界最有價值的證照 IT Specialist！ #超多人敲碗的Python國際認證課 #最符合產業趨勢的初階資訊科技認證 本課程的設計完全對應 ITS Python 的考科範圍 使用官方教材及講師，並有大量考古題解析 適合無程式設計經驗或初學者 免費贈送書籍「Python零基礎入門」 含 ITS Python 國際認證模擬試題 認證考試、實戰應用 一次滿足 多種學習資源，帶你一次過關 趕緊報名搶位 bit.ly/3Yyi1aU #官方指定教材 #知名專業講師 #認證模擬試題 #ITSPython國際認證 #茶米老師

面試中最關鍵的，就是「面試你未來的老闆」。大多數面試是由面試官主導過程，只在最後問你有沒有問題想問。其實，準備好要問的問題，不只是為了提高被錄取率，而是要提高找到適合自己工作的機率。 文／游舒帆（探索原力創辦人） 本文目錄（點擊可快速前往） 挑選自己能學習、能共事的主管雙向面試：從主管看團隊雙向面試：從主管看公司但是，到底該問那些問題呢？面試如何反問？以果決、為部屬著想、向上管理舉例 聚會中大家聊到面試的問題，我問大家：「各位知道面試中最關鍵的事是什麼嗎？」 不等大家回答，我直接說：「就是面試你未來的老闆。」 多數的面試，都是由面試官主導了整個面試的過程，大多由他主動提問，只在最後問你有沒有其他問題想要問的，所以你永遠都處於被動狀況，他能看到你面對問題時的反應與神態，但你提的問題則永遠在他的預期之內，包含職涯發展、薪資福利、加班休假以及專業相關的問題，你很難看到面試官的全貌。 但我認為，面試時，準備好要問的問題，但這不是為了提高被錄取率，而是要提高找到適合自己工作的機率。在面試時為何你要好好的反過來面試對方呢？以下幾點是我的觀點。 挑選自己能學習、能共事的主管 為何面試時不敢問問題，或者只敢問套路問題呢？ 很多人給我的答案是：「擔心不禮貌，不好意思提問。」，但我不禁想問： 「如果你花費了很多的時間，也推掉了其他家的offer，興高采烈的報到，到職後才發現跟這主管價值觀合不來，在這邊耗了兩三個月才離職，那你為何不先拋開自己會不好意思的念頭，在面試的時候就直接提問呢？」。 你有一大堆在意的事情，最後都可能導致你離職，但你卻一件也不問，甚至當對方問你前一份工作離職原因時，你又怕他對你有負面觀感，不願意說出自己離開的真正原因。這就導致你在資訊不充足的狀況下報到了，報到後大概就是擲骰子，一切憑運氣了。其實在面試時對主管提問，除了看此人跟你的合拍程度外，還有幾個很顯著的意義，以下我依序說明。 雙向面試：從主管看團隊 如果你在面試時有仔細的觀察與聆聽主管的應答，你應該能獲得很多資訊，例如這個主管是否尊重面試者，問的問題是否專業到位，回答問題是否井然有序，談到公司的制度與文化時能侃侃而談，對於你的提問不會含糊其詞或模擬兩可帶過，言行是否一致，這些都能很清楚的反應出這個人是否真誠，或戴著面具，隱瞞了些資訊不想透漏。如果他抱持的心態跟你相同，都是希望找到合適的人，減少彼此時間的浪費，而非想隨便找個可以做事的人進來，那你可以期待他團隊中應該不會有太多濫竽充數的成員，團隊整體素質應該是可期的。 而面試過程中，你也絕對要提專業性的問題，因為一個主管的專業水平到哪，他所帶領的團隊水平大概也相去不遠，因為一個卓越的主管，配上一個優秀的團隊很常見，但一個平庸的主管，往往只會帶出三流的團隊，如果這個主管的專業能力不行，甚至都被你問倒了，那你可以預期他所帶領的團隊程度應該不怎麼樣，你很可能就是這個團隊的天花板，未來你將很難在團隊成員身上學到東西。 而他對你的提問也很關鍵，你可以看看他的要求到什麼水平，對專業的堅持，對做事態度的重視，對團隊精神的在意都是觀察指標，如果他對這些都不太在意，你也能基本猜到他的團隊水平應該參差不齊，因為主管本身的要求就不高，根本無法預期團隊會有好的成果產生。 雙向面試：從主管看公司 一個主管在面試時的表現，通常就是一家公司文化的縮影，如果他面試時喜歡用羞辱性面試來磨練抗壓性，很可能他日常工作中就時常面對這樣的狀況，他的主管或老闆，就是習慣用辱罵性言語來「激勵」員工。 如果你在面試時的提問，總被面試官以「機密無法告知」、「等你進來就知道」、「這無法跟你說太多」來搪塞你，那你也需要警惕，因為要不就是他自己也不了解（那你也可以說他不夠敏銳，可以做為你評斷他能力的考量點之一），要不就是公司真的有太多的秘密不足為外人道，而一家有許多機密（非商業機密）的公司，基本上也有一定的問題存在。 如果面試官在談論到工作時，非常具有熱情，即便談到辛苦的地方，他仍抱持著樂觀與正面的心態，那你可以認為這家公司雖然辛苦，但文化上可能仍願意善待員工，相反的，如果面試官在跟你談到工作時有滿滿的抱怨，那你就該仔細考慮了，因為能擔任主管的人，往往對公司與工作抱持的態度應該都比一般員工更正面，但他已是這個樣子，可以想見底下的成員應該也不會太好，而一個對工作抱持負面心態的團隊或公司，能有多好？這早就可以預見。 一家公司如果派出來招募的人是這個樣子，你還期待什麼呢？ 但是，到底該問那些問題呢？ 這個問題其實跟面試官到底要問什麼問題才能找到合適的人一樣，都還是從價值觀出發。問問自己，找工作時，你在意那些事？公司文化、工作內容、加班問題、同事好不好相處、管理制度、培訓、主管管理風格/專業能力、學習機會、薪資、升遷…… 上述很多內容都是可以從網路、朋友或面試中感覺出來，唯一最難判斷的就是主管的人格特質與價值觀問題。所以，你必須花點時間思考一下，你對主管的期待是什麼？ 面試如何反問？以果決、為部屬著想、向上管理舉例 假設你腦袋裡面想著這三件事： 如果你覺得「果決」很重要，那什麼樣的行為叫做果決呢？你要問那些問題，並從他的回答與採取的行動來識別他是否果決？ 如果你覺得「為部屬著想」很重要，那做到怎樣才叫為部屬著想呢？你要問那些問題，並從他的回答與採取的行動來識別他是否是個為部屬著想的主管呢？ 如果你覺得「向上管理」能力很重要，那你要給他什麼樣的情境題，才能看得出他向上管理的能力呢？ 有了明確的期待、行為後，緊接著就是要設定面試的問題。當然了，我們不可能直接問他「你跟老闆溝通還好嗎？」，這樣的問法太笨也問不出什麼來，對方可能會感到一頭霧水，合適的問法可能是： 「請問，工作中如果碰到老闆插單，但本來的專案又不能delay時，我們通常都怎麼做啊？」 如果對方回答：「通常我會先跟老闆討論插單的必要性，並釐清專案的優先順序，不會讓大家做無意義的加班。」 此時你可以補問：「所以公司的老闆在這部分是很能溝通的囉，一般我們用什麼來判斷必要性與優先順序啊？」 只要接連兩個問題，你就能明白他平常對老闆的溝通模式，以及他看待工作角度，如果他向上管理能力真的不錯，合理來說他對於老闆的喜好應該是能把握的，把握了喜好，合理的應該也會知道用什麼樣的角度去跟老闆談成功率會比較高，如果這一題他回答的比較含糊，基本上很難期待他具備足夠的向上管理能力。 我建議你在面試過程中盡可能反問各種可能的問題，把本來的單向面試，變成雙向面試，你才能藉此對這份工作有更通徹的了解，如果對方是個適合你的主管，應當能理解你主動提問的行為具有正面意義，並更願意跟你互動。 面試過程，其實是一個互相選擇的過程，千萬別以為只有資方才有資格做決定，而勞方只能被動受選擇，從下次開始，就反過來面試你的面試官吧。 更多履歷面試的相關文章，也可以參考： 履歷 | 10個讓你獲得夢想工作的，履歷表決勝重點！ 履歷被已讀不回怎麼辦，要再投一次嗎？揭投履歷沒回應原因 破解104履歷演算法！「8個」關鍵區寫對超加分 履歷 7 大致命錯誤！為何你的履歷表被當垃圾？ 英文履歷和 Cover Letter 怎麼寫？想進外商必讀！ 自傳範例 | 常見內容結構範本與撰寫秘訣 人資必問13道面試問題！3分鐘快速增進面試技巧 ★先下載【104工作快找App】快速查詢應徵記錄&面試邀約

FAE 工程師，也就是應用工程師，是現代科技產業中不可或缺的一環。如果你正在考慮投身這個領域，這篇文章將帶你深入了解 FAE 工程師的薪水待遇、工作內容以及面試技巧，幫助你做好萬全準備。 ▍FAE 工程師是什麼？ FAE 工程師（Field Application Engineer）主要負責協助客戶解決產品使用問題，並在客戶與企業之間擔任溝通橋樑。這個職位廣泛存在於硬體和軟體產業，尤其是在半導體領域。FAE 工程師需要熟悉公司的業務、產品技術及相關流程，提供客戶解決方案，並反饋客戶的需求給內部團隊。 ▍FAE 工程師的工作內容 FAE 工程師的工作主要涵蓋以下三大領域： 1. 技術支援：協助客戶解決產品問題，提供技術培訓。 2. 產品簡報：向客戶展示產品功能、應用及維護資訊。 3. 客戶關係維護：建立並維護長期的客戶關係，確保客戶滿意度。 此外，FAE 工程師需要了解企業的產品與業務，熟悉相關技術知識與作業流程，並能提出符合客戶需求的解決方案。 ▍FAE 工程師的薪水待遇 根據不同的經驗和學歷背景，FAE 工程師的薪水待遇會有所不同。 ● 初級 FAE 工程師（1-3 年經驗） 月薪大約在 NT$38,000 到 NT$50,000 之間，年薪則約為 NT$500,000 到 NT$800,000。 ● 中高階 FAE 工程師（具備 5 年以上經驗） 月薪可達 NT$60,000，年薪則可超過 NT$900,000。 如果擁有碩士學歷，平均月薪可達 NT$70,000 以上。 ▍FAE 工程師的面試準備 為了在 FAE 工程師的面試中脫穎而出，以下是一些重要的準備技巧： 1. 了解應徵公司及其產品：對公司的背景和產品有基本的理解。 2. 模擬面試及產品簡報：練習向不熟悉產品的人溝通產品特點和解決方案。 3. 預測面試官的問題：準備回答與產品應用相關的問題。 4. 積極提問：在面試中表現出對產品及職位的興趣。 在面試前，建議準備好自我介紹、為何想應徵此職位、對公司的了解及職涯規劃等基本問題。此外，也可以了解公司與團隊的規模、主管風格及工作比重等細節。 ▍FAE 工程師的職涯成長 FAE 工程師的職涯發展方向多樣，可以根據個人的興趣和專長選擇專注技術或溝通管理。技術專長者可以成為特定領域的專家，而擅長溝通者則可以往管理職位發展，如專案管理或業務工程師。 FAE 工程師是一個充滿挑戰和機遇的職位，適合對技術和客戶服務有熱情的人。如果你有志於成為一名 FAE 工程師，請充分準備你的履歷和面試，並持續提升自己的專業技能和溝通能力。希望這篇文章能幫助你在 FAE 工程師的職涯中順利前行。 ➤ 更多 FAE 工程師職缺＆面試懶人包：https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?category=research-engineer&goto=recommend&utm_source=104&utm_medium=nabi_post ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

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掌握金融大數據 “Python易於理解的文法、容易與C/C++整合，以及各式各樣的數值計算工具，使其成為金融分析的自然選項。它正快速替代主流金融機構所使用的語言與工具，成為實質的標準。” —Kirat Singh Beacon Platform公司CEO暨共同創辦人 Python已經成為最適合用來處理資料，以及以人工智慧進行理財的首選程式語言。有些大型投資銀行與對沖基金都使用Python及其生態系統來建構核心系統，進行交易及風險管理。在本書的第二版，Yves Hilpisch將告訴開發人員和量化分析師如何使用Python程式包及工具來進行金融資料科學研究、演算法交易及計算金融。 本書的多數程式都已經改用Python 3，可以在Jupyter Notebooks上使用，你可以互動地執行本書所有範例。從本書的五大分類中，你將學會Python及其生態系統如何為金融公司及從業人員提供技術框架。 ‧Python與金融：使用Python進行互動式金融分析與應用程式開發 ‧掌握基本知識：學習Python資料類型與結構、NumPy、pandas及其DataFrame類別，以及物件導向程式設計 ‧財務資料科學：探索處理金融時間序列資料、I/O操作、隨機學及機器學習 ‧演算法交易：用Python執行回測與部署自動演算法交易策略 ‧衍生商品分析：開發靈活且強大的Python程式包，為選擇權和衍生商品定價，以及進行風險管理 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A579

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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