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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

工程師和程式設計師有什麼差別？這兩個詞常被交替使用，聽起來似乎都是寫程式的高手，但實際上，兩者之間還是有一些許差異。 ＃程式設計師（Programmer）主要專注於寫程式碼，他們的工作就像是把想法轉化為具體的指令，讓電腦依照這些指令運作。程式設計師每天面對的就是無數的程式碼片段，他們必須解決問題的過程，無論是修復Bug還是優化功能。可以說，程式設計師的主要任務是「如何讓程式能動」。 ＃工程師（Engineer）則是一個範疇更廣的角色。除了寫程式碼，他們還要負責整個系統的設計和架構，確保所有的元件可以協同工作，系統穩定運行。工程師不僅僅要考慮「程式能動」，還得考慮「程式運作好」，例如效能、擴展性、安全性等問題。 那麼簡單來說，程式設計師專注於「解決具體問題」，而工程師則更像是「全局的規劃師」，他們需要從更高的層次來思考整個系統。程式設計師就像是把每塊磚頭放在正確位置的工匠，而工程師則像是設計這棟建築的建築師。 當然，在現實中，這兩個角色常常重疊，很多程式設計師具備工程師的思維，很多工程師也必須編寫程式。因此，無論是程式設計師還是工程師，兩者最終的目標都是同一個「讓技術變得更強大，讓系統更加完美」！

在 AI 時代，如果你還在「複製貼上」程式碼，那就太落伍了。近期技術圈討論度最高、讓無數工程師與接案者瘋狂的兩個工具——Claude Code 與 OpenClaw，正準備徹底改變我們的辦公流程。 無論你是想提升效率的專業工作者，還是想在面試中展現前瞻性的求職者，甚至是以量取勝的外包接案者，這兩款工具絕對是你的 2026 必備軍火庫。 ---------- 1. Claude Code：Anthropic 的「最強掃地僧」 如果說 Claude 網頁版是個知識淵博的「教授」，那 Claude Code 就是一個直接住在你電腦裡的「資深工程師」。它是 Anthropic 推出的一款命令列介面（CLI）工具。 它的超能力： 它不只是跟你聊天，它能直接讀取你的程式資料夾、幫你抓出 Bug、自動寫測試，甚至直接幫你把寫好的內容部署上線。 對你的價值： - 專業工作者： 減少瑣碎的 Debug 時間，讓你把精力放在「產品邏輯」而非「語法糾錯」。 - 外包接案者： 以前要花三天寫的自動化腳本，現在對著電腦說一句話，Claude Code 就能幫你產出 80% 的完成品。 - 求職轉職者： 掌握 CLI 工具代表你具備「自動化流程」的思維，這是目前技術主管最看重的加分項。 ---------- 2. OpenClaw：開源界的「AI 變形金剛」 相對於官方出品的 Claude Code，OpenClaw 則是一個充滿靈魂的開源專案。它的核心理念是「彈性」與「自由」。 它的超能力： OpenClaw 就像是一個強大的插件框架，它讓你可以用更低的成本、更靈活的方式去串接不同的 AI 模型（不限於 Claude），並針對特定工作流程進行「魔改」。 對你的價值： - 專業工作者： 你可以根據公司的資安需求，自定義 AI 的存取權限，打造專屬的內部工具。 - 外包接案者： 因為是開源的，你可以節省大量的訂閱費用，並透過自定義 API 串接，為客戶提供更高 CP 值的解決方案。 - 求職轉職者： 參與或理解開源專案（Open Source）的運作，是證明你具備「社群影響力」與「深度技術探究能力」的最佳履歷勳章。 ---------- 【Claude Code - 官方武林正宗】 上手難度：簡單，像跟鄰居聊天一樣 核心優勢：與 Claude 3.5/4 模型完美適配 適合對象：追求效率、不想折騰工具的人 應用場景：快速開發、自動化測試 【OpenClaw - 開源自由鬥士】 上手難度：需要一點點技術基礎 核心優勢：極高的自定義空間、省錢 適合對象：喜歡玩新技術、想省預算的接案者 應用場景：打造個人品牌工具、多模型切換 ---------- 結語：別讓工具成為你的門檻，要讓它成為你的翅膀 在這個「人機協作」的轉折點，Claude Code 和 OpenClaw 的出現並不是為了取代我們，而是要幫我們從繁瑣的勞動中解放出來。 如果你想要快，選 Claude Code。 如果你想要變，選 OpenClaw。 現在就開始試著把這些 AI 帶進你的工作流程吧！當別還在手打程式碼時，你已經在規劃下一個產品的商業藍圖了。

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

在專業工程面試中，除了經常會有的演算法、資料結構問題，也有相關領域的專業題目。對 Android 工程，以下網站總結了滿多 Android 領域的面試題，建議面試前可以複習一下。就算沒有要面試，也可以透過這些問題，更了解自己對 Android 的理解程度～ https://github.com/MindorksOpenSource/android-interview-questions

🔹 精選課程亮點： 1️⃣ 後端加速： 實戰建立 API 與自動化文件。 2️⃣ 前端實作： AI 輔助網站開發與資料分析。 3️⃣ 高階應用： 整合 Prompt Flow 打造專屬 AI 系統。 🎁參與課程者提供4/19-5/30 GitHub Copilot Business版使用權限 📅 相關期程： 報名截止：2026/04/15(三) 上課時間：4/19(實體-緯育台北中心)、4/26(遠距)、5/10(遠距) 💰 超值學費： 學員僅需負擔 $839 (政府負擔 $3,356) 特定身分(如45歲以上、原住民等)可享全額補助免預繳！ ⚠️ 參訓要求： 報名及開訓日需為在職中(有勞保紀錄者)，並有程式開發經驗，講師將以 C# 或 Python 進行演示。 👇 點擊下方連結到台灣就業通報名： https://ojt.wda.gov.tw/ClassSearch/Detail?PlanType=5&OCID=171122 (名額僅 40 位，依報名順序錄訓，請把握機會！) ✨台灣就業通所見課綱將於實際授課時，額外新增2026年更新版教材進行授課，會學到更多新的內容 如：Code Review、MCP擴充、CLI應用情境、用於SQL分析及應用、用於做資料分析、展望未來SDD

AI不再只是工具，而是影響績效、升遷與錄取的職場必備能力關鍵。 (更新115年iPas AI應用規劃師報名費最新優惠) 根據104人力銀行最新數據，完成AI課程或擁有AI證照的求職者，面試邀約平均提升4倍；而標註 AI 技能的職缺年薪中位數高達80萬元，企業甚至有近5成願意開出「面議」、也就是薪資高於4萬的職缺搶人。AI技能已經成為職涯加速器。 ▶️ AI證照≠技術人才限定　所有職場角色都可以考 無論是行銷、行政、客服、PM、人資、財會還是業務，現在的工作場景都需要用AI來提升效率、降低工時與強化成果。AI已成跨部門共通語言，而不再僅限RD或IT背景。 ▶️ AI證照＝面試敲門磚　搭配AI實戰力更加分 👉 AI證照建立「可信度」：證明你具備 AI 基礎能力與知識門檻 👉 AI作品集展現「即戰力」：讓企業看到你真的能用AI產生結果 ▶️ AI證照有哪些？官方告訴你！ 依照 數位發展部《AI產業人才認定指引》，目前AI證照可分為： 🟡 素養型：不需寫程式、重視AI基礎素養與職場應用，適合一般上班族、跨領域轉職者。 🟡 工具型：需具備程式與模型實作能力，適合工程、資料、AI技術人員等職類。 🟡 專案型：同時具備AI素養與工具操作實務經驗，可領導大型AI導入專案，並熟悉情境應用。 📌 台灣官方認可的AI證照清單（最新重點整理） 以下難度評估係依通過率與考題的技術門檻綜合判斷而成，僅供參考，實際感受會因個人背景與準備程度而異。 一、素養類 1. iPAS AI應用規劃師 初級（經濟部） 特色：國家級認證，證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科，考題靈活且重視實際應用，且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 難度：★★★☆ 費用：800元 (此為115-116年專屬優惠，原價1200元) 通過率：38% （2025第四梯次為例） 建議備考時間：4-8週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 2. 生成式AI能力認證（資策會） 特色：有明確的考試範圍與備考內容，證書兩年有效，通過率幾乎都有80%以上。 難度：★★☆ 費用：1300元，另可加購雷達圖399元，紙本證書500元 通過率：70-80% （平均） 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 3. 生成式AI辦公室應用能力認證 （資策會） 特色：分學科與術科，評測生成式AI實際應用在文本創作、文案創作、圖像創作、簡報製作，強調AI實務操作，證書兩年有效，預計2026年開放報名。 難度：★★☆ 費用：報名費2000元，另可加購雷達圖399元，紙本證書500元 通過率：未有相關資訊 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 4. 人工智慧工程素養認證（資策會） 特色：應試條件需有基礎的Python語言與資料分析知識，有明確的考試範圍與備考內容，證書兩年有效。 難度：★★★★ 費用：1300元，另可加購雷達圖399元，紙本證書500元 通過率：未有相關資訊 建議備考時間：4-8週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048892 5. AI素養級認證（台灣人工智慧學校） 特色：入門最友善，考題偏原理與應用情境，適合跨領域學習者 難度：★☆ 費用：3000元 通過率：90%以上 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049171 6. TQC生成式AI應用與技術 實用/進階/專業（電腦技能基金會） 特色：測驗內容依照等級，從實用等級的AI概念，到專業等級的生成式AI應用、原理以及模型，全面檢測你是否真正理解 AI 背後的運作邏輯與使用方法。 難度：實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用：1200元/每等級 通過率：未有相關資料 建議備考時間：4-8週 (依等級不同) 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049228 7. TQC人工智慧應用與技術 實用/進階/專業（電腦技能基金會） 特色：測驗內容依照等級，從實用等級的AI 理論、到進階等級的機器學習、深度學習演算法、到專業等級的資料分析、 Python 程式基礎等，強調AI觀念理解與技術應用能力。 難度：實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用：1000元/每等級 通過率：未公布，專業級若有商管背景，搭配AI課程，通過率超過90% 建議備考時間：4-12週 (依等級不同) 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048413 8. EEC 企業電子化人工智慧應用師（電腦技能基金會） 特色：測驗內容以人工智慧、機器學習、深度學習等相關概論與情境應用為主。證書永久有效。 難度：★★★☆ 費用：2000元 通過率：未有相關資料 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048715 二、工具類 1. 生成式AI美術設計能力 初級/中級（資策會） 特色：測驗分成學科與術科，術科分數會加權60%，測驗範圍以生成式AI基礎知識，以及AI繪圖、圖片影片生成相關實務操作為主，需擅長各種AI生成工具因應術科題目，適合設計師、社群經營與內容行銷人員，證書有效期兩年。 難度：初級★★、中級★★★☆ 費用：初級2000元、中級3600元 通過率：初級約70%以上，中級未有相關資訊 建議備考時間：3-8週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049229　(生成式 AI 美術設計能力初級)、https://nabi.104.com.tw/ability/10049230　(生成式 AI 美術設計能力中級) 2. iPAS AI應用規劃師 中級（經濟部） 特色：國家級認證，證書永久有效。考試範圍包括人工智慧技術應用，以及大數據處理分析與應用、機器學習技術與應用兩科目擇一，適合已有AI相關技術開發經驗，以及參與過企業AI應用專案相關技術背景人士。 難度：★★★★ 費用：1000元 (此為115-116年專屬優惠，原價1500元) 通過率：63% 建議備考時間：6-12週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 三、專案類 1. TQC+ 人工智慧：機器學習（電腦技能基金會） 特色：以術科考題重視程式技術與模型實作，適合已有Python基礎並具備機器學習相關實作經驗者，是一張具AI實務鑑別度的證照。 難度：★★★★★ 費用：1800元 通過率：未有相關資訊 建議備考時間：6-12週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048576 ▶️ 想準備AI證照，建議順序 如果你沒有程式背景、或第一次接觸 AI，建議： 1️⃣ 先取得基礎素養型證照 → 建立門檻與可信度。 2️⃣ 再累積 2–3 個職務相關的AI應用作品集 → 展現成果。 3️⃣ 若想轉技術職，再進階工具類證照。 💡 常見問題集 ❓：我不知道從哪張證照開始？ 🅰️：先從「素養型AI證照」入門最快上手。 ❓：沒時間準備很難嗎？ 🅰️：多數素養類證照準備時間只需一個月、每天花一至兩小時準備，即可通過。 ❓：會提高薪資嗎？ 🅰️：企業更願意主動邀約、給更高薪的談判空間。 ❓：我已經在職場，還需要嗎？ 🅰️：讓績效呈現可量化成果，是升遷與跨領域轉職武器。

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

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！ 🌐🚀

不知道各位IT或是SA、PG們會不會被問過系統分析有沒有甚麼方法論？ 有沒有蛇模高深的學問可以直接拿來套用呢？ 所以今天我不藏私，把我個人用了快20年的方法分享給大家喔~~

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！

CISA已自2024/8/1調整考試章節比例分配及取消繁中考試 可能台灣的考生真的不多吧 對於內部稽核人員來說考過CISA的好處有一項就是可以參加CIA挑戰考 https://www.iia.org.tw/news_more_detail.aspx?news_item=03&news_id=3384 考過CISA後只要考一科就可以再取得CIA證照 挑戰考的Package還包含教學資源及練習考題 缺點是考試費用稍貴且只有全英文版本，所以是否能用就看個人囉！ 以下是我過往靠CISA時利用過的資源，有些連結已失效的我就不提供了 我並非資訊相關科系學生，在資安領域的學習路徑是先考取了iPAS資訊安全工程師、ISO27001 對資訊安全有點概念後再來看CISA相對來說輕鬆一些 若是跨領域的考生，可以考慮這個路徑能夠學習得更為札實 準備CISA考試前首先來閱讀一下網路上前輩的考試心得： ISACA CISA考試準備心得 https://hackmd.io/@9dCJrgb6QHGd8dRfgHO0zg/B10zpbZTo 知乎CISA考试高分（564分）通过-完整攻略分享 https://zhuanlan.zhihu.com/p/351055875 課程資源：(以下是我知道的線上課程，但我當初備考沒有購買線上課程，而是報名電腦稽核協會的實體課程) CISA® 稽核證照完全準備指南｜從稽核流程到資產保護全面解析 https://hiskio.com/courses/1634?s=ad Udemy https://www.udemy.com/ 理論筆記： CISA Exam Study(英文版) https://cisaexamstudy.com/ 知乎IT審計專欄 https://www.zhihu.com/column/c_1409245314239397888 官方試題練習題庫： CISA Questions, Answers & Explanations Database https://store.isaca.org/s/store#/store/browse/tiles 查考場：https://home.psiexams.com/#/test-center?p=Z97SE74H 考試通過後申請認證的QA https://support.isaca.org/s/article/How-do-I-apply-for-certification 因為現在已經取消繁中考試了，若英文不是太好的考生，只能選擇簡體中文考試 簡體中文與繁體中文在一些詞彙的用法不同 建議若真的要以簡體中文進行考試，教材就使用簡體中文，再以英文輔助 才不會有詞彙不同造成的誤解問題 另外既然只有簡體中文能選擇，考試教材也可以看看淘寶等管道購買 但要注意小心，不要被騙哦！

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

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 💰 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

今年2025年是經濟部iPAS AI應用規劃師開考的第一年 將原有的機器學習工程師及巨量資料分析師證照整合而成 從2024下半年開始，資策會生成式AI能力認證考照率先推出後 民間各單位AI證照不斷推出 經濟部iPAS AI應用規劃師可以算是目前唯一政府認證的AI證照 我參加了8/16，也就是2025年第三場的考試 根據官方統計數據，前兩次通過率都有50%以上 第三次通過率45% 而參考iPAS其他證照統計數據來看，多數為三成左右 所以可以預料第四次難度應該會再提高，讓通過率降到30%左右 先回顧一下第三場的考試題目好了 考試題目字數多數偏多，且多以實務案例的方式出題考觀念 第三次考試沒有圖靈測試是於哪一年提出？這種沒意義的題目 但針對現存工具的用途考試至少考了兩題 詳細考題內容及類型，網路上已經能夠查到超多人分享 總之考題內容很有鑑別度，也讓這張證照的公信力得以維持 考試的準備方法 首先，一定要看簡章 不管什麼證照或是比賽，要先搞懂遊戲規則 要先知道證照考試方式、範圍等 AI考試範圍看似很廣，但其實基礎理論不外乎特定的一些內容 若無AI相關基礎，建議先閱讀官方提供的教材資源，影片及簡報等 再針對考試範圍，逐個分類去刷題目 都考AI了應該也能知道如何請AI針對考試範圍提供題目刷題吧？ 刷題的時候最重要的不是答對就好 不管答對或錯，只要看到不熟悉的名詞或觀念 務必要找方法搞懂，不論是查資料或問AI 考試建議要有同伴，可以找志同道合的人們成立讀書會 LINE社群中「iPAS AI應用規劃師-AI相關考證資源分享&心得交流」裡面有非常多的資源 有很多熱心的前輩會分享許多資料及觀點 而這張證照的考題會根據時事調整題目重點 例如今年的AI Agent議題、MCP等 第二次考試時也有考到NotebookLM製作Podcast的功能 想要取證，跟上時事也是非常重要的 這個社群的討論有助於讓自己跟上AI最新的技術與觀念 iPAS AI應用規劃師考試沒有考古題，所以沒有背考古題就能考過的事情 考試的方式、題目也非常的活，想要考過一定要弄懂觀念 我個人沒有買書來讀，利用官方提供的線上課程取代書籍，將基礎理論學懂 再利用AI刷題，每天堅持練習至少50題 當然，難度要調高一點 每天把50題搞懂，持之以恆30天 我想應該很少人不會通過的 最後我想說，證照考到只代表你對於AI相關知識有一定掌握且經過認證 不代表你一定高人一等，也不代表考到證照的人一定很懂AI AI世代就是要持續不斷的學習，才不會輕易被淘汰 祝福大家順利取證！ Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/iPAS-AI-269f7f8f282880ebbe8bc70acd0b99d7

資安證照有哪些？該如何選擇？ 🛡️🤔 10大熱門資安證照排行榜 巨匠電腦輔導考照，打穩扎實資安技能！ 💻🏆 隨著科技發展日新月異，資訊安全開始受到業界重視，也增加不少相關的職缺需求. 擁有資安證照不僅能提供最實質的能力證明，未來求職還能幫助提升個人競爭力. 接下來帶您解析資安界的十大熱門證照，幫助你選定合適的方向努力，距離夢想更接近！ 🚀 資安證照有哪些？該如何選擇？ 在了解該考取哪張資安證照前，首先應該要先釐清，在未來的資安職涯中，自己想專精於哪個層面. 如果是初次入門的資安小白，可以先從紅隊、藍隊兩大方向開始發想延伸. 🎓🔴🔵 在資訊安全的世界中，攻擊方（紅隊）會模擬駭客入侵，而守備方（藍隊）則協助加強系統安全. 對應不同紅隊、藍隊職能，資安證照可粗略分成稽核、管理、技術三類別. 先釐清各隊伍所需具備的能力要求，再鎖定發展方向，才能替未來做好準備！ 🎯🛡️💼 🏆 10大熱門資安證照排行榜 🏆 CISSP - 💼💰 #資安專家 適合對象：經驗豐富的安全管理專家 費用：749 美元 難易度：高 CISA - 📊📈 #系統稽核 適合對象：中階系統稽核人員深造 費用：會員 575 美元／非會員 760 美元 難易度：中 Security+ - 🌐🔒 #網路技術 適合對象：職涯初期的網路安全技術員 費用：392 美元 難易度：中低 CEH - 🎓👾 #駭客技能 適合對象：資安紅隊的從業者 費用：1,699 美元 難易度：高 CISM - 🕵️‍♂️💼 #管理職 適合對象：欲轉型管理職的技術人員 費用：會員 575 美元／非會員 760 美元 難易度：中高 GSEC - 📑🌐 #資安專業 適合對象：IT 經理或具備資安背景的管理人員 費用：1,299 美元 難易度：中 SSCP - 👨‍💻🛡️ #安全系統 適合對象：親自使用安全系統的開發者 費用：249 美元 難易度：低 CASP - 🚀🔐 #高階技術 適合對象：高階網路安全技術員 費用：494 美元 難易度：高 GCIH - 🚨🔍 #事件處理 適合對象：想提升事件處理能力的資安管理者 費用：949 美元 難易度：中高 OSCP - 🌐💡 #滲透測試 適合對象：進階安全測試人員 費用：999 美元起 難易度：高 踏入資安領域的第一步就從巨匠電腦開始！資安網管人才培訓班有縝密的課程規劃，並輔導考取入門資安證照（CompTIA Security+），即使是零經驗的資安小白也能輕鬆掌握學習重點！ 🎓💡✨擁有基礎的技術人員也能透過課程精進資安職能，更容易在眾多競爭者中脫穎而出. 藉由證照獲取來增加您的專業可信度，把經歷變成看得見的真・實力. 💼🔒 #資安 #證照 #巨匠電腦 #資訊安全 #技能提升

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)

本書將以最簡單易懂的方式解說5G技術，能夠幫助您對5G有具體的理解 5G通訊技術的到來，為商業模式與人類的未來生活帶來了無限可能。本書將為你揭開5G的神秘面紗，了解5G背後的技術，以及它與之前的通訊技術有何不同，為何能有如此豐富的話題性。 誰適合閱讀本書： ．想了解行動通訊技術基本架構的人 ．想一探5G這項新技術的人 ．想了解Local 5G動向的人 ．想知道5G帶來哪些新商機的人 透過本書，您將可以了解： ．5G在行動通訊中的定位與角色 ．行動通訊技術的基本架構與運作原理 ．5G技術的特色與工作原理 ．5G智慧型手機的特色 ．5G智慧型手機運作的機制 ．5G技術普及所衍生的新型商業模式 ．5G之後的發展 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACN036600

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

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使用Python、Keras與TensorFlow於人工智慧與電腦視覺專案 「標題中包含了實用是很有根據的。現今產業中的機器學習實務有兩個優先事項：員工需要提升技能以及模型需要微調。本書是朝向兩者的捷徑。」 -Paco Nathan，Derwen AI創辦人 不論您是一位渴望進入人工智慧世界的軟體工程師，還是經驗老到的資料科學家，或是夢想著要建立下一個廣受歡迎的人工智慧應用程式的愛好者，您可能都會想要知道要如何開始進行。本書一步步的教導您如何為雲端、行動裝置、瀏覽器與邊緣裝置建立實用的深度學習應用。 藉由多年來將深度學習研究轉換為獲獎應用程式的產業經驗，本書的三位作者會指導您如何將想法創意轉換為人們可以使用的事物。 ‧以Keras、TensorFlow、Core ML與TensorFlow Lite訓練、調校及部署電腦視覺模型 ‧為各式裝置開發人工智慧應用，包括Raspberry Pi、Jetson Nano及Google Coral ‧探索有趣的專案，從矽谷的Not Hotdog應用程式到Google等級的影像搜尋，還有超過40個案例探討與產業範例 ‧在電腦遊戲環境中模擬自動駕駛汽車，並使用增強式學習來建立微型版本 ‧使用遷移學習在幾分鐘內訓練模型 ‧發掘用來最大化模型準確度與時間、除錯、以及調整至數百萬使用者規模的實用指示 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A606

我在追 GTC 2026 的時候，看到 NVIDIA 宣布 NemoClaw，第一個反應不是驚訝，而是「果然」。 因為這個缺口擺在那裡太久了。OpenClaw 在今年年初以近乎瘋狂的速度爆紅，三週內的採用速度超過了 Linux 早期的成長，這是一個很誇張的數字，但它確實發生了。問題是，OpenClaw 從頭到尾都是一個社群專案，設計邏輯是個人用戶，不是企業。它的開放性是優點，也是企業部門主管最不敢碰它的原因。 然後 OpenAI 在今年二月把 OpenClaw 收購了。 對很多企業來說，這是一個訊號：這個賽道真的起來了，但我們現在沒有一個中立的、可控的、安全的選擇。NVIDIA 看到的就是這個空窗期，NemoClaw 就是它的回應。 我自己帶過企業內訓，接觸過很多大型公司的數位轉型主管，我很清楚他們在想什麼。對他們來說，導入一個 AI 工具，光「好用」是不夠的，還要能過法務、過資安、過稽核。OpenClaw 這種個人助理型的工具，你讓它住在公司電腦上、連接公司的 Gmail 和行事曆，IT 部門光聽到就搖頭。 NemoClaw 是從另一個方向長出來的，它一開始就是為了解決這些問題。 NemoClaw 是 NVIDIA 推出的開源 AI 智慧代理平台，官網是 nemoclaw.bot。它的核心定位很清楚：讓企業能夠安全、可控、可客製化地部署 AI 代理，自動化日常業務工作。 它跟 NVIDIA 自家的 NeMo 框架、Nemotron 模型系列、NIM 推論微服務深度整合，如果你的公司本來就有 NVIDIA GPU 基礎建設，部署的阻力會小很多。 但我覺得最值得注意的設計決定，是它的硬體無關性。它可以跑在 AMD、Intel 或其他處理器上，不是只有 NVIDIA 的硬體才能用。 很多人看到這裡可能覺得「啊那 NVIDIA 的 GPU 有什麼優勢」，但我的解讀完全相反。這個設計決定說明 NVIDIA 的目標不是把客戶鎖在自己的硬體上，而是要把軟體生態系統的標準制定權搶過來。只要 NemoClaw 成為企業 AI 代理的主流框架，不管你跑在誰的硬體上，NVIDIA 都在這場遊戲裡。這是更大的野心。 合作夥伴名單也說明了這不是一個測試性的小專案：Salesforce、Cisco、Google、Adobe、CrowdStrike。這些不是在給新創公司站台，這是 NVIDIA 在打企業軟體市場的全力佈局。 Salesforce 是全球最大的 CRM 系統，整合進去就意味著 AI 代理可以自動跑業務流程、更新客戶資料、觸發銷售動作。CrowdStrike 是企業資安龍頭，整合進去代表 AI 代理可以自主偵測威脅、回應事件。這些不是概念，這是具體的企業工作流。 我自己對 NemoClaw 有一個觀點，我想直接說出來。 很多人在討論 AI 代理的時候，還停留在「這東西可以幫我省幾個小時」這個層次。我覺得這個框架太小了。AI 代理真正的影響，不是幫你省時間，而是讓一個人能夠驅動原本需要一個團隊才能驅動的工作量。 這件事的商業意義非常巨大。一個公司如果能讓每個主管的工作效能乘以三到五倍，它在市場上的競爭力就不是線性成長的，是結構性的重塑。早布局的公司，跟晚布局的公司，幾年後會站在完全不同的位置上。 NemoClaw 不是 OpenClaw 的企業版，它是一個不同層次的東西。OpenClaw 是個人生產力工具的革命，NemoClaw 是企業運營基礎設施的革命。前者讓你一個人做更多事，後者讓一家公司用更少人做更大規模的事。 對台灣企業來說，我特別想提一點。台灣有很多中型製造業、電子業、服務業，他們有一個共同的困境：人才貴、人才難找，但流程複雜。AI 代理在這種場景下的價值非常直接——整合現有系統、自動化例行工作、讓有限的人力去做更有價值的判斷。 NemoClaw 的開源設計，讓這些企業不需要依賴昂貴的閉源 SaaS 訂閱，可以把系統部署在自己的環境裡，數據不外流，客製化彈性高。對於預算有限但有技術能力的公司，這是一條比買商業套件更有長期競爭力的路。 我一直強調一件事，無論是在內訓課程還是平時的分享：AI 工具本身不會創造競爭優勢，會正確評估、選擇、導入 AI 工具的能力才是。NemoClaw 是一個選項，但它是不是適合你公司的選項，需要有人認真評估。 如果你的公司正在考慮 AI 代理的導入方向，AI.com.tw 有在提供企業 AI 策略顧問與工具評估服務，可以去了解看看。 https://AI.com.tw

2026年的台灣製造業，正處於數位轉型的最關鍵時刻。半導體、電子、機械、汽車組件等產業面臨全球供應鏈重組、勞動力短缺、永續要求與AI技術爆發的挑戰。MES（Manufacturing Execution System，製造執行系統）已不再是可選工具，而是企業提升產能、降低成本、實現智慧工廠的必備基礎。 MES能即時串聯ERP與現場設備，達成生產追蹤、品質控管、設備管理、物料流動與數據分析等功能，幫助工廠從「經驗管理」轉向「數據驅動」。本文根據台灣市場實際導入案例、廠商在地支援能力、技術成熟度（AIoT、數位孿生、雲端部署）、產業適配性與客戶口碑，整理出台灣七大MES系統廠商推薦排名，供製造業主與數位轉型團隊參考。 選型重點提醒：大型企業偏好全球標準與ERP無縫整合；中小企業重視在地快速支援、彈性客製與CP值；高科技業則看重設備聯網（OT/IT整合）與預測維護能力。 一、MES 是什麼？ MES（Manufacturing Execution System，製造執行系統），是介於 ERP 與現場設備（機台、人員、製程）之間的關鍵系統，負責把「計畫中的生產指令」真正落實到工廠現場，並即時回收生產過程中的所有數據，讓管理者看得見、管得動、追得到。 如果你曾經遇過「ERP 看起來一切正常，但現場卻天天救火」，那 MES 幾乎就是為了解決這個問題而存在。 在眾多實際輔導製造業數位轉型的經驗中，MES 的價值從來不只是「系統導入」，而是讓工廠從憑經驗管理，轉為憑數據決策。MES 在現場主要扮演以下幾個關鍵角色： 第一：生產即時監控 MES 會直接串接產線、機台、工站，讓你即時看到每張工單目前做到哪一道製程、良率多少、是否延誤。這件事在沒有 MES 的工廠，往往只能靠人工回報或下班後整理報表，等你看到數據時，問題早就發生完了。 第二：製程與品質控管 MES 不只記錄「有沒有做完」，而是完整留下「怎麼做的」。包含參數設定、作業人員、機台狀態、檢驗結果，全部自動留痕。當客戶追溯不良品、內部要做品質分析時，不再是翻紙本、問老員工，而是系統一查就有。 第三：工單與人機料管理。 MES 能清楚掌握「誰、在什麼時間、用哪台機器、做哪一張工單、用了哪些原料」。這對於多品項、少量多樣的工廠尤其重要，因為錯料、插單、急單，往往就是混亂的開始。 第四：數據即時回饋給管理層。 MES 不是只給現場用，而是把即時生產數據往上回饋，讓主管在辦公室就能看到真實產線狀況，而不是只看到美化後的月報。 簡單說，MES 就像工廠的「即時神經系統」，少了它，ERP 再強，現場依然是黑盒子。 二、如何挑選最適合的MES數位轉型夥伴？ 1. 評估自身痛點：是生產透明度不足？品質追溯困難？還是設備稼動率低？ 2. 考量整合性：是否需與現有ERP、PLM或IoT平台串接？ 3. 重視在地服務：台灣廠商通常在客製化速度與售後反應上更有優勢。 4. 未來性：優先選擇支援AI、邊緣運算、雲端混合部署與數位孿生的方案。 建議步驟：先定義需求 → 邀請2-3家進行現場訪談與Demo → 選定1-2家做POC → 簽約導入並分階段上線。 三、台灣七大MES系統廠商推薦排名 1. 鼎華智能：離散製造龍頭，亞太經驗最豐富 鼎華智能源自台灣鼎新電腦，深耕製造業40餘年，在離散型製造（如電子、機械、汽車組件、PCB、半導體後段）市占領先。鼎華智能專注MES與APS解決方案，累積超過2000家離散企業與200多家半導體客戶，涵蓋台灣、中國與東南亞。 核心優勢：AI融合生產排程、IoT數據中台、數位孿生應用；與ERP高度整合；在地服務網絡完整。適合追求全場景數位轉型的中大型製造業，尤其半導體與精密機械領域。2026年其「雅典娜」工業互聯網平台在AI Agent與預測維護上表現突出。 2. SAP：全球企業標準，ERP整合無敵 SAP ME/MII 是許多台灣上市櫃企業與跨國集團的選擇，尤其已導入SAP ERP的組織。適合大型電子、半導體與高科技製造業。 核心優勢：與S/4HANA無縫整合、即時數據分析強大、全球最佳實務模板豐富；支援複雜供應鏈與多廠區管理。缺點是導入成本與週期較高，適合有堅強IT團隊的大型企業。2026年其雲端與AI強化功能持續領先。 3. 西門子（Siemens Opcenter）：自動化與數位孿生專家 西門子憑藉強大的工業自動化背景，在台灣高科技與精密製造市場表現優異。Opcenter MES適合需要深度設備整合與模擬優化的企業。 核心優勢：數位孿生技術成熟、可與Siemens PLC/自動化設備完美結合；邊緣運算與高頻數據處理能力強；適合半導體、面板、汽車等追求零缺陷與預測性維護的產業。2026年在工業4.0生態系中仍具領先地位。 4. 羅克韋爾自動化（Rockwell Automation）：離散製造與效能優化強項 Rockwell在台灣市場成長快速，尤其半導體供應鏈、製藥與傳統產業轉型案。FactoryTalk MES適合注重OEE（整體設備效能）與能源管理的企業。 核心優勢：PLC與MES整合度高、AI節能應用實績亮眼（如鋼鐵、水泥等產業大幅降低用電）；在地團隊支援積極。2026年受惠製造業回流與節能趨勢，台灣業績表現突出。 5 . 台塑網科技：台塑集團實戰智慧，穩定可靠 台塑網是台塑企業的數位轉型核心單位，MES系統來自集團內部大量實戰經驗，特別適合塑膠、化工、機械加工等流程與離散混合產業。 核心優勢：系統穩定性高、成本相對親民；擅長少量多樣生產、排程優化與品質追溯；結合集團大數據分析能力。適合追求務實轉型、已有台塑供應鏈關係的台灣製造業。 6. Honeywell：流程產業與生命科學MES專家，Forge平台AIoT領先 Honeywell在台灣以漢威聯合股份有限公司為在地據點，全球Process Solutions事業部提供專業智能生產管理執行系統（MES），廣泛應用於石化、煉油、製藥、生命科學、礦業等流程型產業。近年推出Manufacturing Excellence Platform（MXP）與Forge工業物聯網平台，在台灣舉辦多場AIoT智慧製造安全與永續研討會，展現強大在地能量。 7. 資通電腦 ciMes：台灣本土首選，支援最到位 資通電腦是台灣資深上市軟體公司，ciMes經歷上百家台灣企業實戰淬鍊，獲台灣精品獎、Gartner建議台灣MES廠商、微軟ISV認證等多項肯定。特別適合金屬加工、汽車零件、電子組裝、石英元件、電動車相關產業。 四、什麼樣的企業最需要 MES？（不是只有大型工廠才要） 很多中小企業會以為：「我們規模不大，應該還用不到 MES。」 但筆者的實務經驗剛好相反，越是人力吃緊、產品複雜度高的工廠，越需要 MES。 以下幾種狀況，只要你點頭超過兩項，MES 幾乎是遲早要導入的： 1. 生產品項多、客製化高，常常插單、改單 2. 品質問題難以追溯，只能靠經驗判斷 3. 產線資訊分散在 Excel、紙本、LINE 群 4. 主管每天被現場問題追著跑，卻看不到全貌 5. 想導入自動化、智慧製造，但沒有即時數據基礎 MES 並不是「為了跟風智慧製造而買」，而是當管理複雜度已經超過人腦與人工流程能承受的時候，唯一可行的解法。 五、MES 導入會卡關在哪？先講結論給決策者聽 （一）最致命的卡關點：流程沒定義，就急著上系統 MES 導入真正卡關的，從來不是系統功能，而是「組織準備度、流程成熟度，以及對現場真實狀況的誤判」。 筆者實際參與過多起 MES 導入與重整專案，失敗或延宕的原因，幾乎都不是技術問題，而是「人、流程、期待」三件事沒有先對齊。下面直接用實務角度，帶你看清 MES 最常卡關的關鍵點。 很多企業在導入 MES 時，第一步就走錯方向，急著問：「這套 MES 功能多不多？能不能客製？」 但筆者必須很直接地說一句重話：流程不清楚，MES 只會把混亂自動化。 實務上最常見的狀況包括： 1. 同一個產品，不同班別做法不一樣 2. 製程條件寫在老師傅腦袋裡，而不是文件 3. 發生異常時，每個人各自處理，沒有標準回報流程 在這種情況下導入 MES，系統商只能「配合現況硬做」，結果就是： 1. 表面看起來有上線 2. 實際數據無法信任 3. 現場人員開始亂填、跳過流程 如果原本流程就不穩定，MES 只會讓問題被看得更清楚，但不會自動幫你解決。 （二）現場抗拒，是 MES 導入最容易被低估的風險 在簡報裡，MES 永遠很美；在產線上，MES 常常被嫌麻煩。 筆者觀察過不少案例，導入卡關的真正原因，其實是現場人員心理過不了那一關。 常聽到的聲音包括： -「以前這樣做也沒問題，為什麼現在要多填系統？」 -「這是不是在監控我們的效率？」 -「產線已經很忙了，還要操作電腦？」 如果企業只用「管理命令」推 MES，而沒有解釋： 1. MES 為什麼對現場有幫助 2. 它能減少哪些重工、追責、誤會 3. 哪些數據是用來改善流程，而不是找人麻煩 那結果通常只有一個：系統在跑，但資料是假的。 成功的 MES 導入，一定會把「現場使用體驗」放在第一順位，而不是只滿足管理報表。 （三）資料來源不乾淨，MES 只會產出錯誤洞察 MES 很吃資料品質，但這一點常被企業嚴重低估。 筆者看過不少工廠，問題不是 MES 不準，而是： 1. 機台訊號沒有標準 2. 人工輸入沒有驗證機制 3. 不同系統的資料定義不一致 例如： 1. 「停機」在 A 部門是換線，在 B 部門是異常 2. 生產數量到底是「良品數」還是「投料數」？ 當這些基本定義沒有統一，MES 再怎麼即時，產出的分析結果都只是在精準地算錯誤。 MES 導入前，一定要先做一件很枯燥、但極關鍵的事： 就是資料定義與欄位標準化。這一步沒做，後面全部都是假進步。 （四）把 MES 當成一次性專案，而不是持續優化工程 很多企業在導入 MES 時，心態是：「這次上線就一次到位。」 但現實是，MES 是一條長期路線，不是一次交付。 常見錯誤包括： 1. 導入後沒人持續維護流程 2. 報表一堆，卻沒人真的拿來開會決策 3. 現場問題改了，系統卻沒同步調整 4. MES 真正的價值，不在「上線那一天」，而在於： 5. 能不能每季優化一次製程 6. 能不能用數據調整排程與人力 7. 能不能逐步往智慧製造前進 如果沒有專責團隊或顧問角色持續優化，MES 很容易變成「看起來很先進的電子看板」。 總結論： 台灣製造業的韌性來自不斷升級。2026年，選擇對的MES夥伴，不僅能立即看到產效提升，更能為未來AI工廠與智慧供應鏈打下堅實基礎。 文章參考資料： 1. https://vocus.cc/article/68625bd6fd89780001f0181d 2. https://big-data-knowledge.com/top-3-mes-system-developers/ 3. https://hao.cnyes.com/post/180506

培養解決問題的創造力 程式設計真正的挑戰不在於學習程式的語法，而是學會怎麼有創意地解決問題，製作出一流的作品。 作者V. Anton Spraul在本書中針對程式設計師如何解決問題的方法做了詳實解說，也講述其他書籍常常忽略的主題：如何才能像程式設計師這樣思考。書中每個章節講述一個程式設計的概念，如類別、指標和遞迴等概念。另外每章後面都有開放性的習題，鼓勵讀者接受挑戰並活用學到的知識。 在本書中，讀者將學到： ‧把問題分割成不同的部分，讓問題變得更容易解決 ‧活用函式、類別和程式庫，讓大多數的程式碼都能重複使用 ‧為特定工作挑選出最適合的資料結構 ‧深入學習許多進階的程式設計工具，像遞迴和動態記憶體配置等 ‧組識自己的想法和開發策略來解決某些特定類型的問題 雖然書中的範例程式都是以C++所編寫而己，但範例所勾勒出的創造性問題解決觀念則適用於任何一種程式語言。實際上，這些概念早超出電腦科學這個領域。正如大多數技巧熟練的程式設計師所了解的，寫出一流的程式碼是門創造性的藝術，要實現這個理想的第一步就是要「像程式設計師這樣思考」。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACL057700

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