104學習

Kubernetes是當紅的容器叢集管理工具。在過去幾年內，容器叢集管理工具大幅改變開發跟維運人員在雲端環境中開發、建構、部署和維護應用程式的方法。不論你是剛剛接觸分散式系統，或著正在使用雲端環境部署應用程式，這本經典之作的更新版能幫助你的公司進入更快速、靈活、可靠和高效的雲端環境。 Brendan Burns, Joe Beda和 Kelsey Hightower三位Kubernetes的專家，將帶領讀者瞭解如何利用Kubernetes部署分散式應用程式。您可以藉由本書學到如何使用工具及API來自動化具有可擴充性的分散式線上服務、機器學習應用程式，甚至是使用Reapberry Pi建立叢集。 ．建立並運行一個簡單的叢集來學習Kubernetes的運作 ．深入了解如何使用Kubernetes、Pod、Service、Ingress和ReplicaSet來部署應用程式 ．在Kubernetes中整合容器化微服務與儲存區 ．學會使用Kubernetes中的DaemonSet、Jobs、ConfigMaps和Secret物件 ．提供開發及部署應用程式的Kubernetes實用範例 「由三位世界上令人尊敬且具有高度權威性的雲端原生系統作者所撰寫，本書可以幫您奠定使用Kubernetes的基礎觀念，並藉由其中的範例探索Kubernetes的世界」- Liz Rice, Aqua Security 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A632

很多人以為紅帽認證就是考個 RHCSA 就結束了。2026年最新認證路徑圖教你直攻 Level 3/4 認證！別"再"原地打轉運用「2+1」考照策略，用最低成本為未來兩年卡位高薪！ https://supr.link/W0N4Z 詳情可參考 : 【原廠授權考試中心】https://supr.link/frKDR 【104證照中心】https://nabi.104.com.tw/certify/unit/144dee33-1f93-4d30-86c8-0283de6978ed

恆逸PMP學員丁維儀考取PMP認證心得 「讀書計畫：因平時要忙於家庭跟工作，所以我依照張憲中老師的建言，平日讀書兩個小時，假日讀書四小時，然後於考前幾天請假加碼到每天讀八小時，統計時間：恆逸上課、恆逸總複習班、筆記、讀書合計200小時。 先把恆逸的三大本講義讀一遍做筆記，重點在於ITTO及各項工具的應用，把三大本的講義濃縮成70頁的活頁紙(寫過一遍可以增加記憶)，考前一週把恆逸講義ITTO流程組的那頁裁切下來做成小冊子，在上面濃縮筆記，將小冊子如影隨形地帶在身上複習(通勤、空閒....直到考試當天) ​ 以上的心得分享希望可以給有志考PMP的人一些幫助，最後感謝所有在考照過程中幫助我的人，謝謝大家。」 ​ 完整心得：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/315

我們都知道履歷很重要， 但真正影響錄取的， 很多是履歷寫不出來的能力。 像是溝通、表達、邏輯、簡報…… 你可能改了很多次履歷， 關鍵字、經歷、學歷都寫得很完整， 投出去卻始終等不到回音 不是你不夠好， 只是那些真正重要的能力， 一直沒有被看見 招募現場的節奏，比我們想像的更快、更殘酷。 HR 平均只花短短幾秒瀏覽一份履歷， 這幾秒鐘裡，藏著三個結構性的困境： 1️⃣ 語言表達力，履歷上寫不出來， 再會說話、再擅長簡報的人,一旦被壓縮成條列式的文字,魅力就消失了大半，你怎麼跟人溝通、怎麼把複雜的事情講清楚，這種軟實力很難靠一份 PDF 傳達 2️⃣ 面試臨場反應，永遠是未知數， 企業想知道你臨場應變、邏輯思考的能力，但在正式面試前,誰也無法保證，這也是為什麼很多人明明能力很好，卻在第一關就被刷掉，不是輸在實力，而是輸在「還沒被看見」 3️⃣ 缺乏客觀標準，企業難以比較，每個人自我介紹的方式、包裝的方式都不一樣,企業要在有限時間內公平比較上百位求職者的溝通能力,幾乎是不可能的任務，少了共同的衡量尺,好的人才很容易被埋沒在人群裡 ❇️那怎麼辦呢？ 既然問題出在「溝通實力看不見」， 那或許解法也很簡單， 把它變成看得見的東西 這正是「台灣簡報認證」誕生的原因，這項認證由三位台灣簡報教育界的代表人物王永福、謝文憲、葉丙成共同發起，三人長年深耕簡報與表達訓練，這次攜手打造一套職場簡報能力標準，專門用來檢核求職者的「簡報溝通能力」 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9f6af93c-7aee-4950-b393-dbb5897314dd 有了業界公認的創辦人背書，這張證書不只是一張紙，而是企業願意信任的客觀依據 ❇️【初級考什麼？6 大核心能力】 認證是圍繞著職場實際需要的六大核心能力設計： • 簡報觀念 • 簡報準備 • 投影片技巧 • 表達技巧 • 邏輯結構 • 群眾分析 💡【20 分鐘，換一張看得見的證明】 整個流程並不複雜：線上測驗共 30 題,70 分及格,全程約 20 分鐘就能完成 通過之後，104 學習會直接幫你把認證回傳到履歷上，讓你的溝通實力被企業看見。 具體來說，只需要 4 個步驟： 1️⃣線上完成報名 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9f6af93c-7aee-4950-b393-dbb5897314dd 2️⃣免費收到《初級考前說明》影片，由三位創辦人親自解說重點技巧 3️⃣收到線上測驗連結，70 分過關 4️⃣通過者104幫您認證回傳履歷，終身有效 ❇️【別讓「看不見的能力」限制你的下一份工作】 與其繼續猜測自己哪裡不夠好， 不如花 20 分鐘， 讓「台灣簡報認證」把你原本就具備的溝通實力， 轉換成企業一眼就能看懂的語言 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9f6af93c-7aee-4950-b393-dbb5897314dd

輝達開出年薪 650 萬台幣找簡報設計師，引發網友熱烈討論，這件事點出職場最真實的現實：把複雜事情講清楚，本來就是超高價值的專業，但每個人履歷都寫自己擅長簡報，主管到底憑什麼相信你？ 1️⃣不只是排版，高薪買的是「把複雜講成簡單」 很多人以為做 PPT 只是找漂亮模板、調調字型，但輝達願意開出這種高階年薪，買的其實是「資訊轉譯」的硬實力。科技巨頭每天要面對投資人、跨國客戶與內部高層，講台上不能有一句廢話。簡報師的工作是把深奧的 AI 技術與複雜數據，轉化成對方一聽就懂、願意買單的商業故事。現在 AI 工具隨手一按就能生出一份投影片，操作軟體早就不是門檻；真正值錢的，是你能不能抓出重點、梳理邏輯，並促成最後的商業決策。 2️⃣求職最大痛點：每個人都說自己「精通簡報」 打開 104 履歷，十個人裡面有九個人都會在技能欄勾選「擅長 PowerPoint、具備簡報溝通提案能力」，但對人資和用人主管來說，這反而是最難在面試前驗證的模糊技能。畢竟口說無憑，很多人自稱精通，做出來的頁面卻塞滿整段密密麻麻的文字；加上主管不可能每個人都找來現場試講，而在學校報論文、做小組作業的經驗，拿到職場商務提案也常常不管用。這種「大家都在寫，卻沒人拿得出證據」的狀況，正是為什麼越來越多求職者選擇直接考一張 具公信力的簡報實力認證 來證明自己。 https://104bc.pse.is/9drvtt 3️⃣業界三大名師背書：20分鐘線上測驗，直接替履歷加分 想在海選履歷中一眼被看見，你需要一套具備公信力的客觀標準。台灣簡報與溝通教育訓練領域的三位代表性人物：企業簡報教練王永福（福哥）、影響力教練謝文憲（憲哥），以及台大簡報大賽創辦人葉丙成教授，聯手制定了這套標準化的評測機制。 💡這次推出的 104 × 台灣簡報認證-初級 門檻很親民，不考軟體操作、也不用上台演練，純粹檢核你的「簡報核心觀念」，內容涵蓋簡報觀念、簡報準備、投影片技巧、表達技巧、邏輯結構與群眾分析等六大能力。 • 測驗方式：線上測驗，單選加複選共 30 題，70 分及格。 • 彈性快速：約 20 分鐘就能完成，即報即考、不限時間地點。 • 履歷連動：測驗通過後，104學習於3-5個工作天將直接把認證回傳至你的 104 履歷資格認證欄位，讓你的實力被看見。 4️⃣提早卡位建立差距，就是最划算的職涯投資 初級認證只是起點，未來還能一路挑戰中級（作品審查）與高級（實體上台，由福哥、憲哥親自評定），現在考等於提早卡位，拉開跟其他求職者的差距。 從日常向主管回報進度、跨部門協調爭取預算，到對外向客戶提案競標，簡報力決定了你在職場上的能見度與說服力。與其在自我介紹裡花大篇幅解釋自己多會溝通，不如在履歷放上一張有公信力的認證，讓你的實力一眼就被看懂。 ❇️立即報名【104 × 台灣簡報認證-初級】https://104bc.pse.is/9drvtt

資策會在職菁英班 專為受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團輔導之國內製造業，辦理企業「AI人才培育」課程！透過精準實務課程，全力為符合資格之企業在職員工，鍛造升級轉型的在職菁英。 報名資格： 本課程報名資格需為國內依法登記成立之製造業者，且受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團輔導之企業在職員工。 提醒您，線上填寫報名資料後，仍需經本單位以電話或 E-mail 聯繫確認，才算完成報名。 課程費用： 本課程係接受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團補助辦理，不另向學員收取任何費用。 在職菁英班課程總覽： https://www.iiiedu.org.tw/course?type=%E5%9C%A8%E8%81%B7%E8%8F%81%E8%8B%B1%E7%8F%AD

2026-09-22 經濟日報編譯季晶晶綜合外電　由聯合新聞網授權轉載 Meta的新AI代理Muse推出不到兩周，就登上美國蘋果App Store的iPhone免費app榜首，截至9月21日累計下載超過250萬次。它最吸引人的地方，是宣稱能替使用者跨網站完成日常工作。以下整理六大重點： 一、下載速度驚人 截至21門 ，Muse在美國蘋果App Store的iPhone免費app榜登頂，排名超越ChatGPT、Claude、Grok等AI應用程式，以及Meta自家的Meta AI。9月8日推出後約五天，就累積73萬次下載。 二、從答題變代辦 使用者交代任務，Muse就能跨帳戶找資料、填寫表單、整理信箱，甚至協助議價和網購，功能比一般聊天機器人更進一步。 三、入口容易上手 除了獨立App，使用者也能透過熟悉的WhatsApp交代任務，省去適應新介面的麻煩。 四、創造廣告以外的收費機會 Muse基本版免費，另有每月20美元和100美元方案。Meta也開始透過Meta Model API，向使用其AI模型的開發者與企業收費。 五、網站接不接受Muse是重點 亞馬遜因隱私與安全疑慮，封鎖Muse進入旗下購物網站；Shopify則與Meta合作，開放AI代理人結帳。Muse能不能普及，也取決於各家網站願不願意讓它代辦。 六、下載熱潮能否延續有待觀察 下載量不等於長期活躍用戶或付費訂戶。Sora與Meta的Vibes上線初期也曾吸引一大批人下載，但熱潮後來冷卻。幾周後使用者是否仍常找Muse辦事，還很難說。 Meta的新AI代理Muse 網址：https://ai.meta.com/muse/

機器學習（Machine Learning）已經成為現代科技發展的核心推動力之一，從金融科技到醫療保健，機器學習的應用無處不在。本文將深入介紹什麼是機器學習，解析機器學習的四大模型、常見的產業應用以及相關職缺，幫助你全面了解這一領域的潛力和機會。 【什麼是機器學習？】 機器學習的核心概念是讓電腦系統能夠從資料中學習，並根據學習結果做出預測或決策。傳統的電腦程式是透過人類編寫的程式碼來運作，而機器學習則透過演算法自動從資料中提取模式和規則，因此也被稱為「資料驅動型」或「經驗主義」的 AI 技術。 機器學習的運作流程主要可分為以下幾個步驟： ❶ 資料收集和準備： 首先需要收集足夠的資料，並進行清理和預處理，以確保資料的品質和可用性。 ❷ 模型訓練： 將準備好的資料輸入機器學習模型進行訓練。模型會根據資料中的模式和規則不斷調整自身參數，以提高預測或決策的準確性。 ❸ 模型評估： 使用未參與訓練的資料對模型進行評估，以檢測模型的效能。 ❹ 模型部署： 將訓練好的模型部署到實際應用中，以執行預測或決策等任務。 【機器學習 4 大模型】 機器學習的模型種類繁多，依據學習方式可分為以下四種主要類別： ▍監督式學習： 監督式學習需要在訓練資料中提供標籤（label），以指導模型學習正確的輸出結果。常見的監督式學習任務包括分類（classification）和回歸（regression）。 ▍無監督式學習： 無監督式學習的訓練資料沒有標籤，模型需要自行從資料中發現隱藏的模式和結構。常見的無監督式學習任務包括聚類（clustering）和降維（dimensionality reduction）。 ▍半監督式學習： 半監督式學習的訓練資料部分有標籤，部分沒有標籤。模型可以利用標籤資料和無標籤資料來提升學習效果。 ▍強化學習： 強化學習透過試錯的方式來訓練模型。模型在與環境互動的過程中，根據獲得的獎勵或懲罰來調整自己的行為策略。 【機器學習常見產業應用】 機器學習的應用領域十分廣泛，以下列舉幾個常見的應用案例： ● 語音辨識： 機器學習可以用於訓練語音辨識模型，將人類的語音轉換為文字。常見的應用場景包括智慧型手機、語音助理等。 ● 影像辨識： 機器學習可以用於訓練影像辨識模型，從影像中識別物體或人物。常見的應用場景包括人臉辨識、自動駕駛等。 ● 自然語言處理（NLP）： 機器學習可以用於訓練 NLP 模型，處理和理解自然語言。常見的應用場景包括機器翻譯、聊天機器人等。 ● 推薦系統： 機器學習可以用於訓練推薦系統模型，根據使用者的歷史行為或喜好，為其推薦感興趣的商品或服務。常見的應用場景包括電商平台、影視平台等。 ● 金融風控： 機器學習可以用於訓練金融風控模型，評估客戶的信用風險或欺詐風險。 ● 醫療診斷： 機器學習可以用於訓練醫療診斷模型，協助醫生診斷疾病。 【機器學習職缺及前景】 隨著機器學習技術的快速發展，相關職位的需求也在不斷增長。以下是一些常見的機器學習職缺及其前景： 1. 機器學習工程師 機器學習工程師主要負責設計、開發和部署機器學習模型。他們需要熟悉各種機器學習算法、編程語言（如Python、R）和框架（如TensorFlow、PyTorch）。該職位的需求量大，薪資待遇也相對較高。 2. 數據科學家 數據科學家需要具備數據分析、統計學和機器學習的專業知識。他們的主要工作是通過數據分析來發現潛在的商業價值，並利用機器學習技術來解決業務問題。數據科學家的職業前景廣闊，各行各業都有需求。 3. NLP 專家 自然語言處理（NLP）專家主要研究和開發處理和理解自然語言的技術。他們需要熟悉語言模型、文本分類、語音識別等技術，並能應用這些技術來開發聊天機器人、語音助手等產品。 4. 計算機視覺工程師 計算機視覺工程師專注於圖像和視頻數據的分析和處理。他們需要熟悉圖像識別、目標檢測、視頻分析等技術，並能將這些技術應用於自動駕駛、安防監控等領域。 機器學習是現代科技的一大支柱，其應用範圍廣泛且前景光明。無論你是對機器學習技術感興趣，還是希望在這個領域尋找職業發展機會，掌握相關知識和技能都將大大提升你的競爭力。趁著這股科技熱潮，深入了解和學習機器學習，為你的職業生涯開闢新的天地！ ➤ 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！

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！ 🌐🚀

上週跟一位剛接班的二代老闆吃飯，他講了一句讓我印象很深的話：「我爸用 Excel 撐了 20 年，現在我接手才發現，每個月光是對帳就要花掉我兩個禮拜。我必須上 ERP，但我不知道該選哪一套。」這句話幾乎是每一個剛接觸 ERP 的決策者的心聲——市面上 ERP 系統推薦的文章一堆，但真正能講出「我該選哪一套」的卻很少。 戰國策集團累積 26+ 年的企業服務經驗，我們協助多家企業導入 ERP 與工作流程自動化整合。今天就用一份「2026 年 ERP 推薦評比 Top 10」，把市場主流系統、選型邏輯與隱藏成本一次講清楚。 ──────────────────── 【一、為什麼 2026 年該重新審視 ERP 選型？】 ERP 不是新東西，但 2026 年的 ERP 市場有三個關鍵轉變，會直接影響你的選型決策。 第一個轉變是「雲端化全面取代地端」。三年前我還常勸客戶不要急著上雲，因為地端的客製化彈性比較高。但 2026 年的雲端 ERP 已經把 API、模組化、權限細控做得非常完整，再加上 RPA 與 AI 整合的能力，雲端 ERP 的總體擁有成本已經低於地端。除非你有特殊資安需求，否則優先考慮雲端。 第二個轉變是「ERP 必須能跟 RPA、AI 串接」。傳統 ERP 是「資料倉庫」，但 2026 年的 ERP 必須是「自動化引擎」。如果一套 ERP 沒辦法跟 RPA 工具（UiPath、Power Automate、n8n）整合，未來三年你會陷入「ERP 上線但流程還在人工跑」的窘境。 第三個轉變是「按模組訂閱取代買斷」。以前 ERP 動輒 500 萬、1000 萬買斷，現在主流是「按用戶數、按模組」訂閱，月費從幾千元起跳。這對中小企業特別友善，但相對的，廠商會綁你更久——簽合約前一定要看清楚。 ──────────────────── 【二、ERP 推薦 Top 10：主流系統評比】 我把市場上常被詢問的 ERP 整理成 10 套，用「適合規模、強項、弱項、價格區間」四個維度說明。 第一套，管理王 ERP（app.ai.com.tw）。戰國策集團自主研發的企業一站式 AI 管理平台，整合 ERP、CRM、HR、財務與業務全流程，內建 AI 助理與 RPA 自動化串接，適合 10 到 300 人的中小企業。採月訂閱制，5,000 元起。 第二套，鼎新 Workflow ERP。台灣本土最大廠牌，適合 100 人以上的傳統製造業，強項是流程客製化與在地服務，弱項是 UI 較傳統、雲端化進度較慢。年費約 30 萬到 200 萬。 第三套，正航 ERP。中型企業最常用的本土 ERP，財務、進銷存模組成熟，弱項是 API 串接彈性較低。年費約 15 萬到 80 萬。 第四套，SAP Business One。國際大廠的中小企業版，適合 50 到 500 人公司，強項是國際業務、多幣別、多語系，弱項是價格高、導入週期長。導入費用約 200 萬到 600 萬。 第五套，Oracle NetSuite。雲端 ERP 的代表，適合跨國經營或快速擴張的公司，強項是模組完整、生態系強，弱項是中文支援與在地化稍弱。年費約 60 萬到 300 萬。 第六套，Microsoft Dynamics 365。如果你已經是 Office 365 重度用戶，Dynamics 365 的整合性無敵，強項是與 Power Platform、Power Automate 完美結合。年費約 40 萬到 250 萬。 第七套，Odoo。開源 ERP，適合預算有限但要求高彈性的中小企業，強項是模組豐富、可自行擴充，弱項是需要技術團隊或專業導入夥伴。年費約 5 萬到 50 萬。 第八套，紅麗智慧雲 ERP。本土雲端 ERP，價格親民，適合 30 到 100 人公司。年費約 6 萬到 30 萬。 第九套，Workday。HR 與財務整合型雲端 ERP，適合 500 人以上的服務業，強項是人資管理深度。年費約 100 萬以上。 第十套，Acumatica。雲端 ERP 中的黑馬，特色是「按使用量計費」而非按用戶計費，對成長型公司友善。年費約 40 萬到 200 萬。 ──────────────────── 【三、ERP 選型五步驟：避免買錯花大錢】 我看過太多公司花了 300 萬上 ERP，最後員工還是用 Excel——原因都不是 ERP 不好，而是選錯了。給你五個選型步驟： 第一步是「盤點現有流程」。把財務、進銷存、生產、人資、客戶管理的流程畫出來，標註瓶頸與痛點。沒有這份地圖，你跟廠商談需求只會被牽著走。 第二步是「決定上雲還是地端」。如果你有 IT 部門、有客製化需求、產業有特殊資安規範，地端可能還是必要；其他情況，雲端就是首選。 第三步是「鎖定產業屬性」。製造業、零售業、服務業、貿易業，每一種產業有對應的「最佳 ERP」。不要看到大廠就買，要看廠商在「你的產業」有多少案例。 第四步是「比較三家、實機試用」。一定要拿到至少三家報價，並且要求廠商提供「沙盒環境」實際操作。光看簡報跟看廣告片一樣，無法判斷好壞。 第五步是「確認導入夥伴的能力」。ERP 70% 的成敗在導入顧問，不在系統本身。請廠商提供顧問履歷、過往案例、客戶聯絡方式，能親自打電話問前客戶最好。 ──────────────────── 【四、ERP 與 RPA 的整合：2026 年的決勝點】 我必須強調一個重點：單純導入 ERP 已經不夠，2026 年必須是「ERP + RPA」雙軌並行。 ERP 解決「資料儲存與計算」，RPA 解決「流程動作」。比如業務開單，ERP 負責記錄訂單資料，RPA 負責把訂單自動同步到 ERP、寄出確認信、推給生產排程、通知財務開立發票。沒有 RPA，ERP 就是一個更貴的 Excel。 戰國策的客戶中，有一家貿易商把 ERP 與 RPA 整合後，訂單從進來到出貨的時間從原本 3 天縮短到 4 小時，業務同仁從整天輸入單據變成專心開發新客戶。這就是 ERP + RPA 的威力。 如果你正在選 ERP，請務必把「能不能跟 RPA 串接」列為必考項目。問廠商：「你們有 REST API 嗎？支不支援 Webhook？有沒有 n8n / Power Automate 的官方 connector？」這些問題能瞬間篩掉一半不適合的廠商。 ──────────────────── 【五、ERP 導入的隱藏成本：合約沒寫的那些】 預算 100 萬導入 ERP，最後花到 200 萬——這種事我看過太多次。隱藏成本通常來自五個地方： 客製化費用。標準版功能不夠用，客製一個模組 5 到 30 萬，疊起來就是百萬等級。 資料遷移費用。把舊系統的資料搬到新 ERP，看似簡單但需要清洗、對應、驗證，外包通常 10 到 80 萬。 教育訓練費用。新系統要教所有員工怎麼用，廠商給的訓練通常只夠基本操作，深度訓練要另外算錢。 維護費用。上線後每年要付 ERP 原廠的 15% 到 25% 維護費，這筆錢要納入長期預算。 擴充費用。導入後 12 個月內，幾乎一定會發現「還需要某某功能」，這時候廠商的擴充報價往往比導入時高。 避坑方法是：簽約前要求廠商把「導入後 24 個月可能發生的所有費用」列清楚，並且把客製化、訓練、維護、擴充的單價寫進合約。 ──────────────────── 【六、給不同規模公司的 ERP 推薦】 最後給三個常見情境的建議。 30 人以下的新創或服務業：管理王 ERP、Odoo 或紅麗智慧雲 ERP。預算友善、上線快、彈性高。 50 到 200 人的傳統製造或貿易業：正航 ERP 或 SAP Business One。本土深度跟國際擴張，看你的成長軸線。 200 人以上、有多角化經營：Microsoft Dynamics 365 或 Oracle NetSuite。整合性與擴充性都是頂規。 但這只是「起手式」。真正的答案，要看你的流程診斷與整合需求。戰國策提供 ERP 評估與工作流程自動化整合服務，從選型、導入到 RPA 串接全程陪你規劃。 ──────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1：中小企業真的需要上 ERP 嗎？用 Excel 不行嗎？ 30 人以下、流程單純的公司，Excel 還夠用。但只要員工超過 30 人、業務超過兩條線、或開始有跨部門協作需求，Excel 就會成為瓶頸——資料不一致、版本混亂、查詢困難。這時候上 ERP 不是奢侈，是必要。 Q2：ERP 導入大約要多久時間？ 標準導入：雲端 ERP 約 2 到 4 個月，地端 ERP 約 6 到 12 個月。如果是大規模製造業或跨國公司，可能要 12 到 24 個月。實際時程取決於模組數量、客製化深度、資料遷移複雜度。 Q3：ERP 導入失敗率高嗎？怎麼降低風險？ 業界統計 ERP 導入失敗率約 30% 到 50%，原因多半是「需求沒講清楚、員工抗拒、廠商能力不足」。降低風險的方法：先做流程診斷、選對廠商、分階段上線、預留充足訓練時間、有專案 PM 全程主導。 Q4：ERP 跟 CRM、HRM 有什麼差異？ ERP 是企業資源規劃，涵蓋財務、進銷存、生產、採購。CRM 專門管客戶關係與銷售流程。HRM 專門管人資。三者可以獨立，也可以整合。多數中型公司會先上 ERP，再依需求擴充 CRM 與 HRM。 Q5：雲端 ERP 安全嗎？資料會不會外洩？ 主流雲端 ERP 廠商（SAP、Oracle、Microsoft、NetSuite）都通過 ISO 27001、SOC 2 等資安認證，安全性通常高於企業自建機房。重點是看合約：資料主權歸誰、外洩如何賠償、退出時資料如何取回。 Q6：戰國策有提供 ERP 代理或選型顧問嗎？ 我們有自主研發的管理王 ERP（app.ai.com.tw），也提供 ERP 選型評估與工作流程自動化整合服務。如果管理王不符合你的規模或產業，我們會依需求推薦其他合適的 ERP，並負責後續 RPA 整合。 Q7：ERP 上線後員工不會用怎麼辦？ 這是最常見的問題。解法有三：第一，導入時就讓核心員工參與，避免「老闆決定、員工抗拒」；第二，分階段上線，讓員工慢慢適應；第三，建立內部超級用戶（Power User），讓他們成為公司內部的諮詢窗口。 Q8：ERP 跟 RPA 應該先導入哪一個？ 建議先 ERP 再 RPA。因為 RPA 要自動化的「流程」，必須先有 ERP 作為資料底層。但實務上，如果你的流程已經有底（即使是用舊 ERP），可以同步規劃 RPA，讓新 ERP 上線時就直接整合。 Q9：開源 ERP（如 Odoo）真的免費嗎？ 社群版確實免費下載，但需要技術團隊自行部署與維護。企業版要付費，而且就算用社群版，導入顧問費、客製化費、伺服器費都要算進去。實際 TCO 通常不會比商業版便宜多少。 Q10：怎麼開始 ERP 評估？ 最簡單的方式是預約一次 ERP 選型診斷。戰國策的顧問會用大約 60 到 90 分鐘了解你的業務規模、流程痛點、預算範圍，當場給出 2 到 3 套適合的方案建議。沒有壓力，純粹幫你建立選型基準。 ──────────────────── 【戰國策企業一站式管理系統｜業界領導品牌．26+年企業服務資歷】 協助多家企業整合 ERP、CRM、HR、財務、業務全流程 從 ERP 選型、導入、客製化到 RPA 自動化整合一次到位 提供工作流程自動化導入、企業一站式管理系統整合 官方網站：app.ai.com.tw 服務專線：0800-003-191 LINE ID：@119m （戰國策提供 ERP 選型顧問、工作流程自動化導入與企業一站式管理系統建置服務，不提供 SBIR 代辦與陪跑 SOP 服務。）

▉ 從 AI 素養基礎到 Microsoft Foundry 工具理解，一篇整理 AI-900 準備重點、考試範圍，以及 AI-901趨勢命題的完整心得。▉ 這篇文章想用比較實際的方式，分享小編自己的備考流程、讀書方法，以及觀察到的考題方向。如果你和小編一樣，先前已經有其他 AI 素養證照基礎，例如 iPAS AI 應用規劃師初級，那麼 AI-900 的準備門檻其實不算太高；真正需要額外補強的，反而是 Microsoft AI 生態系中的工具定位、服務差異，以及各種情境題到底該選哪一個服務。 什麼是Microsoft AI-900？主要內容考什麼？ Microsoft AI-900 是 Microsoft Azure AI Fundamentals 基礎認證，主要測驗內容以人工智慧基本概念為主，不需要程式背景，強調AI的核心應用場景，例如機器學習、電腦視覺、自然語言處理與生成式 AI，同時也會測驗Azure相關 AI 服務的用途與差異，以及包含公平性、隱私、安全與透明性等AI治理原則。 因此，這張證照適合初學者、商務人員、在學學生，或想快速建立 Microsoft AI 生態系基礎知識的考生。簡單來說，AI-900 是一張幫助你理解「AI 能做什麼、在 Microsoft 平台上怎麼應用」的入門證照。 Microsoft AI-900認證資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 考試內容： ● 人工智慧工作負載與責任式 AI：理解常見 AI 應用類型，例如預測、電腦視覺、NLP、生成式 AI，以及公平性、可靠性與安全性、隱私與安全、包容性、透明性、問責等責任式 AI 原則。 ● 機器學習基本原理：認識監督式學習、非監督式學習、回歸、分類、分群等概念，並理解 Azure 中機器學習的基本使用方式。 ● 電腦視覺：影像分類、物件偵測、臉部分析、OCR 光學辨識、影像描述等情境，知道對應服務能做什麼。 ● 自然語言處理（NLP）：情緒分析、關鍵字擷取、實體辨識、翻譯、語音辨識、語音合成等文字與語音相關能力。 ● 生成式 AI：大型語言模型、提示詞、生成內容、負責任使用生成式 AI，以及Azure上相關服務的定位。 微軟 AI 認證如何計分？ 微軟認證採用 1000 分制，及格門檻為 700 分。不過，這裡的 700 分並不等於答對 70% ，因為微軟使用的是量尺分數（Scaled Scoring），會依題目難易度與權重套用計分公式。也就是說，最終成績並不是單純以答對題數直接換算百分比，而是經過加權後得出的結果。這套計分公式目前微軟並未公開。 ● 題數通常約為 40–60 題；以小編這次實際應試為例，共考了 42 題。 ● 題型：多數題目為單選題，作答通常不倒扣。部分題型會以題組方式出現，例如一組包含 3 個是非題，或 3 題拖放配對題。 ● 考試結束後通常會立即顯示成績與成績單，證照通常可於 48 小時內下載。 備考 AI-900策略 小編大約花了兩週準備 AI-900。因為先前已經取得 iPAS AI 應用規劃師初級證照，所以對機器學習、AI 基本概念、常見應用場景不算陌生。這讓我在準備AI-900時，不需要從零開始理解什麼是分類、迴歸、電腦視覺或自然語言處理，而是把重點放在「Microsoft 的服務怎麼對應這些場景」。 因此，AI-900 最需要額外熟悉的地方，就是 Microsoft Foundry（前身為 Azure AI Foundry，是微軟 AI 生態系工具與平台）的服務定位與功能特色。很多題目其實不是考你會不會寫程式，而是考你看到一個需求時，能不能快速判斷應該用哪個工具。例如，題目：「如何辨識圖片上的文字」，就要聯想到電腦視覺中的 OCR（光學字元辨識）能力；如果題目問的是文字情緒分析、關鍵字萃取、語言偵測，就要想到語言服務；如果題目是在問生成內容、提示詞互動、模型能力，重點就會轉向生成式 AI 與相關平台能力。 ◆ 第 1 週：快速建立全貌，先把 AI-900 的五大主題跑過一次。 ◆ 第 2 週：考古題+AI集中刷題，反覆確認每一種情境要對應哪個 Microsoft AI 服務。 ◆ 考前最後整理：把容易混淆的工具功能整理成對照表，例如 OCR、影像分析、翻譯、文字分析、生成式 AI 的適用情境。 獨家準備心法：官方資源＋AI 整理筆記＋大量刷題 小編的準備方式其實不複雜，核心就是三件事：先看官方學習資源、再用 AI 幫忙整理筆記、最後透過刷題把概念轉成「看情境就能選服務」的反應速度。 第一步，我會先上 Microsoft 官方學習平台，把 AI-900 對應模組全部看過一次。官方內容的好處是架構清楚，而且用語和考題很接近。 第二步，我會把每個主題透過AI整理成自己的筆記，尤其是「服務名稱－功能－適用情境」三欄對照，這對應付選擇題很有幫助。 第三步，不斷刷題：利用微軟學習平台上的免費練習評量，進行考古題練習，免費測驗總共50題，每次出題都不同，每個題目都有詳細解析，可以幫助考生把容易混淆的地方反覆記熟。只要練習到評量平均超過90分，正式考試時大多可輕鬆過關。 如果你已經取得其他 AI 素養認證，或本來就具備一些機器學習演算法概念，我會建議你不要花太多時間糾結在理論細節，而是把重點放在「微軟這套服務如何落地」。AI-900 很多題目考的是應用判斷，不是深度技術實作，所以越接近情境、越容易得分。 如何報名考證（所有微軟認證都適用） ● 透過Google搜尋或微軟認證官網(https://learn.microsoft.com/zh-tw/ )，可直接進入微軟AI-900認證網站。 ● 點選認證頁面「與Pearson Vue排程」、用英文輸入所在地址，並填入手機與Email ● 選擇「親自前往考試中心考試」，或「通過OnVUE在線考試」。 ● 若選擇前往考試中心，系統會提醒考試注意事項，以及選擇考試語言，這裡，你可以選擇繁體中文或英語，接著，選擇適合的考試時間與你想要選擇的考試中心地點，目前台灣北中南都有微軟合作的訓練中心可選擇 ● 若選擇「通過OnVUE在線考試」，你需要下載微軟官方指定的考試平台程式OnVUE，這個程式同時是遠端監考系統也是考試介面，一旦發現有違規狀況，例如離開鏡頭或非自然考試行為，監考官有權終止考試 ● 選好考試方式與日期、時間，完成付費，即報名完成。 AI-900 即將退場！AI-900 與 AI-901 的差別 就難度上來說，AI-901難度大於AI-900。 根據目前微軟官方已公開的 AI-901 考試資訊，這張認證相較於 AI-900 更強調考生對 Microsoft Foundry 的理解，以及如何在 Azure 情境中實際應用 AI 服務。官方也提到，應試者需具備基礎的 Python 語法概念，並熟悉 Azure 資源、REST API、SDK 與CLI 等基本使用觀念。相較之下，AI-900 仍以 AI 基礎概念、常見工作負載與服務辨識為主，因此對沒有平台實作經驗的初學者相對友善；而AI-901 則更進一步，要求考生不只理解概念，也要能掌握 Microsoft Foundry 在生成式 AI、agents 與應用建置上的角色與使用情境。 ● 考試定位：AI-900 偏向 AI 概念與 Azure AI 服務辨識；AI-901 更強調以 Microsoft Foundry 為核心的實作理解。 ● 內容重心：AI-900 著重在機器學習、電腦視覺、NLP、生成式 AI 的基礎概念；AI-901 則更明確納入生成式 AI app、agent、Foundry 工具與模型應用。 ● 技術期待：AI-900 對非技術背景較友善；AI-901 雖然仍是 Fundamentals，但官方已提到候選人需要具備基礎 Python 語法與 Azure 資源配置概念。 ● 學習方式：AI-900 可以靠概念理解與刷題快速通過；AI-901 可能更需要搭配平台操作經驗與情境實作理解。 考 AI-900 還是直接準備 AI-901？ 根據微軟官方公告，AI-900於2026年6月30日正式退場，並由AI-901取代。 如果你已經在準備 AI-900，而且能在2026年6年30 前完成考試，我會認為仍然值得考。因為這張屬於Fundamentals基礎證照，已取得的認證仍然有效，不會因為考試退場就失效。 另一方面，如果你現在才剛開始，或希望學到的是更貼近 Microsoft 最新 AI 平台方向的內容，那就可以直接把重心放到 AI-901。 從官方訊息來看，AI-901 代表的是 Microsoft 對新一代 AI 基礎能力的重新定義：不只是知道 AI 是什麼，而是更重視你能不能用 Microsoft Foundry 理解並實作現代 AI 應用，特別是生成式 AI、AI agents、以及更貼近實務的建置思維。 在送出最後一題，系統會彙整考生標籤過不確定的題目，讓你再確認或修改答案，最終確認送出提交所有答案後，系統立刻給分，最終小編以788分，拿到了微軟AI-900認證，官方也在兩、三個小時內，就透過Email發出電子認證。 整體來說，小編覺得 AI-900 是一張很適合建立 Microsoft AI 全貌的入門證照。它不會要求你有很深的技術背景，但會幫你建立「看到需求、判斷工具、理解場景」的基本能力。如果你本來就有一些 AI 素養基礎，兩週其實是有機會準備完成的。至於未來如果想接軌 Microsoft 更新的 AI 發展方向，AI-901 也很值得提早關注，尤其是 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI agents 這幾個主題，很可能會成為接下來的核心趨勢。 ▉ 學習資源 Microsoft Learn 官方學習路徑：https://learn.microsoft.com/zh-tw/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/ 104獨家考證課程：生成式AI｜三證合一速攻班｜高分思維 × 解題框架 × 刷題實戰｜：https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d

2026 年，Microsoft AI 基礎認證迎來改版。AI-900 已於 2026 年 6 月 30 日退場，接棒的是 AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals。新版更重視 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI Agent、多模態，以及 Python、SDK 與 REST API 的應用。 關於MS AI-901證照介紹：https://nabi.104.com.tw/ability/10049446 官方綱要與應考重點： 💡 領域一：識別 AI 概念與能力（40～45%） 重點包括負責任 AI（Responsible AI）六大原則，並能從情境判斷適用原則。 也要理解生成式 AI、模型部署與各類 AI 工作負載。 🛠️ 領域二：使用 Microsoft Foundry 實作 AI 解決方案（55～60%） 這是 AI-901 的重頭戲，包含模型部署、Prompt、單一 Agent，以及 Python、SDK、REST API 與 CLI 的基礎應用。 微軟 AI 認證如何計分？ AI-901 採量尺分數（Scaled Score），1～1,000 分，700 分以上及格，但不等於答對 70%。Microsoft 認證考試通常約 40～60 題；小編這次遇到 42 題。答錯不倒扣，結果通常在考後數分鐘內顯示。 小編先前已通過 AI-900，這次約花一週準備。最大的感受是：AI-900 比較像問「這是什麼？」；AI-901 更常問「遇到這個情境，你會怎麼用？」 ※本文只分享考試範圍與準備方向，不涉及考題；內容以 Microsoft 官方公告為準。 小編實際考完，AI-901 哪些地方最值得畫重點？ 1. 自然語言處理（NLP）：熟悉情感分析、實體偵測、關鍵字擷取與摘要，並能從題目需求判斷應使用哪一項文字分析能力。 2. Microsoft Foundry／Playground：了解模型選擇、部署與 Prompt。題目可能提供不同輸入，要求判斷適用的模型或 Foundry Tool，因此不能只背「支援多模態」。 3. Python 程式碼辨識能力：要看得懂 SDK 與語音輸出的組合。遇到程式題，可依序找出 import speechsdk、服務設定、輸出設定、合成器與執行方法。例如 AudioOutputConfig(filename="output.wav") 代表將語音存成檔案；SpeechSynthesizer 會接收 speech_config 與 audio_config；speak_text_async(...).get() 則執行文字轉語音並取得結果。若程式缺少輸出設定或未把 audio_config 傳入合成器，就要能判斷輸出行為會受影響。 4. 電腦視覺（Computer Vision） 與 OCR：影像分類判斷圖片類別，物件偵測找出物件與位置，OCR 讀取圖片文字；視覺理解可回答圖片問題，影像生成則依 Prompt 建立新圖片。 5. 負責任的AI（Responsible AI）：六大原則要用情境理解。例如自動駕駛在異常環境仍須安全運作，對應可靠性與安全性；避免模型對不同族群不公平，則對應公平性。 6. Azure Speech：此處專注在能力與情境判斷。Speech-to-Text 是語音轉文字，Text-to-Speech／Speech Synthesis 是文字轉語音；看到會議錄音轉逐字稿、語音助理朗讀回覆等需求，要能選出正確功能。 7. REST API：看懂 Endpoint、Authentication、Request 與 Response；流程可想成「程式 → Client／API → AI 模型 → Response」。SDK 是方便的程式封裝。 8. Model Catalog／模型選擇：依文字、圖片或語音等輸入模態、模型能力與部署需求選擇，不能只記模型名稱。 9. Multimodal 多模態 AI：理解文字、圖片、語音與影片如何成為輸入，並區分「理解既有內容」與「生成新內容」。 10. 系統提示詞（System Prompt）：又稱 System Message，用來設定助理在整段對話中應遵守的角色、任務、語氣、輸出格式、範圍與安全界線；一般的 User Prompt 則是使用者當下提出的問題或任務。考題若要求 AI「固定扮演客服」「只回答公司政策」「一律輸出 JSON」「超出範圍時拒答」，應設定 System Prompt；若只是「摘要這段文字」「翻譯這封信」或詢問單次問題，則屬於 User Prompt。也要知道系統提示詞只能引導模型，不能保證完全遵守，仍須搭配測試與安全措施。 準備 AI-901，推薦掌握兩個重點 1. 使用官方「AI技能導航器」刷題 Microsoft 已將 AI-901 的官方練習評量整合至 AI技能導航器https://aiskillsnavigator.microsoft.com/credentials/cert-83587e0a0754cfee561ade3e27d9fa1cdaf15ae03be52d2413b2b858d1b4eda4 登入後即可進行模擬練習，一次模擬包含 50 題，介面與題型和真正考試情境相同，作答過程中可以查看答案與解析，適合用來熟悉專有名詞、確認觀念並累積知識題的判斷經驗。 不過，截至本文撰稿為止時，AI技能導航器模擬練習題僅提供英文內容，但正式考試可選擇繁體中文。若閱讀英文題幹或解析較吃力，可以搭配 AI 協助翻譯，再用自己的話重新說明題目考點；同時保留並記住重要英文關鍵字，例如 speech synthesis對應「語音合成」、fairness對應「公平性」。透過中英文對照，不只比較容易理解題意，也能加深對 AI 專有名詞的記憶，避免正式考試或閱讀技術文件時，因中英文用語不同而判斷失誤。 另外也要特別提醒：AI技能導航器的題目並不是正式考題，也不能完全代表正式考試的題數與難度。它對知識題的複習很有幫助，但正式考試的情境題通常需要更多判斷。因此刷題時不要只記選項或背答案，而要進一步理解：題目描述的是哪一種 AI 工作負載？為什麼這個模型、服務或工具最適合？其他選項又錯在哪裡？能說清楚背後的理論與應用情境，才算真正掌握。 2. 搭配官方課程進行實務模組練習 不是每位備考者都有實際操作 Azure 與 Microsoft Foundry 的經驗，但官方學習路徑的部分單元附有引導式練習，可以先透過瀏覽器熟悉操作概念。 以 Microsoft Learn 的「探索自然語言處理概念」https://learn.microsoft.com/zh-tw/training/modules/introduction-language 單元為例，可進入 Microsoft Learning 的 「探索文本分析」https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-concepts/Instructions/exercises/03-language.html 頁面，依照步驟開啟 Chat Playground，設定 Instructions、輸入 Prompt，並使用生成式 AI 模型將文章摘要成指定格式。接著還能操作 Language Playground，練習語言偵測與個人識別資訊（PII）擷取，將課本中的 NLP 名詞轉化為實際操作經驗。 這些瀏覽器式 Playground 是依 Microsoft Foundry 入口網站概念製作的簡化練習環境，不等同於實際 Azure 資源或正式 Foundry 專案；但對沒有雲端操作經驗的考生來說，已足以建立「輸入資料、設定指示、執行分析、檢視輸出」的基本流程。完成練習後，再回頭閱讀 Microsoft Learn 的服務說明與程式碼範例，會比只看文字更容易理解題目情境。 小編怎麼用一週準備 AI-901？ 因為小編已通過 AI-900，所以把時間集中在 AI-901 加深的實作內容。 如果只有七天，可以這樣安排：第 1 天看考綱並做一次 AI技能導航器模擬練習題，找出弱項；第 2 天複習負責任的AI（Responsible AI）、生成式 AI 與常見工作負載；第 3 天操作 Foundry，練習選模型、部署與 Prompt；第 4 天讀文字分析、語音與相關 SDK；第 5 天準備電腦視覺、影像生成與 Content Understanding；第 6 天集中閱讀 Python、REST API 與 Agent 範例；第 7 天重做錯題、複習英文術語，並操作AI技能導航器熟悉介面與標記題目的方式。 也可把官方教材整理進 AI 工具，請它依AI-901的核心考點出情境題，但答案仍要回 Microsoft Learn 核對。有效的循環應是「閱讀 → 理解 → 測驗 → 找出弱點 → 回官方文件複習」，而不是只背答案。 官方AI技能導航器，建議刷到多少才去考？ 官方題庫模組最大的優勢就是，每次題型組合都不重覆，小編建議練習超過10 次，最後幾次穩定在 90% 以上，但不能只背答案。每次都要回看猜對與答錯題目的解析。模擬練習題是用來找出知識缺口，不是正式題庫。 考試當天：最大的敵人可能不是不會，而是時間 考試作答時間為 45 分鐘，如果是遠端考試約 65 分鐘。第一輪先完成有把握的題目，困難題先標記，最後再檢查，不要在單一題目停留太久。 證件也不要到考試當天才確認 須出示有效且符合規定的政府核發身分證件，報名姓名必須與證件完全一致。若選擇 OnVUE 線上監考，請提前用同一台電腦與同一地點完成系統測試。 最後心得：AI-901 最重要的不是背 Azure，而是理解「AI 怎麼被用起來」 AI-901 仍是基礎等級，重點是能否判斷情境、選擇模型與工具，並理解 AI 如何透過 Azure 與 Foundry 形成應用。若你完全沒有 Azure AI 基礎，建議多留時間走完兩條官方學習路徑：多刷AI技能導覽器題庫以及實務模組練習。 延伸閱讀： 更多AI證照相關課程：https://nabi.104.com.tw/ai?id=2007001015 更多微軟AI證照課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%BE%AE%E8%BB%9F 附註：小編是2026年5月先通過AI-900測驗，後於2026年8月通過AI-901測驗，但兩項測驗實屬同一個微軟AI基礎認證，所以小編的認證證書日期以第一次取得為主，但附上AI-901測驗通過通知，以此說明。

⭐1小時聽懂！為什麼掌握網路架構對資安防護很重要 ? 🚩建立網路防護的前哨站 網路攻擊無所不在，企業因網路攻擊導致資料外洩、營運中斷的案例時有所聞，網路安全與資安韌性，仰賴網路與資安人才的專業職能。企業推動資訊安全主要是為了防範各種網路攻擊威脅，從部署防火牆、網路系統弱點、連接埠的安全性、虛擬網路的連線安全等種種網路安全佈建，一旦疏忽輕視，往往成為資安事件的導火線。 CompTIA Network+ 網路驗證課程提供網路基礎訓練，從基礎的 TCP/IP 架構、網路設備配置與連接埠規則、有線/無線網路技術與應用，到進階的網路故障排除技巧。掌握網路如何串接，有助於建構一個安全且穩定的網路環境，為資安防護打好基礎。 在完成Network+的認證課程培訓後，將奠定扎實的網路架構基礎，往後進修Security+時，將更能掌握資料安全與資料保護的核心概念，穩扎穩打的成為擁有網路與資安整合能力的資安工程師。 🍀🍀本次說明會特別邀請安碁學苑 陳成聰 專案處長，以及 CompTIA市場開發總監 Stanley Wong帶大家了解如何從Network+進入資訊安全產業，以及完成訓練後，有哪些豐富的職涯發展路徑🍀🍀 ▲報名時間 即日起，至活動前兩天截止 ▲講座時間 (擇一參加即可) 🔸第一場 2025年8月6日(三) 19:30 - 20:30 🔸第二場 2025年8月13日(三) 19:30 - 20:30 ▲講座形式 線上進行，說明會連結與資訊，將於活動前兩天陸續發送至您的電子信箱。 🎁參加說明會，抽好禮 👉查看完整內容與報名 https://bit.ly/4mh9rc5

NPI 的全名是「新產品導入」（New Product Introduction），是一個常見的商業術語，在製造業和產品開發領域中使用。這表示將新產品或服務引入市場的過程，包括產品概念、設計、開發、測試和最終上市等階段。NPI 過程通常是複雜的、多階段的，旨在確保新產品成功推出，並滿足市場需求。 【NPI 各工作階段】 當一家公司決定推出新產品或服務時，NPI 過程將成為實現這一目標的核心。這個過程涉及多個階段和各種活動，以下是 NPI 過程的一般步驟： 1. 概念階段：在此階段，公司確定新產品的初步概念和目標。這可能涉及市場調查、競爭分析和顧客需求評估。 2. 設計階段：在這個階段，公司開始設計產品的外觀、功能和特性。工程師、設計師和其他相關人員將合作開發產品原型。 3. 開發階段：一旦設計確定，就進入開發階段。這包括製造試驗樣品、進行測試和評估產品的可行性。 4. 測試與驗證：在這個階段，公司將對產品進行各種測試，包括功能測試、性能測試和可靠性測試。同時，也會對產品進行用戶測試，以確保產品符合客戶的期望。 5. 生產準備：當產品經過測試和驗證後，公司將準備進入量產階段。這可能包括供應鏈管理、生產流程優化和培訓工人等活動。 6. 市場推出：最後一個階段是產品的市場推出。這包括制定市場推廣計劃、培訓銷售人員、準備促銷材料等，以確保產品成功進入市場並獲得客戶的關注和接受。 【PM在NPI過程中的角色】 在新產品導入（NPI）過程中，PM在各個階段都扮演著重要的角色，並在整個過程中提供領導和協調。以下是專案經理在每個階段可能承擔的角色： 1. 概念階段：在這個階段，專案經理可能負責協調團隊進行市場調查和競爭分析，以確定產品的概念和目標。他們可能會與市場部門合作，收集客戶反饋，確定產品的市場需求。 2. 設計階段：在設計階段，專案經理可能負責管理產品開發的時間表和里程碑。他們需要確保設計團隊按時完成工作，並在需要時解決任何問題或障礙。 3. 開發階段：在這個階段，專案經理可能需要協調不同部門的工作，包括工程、製造和測試團隊。他們需要確保開發過程順利進行，並在需要時調整計劃。 4. 測試與驗證：在測試階段，專案經理可能需要確保測試計劃按照預定計劃執行。他們可能會監督測試團隊的工作，並跟蹤測試結果，以確保產品符合要求。 5. 生產準備：在進入生產階段之前，專案經理需要確保供應鏈的準備情況良好，生產流程的優化工作進行順利，並準備好應對任何潛在的問題或風險。 6. 市場推出：在市場推出階段，專案經理可能需要協調市場營銷活動的執行，確保市場推廣計劃的有效實施。他們可能會與銷售團隊合作，確保產品順利進入市場並達到銷售目標。 專案經理在 NPI 過程中的角色是確保整個過程順利進行，各個階段之間的協調和溝通，以確保新產品成功推出並達到預期的業務目標。

很多公司老闆希望員工推動 AI、導入 AI，甚至要求員工用 AI 提升工作效率，但公司竟然連付費的 AI 帳號都沒有提供給員工。 我一直覺得這件事情很矛盾。 老闆希望員工用 AI 寫企劃、做簡報、整理資料、分析數據、寫文案、做行銷、提升工作效率，甚至希望透過 AI 減少重複性工作。 結果員工真正要開始使用的時候，只能自己用免費版，額度不夠、功能受限，甚至還要員工自己掏錢訂閱。 這樣要怎麼期待 AI 真正導入公司？ 我到企業上課時經常看到，課堂上大家學得很開心，也知道 AI 可以幫自己省下很多時間。 問題是下課之後呢？ 沒有工具、沒有帳號、沒有預算，回到公司還是繼續用原來的方法工作。 所以我現在跟企業老闆談 AI 導入，都會特別強調一件事情： 如果公司真的要推動 AI，第一筆最不應該省的預算，就是員工的 AI 工具費。 一個員工每個月花幾百元到一千多元，如果每天可以省下 30 分鐘，一個月累積下來就是十幾個小時。 更重要的是，AI 真正的價值不是偶爾打開來問幾個問題 而是讓員工養成習慣。 每天工作都開始思考： 這件事情能不能先讓 AI 做？ 這份資料能不能讓 AI 整理？ 這個流程能不能縮短？ 原本兩小時的工作，能不能變成半小時？ 當整間公司的員工都開始有這種思維，AI 才真正開始進入企業。 所以我認為，企業 AI 轉型不是老闆宣布「我們今年要導入 AI」就算開始。 老闆自己要先帶頭用，公司要提供付費工具，要安排教育訓練，更要把 AI 真正放進每天的工作流程與 SOP。 不要一邊要求員工推動 AI，一邊連最基本的付費 AI 帳號都捨不得提供。 企業要員工有 AI 生產力，就要先給員工 AI 生產工具。 這是我跑了上百家企業做 AI 內訓之後，感受最深的一件事情。

之前我跟大家分享了系統分析師必須具備的「觀察」、「商業思維」共2個軟實力，但在講述下一個主題前，我想先透過幾個案例分享來探討缺乏以上能力會產生什麼結果。 歡迎有興趣的朋友點選以下連結網址查看第一個案例： https://ituncle.pixnet.net/blog/post/36560098 若有任何問題也請大家留言給我，我會回覆的哦！謝謝！

陳贈文 文章分類：AI課程 參訓課程：掌握 Claude Code 從零打造企業級全端開發應用實戰班 現　　職：軟體工程師 用 Claude Code 打造全端應用，AI 結對編程讓開發效率大幅提升！ 👨‍💻 學員背景 資訊科技產業軟體工程師，負責系統後端開發、伺服器維護與架構設計。 🎯 參訓目的 隨著 AI 技術興起，工作上需要更高的開發效率，因此希望學會 AI 工具整合於開發流程，加速專案交付。 🏆 最大收穫 學會將 Claude Code 與 gstack 實戰應用於企業級專案，透過 AI 結對編程顯著提升開發效率，並掌握提示詞工程與錯誤除錯技巧。 📝 產業背景與職務內容 我目前在資訊科技產業擔任軟體工程師，主要負責系統後端開發、伺服器維護與整體架構設計。日常工作除了撰寫與優化程式碼之外，也需要處理系統的除錯與效能提升，確保企業內部各式應用服務能穩定運行，並隨時支援新功能的擴充與上線。 📚 選擇恆逸課程的原因 隨著 AI 技術爆發，工作上越來越需要快速交付專案。為了大幅提升開發效率，我希望能將 AI 工具無縫導入工作流程。恆逸的這堂課主打「Claude Code」與「gstack」實戰，正好完全命中我渴望從零打造現代化全端應用、加速開發週期的迫切需求。 👨‍🏫 講師教學特色 授課講師最讓我印象深刻的是，能將複雜的技術概念具象化，對每天面對冷冰冰程式碼的工程師來說非常有幫助！講師不只是唸簡報，而是直接打開編輯器，Live Demo 展示如何一步步使用 Claude Code 輔助開發。講解 gstack 技術棧時，特別強調各元件的整合邏輯。以往自己摸索常卡在環境設定或版本相容性問題，但講師用幽默比喻，把前後端資料流與 AI 協作的觀念講得很清楚。每當我們實作遇到報錯，講師總能一針見血指出問題，還會故意示範「AI 可能會寫出的錯誤程式碼」，手把手教我們如何引導、修正 Claude Code 的輸出。這種「不怕犯錯、從除錯中學習」的氛圍，大大降低了我對新技術的學習焦慮。講師也常分享業界實戰經驗，讓我們不只學工具，更學到企業級開發的架構思維。整堂課充滿破關解謎的成就感，讓我覺得「學得超好、任督二脈被打通」！ 💡 課程中最有收穫的技術或觀念 在上課過程中，我最有收穫的是徹底打破了對 AI 寫程式的刻板印象。以前覺得 AI 生成的程式碼難以直接套用在企業級專案，但在這堂課實作 gstack 全端應用時，我真正體會到「AI 結對編程」。精華在於運用 Claude Code 從零開始搭建 gstack 架構，學會如何精準下達 Prompt，讓 Claude Code 快速生成樣板程式碼，自己則專注於核心業務邏輯。遇到複雜資料庫連線或 API 路由規劃時，直接請 Claude Code 提供建議，甚至協助找出效能瓶頸並重構。這堂課強調實戰而非死記硬背考照。建議上課時一定要親自動手寫程式，遇到 Claude 產出不如預期時，就是練習「提示詞工程」的最佳時機。學會與 Claude 溝通、引導它寫出符合企業標準的程式碼，是我這趟學習中最寶貴的收穫。 🚀 課程對工作實務的幫助 結訓回到工作崗位後，課程效益立刻顯現。最近公司要開發內部自動化監控儀表板，若照以往流程，光是前端、後端 API 到資料庫，至少要一兩週。這次我直接應用課程學到的 gstack 架構，全程搭配 Claude Code 輔助，讓 Claude Code 生成 API 框架，快速完成前後端資料綁定。遇到不熟悉的模組套件，也能直接問 Claude Code 並取得實作範例。結果，原本預估兩週的專案，我只花不到四天就交付，程式碼品質與架構甚至比以前純手工寫的還好！開發效率大幅提升，不僅讓我準時下班，也讓主管注意到我導入新技術與高效率產出的能力。這門課帶來的「實質生產力躍升」，已成為我年底績效考核時爭取加薪、升遷的最佳籌碼。對於想在 AI 時代保持競爭力的軟體工程師來說，這絕對是投資報酬率極高的實戰課程！ 完整文章：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12901

大數據時代的情報收集技術 隨著網路的快速發展，巨量資料造成的「資訊過載」問題已經凸顯。近幾年興起的雲端計算和大數據分析，成為取得輿論情報的新資訊源和途徑。本書針對目前網路資訊發掘和輿論情報管理研究中，網路輿論分析的方法理論 與技術實現的多學科融合問題，全面、系統地研究了網路輿論智慧採集、分析與服務的先進技術，透過本書，您可以了解： ．網路輿論分析的原理、方法和技術 ．如何針對特定主題的網路輿論資訊進行抽取與整理 ．如何判定分析輿論網頁與話題的相關性 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACN028500

我是資訊系統整合業的軟體監控系統工程師 目前工作所屬產業為資訊系統整合業，我是其中軟體監控部門的系統工程師，工作內容會需要在各種環境建置監控系統，許多客戶系統為RHEL。 工作上常常會遇到Linux的環境，包含RHEL，因此認為需要更加充實這方面的專業知識。恆逸為業內首屈一指的教育訓練機構，品質精良。 針對原廠教材，講師都做好了準備說明重點，有時候用一張圖做講解，比課本的文字描述更加精確有效率，也使人更能看懂整體概念。 課堂上除了課本內容，講師也會補充實務上常見的情況與用法，搭配一些講師的個人經驗或興趣，結合或應用在其他領域，用清晰的口條來傳授豐富的知識，讓人了解學習後能完成什麼事情。 學習如果不是靠興趣或是成就，是非常難以堅持下去的，看得到的實際層面的應用，能幫助自己實作出某些成果，才能獲得成就的回饋，並以此為動力，持續努力的深入探究與學習。學海無涯且如逆水行舟，若無法持續鑽研與精進，學過了就忘，那是不可取的。 掌握Linux磁碟管理新技術，告別舊時繁瑣操作 上課過程最有收穫的地方是學到了Linux系統的磁碟切割與磁碟容量擴增或縮減的使用方式。因為上這門課程之前，我有自己去圖書館借了"Linux新手的12門課"，書中也有說明磁碟切割與擴增或縮減的方法，上課前本以為我已掌握，結果發現自學書籍中教的是早期的舊方法，雖然現在依舊可以使用，不過過程與操作都過於繁瑣。 透過這門課聽了老師的講解，才知道現在有新一代的磁碟新增與切割工具，效率以及使用方式都比傳統舊方法還要快速好用，而且操作簡單。如果不是因為這門課程而學習到與時俱進的知識，我想我可能還會停留在舊石器時代使用著傳統方法。 以前在工作上接觸到的Linux環境，遇到問題時，常一邊查閱網路資料，一邊下達指令。如果不小心誤信網路惡意的操作指令，可能會導致客戶端環境毀滅性的操作失誤。而且一邊查一邊做，同時也使工作效率降低，客戶對我的專業度觀感也可能因此降低。 雖然如上一題所說有自學Linux，不過在工作使用上依舊會力不從心。好在有恆逸實機訓練，提供了優質的環境與教材，除了有服務到位的行政人員，配合知識與經驗豐富的講師，讓我在Linux作業系統的操作，從無到有，一步一步從基礎紮根，透過系統化的全面學習，打下了RHEL紮實的基礎，往後到了客戶環境，能夠輕鬆自在地執行操作。 https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12819

職場新手常見就遇到工作系統就是Excel，究竟那些Excel 函數，例如：Excel函數 IF 、MAX、VLOOKUP....等，對於職場新手來說相當重要，以下是一些最基本和最常用的Excel函數，它們對於處理數據和創建基本電子表格非常有用： 1. Excel SUM（求和）：計算範圍內的數字總和。 公式 =SUM(A1:A10) 將計算A1到A10單元格的總和。 2. Excel AVERAGE（平均值）：計算範圍內數字的平均值。 公式=AVERAGE(B1:B5) 將計算B1到B5單元格的平均值。 3. Excel MAX（最大值）和 Excel MIN（最小值）：找到範圍內的最大值和最小值。 公式 =MAX(C1:C8) 將返回C1到C8單元格中的最大值。 4. Excel IF（條件語句）：根據條件返回不同的值。 公式 =IF(D1>50, "合格", "不合格") 將根據D1的值返回不同的結果。 5. Excel CONCATENATE（合併文本）：將多個文本字符串合併成一個。 公式 =CONCATENATE(E1, " ", F1) 可以合併E1和F1中的文本。 6. Excel VLOOKUP（垂直查找）：在表格中查找特定值。 公式= VLOOKUP(G1, A1:B10, 2, FALSE) 將在A1:B10範圍中查找G1的值並返回相對應的第二列值。 7. Excel COUNT（計數）：計算範圍內的非空單元格數。 公式 =COUNT(H1:H20) 將計算H1到H20範圍中的非空單元格數。 這些函數可以幫助新手開始使用Excel，並執行一些基本的數據分析和組織任務。一旦掌握了這些基本函數，您可以繼續學習更高級的Excel函數，以應對更複雜的工作和分析需求。同时，Excel的內建幫助和線上資源也是學習的寶貴資源，可幫助您更深入地了解各種函數的應用。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - [ 更多Excel推薦課程 ] 王作桓 | 職場救星! 從Excel基本功到進階實務精華 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/2032ca9a-1b4f-456f-a64b-4d2966878376 無痛起步-Excel VBA超入門實戰 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/99370a7a-53cc-45d1-b616-fe9f890703c9 一日速成-零基礎Excel入門班 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f2577f72-5fce-47ef-a4ff-571cddf108c9 不寫程式的大數據分析師：數據分析之王-超強excel樞紐分析 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/bec26070-ab49-4ccd-82a7-ae0c46f6bfdb

Cisco提供了廣泛的認證，涵蓋了不同技術領域和職業角色。以下是一些Cisco的主要證照類別： 1. CCNA (Cisco Certified Network Associate) 系列： - CCNA CCNA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。通過取得CCNA認證，個人能夠展示他們對基本網路概念、路由和交換技術、網路安全、WAN（廣域網路）連接等方面的了解和技能。 2. CCNP (Cisco Certified Network Professional) 系列： - CCNP Enterprise (以前稱為CCNP Routing and Switching) 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。 - CCNP Security CCNP Security（Cisco Certified Network Professional - Security）是Cisco Systems提供的專業級網路安全認證，旨在驗證個人在設計、實施和維護企業網路安全解決方案方面的高級知識和技能。 3. CCIE (Cisco Certified Internetwork Expert) 系列： - CCIE Enterprise Infrastructure 該認證專注於企業網路基礎設施，包括高級路由和交換技術、網路設計和架構等。 - CCIE Enterprise Wireless 這個專業方向專注於無線網路技術，包括高級的無線設計、實施和維護 - CCIE Security 該認證強調網路安全，包括防火牆技術、VPN技術、入侵檢測和防禦等。 - CCIE Data Center 專注於企業資料中心網路技術，包括數據中心網路設計、實施和優化。 - CCIE Collaboration 這個方向專注於統一通信和協作技術，包括VoIP、視訊通信、即時消息等。 - CCIE Service Provider 專注於服務提供商網路技術，包括廣域網路、光纖網路、IPv6等。 要特別注意的是，CCIE是在國外進行實務考試，另外Cisco的證照體系可能隨時間而有所變化，新的證照可能會被引入，而舊的證照可能會被更新或淘汰，所以如果要了解最新證照資訊可以詢問我們哦~

PMO 是 「Project Management Office」 的縮寫。PMO 是一個組織或部門，負責設定和維護專案管理標準，並提供支持和資源，以確保組織內的專案按時、按預算、並符合質量要求地完成，是近十年逐漸興起的管理單位。一般多出現在以專案為主要核心業務的大型組織中，目的多是為了中央統一管理專案。 ▎ PMO 的主要職能包括： 1. 標準化和方法論：制定和推廣專案管理的最佳實踐、方法和工具。 2. 培訓與支持：為專案經理和團隊提供培訓、指導和諮詢服務，幫助他們提升專案管理能力。 3. 資源管理：協調和分配專案所需的資源，包括人員、資金和設備，確保資源的最佳利用。 4. 監控和控制：建立專案監控和評估機制，追蹤專案進度、風險和問題，確保專案按計劃執行。 5. 報告和溝通：提供專案狀態報告，促進項目團隊、管理層和其他利益相關者之間的溝通和協作。 ▎ PMO部門裡會有哪些職缺？ PMO 部門通常包含多個職缺，以支持專案管理的各個方面。以下是一些常見的職缺： 1. PMO 經理 / PMO 主任：負責整個 PMO 部門的運作，制定策略和目標，監督各個專案的進展，並與高層管理團隊協作。 2. 專案經理 (Project Manager)：負責具體專案的計劃、執行和交付，管理專案團隊，確保專案按時、按質、按量完成。 3. 專案協調員 (Project Coordinator)：協助專案經理處理日常事務，如會議安排、文檔管理、進度跟蹤等，確保專案順利進行。 4. 專案分析師 (Project Analyst)：負責數據分析和報告，評估專案的進度、績效和風險，提供決策支持。 5. 專案計劃員 (Project Planner/Scheduler)：制定和維護專案計劃，確保各項活動按計劃進行，協調專案資源和時間表。 6. 風險管理專員 (Risk Manager)：識別、評估和管理專案風險，制定風險應對計劃，減少風險對專案的影響。 7. 質量保證專員 (Quality Assurance Specialist)：確保專案交付物符合質量標準，進行質量審核和檢查，提供改進建議。 8. 資源管理專員 (Resource Manager)：負責專案資源的分配和管理，確保人員、設備和其他資源得到有效利用。 9. 變更管理專員 (Change Manager)：管理專案範圍變更，確保變更得到適當的審批和控制，減少變更對專案的影響。 10. 財務分析師 (Financial Analyst)：負責專案預算和成本控制，跟蹤專案支出，提供財務報告和分析。 ▎ 台灣哪些公司會有PMO這個部門? 在台灣，許多大中型企業和跨國公司都設有 PMO 部門，特別是在科技、製造、金融和電信等行業中。以下是一些可能設有 PMO 部門的公司類型及具體例子： 1. 科技公司： 台積電 (TSMC)：作為全球領先的半導體製造公司，台積電需要嚴格的專案管理來協調其複雜的製造和研發專案。 2. 金融機構： 台灣銀行 (Bank of Taiwan)：銀行需要管理各種 IT 專案、產品開發和合規專案，PMO 部門能夠提供支持。 3. 電信公司： 中華電信 (Chunghwa Telecom)：作為台灣最大的電信公司，中華電信需要管理眾多網絡升級、服務部署和 IT 專案。 4. 製造業公司： 中鋼公司 (China Steel Corporation)：大型製造企業通常需要嚴格的專案管理來管理其生產和研發項目。 5. 跨國公司： Google 台灣：作為跨國科技公司，Google 在台灣的辦公室負責多個專案，包括研發和業務拓展。 這些公司中，PMO 部門通常負責制定和維護專案管理標準，提供培訓和支持，並監控和報告專案進度，以確保專案按時、按質量和按預算完成。