104學習

Verilog不僅是初學者設計數位電路的入門工具，對於資深工程師來說，它還提供了更高階的設計技巧與功能，使得更複雜的系統設計成為可能。以下是幾項深入掌握Verilog的重要技能。 1. 非阻塞與阻塞賦值 理解阻塞（`=`）與非阻塞（`<=`）賦值的區別是Verilog中關鍵的進階技能之一。阻塞賦值在程序中的執行順序是嚴格依照代碼順序，而非阻塞賦值則允許平行運算，這對於描述時序邏輯（如觸發器和暫存器）非常重要。錯誤使用這兩種賦值方式可能導致設計中的模擬與實際硬體行為不一致。 注意#小教室來嘍 ＃阻塞賦值：常用於組合邏輯 ＃非阻塞賦值：適用於時序邏輯 2. 時序約束、多時鐘域設計 高階數位電路通常涉及多個時鐘域，這需要工程師深刻理解「時序約束、跨時鐘域信號傳輸」。Verilog可以幫助描述和處理多時鐘域的設計，但你需要小心避免「時序錯誤、（timing violation）和準穩態（metastability）」問題。學習如何使用同步器（synchronizer）來安全處理跨時鐘域信號是設計穩定系統的必要技能。 3. 測試平台與自動化驗證 Verilog的一大優勢其強大的模擬能力。進階Verilog設計者需要掌握如何建立功能強大的測試平台（testbench）。這包括「隨機測試、覆蓋率驅動測試、約束隨機化」。Verilog的功能允許你撰寫自動化驗證模組來測試電路的各種運行情況，以確保設計的可靠性。 4.參數化設計與可重用性 高效Verilog設計應該具有靈活性和可重用性。透過使用**參數化模組**（parameterized modules），你可以在不改變原始設計的情況下修改模組的尺寸和功能。這種設計技巧在複雜系統設計中，尤其是當設計多個相似模組時，極具價值。 5. Verilog與SystemVerilog的擴展 學習Verilog的高階功能後，進一步了解「SystemVerilog」也是必要的。SystemVerilog是Verilog的擴展語言，增強了面向對象設計、斷言驅動設計（Assertions）和更高階的驗證功能。掌握SystemVerilog可以顯著提升你的數位設計能力。 6. 低功耗設計技巧 隨著現代設備對能源效率的要求不斷提高，學習如何利用Verilog進行低功耗設計也成為進階技能之一。這包括設計「時鐘門控（clock gating）、電源域劃分（power domain partitioning）等技術」，以降低系統能耗。 深入掌握Verilog不僅僅是理解其基本語法，還需學會高階技術，如時序控制、多時鐘域設計、自動化驗證與參數化設計等。這些技能將幫助你在設計複雜數位系統時更加高效和精確，同時進一步探索SystemVerilog等擴展語言，提升數位設計的競爭力。

Verilog是一種硬體描述語言（HDL），用於設計、模擬數位電子系統。於1985年由Phil Moorby和Prabhu Goel開發，目的是在簡化數位電路的設計流程。Verilog廣泛使用在集成電路（IC）和FPGA（程式設計閘陣列）開發，是硬體、數位IC設計工程師主要工具之一。 ＃為什麼選擇Verilog？ 1.簡單易學：相比其他硬體描述語言，Verilog屬於較為簡單語法，讓初學者可以更快上手。 2. 高效模擬：Verilog支援數位電路模擬設計，允許工程師在實際製造之前進行功能驗證，減少錯誤和修改成本。 3. 廣泛應用：從微控制器到大型處理器，Verilog在各種數位設計項目中都有應用，許多EDA（電子設計自動化）工具支援。 #Verilog主要功能 *模組化設計：Verilog允許設計者將複雜的電路分解為更小的模組，這不僅提升了可讀性，也方便團隊合作。 *支援時序和組合邏輯：透過Verilog，設計者可以描述數位系統中的時序邏輯和組合邏輯，精確模擬硬體行為。 *同步和非同步電路設計：Verilog能夠靈活地描述同步與非同步電路，適用於各種不同的應用需求。 #Verilog應用領域 Verilog在許多領域都有應用，尤其是在電子設計和半導體行業。它常被用於ASIC（應用專用晶片積體電路）設計、FPGA開發、數位信號處理（DSP）系統設計等。 總結來說，Verilog是設計和驗證數位系統的強大工具，對於希望進入數位電路設計領域的工程師來說，是不可或缺的技能。如果你想深入了解數位電路的運作原理，Verilog將是你學習的首選工具。

ASML（艾司摩爾）是全球領先的半導體設備製造商，總部位於荷蘭。以極紫外光刻機（EUV）打出知名度，是全球少數能夠提供該技術的公司，這也是推動先進半導體製程（如5奈米和3奈米）的關鍵技術之一。ASML 的設備被全球半導體巨頭如台積電、三星和英特爾廣泛採用，助力其實現更高效能、更小尺寸的晶片製造。 ASML來歷 ASML，全名為「Advanced Semiconductor Materials Lithography」，成立於1984年，總部位於荷蘭的Veldhoven。 它專注於生產用於製造微小晶片的高端設備，尤其是極紫外光（EUV）光刻技術的領導者。 簡單來說，ASML的技術是讓我們日常生活中的電子設備，從智能手機到電腦，再到汽車，都能更快、更強大。 ASML供應商佔一席之地 半導體晶片是現代科技的核心，尤其ASML的光刻機技術，特別是EUV技術，能夠幫助製造出更小、更高效的晶片，這對科技的進步至關重要。正因如此，全球各大晶片製造商，如台積電（TSMC）、三星和英特爾，都是ASML的重要客戶。 光刻技術的魔力 光刻技術是一種通過光線在晶圓上雕刻電路圖案的技術，它是現代科技背後的真實力量。ASML的EUV技術可以使用極紫外光來刻劃出納米級的精細圖案，使晶片的效能大大提升，並減少能源消耗。這是讓手機運行更快、電腦更強大的關鍵技術之一。 ASML的未來發展 隨著5G、人工智能和物聯網技術的快速發展，對高效晶片的需求越來越大。ASML持續創新，以確保能夠滿足這些高端需求。未來，我們將看到ASML在晶片製造技術上不斷突破，為全球科技發展提供更強大的支持。 想加入ASML必備條件，包含專業背景、高階技術能力、過往工作經驗，以及良好的國際觀與外語能力，另外像是團隊合作、領導力和創新學習力也是最基本的。 小編整理出來目前ASML有對外招募職缺： https://www.104.com.tw/company/1a2x6bkj5x?jobsource=google

115年度勞動部-產業新尖兵試辦計畫-職前訓練課程-電力電子與機電自動化工程師職能訓練班 內文: 115年度勞動部-產業新尖兵試辦計畫-職前訓練課程 訓練課程:電力電子與機電自動化工程師職能訓練班 上課日期:115/06/30(二)至115/10/16(五) 簡章如附件。 勞動部-台灣就業網-會員登入網址:https://elite.taiwanjobs.gov.tw/ 操作說明網址:https://elite.taiwanjobs.gov.tw/eNews/Detail?EN_ID=2 報名方式與詢問窗口: 南臺學校財團法人南臺科技大學 電機工程系 聯絡人:林于晴計畫助理 連絡電話:06-2533131 #3302 Email：apumeg902@stust.edu.tw

我這張乙級工業配線執大慨約在38年前通過考驗取得的(我記得在當時的高雄工專考的),在當時通過考驗取得執照人數沒有多少人,我應該是在前段班的 這張執照幫助我就業順遂,領有較好薪資,一路昇遷,照顧我及家庭生活無慮,可說是一張幸福執照,連到國外就業等同是技術保證享更高待育,最近才重國外退休回台灣休息

IC設計工程師主要是設計科技產品背後最為關鍵、核心的人物，負責開發設計電路晶片，必須擁有強大的電子工程相關知識、設計能力，足以滿足現在科技產品的需求，而國內頂級的IC設計大廠包含聯發科、聯詠、瑞昱，以及輝達等。 想成為IC設計工程師，除了大學、研究所科系上以電子、電機工程為主外，必備條件分為4大項。 1. 電路設計知識：精通數位電路與類比電路設計是必須的，這包括VLSI（超大型積體電路）技術。 2. 程式設計能力：具備Verilog、VHDL等硬體描述語言的熟練操作能力是IC設計工程師的基本功，這有助於他們進行晶片設計與模擬。 3. 創新與問題解決能力：在面對電路設計挑戰時，工程師必須具備創造性思維和快速解決問題的能力。 4. 良好的溝通與團隊合作：IC設計是一個需要團隊協作的工作，能有效溝通並理解需求至關重要。 想知道更多工作機會請點選～ https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?utm_source=104&utm_medium=nabi_post

日常新聞中，常會聽到半導體的架構 X86，ARM，這些名詞，到底是在講什麼概念呢?一言以敝之，在PC端，主要就是X86的處理器，而移動端手機、平板就要屬ARM的天下了。 IC 三大架構，X86、ARM 與 RISC-V。擁有 X86 授權的有 Intel 跟 AMD，在桌機、NB、伺服器等領域，Intel 幾乎是佔有絕對優勢。在NVIDIA要收購ARM時，基於ARM的CPU設計公司擔心未來架構授權問題，開源的RISC-V走向了CPU的舞台，成為了各家IC設計公司的新焦點。 1、X86 X86是微處理器執行的計算機語言指令集，指一個Intel通用計算機系列的標準編號縮寫，也標識一套通用的計算機指令集合。1978年6月8日，Intel 發布了新款16位微處理器8086，開創了一個新時代：X86架構。 2.ARM ARM架構是一個32位精簡指令集處理器架構，廣泛地使用在嵌入式系統設計。由於節能的特點，ARM處理器非常適用於移動通訊領域，符合其主要設計目標為低耗電的特性。ARM 的低耗電特性，使得 ARM 架構在手機、平板等應用，擁有 90% 以上市佔率的絕對優勢。 X86 是封閉架構，而 ARM 的授權金較高，因此開放性架構的 RISC-V，讓開發者可以靈活且迅速的設計，並製造出低成本的 IC，使得 RISC-V 在穿戴裝置、IoT 等應用機會大增。。例如Amazon採用 ARM 架構，開發自有伺服器晶片。而 RISC-V 架構的產品，也被應用於 Google、Intel 等公司的雲端伺服器當中。 PC 時代叱吒風雲的 Intel。如果真如 ARK 女股神Cathie Wood於2022年報告所預測， 2030 年，ARM/RICS-V 將佔據伺服器 SoC 7 成以上市占率，那Intel就承受非常大的壓力 ARM 架構的優點是省電，而且 ARM 不生產 IC，而是授權給客戶自行設計、生產。當 ARM 架構成熟，運算能力也越來越強大，Amazon、Apple等公司，便開始自行設計 IC。如Amazon Graviton、Graviton 2，蘋果的 M1 等。 3.RISC-V RISC-V是基於 精簡指令集計算（RISC）原理建立的開放指令集架構（ISA），RISC-V於指令集不斷發展和成熟的基礎上建立的全新指令。RISC-V 指令集完全開源，易於移植Unix系統，Module化設計，同時有大量的開源實現案例。 先進製程遇到瓶頸，加上 AMD、ARM/RISC-V 的強力挑戰，過去的龍頭老大哥Intel該如何走出新的局面? 半導體賽局精彩下半場即將開打!! 本文參考 1.What Are the Differences Between ARM and x86 Processor Cores?https://www.alliedcomponents.com/blog/arm-vs-x86 2.https://ninjadrive.com/index.php?route=journal3/blog/post&journal_blog_post_id=15

今天小編要繼續推薦AutoCAD 這個繪圖工具，上週我們看到的是 2D繪圖，今天我們則要來看用 AutoCAD 做3D繪圖。 各位知道目前市場上，3D繪圖軟體非常多，而每一款其實有其擅長 (或者說最適合使用)的領域範圍，我從網路個分享中，大概獲得一些訊息整理出來；目前3D繪圖從領域來分，可以大致可以分為「參數式建模」用於設計端到生產端溝通與執行工具，也就是 AutoCAD 3D 這一類；「非參數式建模 (高自由度)」用於與 CAD 搭配作業，物件與參數可與CAD交換作業的CAID軟體，例如：Alias。前面兩者，多用於工業、機械、建築、商品、零件設計等。第三種則是「多邊形建模」通常用於動畫設計，與前述兩類其實不同，例如：3Ds Max、Maya、C4D等知名軟體。 各位大約可以理解今天這堂課程所教的AutoCAD 3D學習後的使用領域；而今天這門課程，我們將能夠學習到：建構 AutoCAD 2D & 3D 樣板底圖、繪製3D實物、如何將三視圖轉為立體圖、AutoCAD 3D局部詳圖、2D與3D整合出圖、AutoCAD 3D的尺寸標註與投影、立體圖轉換剖面圖、三視圖與詳圖、繪製3D鳥瞰透視圖、一點透視與二點透視。課程將會從基礎環境設定，到立體視覺概念，在進入實際繪圖技巧、轉換技巧等實務分享，一直到最後得出圖技巧等，將會是非常紮實得一門課程。 推薦課程網址： https://hahow.in/courses/596f61cfede9500700e6ced2/main 祝您 工作順利、學習愉快 小編陪您每日學習成長1%

現場設備維修人員的工作內容因不同產業而異，包括故障排除、例行性保養工作。工作涵蓋現場機器維修、技術問題分析，並提供客戶諮詢。徐淯慈從小就喜歡拆解玩具並嚮往發明家愛迪生，選讀電機科系，踏入設備維修行業。現場設備維修人員需具備研究精神、解決問題的能力，且電機與機械科系畢業生較適合進入此領域。維修過程中需搜尋大量資料以解決問題，其中辛苦的部分是處理新舊設備。對高健智而言，最大的成就感是導入新設備並改造成更小的成品包裝。未來職涯發展可轉至設備商的業務或維修人員，重要的是持續保持穩定的產線及設備。高健智鼓勵有研究精神、喜歡解決問題的人投身於這份工作。 文／104工作世界 【影片職人】高健智  【工作內容】配合客戶維修時間，至客戶端進行定期檢查及保養，提供維修技術問題之分析與諮詢  【需求技能】機械產品故障排除檢修、機務維修保養、電子設備操作簡修  https://www.youtube.com/watch?v=R1o7EpYcKg0 現場設備維修人員的工作內容有哪些？  有關於現場設備維修人員的工作內容，高健智以電子產業的測試包裝部門為例，一顆顆又小又扁的晶片電阻透過機器，包裝在特殊袋子內，高健智形容，機器大約1分鐘可打1千多顆晶片電阻，由於速度非常快的緣故，因此很常遇見設備機構異常，導致包裝植入的時候會卡住，那麼這時就要靠現場設備維修人員去排除問題、維修機具。   至於石化產業，因產線相對穩定，高健智說，假如碰上設備故障的問題，例如幫浦燒壞、閥件內的結構扭曲故障，才會造成產線異常，此時現場設備維修人員就會進行機具的維修工作。   契機／從小愛拆解玩具，發明東西  被問及想踏入這行的契機，高健智表示，自己從小就很喜歡去拆解、研究玩具的構造，他回憶起小時候會閱讀有關發明家愛迪生的相關故事，也為發明這件事感到十分嚮往。  高健智期盼長大以後可以從事相關行業，因此才會選讀電機科系。  特質／有研究精神，喜歡解決問題  有關現場設備維修人員的主要特質，高健智認為，做這行必須去了解現場設備的特性與構造，而這背後主要得靠搜尋大量資料，以研究如何解決問題。  因此，擁有研究精神、喜歡解決問題會是成為現場設備維修人員蠻重要的特質。   專業／電機、機械科別適合這產業  至於哪些科系的畢業生適合進入這個行業，高健智明確指出，電機與機械相關科系出身會比較適合成為現場設備維修人員。  高健智舉例，設備有一部分屬於電控，另一部分則屬於機構，彼此會互相重疊。以他當初在攻讀電機系時的經驗，高健智分享，曾經讀過電機機械流體力學，這在機械也有類似的科目，只是課程名稱不一樣而已。  過程／維修設備，須不停地找答案  「有些設備太新的、太舊的」，高健智坦言，如此維修起來都會比較辛苦，主因在於沒有遇過相關問題，就得靠自己去找專業廠商，或是仰賴現今發達的網路，以了解設備的狀況。  高健智說，現場設備維修人員經常會在網路上搜尋相關設備的資訊，或是維修上需要使用到的診斷軟體等。   成果／設備導入、機構改造很有成就感  談及最大的成就感，高健智從過往經驗中說起，他曾經負責一套新設備的導入，甚至將其改造成比一粒米更小的成品包裝。  對於改造像這樣一整套既繁瑣又複雜的機構，加上又要確保機具能平穩運作，完成這樣的專案帶給高健智非常大的成就感。   未來可以有哪些職涯發展？  高健智分享現場設備維修人員未來的職涯發展，「如果我之後轉殖的話，可以轉到設備商的業務，或是維修人員」，他表示，有一些工作內容其實是相通的，比方說設備上的程式控制器、幫浦設備等，在作業大致相同的情況下就可以比較容易上手。  「穩定產線必須要有穩定的設備，穩定的設備則來自於維修人員的辛勤守護」，高健智深深以身為維修人員為榮，他鼓勵對於有研究精神、喜歡解決問題的人，不妨可以嘗試看看這份工作。   更多精彩【百工的一天】  用程式碼創造新世界：Internet 程式設計師離開都市回歸部落，用生命影響生命：國小老師用身體說故事，舞出屬於自己的高光時刻：舞蹈家 台積電慈善基金會 x 104 BeAGiver 職人引路的工作世界  我們相信，在世界角落裡都有著為個人使命和社會環境更好而努力的人，他們可能曾經接受過不同世代人的幫忙而茁壯，如果您也想成為那位願意幫助別人的職人，歡迎您加入Be A Giver！  ■ 台積電慈善基金會 X 104 Be A Giver 工作世界 - 職業引路 ■ Be A Giver網站 

NPI的全名為New Product Introduction，中文可以翻做「新產品導入」，用於導入全新的產品或服務到市場。NPI大致會在分成三個階段： EVT(工程驗證測試階段)， DVT(設計驗證測試階段)， PVT(生產驗證測試階段) 。EVT－工程驗證測試階段：這個階段要驗證設計是否有潛在問題，並且設法在產品設計的初期就解決。 。DVT－設計驗證測試階段：這個階段要驗證整機的功能，重點是把設計及製造的問題找出來，以確保所有的設計都符合規格，而且可以量產。 。PVT－生產驗證測試階段：這個階段要做製造工廠大量生產前的製造流程測試，生產線上所有的生產程序也都要符合製造廠的標準量產程序。 NPI是一個高度協作的過程，需要不同部門之間的密切合作，包括研發、設計、生產..等。一個好的PM可以成功的確保新產品順利地進入市場，滿足客戶需求並實現商業目標。 延伸閱讀：:https://samutw.medium.com/%E4%BB%80%E9%BA%BC%E6%98%AFnpi-%E7%82%BA%E4%BB%80%E9%BA%BC%E8%A6%81npi-npi%E6%80%8E%E9%BA%BC%E5%81%9A-1b0957233d81

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https://www.youtube.com/shorts/-_4TAk090OY 你喔~不需要在乎自己氣場是否強大的人 才是真正的強者 氣場強大有兩種，一種是裝出來的 那些看起來感覺有點威嚴，讓你不敢說話的 都是在裝 另外一種真正氣場強大的人 你感覺不到壓迫，而是舒服自在 自在到你甚至感覺不出來他有多強大 你覺得他可能只是運氣好而已吧 其實是因為他能夠向下相容 我在乎你的看法，我要讓你覺得我強大 所以我開名車、穿名牌、住豪宅 但真正的強大，是捲起袖子、彎下腰身 讓自己融入普通人當中 我強大到不需要在乎你的看法 我只在乎能不能真正的幫助到你 一般人能夠感受到的氣場，只是一種手段 為什麼霸道總裁總是會愛上普通的小職員? 因為普通小職員才有時間追這種劇啊 真正的強大，不是用眼看 而是用腦觀察、用心體會 你有沒有意識到自己正在一個局裡面? 在工地上的螞蟻，只會覺得另一隻螞蟻很強大 牠永遠理解不了牠腳底下的挖土機 你也想要做一個真正強大的人嗎? 私訊我"創業"尼歐教練，教你練

文/ 黃繼徵 原文出處：104職涯社群 分享一天生活之前, 先簡單說明日常生活中手機,筆電,無線網路卡,路由器,無線充電器這些產品都會有射頻工程師的參與設計.射頻工程師參與那些部分,主要是無線的部分例如射頻IC的設計,天線設計,濾波器的設計,無線訊號的驗證. 射頻工程師的一天, 從何說起?與其說是百工一天,不如說是3-4個月的工作週期(產品開發周期). 8點30到9點之間進公司,打開電腦確認客戶是否有特別需求,如果沒有,就按照專案產品進度執行.先到實驗室測試產品,產品測試都是數小時到數週計算.下班前整理測試資料.確認無誤後寄給客人.周而復始直到產品量產.而在測試的過程中,如果遇到測試產品不符合規格,這是工程師是最痛苦的時候,因為需要解決bug,一天找不出方法,這產品就出不了貨,所以與這產品相關的人都在等你下solution.每個人都在watch you.這是整個開發過程最痛苦的stage.時間不斷的往前走,問題最後未解,產品無疾而終,胎死腹中.如果下了對策, 之前的測試項目,客戶通常要求需要重新測試.也就是之前的測試就白費了.當你在解bug與測試的時候,通常都會東缺西缺測試設備,所以就要與相關部門協調借用設備. 回覆mail時, 如果是外國客戶, mail 以英文方式撰寫,開會時,運氣好PM幫你翻譯,運氣不好請說英文.也是就是說工程師,須具備專業的測試能力,與協調能力. 射頻工程師的一天綜合情況為, 收e-mail,開會,借設備,測試,整理報告,寄出報告,下班.下班時間通常是超過7:30以後.案子趕的時候也是會11點下班.射頻工程師,一天生活中, 在我腦海中就是.........開會.....測試.......開會.........測試..........開會..........測試.......開會..........測試..............開會.......測試.................

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

作者之前錄的NPI流程說明，供大家參考，如有需要PDF，供個人學習用，歡迎與我連絡 https://www.youtube.com/watch?v=IeDt1ZFww2I&t=1280s

我常常遇到客戶問我：「我要跑AI，要買哪張GPU？」這個問題看起來簡單，但其實背後有不少需要釐清的事情。我想把我平常跟客戶討論的邏輯整理一下，給正在考慮這件事的人參考。 先從最基本的說起。GPU的記憶體容量是選擇的第一個關卡。你要跑的模型，參數量有多大？大語言模型通常的規則是，7B參數的模型大概需要14GB的記憶體，70B的模型就需要140GB左右。這個估算是最低需求，實際跑起來還要加上推論的緩衝。 RTX 4090有24GB GDDR6X，適合跑中小型的AI模型，或者做AI應用開發和測試。它的性價比很高，3D渲染和AI開發都能用，是最入門的選擇。RTX 5090記憶體升到32GB，用的是GDDR7，速度更快，適合需要稍大記憶體但預算有限的場景。 A100是一個分水嶺。它有80GB的HBM2e，這讓它可以完整跑一個70B的大語言模型，或者做大規模的深度學習訓練。A100還支援NVLink互連，多張卡可以連起來形成一個大的記憶體池，對需要超大模型的場景非常重要。我們的A100方案是最多客戶選的，原因是它在記憶體容量、運算能力和價格之間取得了不錯的平衡。 H100是目前最頂級的選項。3,958 TFLOPS的AI算力，比A100高了好幾倍，而且有Transformer Engine加速，對大語言模型的訓練有特別的優化。如果你要訓練自己的大型語言模型，或者需要大規模的多GPU互連，H100是正確的選擇，但價格也相應的高。 我判斷客戶適合哪個方案，通常問這幾個問題：你的工作負載是訓練還是推論？訓練需要更多算力，推論通常對記憶體頻寬的要求更高。工作是持續的還是間歇的？持續的適合月租，間歇的考慮按小時。你需要多大的模型？這決定了你最少需要多少VRAM。 有一個很多人忽略的點：GPU的算力數字只是一個參考，真實的效能還取決於記憶體頻寬、互連速度、周邊的CPU和系統記憶體配置。我們在搭配主機的時候，A100方案搭配的是256GB系統記憶體和2x 2TB NVMe SSD，H100方案是512GB DDR5，這些配置是根據GPU的特性仔細設計過的。 最後一個建議：不要為了看起來比較厲害而買超過你需要的GPU。H100很強，但如果你只是跑推論服務，A100就夠了，而且便宜很多。把預算放在夠用的GPU加上好的基礎設施，比花很多錢在規格上用不到的部分更聰明。 https://gpu.nss.com.tw/

求職新鮮人看到公司寫上職缺的英文職稱別緊張！本篇將詳細介紹10個常見的職場英文職稱，快速了解R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC等工作內容與職責，在找工作時可別投錯履歷了！ ▍R&D（Research and Development）研發工程師 ● 職位解析：研發部門負責新產品和技術的開發，創新是其核心工作。 ● 職責：研發團隊致力於開發新產品、改良現有產品，以及進行技術研究。 ● 常見職稱： R&D Manager (研發經理)：負責領導研發團隊，規劃技術策略。 R&D Engineer (研發工程師)：專注於產品設計、技術測試及創新。 ▍ MA（Management Associate） ● 職位解析：管理培訓生，參與公司不同部門的工作，了解整體業務運作，並為未來的管理職位做準備。 ● 職責：輪調至公司內不同部門進行學習和實踐，積累管理經驗並發展領導能力。 ● 常見職稱： Management Associate （管理培訓生）：通過工作輪調深入了解公司運營，參與項目並負責管理任務。 Senior Management Associate （高級管理培訓生）：完成一定階段的培訓後，開始承擔更多責任並領導小型團隊。 ▍MT（Management Trainee） ● 職位解析：管理培訓生，通常是為未來的管理職位而進行培養，參與不同部門的工作輪調。 ● 職責：學習公司業務運營，參與各種部門的項目及管理流程，準備未來擔任管理職位。 ● 常見職稱： Management Trainee (管理培訓生)：通過不同部門的輪調，獲得全局視野。 ▍HR（Human Resources）人力資源 ● 職位解析：人力資源部門負責招聘、員工管理、薪酬和福利，以及員工發展。 ● 職責：制定人力資源政策、處理員工關係、管理招聘流程。 ● 常見職稱： HR Manager (人力資源經理)：負責公司人力資源戰略的制定與實施。 HR Specialist (人力資源專員)：專注於招聘、培訓、薪酬等特定領域。 ▍IT（Information Technology） ● 職位解析：資訊技術部門負責公司內部的技術基礎設施、網絡安全和系統管理。 ● 職責：維護公司電腦系統、解決技術問題、確保網絡安全。 ● 常見職稱： IT Manager (資訊技術經理)：管理公司的技術系統和基礎設施。 IT Support Specialist (IT支援專員)：解決員工技術問題，提供技術支持。 ▍PM（Project Manager） ● 職位解析：項目經理負責規劃、執行和監控具體項目，確保按時完成。 ● 職責：制定項目計劃、管理資源、時間和預算，確保項目目標達成。 ● 常見職稱： Project Manager（項目經理）：負責全面領導項目團隊，確保項目按計劃推進。 ▍PM（Product Manager）產品經理 ● 職位解析：產品經理負責產品的全生命周期管理，從產品構思到開發、上市和持續改進。他們是產品的擁有者，協調不同部門如研發、行銷、銷售和客戶支持，以確保產品符合市場需求和業務目標。 ● 職責： 1. 市場研究：了解客戶需求和市場趨勢，分析競爭產品。 2. 產品策略：制定產品路線圖和策略，確保產品符合公司的長期目標。 3. 跨部門協調：與研發、設計、行銷和銷售團隊合作，確保產品開發和推廣順利進行。 4. 產品規劃和管理：定義產品功能、技術規格和開發進度，確保項目按時完成。 5. 監測和優化：跟踪產品上市後的表現，根據市場反饋進行改進。 ● 常見職稱： Associate Product Manager（助理產品經理）：負責部分產品線或支持資深產品經理，通常是初階角色。 Product Manager（產品經理）：全權負責一個或多個產品的管理，制定產品策略並推動產品發展。 Senior Product Manager（高級產品經理）：管理更複雜的產品或多個產品線，並具有更多的決策權。 Head of Product（產品總監）：領導整個產品團隊，負責產品部門的運營和策略制定。 ▍QA（Quality Assurance） ● 職位解析：品質保證部門負責產品和服務質量的監控，確保符合標準。 ● 職責：實施質量檢查流程，找出並改進產品或服務中的問題。 ● 常見職稱： QA Manager（品質保證經理）：負責制定和實施質量控制流程。 QA Specialist（品質專員）：檢測產品並確保其符合公司質量標準。 ▍PR（Public Relations） ● 職位解析：公關部門負責公司形象和品牌聲譽的管理，並與媒體保持良好關係。 ● 職責：制定公司對外公關策略，處理媒體關係，管理公司的公共形象。 ● 常見職稱： PR Manager（公關經理）：領導公司對外公關活動，制定溝通策略。 PR Specialist（公關專員）：負責日常的媒體聯絡和新聞稿撰寫。 ▍BD（Business Development） ● 職位解析：商業拓展部門負責開發新的商業機會，建立夥伴關係和推動業務增長。 ● 職責：尋找新市場、開發新客戶，推動公司收入增長。 ● 常見職稱： Business Development Manager（商業拓展經理）：負責制定和實施商業拓展計劃。 Business Development Executive（商業拓展專員）：執行商業拓展活動，聯繫潛在客戶。 ▍QC（Quality Control） ● 職位解析：品質控制部門專注於生產過程中的質量檢測，確保產品符合規範和標準。 ● 職責：對產品進行檢測和監控，確保其符合既定質量標準。 ● 常見職稱： QC Manager（品質控制經理）：監督生產過程中的質量控制工作。 QC Inspector（品質檢測員）：執行產品的檢測工作，確保品質合格。 這些職位涵蓋了不同的專業領域，從管理層到專業技術人員，都是公司運營中的重要角色，了解不同職務的專業和英文縮寫，下次與對方往來就不會感到陌生了，也記得別搞錯職稱造成誤會留下不好的印象喔！ 工作機會點這裡⬇️ https://user275376.pse.is/6gzu5f

工作總是做不完，不想每天被加班追著跑？時間管理的第一步不是埋頭苦做，而是先設定「下班截止線」，再從結束時間反推工作安排，把待辦事項排進行事曆，提升專注力與完成效率。本文節錄自《為什麼你每天都很忙，工作卻做不完？》。 文／井出元子 本文目錄（點擊可快速前往） 先決定完成工作的時間為各工作內容設定執行時間，納入整體行程規劃 先決定完成工作的時間 若你常常無法在預定時間內完成當天工作，那麼建議你從最基本的步驟開始──決定今天何時要結束工作、離開辦公室。請在你的行事曆或手帳上，明確畫出「今天的下班時間」；若使用行事曆應用程式，請將下班時間之後的時段標註為不可排入其他工作。這個動作，就是為自己設定「今天工作的最後截止時間」。接著，請以這個時間為基準，反推每一項工作應完成的時間，計畫今天的日程安排。 時間管理的第一個步驟，其實就是從「先決定結束時間」開始。就像你與朋友約好下班後見面，必定會想辦法在那個時間點前完成工作、準時離開。有了這樣的明確目標，就能促使自己集中精神、提升效率，在設定的時間內做完手邊的事。相反地，若你心想「反正還可以加班」，就容易鬆懈，讓工作時間無限制延長，卻不一定有更高的產值。請養成一個習慣──不只是決定「今天何時要結束工作」，也要為每一個待辦任務設定明確的完成時間。這樣能大幅提升你在有限時間內完成工作的能力。 特別是對於每天工作量龐大、行程緊湊的人來說，能夠分配給每項工作的時間往往相當有限。若沒有在預定時間內完成工作，待辦事項便會漸漸增加。因此，他們更容易養成「在時間內完成工作」的高效習慣。從另一個角度來看，如果你總是花太多時間在同一件事上，也可能代表你對自己的時間安排過於寬鬆。 【限制工作時間能提高效率】〇 從完成工作的時間開始反推安排工作 ⮕ 精神集中、高效完成工作✕ 工作直到完成任務 ⮕ 可能會拖延工作（在家工作的人應該特別注意） 圖／《為什麼你每天都很忙，工作卻做不完？》 為各工作內容設定執行時間，納入整體行程規劃 即使已經列出今天要完成的任務，若沒有為每項工作預留實際的執行時段，很容易在處理其他突發事項或雜務時，讓這些原定工作一拖再拖、延到隔天甚至更久。這樣的情況，多半是因為沒有將工作內容具體安排進行程表所導致。 我們對與他人約定的行程，如「上午Ｏ點拜訪ＯＯ客戶」，通常都會明確記入行事曆並確實執行。同樣地，對於自己需要完成的重要工作，也應採用相同的方式處理。例如：「下午二點到三點，撰寫會議資料初稿」，將預估所需的作業時間具體標註在時程上。如果是需要較長時間處理的工作，更應事先計畫保留完整時段來執行，否則這類工作容易被日常緊急事項或零星瑣事擠壓，最後總是被延後。 此外，預先將工作安排進具體時段，不僅有助於確實執行，還能幫助你從每日、每週乃至每月的整體角度，清楚掌握自己的工作量。有時候你可能覺得每天都很忙，但實際把各個工作一一排進行程表後，會發現其實還有不少空檔。反之，也可能會發現排不進去的情況，這時就要及早重新分配工作或尋求協助。為了做出這樣的判斷與調整，請務必把工作內容也一併納入行程規劃中。 技巧：像預約會議或他人行程一樣安排時間！ 圖／《為什麼你每天都很忙，工作卻做不完？》 節錄自：寶鼎出版《為什麼你每天都很忙，工作卻做不完？：AI時代職場人不被取代的工作基本功》／井出元子 著 推薦閱讀： 還在Email手打姓名？簡單一招避免出錯失禮，比事後道歉更有效率 主管太忙，都沒時間聽你說？快速獲得回應的向上溝通技巧

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

當收到公司主動邀約的面試機會，要如何評估？企業主動邀的面試機會，錄取機率比較高嗎？作者指出，從公司招募主管的角度來說，主動應徵的履歷只有約2成符合職缺的學經歷門檻，因此，公司喜歡放寬搜尋條件尋找，也透過面談的過程，進一步修正心目中理想人選。 文／日光福利社 本文目錄（點擊可快速前往） 公司主動邀面試，錄取機會更大嗎？有公司主動邀約面試，更是檢視自己的好時機企業主動邀約面試，但和原本經驗關聯不大，要答應嗎？ 當手機號碼傳來不知名市話的來電，你會否會接起？天下掉下來的面談機會，是否值得把握？檢視自己，當下是否還有對外界的好奇心，與面談的精力。 當公司透過104發送邀請訊息，更積極的，直接透過手機或是email，希望邀請自己參與面試，你會有什麼反應？ 正想換工作，剛好看到這個機會 沒有想換工作，看看市場機會也好 煩死了，詐騙電話 延伸閱讀：你會把104履歷打開嗎？沒找工作也要「開放履歷」？3招秘技提升面試邀約率 公司主動邀面試，錄取機會更大嗎？ 雖然是面試邀請，並不代表來面試就會錄取 從公司招募主管的角度來說，主動應徵的履歷只有約2成符合職缺的學經歷門檻，因此，公司喜歡放寬搜尋條件尋找，也透過面談的過程，進一步修正心目中理想人選，所以對面談者而言，並非勝券在握。 就算錄取機會很大，招募流程難以預料 當有一定工作經驗後，面談機會很多時候是靠人品，主動邀請面談的，除了人資提供給主管的履歷外，還有內部同仁引薦的人選，即使雙方確定情投意合，都有各種可能會拉長招募流程，延宕了你進公司的時間。職涯的每個選擇若是都能給自己充裕的時間，例如至少半年一年，以這樣的時程往前推，因為這個邀請提早開始感受自己身體的回應，提早開始向外看機會，是好事。 有公司主動邀約面試，更是檢視自己的好時機 職場是否永遠一帆風順？難免有倦怠 我們說滾石不生苔，確認自己有熱情的領域後全力以赴，在同個領域累積資歷與薪酬，的確是職涯發展最有效率的方式之一。然而，正確的路筆直往前走，愛吃的食物每天吃，也難免會感覺美中不足；真心喜歡的事業，每天做還是難免會有倦怠，或是想逃避那種一成不變的感受。心裡明白，也不是一定要停下來，除了給自己放假，其實轉換一下心情，去其他公司面試，會有不同的啟發與收穫。 也許就在面談過程中，找到了新的學習方向，或是看到現有工作對自己的特殊價值，透過與陌生人的理念溝通，沒有熟悉的固有的框架，說不準打通了當下在職涯糾結的觀點。 自我檢視：你是對這個邀請沒有回應，還是沒有心力回應？ 沒有規定邀請了就一定要答應，端看自己當下對職位與公司的感受，關乎於是否被吸引。要知道，每一次的「出征」都是一場演出。你可以拒絕，但是一定要檢視自己是否有體力回應。 你以為裸辭的人都是抗壓性不夠，意氣用事的結果嗎？追根究底，是因為對工作不知節制的結果，對主管與公司的交辦事項使命必達，把眾人之事看得比自己的生活平衡與健康重要；又或者，其實很清楚自己的重心是什麼，但是在日復一日的輪軸中加速並失速中，漸漸失去了平衡。 這時候，天外飛來一筆的面談邀約，就像是這個快轉節奏的暫停鍵，從接到電話、走出辦公室，深怕還沒有答應邀約，就不小心被同事聽到的漏拍心跳時刻，問問自己，想去嗎？有力氣去嗎？你可以Say「No」，但是一定要好好的看待自己面對選擇的狀態，是否有足夠的精力去應付一個可能的機會，沒有人可以任意的把你逼到一個沒有選擇的選擇，除了你自己。「先離職再找工作」多半不是為了一時爽，冰凍三尺非一日之寒。 延伸閱讀：面試邀約如何回覆？收到多個面試機會，順序怎麼排？4種回覆範例不NG 企業主動邀約面試，但和原本經驗關聯不大，要答應嗎？ 關於選擇與被選擇之間的微妙 如果你覺得邀約你的機會和你原本經驗的關聯性不大，在你還想看人生其他更多可能性之前，更要優先考慮一下。 在這個講求專業的世代，所謂的專業，是根據經驗，你實際經歷過的事情累積而來，如果是自己專業領域的工作職位，你自己找或是別人找，其實你的掌握度是相對高的，意思是，這一場面談你預期獲得的資訊，很可能是原本就熟悉的資訊；相反的，如果邀請你的，不完全和自己經驗重疊，例如：是不同產業的相關職位，一來公司方會想好好聽你說，因為他邀請你，他準備好要聽你說；二來你透過面談的雙向交流，可以知道比自己Google搜尋更直接的資訊。要知道，當自己遙望經歷關聯性小的職位，採取主動投遞履歷的策略，是要和相關經驗的候選人一同爭取那2成的面談邀約，相對不容易。 絮絮叨叨說了一串，倒也不是鼓勵大家多多接受面談邀約，更像是透過短暫幾句交談的過程，總結了大家的千頭萬緒。希望電話那端的你，無論有沒有接受面談邀約，邀約本身都給予了祝福與收穫。 （原文標題：當面談機會向你招手）

經濟部商業發展署（商發署）推動的「服務業AI人才培育專區」正式上線！不僅整合了從基礎到實務、從個人進修到企業導入的完整培訓資源，且多數由政府補助，部分對象還能領取學習獎勵金。不論你是正在找工作的青年、想在現職上加值的上班族，還是負責人才發展的企業HR，這篇文章都會幫你快速搞懂：這個專區能幫你什麼、你是否符合資格，以及該怎麼開始。 文／《104職場力》 本文目錄（點擊可快速前往） 服務業AI人才培育專區計畫目的與目標是什麼？誰可以報名AI課程？4大族群報名資格與培訓細節1.非在職青年／應屆畢業生：青年AI實戰養成班2.在職人士：在職進修（共通性＋次產業）3.大專校院（科系／單位）：申請養成班辦理4.企業／HR：企業專班哪裡有開課？如何報名或聯繫？報名AI課程注意事項 服務業AI人才培育專區計畫目的與目標是什麼？ 「服務業AI人才培育」由經濟部商業發展署主辦、委由商業服務業AI人才辦公室（工業技術研究院執行）辦理，它的任務是協助台灣的服務業（零售、餐飲、物流、批發、生活服務等）和其中的工作者，把AI真正用在日常營運與工作上，而不只是聽過名詞而已。 計畫設定了一個明確的大目標：培育5萬人次的服務業AI人才，並具體達成4件事： 建立服務業AI的基礎能力與「共通語言」，讓團隊溝通有共識。 培養具備AI實際應用能力的產業人才。 協助企業導入AI、提升營運效率。 推動AI在服務業各種場域的實際落地。 為了照顧不同需求，計畫規劃了「在職進修（共通性培訓）、在職進修（次產業培訓）、青年AI實戰養成班，以及企業專班」4大培訓方案，下一段幫你找到最適合自己的那條路。 誰可以報名AI課程？4大族群報名資格與培訓細節 1.非在職青年／應屆畢業生：青年AI實戰養成班 如果你剛畢業、正在找工作，或想轉職進入服務業，這一班是為你設計的「即戰力養成」課程，重點是邊做邊學、結訓後協助媒合企業就業。 培訓時數：完整240小時（部分班別達264小時），以企業專案與實作為核心，結合AI工具、數據分析與專題實作 報名資格：年滿18～35歲（含，以課程開訓日為基準），副學士以上（含二專、五專）的待業青年／應屆畢業生（不得為在職或自營工作者） 亮點─學習獎勵金最高可領5萬元：次產業AI應用課程：2萬元（出席率>90%、測驗成績80分以上）；企業專題實作：3萬元（實作出席率>90%、專題成果發表通過），注意！獎勵金不是「報名就有」，而是要達到出席率與成績門檻才能請領，建議報名前先評估自己能否全程投入 報名流程：先到專區查找審核通過的課程並向培訓單位報名，接著備齊身分證、最高學歷畢業證書與成績單、個資同意書等資料即可（若有工作經驗，需附勞保異動紀錄） 2.在職人士：在職進修（共通性＋次產業） 已經在職、想讓AI成為工作加分項的人，最適合彈性高的在職進修課程，它依不同職能規劃學習路徑，涵蓋營運管理、客戶服務、行銷業務、產品企劃、資訊軟體，課程主要分兩大類，大家可以依自己的職務需求挑選。 ● 共通性AI培訓 建立基礎與共通語言，包含CEO班、iPAS AI應用規劃師培訓班、基礎實務班、實作應用班、AI導入工作坊。 時數多為15～18小時，採「實體＋數位學習」混成上課，對上班族相當友善，其中iPAS是可放進履歷的能力認證，特別值得關注。 [course_plugin api_type='course_id' title='iPAS AI應用規劃師【初級】衝刺班' id='19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691'] ● 次產業培訓 針對5大次產業設計、培訓時數30小時以上的進階應用： 零售：庫存管理、銷售預測、智慧門市、線上線下整合 餐飲：需求預測與備貨、智慧餐廳服務、營運數據分析 物流：路線優化與車隊管理、智慧倉儲配送、供應鏈管理 批發：智慧訂單管理、數據分析、跨境供應鏈 生活服務：服務流程設計、智慧場域營運、AI客戶服務 專區上目前累積開出數十個在職班別，且持續更新，可依產業別、職能類型、關鍵字與地區篩選。 3.大專校院（科系／單位）：申請養成班辦理 如果你是大專校院的老師或行政單位，想為學生爭取AI培訓資源，可以以學校名義申請辦理青年養成班，協助學生具備進入服務業所需的AI知能與問題解決能力。 申請對象：設立於我國境內、立案之大專校院 受理期間：即日起至民國116年（2027年）7月31日17:00前（得視經費提前截止） 流程：資格審查→專業審查（書面＋簡報）→核定通知→招生培訓（計畫並協助招生與就業媒合） 4.企業／HR：企業專班 負責人才發展的HR或主管，可以申請客製化的企業AI培訓，直接針對自家營運痛點、結合內部數據與真實情境演練。 申請對象：服務業企業（單一申請，或2～5家聯合申請），每班參訓至少30人 補助上限：每班最多75萬元，每企業最多可申請2班 受理期間：即日起至民國116年（2027年）7月31日（得視經費提前截止） 適用6大服務業：批發及零售業、運輸及倉儲業、住宿及餐飲業、專業科學及技術服務業、藝術運動及休閒服務業、其他服務業 常見客製主題：AI顧客數據分析、AI行銷策略、AI智慧營運管理、AI服務流程優化 值得一提的是，已有不少知名企業導入並交出亮眼成果，例如：遠東百貨上百位中高階主管同班學習、業績分析速度提升2倍以上；阿瘦皮鞋整體工作效率提升25～30%；Q Burger將Google評論回覆率從20%拉高到90%以上。這些案例對還在觀望的企業是很好的參考。 哪裡有開課？如何報名或聯繫？ 這個計畫的一大優點是全台都有開課，課程查詢頁可直接依「北部／中部／南部／東部及離島」篩選，地點涵蓋台北、新竹、台中、雲林、台南、高雄等地。 青年養成班近期開課地點包含台北、台中、雲林等；在職進修班別更分布全台多個縣市，採實體或混成方式進行。 企業專班則設有分區規劃窗口，方便就近諮詢，報名或聯絡方式可參考以下資訊： 上專區官網查課：服務業AI人才培育專區，依身份與地區篩選適合的課程 直接洽培訓單位報名：每門課都有對應的開課單位與報名連結 客服專線：02-2701-0303分機#1青年實戰班｜#2在職進修｜#3企業專班｜#8總機（留意服務時間為：週一至週五09:00～12:00、13:00～18:00） 客服信箱：27010303@itri.org.tw 也可加入專區LINE官方帳號或追蹤YouTube頻道掌握最新開課與說明會資訊。 報名AI課程注意事項 時程有限、名額有限：企業專班與學校申請受理至民國116年（2027年）7月31日，且可能視經費提前截止；青年班與在職班也是額滿即止，看到合適的課程建議盡早報名。 先確認資格再報名：青年班有年齡（18～35歲）、學歷（副學士以上）與「非在職」的限制，務必先對照清楚。 獎勵金有門檻：青年班的學習獎勵金需達出席率與成績／專題標準才能請領。 多為混成課程：在職者可善用「實體＋數位學習」的彈性安排，降低請假壓力。 趁政府把資源、補助、師資都備好的這個機會，先讓自己（或團隊）的AI能力升級，會是這一兩年最划算的職涯投資之一。 想找更多AI課程或其他學習新知？歡迎到104學習瀏覽更豐富的學習資源！ （資料來源：經濟部商業發展署「服務業AI人才培育專區」官網，實際課程、資格、補助與時程以官方公告為準。） 延伸閱讀： Anthropic Academy免費AI課程完整指南｜從入門到進階17堂全攻略 AWS免費課程幫你打造AI「學力」證明，攻搶12萬AI職缺！

機械運動學和動力學是研究物體運動的兩個重要領域，它們在機械工程中起著關鍵作用。 機械運動學（Kinematics）： 機械運動學主要關注物體的運動、速度、加速度等，但忽略了運動的原因。以下是機械運動學的一些重要概念： 位移 (Displacement)： 描述物體從一個位置移動到另一個位置的變化量。它是一個矢量，包括了方向和距離。 速度 (Velocity)： 速度是位移對時間的變化率，它包括了方向。平均速度為一段時間內的位移除以該時間段。 加速度 (Acceleration)： 加速度是速度對時間的變化率，表示物體的速度變化情況。正加速度表示速度增加，負加速度表示速度減小。 相對運動 (Relative Motion)： 研究相對於參考物體的運動，而不是單獨研究物體本身的運動。 軌跡 (Trajectory)： 描述物體運動時所經過的所有位置點形成的路徑。 機械動力學（Dynamics）： 機械動力學關注物體運動的原因，它考慮了外力、慣性、應力、變形等因素。以下是機械動力學的一些重要概念： 牛頓的運動定律 (Newton's Laws of Motion)： 第一定律：一個物體如果沒有受到合外力的作用，將保持靜止或匀速直線運動的狀態。 第二定律：F=ma，描述了物體的加速度和所受合外力之間的關係。 第三定律：對每一個施加在物體上的力，物體也會對施加力的物體產生相等且反方向的反作用力。 慣性力 (Inertial Forces)： 在非惯性系中，由於慣性效應產生的額外力。 重力 (Gravity)： 地球或其他天體對物體施加的吸引力。 動量 (Momentum)： 描述物體運動的量，是質量和速度的乘積。動量守恒是一個重要的動力學定律。 能量 (Energy)： 在機械動力學中，常用的能量形式包括動能（由運動引起的能量）和勢能（由位置引起的能量）。 角動量 (Angular Momentum)： 描述物體旋轉運動的量，是質量、角速度和旋轉半徑的乘積。 工作和能量定理 (Work and Energy Theorems)： 這些定理描述了力對物體進行工作時，會導致物體的能量發生變化。 這些概念是機械工程中設計、分析和解決運動相關問題時的基礎。通過結合機械運動學和動力學的知識，工程師可以設計出符合需求且能夠正確運行的機械系統。

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)

在當今的科技快速發展環境中，工程師職位被視為目標職業之一，正式進入職場前，到底要不要先念研究所? 不外乎是許多大學生最困惑的事，而身為過來人的前輩們，幾乎都會建議學弟學妹們，還是要考研究所，對於未來出路比較有幫助，不過小編也提醒大家，第一件事情絕對要先了解個人職涯目標、專業領域，再來做決定! 📚「洗研」真的重要? 某些工程領域，如電機工程、機械工程或軟體工程，擁有碩士學位可能會帶來更多的職業機會和更高的薪資。許多高端技術職位要求具備更深的專業知識，這通常需要進一步的學術訓練。 💰「學士VS. 碩士」薪資差多少? 根據不同的數據來源，擁有碩士學位的工程師與擁有學士學位的工程師之間的薪資差異可以相當可觀。以下是一些大致的薪資範圍： 學士學位工程師：平均月薪約在 44,000 至 50,000 元之間。 碩士學位工程師：平均月薪約在 65,000 至 80,000 元之間。 這意味著，擁有碩士學位的工程師可能會比其學士同儕多賺 20,000 至 40,000元。 💻職業選擇多 除了薪資外，碩士學位還可能影響職業發展的機會。擁有碩士學位的工程師通常能夠獲得更高級的職位，如項目經理或技術主管，並且在升遷時具有優勢。 💻市場需求 市場需求也是一個關鍵因素。在某些熱門領域，例如人工智慧、數據科學或網路安全，擁有碩士學位的求職者可能會更受青睞，因為這些領域需要更深入的專業知識和技能。 成為工程師之前先念研究所?最終取決於你的職業目標和所處的行業。雖然碩士學位可能帶來更高的薪資和更多的職業機會，但也有許多成功的工程師是通過學士學位進入行業並靠經驗調高薪水。

隨著科技業快速發展，越來越多文組背景的求職者開始考慮轉職到科技領域。重點在於，轉型並非容易的事，尤其科技業對專業知識和技能有其獨特的要求。而在人才缺口越來越大，許多企業逐漸接受來自不同背景的人才，只要你具備適當的技能並持續學習，就有機會在科技領域大展身手，如何善用台灣的資源進行職涯轉型? 小編帶你一起來看。 # 文組生需要具備哪些技能？ ▶基礎程式設計 即使你不打算成為全職的軟體工程師，理解程式語言的基礎邏輯對於在科技業工作至關重要。可以從簡單的語言如Python、JavaScript或HTML/CSS開始，這些語言在網頁開發、自動化任務等方面非常實用。 ▶資料分析 科技業依賴數據來做決策，因此資料分析技能非常有價值。你可以學習如何使用Excel進行基礎數據處理，並進一步學習像是SQL、Google Analytics等工具來進行更深入的數據分析。 ▶數位行銷知識 許多科技公司需要具備數位行銷技能的人才。學習SEO（搜尋引擎最佳化）、SEM（搜尋引擎行銷）以及社群行銷等基本概念，能夠讓你更具競爭力。 ▶專案管理技能 想要擔任非技術性職位如產品經理或行銷主管，具備專案管理的技能是必備的。工具如Trello、Asana、JIRA等專案管理平台的操作能力，會讓你在處理多項任務和跨部門協作時更加有效率。 ▶跨領域溝通能力 文組擅長溝通與文字表達，這是你在科技公司裡的一大優勢。能夠有效地在技術人員與非技術人員之間橋接訊息，協助團隊理解彼此的需求，是非常重要的能力。 ▶ 學習能力與適應力 科技業變化迅速，持續學習是必要的。具備快速學習與適應新工具、新技術的能力，將有助於你在競爭激烈的職場中脫穎而出。 ☑台灣有哪些單位和學校提供相關課程？ 目前有許多機構提供文組生轉職科技業的課程，涵蓋程式設計、資料科學、數位行銷等領域。 1. 勞動部勞動力發展署 X 國立陽明交通大學 勞動力發展署提供的「產業人才投資計畫」是專門為想要轉職或提升技能的人提供的補助課程，。內容多元像是資料分析、科技創新、AI應用技術，尤其每一梯次開課的課程內容都不同，上課方式採線上或實體授課。 報名點這▶ https://base.stem.lasercenter.nycu.edu.tw/ 另外，還有陽明交大雷射中心也獨立開線上課程，為「半導體製程與數據分析班、半導體與光學培訓班、半導體AI與ChatGPT跨領域班」，主要是提供給在職者，利用下班、業餘時間上課。 報名請這▶ https://it.stem.lasercenter.nycu.edu.tw/courses?gad_source=1&gclid=Cj0KCQjwo8S3BhDeARIsAFRmkOMNvH2d220QDwTfza-GBxOUqRZ6hc9KnsEqv8nxwj4ef9rzbz0wNGgaAvlHEALw_wcB 2. 逢甲大學-設備工程師培訓班 課程核心是以提升學員在機械製造、半導體領域的專業技能，就職前學習基本學術知識，並勝任維護機台、排除故障的工作。好消息是，課程費用由就業安定基金補助，可以安心上課，免擔心學費問題 報名點這▶ https://extension.fcu.edu.tw/?gad_source=1&gclid=Cj0KCQjwo8S3BhDeARIsAFRmkOOmW1iKdpitwflxT0nyXG8aJXervDe5z0F2lN4fVlWmf7XpDgc5YPYaAgRhEALw_wcB#/course?CP_ID=CPM8DkjT7zzUGfahHtGHFaEg 3.SEMI Unversity - 半導體線上學習平台 線上課程多元化，SEMI Unversity推出免費系列課程，不限背景、科系要求，註冊後就能使用，內容核心包含「半導體概論入門、工程設計流程、創意程設思維、邏輯閘與二元運算、微晶片與太陽能晶片與高科技行業職涯探索」 了解更多點這▶ https://www.semorg/zh/semi-university/free%20lesson 文組生轉職半導體科技業，並不代表你需要捨棄既有的專業背景，而是透過補足專業術，讓自己在這個新領域中如虎添翼。透過有系統地學習程式設計、資料分析等實用技能，再搭配上數位行銷與專案管理的知識，你將會發現自己有更多機會大展身手。不妨利用台灣豐富的資源進行學習與提升，為自己的職涯打開全新的可能性。