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由於課程內容將以104履歷範本為教學架構， 為了確保學習成效，需要請學員先開通104履歷， 並填寫初版履歷，繳交連結供資格審核參考。 📍如何取得履歷連結？ 【電腦版】 ❶點選「My104」➡ ❷點選「履歷」➡ ❸點選「我的履歷」➡ ❹點選「‧‧‧」➡ ❺點選「取得連結」➡ ❻點選「複製連結」 【手機版】 ❶點選「左上三條橫線鈕」➡ ❷點選「履歷表」➡ ❸點選「‧‧‧」➡ ❹點選「取得連結」➡ ❺點選「複製連結」 【捷徑】 104 履歷表：https://pda.104.com.tw/profile/intro 可直接從步驟❸點選「‧‧‧」➡ ❹點選「取得連結」➡ ❺點選「複製連結」

從傳統電力配線、馬達控制，到物聯網、人工智慧與工業自動化，電機技術早已深入現代生活與科技產業。位於臺北市的大安高工電機科，透過循序漸進的專業課程，讓學生從基礎電學出發，逐步掌握電路設計、程式控制與跨領域整合能力。 深耕技職教育26年，培養兼具理論與實作的電機人才 投入技職教育已有26年的張益華主任，最初於大安高工電機科進行教育實習，親眼見證學生透過動手實作建立自信，也因此確立投入技職教育的方向。後來取得國立臺灣科技大學電機工程研究所控制組博士學位，將學術理論與教學實務相互結合，持續培育電機專業人才。 談到電機科與電子科的差異，張主任以「電機提供動力，電子處理訊號」簡單說明。電機科著重電力應用、設備驅動與控制技術，但隨著產業自動化，兩者的專業界線逐漸融合。 如今，大安高工電機科不僅教授傳統工業配線，更延伸至PCB電路板設計、單晶片控制、物聯網及機器手臂操作等領域。張主任以「知識築基、實作淬鍊、專業賦能」三個關鍵字，概括科上的教學理念，期望學生不只理解原理，更能將技術應用於實際問題。 從基本電學到PLC控制，循序建立電機專業能力 高一課程以「基本電學」及「基礎配線實習」為核心，學生先理解電路原理，再從開關、燈具等簡單電路開始練習，逐步熟悉電路圖判讀、導線連接及電路量測。 「沒有確認，就不能送電。」張主任特別強調實習安全的重要性。除了正確操作，學生也必須學會檢查線路、判斷異常，培養獨立排除故障的能力。 進入高年級後，課程逐漸深入「電機機械」與「PLC可程式控制實習」，學習馬達、變壓器的運作原理，並透過撰寫控制程式，讓設備依照設定條件自動運作。 此外，「智慧居家監控實習」與「微處理機控制實習」則結合感測器、物聯網通訊及程式設計，讓學生從傳統強電配線跨足弱電控制，逐步具備智慧自動化系統的整合能力。 圖片：學生實作課程 課堂知識延伸專題製作，展現創意與解決問題的能力 高三洪同學回顧三年學習，最令他印象深刻的是與同學合作完成遊戲開發專題。團隊受到《瑪利歐》等2D遊戲啟發，嘗試跳脫傳統跳躍、閃避障礙的玩法，設計出透過交換位置來進行闖關的遊戲機制，最終獲得科內小專題第一名。 洪同學分享，最大的挑戰在於將課本理論轉化為實際作品。過程中雖然運用ChatGPT協助開發，但仍需要具備足夠的專業知識，才能判斷AI提供的內容是否可行，並持續修正。 相較之下，陳同學更偏好理論課程。家人從事半導體相關工作，讓她有機會接觸科技產業，進而選擇電機科。她坦言，自己並非特別擅長實習，尤其在智慧居家監控課程中，從零開始學習程式設計曾讓她感到吃力，所幸透過觀察與請教同學，逐步理解操作方式。 兩位學生的經驗也反映出，電機科並非只有動手實作，理論理解、邏輯思考與團隊合作，同樣是不可或缺的學習能力。 圖片：洪同學遊戲開發成果圖 從證照培訓到全國競賽，累積專業技術與實戰經驗 除了課堂學習，大安高工電機科也規劃完整的技能檢定輔導，包含工業配線、室內配線、工業電子丙級，以及數位電子乙級技術士證照，協助學生逐步累積專業能力。 競賽培訓則採取「平時扎根、專項培訓、經驗傳承」模式，由教師發掘具潛力的學生，透過課後訓練、模擬競賽及學長經驗分享，延續科上的技術傳承。 在全國工業類學生技藝競賽中，大安高工電機科於108至112年連續五年獲得工業配線金手第一名，114年再度奪冠。 專題實作同樣成果亮眼，例如「AI視覺辨識—自動收羽球機」獲得114年全國專題實作競賽第一名，「限高之眼—車道智慧辨識系統」則獲得佳作，展現學生結合AI、感測與自動控制技術的能力。 圖片：學生專題成果｜AI視覺辨識—自動收羽球機 升學與就業選擇多元，電機工程延伸至半導體與智慧製造 電機科畢業後，學生多選擇繼續升學。根據張主任分享，科上國立科技大學錄取率達90%，其中國立臺灣科技大學、國立臺北科技大學及國立臺灣師範大學三校錄取率合計達60%。 未來發展也不侷限於傳統電力產業，隨著專業進一步分流，可朝半導體與IC設計、資通訊、綠能、智慧自動化、機器人及AI等領域發展。 受訪的陳同學與洪同學，目前也都以國立臺灣科技大學電機工程系為升學目標，期望延續高中所累積的專業基礎。 選擇電機科，興趣與邏輯思考比追逐產業熱潮更重要 什麼樣的學生適合電機科？張主任認為，喜歡動腦、願意動手，並且對科技充滿好奇、遇到問題願意嘗試解決的學生，都值得考慮。 洪同學則提出另一個觀點。他認為，不應只因半導體產業熱門或薪資前景而選擇電機科，更需要了解實際學習內容，確認自己是否願意長期投入。 張主任也提醒家長，選擇技職教育，不只是選擇科系名稱，更要理解孩子的興趣、性格與學習方式。電機科既需要扎實的理論，也需要反覆實作與面對挫折的耐心。 從一條電路的連接，到整套智慧系統的開發，大安高工電機科讓學生在三年中逐步累積專業知識與實作經驗。正如張主任所言：「選電機，不只是學一項技術，而是培養解決問題、跨域整合與面對未來的能力。」 開箱電機科學習日常！更多科系探索，歡迎追蹤104高職生IG 在 Instagram 查看這則貼文 104高職生（@104v.hs）分享的貼文

一句話，抓住目光！ 把你的**履歷標題（Headline）**當作你的求職口號。 只用一句話，清楚傳達你是誰、你能帶來什麼價值。 在 104 上，履歷標題是人資最先看到的內容——所以千萬不能隨便寫！ Why It Matters 為什麼這一行這麼重要？ 你的履歷標題會幫你設定職涯語氣，告訴雇主： 你想找什麼樣的工作 你擁有哪些技能或經驗 為什麼值得繼續看下去 這就是你的第一印象。 要清楚、有自信，並且明確對準目標職缺。 How to Write a Great Resume Headline 怎麼寫出一個吸引人的履歷標題？ Here’s a simple formula: [Job Title] + [Key Skill or Experience] + [Value or Achievement] 試試這個簡單公式： [職稱] + [關鍵技能或經驗] + [價值或成就] 📌 Examples 範例： ✅ Customer Service Specialist with 5+ Years in Retail 客服專員｜5年零售經驗 ✅ Bilingual Marketing Assistant | Social Media Expert | Fast Learner 雙語行銷助理｜社群經營高手｜學習速度快 ✅ Entry-Level Software Engineer Passionate About AI 初階軟體工程師｜熱愛AI應用 🚫Avoid this 避免這樣寫： ❌Looking for job” / “New graduate needs opportunity” (Too vague and passive) 「正在找工作」 / 「剛畢業，想要機會」——太模糊、太被動！ Tips for Clear Writing 清楚表達的小技巧： Use short, powerful words 用簡短有力的字詞 Focus on what you can do, not just what you want 強調你能提供什麼，而不是你想要什麼 Look at job ads and borrow keywords (ex: teamwork, Excel, communication)參考職缺內容，加入關鍵字（如 teamwork、Excel、溝通） Don’t worry about being perfect—just be clear and confident 不用追求完美，但一定要明確、有自信 📝 英中詞彙對照表 英文詞彙／片語 中文翻譯 Headline 標題 Job title 職稱 Skills 技能 Experience 經驗 Achievement 成就 Confident 有自信的 First impression 第一印象 Recruiter / HR 招募者／人資 你只有一行的空間，讓人資停下來、想看更多。 讓這一行文字精準、有力、專業地代表你自己！ ✅ Next week: We’ll tackle the career summary—how to write a short paragraph that sells your story. 下週預告：我們將教你撰寫「職涯摘要」——用一小段文字說好你的職涯故事。 若你想跟著老師一起學習更多英語技巧: 🔗https://events.taiwantrade.com/2025AIE1126/CMS/%E8%AA%B2%E7%A8%8B%E4%BB%8B%E7%B4%B9 (此貼文由ITI講師Bob撰寫)

各位同學＆老師，大家好！ 附檔是104升學就業地圖＿科系頁功能的說明。 科系頁除了提供科系校友畢業後「職涯發展」及「研究所深造」的即時狀況，也提供科系的簡介、課程內容及科系學長姐的真心話。 此外，我們也將各大學科系的「科系官網」、「ColleGo」及「大學問」...做了快速連結，方便大家目標校系。 Keep Going ! Spring

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

許多人會混淆ex.和e.g.這兩個縮寫的使用，但其實它們在正式性和應用場景上有所不同，這篇文章說明ex.、e.g.、i.e.和viz.四個常用英文縮寫的適用場合和例句，讓你更加了解這些「例子」！ 一、 Ex. vs. E.g. 的區別 ▍ Ex. ：example 的簡寫，多用於自己的筆記中 ● 例句： We can improve customer satisfaction by offering additional services, ex. extended warranties or free returns. 我們可以透過提供額外服務來提高顧客滿意度，例如延長保修期或免費退貨。 ▍ E.g.：來自拉丁文 exempli gratia（例如） 較為正式，常見於學術寫作、正式報告、或專業的文章中。 ● 例句： To increase productivity, we should adopt new project management tools, e.g., Trello or Asana. 為了提高生產力，我們應該採用新的專案管理工具，例如 Trello 或 Asana。 二、其他常用縮寫 ▍ i.e. (that is)：來自拉丁文id est，i.e. 的翻譯是「即」或「也就是」 ● 例句：We need to focus on the primary market, i.e., the North American region. 我們需要專注於主要市場，也就是北美地區。 ▍ viz. (namely)：來自拉丁文videlicet，意思是「即」或「就是」 ● 例句：Our department handles various operations, viz., sales, customer service, and logistics. 我們部門負責多項業務，即銷售、客戶服務和物流。 Ex. 和e.g.取決於寫作的對象，日常寫作和筆記用ex. 較為簡便，但正式場合記得用e.g. 或i.e.，會更加精確喔！

如果你正在準備 iPAS AI應用規劃師考試，除了熟悉考科與題型，更重要的是理解：為什麼這張證照近年受到這麼多關注？企業真正想找的，又是什麼樣的 AI 人才？ 104學習合作講師 CcCHEN 從產業趨勢、人才需求與實際備考角度，整理 iPAS AI應用規劃師值得關注的原因。文章不只談考證照本身，也進一步提醒，企業需要的已不只是會使用 AI 工具的人，而是能把 AI 與原有專業結合、實際應用在工作情境中的跨域人才。 如果你正在備考，或想了解這張證照對職涯發展的實際幫助，推薦閱讀 CcCHEN 老師的完整解析，也可以藉此重新檢視自己的學習方向：目標不只是考過，而是真正建立能帶進職場的 AI 應用能力。 https://vocus.cc/article/6a9224fcfd89780001d21287 CCChen 老師課程 : 【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61 iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題​｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e

2026 多款大型語言模型 陸續推出超強 AI 繪圖能力✍️，不僅 Grok 的擬真照片或 Gemini 的修圖功能，備受矚目的還有聊天機器人霸主🚀 ChatGPT 最新版本的 ChatGPT 4o ，語言理解和圖片生成都超厲害，這篇文章要分享 4 個超簡單用 Prompt 就能賺錢的方法，增加收入幫自己加薪！ 4 個用 ChtaGPT 賺錢的方法目錄（點擊快速抵達） 　🐈 上架 Line 貼圖 　👕 販售周邊產品 　🎬 做影片賺廣告收益 　📝 寫文章拿分潤、賺稿費 文 / 職迷不霧 *貼心提醒～文章中 [__] 的地方都是可以自己填寫的唷 1.　🐈上架 Line 貼圖 上傳你的照片給 ChatGPT 後，輸入 Prompt ： 請參考照片生成 [__] 張 Q 版貼圖，每張貼圖分別加上下面的字：1.哈囉2.早安3.等一下4.不好意思5.好唷6.沒問題… 生成結果很滿意的話就直接下載使用，或者再用指令後製：請幫我把每張貼圖分割並且去背接下來就可以手刀衝 LINE 原創市集上架貼圖囉！ 點擊快速回目錄⤴ 2.　👕販售周邊產品 想把 Logo 印在產品上，就這樣跟 ChatGPT 說：請幫我把 Logo 圖設計在衣服上 不會用繪圖軟體做檔案給廠商不用擔心！只要你有 ChatGPT 生成的示意圖，很多廠商都可以幫你轉成向量檔喔！（例如： AI 檔）。更甚至你只要有 Logo 圖案，提供給廠商然後說你想做成什麼產品也可以，要設計 Logo 的話就用這個指令：請幫我設計 Logo，要有文字 [__] ，風格是 [__] 點擊快速回目錄⤴ 3.　🎬做影片賺廣告收益 到探索 ChatGPT 搜尋「CapCut VideoGPT」開始聊天後，輸入指令請幫我生成一段 [__] 的影片，用 [__] 的比例呈現 影片生成後 AI 會給你連結，點擊前往就能看到影片，音樂、字幕都自動幫你配好👏 你可以進行編輯或是直接匯出，然後上線到 Youtube ，就可以開盈利賺廣告費了！ 點擊快速回目錄⤴ 4.　📝寫文章拿分潤、賺稿費 想要快速寫出一篇沒有 AI 味的文章，一定要試試這個 Prompt ：你現在是一位 [__] 作家，請寫一篇 [__] 字的文章，主題是 [__] ，受眾是 [__] ，目的是 [__] ，希望有 [__] 、 [__] 這幾個 SEO 關鍵字，請用 [__] 的語氣撰寫 接下來，寫完文章記得最最最重要的！讓人看了就想點進去的爆款的標題，用這個指令就對了：請幫 [__] 主題生成一個吸睛的 SEO 文章標題 內容跟標題都準備好後，就可以發佈到部落格平台（如：痞客邦、方格子），除了透過分潤賺取收入之外，持續經營內容累積粉絲，讓廠商看見你！你又可以接業配賺錢💰 點擊快速回目錄⤴ 用 ChatGPT 賺錢就是這麼簡單！而且其實變現的方法還有很多，未來會再持續分享，歡迎追蹤職迷不霧學更多 AI & 職場成長內容🫶 記得～開心賺錢的同時，要秉持良善原則💗 把 AI 的力量用在正向創造與幫助他人，千萬不可以違法喔～ 我以前常困擾，怎麼在社群讓別人看到我厲害的地方我想要其他人來找我合作，多賺一點錢💰但我把專業寫在 IG 或 Threads 的介紹都沒用==認真想想，可能這兩個平台都是玩樂性質的關係吧後來，我看到同事在用台版 LinkedIn，超酷！每個人名字旁邊都會顯示職業，不怕別人不知道我是做什麼的我馬上創了一個帳號！現在有閒就發炫耀文📱就是可以展現自己專業知識的貼文，比如：我怎麼用 AI 做超屌的動畫之類的我還在上面建一個可公開又比較輕鬆版的履歷沒想到發文刷存不到一個月，就收到合！作！邀！約！現在變得好忙哈😆 除了正職還多了 2 個副業💰💰💰真的很推薦想增加收入的來一起玩人才社群～～～ 作者：職迷不霧點我追蹤職迷不霧 IG ❤️❤️❤️ 延伸閱讀：【AI求職工具】4狠招用AI拿下高薪工作！規劃職涯、生成履歷照、撰寫履歷、練習面試都靠AI搞定！【AI聊天機器人】推薦選哪個？4大AI比較！馬上找到適合的AI助手：ChatGPT、Grok、Gemini、Deepseek【AI懶人包】看這篇就夠！2026推薦AI免費vs訂閱工具大全（持續更新)

【AI 履歷篩選系統是什麼】 一個職缺開出去，收到上百份履歷並不少見。人資要在有限的時間裡逐一閱讀、對照條件、挑出值得面試的人選，是相當耗費心力的工作。AI 履歷篩選系統的作用是依職缺條件整理履歷、比對資格並摘要經歷，協助人資完成初步篩選。 需要先說明的是，AI 在這裡只做初步整理。是否邀請面試、是否錄用，仍然應該由人資與用人主管判斷。 【功能重點整理】 多維度評分：依官網說明，系統會就技能匹配度、產業經驗、年資、教育背景、轉職頻率、薪資期待差距與通勤距離等面向逐項評分。 分級推薦：把應徵者分成強烈推薦、建議面試、觀察與不適合等級別，讓人資先看優先名單。 多職缺分流：同時開出多個職位時，系統會把履歷推薦到較符合的職缺，避免適合其他職位的人選被忽略。 偏好學習：主管對人選給予正面或負面回饋之後，系統會學習其偏好並調整推薦順序。 面試題與起薪建議：可產生客製化的面試題目，並參考行情與預算提供起薪建議，作為面試準備的參考。 招募流程串接：官網說明可匯入主要人力銀行的履歷，並串接面試排程與錄取通知的產生。 【挑選時的判斷方式】 常見的路線有三條，做AI 履歷篩選系統比較時可以逐一對照。自建方案的彈性最高，適合需求很特殊、又有內部技術人力的公司，但後續維護與交接成本需要自己承擔。單點工具的優點是專注，缺點是每多一套工具就多一份訂閱、多一組帳號，資料也分散各處。整合平台則是把多項功能收在同一套系統，官網說明可省下約七到八成訂閱成本，不過仍應評估自己實際會用到多少模組。 評估AI 履歷篩選系統時，除了官網列出的資料隱私、中文能力、整合深度與計價透明度，還要確認評分依據是否看得到、人資能否調整結果。履歷含有個人資料，存取權限與保存期限也應事先規劃。 實際試用時，建議準備一份簡單的檢核表：第一，用公司真實的資料跑過一次完整流程，而不是只看示範畫面；第二，請第一線的使用者親自操作，記錄他們卡住的地方；第三，確認資料能否匯出，以及停用時如何取回；第四，了解客服的聯絡方式與回覆時間。這四點看似基本，卻是日後是否用得下去的關鍵，也比單純對照功能清單更能看出差異。 【適用對象與情境】 情境一：一家快速展店的零售品牌，每月要招募數十位門市人員，只有兩位人資負責。使用AI 履歷篩選系統後，履歷先由系統依職缺條件整理與分級，人資把時間用在聯繫與面談。 情境二：一間科技公司同時開出工程、產品與業務職缺，投遞的履歷常常互相重疊。系統協助分流之後，各用人主管只需要檢視與自己職缺相關的名單與摘要。 這類工具適合招募量大、人資人力有限，或用人主管沒有時間逐份閱讀履歷的公司。 【方案與費用】 管理王採方案制，AI 履歷篩選系統內建於方案之中，不需要為單一系統另外付費。免費方案為 NT$0、永久免費，成員上限 10 人、儲存空間 1 GB，註冊時贈送一次性的 AI 點數 500 點，部分功能為 30 天試用。經濟型每月 NT$5,000，成員上限 30 人、50 GB、每月 AI 點數 1,000 點。商務型每月 NT$10,000，成員上限 60 人、200 GB、每月 AI 點數 3,000 點，並含 8 小時遠端導入教育訓練。旗艦型每月 NT$19,900，成員不限、1 TB、每月 AI 點數 10,000 點，含 16 小時遠端導入教育訓練。 年繳的月費不打折，但會加贈 2 個月，等於付 12 個月使用 14 個月。若有特殊流程需要調整，客製化開發以每小時 NT$1,000 計價；需要更多陪跑時，可加購教育訓練，每小時 NT$2,000，最低 10 小時。履歷的分析與摘要會使用 AI 點數，招募量大的月份可留意點數用量。談到AI 履歷篩選系統費用，建議把人數、儲存量與 AI 用量一起估算，實際金額與方案內容以 app.ai.com.tw 官網公告為準。 【使用上的提醒】 使用 AI 協助篩選履歷，最需要留意的是公平與透明。職缺條件應以工作所需的能力與經驗為主，不要把性別、年齡、婚姻狀況等與工作無關的項目作為篩選依據，以免違反就業相關法規。系統提供的偏好學習功能雖然方便，但也可能把主管的個人習慣放大，建議定期檢視被排除的履歷，確認沒有錯失合適的人選。 分數與分級只是排序的參考。對於分數接近門檻的應徵者，人資仍應閱讀原始履歷；起薪建議與面試題目也只是準備面談的素材，最後仍須依公司的薪資制度與面談結果決定。應徵者的履歷屬於個人資料，未錄取者的資料保存多久、由誰可以查閱，都應訂出規則並確實執行。 【導入前常被問到的事】 Q：AI 可以直接決定錄取誰嗎？ A：不建議，也不應該。AI 僅作初步整理與排序，錄用決定仍由人資與主管判斷，被列為不適合的履歷也建議抽樣複查。 Q：AI 的評分會不會有偏差？ A：有可能。評分取決於職缺條件的設定與過去的回饋，建議定期檢視篩選結果，避免把與工作能力無關的條件納入。 Q：應徵者的資料安全嗎？ A：官網說明上傳的文件不會用於模型訓練，資料存放於台灣。公司仍應依個資法告知應徵者資料的用途。 Q：AI 履歷篩選系統能產生面試題目嗎？ A：可以，系統會依職缺與履歷內容提供題目建議，面試官可再自行增刪。 【上線前後的準備】 系統上線不等於流程改變。比較穩妥的做法，是先盤點現行流程裡哪些步驟最耗時、最容易出錯，再決定要讓系統接手哪一段。開始時不必追求一次到位，選定一個具體的目標，例如減少重複輸入或縮短回覆時間，運作一到兩個月後再檢視成果。 過程中有兩件事值得留意。其一是舊資料的整理，匯入之前先清掉重複與過期的內容，後續才不會越用越亂。其二是同仁的使用習慣，初期可以保留舊做法並行一小段時間，等大家熟悉後再完全切換。需要協助時，可以利用方案所附或加購的教育訓練時數。 【推薦與聯絡資訊】 AI 履歷篩選系統推薦與否，最後仍要回到公司自己的流程來判斷。若希望由熟悉在地企業的團隊協助，管理王是可以考慮的選項：戰國策集團出品，深耕企業服務超過 25 年，服務超過 3 萬家企業客戶，台灣團隊服務，資料存放於台灣。歡迎先以免費方案體驗，再與顧問討論適合的方案。 管理王 AI.com.tw 0800-003-191

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.................

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

履歷不再只是列出經歷，而是快速讓企業看懂你的能力。 根據 104 人力銀行數據顯示，有填寫資格認證的求職者面試機會提升 35%。 為了讓您的每一份努力都能被轉化為實質優勢，我們將履歷表證照區塊升級為「資格認證」，讓證照、課程與學習成果都能完整呈現，提升履歷競爭力。 ❇️【你的履歷，可能少了這一塊】 很多人其實有能力，但履歷常出現這些問題： • 只寫證照名稱，看不出程度 • 沒有分數 / 有效期限 • 課程學過，但無法呈現 • HR 無法快速判斷實力 👉 結果：有學 ≠ 被看見 ❇️【升級為「資格認證」三大核心亮點】 ① 資訊更完整（提升專業度） 現在可填寫： • 成績 • 證書編號 • 有效期限 • 認證連結或上傳檔案 ② 多元成果呈現（不只證照） 除了考試型證照，還能放： • 線上課程證書 • AI / 數據學習成果 • 技能培訓紀錄 ③ 自動升級（不用重填） 系統會幫你： • 自動轉換舊資料 • 補齊發證單位 • 優化排版 【為什麼會影響面試機會？】 HR在篩選履歷時，重點其實很單純： • 能不能快速看懂你的能力 • 有沒有明確的證明 👉 有「資格認證」＝更容易被選中 ❇️常見問題 QA Q1：沒有證照，也可以用嗎？ 可以。課程證書、學習成果都能放入。 Q2：一定要填很多嗎？ 不用，重點是「關鍵且有證明的能力」。 Q3：舊資料需要重填嗎？ 不需要，系統會自動轉換升級。 「資格認證」就是讓能力被看見的關鍵 👉 現在就升級你的履歷 https://104.onelink.me/RPgE/07n2gw4e

Excel或Google Sheets的欄位內容沒統一，樞紐分析被拆成好幾類、加總還算不出來？本文分享使用ChatGPT檢查欄位問題、建立清理規則、產生公式，並將混亂資料轉換成一致格式，附8組可直接複製的提示詞範本，同樣適用。本文節錄自《ChatGPT上工了! 最強AI活用術》。 文／施威銘研究室 本文目錄（點擊可快速前往） 請ChatGPT幫你清理Excel資料、統一欄位格式輸入指令請ChatGPT做檢查範例：清理訂單資料中的欄位與格式檢查資料、給予清理規則產生清理公式常見清理任務的指令範本：檢查欄位、金額、統一日期格式使用ChatGPT外掛時的注意事項 【在Excel或Google Sheets使用ChatGPT外掛】 工具：Excel或Google Sheets 外掛：ChatGPT for Excel／ChatGPT for Google Sheets Excel安裝：常用→增益集→ 搜尋ChatGPT→ 新增 Google Sheets安裝：擴充功能→外掛程式→取得外掛程式→ 搜尋ChatGPT→安裝 登入：用OpenAI帳號登入。免費版及各訂閱方案皆可使用 注意：類似的外掛程式很多，下載時請確認公司名稱為「OpenAI」（圖／104職場力小編截圖） 請ChatGPT幫你清理Excel資料、統一欄位格式 資料表在進行排序、篩選、加總、查找或樞紐分析前，通常需要先確認欄位與格式是否一致。即使資料看起來可以閱讀，只要欄位內容不統一，後續分析就可能出現錯誤。例如，同一欄地區中同時出現「台北」、「臺北市」、「Taipei」；同一欄日期中混用「2026/1/5」、「1月5日」、「2026-0105」；同一欄金額中同時出現「1200」、「1,200」、「$1,200」、「1200元」。這些內容對人來說容易理解，但在試算表中可能被判斷為不同分類、不同格式，甚至不同資料型態。 ChatGPT可以協助使用者檢查欄位問題、建立清理規則、產生公式，並將混亂資料轉換成一致格式。用在資料整理的前置階段，幫助使用者判斷哪些欄位需要統一、哪些內容可能會影響計算，以及應該採用哪些功能來處理。 輸入指令請ChatGPT做檢查 使用這項功能時，可以先選取需要檢查的資料範圍，例如A1:F20，再於ChatGPT外掛中輸入清理指令。比較穩定的做法是先請外掛檢查問題，再請它建立規則，最後才請它產生公式或建議處理方式。可以在外掛中輸入： 【提示詞】請檢查目前選取的表格有哪些欄位與格式問題。請用表格列出欄位名稱、問題類型、可能影響與建議清理方式。請特別檢查日期、金額、分類名稱、空格與付款狀態是否一致。 如果已經知道要清理的欄位，也可以更精準地輸入： 【提示詞】金額欄位在（自行選取或填寫）欄，內容可能包含 $、,、元 等符號。請提供一個可以放在新欄位的公式，將這些內容轉成可加總的純數字。 先檢查問題以避免ChatGPT誤改資料；再建立清理規則可以讓我們確認標準；最後產生公式，則能把清理結果放在新欄位中檢查，而不是直接覆蓋原始資料。 範例：清理訂單資料中的欄位與格式 檢查資料、給予清理規則 假設工作表中有一份簡單的訂單資料： 訂單編號地區訂單日期金額付款狀態商品類別A001台北2026/01/051200已付款辦公用品A002臺北市1月6日850元已付辦公用品A003Taipei2026-01-07$2,300Paid電腦週邊A004新北2026.01.081,500未付款電腦週邊 這張表看起來仍然可以閱讀，但若要做統計，會出現幾個問題。地區欄位中「台北」、「臺北市」、「Taipei」可能代表同一地區，但在樞紐分析中會被拆成不同分類。訂單日期欄位混用斜線、中文日期、短橫線與句點格式，可能影響排序與月份統計。金額欄位混入「元」、「$」與逗號，可能造成加總失敗。付款狀態中的「已付款」、「已付」、「Paid」也需要統一。商品類別中的「電腦週邊」與「電腦周邊」雖然意思接近，但試算表會將它們視為不同類別。我們可以先選取這份資料，然後在ChatGPT外掛中輸入： 【提示詞】請檢查目前選取的訂單表有哪些資料清理問題。請用表格列出欄位、問題類型、可能影響與建議處理方式。請不要直接修改資料，先提出清理建議。 外掛可能回傳類似以下內容： 欄位問題類型可能影響建議處理方式地區同一地區有多種寫法樞紐分析或篩選時會被拆成不同分類建立對照表，將台北、臺北市、Taipei統一為臺北市訂單日期日期格式不一致可能無法正確排序、依月份統計或製作趨勢圖統一為 yyyy-mm-dd 格式金額數字混入符號與文字加總、平均或比較時可能出錯移除 $、,、元 後轉為純數字付款狀態分類命名不一致篩選與統計時結果分散將已付款、已付、Paid 統一為已付款商品類別同義分類用字不同分類統計會被拆成兩組將電腦週邊與電腦周邊統一為同一標準名稱 接著，可以在外掛中請ChatGPT建立清理規則： 【提示詞】請根據剛才檢查出的問題，建立一張清理規則表。欄位請包含：原始欄位、標準格式、建議方法、是否需要人工確認。 ChatGPT可能會回傳： 原始欄位標準格式建議方法是否需要人工確認地區台北市、新北市等標準縣市名稱建立對照表，再用XLOOKUP或VLOOKUP轉換是訂單日期yyyy-mm-dd使用日期轉換公式或先統一分隔符號部分需要金額純數字使用SUBSTITUTE、VALUE或REGEXREPLACE清除符號否付款狀態已付款、未付款建立對照表或使用SWITCH / IF統一否商品類別固定分類名稱建立對照表或使用取代功能是 這張規則表可以放在工作表旁邊，作為後續清理依據。需要人工確認的項目，通常是分類標準或語意判斷。例如「Taipei」是否一定要轉成「台北市」，要看資料來源是否可能包含「台北地區」或其他更寬的區域定義；「電腦週邊」與「電腦周邊」是否統一，也要看團隊採用哪一種標準用字。 產生清理公式 確認清理規則後，可以請ChatGPT 外掛針對特定欄位產生公式。比較推薦的做法，是在原始欄位旁新增「清理後」欄位，而不是直接覆蓋原始資料。例如可以新增「清理後金額」、「標準付款狀態」、「標準地區」等欄位，方便檢查公式結果是否正確。我們在這邊以「統一金額格式」、「統一付款狀態」為例子做示範。 1. 統一金額格式：若金額在D欄，可以在外掛中輸入： 【提示詞】金額欄位在D欄，可能出現1200、850元、$2,300、1,500這幾種格式。請提供一個可放在新欄位的公式，將它轉成可以加總的純數字。 Excel可能會出現以下公式： =VALUE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(D2,"$",""),"元",""),",","")) 這個公式用多層SUBSTITUTE逐一移除$、元與逗號，再用VALUE轉成數字。它的優點是容易理解，缺點是每新增一種要移除的符號，就需要增加一層替換。如果資料來源長期會出現不同格式，使用對照表、PowerQuery或更進階的清理工具可能更適合。 2. 統一付款狀態：原始資料中可能有「已付」「Paid」「未繳」「Unpaid」，我們希望統一成「已付款」或「未付款」。這時就可以先請ChatGPT建立一張對照表，再讓ChatGPT提供函數，把原始值轉成標準值。 【提示詞】請在原始資料旁建立一份「付款狀態對照表」，包含「原始值」與「標準值」兩個欄位，並依照下列規則填入：●「已付款」、「已付」、「Paid」統一對應為「已付款」。●「未付款」、「未付」、「Unpaid」統一對應為「未付款」。請保留原始資料，不要直接修改或覆蓋原欄位。 先請ChatGPT建立付款狀態的對照表（圖／旗標科技） 接著，請ChatGPT依照對照表寫的轉換規則，在原始資料旁新增「整理後的付款狀態」欄位，將E欄中格式不一致的付款狀態統一為標準值。對照表位於H2:I7，其中H欄為原始值，I欄為對應的標準值。 【提示詞】E欄為「付款狀態」，其中包含多種不同寫法。請參考H2:I7的對照表，提供一個可填入新欄位的公式，將 E 欄的付款狀態轉換為對應的標準值。若找不到相符的原始值，請顯示 "需確認"。 本次實際測試中，ChatGPT提供的公式如下： =IFERROR(VLOOKUP(E2,$H$2:$I$7,2,FALSE),"需確認") 這個公式會先讀取E2儲存格中的付款狀態，並到H2:I7的對照表中尋找完全相同的原始值。找到後，會回傳對照表第二欄的標準值，例如將「已付」或「Paid」轉換成「已付款」。公式中的$用來固定對照表範圍，因此向下複製公式時，查找範圍不會跟著移動。如果找不到相符的付款狀態，IFERROR就會讓儲存格顯示「需確認」。 可以看到ChatGPT已經在G欄新增一個欄位，用來顯示統一判斷後的付款狀態（圖／旗標科技） 若使用的是Microsoft365或新版Excel，也可以使用XLOOKUP： =XLOOKUP(E2,$H$2:$H$7,$I$2:$I$7,"需確認",0) 這個公式會取得E2的付款狀態，並在H2的「原始值」中尋找完全相同的內容；找到後，回傳同一列I2中的「標準值」。若找不到相符內容，就顯示「需確認」。最後的0代表必須完全符合，而$則用來固定對照表範圍，讓公式向下複製時不會移動。但是部分舊版Excel還有Google Sheets都不支援XLOOKUP，假如出現 #NAME?，就得改用VLOOKUP版本。 常見清理任務的指令範本：檢查欄位、金額、統一日期格式 在Excel或GoogleSheets中使用ChatGPT外掛清理資料時，可以依照問題類型輸入不同指令。若資料問題不明確，先要求外掛檢查；若問題已經明確，再要求它產生公式或清理規則。 使用需求可輸入到外掛的指令檢查欄位問題請檢查目前選取的表格有哪些欄位與格式問題，並指出哪些問題會影響排序、篩選、加總或樞紐分析建立清理規則請根據目前表格建立一份欄位清理規則表，包含欄位名稱、問題類型、標準格式與建議處理方法統一分類名稱請檢查目前選取欄位中哪些值可能代表同一意思，並建立標準化對照表。若不確定，請標註需要人工確認清理金額欄位請提供Excel與Google Sheets公式，將目前金額欄位中含有貨幣符號、逗號與文字單位的內容轉成純數字清理日期欄位請檢查目前日期欄位有哪些格式不一致，並建議如何統一為yyyy-mm-dd。若部分資料缺少年份，請標註需要補充規則清除多餘空格請提供公式，清除目前文字欄位中的前後空格、連續空格與不可見字元拆分混合欄位請根據目前欄位內容，判斷是否需要拆分成多個欄位，並提供Excel與Google Sheets可用方法檢查重複資料請根據目前表格欄位，建議應該用哪些欄位判斷重複紀錄，並說明理由 這些指令可以依表格內容調整。若外掛輸出的解法說明不明確，可以要求它「引用具體欄位名稱與範例值」；假如公式出錯又不知道怎麼調整，可以用「先用輔助欄位分步處理，再提供合併公式」提示詞處理。 使用ChatGPT外掛時的注意事項 使用ChatGPT 外掛清理欄位與格式時，應先保留原始資料。比較安全的做法，是新增「清理後」欄位，或另存一份工作表，再將公式結果放入新欄位中檢查。若直接覆蓋原始欄位，一旦清理規則有誤，就不容易回頭確認資料原貌。這一點在金額、日期、客戶資料、庫存資料與交易紀錄中特別重要。 清理後也建議進行抽樣比對。可以挑選幾筆正常資料、空白資料、格式特殊資料與找不到對應值的資料，檢查清理前後是否符合預期。例如付款狀態使用對照表轉換時，若某個原始值沒有出現在對照表中，公式最好顯示「需確認」，而不是直接保留原值或顯示空白。這樣可以讓尚未被清理規則涵蓋的資料浮現出來，方便後續補充對照表。 清理公式也需要測試，尤其是日期與金額欄位，只要資料中有少數特殊格式，公式就可能失效。例如金額欄位如果出現負數、括號表示負值、百分比、小數點或不同幣別，原本只移除符號的公式可能不夠用。日期欄位若出現缺少年份、民國年、西元年混用，或文字日期與數字日期混雜，也需要先確認轉換規則，不能只依賴單一公式。 如果試算表裡的資料會定期更新，建議把清理規則整理在工作表中，例如建立一張「對照表」或「清理規則」工作表，記錄原始值、標準值、處理方法與是否需要人工確認。ChatGPT外掛可以協助產生規則與公式，但清理規則最好留在試算表內，方便日後重複使用、檢查與交接。 節錄自：旗標科技《ChatGPT上工了! 最強AI活用術: ChatGPT Work×GPT 5.6》／施威銘研究室 著

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

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

透過經典熱門電影與影集，學習最道地的英語表達，並深入了解影劇背後的文化脈絡。讓我們和熱愛電影的專業講師一同在輕鬆氛圍中，強化英語能力、拓展文化視野，在語言與文化之間搭起連結！ ⭐本活動「免費」參加，名額有限，歡迎盡早報名！ 適合對象｜一般大眾 日期時間｜11月 6日 (四) 13:30 講座地點｜語言訓練測驗中心一樓107室 活動詳情｜https://lttc.tw/0LU0Bq 免費報名｜https://www.tfaforms.com/5196795

想轉職成為半導體工程師需要多久？陽明交大給出新答案：3個月。勞動部與陽明交大攜手成立半導體短期人才培訓班，目前已成功協助上千人轉職，其中有3成是文組生。培訓班讓本科或非本科生成為產業即戰力，解決科技業缺工問題，同時也開啟更多職涯可能性。 文／蕭歆諺　圖／莊凱程　由天下雜誌授權轉載 本文目錄（點擊可快速前往） 陽明交大半導體短期人才培訓班，培訓即戰力培訓班全程免費！招非本科生，擴大理工人才庫短短3個月，文組生也能上手！學習動機最關鍵培育第二專長，企業攬才、職涯跨域更容易 為解決科技業缺工問題，勞動部與陽明交大攜手成立半導體短期人才培訓班，幫助非本科生迅速掌握業界知識與技能，成功協助上千人轉職。而開班源起，竟來自業界人資一句當頭棒喝的提醒。 【勞動部Ｘ陽明交大】半導體與重點科技產業人才發展基地網址：https://base.stem.lasercenter.nycu.edu.tw/ 陽明交大半導體短期人才培訓班，培訓即戰力 想成為半導體工程師需要付出多少時間與努力？四年學士或兩年碩士是一般人的想像，但陽明交通大學給出新答案：3個月。 畢業於屏東科技大學植物醫學系的吳同學原先是生技公司業務，因為早早看見該行業薪水與職涯發展的天花板，他選擇花3個月專心受半導體相關訓練，如今成為力積電的濕式製程工程師，年薪翻倍一舉突破百萬。 「這專班有點像夏令營，給大家一個重新選擇職涯的機會，」他口中的專班，源於勞動部與陽明交大攜手成立的半導體與重點科技產業人才發展基地，透過開班授課幫助待業中的學員掌握半導體實務知識，培訓本科或非本科生成為產業即戰力。 3年多來，基地已開辦32個培訓班，訓練1143名待業學員，幫助如吳同學一般的學員轉職進入高科技業，其中有三成是文組生，吸引台東民眾遠道而來上課。 吳同學從生技公司業務轉職為力積電工程師，年薪翻倍一舉突破百萬。（圖／蕭歆諺攝，由天下雜誌授權轉載） [joblist_plugin title='更多104【力積電】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/cwxk0oo' amount='1'] 培訓班全程免費！招非本科生，擴大理工人才庫 培訓班成立，其實源自業界人資的一句提醒。 去年8月底，104人力銀行曾發布統計指出，2024年第二季半導體產業平均每月徵才2.6萬人，需才孔亟。隔一個月，清華大學半導體研究學院長林本堅更生動形容人才缺口「和能源一樣是填不滿的洞」，缺人成為業界有共識的難題。 負責籌設陽明交大半導體學院的副校長陳永富肩負育才使命，曾走訪多間公司想了解業界需求，沒想到卻在拜訪聯發科時被潑一身冷水。 「他告訴我辦這個學院沒有意義，」陳永富回憶，該名資深人資長分析，半導體學院的碩博士學位多半吸引理工生就讀，這群學生畢業後本來就會進高科技業，如今只是多一個管道為學歷鍍金。換言之，設立學院根本無法擴大理工人才庫。 這番話對陳永富如當頭棒喝，因此除續辦半導體學院培育研究型人才，他另闢蹊徑，期待培育佔比六成的非理工生加入半導體業，與勞動部一拍即合。 理念立意良善，化作實質行動的過程卻遭遇不少阻礙。 儘管培訓班全程免費，但新成立的班沒有名氣，民眾就算知道也擔心是詐騙。為此陽明交大除大力鋪設廣告，同時在每週一開線上說明會，由陳永富親上第一線介紹與釋疑。「小年夜我們照開不誤，」陳永富說，線上說明會已堅持辦了3年，目前已能穩定招生。 短短3個月，文組生也能上手！學習動機最關鍵 培訓班大致分為三軌，分別是半導體製程、半導體與光電實務、半導體與電子電路系統設計，以每月一班的頻次輪番開班，每班授課時數約240小時，耗時3個月。 扣除40小時的性平與就業輔導等勞動部基礎課程，剩下200小時約等同大學四門正規課程，邀請該校退休教師、博士生與博後等新秀教師與業界資深講師授課。 培訓班重視實務，除半導體製程技術、光電子學與電子電路系統設計等理論課外，同時安排學生實作與前往公司觀摩，希望降低學用落差。 然而訓練僅有短短3個月，零基礎的學生真的能消化複雜理工知識嗎？授課教師，前台積電資料工程師林志偉觀察，並未有學員因為課程太困難而棄修，搭配自學，不少人甚至有超越預期的好表現。 他指出，約七成學員沒有程式寫作經驗，經過40小時課程手把手教導，學員多半已具一定能力，一位文組生甚至在ChatGPT輔助下開發簡單遊戲。 「自學是關鍵，」他提到，比起傳授知識，他更在意培養學生的自學能力，因為半導體業瞬息萬變，有心持續進修學習才能在業界待得久。 學員的確沒讓他失望，儘管同學來自五湖四海，年齡從30多歲到50多歲不等，學歷遍佈學士到博士，但多數學員都有心進入高科技業，學習動機強烈，多半有不錯的學習效果。 陽明交大副校長陳永富對培訓班的最終理想，是讓每個不滿意大學本科系的同學都有第二次探索跟修習新專長的機會。（莊凱程攝） 培育第二專長，企業攬才、職涯跨域更容易 學員陳郁賢對此十分有感。38歲的他畢業於嘉義大學外語系與輔仁大學跨文化研究所，曾從事十多年的學術翻譯工作。為培育第二專長，他在去年報名培訓班，結業後在台星科擔任DPS工程師。 他表示教材的確為沒基礎的人設計，雖然難免會遇到難題或不懂之處，但老師對學生的問題有求必應，所學知識如半導體原理和廠務運作等，在工作中也十分實用。 力積電訓練發展部部經理林建良觀察，該班的確創造學校、企業與學員的三贏。如力積電搶人難搶贏台積電與聯發科等大廠，培訓班成為攬才管道之一，如今已有十多位學員先後加入力積電。 但他同時提醒，文組生經過培訓班訓練後通常只能擔任助理工程師，還需要兩、三年歷練才能擔任正式工程師。 回顧3年辦學過程，陳永富的最終理想其實是緩解升學壓力，讓每個不滿意大學本科系的同學都有第二次探索跟修習新專長的機會。 「很多原本大學沒考上陽明交大的同學來念書，同學跟家長都很開心，」他說，除該培訓班外，正力推其他學士後專班供學員繼續深造。 新學制的出現，為民眾的職涯發展提供更多可能。 （原文標題：3個月讓文組生變工程師、年薪翻倍！陽明交大為何免費幫上千人轉職半導體？） 推薦閱讀： 想進台積電、半導體產業，履歷怎麼寫？面試如何準備？要刷題嗎？ 台灣半導體公司vs外商科技業薪水福利、文化、職涯比一比｜附半導體、外商職缺 放棄矽谷400萬年薪　橘色涮涮屋二代姊弟如何讓「火鍋界LV」營收翻倍？ 做長照能月收入10萬元？熱血年輕照服員的告白 前微軟人資：做3件事遠離裁員名單 [companylist_plugin title="看更多104【半導體相關】公司" companylist_url="https://www.104.com.tw/company/search/?keyword=%E5%8D%8A%E5%B0%8E%E9%AB%94%E8%A3%BD%E9%80%A0" amount="4"]

Mr.、Mrs.、Ms.和Miss是英語中的敬稱，用於稱呼或提及他人，主要區別在於性別和婚姻狀況。職場中最常見的稱呼是Mr.和Ms.，因為這兩種不涉及婚姻狀況，用於稱呼所有男性和女性，在職場中避免尷尬和專業，盡量以這兩種稱呼為主！ 1. Mr. – 用於稱呼男性，無論婚姻狀況如何。 Mr. John Smith（約翰・史密斯先生） 2. Mrs. – 用於稱呼已婚女性，傳統上通常代表女性已婚。 Mrs. Jane Johnson（簡・喬納森夫人，通常代表女性使用丈夫的姓氏，但不一定。） 3. Miss – 用於稱呼未婚女性，或年輕女性，傳統上多用於稱呼年輕女孩或未婚女性。 Miss Emily Davis（艾米莉・戴維斯小姐） 4. Ms. – 用於稱呼女性，無論婚姻狀況，這是較為中性且現代的稱呼方式。 Ms. Sarah Brown（莎拉・布朗女士） Mrs.和Miss是傳統稱呼，會區分婚姻狀況，而Ms.是較新出現的稱呼，不會強調婚姻狀況，適合職場或正式場合中使用。

每個月，台灣企業正在搶10萬名AI人才 根據104學習最新發布的《2026 AI人才趨勢報告》，今年企業平均每月招募AI相關職缺已達10萬人，近5年AI人才需求成長97.6%，幾乎是整體招募市場同期成長速度的4倍。 這場搶人大戰，缺的不是想學AI的人，缺的是真正具備企業要的能力的人 ❇️【企業到底想要什麼？三項硬技能排名】 報告明確列出2026年AI職缺最常見的技能需求： 1️⃣ 流程自動化（近5年成長233%） 從製造到行政業務，效率提升最直接的技能，不只是工程職需要，製程規劃、生產管理、品保品管都在找 2️⃣ 機器學習演算法（近5年成長64%） 監督式學習的核心，廣泛應用於分類與預測任務，資料分析、產品開發、研究職高度相關 3️⃣ 自然語言處理（近5年成長147%） 文本理解與語義分析，適用於客服、行銷、法務等多個職類，不需要自己建模型，但要懂得如何應用 ❇️【工具會用哪些？企業點名這三個】 技能之外，企業也直接在職缺中點名求職者要會使用的AI工具： • ChatGPT：從辦公自動化到創意協作、文字生成，已成企業首要指定工具 • PyTorch：深度學習模型訓練，AI研發職位的主流框架 • TENSORFLOW：企業 AI 應用首選，支援模型部署與擴展 ▶ ChatGPT、Gemini雙雙入榜，說明LLM的應用已不只是技術人員的工具，而是各職類工作者的日常配備 ❇️當技能相近時，證照是讓履歷被看見的加速器 • iPAS+ AI應用規劃師：經濟部核發的國家級AI應用認證，是企業評估數位轉型人才的判斷標準之一 • 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/certify?keyword=ipas%2BAI ▶️【點我免費做 iPAS+ AI應用規劃師 初級模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶️【初級】衝刺班｜速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略】 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 ▶️【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e • 機器人工程師證照：針對製造業自動化場景，是企業識別硬體整合型AI人才的重要指標 https://nabi.104.com.tw/ability/10049172 ❇️【從哪裡開始？】 中央大學資管系兼任助理教授劉書銘指出，AI變化太快，學習AI不只是學一門課，而是要獲得「理解未來的核心能力」。 三個月學一項技術的節奏已跟不上市場。重要的是找到自己職務最需要的AI技能，精準切入，而不是什麼都學一點。 💡求職者： 想知道你的職務最需要哪項AI技能？104學習AI專區會自動帶入你的當前職務，分析技能缺口、提供測驗與推薦課程 👉 立即進入104學習AI專區 https://nabi.104.com.tw/ai ➡️【免費下載｜2026 AI 人才趨勢報告】適合新鮮人、在職者與想轉職的人 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_e6bc6bfe-0bf0-4d19-82ca-a2d1090738db 💡企業主： 想讓員工系統性補上AI能力？104人資市集提供AI企業內訓課程，協助實現員工AI化目標 👉 了解104企業AI內訓方案 https://tw104.pse.is/98mx3p

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

還在煩惱主詞英語會議詞窮嗎？無論作為會議主持人或與會者，都需要具備流暢的英語表達能力，能夠引導、處理異議以及掌握會議流程。本篇文章將透過會議流程整理一系列實用英語會議用語，適用於各種商務場合，幫助我們在英語會議中掌控全局，讓會議討論更加順暢！ 以會議流程分類： 1. 開場和引言 (Opening and Introducing the Meeting) ⇨Welcome everyone, and thank you for joining the meeting today. （歡迎大家，感謝各位今天參加會議。） ⇨Let’s get started. The purpose of today’s meeting is to discuss... （我們開始吧。今天會議的目的是討論⋯⋯。） ⇨Before we begin, can we quickly go over the agenda? （在我們開始之前，我們可以快速瀏覽一下議程嗎？） 2. 進入討論主題 (Introducing Topics for Discussion) ⇨First, we need to address... （首先，我們需要討論⋯⋯。） ⇨Let’s move on to the next point on the agenda. （我們繼續討論議程上的下一個重點。） ⇨Could we take a closer look at... （我們能夠深入探討一下⋯⋯嗎？） 3. 提出意見和建議 (Giving Opinions and Suggestions) ⇨In my opinion, we should... （我認為我們應該⋯⋯。） ⇨I’d like to suggest that we... （我想建議我們⋯⋯。） ⇨From my perspective, the best approach would be... （從我的角度來看，最好的做法是⋯⋯。） 4. 回應他人的意見 (Responding to Opinions) ⇨I see your point, but have we considered... （我明白你的意思，但我們是否考慮過⋯⋯？） ⇨That’s a valid point, but I’m concerned about... （這是一個不錯的觀點，但我擔心的是⋯⋯。） ⇨I agree with you to a certain extent, but... （我同意你的看法，但⋯⋯。） 5. 確認和澄清 (Confirming and Clarifying) ⇨Can we clarify what the next steps are? （我們可以確認下一步該怎麼做嗎？） ⇨Just to be clear, are we saying that...? （為了確認一下，我們是否是說⋯⋯？） ⇨Could you elaborate on that point? （你能詳細說明一下這個觀點嗎？） 6. 中斷和引導討論 (Interrupting and Guiding the Discussion) ⇨Sorry to interrupt, but I think we’re moving off track. （抱歉打斷，但我覺得我們偏離了主題。） ⇨Can we get back to the main issue? （我們可以回到主要問題上嗎？） ⇨Let’s focus on finding a solution for... （我們來集中討論如何解決⋯⋯。） 7. 會議結束和總結 (Closing and Summarizing the Meeting) ⇨To summarize, we’ve agreed on... （總結一下，我們已經達成共識的有⋯⋯。） ⇨Before we wrap up, is there anything else we need to discuss? （在我們結束前，還有其他需要討論的嗎？） ⇨Thank you all for your input today. Let’s schedule the next meeting for... （感謝大家今天的參與。我們下一次會議定在⋯⋯。） 8. 其他常見情境 ✔️數據報告 Presenting Data or Reports ⇨Here are the latest figures for the project. （這是專案的最新數據。） ⇨As you can see from the report, our sales have increased by 15%. （從報告中可以看到，我們的銷售額增長了15%。） ✔️詢問意見和回饋 Asking for Opinions or Feedback ⇨What are your thoughts on this proposal? （你對這個提案有什麼看法？） ⇨Do you have any feedback on the plan? （你對這個計畫有什麼建議嗎？） ✔️做決定 Making Decisions ⇨Are we ready to make a decision on this? （我們準備好對此作出決定了嗎？） ⇨Let’s take a vote to decide how to proceed. （我們投票決定下一步該如何進行吧。） 學會這些英文會議句型能讓我們的表達更加流暢和專業，下次應用在會議裡吧！

我們平常上班最常使用的排班表，大家是如何製作的呢? 是不是每個月底都要手動去修改一份新的表格? 今天就要跟大家分享如何做出一份自動調整日期與星期的班表囉! 操作步驟： 1.先設定好大家想要的班表格式 2.使用開發人員-插入-微調按紐(開發人員工具開啟:檔案-其他-選項-自訂功能區-勾選開發人員) 3.在按紐上按右鍵-選擇控制項格式，設定目前值、最大值、最小值以及儲存格連結 4.設定日期- 1日公式：DATE(年份儲存格,月份儲存格,1) 2日公式：1日儲存格+1(向右填充至30日) 31日公式：=IF(MONTH(30日儲存格+1)=月份儲存格,30日儲存格+1,"") 5.設定星期：=RIGHT(TEXT(1號儲存格,"aaa")) 向右填充 以上五個步驟完成，就可以讓你得到一個智能的排班表啦!

我很幸運（？），做過前端／全端工程師，被面試過也面試過人，也有人會問我轉職成工程師時要怎麼準備面試，因此今天的主題我想要針對剛畢業或是想轉職成為工程師的人來分享，在面試時需要注意的面相。 👉 #前提：#技術能力 技術能力是工程師必備的技能，如果工程師不會寫程式，或是沒有在履歷表上表現出自己的技術能力，那麼就很難進入到面試的門檻，而就算進到面試階段，也可能會因為沒辦法精確地回答問題而被刷掉。所以技術能力的精進，在進入面試前就應該要準備。 👉 #回覆要跟應徵的職缺有關 用人單位對於應徵者多辛苦才拿到學位沒興趣、對應徵者的家人是誰沒興趣、對應徵者的高中國中國小都沒興趣，跟應徵者應徵的職缺沒有關係的部分，一律不要提。 回答問題時要跟職缺內容（Job Description）有關，說明自己過去的學經歷、會的技術、做過的 side project……為什麼能讓自己勝任這個職位。 👉 #試著了解提問想了解什麼 用人單位不會問沒有意義的問題，正如每個功能都有想要解決的問題，每個問題背後都有用人單位想要知道的資訊，試著去了解用人單位想要知道的資訊是什麼，最常會想知道的就是：知不知道某項技術、使用技術的經驗、碰到某種情境時怎麼使用技術解決……。 另外……呃好吧，其實用人單位可能會問一些很意義不明的問題，如果真的不懂他們在問什麼，就詢問一下吧。 👉 #不要只想著怎麼用技術解決問題 除了回答技術問題以外，在思考解決問題的面相時，最好不只從工程師的角度來想事情。或者說只想著用人單位的問題要怎麼用技術解決。（我自己碰過的）剛轉職成為工程師的人容易有個誤區，覺得自己已經學會某項技術，應該就可以勝任工程師的職位了。 的確，公司想雇用我們就是因為我們會寫程式，所以用技術回答是正常的。但工程師不可能閉門造車完全不跟其他人互動：API 要前端後端互相溝通結構、按鈕的樣式變化需要跟設計師討論、想解決的問題要跟 PM 確認、任務分工需要跟其他工程師討論……這些都會是實際工作時會需要的溝通場景。 如果能在面試時，除了回答技術的解決方案以外，連帶也回答了要怎麼跟其他職能的同事協作，就更能讓用人單位覺得眼前的這個人在合作上不用費心。 以上就是我覺得從 0 到 1 成為軟體工程師時，在面試前要建立的 3 個心態。希望在面試前，能夠先做好技術準備、心理建設，讓各位讀者可以順利找到理想工作。

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。

使用pandas、NumPy和Jupyter進行資料整理 「Wes更新了這本新版本的內容，確保它是學習Python和pandas資料分析知識的首選資源。再多的言語都無法形容我是多麼推薦這本書。」 —Paul Barry 講師及O’Reilly《深入淺出Python》作者 這本權威的手冊將教你如何在Python中操作、處理、清理、整理資料組。第三版配合Python 3.10和pandas 1.4進行更新，用豐富的案例研究教你如何有效地解決廣泛的資料分析問題。在過程中，你將學會最新版的pandas、NumPy和Jupyter。 作者Wes McKinney是Python pandas專案的創始人，在這本書中，以實用和現代化的方式介紹Python資料科學工具組，本書非常適合剛接觸Python的分析師，以及剛接觸資料科學和科學計算的Python程式設計師。本書在GitHub提供資料檔案與相關素材。 ‧使用IPython shell和Jupyter Notebook進行探索性計算 ‧學習NumPy基礎和進階功能 ‧認識pandas程式庫的資料分析工具 ‧使用靈活的工具進行載入、清理、轉換、合併與重塑資料 ‧用matplotlib製作資訊豐富的視覺化圖表 ‧運用pandas的groupBy工具對資料進行切割與彙總 ‧分析與處理正規和非正規的時間序列資料 ‧透過詳盡的範例學習如何解決真正的資料分析問題 完整資訊前往 | https://www.gotop.com.tw/books/BookDetails.aspx?Types=l&bn=A709