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軟韌體測試工程師

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我去BMW做AI導入課程讓每個部門都能用AI自己開發出管理系統
我去BMW做AI導入課程讓每個部門都能用AI自己開發出管理系統
昨天我去 BMW 帶了一場企業 AI 實作工作坊。 現場從業務、維修、行政、零件到後勤,各部門主管與同仁都到齊。這類工作坊我做過很多場,但昨天這場,我特別想分享出來。 我沒有講 AI 趨勢,沒有講大模型原理,也沒有花時間介紹各種工具的用法。我只給他們一個任務: 每一個部門,當場用 AI 開發出一套屬於自己公司的內部管理系統。 不是 PowerPoint 模擬圖,不是概念 Demo,是真的能跑、能上線、能馬上投入使用的系統。 結果,每一組都做出來了。 為什麼這件事重要 過去大家對「開發系統」的認知,是工程師的事。要懂程式、懂資料庫、懂部署。一家中小企業要做一套內部管理系統,通常得找外包廠商、花幾十萬預算、等上三到六個月,最後還不一定符合實際使用情境。 但 AI 改變了這件事。 現在,一個完全沒寫過程式的業務主管,可以在兩小時內做出他部門需要的客戶管理系統。一個負責零件的同仁,可以做出庫存預警機制。一個行政人員,可以做出簽核流程自動化。 這不是誇飾,是昨天現場真實發生的事。 現場做了什麼 工作坊開始時,我先請各組找出自己部門目前最痛的一個問題,然後用 AI 把它變成系統。 一開始,現場其實很安靜。 這群人大部分沒寫過程式。他們熟悉的是客戶、是車況、是報表、是流程,不是 API 和資料庫。我能理解他們的遲疑。這種遲疑在每一家企業裡我都看過。 所以我做的第一件事,不是教技術,而是拆掉心理門檻。我告訴他們:你不需要懂程式,你只需要把你部門的問題講清楚,剩下的 AI 會幫你處理。 接著我帶他們一步一步往下做。 兩個小時之後,成果超過我的預期。 業務組做了一套客戶回訪追蹤系統。客戶試駕紀錄、購車意向、後續聯絡時間,全部整合成一個可以自動提醒、自動分類的工具。過去要靠 Excel 手動維護、靠 LINE 逐一提醒,現在自動化處理。 行政組做了內部派工自動分配系統。公文、請假、採購申請,透過 AI 判斷類型自動分派到對應主管,還能追蹤處理進度。 這些系統,如果過去要外包給廠商,估算下來至少要花上百萬預算、幾個月時間。昨天,由他們自己人、在兩小時內、用 AI 做出來了。 發表環節與那支手機 下午是發表環節,每組派代表上台展示成果。 讓我印象最深的,不是誰做得最好,而是這些原本對程式完全陌生的同仁,站上台之後,能夠清楚解釋每一個功能的設計邏輯、每一個流程的優化考量、每一個介面背後的使用情境。 他們不是在背稿,是在說明自己親手做出來的東西。 發表結束後,我宣布一件事:最優秀的那位同仁,我個人自掏腰包送他一支手機。 我要澄清一下,這不是業配,也不是行銷手法。我真的就是當場決定、當場買、當場送。 我這樣做的原因,是要讓現場所有人記住一件事: AI 時代,值錢的不是 AI 工具本身,而是敢於用 AI 解決自己問題的那份行動力。 這位同仁的系統不見得最完美,但他在分享時說了一句話讓我印象深刻:「我原本以為這種事不是我能做的,但現在我發現,原來我也可以。」 這句話對我來說,比任何技術成果都重要。 因為當一個員工開始相信自己能夠用 AI 解決問題,他就從被動執行者變成主動創造者。而一家公司如果每個員工都能這樣思考,這家公司就擁有了別人無法複製的組織能力。 給企業主的三個觀察 帶完這場工作坊,我有三個具體觀察想分享給正在考慮 AI 導入的企業主。 第一,不要再問「要買哪一套 AI 系統」。 這是錯的問題。正確的問題是:如何讓我的每一個員工,都能用 AI 解決自己部門的問題? 前者是買工具,一次性支出,買完就結束。後者是造能力,長期資產,會持續複利。前者讓你跟別人一樣,後者讓你跟別人不一樣。 第二,不要把 AI 導入外包給 IT 部門。 IT 部門當然重要,但 AI 的價值不在資訊系統層,而在業務流程層。業務最懂業務的痛,維修最懂維修的痛,行政最懂行政的痛。讓他們自己用 AI 解決自己的問題,效果遠勝於 IT 從旁理解後再幫他們做。 過去資訊系統是 IT 的專業,因為只有 IT 懂技術。但 AI 已經把技術門檻降到人人可用的程度,這時候再把主導權交給 IT,就是在浪費 AI 的最大紅利。 第三,不要追求一次到位,要追求全員參與。 很多企業主問我:「一次導入要花多少錢?多久可以回本?」 這個思維還停留在傳統軟體採購的邏輯。AI 的導入不是一個專案,而是一個組織能力的養成過程。第一次工作坊可能做出四套小系統,三個月後員工熟練了,可能做出二十套。半年後,整個組織的運作方式會跟今天完全不同。 重點不是第一天做出多完美的系統,而是每一個員工都開始用 AI 思考自己的工作。 回程路上的一個對話 離開 BMW 前,有一位主管特別過來跟我握手。 他說:「林老師,我今天才知道,原來我們公司自己就可以做出這些系統。以前我們花了好幾百萬給外包廠商,做出來的東西還不一定好用。」 我回他一句:「所以接下來你要做的不是再找我,而是把今天這套方法,複製到公司其他部門、其他主管、其他同仁身上。」 真正的 AI 轉型,不是靠一個顧問、一場工作坊、一套系統就能完成的。它需要的是整個組織建立起「每一個人都能用 AI 造工具」的文化。 而這個文化,要從一場實戰工作坊開始。從讓員工親手做出第一套系統開始。 做這行 25 年,我看過太多企業花大錢導入系統、最後變成蚊子工具的案例。根本原因都一樣:買了工具,但沒有建立使用工具的能力。 AI 如果也這樣導入,結果不會比過去好。 但如果用對方法,讓每一個部門、每一個員工都能用 AI 解決自己的問題,那麼這家公司在未來五年、十年的競爭力,會跟不這樣做的同業拉開明顯的差距。 這就是我想帶給每一家企業的東西。 不是 AI 工具,而是員工自己能造系統的組織能力。 如果你是企業主,公司也想要這樣的轉型,歡迎私訊我,我們可以聊聊你們公司的情況,設計一場屬於你們的實戰工作坊。 #企業AI導入 #BMW #戰國策集團 #戰勝學院 #林尚能 #AI轉型 #企業顧問
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政府說你要會這些,才算「有AI能力」從素養到開發,5大能力類型一次看懂
政府說你要會這些,才算「有AI能力」從素養到開發,5大能力類型一次看懂
數位發展部在2026年5月正式發布「AI產業人才認定指引3.0」,這是台灣官方對AI人才能力的最新定義標準,不管你是想轉職、想升職,還是想知道自己跟市場差多少,這份指引就是你的對照表,看完這篇你就知道自己現在站在哪,下一步該補什麼。 ❇️【政府把AI人才分三類,你是哪一種?】 指引把AI人才分成三大類別: • AI應用人才:用AI工具提升工作效率、創造價值,不需要寫程式。適合各行各業在職者,包含行銷、業務、行政、人資等。 • AI開發人才:用技術把AI做出來,包含ML工程師、LLM工程師、資料科學家等技術職務。 • AI研究人才:做AI底層研究、發論文、推進技術邊界,通常需要碩博士背景。 大多數在職者和求職者,其實落在AI應用人才這一塊,不需要寫程式,但要真的會用、懂AI。 ❇️【3.0版新增了什麼?兩件大事】 • 新增「AI治理素養」:因應今年1月上路的《人工智慧基本法》,你要知道AI的風險在哪、什麼不能做、資料輸入有什麼限制,不只是技術問題,而是每個用AI的人都該具備的基本意識。 • 新增「AI協作與開發」:Vibe Coding、Agentic AI已經是現在進行式,AI不再只是輔助工具,而是你的工作夥伴,這項能力要求你能用自然語言指揮AI完成任務、設計工作流程。 ❇️【先搞清楚自己的AI能力在哪裡】 很多人以為「AI能力 = 會用ChatGPT」,但企業真正在意的其實是三件事: • AI工具應用:能不能選對工具、解決實際問題 • AI判斷能力:能不能判斷AI輸出的內容、做出決策 • AI工作解決力:能不能整合應用、真正創造價值 會問問題、會做摘要、會生圖,只是起點,不是終點,未來比的不是誰會AI,而是誰真的能跟AI協作。 不確定自己現在落在哪個位置?可以先做一個快速檢測,104 AI通用素養檢測只要幾分鐘,就能找出你的能力落點,測驗通過還能回傳到104履歷,讓企業主動找到你。 👉立即測試AI通用素養 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9759690a-9a20-4575-8dce-492636a1206c ❇️【你缺哪塊能力?5大類型對照學習】 指引把AI能力分成五大類型,以下是重點整理: 1️⃣ AI應用素養(No-code) 了解AI基本原理、道德倫理、應用限制與風險辨識,新增AI治理素養,重點在於風險判斷與合規意識 ▶ 商業應用技能 1-1 生成式 AI 如何顛覆您的工作模式 :https://nabi.104.com.tw/course/aws/553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15 ▶ iPAS AI應用規劃師衝刺班:https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 ▶ 生成式 AI 能力課程:https://nabi.104.com.tw/course/iiiedu/46267952-18a1-4b5c-a0dd-052b04d1a418 2️⃣ AI工具應用(No-code) 會用ChatGPT、Midjourney、Runway、ElevenLabs等工具完成文書、圖文、影像、音源、自動化等實際任務,並能整合進工作流程 ▶ ChatGPT 實戰應用-讓AI成為你的超級助手 :https://nabi.104.com.tw/course/lunglungai/b5566bfa-71f7-4ed9-b7b4-5d4c406f8e21 ▶ AI行政管理力實戰課|高效會議記錄 × 精準SOP × 掌握AI工具: https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/615567ab-cd6f-423e-9277-841af2dd7031 ▶ n8n自動化工作術:https://nabi.104.com.tw/course/tibame/fe53158a-175d-4ec1-aac1-4d3f04e1fb43 3️⃣ AI程式語言應用(Low-code) 能用自然語言指導AI協作撰寫程式、使用GitHub Copilot、Cursor等工具,設計AI Agent工作流程,不需精通語法,但要懂邏輯與除錯 ▶ 文組人一定要會的 Vibe Coding:https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/f8202e4f-3029-464f-9f2d-57dd65702913 ▶ AI助理GitHub Copilot | 提升前端開發效率:https://nabi.104.com.tw/course/tibame/c4795096-ae10-43a5-b5e3-2a6548c30e8c ▶ AI Agent 零基礎打造個人工作流:https://nabi.104.com.tw/course/cwlearningtop/e4e74b5f-a403-44d4-894d-8bfbb24b0b88 4️⃣ AI模型訓練(Pro-code) 使用TensorFlow、PyTorch等框架訓練AI模型,涵蓋機器學習、強化學習、fine-tuning與RAG等進階技術 ▶ 技術開發技能1-9 如何利用 AWS 儲存服務加速生成式 AI 與機器學習訓練 :https://nabi.104.com.tw/course/aws/38612d3f-e05e-499c-a5e1-8d4f63192ada ▶ PyTorch生成模型全解析:https://nabi.104.com.tw/course/tibame/1908197d-6314-491e-b1ff-08aed83c8dc0 ▶ AI資料科學家全方位課程:https://nabi.104.com.tw/course/tibame/48cff3f9-685f-4dcc-9d2e-6e058d3e4de4 5️⃣ AI服務開發(Pro-code) 整合NLP、LLM、CV等技術開發完整AI應用服務,包含模型部署、API串接與系統整合 ▶ 自然語言處理與大型語言模型 :https://nabi.104.com.tw/course/ittraining/ad7af932-6033-457a-b8be-9735444d02ec ❇️【對應這份指引,哪些證照值得考?】 指引中明確列出推薦認證,以下是與一般在職者、求職者最相關的幾張: 一、 素養類 1. iPAS AI應用規劃師 初級(經濟部) • 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科,考題靈活且重視實際應用,且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 • 建議備考時間:4-8週 • 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 2. 生成式AI能力認證(資策會) • 特色:有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效,通過率幾乎都有80%以上。 • 建議備考時間:3-6週 • 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 二、 工具類 1. iPAS AI應用規劃師 中級(經濟部) • 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包括人工智慧技術應用,以及大數據處理分析與應用、機器學習技術與應用兩科目擇一,適合已有AI相關技術開發經驗,以及參與過企業AI應用專案相關技術背景人士。 • 建議備考時間:6-12週 • 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 2. 生成式AI美術設計能力 初級/中級(資策會) • 特色:測驗分成學科與術科,術科分數會加權60%,測驗範圍以生成式AI基礎知識,以及AI繪圖、圖片影片生成相關實務操作為主,需擅長各種AI生成工具因應術科題目,適合設計師、社群經營與內容行銷人員,證書有效期兩年。 • 建議備考時間:3-8週 • 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049229  (生成式 AI 美術設計能力初級)、https://nabi.104.com.tw/ability/10049230  (生成式 AI 美術設計能力中級) 三、 專案類 1. TQC+ 人工智慧:機器學習(電腦技能基金會) • 特色:以術科考題重視程式技術與模型實作,適合已有Python基礎並具備機器學習相關實作經驗者,是一張具AI實務鑑別度的證照。 • 建議備考時間:6-12週 • 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 完整認證資源請參考: https://moda.gov.tw/ADI/services/publications/1611#qaH19692
104學習 職場熱門證照排行榜
升學面試不緊張!104 AI模擬面試系統使用教學
升學面試不緊張!104 AI模擬面試系統使用教學
※ 請看完使用教學後再進入AI模擬面試系統網站(網址在貼文最下方)※ 終於拿到二階段面試的門票,第一次面試卻不知所措? 平常面對同學口沫橫飛,面對面試官卻結結巴巴……開始懷疑人生? 想在考試中得高分要先做考古題;想錄取理想大學,二階面試也該好好練習。 準備二階面試沒有方向,104 AI模擬面試工具就是你24小時最好的幫手。 ★★ 104 AI模擬面試功能特點 ★★ 1.無論何時何地,連上網路就能立刻演練。 2.精選面試題目,事先擬定完美達陣內容。 3.與AI機器人事先面試演練降低臨場緊張感。 4.即時分析說話頻率與語速,立刻得到回饋。 5.錄製影片可傳送給親友與師長,獲得評分與客製化建議。 ★★ 使用AI模擬面試的硬體設備提醒如下 ★★ 1.請使用桌上型或筆記型電腦。 2.請使用Chrome或Edge瀏覽器。 3.請檢查攝影機與麥克風是否運作良好。 ★★ 使用步驟教學影片 ★★ 因為目前的AI模擬面試系統還在持續進行優化, 所以很多功能的使用,可能不是那麼直覺。 請你務必事先觀看操作影片,讓你的練習可以更順利進行。 【AI模擬面試操作】系統登入篇:登入小撇步,少按這個就要… https://youtu.be/ZCmqg8_seEk 【AI模擬面試操作】面試練習篇:3分鐘內變成AI模擬面試達人 https://youtu.be/D3pUNMIy4jM 【AI模擬面試操作】AI分析篇:練習完必看,精準掌握優缺點 https://youtu.be/1dxCjz0aKE0 【AI模擬面試操作】邀請師長篇:邀請師長提供回饋,讓面試有更完美表現 https://youtu.be/ErLXJaXxUf8 ※※ 重要提醒 ※※ 當你邀請師長針對你錄製好的面試影片提供回饋時, 你可以參考下面貼文,將你的面試影片連結及AI模擬面試系統的回饋方法分享給師長,方便他們知悉如何提供給你更好的回饋意見。 親愛的OOO,您好!我是OOO。 這是我面試OO大學OO系的練習影片。麻煩你針對影片內容,提供我建議與指導。 面試練習影片放在這:(請貼上你的影片連結網址) 下面連結是AI模擬面試的教學影片,也提供您參考。 https://youtu.be/Rp9O3uKIFog 謝謝您給我的協助! OOO 當你看完上述影片之後,可以開始使用AI模擬面試系統囉! 【AI模擬面試系統】請直接點選這個網址 https://highschool.camel.104.com.tw/ 附檔是104 AI模擬面試系統使用教學的書面檔。也提供給大家參考! 祝福各位同學,統測就上! 如果你在操作上有任何問題或建議,請直接在這則貼文留言告知!
王榮春 Spring 大學校系申請必勝班
[證照]經濟部iPAS AI應用規劃師初級考照分享
[證照]經濟部iPAS AI應用規劃師初級考照分享
今年2025年是經濟部iPAS AI應用規劃師開考的第一年 將原有的機器學習工程師及巨量資料分析師證照整合而成 從2024下半年開始,資策會生成式AI能力認證考照率先推出後 民間各單位AI證照不斷推出 經濟部iPAS AI應用規劃師可以算是目前唯一政府認證的AI證照 我參加了8/16,也就是2025年第三場的考試 根據官方統計數據,前兩次通過率都有50%以上 第三次通過率45% 而參考iPAS其他證照統計數據來看,多數為三成左右 所以可以預料第四次難度應該會再提高,讓通過率降到30%左右 先回顧一下第三場的考試題目好了 考試題目字數多數偏多,且多以實務案例的方式出題考觀念 第三次考試沒有圖靈測試是於哪一年提出?這種沒意義的題目 但針對現存工具的用途考試至少考了兩題 詳細考題內容及類型,網路上已經能夠查到超多人分享 總之考題內容很有鑑別度,也讓這張證照的公信力得以維持 考試的準備方法 首先,一定要看簡章 不管什麼證照或是比賽,要先搞懂遊戲規則 要先知道證照考試方式、範圍等 AI考試範圍看似很廣,但其實基礎理論不外乎特定的一些內容 若無AI相關基礎,建議先閱讀官方提供的教材資源,影片及簡報等 再針對考試範圍,逐個分類去刷題目 都考AI了應該也能知道如何請AI針對考試範圍提供題目刷題吧? 刷題的時候最重要的不是答對就好 不管答對或錯,只要看到不熟悉的名詞或觀念 務必要找方法搞懂,不論是查資料或問AI 考試建議要有同伴,可以找志同道合的人們成立讀書會 LINE社群中「iPAS AI應用規劃師-AI相關考證資源分享&心得交流」裡面有非常多的資源 有很多熱心的前輩會分享許多資料及觀點 而這張證照的考題會根據時事調整題目重點 例如今年的AI Agent議題、MCP等 第二次考試時也有考到NotebookLM製作Podcast的功能 想要取證,跟上時事也是非常重要的 這個社群的討論有助於讓自己跟上AI最新的技術與觀念 iPAS AI應用規劃師考試沒有考古題,所以沒有背考古題就能考過的事情 考試的方式、題目也非常的活,想要考過一定要弄懂觀念 我個人沒有買書來讀,利用官方提供的線上課程取代書籍,將基礎理論學懂 再利用AI刷題,每天堅持練習至少50題 當然,難度要調高一點 每天把50題搞懂,持之以恆30天 我想應該很少人不會通過的 最後我想說,證照考到只代表你對於AI相關知識有一定掌握且經過認證 不代表你一定高人一等,也不代表考到證照的人一定很懂AI AI世代就是要持續不斷的學習,才不會輕易被淘汰 祝福大家順利取證! Notion原文連結:https://stevenwublog.notion.site/iPAS-AI-269f7f8f282880ebbe8bc70acd0b99d7
Steven Wu 賈伯斯加個n:職涯/稽核/財會審計/履歷
NemoClaw跟OpenClaw到底差在哪?我幫你把兩者比清楚
NemoClaw跟OpenClaw到底差在哪?我幫你把兩者比清楚
最近有幾個朋友問我,NemoClaw 跟 OpenClaw 到底哪裡不一樣,能不能幫他們講清楚。 我發現這個問題確實不好回答,因為兩個東西乍看之下很像——都是 AI 代理平台、都是開源、都讓 AI 幫你做事——但骨子裡的設計邏輯完全不同。 這篇我想認真把兩者比清楚,順便說說我自己的看法。 先從 OpenClaw 講起,因為它先出現,而且它出現的方式非常特別。 OpenClaw 是今年年初由一個叫 Peter Steinberger 的開發者做出來的個人專案,幾乎沒有任何行銷,就靠口耳相傳在技術社群裡爆炸性傳播。三週內的採用速度超越了 Linux 的早期成長,這在開源歷史上幾乎是前所未見的事情。 它的核心概念是:讓 AI 住在你的電腦上,透過你已經在用的通訊軟體(WhatsApp、Telegram、iMessage)下指令,它幫你做電腦上能做的任何事。讀寫檔案、寄信、查行事曆、跑腳本、甚至自己寫程式來擴充自己的能力。 它的記憶是持久的,它記得你,跨對話、跨設備。 然後,今年二月,OpenAI 把它收購了。 這個收購對市場的意義很大。它讓整個企業界意識到,AI 代理這個賽道已經不是實驗性的了,但同時也讓很多本來考慮用 OpenClaw 的企業變得猶豫——OpenAI 接手之後,這個東西還會是開放的嗎?治理方向會變嗎? 就在這個時間點,NVIDIA 宣布了 NemoClaw。 NemoClaw 的官網是 nemoclaw.bot,它是 NVIDIA 在 GTC 2026 上正式發表的開源 AI 智慧代理平台。 兩者最根本的差異,我認為可以從以下幾個面向來看。 第一個是設計對象不同。OpenClaw 從頭到尾是為個人設計的,它的邏輯是「讓一個人用 AI 把自己變成超人」。NemoClaw 是為組織設計的,它的邏輯是「讓一家公司能夠安全、大規模地部署 AI 代理」。這個差別決定了後面所有設計決定的方向。 第二個是資安的位置不同。OpenClaw 的資安是事後加上去的,或者說,它的設計本來就不是以資安為優先。你把它放在公司電腦上,讓它連接公司的 Gmail、行事曆、檔案系統,IT 部門的反應幾乎一定是「不行」。NemoClaw 是從架構底層就把資安和隱私控制蓋進去的,多層安全防護、數據治理政策、存取控制,這些不是附加功能,是核心設計。 第三個是生態系統整合的深度不同。OpenClaw 靠社群力量建立了超過 50 種整合,擴張速度很快,但是去中心化的、品質不均的。NemoClaw 跟 NVIDIA 自家的 NeMo 框架、Nemotron 模型系列、NIM 推論微服務深度整合,這些是工業等級的 AI 基礎建設,不是個人開發者的 side project。 第四個是合作夥伴的層級不同。OpenClaw 的生態系統是社群成員自發建立的,活力十足但比較散。NemoClaw 的合作夥伴包括 Salesforce、Cisco、Google、Adobe、CrowdStrike,都是各自行業的前三名。這代表 NemoClaw 在企業軟體市場的整合深度,遠超過任何個人開發者能做到的程度。 第五個是硬體的態度不同。OpenClaw 沒有特定的硬體優化,跑在各種環境上效果不一。NemoClaw 有原生 NVIDIA GPU 加速支援,但同時也設計成硬體無關——可以跑在 AMD、Intel 等其他處理器上。 我自己的解讀是:這兩個工具不是競爭關係,它們服務的是不同的用戶群,只是碰巧在同一個時間點出現,都叫「Claw」。 如果你是個人用戶,想讓 AI 幫你管理自己的生活和工作,OpenClaw(現在已被 OpenAI 收購,未來方向還待觀察)或類似的工具是合理的起點。 如果你是企業決策者,正在評估要不要讓 AI 代理進入公司的工作流,NemoClaw 是目前最接近「可以認真考慮放進 production 環境」的選擇。 有一件事我想特別說,很多人在看 NemoClaw vs OpenClaw 的時候,會很自然地用「個人版 vs 企業版」這個框架去想。但我覺得這個框架還不夠精準。更準確的說法是:OpenClaw 代表的是「AI 助理化」,NemoClaw 代表的是「AI 代理基礎建設化」。 前者是工具的升級,後者是基礎設施的重建。 就像當年從 Excel 到 ERP 系統的轉變一樣——Excel 讓個人效率大幅提升,但 ERP 讓整個組織的運作方式改變了。AI 代理現在也在走同樣的路。OpenClaw 是那個讓大家看到可能性的 Excel,NemoClaw 是要把這件事變成組織基礎設施的 ERP。 對台灣的企業來說,我認為現在最重要的不是馬上決定要用哪個,而是先有人認真去理解這兩個東西在做什麼、可以解決什麼問題、跟公司現有的 IT 架構怎麼接。這件事做了,後面的決策才有根基。 這類工具的評估和導入策略,AI.com.tw 有在提供顧問服務,可以去了解看看。 https://AI.com.tw
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2026 iPAS AI應用規劃師:費用大幅調降、考題悄悄進化,現在入場最划算
2026 iPAS AI應用規劃師:費用大幅調降、考題悄悄進化,現在入場最划算
3月21日,iPAS AI初級應用規劃師「115年第一次能力鑑定」已順利完成考試。這張由經濟部核發的國家級證照,正逐漸成為職場AI能力的重要指標。自2025年首次開辦以來,四梯次共吸引超過 1.4萬人到考,目前已有逾 6,500人通過認證成為「有照」AI專業人才,同時已有超過 4,500家企業響應iPAS,承諾提供通過者優先聘用與薪資獎勵。 🏆 榮登2026年2月 Top3 熱門證照:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️【點我免費做初級模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶️【點我免費做中級模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe ▶️【考前衝刺班|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 💰 費用史上最低,現在入場最划算 初級每科只要 400元(約原價3折),中級 500元 優惠期限:115〜116年,117年起恢復原價 🔄 考題持續進化:更強調「能不能解決問題」 本屆題目設計不只考名詞定義,更大量出現企業實務情境,考生需要判斷如何在真實場景中選擇並應用 AI 解決方案。觀察本屆題目走向,光懂技術已不夠用——能把 AI 說清楚、算清楚、做安全,才是這張證照真正在篩選的人。 📋 科目一核心考點(人工智慧基礎概論) • 模型評估與防雷思維:看到高Accuracy不能高興太早,要會識別 Data Leakage(資料洩漏)、類別不平衡等陷阱,並知道如何用SMOTE或資料增強補救 • 可解釋AI(XAI)題型明顯增加:要能根據溝通對象選對工具——向工程師用SHAP找問題根源、向客戶用反事實解釋說明如何改善結果、影像模型用Saliency Map確認模型有沒有「看錯地方」 • 情境應用題比重提升:題目給出真實業務場景,考生需判斷該用分類、偵測還是分割任務,並考量邊緣AI部署與Buy vs. Build決策 📋 科目二核心考點(生成式AI應用與規劃) 科目二聚焦生成式AI的應用與規劃,從商業評估到安全合規,涵蓋多個實務面向(以下考點整理供參考,實際範圍以官方簡章為準): • 商業評估:計算ROI、TCO、API Token費用,能用商業語言評估專案可行性 • 提示工程與LLM:掌握思維鏈(CoT/ToT/GoT)等提示設計模式 • RAG企業知識庫(本屆重點):理解資料分塊(Chunking)策略、MCP協議與AI Agent框架,解決「AI為何回答不準」 • 模型部署與優化:LoRA微調、知識蒸餾、負載平衡等落地工程概念 • AI安全合規:同態加密、SynthID、C2PA標準,防範Deepfake與資料洩露
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NPI是什麼?一分鐘認識 NPI 各工作階段,PM在產品導入期的工作內容
NPI是什麼?一分鐘認識 NPI 各工作階段,PM在產品導入期的工作內容
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。
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資訊完美主義為何成為問題?當心「網羅式思考陷阱」永遠慢對手一步
資訊完美主義為何成為問題?當心「網羅式思考陷阱」永遠慢對手一步
有人深信「資訊當然是愈多愈好!」但資訊蒐集越多,決策就越準確嗎?當心「網羅式思考陷阱」讓你陷入資訊完美主義,花太多時間查資料,卻錯失真正該行動與思考的時機。本文節錄自《觀點致勝的OUTPUT思考術》。 文/內田和成 本文目錄(點擊可快速前往) 資訊蒐集得多,未必能得利資訊完美主義者的致命盲點九成時間蒐集資訊,真正該做的事只剩一成 資訊蒐集得多,未必能得利 從輸入開始的做法,效率確實可能不如以往。儘管如此,還是有人深信:「資訊當然是愈多愈好!」但我認為,這正是「過度重視輸入的最大弊病」。 當今確實是個資訊極易取得的時代。正因如此,在所有領域中,人們愈來愈覺得非得把所有資料翻遍才能安心。我把這種現象稱為「網羅式思考的陷阱」。 網羅式思考為什麼會成為問題?因為這個行為本身極為耗時。報紙、雜誌、書籍、網路文章、社群媒體……光是查詢一個主題,不知不覺就耗掉一整天。 即便如此,如果蒐集的資訊愈多真能帶來愈高的成果,那花再多時間也值得。但真的能這麼斷言嗎?不妨舉個例子來思考,比方說戰爭。 在戰場上,掌握情報優勢的一方往往主導整場戰役。只要獲取敵方的布陣位置、士兵人數與戰備狀況,就能擬定對我方更有利的戰略。因此,各方會派遣偵察隊、使用雷達,盡可能廣泛蒐集對手的各種資訊。 然而,一味追求「蒐集更多資訊」的一方,就一定會獲勝嗎?未必。「那個方向會不會有伏兵?」「補給狀況如何?」……可以調查的事情永遠沒有盡頭。若只是把時間耗在調查上,在準備尚未就緒前就遭到攻擊,反倒得不償失。 資訊完美主義者的致命盲點 商業世界也是同樣的道理。等你把市場資訊、競爭對手的動向徹底調查完畢,再根據結果制定戰略或企劃,往往早已來不及。就在那段時間裡,其他公司可能早已著手開發,那股流行熱潮也可能早就退去。 談到「網羅式思考的陷阱」,讓我印象最深的,是很久以前在波士頓顧問公司(BCG)服務時,從前輩堀紘一先生那裡聽到的一段話。 有一次,堀先生問我: 「你知道賽馬要怎麼做才會穩贏嗎?」 我對賽馬並不熟,卻還是試著回答: 「去調查每匹參賽馬過去的戰績。」 「在馬場觀察牠們的狀態……」之類的。 然而,堀先生對每個答案都搖頭:「不對。」 答案到底是什麼?堀先生說: 「等比賽結束後,再去押贏的那匹馬就行了。」 我愣了一會兒,才回答: 「這怎麼可能!」 堀先生繼續說: 「沒錯,確實不可能。但大多數的企業和人,偏偏都想這麼做。」換句話說,那些在資訊完全齊備之前遲遲不肯決策的人或企業,無異於「等賽馬結束後才去下注」,等到決策出爐,其他公司早已行動,熱潮也早已退去。一心想等到資訊完美無缺,結果就是永遠來不及。 九成時間蒐集資訊,真正該做的事只剩一成 那些深信「資訊蒐集愈多愈好」的人,往往忘了一件事:無論商業還是戰爭,都有對手存在,而時間永遠有限。 正如後文將提到的,真正優秀的領導者,都是那些懂得「在有限資訊下果斷決策」的人。 陷入「網羅式思考的陷阱」的人,時間分配通常是這樣的:假設手上有一百分的時間,往往用九十分來蒐集資訊,再把剩下十分中的九分拿來整理,最後只剩一分用來思考具體對策。但真正決定輸贏、決定輸出品質的關鍵,恰恰就在最後「思考」的那一步。 因此,我主張應把資訊蒐集的時間壓到最低,把更多時間投入「思考」。這正是接下來要介紹的,我的資訊運用術的核心理念。 節錄自:采實文化《觀點致勝的OUTPUT思考術:BCG頂尖顧問教你掌握3成資訊,產出AI無法取代的好成果和精準決策》/內田和成 著
【104職場力】
2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。 吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注? 吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。 對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。 這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作 《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。 第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。 這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。 第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。 這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。 第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。 這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。 誰適合上這門課? 官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。 換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。 對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功 這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。 過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。 也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。 課程介紹 https://www.youtube.com/watch?v=FNfIMnpz-ZY&t=2s 有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。 課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。 DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》 https://www.deeplearning.ai/courses/ai-prompting-for-everyone/
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非工程師也能考!2026最新AI證照指南|零基礎先從哪張開始最容易通過?
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AI不再只是工具,而是影響績效、升遷與錄取的職場必備能力關鍵。 (更新115年iPas AI應用規劃師報名費最新優惠) 根據104人力銀行最新數據,完成AI課程或擁有AI證照的求職者,面試邀約平均提升4倍;而標註 AI 技能的職缺年薪中位數高達80萬元,企業甚至有近5成願意開出「面議」、也就是薪資高於4萬的職缺搶人。AI技能已經成為職涯加速器。 ▶️ AI證照≠技術人才限定 所有職場角色都可以考 無論是行銷、行政、客服、PM、人資、財會還是業務,現在的工作場景都需要用AI來提升效率、降低工時與強化成果。AI已成跨部門共通語言,而不再僅限RD或IT背景。 ▶️ AI證照=面試敲門磚 搭配AI實戰力更加分 👉 AI證照建立「可信度」:證明你具備 AI 基礎能力與知識門檻 👉 AI作品集展現「即戰力」:讓企業看到你真的能用AI產生結果 ▶️ AI證照有哪些?官方告訴你! 依照 數位發展部《AI產業人才認定指引》,目前AI證照可分為: 🟡 素養型:不需寫程式、重視AI基礎素養與職場應用,適合一般上班族、跨領域轉職者。 🟡 工具型:需具備程式與模型實作能力,適合工程、資料、AI技術人員等職類。 🟡 專案型:同時具備AI素養與工具操作實務經驗,可領導大型AI導入專案,並熟悉情境應用。 📌 台灣官方認可的AI證照清單(最新重點整理) 以下難度評估係依通過率與考題的技術門檻綜合判斷而成,僅供參考,實際感受會因個人背景與準備程度而異。 一、素養類 1. iPAS AI應用規劃師 初級(經濟部) 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科,考題靈活且重視實際應用,且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 難度:★★★☆ 費用:800元 (此為115-116年專屬優惠,原價1200元) 通過率:38% (2025第四梯次為例) 建議備考時間:4-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 2. 生成式AI能力認證(資策會) 特色:有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效,通過率幾乎都有80%以上。 難度:★★☆ 費用:1300元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:70-80% (平均) 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 3. 生成式AI辦公室應用能力認證 (資策會) 特色:分學科與術科,評測生成式AI實際應用在文本創作、文案創作、圖像創作、簡報製作,強調AI實務操作,證書兩年有效,預計2026年開放報名。 難度:★★☆ 費用:報名費2000元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 4. 人工智慧工程素養認證(資策會) 特色:應試條件需有基礎的Python語言與資料分析知識,有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效。 難度:★★★★ 費用:1300元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:4-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048892 5. AI素養級認證(台灣人工智慧學校) 特色:入門最友善,考題偏原理與應用情境,適合跨領域學習者 難度:★☆ 費用:3000元 通過率:90%以上 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049171 6. TQC生成式AI應用與技術 實用/進階/專業(電腦技能基金會) 特色:測驗內容依照等級,從實用等級的AI概念,到專業等級的生成式AI應用、原理以及模型,全面檢測你是否真正理解 AI 背後的運作邏輯與使用方法。 難度:實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用:1200元/每等級 通過率:未有相關資料 建議備考時間:4-8週 (依等級不同) 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049228 7. TQC人工智慧應用與技術 實用/進階/專業(電腦技能基金會) 特色:測驗內容依照等級,從實用等級的AI 理論、到進階等級的機器學習、深度學習演算法、到專業等級的資料分析、 Python 程式基礎等,強調AI觀念理解與技術應用能力。 難度:實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用:1000元/每等級 通過率:未公布,專業級若有商管背景,搭配AI課程,通過率超過90% 建議備考時間:4-12週 (依等級不同) 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048413 8. EEC 企業電子化人工智慧應用師(電腦技能基金會) 特色:測驗內容以人工智慧、機器學習、深度學習等相關概論與情境應用為主。證書永久有效。 難度:★★★☆ 費用:2000元 通過率:未有相關資料 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048715 二、工具類 1. 生成式AI美術設計能力 初級/中級(資策會) 特色:測驗分成學科與術科,術科分數會加權60%,測驗範圍以生成式AI基礎知識,以及AI繪圖、圖片影片生成相關實務操作為主,需擅長各種AI生成工具因應術科題目,適合設計師、社群經營與內容行銷人員,證書有效期兩年。 難度:初級★★、中級★★★☆ 費用:初級2000元、中級3600元 通過率:初級約70%以上,中級未有相關資訊 建議備考時間:3-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049229 (生成式 AI 美術設計能力初級)、https://nabi.104.com.tw/ability/10049230 (生成式 AI 美術設計能力中級) 2. iPAS AI應用規劃師 中級(經濟部) 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包括人工智慧技術應用,以及大數據處理分析與應用、機器學習技術與應用兩科目擇一,適合已有AI相關技術開發經驗,以及參與過企業AI應用專案相關技術背景人士。 難度:★★★★ 費用:1000元 (此為115-116年專屬優惠,原價1500元) 通過率:63% 建議備考時間:6-12週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 三、專案類 1. TQC+ 人工智慧:機器學習(電腦技能基金會) 特色:以術科考題重視程式技術與模型實作,適合已有Python基礎並具備機器學習相關實作經驗者,是一張具AI實務鑑別度的證照。 難度:★★★★★ 費用:1800元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:6-12週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048576 ▶️ 想準備AI證照,建議順序 如果你沒有程式背景、或第一次接觸 AI,建議: 1️⃣ 先取得基礎素養型證照 → 建立門檻與可信度。 2️⃣ 再累積 2–3 個職務相關的AI應用作品集 → 展現成果。 3️⃣ 若想轉技術職,再進階工具類證照。 💡 常見問題集 ❓:我不知道從哪張證照開始? 🅰️:先從「素養型AI證照」入門最快上手。 ❓:沒時間準備很難嗎? 🅰️:多數素養類證照準備時間只需一個月、每天花一至兩小時準備,即可通過。 ❓:會提高薪資嗎? 🅰️:企業更願意主動邀約、給更高薪的談判空間。 ❓:我已經在職場,還需要嗎? 🅰️:讓績效呈現可量化成果,是升遷與跨領域轉職武器。
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大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)
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台灣微軟技術經理 王恩琦 專業推薦! 隨著電腦技術的發展,資料存儲量呈現倍增成長,以資料採礦為核心的Business Intelligence(BI)顯然成為IT和其他行業的必爭之地,同時市場潮流Big Data讓巨量資料分析變得更重要,商業智慧也順理成章成為企業注重的一環,專業的分析人員更是市場人才寵兒。 基於此利基Microsoft Excel Power BI實現在數據分析與商業智慧分析領域,達到方便且有效率的作業模式。使用Excel Power BI可迅速完成以往只有透過專業商業智慧工具或花費大量時間才能完成的任務,它同時提供蒐集合併清理內外部資料來源功能(Power Query)、精華版OLAP工具(Power Pivot)、視覺化分析資料探索(Power View)與2D/3D地圖資訊分析(Power Map),協助企業能夠整合來自不同來源的巨量資料並轉化成資訊和洞察,應用在市場策略上,最終達到令人滿意的效果。同時,Microsoft Power BI服務除了具有Microsoft Excel Power BI功能之外,更增加許多視覺化效果的模板,而且還能客製化。 ■ 適用Excel 2019/2016/2013 ■ 瞭解自助式商業智慧分析流程,提升人員決策能力 ■ 學習利用Power BI工具建立視覺化圖表分析 ■ 學習如何使用Excel Power Pivot、Power View、Power Map與Power Query ■ 內容逐步實際操作,從入門到進階,縮短學習時間,讓您有效率的抓住學習重點 ■ 帶領您瞭解Power BI服務的範疇,快速掌握Power BI Desktop的使用技巧 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_AED003032
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像程式設計師這樣思考|鍛鍊程式設計思維
像程式設計師這樣思考|鍛鍊程式設計思維
培養解決問題的創造力 程式設計真正的挑戰不在於學習程式的語法,而是學會怎麼有創意地解決問題,製作出一流的作品。 作者V. Anton Spraul在本書中針對程式設計師如何解決問題的方法做了詳實解說,也講述其他書籍常常忽略的主題:如何才能像程式設計師這樣思考。書中每個章節講述一個程式設計的概念,如類別、指標和遞迴等概念。另外每章後面都有開放性的習題,鼓勵讀者接受挑戰並活用學到的知識。 在本書中,讀者將學到: ‧把問題分割成不同的部分,讓問題變得更容易解決 ‧活用函式、類別和程式庫,讓大多數的程式碼都能重複使用 ‧為特定工作挑選出最適合的資料結構 ‧深入學習許多進階的程式設計工具,像遞迴和動態記憶體配置等 ‧組識自己的想法和開發策略來解決某些特定類型的問題 雖然書中的範例程式都是以C++所編寫而己,但範例所勾勒出的創造性問題解決觀念則適用於任何一種程式語言。實際上,這些概念早超出電腦科學這個領域。正如大多數技巧熟練的程式設計師所了解的,寫出一流的程式碼是門創造性的藝術,要實現這個理想的第一步就是要「像程式設計師這樣思考」。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACL057700
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從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
在軟體工程領域,擁有專業證照能提升技術實力與職場競爭力。與其他職務相比,軟體工程師對AI相關證照的關注度更高,顯示人工智慧技術在業界的重要性。無論是開發、網路安全、專案管理,各種證照都有助於職業發展。以下是軟體工程類人員最常瀏覽的八大證照,幫助求職者選擇適合的認證。 第一名🟢人工智慧:機器學習 Python 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 ✍️Python程式設計測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/90b01176-e755-467c-aed7-a14a56c8a5db 這項證照專為希望掌握人工智慧與機器學習技術的工程師設計,涵蓋Python程式設計、資料分析、模型訓練等關鍵技術。擁有此證照可幫助求職者進入AI領域。 第二名🟢TOEIC (多益測驗) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/791f4d25-0e7f-41b7-b6fc-453d0fb44696 作為全球廣泛認可的英語能力測試,TOEIC證照在科技產業中極具價值。許多跨國科技公司要求工程師具備良好的英文溝通能力,以便參與國際專案、閱讀技術文件,甚至與國外客戶或團隊合作。 第三名🟢CCNA 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/f3b08867-0882-42c6-bd7a-41eac5959990 CCNA證照是思科(Cisco)提供的網路技術認證,涵蓋網路基礎、路由與交換、網路安全等內容。對於希望進入網路工程領域的軟體工程師來說,這是一項極具價值的證照,可幫助建立穩固的網路技術基礎。 第四名🟢 AI-900 AI 人工智慧基礎認證 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/7e37d905-b2f6-4de9-a3d8-99ad1f30fafe AI-900是微軟提供的人工智慧基礎認證,適合初學者與有志於AI應用開發的工程師。內容涵蓋機器學習、電腦視覺、自然語言處理(NLP)等概念,適合作為進階AI技術的起點。 第五名🟢 Google Analytics (分析) 個人認證資格 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/141cc2fe-394a-4820-8aed-4e8af84d0c3a Google Analytics證照是數據分析與網路行銷領域的重要資格,對於開發數據驅動應用程式的工程師來說至關重要。透過此認證,工程師能夠學習如何有效解讀網站數據優化產品。 第六名🟢ISO 27001 資訊安全管理系統主導稽核員 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 ▶️學習課程: https://nabi.104.com.tw/course/acad/b7cfaa80-1ba7-4088-8182-10356906f1ce ISO 27001證照主要關注資訊安全管理,適合希望在企業內部負責資安政策與風險管理的工程師。此證照能夠幫助企業確保資訊系統的安全性,特別適用於從事資安、雲端服務與企業IT管理的專業人士。 第七名🟢SCJP (現為OCPJP) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028055 SCJP(現為OCPJP)是Oracle提供的Java專業認證,專為有一定Java開發經驗的工程師設計,適合希望提升程式設計能力並在Java開發領域深入發展的專業人士。 第八名🟢國際專案管理師 PMP 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/5670bd2b-59f0-4c55-bbfd-f5f7ab785713 PMP(Project Management Professional)是全球最具公信力的專案管理認證,此證照涵蓋專案規劃、風險管理、資源分配等重要技能,能夠提升技術主管與專案負責人的職場競爭力。
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新北推「終身學習」 300堂免費課程開跑
新北推「終身學習」 300堂免費課程開跑
2026-04-20 聯合報記者王慧瑛 由聯合新聞網授權轉載 學習走出教室,走進城市每個角落。新北市教育局宣布串聯全市29區、逾百家特色商鋪,5月起推出超過300堂免費職人課程,導入AI主播導覽,協助市民快速掌握課程內容與學習路徑,讓學習走進生活、隨時都能開始。 永和區「順安堂蔘藥行」負責人邱錦章致力推廣藥用植物妙用,他說,中藥知識的傳承很重要,結合終身學習,能讓中藥的優點及應用更被認識。 邱錦章今天在現場示範中藥防蚊包手作體驗,他說,中藥技藝不只是傳統產業,更是生活智慧的累積,透過終身學習商鋪平台,將原本看似深奧的藥材知識轉化為生活化課程,讓民眾在實作中理解與應用,也成為職人持續推廣傳統文化的重要動力。 教育局長張明文說,終身學習商鋪的推動,核心在於讓學習不再侷限於教室,而是走進城市日常,讓大街小巷都成為學習的起點。透過串聯在地商鋪與職人,將專業技藝與生活知識轉化為可參與的課程,讓市民在生活場域中自然接觸學習、持續累積能力。 新北市2022年系統推動學習型城市,2024年獲教育部認證為六都唯一學習型城市,也讓終身學習從理念走向制度,逐步落實在市民日常。 今年首度導入AI主播導覽服務,擔任學習資訊的引導工具,協助民眾快速認識各區商鋪特色與課程內容。教育局指出,未來每間參與計畫的商鋪都將陸續建置專屬AI主播,並上架於「新北學習地圖」網站,透過更直覺、更親近的數位服務,讓民眾隨時隨地都能認識課程、規劃個人學習路徑,提升終身學習的便利性。 今天啟動儀式由教育局與商鋪代表共同完成「職人點燈」,象徵新北各地職人技藝串聯成城市學習網絡。現場並設置靜態展示區,集結三峽「合習聚落」、五股「維格餅家」、林口「木犀藝術文化」、新店「鼎王鍋具故事館」及新莊「晉義蔘藥行」等多家特色商鋪,呈現多元課程樣貌。 教育局表示,今年終身學習商鋪自5月起陸續開課至12月底,課程涵蓋生活工藝、飲食文化、健康養生、藝術美感及在地產業體驗等多元主題,並結合「官方LINE集點」與「社區大學學習獎勵金」方案,鼓勵市民走進街角商鋪,讓學習成為生活一部分。相關課程資訊及報名方式,可至「新北市學習地圖網」(https://lll.ntpc.edu.tw/learningcity/)查詢。 點擊查看新北市學習地圖網
【104職場力】
破解面試焦慮!Google 推出免費 AI 工具:Interview Warmup 助你掌握面試技巧
破解面試焦慮!Google 推出免費 AI 工具:Interview Warmup 助你掌握面試技巧
面試讓你感到緊張嗎?想提升自信卻不知道從何開始?Google Interview Warmup AI 工具來救場!這款免費的線上工具,不僅針對各種職業領域提供真實的模擬面試問題,還能即時分析你的回答,提供具體改進建議。從此告別面試焦慮,讓你的面試表現更加出色!本文將深入介紹這個工具的功能與使用方法,幫助你輕鬆迎戰下一場面試。 ▍Interview Warmup 是什麼? 在求職過程中,面試往往是最令人緊張的一環。無論是剛畢業的學生,還是有豐富經驗的專業人士,都可能因為缺乏面試練習而感到壓力。為了解決這一問題,Google 推出了名為「Interview Warmup」的 AI 工具。這是一個免費的線上模擬面試平台,旨在幫助求職者針對特定職位的需求,練習回答常見的面試問題,提升面試表現。 ▍Interview Warmup 的主要功能 ● 職業導向的模擬面試問題 「Interview Warmup」 為求職者設計了多種職業類別的模擬面試問題,例如數據分析師、數據科學家、用戶體驗設計師、電子商務專員等。使用者可以根據自己求職的目標職位,選擇相應的面試題目,這不僅讓練習更加針對性,也能幫助求職者準備特定行業的面試需求。 ● 即時回饋與建議 許多人在面試時不知道自己該怎麼說才能達到最佳效果。「Interview Warmup」 的 AI 系統會在使用者回答後,立刻提供反饋,提示常用詞語、句式和回答中的關鍵詞,幫助使用者優化表達方式。這樣的即時反饋能夠讓求職者快速掌握面試中的關鍵要素,減少表達時的困惑和不確定感。 ● 深度答案分析 這個工具利用自然語言處理技術(NLP)來分析使用者的回答內容,提供包括用詞重複次數、常見短語、以及未提及的重要概念等詳細數據。這樣一來,求職者能夠更清楚地了解自己在回答中的優勢和需要改進的地方,進一步提升面試表現。 ● 自我反省與持續改進 面試技巧的提升不僅僅靠一次練習就能達到。「Interview Warmup」允許使用者查看、保存自己的回答,並反覆練習,方便日後反省和改進。這種持續的練習機會,使求職者能夠不斷調整自己的應對策略,逐步建立起對各種面試問題的信心。 ▍Google 面試 AI 工具的優勢 ● 免費使用,無需註冊 「Interview Warmup」 是完全免費的工具,任何人只需打開網頁,就能立即使用,不需要註冊或訂閱服務。這使得求職者可以輕鬆地開始練習,而不必擔心額外的成本或複雜的操作。 ● 針對性強,快速準備 無論你是想轉職還是進階職涯,「Interview Warmup」提供的職業導向面試題庫,都能讓你迅速掌握所需的面試技巧。不僅如此,它的智能分析功能還能為你提供精確的改進建議,使你能在短時間內快速提升面試能力。 ● 隨時隨地,靈活練習 因為是線上工具,你可以隨時隨地利用零散時間來練習。無論在家、在咖啡店還是通勤途中,只要有網路,你都能方便地進行面試準備。這種高效靈活的學習方式,讓面試練習不再拘泥於時間和空間。 Google 的「Interview Warmup」AI 工具是一個非常實用的資源,特別適合那些希望提升面試表現的求職者。無論你是初出茅廬的新鮮人,還是想要在職場上更進一步的老手,這款工具都能提供針對性的幫助,讓你在面試中更有自信地展現自己。現在就開始使用「Interview Warmup」,為你的下一場面試做好萬全準備吧! ➤ 立即使用:https://grow.google/certificates/interview-warmup/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報-科技愛好者的產地】獲得更多科技新知!
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2026 ESG 證照完整指南,不限科系也能搶進的高需求新藍海
2026 ESG 證照完整指南,不限科系也能搶進的高需求新藍海
❇️Q1:綠領人才缺口與成長速度 台灣綠領人才每月平均短缺 29,305 人。回顧近 8 年,招募綠領的企業數成長了 182%,職缺數更大幅成長 278%,需求力道遠遠勝過整體就業市場。 ❇️Q2:為什麼現在是投入 ESG 領域的最佳時機? 主要是受到「政策」與「法規」的雙重推動。 • 強制編製: 2025 年起,全體上市櫃公司必須編製永續報告書。 • 準則接軌: 2026 年起將分階段導入 IFRS/ISSB 永續揭露準則。 • 成本壓力: 隨著碳費上路與綠色金融政策實施,企業必須將減碳納入日常決策,法規壓力正加速推升 ESG 的招募需求。 ❇️Q3:綠領的薪水真的比較高嗎?談薪空間大嗎? • 薪資中位數: 綠領職缺月薪中位數為 4 萬元,比整體市場高出 5.3%。 • 談薪空間: 約 33% 的職缺採「面議」薪資,多數實際薪資高於 4 萬元,這顯示專業度越高的人才,溢價空間就越大。 ❇️Q4:我不是理科生也沒相關經驗,有機會切入嗎? • 科系門檻低: 約 49.3% 的職缺「不限科系」。 • 歡迎新鮮人: 56.2% 的職缺不要求年資,或歡迎一年以下的新手,不論是文、理、工背景,只要補齊 ESG 知識,都能成功轉型。 ❇️Q5:如何證明我的 ESG 實力?有什麼證照能快速加分? 目前最具實務效益的是「環境部淨零綠領人才培育課程合格證明」 🔗 證照連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10049142 對「零邀約者」: 勾選此證明後,43% 的求職者在一週內就收到面試邀約。 對「已有邀約者」: 面試邀約數量平均成長達 5.4 倍。 1️⃣ 環境部「淨零綠領人才培育課程合格證明」 🔗 證照連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10049142 由環境部主導、國家環境研究院執行的本土綠領認證,課程涵蓋氣候變遷、碳盤查、碳足跡與淨零相關實務。短時間內已躋身熱門綠領證照,是目前實證效果最明確的綠領入門選擇之一。 除此之外,永續金融相關證照與 iPAS 淨零碳規劃管理師也是跨入特定產業的重要跳板。 2️⃣ 永續金融證照(台灣金融研訓院) 🔗 證照連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10048785 ▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/df6c5f79-c9e5-4728-a7d0-b44ad5571ab1 由台灣金融研訓院等單位依金管會永續金融政策推動的 ESG 金融專業證照,以「永續發展基礎能力測驗」為起點,後續搭配進階培訓課程。近年已成為金融從業人員強化 ESG 能力的重要指標,銀行、保險與投信投顧等機構多鼓勵同仁取得,報考不限理工背景,一般商管或文科出身也適合準備。 3️⃣ iPAS 淨零碳規劃管理師(經濟部產業發展署) 🔗 證照連結:https://nabi.104.com.tw/ability/10048820 ▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/2df0e155-3bd5-4613-ac2e-118a0dc7db66 ▶️【零基礎也懂的iPAS淨零碳規劃管理師 |速攻考點 × 考科實戰 × Ai助攻】https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/cceed99a-91b2-4a0d-83c7-f6fd3f510244 由經濟部產業發展署納入 iPAS 專業能力鑑定體系、於 2024 年開考的淨零技術型證照,目前已累積超過 2 萬人次報考,被視為碳管理與減碳規劃領域的指標性認證之一。 💡如何讓履歷升級? 在 AI 改寫職場規則的時代,把自己移動到「淨零與永續」題目上,是最具防禦力的選擇。建議轉職者透過「現有專業 + ESG 能力」的疊加方式(例如:會計專業 + 碳盤查認證),讓自己成為企業搶著要的稀缺人才。
104學習 職場熱門證照排行榜
AI 時代英文更值錢!TOEIC 全球報告:81% 雇主需求提高,精通者最高加薪 22%
AI 時代英文更值錢!TOEIC 全球報告:81% 雇主需求提高,精通者最高加薪 22%
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
104學習 職場熱門證照排行榜
薪資揭示不實系列-徵才職缺經常性薪資未達四萬元卻寫面議?
薪資揭示不實系列-徵才職缺經常性薪資未達四萬元卻寫面議?
就業服務法第5條第2項第6款規定:「雇主招募或僱用員工,不得有下列情事:六、提供職缺之經常性薪資未達新臺幣4萬元而未公開揭示或告知其薪資範圍。」第67條第1項規定:「違反第5條第2項第6款規定者,處新臺幣6萬元以上30萬元以下罰鍰。」此為民國107年11月30日施行之雇主應公開揭示招募職缺薪資範圍之規定。 以往雇主徵才職缺廣告經常寫薪資面議,使得求職者面試終於到了最關鍵的一關,謎底揭曉,雇主願意提供的薪資低於自己的期望值或是背離市場薪資行情,招募結果自然是失敗收場,徒然浪費求職者的時間。立法者有鑑於上述情形,遂修正了就業服務法第5條第2項第6款規定。 簡言之,凡雇主徵才廣告職缺寫面議者,錄取的求職者其每月經常性薪資必須是等於或大於新臺幣4萬元,否則,雇主即違反前述規定。 下舉勞動部民國110年5月28日勞動法訴字第1100001108號訴願決定書的個案為例: 事實: 訴願人於社群媒體Facebook刊登「橡膠機台操作作業員」徵才職缺,該職缺之經常性薪資未達新臺幣4萬元,訴願人卻未公開揭示其薪資範圍,違反就業服務法第5條第2項第6款規定。案經原處分機關臺中市政府審認屬實,依同法第67條第1項,裁處訴願人罰鍰新臺幣6萬元整。 理由: 各大求職網站及報紙求職廣告,雇主往往以薪資面議做為薪資待遇條件之敘述,在與勞工面談時才予以提出,求職者為求得工作,往往被迫遷就同意,而損害求職者之工作權益,且不利於我國勞動市場之發展,故就業服務法第5條第2項第6款明定,雇主提供職缺之經常性薪資未達4萬元,應公開揭示或告知其薪資範圍。又所稱之「公開揭示或告知其薪資範圍」,依勞動部108年3月21日令之釋示,係指雇主招募員工,應使求職人於應徵前知悉該職缺之最低經常性薪資,並應以區間、定額或最低數額之方式公開。 訴願人對其確有於Facebook社團刊登求才訊息,且薪資載為「面議」乙節,並不爭執,且訴願人亦表示所刊登之職缺,薪資實際為2萬3,000元,如應徵勞工具相關經驗,可調薪至4萬元,上述「橡膠機台操作作業員」之職缺經常性薪資並未達4萬元,應可確定。是訴願人於Facebook刊登招募「薪資:面議」之職缺資料,未公開揭示薪資範圍,已違反就業服務法第5 條第2 項第6款規定。又訴願人既為徵才之雇主,應熟知相關規定,本件按其情節,訴願人縱非故意,仍有應注意、能注意,而不注意之過失。則原處分機關依同法第67條第1項規定,處訴願人法定罰鍰最低額6萬元罰鍰,於法並無不合。
蘇宏文 人資法令學習成長班
品管證照資格好考嗎?常見5大品管證照與對應工作環境
品管證照資格好考嗎?常見5大品管證照與對應工作環境
品管證照的難易程度因個人的學習和專業背景而異。常見的5大品管證照:CQE、CQA、Six Sigma證照、ISO 9001內審員證照、Lean Six Sigma證照;有些人可能會發現它們相對容易考取,而對於其他人來說,它們可能需要更多的努力和時間。 以下是一些常見的品管證照,以及它們對應的工作環境: 1. CQE(Certified Quality Engineer):CQE證照通常針對那些希望在品質工程領域工作的專業人士,如品質工程師、生產經理或供應鏈專家。持有CQE證照的人通常參與產品或流程的設計、測試和持續改進。 證照資料:https://nabi.104.com.tw/ability/10029229 2.CQA(Certified Quality Auditor):CQA證照適用於品質審核師,他們負責執行內部或外部審核,以確保組織的品質體系符合相關標準和規定。這些專業人士可能在各種行業中找到工作,如製造業、醫療保健或食品業。 3.Six Sigma證照:不同級別的Six Sigma證照(如Green Belt、Black Belt、Master Black Belt)可以應用於各種工作環境,包括生產、流程改進、專案管理和業務分析。Six Sigma專業人士通常旨在減少缺陷、提高效率和優化流程。 4.ISO 9001內審員證照:這種證照適用於內部審核師,他們在組織內部執行審核,以確保符合ISO 9001品質管理體系的要求。這些內審員可以在各種組織和行業中找到工作,包括制造業、服務業和公共部門。 證照資料:https://nabi.104.com.tw/ability/10029227 5.Lean Six Sigma證照:Lean Six Sigma專業人士旨在通過減少浪費、提高效率和降低成本來改善業務流程。這種證照可應用於製造業、供應鏈管理、醫療保健等不同的工作環境。 無論你選擇哪種品管證照,它們都可以提高你在品管領域的專業知識和技能,有助於在相應的工作環境中獲得更好的機會和更高的薪資。然而,成功考取這些證照可能需要一定的努力和學習。
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產品生命週期(PLC)四階段 從導入期到衰退期 PM要做的事大不同
產品生命週期(PLC)四階段 從導入期到衰退期 PM要做的事大不同
產品生命週期(Product Life Cycle, PLC)是指一個產品從投入市場開始,直到退出市場所經歷的不同階段,每一階段都需要不同的市場策略和管理方式,以適應市場變化和競爭環境。了解和管理產品生命週期有助於企業在適當的時機做出正確的決策,最大化產品的市場價值和壽命。總共有四個階段: 1. 導入期(Introduction Stage): → 特徵:產品剛進入市場,知名度低,銷售量較少。 → 市場策略:大量投入廣告和促銷以建立產品知名度;可能採取高價策略回收研發成本,或低價策略迅速打入市場。 → 挑戰:市場接受度不明確,可能面臨技術問題和生產成本高的挑戰。 2. 成長期(Growth Stage): → 特徵:產品開始被市場接受,銷售量快速增長,利潤提高。 → 市場策略:擴大生產規模,進一步提升市場滲透率;強化品牌建設,增加產品功能或變體以吸引更多消費者。 → 挑戰:面臨更多競爭者進入市場,需要保持產品競爭力和市場份額。 3. 成熟期(Maturity Stage): → 特徵:銷售增長速度放緩,市場接近飽和,競爭加劇,價格壓力增大。 → 市場策略:維持市場份額,通過產品改良、擴展產品線、促銷活動來延長產品生命;降低成本,提高運營效率。 → 挑戰:面臨價格戰和競爭加劇,需要尋找新的市場或應用場景來維持銷售。 4. 衰退期(Decline Stage): → 特徵:市場需求下降,銷售量和利潤逐漸減少。 → 市場策略:逐步退出市場,減少投資;或者重新定位產品,尋找新的用途或市場。 → 挑戰:處理剩餘庫存,決定是否停產或重振產品。 產品經理(Product Manager,PM)在產品生命週期的各個階段都有不同的重點和挑戰,以下是各階段中PM需要注意的關鍵點: 【導入期(Introduction Stage)】 ❶ 市場研究與需求確認:確保產品能滿足市場需求並解決具體問題。進行深入的市場研究和目標客戶分析。 ➋ 產品定位:明確產品定位,制定有效的市場進入策略和價值主張。 ➌ 產品質量:確保產品質量可靠,並進行必要的測試和改進。 ➍ 行銷策略:制定和執行強有力的市場推廣計劃,增加產品知名度和吸引早期採用者。 ➎ 客戶回饋:收集早期使用者的回饋,快速迭代產品功能和性能。 【成長期(Growth Stage)】 ❶ 擴展市場:加大市場滲透力度,擴展銷售管道,進一步提升市場份額。 ➋ 品牌建設:強化品牌形象,增強品牌忠誠度,通過市場行銷活動建立強大的品牌認知。 ➌ 產品改進:根據市場反饋進行產品改進和升級,增加新功能或推出產品變體以吸引更多客戶。 ➍ 競爭應對:密切關注競爭對手的動向,制定應對策略,保持產品競爭力。 【成熟期(Maturity Stage)】 ❶ 維護市場份額:保持市場份額,避免市場份額下降。可能需要進行價格調整或促銷活動。 ➋ 產品差異化:推出增值服務或增強產品功能以區分於競爭對手。 ➌ 成本控制:提高運營效率,降低生產和運營成本以保持利潤率。 ➍ 客戶關係管理:加強與現有客戶的關係,通過忠誠計劃、售後服務等方式提高客戶忠誠度。 ➎ 市場創新:尋找新的應用場景或市場,保持產品生命力。 【衰退期(Decline Stage)】 ❶ 產品線精簡:評估產品組合,逐步淘汰不盈利或市場需求減少的產品。 ➋ 資源重新分配:將資源轉移到更有潛力的產品或新產品開發上。 ➌ 市場退出策略:制定產品退出市場的計劃,確保平穩過渡,減少損失。 ➍ 剩餘價值:挖掘產品剩餘價值,可能通過重新定位產品或進入新的市場來延長產品生命週期。 ➎ 知識轉移:總結產品運營中的經驗教訓,為未來的產品開發提供參考。 每一階段都有其特定的挑戰和機會,PM需要靈活應對,不斷調整策略,確保產品能夠最大化其市場價值和壽命。
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半導體品質守護者! 品保工程師做什麼? 快速了解詳細職位、薪資說明
半導體品質守護者! 品保工程師做什麼? 快速了解詳細職位、薪資說明
半導體產業當最常見的工程師類別,包含IC設計工程師、製成設備工程師等,實際上還有許多關鍵職位,像是比較少被討論的品保工程師,主要是負責品質控管、維修與支援領域,這些職位對於維持產品質量、提高生產效率和確保工廠運行穩定,這回我們一起來細談與「品保」相關職缺、收入整也一起整理出來! 🧑🏻‍💻品保工程師 (Quality Assurance Engineer) 品保工程師負責監控並確保半導體產品的品質,從材料選擇、製造過程到成品測試,進行全面的質量監控。他們需要開發並實施質量控制流程,解決產品生產中的缺陷問題,並確保最終產品達到規範標準。 💰月薪:新手品保工程師月薪約NT$55,000-80,000,具經驗的工程師可*NT$90,000-120,000。 💵年薪:起薪約為NT$700,000-1,000,000,資深者可達**NT$1,300,000-1,800,000**。 🧑🏻‍💻維修工程師 (Maintenance Engineer) 維修工程師負責半導體製造設備的維修與保養,確保設備在最佳狀態下運行,並且能夠快速應對和排除設備故障。他們的工作直接影響生產效率和工廠的正常運作。 💰月薪:新手維修工程師月薪約NT$50,000-75,000,資深者可達NT$90,000-110,000。 💵年薪:起薪年薪約**NT$650,000-900,000,資深者年薪約為NT$1,200,000-1,500,000。 🧑🏻‍💻製造工程師 (Manufacturing Engineer) 製造工程師負責監控半導體生產線的操作流程,並確保產品在每個製程階段都符合規格。他們會分析生產數據,優化生產流程,提升產量並降低製造成本。 💰月薪:新手製造工程師月薪約NT$55,000-80,000,具經驗者可達**NT$100,000以上。 💵年薪:年薪範圍從NT$700,000-1,200,000不等,資深者年薪可達NT$1,500,000。 🧑🏻‍💻安全工程師 (Safety Engineer) 安全工程師負責工廠及製造過程中的安全規範,確保員工操作設備時的安全,並防範潛在危害。他們會進行風險評估,開發安全操作手冊,並監控生產過程中的環境及人員安全。 💰月薪:安全工程師月薪約NT$50,000-75,000,隨著經驗增長可達NT$90,000以上。 💵年薪:年薪範圍約為NT$650,000-1,100,000,資深者年薪可超過NT$1,300,000。 🧑🏻‍💻供應商質量工程師 (Supplier Quality Engineer, SQE) 供應商質量工程師負責監控半導體製造過程中使用的所有供應商材料,確保材料符合標準和需求。他們會與供應商密切合作,進行品質檢查、風險評估並處理供應商提供的材料問題。 💰月薪:SQE 起薪約為NT$55,000-85,000,具經驗的工程師可達NT$100,000-120,000。 💵年薪:新手年薪約NT$700,000-1,200,000**,資深者可達NT$1,400,000-1,800,000。 🧑🏻‍💻環境工程師 (Environmental Engineer) 環境工程師專注於半導體工廠的環境管理,包括廢棄物處理、廢水處理、污染控制等。他們負責確保生產過程符合環境法規,並設計系統來減少對環境的影響。 💰月薪:環境工程師起薪約NT$50,000-75,000,具經驗者可達NT$90,000以上。 💵年薪:年薪範圍約為NT$650,000-1,200,000,資深者年薪可超過NT$1,300,000。 半導體產業不僅僅局限於技術設計和製造方面,品保工程師、維修工程師、安全工程師、供應商質量工程師等職位同樣重要,這些職務對於維持產品品質、確保生產安全、優化生產效率以及環境管理都扮演關鍵角色。
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在職場被霸凌還被強制離職⋯⋯我該怎麼辦?
在職場被霸凌還被強制離職⋯⋯我該怎麼辦?
當初面試的時候非常開心 因為感覺新公司的主管都很理性且非常重視新人的感受 所以確定4/19到職上班去了!到了新公司 因為準備遷移廠房的關係 舊人忙於趕工作 幾乎沒有完整的教學 一路以來跌跌撞撞的自己摸索也就過了第一個月 再來遷移至新廠 環境很大設備也很完善,本以為可以好好的學習 結果還是一樣的如同第一個月,同事愛教不教的導致我的工作效率很差⋯⋯事倍功半!舊人就開始中傷我 言語侮辱 嘲笑諷刺(雖然他沒有指名)但是大家都知道她在說新人 而且新人只有一個我⋯ 甚至於搶走我的工作 直接大喊 她一個人就可以了 有我沒有我根本沒差啊⋯⋯就這樣過了一個月又三週⋯ 到了最後一週就滿兩個月了 ,課長和班長總是替舊人說話 總是說 :妳真的不太ok 當然我每每有問題的時候都有當天反應給主管 卻沒有得到幫助 也沒有解決方案的 直到某天課長突然性的把我叫到會議室 裡面有人事副理和課長 和我共3人⋯他們一開口就是說 無法再用我請我離開 因為不適任這份工作 ⋯當然我也有不開心的反應 為何可以這樣 我都還沒有任職兩個月 也沒有犯下什麼錯 怎麼可以強制叫我離職?爭論了一小時後 我還是簽了 帶著眼淚被冤枉似的畫押 這是我人生中最可怕的一個工作經歷 直到現在我還是感到很受傷⋯⋯很不甘心 該怎麼預防下一個新人 可以不要像我一樣受到傷害⋯⋯要如何制止這家公司的惡劣行為⋯⋯請幫助我
小優
想轉職 AI 工程師,該先學什麼?6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
想轉職 AI 工程師,該先學什麼?6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
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
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VIBE CODING 智能體工程開發實戰
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有證照面試機會多35%!2026年1月最熱門10張證照完整攻略
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104學習 職場熱門證照排行榜
Canva免費證照速攻!快速考證指南
Canva免費證照速攻!快速考證指南
Canva一直是許多職場人士的必備工具,但除了強大的設計功能外,很少人知道旗下Canva Design School還提供許多Canva免費課程,部分課程完成後,還能透過考試取得官方Canva證照。這份攻略將詳細介紹如何獲取證書,幫助你快速掌握Canva基本功、熟悉最新的AI工具應用,有效提升職場技能。 ⚡Canva免費考證 FAQ 完整攻略⚡ ✅Q1:如何找到Canva官方的免費課程與證書考試? A:首先進入Canva Design School,在平台上,點擊「Get certified」,這裡提供的課程在結束後都可參加考試並獲得證書。 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10049184 ▶️【點我免費做模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/846d3e67-27f5-4a1b-bc07-68e2b7ed479e *即使沒有將課程上完,也可直接點擊「Earn a certificate」開始考試。對於已經熟悉Canva操作的使用者來說,若覺得課程內容簡單,想要節省時間,可直接選擇考試的方式獲得證書。 ✅Q2:有哪些推薦的免費認證課程? A:Canva提供了多門適合不同需求的課程,例如: • Canva Essentials(Canva基礎操作):適合初學者快速建立Canva使用能力,涵蓋基礎介面、功能及AI輔助工具。 https://nabi.104.com.tw/ability/10049184 • Marketing with Canva(行銷設計技巧):教導如何利用Canva製作符合品牌風格的社群貼文、廣告素材,提升行銷效率。 • Graphic design essentials(平面設計基礎):學習設計的基本元素、原則、色彩理論與字體排版。 還有「Canva for Work」(職場應用)及教育類的「AI in the Classroom」等課程… ✅Q3:想快速拿證照,一定要把所有課程看完嗎? A:不一定需要。對於已經熟悉Canva操作的資深用戶來說,即使沒有將課程上完,也可直接點擊「Earn a certificate」開始考試,藉此節省時間。考試題目為選擇題或多選題,數量介於20到30題之間。不過,若是Canva新手,建議還是完整將課程看完後再考試,除了能穩固基本功外,也能在答題時減少錯誤的機率。 ✅Q4:Canva證書有什麼實際用途?如何分享? A:Canva的證照不僅實用且免費,能夠證明您與時俱進,擁有數位設計與AI應用的專業能力。通過測驗的學員可獲得官方電子證書下載保存,或將證書分享到履歷表,為履歷及職涯形象加分。
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工程師面試不用穿西裝!別踩地雷區 靠專業也能拿下Offer
工程師面試不用穿西裝!別踩地雷區 靠專業也能拿下Offer
面試對每個求職者來說相當重要,尤其是對工程師這類高技術職位的求職者,穿著打扮也能反映出你的專業和態度。那麼大家很好奇,工程師面試時一定要穿西裝打領帶嗎?尤其天熱穿西裝打領帶,身體又熱又黏,面試的好心情可能都沒了,小編為大家解答! 其實,最關鍵點取決於公司的文化和行業特性。對於一些傳統的企業或金融行業,穿著正統的西裝和領帶顯得更為專業和拘謹。相較之下,許多科技公司,尤其是初創企業,則更加注重的是技術實力和工作態度,穿著不必過於正式,反而會更偏向於商務休閒風格(business casual)。 #怎麼穿最合適呢? 商務休閒風: 大多數科技公司,特別是軟體工程師崗位,建議選擇商務休閒風格。可以穿一件合身的襯衫搭配西裝褲,外面可以加一件簡約外套或西裝外套,這樣看起來既專業又不會太過正式。 重視細節: 即便不穿西裝領帶,也應確保服裝乾淨整潔,鞋子擦亮,頭髮整理妥當。細節的完善能夠彰顯你對面試的重視和專業態度。 #地雷區: 避免過度休閒,即便科技公司普遍對穿著較為寬鬆,但面試時仍要避免過於隨便的服裝,比如T恤、牛仔褲或運動鞋。這些穿搭可能會讓面試官覺得你不夠重視這次機會。 總之,工程師面試不一定非要西裝筆挺,關鍵是根據公司文化選擇適當的穿著。適合的穿搭既能表達出你的專業,又能讓你在面試中更加自信!
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