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CCNA好考嗎?2025認證攻略 提升網路技能的必備資格
CCNA好考嗎?2025認證攻略 提升網路技能的必備資格
CCNA認證(Cisco Certified Network Associate)是針對網管與系統研發人才設計的入門級別網路架構與網路協定專業認證。無論是想進一步了解網路基礎概念,還是尋求提升職場競爭力,CCNA都是不可錯過的重要憑證。本文將帶大家認識CCNA認證內容、報考條件、考試準備資源,讓你輕鬆踏上網路專業之路。 CCNA認證是什麼? CCNA是Cisco Certified Network Associate的縮寫,是Cisco提供的基础網路認證。它重點在基本網路構造、LAN和WAN原理、IP通信和網路安全等基础能力。通過CCNA,您可以認識網路基本運作原理,並增加解決網路問題的能力。 CCNA認證好考嗎? 雖然CCNA認證在難度上屬於網路專業認證的入門款,但還是需要一定的準備和學習。CCNA考試包括理論和實作兩部分,考生需要熟悉IP網路概念、LAN和WAN構造、VLAN和網路處理功能。對於新手而言,有網路基礎知識背景將會將考試過程簡單化。 CCNA認證好用嗎? 根據104學習精靈的資料,有近30%的網管工程師職缺要求求職者須具備CCNA認證資格,但除了這張證照之外,工程師的實務操作能力,以及程式語言、資料庫系統架構、框架工具使用技能...等專業技術也至為重要,甚至有的企業會要求專案型的工程師達到CCNP(CCNA再高一級的認證)以上等級,因此,證照技能兩不誤,才能凸顯能力價值。 工程師必備技能課程:https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&jobcat=2007000000 報考CCNA認證需要具備什麼條件? 報考CCNA認證沒有限制,任何對網路技術有興趣的人都可以參加。不過,具備以下基礎知識會有助於增加過關機率: ● 基本電腦操作知識:熟悉電腦硬體和軟體的基本操作。 ● 網路基礎概念:如IP地址分配、子網路劃分、路由和交換等。 ● IT基礎英語能力:CCNA考試的內容多為英文,理解基本的技術英語是必需的。 如何報考CCNA認證? 報考CCNA的步驟如下: 1. 註冊Cisco帳號:前往Cisco官方網站(Cisco官方網站)註冊個人帳號。 2. 選擇考試科目:目前CCNA的主要考試代碼為200-301,請確認最新的考試資訊。 3. 選擇考試中心或線上考試:登錄Pearson VUE考試平台,選擇您方便的考試中心或選擇線上遠端監考模式。 4. 支付考試費用:CCNA考試的費用約為300美元,依所在地區可能有所變動,支付後即可完成報名。 5. 準備考試:利用Cisco學習網頁、教材或其他學習資源進行充分準備。 6. 參加考試:在預約的時間和地點參加考試,也可申請遠距考試。 CCNA的考試範圍內容為何? CCNA考試範圍涵蓋多個網路基礎領域,主要包括以下內容: ● 網路基礎:了解網路運作的基本概念,如OSI模型、IP尋址、子網劃分等。 ● 交換與路由技術:包括VLAN配置、路由協議(如OSPF、EIGRP)及靜態路由的設置。 ● 無線網路基礎:涵蓋無線網路配置與故障排除的基本知識。 ● 網路安全:基礎防火牆配置、訪問控制列表(ACL)的使用及網路威脅防護。 ● 自動化與可程式化網路:基礎網路自動化工具(如Python)和SDN(軟體定義網路)概念。 ● 這些內容結合了理論與實務,旨在提升考生對實際網路操作與問題解決的能力。 因此,CCNA認證是通往網路管理專業的入門證照之一,搭配多樣性的工具技能專才,幫助你在職涯發展上更順利。 CCNA 可以做什麼工作?(104人力銀行統計企業職務要求排行榜) Top1: 網路管理工程師 Top2: 系統工程師 Top3: 資訊設備管制人員 Top4: 網路安全分析師 Top5: MIS / 網管主管 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 相關免費課程影片: https://nabi.104.com.tw/nabisearch/film?keyword=CCNA 需要CCNA的職缺需求: https://bit.ly/3TXgEl4
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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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「什麼是Verilog?IC工程師必學硬體描述語言 初學者必備入門指南
「什麼是Verilog?IC工程師必學硬體描述語言 初學者必備入門指南
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。
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「數據/資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
「數據/資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨,企業數位轉型的需求應運而生,因此數據工程師(資料工程師)在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師,強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。 成為數據工程師的 12 項必備技能(點擊可跳至章節): 基本技能(程式語言與資料架構) 網路概念 資料庫 Database 數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據倉儲 Data Warehouse 分散式系統 數據處理 機器學習 Machine Learning 作業編排管理 前端與儀表板 後端框架 自動化與部署 如何開始數據工程師之路?了解數據工程師工作日常 【數據/資料工程師】推薦職缺 【數據/資料工程師】職場常見證照整理 【數據/資料工程師】職場再進修課程推薦 文/LnData 麟數據科技 數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal) 一、基本技能 首先,以下是最基本的必修技能,也是想進入這個行業需要的優先入手技能,包含: SQL:SQL即「Structured Query Language」,也稱做「結構化查詢語言」,是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言,用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作,如數據檢索、修改和定義,且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。 程式語言:數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據,如 R、Scala、Java等,但首推 Python,因為Python容易上手,並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源,使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此,Python還有豐富的開發者社群,讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。 Git:即「Global Information Tracker」,Git是版本控制的重要工具,可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作,幫助資料工程師協作開發數據工程項目,並確保團隊成員之間的協同工作,可避免有人亂改或誤刪代碼。 Linux指令和Shell腳本:Linux是一種常用的作業系統,數據工程師經常使用它來處理數據,常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令(例如cd、pwd、cp、mv等)和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。 資料結構和演算法:數據工程師需要對資料結構(Data Structures)和演算法(Algorithms)有足夠的理解和解決問題的技能,以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。 二、網路概念 由於現在大半數據都在線上,因此工程師常需接觸與處理VM(虛擬機)、伺服器和 API(應用程式介面),而此時就需要對 IP(互聯網協議)、DNS(域名伺服器)、VPN 等基本網路概念有基本了解。 API(應用程式介面)概念示意( Source: Geeks For Geek) 三、資料庫 資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫,相關概念包含: 基礎知識:資料庫是存儲數據的空間,包含表(Table)、行(Column)、列(Row)、鍵(Key)、連接(Join)、合併(Merge)和模式(Schema)等基本概念。 SQL:雖然前面提過了,但要知道在使用這些資料庫時,SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法,因此這邊再提一次。。 ACID:是原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)的縮寫,旨在確保數據操作的有效性和穩定性。 資料庫建模:指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程,包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。 資料庫擴展:包括垂直擴展和水平擴展,它們用於增加資料庫的性能和容量。 OLTP與OLAP:OLAP(在線分析處理)、OLTP(在線交易處理)是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統;OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。 關係型資料庫:Relational Database,是大多數應用程式使用的傳統資料庫,用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。 非關係型資料庫:Non-relational Database,也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同,它們不使用固定的表格模式,而是以更靈活的方式存儲數據,適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型: 鍵值資料庫:如Redis、DynamoDB、FireBase 圖形資料庫:如Neo4j、ArangoDB 寬列資料庫:如Apache Cassandra、Google BigTable 常用的關係型資料庫 MySQL 四、數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統,它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據,而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據,可以是文本、圖像、影音等,也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。 數據湖通常使用分佈式或物件存儲(Object Storage)系統來存儲大量數據,如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲,每個對象都包含數據本身、元數據(metadata)和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織,並且具有元數據以描述數據的特徵和用途,能夠更好地管理和查詢數據。 五、數據倉儲 Data Warehouse 數據倉儲(Data Warehouse)是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中,以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含: SQL(略) 規範化與非規範化:在數據倉儲中,數據可以以規範化(Normalized)或非規範化(Denormalized)的方式進行組織和存儲,具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性;而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。 OLAP與OLTP(略) 六、分散式系統 包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中,多台機器(稱為節點或伺服器)組成叢集並共同協作,這些機器可以在不同的地方執行,彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性,同時減少單點故障的風險。 由於其複雜性,這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此,為了開發與佈署這些系統,數據工程師需要使用叢集管理技術或工具,如Kubernetes、Databricks,或者自行建立Hadoop叢集等。此外,還有許多開源技術可供利用。 Kubernetes 也稱為 K8s,是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo) 七、數據處理 數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程,這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時,通常會使用各種工具和框架,具體選擇取決於任務的性質和規模。 以下是一些常用的數據處理工具和框架: Pandas:Pandas是一個好用的Python套件,常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數,適合用於數據轉換和清理。 SQL:(沒錯,又是它)由於多數數據倉庫支持SQL語言,因此SQL是一個常用的工具,用於執行數據轉換操作,尤其適用於處理結構化數據。 Spark:Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架,它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作,性能高且具有可擴展性。 Spark Streaming:Spark Streaming是Spark的一個模塊,用於處理流式數據。它可以實時處理數據流,非常適合需要即時分析的應用。 Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics) 八、機器學習 Machine Learning 機器學習(Machine Learning)是一種人工智慧(AI)的子領域,它教導電腦如何從數據中學習,以自動改進和做出決策,而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域,如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。 人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域 對於數據工程師來說,了解機器學習的不同類型,包括監督學習、非監督學習和增強學習,以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型,並學會處理數據、調整模型參數,以及評估模型的預測準確性。 操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等,這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型,並構建更準確的工作流程,幫助數據科學家做出更精確的決策。 Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台 此外,還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方,如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面,使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。 AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS) 九、作業編排管理 編排(orchestration)是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行,以達到我們的目標。 最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖(DAG)來記錄工作流程,讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程,並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。 其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景,可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具,可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務,提高工作效率。 Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow) 十、前端與儀表板 前端和儀表板(dashboard)是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據,並讓用戶與數據進行互動。 舉例來說,Jupyter Notebook 是一種常用的工具,它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。 Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具,是許多資料科學工作者選擇 此外,儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau,以及 Python 套件如Dash 和 Gradio,也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板,讓用戶輕鬆探索數據,查看不同的視覺化結果,並根據需求進行操作。 Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具,建立企業數據儀表板 十一、後端框架 後端框架與軟體工程有關,它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說,如果您想建立一個網站或應用,可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫,以及提供信息給前端顯示。 基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。 除了這些,還有一些雲端技術可供使用,例如G oogle Cloud Platform(GCP)的 Vertex AI API 和 AutoML APIs,這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。 Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架,因輕量靈活而受許多開發者喜愛 十二、自動化與部署 自動化和部署是指使用不同的工具和技術,來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化,有助於提高效率、降低錯誤,並讓應用程式更容易管理和維護。 這個過程包括以下幾個主要方面: 基礎設施即程式碼(Infrastructure as Code):這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理,使其更易管理和自動化。 持續集成/持續部署(CI/CD):指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質,並使新功能能夠快速部署到生產環境。 容器化:即使用Docker和Docker Compose等工具,將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程,可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。 Docker工作流程示意 想當數據工程師,如何培養能力? 在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程,或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外,網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源,也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源! 要記得,這些相關技術日新月異,即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的,正因為技術不停在改變,你也不需要強求把上面所有技能練到精通,而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。 數據工程師可以為企業做什麼? 數據工程師日常就是與數據打交道,主要包含收集、讀取、清理,探勘與管理企業的資料,以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法,產生更有價值的結果或應用方式,幫助企業做出更好的決策、優化業務流程,例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此,數據工程師對於企業的重要性不言而喻。 然而,企業想挖掘數據最大價值,並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊,通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色,各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色,互相協作,完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調,除了技術以外,溝通與協作等軟技能也非常重要! (原文標題:2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能) [joblist_plugin title='推薦【數據/資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3'] 【數據/資料工程師】職場常見證照整理: 序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者,您應該具備主題專業知識,能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料,整合...<詳情>Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...<詳情>Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論,以及虛擬化、容器化的技術成熟...<詳情>Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格:1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...<詳情>Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外,應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...<詳情>社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照<前往> 【數據/資料工程師】職場再進修課程推薦: 課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中,我們將帶你從學習基礎 Python 出發,了解各種常見資料檔案格式與編碼,透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...<課程介紹>GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計,以第一線網站數據分析工作者角度,剖析 GA4 四大要領,從觀念的理解到上手實作,提升你的數據分析能力。…<課程介紹>成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…<課程介紹>零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始,包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學,製作Python爬蟲工具…<課程介紹>更多數據相關課程<前往>
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品保vs.品管工程師不一樣!關鍵差在哪?詳細職務、技能大解析
品保vs.品管工程師不一樣!關鍵差在哪?詳細職務、技能大解析
在製造業、半導體科技業等各大產業中,品保(品質保證,Quality Assurance, QA)與品管(品質控制,Quality Control, QC)工程師都是確保產品品質的關鍵角色,但他們的職責與專業能力要求各有不同。以下將詳細說明兩者的職缺內容與條件,幫助求職者了解適合的職位。 品保(QA)工程師職責與條件 品保工程師的核心職責是建立、維護並優化產品或服務的品質流程,確保所有開發和製造的過程符合公司標準與客戶要求。QA的重點在於預防問題的發生,並持續改善流程。 職缺內容: 1. 品質系統的制定與實施:設計並推動公司內部的品質保證政策和流程。 2. 審核與分析:定期對生產流程進行審核,分析潛在的風險並提出改進建議。 3. 跨部門協作:與研發、製造和客戶服務等部門密切合作,確保品質標準貫徹到整個產品生命周期。 4. 品質管理系統(QMS):熟悉ISO等品質管理標準,推動公司遵循國際規範。 要求條件: - 學歷要求:通常要求工業工程、品質管理、製造工程等相關科系學歷。 - 專業技能:了解統計方法、持續改進(如六標準差)、品質工具(如FMEA)。 - 語言能力:有時需處理國際業務,英語能力是加分項。 經驗要求:具備製造業或技術產業的品質管理經驗尤為重要。 品管(QC)工程師職責與條件 品管工程師則專注於在生產階段進行實際的檢驗與測試,確保產品符合規格要求。QC強調的是「檢測和修正」,具體執行檢測程序,及時發現產品問題並加以解決。 職缺內容: 1. 產品檢驗:對成品、半成品進行測試和檢驗,確保其符合品質標準和技術規範。 2. 問題處理:發現品質異常時,能夠迅速作出判斷,進行原因分析,並與生產團隊合作進行修正。 3. 檢測設備操作:熟練使用各類品質檢測設備,並能進行設備維護和校正。 4. 報告與記錄:準確記錄每次檢驗結果,並提交完整的品質報告。 要求條件: - 學歷要求:機械工程、電機工程或相關科系學歷較常見。 - 專業技能:熟悉品質檢測儀器及相關標準(如ISO 9001)。 - 細心與耐心:需要對每個細節進行認真檢驗,避免任何瑕疵。 - 經驗要求:曾有操作品質檢驗設備的經驗是優勢。 「QA與QC」主要差異 總結來說,QA強調的是品質流程的「預防與持續改進,而QC則注重「檢測與修正」,兩者在產品生命周期中的角色相輔相成。選擇QA或QC的職位取決於個人對品質管理的興趣及專業背景。
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Gemini學生方案1年免費!Google AI Plus申請資格、功能與4大用法一次看!
Gemini學生方案1年免費!Google AI Plus申請資格、功能與4大用法一次看!
Google推出Gemini學生方案,符合資格的大學生可免付費使用Google AI Plus 1年,除了享有更高的用量上限、400GB雲端儲存空間與Gemini Omni等功能,還可運用學習筆記本、個人化測驗、Gemini Live等工具準備作業與考試。究竟誰能申請Gemini學生方案?Google AI Plus有哪些功能?又能怎麼運用?以下整理官方資訊一次看。 文/《104職場力》 本文導覽 誰能申請Gemini學生方案?Google AI Plus免費條件Google AI Plus學生方案內容總覽Gemini學生方案怎麼用?4大情境一次看1. 上傳課程資料,建立專屬「學習筆記本」2. 善用「Deep Research與作業小幫手」拆解複雜問題3.透過「Gemini Live即時對話」釐清難懂概念4. 從論文到履歷都能協助,提升寫作效率Gemini學生方案值得申請嗎? 誰能申請Gemini學生方案?Google AI Plus免費條件 根據Google官方資訊,目前18~24歲符合資格的大學生,可申請免付費使用Google AI Plus學生方案1年;新加入的學生,以及2025年AI Pro試用期已結束的學生,都包含在符合資格的對象中,但學生資格需要每年重新驗證。 目前官網列出的優惠兌換期限至2026年12月31日止,申請時需要提供有效付款方式,如果沒有在試用期結束前取消Google AI Plus,試用期結束後將自動收取每月165元(但方案都可以隨時取消)。 圖片來源:Gemini官網 Google AI Plus學生方案內容總覽 符合資格的學生,透過學生方案可以取得:  免費使用Google AI Plus 1年 2倍用量上限 400GB雲端儲存空間 Gemini Omni Gemini Live 學習筆記本、影像與Live功能無限上傳 個人化學習工具與測驗 成效追蹤工具 知道可以免費使用Google AI Plus 1年後,接下來更重要的是「到底能拿來做什麼?」 Gemini學生方案怎麼用?4大情境一次看 Gemini學生方案涵蓋的使用情境,從課程資料整理、考試準備,到解題、即時對話與論文、履歷寫作,都能搭配Gemini使用。  1. 上傳課程資料,建立專屬「學習筆記本」 學生可上傳課程大綱、課堂筆記、教材與投影片,請Gemini建立學習筆記本,並根據內容製作研讀指南、摘要、練習題與個人化測驗;也能透過互動式視覺化內容,將較難理解的概念轉換成更直觀的學習素材。 2. 善用「Deep Research與作業小幫手」拆解複雜問題 遇到不會的題目時,可將圖片或檔案上傳給Gemini,讓AI分析內容、拆解問題並提供逐步指引;遇到需要深入查找資料的主題,也能使用Deep Research協助研究與整理資訊,降低蒐集資料的時間。 3.透過「Gemini Live即時對話」釐清難懂概念 學生可透過Gemini Live即時對話,針對課程中較難理解的概念進一步討論與提問,讓學習過程更具互動性。 4. 從論文到履歷都能協助,提升寫作效率 Gemini可協助激發寫作靈感、擬定大綱、校對論文、調整Email語氣與潤飾履歷,從課業寫作一路延伸到求職準備,協助學生更有效率地完成文字工作。 圖片來源:Gemini官網 除了AI學習功能,Google AI Plus學生方案也提供400GB雲端儲存空間、2倍用量上限,以及學習筆記本、影像與Live功能的無限上傳次數,讓學生在AI與雲端工具運用上可以更彈性。 Gemini學生方案值得申請嗎? 建議符合資格的大家都去申請使用,畢竟嘗試不同設計理念的AI工具本身也是一種學習! 對學生來說,AI的價值已不在於快速找到答案,更重要的是能不能真正融入學習過程!而Google將Gemini的學生使用情境一路延伸到職涯準備,某種程度上也反映了AI時代下「學習」與「工作」之間的界線正在變得模糊。 ◆想申請的學生,可直接點擊連結前往Google官方Gemini學生專區確認資格與申請◆ [course_plugin api_type='course_id' title='推薦課程' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041'] 延伸閱讀: ChatGPT也開始「管」孩子怎麼用AI?青少年版上線:防沉迷、防抄作業! Anthropic Academy免費AI課程完整指南|從入門到進階17堂全攻略
【104職場力】
Claude 推出 13 堂免費線上課程:上班族該怎麼學,才能把 AI 變成工作戰力?
Claude 推出 13 堂免費線上課程:上班族該怎麼學,才能把 AI 變成工作戰力?
AI 工具愈來愈多,但很多上班族真正卡住的不是「不知道有哪些工具」,而是「不知道怎麼把 AI 用進工作流程」。Anthropic 近期推出 Anthropic Academy,整合 Claude 相關免費線上課程,主題涵蓋 AI 素養、Claude 基礎應用、API 開發、Model Context Protocol、Claude Code 與 Agent Skills 等,官方頁面也標示可在完成課程後取得證書。 對職場工作者來說,這不只是「多一個免費課程清單」,而是提醒我們:AI 學習正在從「會下 Prompt」進入「會設計工作流」的新階段。 為什麼這 13 堂課值得上班族關注? 過去學 AI,多半從 ChatGPT、Claude、Gemini 的基本問答開始:請 AI 幫忙寫信、摘要、翻譯、產文案。但隨著企業導入 AI 的需求變多,職場競爭力的標準也正在改變。 未來更有價值的能力,不只是「問 AI 問題」,而是能判斷: 什麼任務適合交給 AI? 怎麼把 AI 接進自己的工作流程? AI 回答是否可信,該如何驗證? 團隊能否把重複工作變成可複用的 AI 流程? Anthropic 官方學習頁面也把課程分成不同方向,包括 Build with Claude、Claude for work、Claude for personal,顯示 AI 學習已經不再只是工程師專屬,而是橫跨個人工作、團隊協作與企業導入。 13 堂免費課程連結整理 1. Claude 101 適合對象:AI 初學者、一般上班族 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-101 學習重點:認識 Claude 基本操作,學會用 AI 處理寫信、資料整理、文件分析、內容初稿。 2. AI Fluency: Framework & Foundations 適合對象:所有工作者、主管、教育者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations 學習重點:建立 AI 協作基本素養,理解什麼任務適合交給 AI、什麼情境需要人類判斷。 3. AI Fluency for Students 適合對象:學生、社會新鮮人 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-students 學習重點:用 AI 輔助學習、研究、職涯探索與自我規劃。 4. AI Fluency for Educators 適合對象:教育工作者、企業內訓人員 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-educators 學習重點:將 AI 融入教學、課程設計與學習評量。 5. Teaching AI Fluency 適合對象:教學設計師、企業講師 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/teaching-ai-fluency 學習重點:學習如何設計 AI 素養課程,教會他人正確使用 AI。 6. AI Fluency for Nonprofits 適合對象:非營利組織工作者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-nonprofits 學習重點:在資源有限的情境下,善用 AI 提升溝通、營運與專案效率。 7. Building with the Claude API 適合對象:工程師、產品技術團隊 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api 學習重點:學習 API 串接、Prompt 設計、工具呼叫、RAG 與 Agent 架構。 8. Claude Code in Action 適合對象:工程師、開發者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action 學習重點:將 Claude Code 導入日常開發流程,包括讀程式碼、改檔案、執行指令與 GitHub 工作流。 9. Introduction to Agent Skills 適合對象:開發者、AI 工作流設計者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-agent-skills 學習重點:學習建立可重複使用的 Skill,讓 Claude Code 在特定任務中自動套用指令。 10. Introduction to MCP 適合對象:開發者、系統整合人員 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol 學習重點:認識 Model Context Protocol,學習讓 AI agent 連接外部工具與資料來源。 11. MCP: Advanced Topics 適合對象:進階開發者 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics 學習重點:深入 MCP 架構、檔案權限、傳輸機制、部署與擴充。 12. Claude with Amazon Bedrock 適合對象:AWS 技術團隊 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-in-amazon-bedrock 學習重點:在 Amazon Bedrock 上部署與使用 Claude。 13. Claude with Google Vertex AI 適合對象:GCP 技術團隊 課程連結:https://anthropic.skilljar.com/claude-with-google-vertex 學習重點:在 Google Cloud Vertex AI 上使用 Claude,並處理 PDF、視覺與引用等情境。 一般上班族,建議先學哪幾門? 如果你不是工程師,建議不要一開始就跳進 API、MCP 或 Claude Code。比較適合的順序是: 第一步:Claude 101 這門課適合完全沒用過 Claude,或只把 Claude 當聊天機器人的人。它的價值在於讓你理解 Claude 可以怎麼協助日常工作,例如寫信、整理會議紀錄、分析文件、產出簡報大綱、改寫文字等。 第二步:AI Fluency: Framework & Foundations 這門課更像是「AI 工作素養課」。它不只教你怎麼操作工具,而是教你如何判斷 AI 能不能做、該不該做、結果是否可靠。這對所有知識工作者都很重要,因為未來職場真正需要的不是盲目相信 AI,而是能與 AI 分工、判斷、驗證。 第三步:依照職能延伸學習 行銷、企劃、行政、HR、客服等職能,可以把 Claude 用在資料整理、內容產出、流程優化。教育、內訓、L&D 團隊,則可接著學 AI Fluency for Educators 或 Teaching AI Fluency。 工程師與產品團隊,可以從哪裡切入? 如果你是開發者、產品經理、資料團隊或 AI 專案負責人,這 13 堂課中最值得關注的是三條路線。 第一條是 Claude API 路線。Building with the Claude API 會從 API 呼叫、system prompt、tool use、RAG 到 agent 架構,一路帶你理解如何把 Claude 接進產品或內部系統。Anthropic 官方的 Build with Claude 頁面也把 API、SDK、Agents、Skills、MCP、Tool use、RAG、Prompt engineering 等主題整理為開發者學習路線。 第二條是 Claude Code 路線。Claude Code in Action 適合已經有 Git、CLI 基礎的工程師,學習如何讓 AI 協助理解程式碼、修改檔案、執行命令、自動化 code review,進一步把 AI 從「回答問題」變成「參與開發流程」。 第三條是 Agent 與 MCP 路線。Introduction to Agent Skills 與 MCP 系列課程,重點在於讓 AI 能使用外部工具、讀取資料、執行任務,這也是目前企業導入 AI agent 時最關鍵的基礎能力之一。 這波課程透露的職場趨勢:AI 能力正在分層 從這 13 堂課可以看出,AI 學習正在分成三個層次。 第一層是 AI 使用者。能用 Claude、ChatGPT 等工具完成摘要、寫作、翻譯、資料整理。這會成為多數上班族的基本能力。 第二層是 AI 協作者。不只會問問題,還能設計任務流程,知道如何拆解工作、設定角色、提供背景資料、檢查產出品質。這會是企劃、行銷、PM、HR、顧問、主管都需要強化的能力。 第三層是 AI 工作流設計者。能把 AI 接進工具、系統與資料來源,設計可重複執行的流程,甚至打造 agent。這會是工程師、產品團隊、AI PM、企業數位轉型團隊的關鍵競爭力。 換句話說,未來職場不會只問「你會不會用 AI」,而是會問:「你能不能用 AI 讓工作流程變得更有效率、更穩定、更可複製?」 給上班族的 3 個學習建議 1. 不要把 AI 學習變成工具追逐戰 今天學 Claude,明天學 Gemini,後天學 ChatGPT,最後可能只會累積一堆零散技巧。更有效的方式,是先建立 AI 協作觀念,再把工具用在真實工作任務。 2. 用自己的工作題目練習,而不是只看課程 學 Claude 101 時,可以直接拿自己的會議紀錄、簡報大綱、企劃草稿、履歷、報告來練習。AI 工具的學習成效,通常不是看你記住多少功能,而是看你能不能改善手上的工作。 3. 把 AI 能力寫進職涯成果,而不是只寫「會使用 AI」 如果你完成課程並拿到證書,履歷上不只要寫「完成 Claude 課程」,更可以寫具體應用成果,例如:「運用 Claude 建立內容產出流程,縮短初稿整理時間」、「導入 AI 摘要會議紀錄,提升跨部門資訊同步效率」。 延伸閱讀與學習資源 Anthropic Academy 官方入口 https://www.anthropic.com/learn Anthropic Academy 全部免費課程 https://anthropic.skilljar.com/ Claude 101 入門課程 https://anthropic.skilljar.com/claude-101 Build with Claude 開發者資源 https://www.anthropic.com/learn/build-with-cl
104學習 AI 趨勢報-科技愛好者的產地🤖
資安證照排行榜:詳解 10 大熱門證照內容、費用與難易度!
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資安證照有哪些?該如何選擇? 🛡️🤔 10大熱門資安證照排行榜 巨匠電腦輔導考照,打穩扎實資安技能! 💻🏆 隨著科技發展日新月異,資訊安全開始受到業界重視,也增加不少相關的職缺需求. 擁有資安證照不僅能提供最實質的能力證明,未來求職還能幫助提升個人競爭力. 接下來帶您解析資安界的十大熱門證照,幫助你選定合適的方向努力,距離夢想更接近! 🚀 資安證照有哪些?該如何選擇? 在了解該考取哪張資安證照前,首先應該要先釐清,在未來的資安職涯中,自己想專精於哪個層面. 如果是初次入門的資安小白,可以先從紅隊、藍隊兩大方向開始發想延伸. 🎓🔴🔵 在資訊安全的世界中,攻擊方(紅隊)會模擬駭客入侵,而守備方(藍隊)則協助加強系統安全. 對應不同紅隊、藍隊職能,資安證照可粗略分成稽核、管理、技術三類別. 先釐清各隊伍所需具備的能力要求,再鎖定發展方向,才能替未來做好準備! 🎯🛡️💼 🏆 10大熱門資安證照排行榜 🏆 CISSP - 💼💰 #資安專家 適合對象:經驗豐富的安全管理專家 費用:749 美元 難易度:高 CISA - 📊📈 #系統稽核 適合對象:中階系統稽核人員深造 費用:會員 575 美元/非會員 760 美元 難易度:中 Security+ - 🌐🔒 #網路技術 適合對象:職涯初期的網路安全技術員 費用:392 美元 難易度:中低 CEH - 🎓👾 #駭客技能 適合對象:資安紅隊的從業者 費用:1,699 美元 難易度:高 CISM - 🕵️‍♂️💼 #管理職 適合對象:欲轉型管理職的技術人員 費用:會員 575 美元/非會員 760 美元 難易度:中高 GSEC - 📑🌐 #資安專業 適合對象:IT 經理或具備資安背景的管理人員 費用:1,299 美元 難易度:中 SSCP - 👨‍💻🛡️ #安全系統 適合對象:親自使用安全系統的開發者 費用:249 美元 難易度:低 CASP - 🚀🔐 #高階技術 適合對象:高階網路安全技術員 費用:494 美元 難易度:高 GCIH - 🚨🔍 #事件處理 適合對象:想提升事件處理能力的資安管理者 費用:949 美元 難易度:中高 OSCP - 🌐💡 #滲透測試 適合對象:進階安全測試人員 費用:999 美元起 難易度:高 踏入資安領域的第一步就從巨匠電腦開始!資安網管人才培訓班有縝密的課程規劃,並輔導考取入門資安證照(CompTIA Security+),即使是零經驗的資安小白也能輕鬆掌握學習重點! 🎓💡✨擁有基礎的技術人員也能透過課程精進資安職能,更容易在眾多競爭者中脫穎而出. 藉由證照獲取來增加您的專業可信度,把經歷變成看得見的真・實力. 💼🔒 #資安 #證照 #巨匠電腦 #資訊安全 #技能提升
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2026最新AI補助申請!台北市青年最高4000元、新竹市3000元,申請資格整理
2026最新AI補助申請!台北市青年最高4000元、新竹市3000元,申請資格整理
台北市及新竹市陸續推出青年AI工具補助計畫,補助包括ChatGPT、Claude、Canva等AI工具的訂閱費。北市18~35歲一般青年每年最高補助4,000元,新竹市則為16~40歲最高補助3000元。本文整理申請資格、期限、必備文件與常見問題一次看懂。 文/《104職場力》整理 本文目錄(點擊可快速前往) 台北市、新竹市青年AI工具補助盤點台北市青年AI工具補助計畫重點新竹市AI領航青年數位工具補助重點 台北市、新竹市青年AI工具補助盤點 台北市 vs. 新竹市 青年AI工具補助,差在哪? 台北市|青年AI工具補助計畫新竹市|AI領航青年數位工具補助計畫年齡18~35歲16~40歲身分條件設籍台北市滿6個月以上的大專院校在學生和115年應屆畢業青年。並曾修習AI相關課程或參與青年以戰代訓銜接職場計畫設籍新竹市,不限學生身分受理期間2026/8/1~10/31訂閱,最遲11/10前提出申請。依申請對象別及申請先後順序審核撥款,當年度經費用罄後即公告不再受理。2026/4/2~11/30受理,額滿或經費用罄為止補助額度依訂閱費用實報實銷。一般青年每人每年最高補助4,000元;低收入戶/中低收入戶最高8,000元。補助購買金額的50%,一般青年每人最高補助3,000元;特定對象及文化語言保存者補助90%,最高6,000元補助次數每年1次,最多2項AI工具最多補助1次申請方式依青年局公告辦理線上申辦注意事項●中國大陸開發之工具軟體不予補助●中國大陸開發之工具軟體不予補助 台北市青年AI工具補助計畫重點 誰可以申請北市青年AI工具補助? 年齡與戶籍:18歲以上至35歲(即未滿36歲),且設籍台北市滿6個月。年齡與設籍天數都以「提出申請補助日」回推計算。 學籍:具經教育部承認之大專院校、研究所學籍,或115年度應屆畢業生。 AI學習經歷:曾修習人工智慧(AI)相關課程,或參與青年局「青年以戰代訓銜接職場計畫」,並取得學分、及格成績或結業證明。 台北市青年AI工具補助計畫說明 北市青年AI補助申請時間、補助金額怎麼算? 計畫採「先訂閱、再申請」,AI工具的訂閱週期必須落在補助期間8/1~10/31之間: 補助期間:2026年8月1日至10月31日止。 申請期限:應於AI工具補助條件最後達成日次日起1個月內提出申請,最遲應於11月10日前提出申請。每年度以申請1次為限;每次最多得申請2項AI工具費用補助。雖沒有名額限制,但經費用罄後即公告不再受理,想申請的人越早備齊文件越好。 補助額度:依訂閱費用憑證實報實銷,每人每年最高補助4,000元;低收入戶或中低收入戶最高補助8,000元。 補助期間的訂閱金額怎麼認定? 訂閱未滿一個月不補助:補助期間內,AI工具之訂閱週期未滿一個月者,不予補助。例如只訂閱20天,不能按比例申請。 月訂閱制補助認定: 8/10訂閱到9/9 → 可申請1個月補助。 8/10訂閱到11/9 → 只有「8/10~9/9」與「9/10~10/9」為補助期間內的完整月訂閱週期,可申請2個月。 年訂閱制補助認定:以年費總額按比例折算每月訂閱費用來核算補助,計算方式為「年費 ÷ 12 個月 × 截至10/31止補助期間內的訂閱月數」,最高補助4,000元。 訂閱期間不得申請退款:訂閱週期內若向軟體公司申請退款,該筆費用不予補助。 北市青年AI工具補助,哪些AI工具可以申請? 官方列出補助AI工具應以個人使用版本為原則,包含但不限於以下4類工具: 通用型AI:ChatGPT、Gemini、Grok、Claude、Perplexity 影像類AI:Canva、Adobe、Midjourney、Figma 辦公類AI:Copilot、Copy.ai、Jasper、NotebookLM 學習類AI:Notion AI、Grammarly、Speak、Elicit AI 不符合補助資格的情況: 企業版、家庭版等多人共用版本:僅補助個人使用版本。 中國大陸開發之工具軟體:如CapCut、Kling、Meitu/美圖秀秀、Wink、WHEE、SenseAvatar等。若有疑義建議訂閱前先致電北市青年局確認。 AI只是附加功能的軟體:如軟體主要用途並非AI應用,例如筆記軟體內建有AI輔助功能,不符補助項目。若有疑義建議訂閱前先致電北市青年局確認。 無法拆分的套裝方案:例如Adobe Creative Cloud這類全家桶,若無法單獨區分AI工具的訂閱項目與費用,不符合補助;若方案中的AI工具可獨立訂閱並提供載明名稱與費用的付款證明,原則上可申請。 北市青年AI補助,申請文件要準備什麼? 申請書 新式戶口名簿影本,或最近三個月內之戶籍謄本 在學證明或115年度畢業證書 AI課程修習證明(如成績單或學分證明,若欲認列之課程,其證明文件上之名稱未明確包含「人工智慧」、「AI(Artificial Intelligence)」等文字,申請人需額外檢附授課單位或教師開立之證明書,證明修習之課程內容包含AI相關專業)) AI工具訂閱紀錄及購買憑證(發票或收據,購買人須為申請人本人或其法定代理人) 領據正本及本人金融機構存摺封面影本 AI工具使用心得一篇(申請每項AI工具字數至少300字) 補助案件自主檢核表 低收入戶/中低收入戶者,另附身分證明文件 其他經北市青年局規定應檢附之相關文件 申請文件如有欠缺,北市青年局會通知限期補正;屆期未補正或補正不全,得駁回申請或依現有文件逕為審核。申請書表、計畫全文與常見問題PDF皆可於青年局補助專頁下載。(台北市政府青年局:青年AI工具補助計畫) 北市青年AI工具補助常見問題QA Q:補助有名額限制嗎? 沒有名額限制,但依申請對象別及申請先後順序審核撥款,當年度經費用罄後即公告不再受理。想申請的人越早備齊文件越好。 Q:海外學生也能申請嗎?可以申請,就讀學校須屬於教育部公告之外國大學參考名冊,或大陸地區大學及高等教育機構認可名冊。 Q:人工智慧課程認定,若名稱沒有「AI」怎麼辦? 原則以課程名稱認定,若名稱未明確包含「人工智慧」或「AI」字樣(例如計算機概論、進階程式設計、科技與社會),需另外檢附授課單位或教師開立的證明書,證明課程內容包含 AI 相關專業。官方有提供〈AI課程證明書(範本)〉可下載。 Q:可以申請兩個AI工具嗎? 可以。第一個月用A軟體、下個月改用B軟體也可以,只要兩者都在補助期間內完成訂閱且未退款,即可於最後一項補助條件達成之日起1個月內提出申請;惟最遲應於2026年11月10日前提出。每人每年度以申請1次為限,每次最多得申請2項AI工具之訂閱費用補助。 Q:用父母的信用卡訂閱AI軟體可以嗎? 若購買人為申請人的法定代理人可以,但須另附證明購買人身分、與申請人關係及法定代理權的文件。若父母依法不具法定代理權,則不符規定。 Q:可以在第三方平台買嗎? 原則應向官方網站或官方授權銷售平台訂閱。透過第三方平台購買者仍須提供可證明工具名稱、訂閱期間、付款金額、購買人與實際付款情形的憑證;如無法確認帳號使用權歸屬、實際訂閱內容,或屬共用帳號或帳號租用,不符規定。 Q:補助款要繳稅嗎? 會列入受補助人當年度所得,由青年局依所得稅相關規定辦理所得申報,實際應繳稅額視個人年度所得總額、免稅額與扣除額而定。 [course_plugin api_type='course_id' title='104學習AI課程推薦' id='4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c,3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e,075ebdc6-ab36-4d5c-b231-32983e10f517,9759690a-9a20-4575-8dce-492636a1206c'] 新竹市AI領航青年數位工具補助重點 新竹市AI領航青年數位工具補助,怎麼申請? 新竹市青年發展中心自2026年4月推出「AI領航青年數位工具補助計畫」,在8月中旬宣布加碼500萬元經費,同時把申請年齡從18歲下修到16歲、並新增特定對象與文化語言保存者的加碼補助,8月14日起改為線上申辦。 申請時間為即日起至2026年11月30日申請額滿或經費用罄止。 數位申辦平台:AI領航青年數位工具補助計畫申請 新竹市AI補助申請資格 設籍新竹市。 年齡16歲至40歲以下。 不限學生身分。 須自行先完成購買並付款,再檢附憑證申請(先買再補)。 新竹市AI補助金額怎麼算? 身分補助比例補助上限一般青年購買金額50%3,000元特定對象及文化語言保存者(低收入戶、中低收入戶、身心障礙者、原住民、新住民等)購買金額90%6,000元 新竹市AI補助有哪些AI工具可以申請? 官方列舉4類(不補助中國大陸開發之軟體): 通用型AI:ChatGPT、Google AI的訂閱方案、Grok、Claude、Perplexity等。 影像類AI:Canva AI、Adobe Firefly及其他Adobe AI創作工具、Midjourney、Figma AI等。 辦公類AI:Microsoft Copilot、copy.ai、Notion AI、Jasper等。 學習類AI:Grammarly、Speak、Elicit等。 新竹市AI補助要準備什麼文件? 身分證正反面清晰照片 購買憑證/發票(官方收據、繳款憑證;以外幣付款需附換算新臺幣的單據) 存摺封面影本 親筆簽名的切結書 若由他人代為付款,另附代付人簽名的切結書 具特定對象及文化語言保存者,另附相關證明 線上申辦 [course_plugin api_type='course_id' title='測你的AI素養' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041']
【104職場力】
什麼是NPI?為什麼PM職缺裡面滿滿的NPI
什麼是NPI?為什麼PM職缺裡面滿滿的NPI
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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十分鐘帶你認識Linux系統,新手工程師入門必看! 🐧
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認識Linux系統 🖥️ 作為一個免費且開放源代碼的作業系統,Linux一直以其卓越的穩定性、安全性和極大的自由度而備受推崇。現在很多企業也都是以Linux來作為員工的桌面平台,因此工程師學習Linux不論是對精進自己還是找工作都很有幫助。 Linux 的基本架構 🏗️ Linux是指一種作業系統核心,是Unix-like(類似Unix)的作業系統。它的基本架構可以簡單地分為以下幾個部分: 硬體 包括中央處理器(CPU)、記憶體(RAM)、硬碟、輸入/輸出裝置(鍵盤、滑鼠、顯示器等)等。 內核 內核是操作系統的核心,負責管理硬體資源,如處理器、記憶體、輸入/輸出裝置、文件和網路系統等。 殼層 提供用戶與系統互動的介面,用戶可以透過Shell來執行指令和作業系統。 文件系統 Linux使用文件系統來組織和存儲檔案,常見的檔案系統包括Ext4、XFS、Btrfs等。 應用程式 Linux包含許多內建的系統工具和應用程式用來管理和作業系統,例如:文字編輯器(如Vi或Nano)、檔案管理器(如cp、mv、rm等指令)等。 用戶空間和核心空間 Linux作業系統區分為用戶空間和核心空間,用戶空間是用戶執行應用程式的區域,而核心空間是核心運行的區域。 學習Linux的優勢 🚀 1. 企業需求 💼 隨著企業越來越依賴開源技術,Linux 技能的需求也隨之增加。許多企業使用 Linux 作為其伺服器和基礎設施的作業系統。 2. 免費和開源 💰 Linux系統不但免費而且是開源系統,原始程式碼是公開的,提高了系統的透明度,有助於發現和修復潛在的安全漏洞,安全性與穩定性都很高。 3. 安全性高 🔒 Linux 通常被視為相對較安全的作業系統,開源的特性使得系統漏洞能夠更迅速地被發現和修復。 4. 多任務處理 🔄 Linux 能夠有效地處理多任務,這對於伺服器和高效能運算環境非常重要。 5. 跨平台 🌐 Linux 系統可以在各種不同的硬體上運行,從嵌入式設備到伺服器,具有很強的跨平台性。 哪些工作會用到Linux?找什麼工作會需要學Linux 🛠️ 系統管理員(System Administrator) 負責安裝、配置、管理、監控和維護伺服器及網路系統,需要熟悉 Linux 及其他操作系統。 網路工程師(Network Engineer) 負責設計、開發和維護網路基礎設施,Linux 目前在許多企業的網路設備和伺服器上被廣泛使用。 開發人員(Developers) 隨著AI學習時代的興起,開發人員需要學習在 Linux 中進行應用程式的開發和測試。 數據分析師(Data Analyst) 在數據分析和科學領域,Linux 常用於設置伺服器、執行分析工作流程和處理大數據。 資料庫管理員(Database Administrator) 負責管理和維護數據庫系統的專業人員可能需要使用 Linux 來操作和優化資料庫伺服器。 科學家和研究人員 Linux在科學家和研究人員中非常受到歡迎,常被用於執行模擬、分析實驗數據和處理科學計算。 學習Linux系統,不僅可以讓你在職場上更具競爭力,還能夠體驗到開源世界的精彩! 🌐🚀
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資安入門指南:想成為資安工程師不可不知的事
資安入門指南:想成為資安工程師不可不知的事
#資訊安全 資安入門指南:想成為資安工程師不可不知的事 立刻免費報名👉https://www.surveycake.com/s/9pDvO 邀請到台灣知名資訊安全專家 #方丈,分享資訊安全工程師不可不知的3大重點, 第一點10大安全性漏洞與防駭方法;第二點如何持續增進自己攻防能力的方法;第三點是國際認證的考照秘笈。 ℹ活動詳情資訊 # 時間:8/16(二) 20:00 -21:00 # 主講者:黃建笙(方丈老師) # 直播主題:資安入門指南:想成為資安工程師不可不知的事 # 於TibaMe粉絲團首播,先追蹤避免錯過喔 ℹ參加這場直播你可以學到... # 資安國際認證的基礎框架 # 成為資安人必須具備的能力及準備 # 不知攻,焉知防-弱點產出的原因、進攻性的安全性、攻擊的秘密 # OWASP Top10之外的弱點清單與防駭方法 # 不必花大錢就能考資安證照的小秘密 ℹ關於方丈老師 #台灣知名資訊安全專家,現任登豐數位科技擔任技術總監 #台灣唯一 自2010年連續當選Microsoft MVPs(企業安全領域) #台灣第五位 取得ISC2 CISSP-ISSMP(Information System Security Management Professional)認證 #台灣2018年第一位 取得EC-Council LPT Master滲透測試認證的專家,擁有CEH、ECSA、CHFI、ISO/IEC 27001 & BS-10012 Lead Auditor等資訊安全相關認證 #微軟認證講師,具有多項MCSE、MCITP等IT認證 立刻免費報名👉https://www.surveycake.com/s/9pDvO 參加直播還有機會獲得 # 方丈老師白帽駭客認證課程超過千元折價券
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工作導入AI,卻常常做一半沒下文?104資深協理:別先想「AI能做什麼」
工作導入AI,卻常常做一半沒下文?104資深協理:別先想「AI能做什麼」
做了一堆AI工具,卻沒多久就晾在那裡?該如何真正用AI解決工作問題?104資深協理李明倫分享3個實際案例、5類提示詞與7步驟實作法,教非技術職從「非做不可」的工作開始,把工作拆成角色交給不同的AI,打造你的「AI營運團隊」。 文/《104職場力》整理 本文目錄(點擊可快速前往) 新需求不斷增加、系統卻跟不上,工作卡在人工怎麼辦?如何選題:第一個AI專案,不要挑最大的問題讓AI進入工作流程:3個案例看人與AI重新分工非技術職如何和AI協作?把AI當「第一天上班的聰明新人」從問題到落地:非技術職也能採用的7步驟從最想解決的問題開始,打造你的AI營運團隊 公司導入AI後,興沖沖用AI做了一堆工具、Dashboard與Skill,卻過沒多久就晾在那裡,或者做一做就沒有下文……這可能是許多工作者近期的共同經驗和痛點,到底該如何和AI分工協作、真正用AI提升工作效率? 104人力銀行資深協理李明倫(Will Lee)觀察,生成式AI的出現,讓「先做一個工具看看」變得很容易,而他認為,AI應用能否落地,關鍵不在工具本身,而在一開始挑的問題。因此他認為,導入AI的第一個問題,不是先想「AI可以做什麼」,應該從「我現在最想解決什麼問題?」開始。因為持續存在的問題會帶來足夠的改善動力,團隊才會願意反覆測試、修正,最後把AI放進日常工作。 本文整理自104人力銀行資深協理李明倫於104「AI煙火小聚」分享的主題「如何打造你的AI營運團隊」,他並非技術職主管,過去兩年卻與團隊透過生成式AI、自動化及AI輔助開發(Vibe Coding),逐步改善資料整理、客服追蹤與工作流程,本次分享他與AI的協作心法。以下節錄精華內容。 【開始前的提醒】操作前應確認AI工具權限與資安規範本次分享中,李明倫使用公司提供的Claude企業版來協助盤點工作問題。實務上,工作資料能否提供給AI,仍應依照各公司核准的工具、權限與資安規範來判斷。建議操作前需確認哪些資料可以上傳、哪些內容應先去識別化。 新需求不斷增加、系統卻跟不上,工作卡在人工怎麼辦? 在成長期的單位,常見的工作狀況是:新的客戶、新的服務與新的流程持續出現,連帶增加新的名單、資料、報表、分析及管理需求;即使工作量倍數成長,但人力卻沒倍數成長,系統建置速度也不一定能跟上,因此耗費大量時間在人工整理資料。 「最好的方法還是系統。」李明倫說:「可是新的單位、新的服務很多流程還不確定,不可能直接建到CRM。」尤其是新服務剛開始運作時,流程與規格可能仍在調整。若此時投入大量工程資源建正式系統,一旦作業方式改變,系統都得跟著改。他形容,這階段急著要求PM與工程建系統,「其實只是在丟另外一個炸彈給他們」。 這種情況下,許多團隊會先用Excel試算表來因應過渡期。「結果就是我很會用Excel,包括寫各式函數。」他說,資料不多時,這種方式快速又有彈性;但隨著檔案、函數與使用者增加,Excel的極限逐漸浮現,例如檔案跑不動、多人共用時可能誤改、資料散落在不同檔案,或是主管需待人工彙整才能掌握進度,都是可能發生的問題。 而本次分享的AI輔助開發工具,李明倫將它定位為「過渡方案」。它不取代正式後台,也沒有直接串接所有系統;用途是讓尚未定型的流程先被實際使用、驗證和修正。等規格逐漸穩定,團隊再把真正需要的功能移入正式系統。這段過渡期也像一場低成本的使用者測試,幫助更快確認規格與使用方式。 如何選題:第一個AI專案,不要挑最大的問題 首先要注意的是,不是所有工作都值得投入時間打造工具,李明倫建議,優先挑「高頻、重複、可標準化、成效可驗證」的問題: 高頻:經常或定期發生。 重複:大量步驟相同,人工反覆複製、整理或確認。 可標準化:狀態、判斷條件、處理順序或截止時間能說清楚。 可驗證:能用時間、錯誤率、處理量、採用率或其他KPI比較改善前後。 選定之後,他建議先問5個問題,把答案寫下來當作「改善前」的基準:這件事多久做一次?每次花多少時間?有幾個人參與?哪裡最容易出錯?成功後要看哪個KPI? 另外,第一個專案不必挑全公司最大的痛點。規模越大,利害關係人、資料來源與例外情況通常越多。從最常重複、最容易驗證價值的工作著手,更容易做出第一個真的有人使用的版本。 讓AI進入工作流程:3個案例看人與AI重新分工 案例1:客服案件量大,進度仍靠Excel管理 把Excel搬上網頁只是表面,真正的改變是工作方式 某個客服團隊每天要處理大量資料,一筆筆聯絡、確認、做紀錄。曾經客服為了不掉球,發展出「把資料複製到Excel」的整理方式,記下當天聯絡狀況與下次聯絡日期,也方便主管查看進度及數據。為了改善工作流程,團隊起初嘗試增加試算表的函數和提醒,檔案卻隨資料累積變得更龐大、跑不動。李明倫接著把工作群組中的大量溝通訊息、現有流程規則、團隊成員口頭反映的問題彙整,交給AI協助標出流程中明確與仍在變動的部分,以及可能的斷點。 關鍵在於,AI蒸餾出可能的問題之後,還要跟現場同仁確認。「AI畢竟不在這個單位裡面,整理完以後我們還是會跟同事討論,哪些是大家認同的、哪些是AI想像的。與實際狀況不符合的,就剔除掉。」 問題收斂後,他們以Vibe Coding建立網頁工具來快速驗證。客服仍然處理同一批案件,但操作方式改變了: 所有案件集中處理,減少在不同資訊之間來回切換 網頁化操作,多人可同時查詢及填寫,資料不會互相覆蓋 可依案件屬性、時間與處理狀態等條件搜尋及排序 優先顯示當天必須處理案件,急件也能調整優先序 主管可直接查看處理量及相關數據,省去另行整理 【案例1】管理工具介面示意圖(圖/104職場力小編使用AI製作) 這項工具的重點不只是幫忙整理資料,還改變了客服每天如何工作。客服能把注意力放在聯絡與服務,資料搜尋、排序、提醒與統計則交由工具承接。流程還在變動時,團隊也可以快速修改規則,持續確認哪些功能值得進入正式後台。 他分享,工具導入後,即使曾有人力較吃緊的時期,團隊單人每日處理量仍能較過去平均提升一倍以上,工作量的波動也有所下降。不過他也補充,還有各種因素可能影響成果,因此不能將改善幅度完全歸因於工具。 案例2:開發名單持續增加,需在多份Excel不斷切換 從「整理排序」到「開發優先順序建議」 另一個團隊會接到多種來源的開發名單,例如講座名單、不同月份的專案名單、AI推薦名單,每種檔案格式、欄位和產生時間不同,累積一段時間後,客服可能需要在多份試算表之間切換與比對;多人共用時,同樣可能不小心覆蓋資料。 為了改善工作模式,本例也以AI輔助開發製作管理工具,將不同批次的名單集中到同一個工具,客服可依人員、批次或開發狀態篩選,主管也能看到整體進度。同時,工具內不會直接顯示敏感的聯絡資訊,沿用內部原有的權限控管。 【案例2】管理工具介面示意圖(圖/104職場力小編使用AI製作) 這個案例不同之處,是「名單整理排序」還多了一道AI與人工的來回協作:以AI參考過去成功案例的特徵,提出新名單的開發優先順序建議,並交由人工審查註記。人工複核被安排在關鍵判斷和防呆節點,大量整理與初步排序則交給AI。 案例三:公用客服信箱大量來信,回覆、紀錄、管理都費時 Power Automate與AI接力分類處理 公用信箱的回覆與管理也是許多團隊的痛點。信件數量少時,大家可以直接分工處理;但隨著業務成長,短時間內累積數百封來信,便可能出現重複處理、漏回或無法掌握處理進度等問題。 團隊原本把每封信登記到Excel試算表,再手動註記分類及處理狀態,管理雖有改善,行政負擔卻很重。 李明倫和AI討論解決方案,說明來信量、人工步驟與管理困難,最後決定採用Power Automate自動化工具,將Outlook收到的郵件定期匯入試算表,不必再花時間備份,收到即同步;再由AI協助分類,最後上傳至前例開發的客服處理工具,集中查看信件類別與處理進度。另外,Power Automate是AI提出的第2個建議。原先想的解法不可行,討論來回幾次才定案。  【案例3】信件管理流程示意圖(圖/104職場力小編使用AI製作) 共通點:沒有預設解法、讓AI從工具變營運夥伴 3個案例看下來,第一個共通點是都沒有預設既定解法。他們把團隊工作現況與遇到的困難交給AI盤點、討論,再從幾個解決方案裡比較選擇、來回修正,最後採用的做法有時可能與最初想像相差很遠。這些工具也都由團隊共同討論、實際使用並調整修正。 第二個共通點,是工作被重新拆解過。李明倫用「AI營運團隊」來形容,核心主張是把工作重新解構,拆解能力、角色,再看哪些可以交給AI。以名單案例為例,一套流程內其實有好幾種職責,例如整理與比對資料(助理、分析)、釐清規格與流程(PM)、開發工具(工程)、產出主管要看的數字(Dashboard管理),最後才是實際聯絡客戶的客服。現在其中好幾段交給AI,角色之間會互相接力,人只留在需要判斷的節點。讓AI從工具,真正變成「共同營運夥伴」。 非技術職如何和AI協作?把AI當「第一天上班的聰明新人」 「AI不是通靈。即便他非常聰明,你沒有跟他講清楚,他的回答當然不會精準。」 李明倫把AI視為第一天上班、能力很強的新同事。不過,AI能快速分析與建立原型,卻不了解部門情境,也不會讀心。若提供的背景越模糊,來回修正的次數通常越多。 因此盤點型提示詞可以包含5類資訊: 背景現況(Existing):工作現狀、流程如何運作 規則與判斷邏輯(Rules):工作實務上的詳細規則,包括決策規則、狀態定義、操作模式 佐證資料(Evidence):實際工作檔案、畫面與案例說明 問題與落差(Problem):目前看到的問題,哪裡耗時、容易出錯、缺少SOP 明確任務要求(Ask):希望AI最後產出什麼、給誰用,例如建立SOP、待確認資訊、問題及建議 他也分享,「盤點型」和「工具型」的prompt不太一樣:盤點型要把問題和資料給足,和AI討論出卡點;而工具型比較單純,就是把功能講清楚。 AI「專業新人」交辦模板 想請AI先協助盤點問題,可以使用以下格式: 我目前要處理的工作是__。現在由__負責,使用__工具。這件事大約每__執行一次,每次花費__。目前最耗時或容易出錯的環節是__。現有資料包括__。必須遵守的規則是__。我希望改善的結果是__。請先幫我整理目前的工作流程、主要痛點與可能解法,暫時不製作工具。請同時標出適合由AI協助的步驟,以及仍應由人判斷的步驟;如果資訊不足,請先向我提問。 實作心得1:一次只加一個功能,做完立刻驗證 直言自己並非技術職,李明倫打造工具時,會先和AI討論方案是否可行,確認後再逐步增加功能。他曾一次要求多項調整,結果自己和AI都容易混亂;後來改成一次處理一個小功能,完成後立刻驗證。此外,正式讓同事使用工具後,後續修改則要區分測試版與正式版(Staging/Production),避免調整功能時讓現場工具直接停擺。 實作心得2:AI說「很簡單」,不代表真能做出來 AI提出可行方案後仍要實測。李明倫坦言,有些AI口中的「很簡單」,最後仍可能做不出來;第一版範圍越小,團隊越能及早發現限制。遇到看不懂的技術問題時,他也會直接請AI換一種方式解釋,確認自己理解後再做選擇,避免盲目操作讓後續修改變得更複雜。 實作心得3:把專案知識建立在MD檔 每個主要專案也會建立MD檔,記錄規則、步驟與使用方式,避免重要脈絡散落在長對話中。至於是否進一步做成可重複調用的Skill,則要看流程的共通性。李明倫提到,許多工具的規則非常細,只適用特定單位;若跨團隊無法直接套用,保留成專案MD檔更實際。 實作心得4:文字講不清楚,就截圖給AI看 李明倫提到,和AI來回修正時,他大量使用截圖:把畫面截下來、圈起要改的地方,比打一長串文字精準得多。若要說明幾份檔案之間的關聯,他甚至會用PowerPoint畫成一頁示意圖。部署失敗時也是同樣做法:平台上會顯示錯誤訊息,截圖給AI就會自行修正,讓錯誤不再是障礙。 從問題到落地:非技術職也能採用的7步驟 想從0開始一個AI專案,必須涵蓋選題、盤點、測試與持續營運。綜合李明倫分享的實務做法,整理為以下7個步驟: Choose 選題:選一個值得解決的問題,優先挑「高頻、重複、可標準化、成效可驗證」。寫下發生頻率、每次花費時間、參與人數、常見錯誤與成功指標。 Define 定義:用EPSP梳理現況(Existing)、問題(Problem)、AI解法(Solution)、標準流程(SOP)與預期影響(Business Impact)。 Discover 盤點:蒐集現有試算表、文件、SOP、工作討論、操作畫面,訪談真正執行工作的人(使用者痛點),再請AI整理流程、痛點與可能機會。整理完務必回到實務現場逐項確認。  Prototype 原型:只解決一條核心流程,第一版先求能用、能測,不急著做成完整系統。 Test 實測:找一位真實使用者放入真資料,實際使用一段時間(一天/一週),記錄錯誤與新需求,反覆修正。 Standardize 標準化:把有效做法整理成固定輸入、固定流程與固定輸出,並定義負責人、更新頻率、SOP及檢核標準。 Review 檢討:定期檢查時間、品質、KPI、使用率與可擴充性;若規則或現場需求改變,再回到下一輪選題與定義。 李明倫認為,真正可複製的不是Prompt,而是「Problem → Solution → SOP → Review」的方法,重新拆解工作,讓工作流程持續進化。 從最想解決的問題開始,打造你的AI營運團隊 而在工具導入後,李明倫建議AI專案的成效不要只看「做出幾個工具」,應追蹤使用者是否持續使用、人工時間是否下降、錯誤或遺漏是否減少、工作品質和核心指標是否改善,以及這套流程能否被交接與持續調整等。 他也強調,雖然本次分享是使用Claude,但不同AI工具都能協助盤點流程與建立原型,介面設計、功能穩定度和使用習慣可能各有差異,選擇自己和團隊用得順手的工具即可。真正決定專案能否落地的,仍是問題是否值得解、規則是否講得清楚,以及使用者是否參與驗證。 從「非做不可」的工作開始,AI才會進入每天與每週的真實流程。當團隊持續經歷「發現問題、建立解法、形成SOP、檢視成效、再修正」的循環,累積下來的成果會超過零散的提示詞或單一工具,逐漸形成一套可運作、可交接、可改進的人機協作系統。 [course_plugin api_type='course_id' title='測你的AI素養' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041']
【104職場力】
身分 證 英文 怎麼說呢?其實只需要下面三個簡單的字就可以了
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身分 證 英文 是什麼呢?在以下這個系列,我們將一些需求較大的英文單字教給大家,它們簡單到根本不用背誦,直接看,就直接的永遠記得了。準備好了嗎? 身份 證 英文 就是: ID Card 在歐美,許多國家是沒有正式的「身分證」,而日常生活需要用到證件時,則以駕照代替,因此,當你要問身分證,或別人向你要身分證,其實他們和你要的並不是那張國民身份證,而是某一張足以證明你是誰的辨識卡。 所以,答案就這麼簡單。ID就是Identity或Identification的常用縮寫,Card就是卡片,就這樣,有沒有馬上記下來了呢?
劉威麟 104 英文教室
Gemini Spark怎麼用?實測排程、Gmail監控、跨服務工作,和一般Gemini差在哪?
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Gemini Spark是Google推出的AI代理功能,7月29日後陸續開放給台灣用戶。和一般Gemini有什麼不同?Task、排程、Skills怎麼分?《104職場力》小編實測排程、Gmail監控與跨Google服務工作,並整理官方應用案例! 文/《104職場力》 本文目錄(點擊可快速前往) Gemini Spark是什麼?和一般Gemini用法差異?Gemini Spark目前誰可以用?訂閱才能用嗎?Gemini Spark怎麼用?先認識Task、Schedule和SkillsGoogle官方提供Gemini Spark應用範例Gemini Spark實測:排程功能、自動擬回信草稿、專案進度追蹤什麼時候適合用Gemini Spark? 【使用工具】Gemini Spark網址:https://gemini.google.com/spark步驟:前往Gemini,在側欄點擊「切換至Spark」圖示訂閱:需使用個人Google帳號,台灣Google AI Pro或Ultra訂閱用戶可使用。Google於7月29日宣布Spark在台灣陸續開放,支援繁體中文。 主流生成式AI持續增加代理(AI Agent)能力。除了問問題、產生內容,使用者現在也能把一項較完整的工作交給AI,由它規劃步驟、使用不同工具,甚至在背景持續處理任務。 Google推出的Gemini Spark就是這類型個人AI代理,7月29日起在台灣陸續開放給Google AI Pro訂閱用戶。Spark可以處理多步驟工作、設定持續性任務,也能串接Gmail、雲端硬碟、文件、試算表、簡報、日曆等Google服務。由於運行於Google雲端,即使闔上筆電或鎖定手機螢幕,工作仍可在背景繼續。 如果平常已經在使用Gemini,可能會有疑問:Gemini本來就能串接Gmail、雲端硬碟、設定排程,Gemini Spark還多了什麼?哪些工作可以切換到Spark? 以下從功能、介面與實際工作情境來看差異。 延伸閱讀:Google AI代理Gemini Spark登台!免複雜設定 背景自動運作搞定雜事 Gemini Spark是什麼?和一般Gemini用法差異? Gemini Spark可以理解成Gemini裡用來執行與管理完整任務的工作模式。用戶交付目標後,建立工作、規劃執行步驟,再視需求使用Google服務、Connected Apps、Skills、檔案或網站完成工作。Google將Gemini Spark定位為可自動處理複雜工作流程、管理持續性任務的個人AI代理。 對照一般GeminiGemini Spark主要用途問答、摘要、寫作多步驟、跨工具、持續任務使用方式開對話直接提問設定目標、建立任務並執行工作模式單次回應為主拆解多步驟工作、持續執行並回報進度任務排程固定時間為主固定時間/Gmail觸發/事件觸發重複工作可透過Gem等方式預先設定指令可建立Skills套用工作方式執行狀態需發問當下才執行可在背景持續處理 快速理解Spark的差異,可以抓3個重點: 1. 從對話進一步變成可以管理的Task Gemini Spark會把一個完整目標建立成Task(工作)。使用者可以查看工作進度、追加或修改指令,任務也能在背景持續執行,適合包含多個步驟、需要一段時間處理的工作。 2. 把多個Google服務串進同個工作流程 Gemini Spark可串聯使用Google Workspace,包括日曆、文件、雲端硬碟、Gmail、Keep、試算表、簡報和Tasks等;也能搭配Google搜尋、Youtube及部分第三方應用。同一個任務可以跨不同服務接續處理工作。 3. Schedule+Skills:決定「何時做」和「怎麼做」 Google將Spark的基本邏輯整理為:工作(Task)-要做什麼;排程(Schedule)-什麼時候做;技能(Skills)-要怎麼做。 一般Gemini已有固定時間的「排程動作」,而Spark的「排程」是可以依固定時間、收到特定Gmail或特定事件啟動任務;「技能」則是一組可重複使用的指令與背景資訊,告訴Spark某類工作要如何完成。 Gemini Spark目前誰可以用?訂閱才能用嗎? 依照Google說明,Gemini Spark使用者須年滿18歲,使用個人帳號訂閱Google AI Pro或Ultra,並開啟「保留活動記錄」。公司或學校Google帳號目前尚未支援。 裝置方面,Spark可在Gemini網頁版、行動App、Mac版Gemini App使用。 若要於工作情境使用,帳號限制尤其值得注意。本文雖然會以工作情境實測,但由於目前僅開放個人帳號使用,使用時務必注意資安問題,避免為了使用Gemini Spark而把公司郵件、客戶個資或內部文件搬進私人帳號。 Gemini Spark怎麼用?先認識Task、Schedule和Skills 進入Gemini後,在側欄切換至Spark,即可看到「工作」、「排程」、「技能」與「連結的應用程式」等功能選項。 點擊側欄可切換至Spark,介面上可見工作、排程、技能及連結的應用程式。 工作Task:直接交付完整目標 建立Task時,可直接描述工作,也可以上傳檔案、雲端硬碟資料、Notebook,或指定Skill、連結應用程式。Gemini Spark會規劃執行步驟,並可背景處理任務,使用者可於工作面板查看進度。此外,Spark也能使用遠端瀏覽器等工具處理部分網頁任務。 排程Schedule:固定時間或事件觸發 可以直接用自然語言建立排程任務,例如「每週一早上執行」,也可以設定收到特定郵件或偵測到某項事件後開始工作。也可以手動建立排程。 以時間為準:指定時間執行,可設定一次、每小時、每天、每週、每月或每年。例如:「每天早上7點查看我的電子郵件、日曆和Google雲端硬碟,並告訴我應該優先處理哪些事。」 Gmail監控:收到符合Gmail篩選條件的郵件後啟動。例如:「每當收到客戶詢問信,根據對方需求草擬包含推薦服務與報價的回信,並存入草稿匣待我審核。」 主題監控:追蹤任何條件主題,符合指定事件後啟動。例如:「每當台北市有新的展覽活動要舉辦時,請透過電子郵件把詳細資訊發給我,並建議一個日曆上我可以安排的時間去參觀。」 不過Google提醒,Gemini監控仍不適合追蹤快速變動的資料,或執行「門票開賣時立即通知我購買」等時間緊迫的工作。 技能Skills:把常用工作規則存下來 技能(Skills)目前僅在Gemini Spark提供,和Gemini原有的「Gem」是不同功能。使用Skill可以保存自訂指令、參考資訊與工作規則,之後重複套用在不同Task中。Gemini Spark也可以依照任務內容自動判斷是否使用相關Skills。如果有一套工作每次都要重新解釋格式、規則與處理方式,就適合整理成Skill。 可以透過Gemini、使用預先填入或空白範本,或上傳技能檔案來建立技能。 延伸閱讀:「Skill」和「提示詞」差在哪?6大差異與SKILL.md寫法一次看 Google官方提供Gemini Spark應用範例 參考Google官方部落格說明範例,實際應用可以延伸到: 付費訂閱管理:「每月1號檢查信箱裡的帳單、數位發票與訂閱通知,找出漲價或即將到期的試用服務。」 週末活動安排:「每週五早上8點幫我找到我可能會感興趣的活動、附上詳細連結並統整到『週末計畫』文件中。如果有1~3個極力推薦的活動,直接加入我的行事曆。 旅行規劃:「只要信箱收到航班或飯店確認信,就自動把資訊存進『OOO行程規劃』試算表;並查找當地期間有趣的活動,自動填入行事曆的空檔。」 婚禮籌備:「從Gmail找出婚禮出席回覆,將賓客飲食限制整理成表格,並草擬一封摘要信給外燴廠商。」 回覆客戶詢問信:「掃描收件匣中的客戶詢問信,根據對方需求草擬包含推薦服務與報價的回信,並存入草稿匣。」 建立信件寫作風格Skill:「閱讀我過去的50封電子郵件並歸納出寫作風格指南。將此設為名為『代筆專家』的專屬技能,自動套用到未來草擬的信件。」 這些例子共同的特色,是一項工作通常包含「找到資料、判斷、採取後續行動」等數個步驟。 Gemini Spark實測:排程功能、自動擬回信草稿、專案進度追蹤 實測1|排程與事件觸發 定時排程:一般Gemini也能做到 首先以常見的工作需求測試,要求每天早上整理重要行程和待辦事項: 「每天早上8點,查看我的Google Calendar和Gmail,整理當天重要行程、需要完成的待辦,以及需要回覆的郵件。最後列出優先處理的3件事。」 實測結果:一般Gemini或Gemini Spark都能建立定時排程。 (圖/104職場力小編測試) (圖/104職場力小編測試) Gmail監控:收到信件觸發後啟動工作 接著以「客訴信回覆」為例,測試Spark的Gmail監控排程。 職場力小編先在Google Drive建立一份「測試用客服規範」,並在Gemini Spark輸入: 當收到主旨包含「客服」的新郵件時:1. 整理客戶反映的問題與訂單資訊。2. 查找Google Drive中的客服處理規範。3. 根據規範整理建議處理方式。4. 在Gmail建立回覆草稿。5. 不要自行寄出郵件。 建立後的流程會是:收到客訴 → 啟動Task → 雲端文件查規範 → 整理處理方式 → Gmail建立草稿。這裡的差異比較明顯:不必先看到郵件再下指令,符合條件的新信就會成為工作流程的起點。 (圖/104職場力小編測試) 實測結果:收到模擬客訴信後,就能在信箱看見回信草稿。 (圖/104職場力小編測試) 實測2|整理散落在Gmail、雲端文件的專案進度 再來測試專案管理情境:開過幾次會、文件也改過幾版,最新資訊散落在Gmail、雲端文件、日曆,想知道最新進度,Spark能整理好嗎? 職場力小編分別在雲端文件、Gmail建立了一組「新品上市」資料,包括會議記錄文件、專案討論信件等,並刻意放入上線日、產品負責人、價格等幾個資訊異動。 接著在Gemini Spark輸入: 查看最近兩週與「秋季新品上市」相關的Gmail、Google Drive和Google Calendar資料,整理目前已確認的決策、待辦事項、負責人、截止日期與尚待確認事項。如果不同資料有衝突,請以較新的資訊為優先,並指出原本內容和後續變更。找不到明確期限時標示「尚未確認」,不要自行推測。最後建立一份Google Docs「秋季新品上市|專案進度與待辦整理」。 實測結果:本次實測中,Spark能正確辨識資訊變更,並標記未確認事項,最後建立Google文件。不過,若整理涉及重要專案決策資訊,仍建議再次查核確認整理內容。 (圖/104職場力小編測試) 什麼時候適合用Gemini Spark? 可以先從任務的複雜度與觸發方式判斷: 需求比較適合問問題、寫文案、摘要單一資料一般Gemini即可固定每天/每週取得資訊Gemini或Spark排程皆可一項工作包含多個連續步驟Gemini Spark需要跨Gmail、Drive、Docs、Sheets等服務接續處理Gemini Spark收到特定Gmail後才開始處理Gemini Spark某個事件發生後再執行工作Gemini Spark想保存重複使用的工作規則Gemini Spark Skills 使用Spark時仍要保留人工檢查。Google將Spark標示為仍在早期開發階段,提醒AI可能出錯,也可能從郵件、文件或網站讀到誤導內容;涉及傳送訊息、修改資料、購物或其他重要操作時,部分流程會要求使用者確認。登入資訊、付款資料等敏感內容也不應直接輸入Task對話。 整體來看,Gemini Spark將Task任務管理、背景執行、Google服務間的跨工具操作,以及排程、技能放進同一套工作模式。對只需要查資料、寫內容或固定取得摘要的使用者,一般Gemini已能處理不少需求;當工作包含多個後續步驟、需要跨Google服務接續處理,或必須等待某個條件成立後再開始,Spark更容易展現它的用途。 [course_plugin api_type='course_id' title='測你的AI素養' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041']
【104職場力】
連鎖總部訓練用餐飲客訴案例庫(100題客訴實戰情境演練)
連鎖總部訓練用餐飲客訴案例庫(100題客訴實戰情境演練)
連鎖總部訓練用餐飲客訴案例庫(100題客訴實戰情境演練) 使用方式建議: • 新人訓練(基礎應對) • 儲備幹部(判斷與溝通) • 店長訓練(危機處理) • 內部考核(情境測驗) 一、服務等待與效率(1–20) 1. 顧客說:等太久了還沒上餐-重點:情緒安撫+時間說明+補救方案 2. 外場忙碌,顧客被忽略-重點:主動致歉+立即補服務 3. 餐點比預期慢10分鐘-重點:提前告知+管理期待 4. 外帶訂單延遲-重點:補償機制+誠意說明 5. 顧客說「別桌都先上了」-重點:公平感處理 6. 尖峰時段人手不足-重點:現場調度與安撫 7. 叫號系統顧客聽不到-重點:補救流程 8. 外送延遲引發抱怨-重點:第三方責任說明技巧 9. 顧客等位過久取消-重點:挽留與回訪 10. 點餐後忘記輸入-重點:承認錯誤+補償 (延伸至20題:翻桌率、排隊體驗、候餐管理) 二、餐點品質問題(21–40) 21. 餐點送錯-重點:立即重做+補償 22. 餐點溫度不對*重點:品質標準說明 23. 顧客說「味道跟以前不一樣」-重點:標準化與解釋技巧 24. 餐點有異物-重點:危機等級處理(最高) 25. 食材不新鮮疑慮-重點:信任修復 26. 份量變少*重點:標準一致性說明 27. 擺盤不好看-重點:品牌形象 28. 餐點過鹹或過淡-重點:重新製作+偏好記錄 29. 客人要求客製化被拒-重點:彈性與界線 30. 素食/過敏需求未處理好-重點:安全優先 (延伸至40題:出餐錯誤、食安疑慮、品質落差) 三、服務態度與人員互動(41–60) 41. 顧客說服務人員態度不好-重點:自省+重建信任 42. 員工回應太冷淡-重點:服務語氣 43. 沒有問候顧客-重點:第一印象 44. 顧客被忽視-重點:主動補救 45. 員工與顧客語氣不佳-重點:情緒控制 46. 顧客覺得被催促-重點:節奏感 47. 點餐時沒耐心-重點:傾聽技巧 48. 顧客說「你們很不專業」-重點:信任修復 49. 員工內部爭執被看到-重點:品牌形象 50. 顧客被誤解-重點:澄清技巧 (延伸至60題:語氣、態度、專業感) 四、價格與優惠爭議(61–75) 61. 顧客說價格太貴-重點:價值溝通 62. 優惠未套用-重點:補救流程 63. 會員折扣問題-重點:制度說明 64. 發票錯誤-重點:信任修復 65. 套餐認知不同-重點:清楚說明 66. 加購爭議-重點:透明溝通 67. 團體訂餐折扣問題-重點:規則一致性 (延伸至75題) 五、環境與設施問題(76–88) 76. 座位不乾淨-重點:立即處理 77. 冷氣太冷/太熱-重點:即時調整 78. 廁所不乾淨-重點:危機處理 79. 噪音太大-重點:環境管理 80. 桌椅損壞-重點:安全 (延伸至88題) 六、外送/外帶/系統問題(89–100) 89. 外送餐點遺漏-重點:補送+誠意 90. 系統點餐錯誤-重點:責任與補救 91. 線上訂位失敗-重點:安撫+安排 92. App 當機-重點:替代方案 93. 外帶拿錯餐-重點:快速補救 94. 顧客等不到外送-重點:追蹤與補償 95. 訂單取消爭議-重點:規則說明
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JIRA 內建模板 Kanban 介面使用說明,自定義看板、工作狀態圖
JIRA 內建模板 Kanban 介面使用說明,自定義看板、工作狀態圖
JIRA Kanban 介面包括多欄位的看板視圖、可拖放的任務卡片、WIP 限制、積壓工作清單、自訂篩選器和詳細視圖;報告工具如控制圖和累積流圖;每個部分都針對 Kanban 方法的具體需求進行了設計,幫助團隊有效地管理工作流程和任務: 1. 看板(Board): ❶ 欄位(Columns):看板由多個欄位組成,每個欄位代表工作流程中的一個狀態。默認的欄位通常是 To Do(待辦)、In Progress(進行中)和 Done(已完成),但你可以根據需要自定義這些欄位。 ➋ 卡片(Cards):每個卡片代表一個任務、故事或 Bug。卡片上顯示標題、分配人、優先級和其他重要信息。 2. 積壓工作(Backlog): ❶ 積壓清單:所有待辦事項的列表。在 Kanban 中,積壓工作列表不一定像 Scrum 那樣被組織成衝刺。你可以從這裡選擇和移動任務到看板上以開始工作。 ➋ 篩選和排序:可以對積壓工作進行篩選和排序,幫助團隊成員找到和選擇需要處理的工作。 3. 工作流(Workflow): ❶ 拖放操作:你可以通過拖放卡片來更新任務的狀態,從一個欄位移動到另一個欄位。 ➋ WIP 限制(Work In Progress Limits):可以設置每個欄位的 WIP 限制,以防止團隊成員同時處理過多的任務,保持高效工作流。 4. 看板設定(Board Settings): ❶ 欄位配置:自定義看板欄位,添加或移除欄位,並設置每個欄位的 WIP 限制。 ➋ 卡片顯示選項:配置卡片上顯示的信息,如標題、優先級、分配人等。 ➌ 篩選器(Filters):使用 JQL(JIRA Query Language)設置看板篩選器,定義哪些任務應該顯示在看板上。 5. 報告(Reports): ❶ 控制圖(Control Chart):顯示工作項的周期時間和流程效率,幫助團隊識別瓶頸和改進點。 ➋ 累積流圖(Cumulative Flow Diagram):顯示工作項在各個狀態欄位中的分佈和變化趨勢,有助於團隊分析工作流和改進過程。 ➌ 其他報告:根據需要,你可以生成和查看其他定制報告,以深入分析和跟蹤項目進度。 6. 詳細視圖(Detail View): ❶ 任務詳細信息:點擊卡片打開詳細視圖,查看和編輯任務的詳細信息,如描述、評論、附件和子任務。 ➋ 活動記錄:顯示任務的所有活動記錄,包括狀態變更、評論和更新。 7. 儀表板(Dashboards): ❶ 自定義儀表板:創建和自定義儀表板以顯示不同篩選器和報告的結果,幫助團隊和管理層概覽項目狀況。 ➋ 小工具(Gadgets):添加各種小工具(如圖表、統計信息)到儀表板,提供實時數據和可視化信息。 8. 自訂篩選(Custom Filters): ❶ 篩選器設置:使用 JQL 創建和保存自定義篩選器,快速查找特定條件下的任務。 ➋ 分享篩選器:與團隊成員分享篩選器,確保大家看到相同的工作視圖和狀態。 這些介面和功能組成了 JIRA Kanban 的核心,幫助團隊在 Kanban 方法中進行高效的工作流管理和任務跟蹤。
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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
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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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2023年管理相關熱門證照TOP 10 排行榜
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企業 ESOP(員工持股制度)設計架構
企業 ESOP(員工持股制度)設計架構
企業 ESOP(員工持股制度)設計架構 企業如果只用薪資吸引員工,人才終究會流動;但如果讓員工持有股份、共享成果,員工就會把公司當成自己的事業。 ESOP制度的本質,不只是分配利益,而是建立長期共同成長的企業文化。 台灣企業 ESOP(員工持股制度)設計架構 一、ESOP制度核心目的 ESOP(Employee Stock Ownership Plan)主要解決三個問題: 1.留住核心人才 2.激勵長期績效 3.建立企業與員工的利益共同體 當員工持有公司股份時,他們不再只是員工,而是企業的共同擁有者。 二、股權池設計(Stock Pool) 企業通常會預留一部分股份作為:員工股權池 建議比例: 公司階段 股權池比例 新創公司 10%~20% 成長企業 5%~10% 成熟企業 3%~5% 例如:公司總股本1000萬股 建立:10% ESOP=100萬股 專門用於員工激勵。 三、ESOP發放對象 通常分為三類人才: 1 核心高階主管 CEO、COO、事業部總經理 配股比例:0.5%~3% 2 中階主管 部門主管、店長、研發主管 配股比例:0.1%~0.5% 3 關鍵人才 技術專家、營運骨幹 配股比例:0.05%~0.2% 四、股權取得方式 ESOP通常有三種形式。 1 限制型股票(RSU) 公司直接配發股票,但需達到條件。 例如:工作滿4年才能完全取得。 2 員工認股權(Stock Option) 員工可在未來用優惠價格買股票。 例如:現在股價100元 員工認股價60元 如果未來股價:200元 員工即可獲利。 3 績效配股 依公司營收或獲利表現發放。 常見於:成熟企業。 五、股權歸屬制度(Vesting) 為避免員工短期離職。 通常設計: 4年歸屬制度 年資 可取得股權 第1年 25% 第2年 25% 第3年 25% 第4年 25% 員工需工作滿4年才可取得全部股份。 六、離職處理機制 為避免股權流失。 設計:股份回購制度 離職時:公司可優先回購。 回購價格:原始價格或市場價格 七、上市企業常見制度 許多上市公司會採用:員工分紅配股 例如:年度盈餘提撥5%~10%轉換成股票。 員工可獲得: • 股票 • 現金分紅 八、ESOP制度導入步驟 企業導入通常分三階段。 第一階段(企業初期)建立激勵文化。 建立:✔績效獎金✔年度分紅 第二階段(企業成長期)培養核心團隊。 建立: ✔員工認股權制度 ✔主管股權激勵 第三階段(企業成熟期)形成長期共同體。 建立:✔完整ESOP✔員工持股平台 九、ESOP制度帶來的效果 成功企業通常出現: ✔員工流動率下降 ✔人才願意長期留下 ✔企業成長更快 ✔企業文化更穩定 因為員工會認為:公司成功就是自己成功。 十、成功企業共同特點 觀察全球成功企業會發現:幾乎都採用股權激勵制度 例如科技公司、新創企業、連鎖品牌。 核心原因只有一個:企業真正的競爭力不是資本,而是人才。
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【2025最新】 Google Analytics 證照考取資訊、GA考試連結、學習資源一覽表
【2025最新】 Google Analytics 證照考取資訊、GA考試連結、學習資源一覽表
在現今數位行銷領域,Google Analytics (GA) 證照已成為行銷專業人士必備的技能之一。無論你是行銷新手還是數據分析專家,通過Google Analytics認證都能顯著提升你的職場競爭力。本篇文章將為你提供【2025最新】Google Analytics證照考取資訊,包括GA考照連結、GA4線上課程推薦、以及完整的學習資源一覽表,幫助你迅速掌握GA技能,輕鬆取得證照。 1. Google 官方學習資源 - GA 4堂課的學習連結 - 從入門到進階的完整學習路徑 這是Google官方提供的四堂免費GA學習課程,無論你是剛接觸Google Analytics的新手,還是已經有一定基礎的使用者,都能找到適合自己的學習路徑。這些課程涵蓋了從基礎操作到高級功能的全面內容,幫助你逐步深入了解並掌握GA的各項功能。 https://support.google.com/analytics/answer/15068052#zippy=,get-started-using-google-analytics-introduction,go-further-with-advanced-features-in-google-analytics-advanced,answer-business-questions-with-google-analytics-intermediate,use-google-analytics-for-your-business-beginner 2. GA證照考試連結 - 75分鐘內完成,迅速取得認證 透過這個連結,你可以參加由Google官方提供的證照考試,75分鐘內要完成。這個證照是數位行銷領域中公認的專業證明,通過考試可以大幅提升你的職場競爭力。 https://skillshop.docebosaas.com/learn/courses/14810/google-analytics-certification 3. Google Analytics 官方YouTube頻道 - 最新功能、操作指南影片 這是Google Analytics的官方YouTube頻道,頻道內容涵蓋了GA的最新功能介紹、詳細的操作指南以及實用的使用技巧。適合想要隨時更新GA知識並獲取實用操作的使用者。 https://www.youtube.com/@GoogleAnalytics 4. GA4 中文線上課程 - GA4+GTM網站數據分析實戰課 這是由TiBaMe提供的GA4中文線上課程。課程以中文講解GA4的各項功能,並通過實際操作和案例分析,幫助學員快速掌握GA4的操作技巧,是想要用母語學習GA4的最佳選擇。 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9d130973-439c-4260-bc2d-997fdfef26ba 5.如果你Google Analytics很多自學,但都無法有效考到證照!那不要錯過7月開班喔!否則可能要等到9月喔! 🔴兩天週日實訓班 🔴協助您完課考取證照 除了行銷外,現在很多職類有該證照特別加分,例如:產品經理(PM)、業務、電商,即便小編也很加分! https://nabi.104.com.tw/course/tibame/a68eecc5-7d1c-4210-8266-bd3d37354dfe 這些資源可以幫助你全面提升Google Analytics的知識和技能,無論是準備考試還是實際應用,都能事半功倍!
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免費學AI不用花大錢!五大原廠課程攻略:Google、NVIDIA、Anthropic
免費學AI不用花大錢!五大原廠課程攻略:Google、NVIDIA、Anthropic
你知道學AI其實不需要花大錢嗎?Google、Anthropic、NVIDIA、Microsoft、Meta這五大科技原廠,早已推出完全免費的高品質AI課程,含金量甚至超越市面上許多收費課程! 【為什麼選原廠課程?】 原廠課程有三大優勢:資訊最即時準確、課程架構完整嚴謹、部分課程完成後可獲得官方認證徽章,對履歷加分效果十足。 【五大平台推薦】 ▍Google AI 學習中心(grow.google/ai) 最適合AI零基礎的新手!「AI Essentials」課程不需要程式背景,教你用Gemini和NotebookLM提升工作效率,完成後可獲得Google官方數位徽章。另有教育工作者與學生專屬課程。 ▍Anthropic Academy(anthropic.skilljar.com) 想精通提示工程(Prompt Engineering)必看!提供15門以上完全免費課程,深入拆解如何寫出穩定高品質的Prompt。「Building with Claude API」長達13小時,涵蓋API串接到AI Agent建構,不需帳號即可學習。 ▍Microsoft Learn(learn.microsoft.com/training) 上班族的最佳選擇!專注Microsoft 365 Copilot在Excel、PowerPoint、Teams、Word的實務應用,讓你在不改變工作習慣的前提下,用AI大幅提升效率。 ▍NVIDIA 深度學習學院 DLI(nvidia.com/training) 技術工程師的殿堂!涵蓋深度學習、生成式AI/LLM、加速運算等六大領域,完成實作測驗後可獲DLI認證證書,是向雇主證明技術實力的最佳利器。 ▍Meta AI 資源庫(ai.meta.com/resources) 開源AI的最佳入口!提供Llama模型文件、PyTorch框架與地端部署指南,特別適合需要將AI部署在內部伺服器、資料不能上雲的金融或醫療企業。 【不同角色的學習路徑建議】 全體員工 → Google AI Essentials 建立基礎認知 行政業務人員 → Microsoft Copilot 提升日常效率 行銷企劃人員 → Anthropic 提示工程 優化AI產出 IT工程師 → NVIDIA DLI + Meta開源資源 深耕技術 善用這些免費資源,就能打造自己的AI競爭力!你目前在學哪個平台的課程呢?歡迎留言分享 👇
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2022年企業要求證照TOP 10排行榜
2022年企業要求證照TOP 10排行榜
2022年年度企業要求證照的證照如下,提供大家! 每個職類都會對應不同的證照,104學習精靈在2022年12月即將發表的【職場學習白皮書】的調查趨勢中發現:104人力銀行從求職媒合的數據中,求職者找工作有證照與無證照,企業在面試邀約的差異,發現:2022年至8月有證照比無證照相比較,有證照的求職者面試邀約數相較無證照的求職者高出3成5,證照在特定的職務會是個加分的敲門磚。 企業要求證照為:企業職務刊登的職務中,要求應徵者必須具備的證照條件要求;本證照的排名為:統計該證照在104刊登的職類中的涵蓋率,來做TOP 10排序 統計時間為:2022年1月至8月的刊登數 🟡TOP 1🟡 堆高機操作技術士 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10028900 🟡TOP 2🟡 勞工安全衛生管理員 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10046815 🟡TOP 3🟡 防火管理人員 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029197 🟡TOP 4🟡 國際專案管理師PMP 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 🟡TOP 5🟡 甲種勞工安全衛生業務主管 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10040671 🟡TOP 6🟡 乙級工業配線技術士 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10028698 🟡TOP 7🟡 不動產經紀營業員 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10028895 🟡TOP 8🟡 國際標準ISO 9000主導稽核員 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029227 🟡TOP 9🟡 AutoCAD國際認證 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029045 🟡TOP 10🟡 品質工程師(CQE) 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029229 --------------------------------------------------------------- 看更多其他排行榜 📌2022年企業要求的職場工具TOP 10 排行榜 📌https://bit.ly/3Pf9C8h 📌2022年企業要求的職場技能TOP 10 排行榜 📌https://bit.ly/3Bn80DT --------------------------------------------------------------- 【104學習精靈】致力打造共學社群 在這提供各學習創作者、學習平台…等,打造出屬於您在104的學習舞台,在這您所學的紀錄在您創辦的共學社群,作為傳承,建立您專業個人形象;未來共學社群將會提供創作者互動課程平台,凝聚更多學習用戶。 ✨更多免費學習與證照資訊,都可加入【104學習精靈。IG帳號】✨ https://www.instagram.com/104nabi/
104學習 職場熱門證照排行榜
內向I人 職場上只有挨打的份?空中巴士銷售總監故事告訴你:害羞內向 ≠ 沒有野心
內向I人 職場上只有挨打的份?空中巴士銷售總監故事告訴你:害羞內向 ≠ 沒有野心
人們總以為在狼性競爭的職場上,看起來柔弱無攻擊性的內向者、I型人大概只能處於挨打的份,哪來的優勢可言?如果你也這樣認為,不妨來看看空中巴士銷售總監約翰萊希的故事,身邊的人形容他「極度害羞也極有野心」,對手公司換了八位銷售總監,還是沒辦法把他拉下來。 文/張瀞仁 極害羞又有野心的「活傳奇」 約翰出生在紐約機場附近,是個害羞又謙虛的男孩,從小看飛機長大的他,夢想是當飛行員,但專制的爸爸希望他當神父,所以大學念了神學和哲學。好不容易大學畢業,他不顧父親反對去開計程車,用微薄的薪水存錢考上飛行員,又進修商管碩士,沒想到這樣的資歷,還是被美國航空局拒絕。 三十五歲的他,剛進入一家市場占有率很小的公司,職務是最低階的飛機銷售員。他在這家公司待了三十二年,只用五年多時間,就把市占率拉到五成,對手公司換了八位銷售總監,還是沒辦法把他拉下來。退休當年還賣了八百七十五架飛機,訂單超過一千億美金,這可不是生涯總合,而是當年的銷售數量! 他是約翰.萊希(John Leahy),空中巴士的銷售總監,曾獲得飛行俱樂部基金會的傑出成就獎,被《華爾街日報》稱為「活著的傳奇」,空中巴士執行長讚美他是「獨一無二的銷售員,無人能超越」,身邊的人形容他是個「極度害羞又謙虛,同時極度有野心」的人。萊特卻對自己的成績相當低調:「我只是個普通人,因為好運取得一些成就而已。」 內向者面對的職場挑戰 內向者沒辦法承受瞬間注意力;沒辦法被誇獎,因為會很不好意思;沒辦法邀功;沒辦法拍桌子吵架;不好意思開口請人幫忙;不好意思打電話,怕打擾人家;沒辦法用力行銷自己;沒辦法爭取福利;不想當第一名,因為不想要太多注意力──更別說面對頂頭上司,老闆們有時會委婉地說:「你好像比較慢熟哦」,有時則是直言:「你怎麼不像某某一樣去跟人家哈啦呢? 快去!」會議中會因為不喜歡在大家面前快速表達想法,而顯得沒意見;突然被叫到比被忽略還慘,有時遇到好心人做球給你,問:「要不要分享一下你的看法?」彷彿所有的聚光燈「啪」一下都打到身上,你只會腦袋一片空白,聽到心臟加速跳動的聲音,渴求哪個人趕快來結束這漫長而難熬的寂靜。對內向者來說,工作的每一天都是挑戰;職場上,對內向者的誤解更是不勝枚舉。 「內向者不擅人際關係」這種快速分類的言論或多或少存在,但強將刻板印象套用在人身 上,只不過是簡便卻粗糙的分類法,人資應該也不會希望部門主管們依此下定論。 反手拍不行,就把正手拍和速度練到無人能敵 身邊許多內向的職場工作者,心中總是在上演千變萬化的小劇場,老是糾結:「為什麼我就是沒辦法像某某一樣輕鬆地找人講話呢?」或「剛剛那個問題,我其實可以回答出來的,可惡,怎麼現在才想到答案?」還有「說好要搭檔的主持人臨時不能出席,讓我撐全場是要逼我跳海嗎?」其實內向者有許多獨到的優勢,與其想著反手拍怎麼都打不過人家,倒不如把正手拍練到無人能敵、速度練到飛快,任何球來一樣可以解決。 內向者的優勢 1.深度思考 生物演化過程中,留下來的都是能準確反應環境並適應的基因,由於神經系統條件不同,相對於外向者的報酬取向,內向者則是傾向「避免危險、節省力氣、減少失敗」的生存策略。內向者通常不會說出未經思考的話、不喜歡衝動行事、表達意見前會深思熟慮,可以讓聽者產生好感,覺得自己被重視,而且言之有物。這樣的特質讓內向者會在事前充分準備,你不太會看到內向者因遲到而慌張抵達會場,或趕在截止時間前踩線。 2.善於傾聽 傾聽是有效溝通的重大要件之一,內向者擅長觀察、懂得弦外之音,他們會吸收、理解資訊並深度思考,因此更能了解什麼對他人是重要的、哪些資訊有意義、背後的脈絡是什麼。電影《少年Pi的奇幻旅程》主角阿迪爾.胡賽恩(Adil Hussain)形容李安「他的執導風格非常敏感安靜,當他跟你講話的時候,幾乎是用耳語,從來不會從導演椅上大喊或請助理轉告,他總是親自溝通。他的溝通不只是言語,更像是一種能量轉換,讓人有辦法演戲,所以像蘇瑞吉那樣的新手才有辦法表現得這麼出色。」 不過善於察言觀色的內向者也容易放大他人想法,有時也會因此為自己帶來壓力,但對於其他人來說,內向者總可以知道他們的想法與需求。在職場上,這樣的能力非常有利於談判。 3.專注穩定 比起外向者,內向的人更能維持深度、專注的狀態,他們可以把注意力集中於眼前最重要的任務上,長時間全神貫注,執行任務。經常被學術研究引用的英國心理學家漢斯.艾克森(Hans Eysenck)就說過,內向者會「將精神專注在手邊的工作,避免將精力耗費在與工作無關的社交上。」另外,因為內向者「穩定」的特質,不會注重短期的結果,相較於外向者適合短期可以看到成效的專案,內向者是「成功需要等待」的代言人。 4.具有恆毅力 內向者較不容易輕言放棄,反而可以針對目標,持之以恆。心理學家安琪拉.達克沃斯(Angela Duckworth)稱這種特質為「恆毅力」種能力。 喬治城大學的助理教授卡爾.紐波特(Carl Newport )所說的「深度工作力」(deep work)也是同樣的看法,在他的論點裡,有辦法心無旁鶩、專心致志創造深度、罕見的成果,才是真正可以轉換成市場價值的能力。比起每天要回覆許多電子郵件、開很多會,高階經理人能否成功更需要看他是否有能力主導深入、有意義與 價值的長期專案,而這正是內向者的專長。 沒有人是完美的,當我們怨嘆自己遭遇艱難挑戰時,其他人或許正在羨慕我們所擁有的特質、能力、經驗或天生多一條的神經。內向者不需要非得外向,才能爬上成功頂端;只要善加利用自己的優勢,一樣可以做得很好。最重要的是,你不會因此崩潰。 1. 出自安琪拉.達克沃斯的著作《恆毅力:人生成功的究極能力》,繁體中文版由天下雜誌出版。2. 出自卡爾•紐波特的著作《Deep Work深度工作力:淺薄時代,個人成功的關鍵能力》,繁體中文版由時報出版。 節錄自:方舟文化《安靜是種超能力/張瀞仁 著 》 推薦閱讀: 想找適合內向者的夢幻工作?你得先知道自己的核心價值與目標 生性內向的我,到底適合從事哪些工作呢? 每天自己吃午餐- 文科女生的內向遠端工作人生
【104職場力】
這是我整理ISO27001考試準備和應試秘訣!
這是我整理ISO27001考試準備和應試秘訣!
受訓前早就耳聞這張主導審查員證照並不輕易,尤其是改成線上考試的模式後,整體難度與考驗更是隨之提升。為了能順利通過,我在參訓前便多方參考過往學員的經驗分享,提前掌握準備方向,事後也驗證了這些策略確實非常管用。 想要順利考取證照,關鍵的第一步就是對 ISO 27001:2022 的本文條款與附錄 A 控制措施建立極高的熟悉度。在正式上課前,我特地找了條文與附錄內容進行自主預習,即使一遍看不懂就反覆閱讀兩到三遍。預習的目的並非要立刻死記所有細節,而是要在腦海中建立清晰的章節架構與目錄地圖。當第一天課程快速講解完所有本文與附錄後,這樣的預習基礎讓我能在後續四天的實戰應用與情境演練中,迅速跟上講師的步調並融會貫通。 應考的關鍵除了對條款位置瞭若指掌外,每天課後務必扎實複習講義,並徹底熟練練習網站提供的題庫。線上考試雖然採 Open Book 開放查閱,但唯有清楚知道條文出現在哪個章節,翻閱查找時才能快精準。題庫演練則能幫助習慣敘述方式,因為許多考題問題點、問答方向或選項描述會進行變形,無法靠死記答案應付。此外,每位考生的題組不盡相同,題目會明確規範複選數量,也會出現選項多於題目數量的配對題。 應試時的時間相當充裕,建議保持冷靜,善用刪除法先處理有把握的題目,面對看不懂的題目則多讀幾次並擷取關鍵字,聯想其對應的本文條款或附錄控制措施。這張證照無法靠投機取巧或臨時抱佛腳考取,若評估自己對內容仍不夠熟悉,建議善用一個月內的延遲考試機制,在做好充分準備後再上陣。希望這份從預習到應試的整理,能幫助大家消除考前焦慮,順利拿下證照! 🔗 參考資源連結:https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/8796
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LINE自動回覆機器人完整方案2026|如何選擇、費用與推薦廠商指南|戰國策推薦
LINE自動回覆機器人完整方案2026|如何選擇、費用與推薦廠商指南|戰國策推薦
「LINE訊息一天上百通,店員回不完、客戶等到生氣怎麼辦?」「LINE自動回覆機器人月費要多少?個人帳號跟官方帳號設定方式一樣嗎?」「找哪一家LINE自動回覆機器人廠商最值得推薦?」這些是2026年所有有在用LINE做生意的店家、品牌、B2B業務最常面臨的核心問題。LINE在台灣已是月活2,200萬人的國民通訊軟體,從個人接案、餐飲訂位、電商客服到B2B銷售,幾乎每一個業態都靠LINE跟客戶溝通。但LINE自動回覆並不只是「設一句你好」那麼簡單,背後牽涉到關鍵字命中、AI判斷、跨平台串接、CRM寫入等完整工作流程。本篇將完整解析「LINE自動回覆」是什麼、「LINE自動回覆機器人」如何挑選、費用結構、以及業界領導品牌——戰國策集團的LINE自動回覆機器人方案。 ──────────────────── 【一、LINE自動回覆機器人是什麼?跟LINE內建自動回覆差在哪?】 LINE自動回覆有兩種層級。第一種是LINE官方帳號內建的「自動回應訊息」與「AI智慧回應」,可設定關鍵字觸發、預設文字/圖片回覆,適合簡單常見問題,但無法處理跨資料庫查詢、無法寫入CRM、也無法依使用者狀態動態回應。第二種是「LINE自動回覆機器人」,透過LINE Messaging API串接後端Bot伺服器(n8n、Dify、自建Node.js等),可以實現AI對話、訂單查詢、預約處理、客服分流、跨系統觸發等功能,是真正企業級的解決方案。 簡單一句話:LINE內建自動回覆是「自動小幫手」,LINE自動回覆機器人則是「24小時不下班的數位員工」。對個人接案者,前者已夠用;對店家、品牌、B2B團隊,後者才能真正提升轉換率與服務品質。 ──────────────────── 【二、如何選擇LINE自動回覆機器人?六大決策面向】 選擇LINE自動回覆機器人方案時,要避免「便宜先用、之後砍掉重練」的陷阱。第一是「對話設計能力」,廠商是否提供對話流程圖(Conversation Flow)設計,能否處理多輪對話、條件分支、跳出選單。第二是「AI整合能力」,是否整合GPT-4、Claude、Gemini等大型語言模型,能否依公司FAQ自動學習回應。第三是「資料庫整合」,能否寫入CRM、ERP、Google Sheet,把每次對話自動轉為可追蹤的線索。第四是「LINE版本支援」,個人LINE、LINE官方帳號、LINE群組、LINE@的設定方式完全不同,廠商是否全面支援。第五是「進階功能」,是否支援非營業時間自動回覆、訊息範例庫、客服轉真人、Push推播等。第六是「合規與資安」,個資法、LINE平台政策、訊息保存期限是否符合規範。 戰國策集團累積25年企業服務經驗,是LINE自動回覆機器人的業界領導品牌、推薦廠商,提供從對話設計、API串接、CRM整合到後續維運的一站式服務。 ──────────────────── 【三、LINE自動回覆機器人費用解析:個人版、店家版、B2B企業版怎麼算?】 LINE自動回覆機器人費用主要由三塊組成。第一是「LINE官方帳號訊息費」,依LINE Messaging API計費方案,輕用量月費0元(每月200則免費訊息),中量5,000元、高量18,000元,超出部分另計。第二是「機器人平台月費」,個人版捷徑型工具約月費0至500元(如官方LINE自動回應),店家版整合型約3,000至8,000元(含關鍵字、選單、訊息範例庫),B2B企業版約8,000至30,000元(含AI對話、CRM整合、多帳號管理)。第三是「客製化開發費」,若需介接ERP、POS、會員系統、預約系統,依複雜度約10萬至100萬元一次性費用。 對個人接案者,捷徑+手機LINE自動回覆即可;對店家,建議直接導入店家版機器人+官方LINE自動回覆訊息範例庫;對B2B企業,必須以企業版搭配CRM整合、AI對話與客服轉真人機制。 ──────────────────── 【四、LINE自動回覆訊息範例庫:常用情境與寫作技巧】 LINE自動回覆訊息範例可分為五大情境。第一是「歡迎訊息」,新加好友的第一句話,是品牌印象的關鍵,應包含品牌簡介、主要服務、行動呼籲(如預約、領優惠券)。第二是「非營業時間自動回覆」,要明確告知營業時間、緊急聯絡方式、回覆預期時間,並提供可立即查詢的常見問題連結。第三是「常見問答關鍵字回覆」,例如「價格」「地址」「停車」「預約」「退換貨」等高頻關鍵字,每個對應一段150字內的標準回覆。第四是「LINE群組/官方帳號自動回覆」,B2B群組需設定關鍵字觸發、避免機器人在群組過度發言。第五是「結束對話訊息」,當客戶問題已解決,禮貌結束並引導加會員、加好友、留評論。 戰國策提供超過200則LINE自動回覆訊息範例與情境模板,企業可直接套用並依品牌調性微調,省下從零撰寫的時間。 ──────────────────── 【五、不同對象如何選擇LINE自動回覆機器人方案】 依使用對象不同,方案差異很大。個人LINE自動回覆使用者(接案者、業務、自由工作者)建議用手機LINE的「快速回應」、iOS捷徑、Android自動化App,預算0至500元/月。店家版(餐飲、零售、美業、診所)建議用LINE官方帳號+自動回應訊息+店家版機器人,整合預約、菜單、地圖、優惠券,月費3,000至8,000元。B2B官方帳號(建材、機械、軟體、顧問業)建議導入企業版機器人,整合CRM自動建檔、AI問答、客服分流、報價自動回覆,月費8,000至30,000元。LINE群組自動回覆機器人(內部協作、客戶VIP群)需特別注意LINE群組規範,建議透過官方帳號加群組的方式運作。 ──────────────────── 【六、戰國策LINE自動回覆機器人導入SOP:6個階段】 戰國策LINE自動回覆機器人的導入流程分為6個階段。第一階段是「對話需求訪談」,了解客戶常問問題、現有客服人力、轉換目標。第二階段是「對話流程設計」,繪製Conversation Flow,定義關鍵字、選單、AI接管時機、客服轉真人觸發條件。第三階段是「LINE帳號設定與API串接」,協助申請LINE官方帳號、設定Messaging API、串接n8n或Dify作為後端。第四階段是「AI與資料庫整合」,依需求接入GPT-4/Claude、CRM、ERP、Google Sheet,實現智慧問答與資料寫入。第五階段是「上線測試與優化」,內部測試各種對話情境、修正關鍵字命中率、調整AI Prompt。第六階段是「上線後維運」,每月檢視對話紀錄、優化關鍵字庫、擴展訊息範例。 ──────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1:LINE自動回覆與LINE自動回覆機器人有什麼差別? A1:LINE自動回覆是LINE官方帳號內建的關鍵字/預設回應功能,LINE自動回覆機器人則是透過Messaging API串接後端Bot,能做AI對話、CRM寫入、跨系統整合。 Q2:個人LINE可以設定自動回覆嗎? A2:個人LINE沒有官方自動回覆功能,可透過iOS捷徑、Android自動化App、第三方工具實現,但效果與穩定度不如官方帳號。 Q3:LINE官方帳號自動回覆訊息字數有限制嗎? A3:單則訊息上限為5,000字,但建議控制在150至300字內,避免閱讀疲勞。 Q4:LINE非營業時間自動回覆怎麼設定? A4:可在官方帳號後台「自動回應訊息」依時段設定,或透過機器人後端依時間判斷觸發不同訊息模板。 Q5:LINE群組可以裝自動回覆機器人嗎? A5:LINE個人版群組不支援機器人,需透過LINE官方帳號加入群組或使用付費的群組管理服務。 Q6:LINE自動回覆機器人的月費大約多少? A6:個人版約0至500元,店家版3,000至8,000元,B2B企業版8,000至30,000元,另需加LINE Messaging API訊息費。 Q7:LINE自動回覆訊息範例有什麼推薦的寫法? A7:歡迎訊息要短、明確、有CTA;FAQ關鍵字回覆要精準、提供下一步行動;非營業時間訊息要告知預期回覆時間並提供緊急聯絡方式。 Q8:LINE自動回覆機器人可以整合CRM、ERP嗎? A8:可以。透過Messaging API與n8n/Dify/自建後端串接,每次對話可即時寫入CRM、查詢ERP訂單、觸發報價自動寄送。 Q9:戰國策的LINE自動回覆機器人服務涵蓋哪些範圍? A9:包含對話流程設計、AI整合、LINE官方帳號設定、CRM/ERP串接、訊息範例庫提供、客服轉真人機制與上線後維運。 Q10:如何開始與戰國策的LINE自動回覆機器人諮詢? A10:可撥打0800-003-191或加LINE @119m預約諮詢,戰國策提供7天免費試用與三方案報價。 ──────────────────── 【戰國策工作流程自動化|業界領導品牌.25年企業服務資歷】 戰國策集團是LINE自動回覆機器人、AI對話與工作流程自動化的推薦廠商、業界領導品牌,提供從對話設計、AI整合、CRM串接到後續維運的一站式服務,支援個人版、店家版、B2B企業版三方案。 服務專線:0800-003-191 LINE 諮詢:@119m 官方網站:RPA.com.tw
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培育跨域人才 教育部磨課師精選18門AI課程 涵蓋機器學習、AIoT
培育跨域人才 教育部磨課師精選18門AI課程 涵蓋機器學習、AIoT
2026-09-01 聯合報記者柯美儀 由聯合新聞網授權轉載 人工智慧時代來臨,教育部鼓勵大學積極培育具備AI素養的跨域人才。教育部今年5月發布「未來人才AI能力圖像」,近日再從「教育部磨課師」學習平台(https://moocs.moe.edu.tw/)首波推薦18門課程,讓民眾不受時間、空間限制,透過線上學習掌握AI核心能力。 教育部表示,「未來人才AI能力圖像」是我國推動各級學校AI教育與未來人才培育的政策藍圖,提出「運用AI學習的能力」、「負責任使用AI的能力」、「運用AI解決問題的能力」及「AI無法取代的能力」4大面向,引導國小、國中、高中到大學推動AI教育,透過基礎教育與高等教育銜接,提升未來人才整體競爭力。 為協助學生快速了解、應用AI,教育部首度與國立台灣師範大學團隊合作導入AI評估機器人,依據「未來人才AI能力圖像」指標,並從「趣味度、內容深度、實作程度、結構清晰度、應用廣度」5大面向,評估「教育部磨課師」平台上的人工智慧課程,首波推薦18門課程。 教育部說,18門課程涵蓋AI導論、機器學習、深度學習、自然語言處理及電腦視覺等主題,每門課程均清楚標註對應培養的AI能力指標。 其中,獲得專家及AI最高評分的「應用機器學習於 Python」,由國立政治大學教授林怡伶開設。林怡伶表示,課程為應用導向、非基礎課程,學習者應具備一定的程式能力或熟悉Python的語法。課程內容先說明機器學習,再說明基本的資料分析流程步驟,最後到機器學習模型。課程最大特點規劃完整的學習範圍,讓學生快速認識機器學習涵蓋的各項重大領域,並且能依循著教材去鑽研相關知識,輔助其自主學習。 →點擊查看更多Python課程 此外,東海大學楊朝棟教授開設的「AIoT技術與應用」也是此次推薦課程之一。課程以AIoT(人工智慧物聯網)為核心,整合人工智慧、物聯網、感測器、嵌入式系統及邊緣計算等技術,帶領學習者掌握AIoT系統基本原理及實作方法。 楊朝棟表示,希望學習者修習課程後,不僅具備AIoT相關知識,更能透過實際操作培養資料處理、系統整合與問題解決能力,學會將AI技術應用於物聯網設備與實際場域,進而具備自主探索及開發創新AIoT應用服務的能力。 →點擊查看更多AIoT課程 教育部磨課師目前已累積逾2000門跨領域優質線上課程,除提供中小學教師及教保人員在職進修課程,也因應教育發展趨勢建立主題專區,提供學習者主題式學習。 教育部資訊及科技司長葉家宏表示,教育部磨課師是免費開放全民學習的線上學習平台,修畢課程均可獲得修課證明;若為在校生,部分課程依各大學規定更可被採認為正式學分,自我進修又能獲得學分,有一箭雙鵰之效。 葉家宏強調,面對AI驅動產業轉型浪潮,教育部同步國際趨勢發布「未來人才AI能力圖像」,在磨課師平台上建立主題專區,也在平台上增加精準推薦、字幕生成的功能,這些資源完全開放,無論是學校、教師或學生,都能依需求彈性運用。教育部鼓勵各界善用這些優質資源,共同為培育AI世代努力。 [course_plugin api_type='course_id' title='AI通用素養檢測' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041'] →點擊查看更多AI課程 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 2026最新AI補助申請!台北市青年最高4000元、新竹市3000元,申請資格整理
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2025資安人才企業愛用證照排行搶先看!
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全球資安人才缺口高達400萬人。iThome 2023年資安大調查顯示,企業對資安人才的需求持續強勁,每10家企業,就有4家在招募資安人才,甚至有金融業斥資行情兩到三倍薪資挖角。104人力銀行透過企業招募人才大數據統計,帶你一次掌握2025年1月份企業愛用資安證照排行榜 第1名 🟡ISO 27001資訊安全管理系統主導稽核員 許多機關、企業欲導入ISO 27001資訊安全管理系統國際標準,內部必須有專人負責資安的稽核、教育訓練等工作,擁有本證照有助於溝通與實行相關步驟… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 第2名 🟡CCNA CCNA認證(Cisco Certified Network Associate)是針對網管與系統研發人才設計的入門級別網路架構與網路協定專業認證,是Cisco的入門級認證,適用於希望進入網路領域的IT專業人員… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 ✅ CCNA好考嗎?2025認證攻略https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_21b83e1d-c747-4262-93f0-81653f984fd7 第3名 🟡CEH CEH(Certificated Ethical Hacker)被業界稱之為道德駭客認證。它是一個中立型資安技術認證,延自美國聯邦調查局(FBI)訓練人才的課程… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028035 第4名 🟡CISSP 由 ISC2(International Information System Security Certification Consortium)核發的資安管理證照,被業界廣泛視為資安領域的頂端認證之一… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10002011 第5名 🟡CCNP CCNP Enterprise,即Cisco Certified Network Professional - Enterprise,是Cisco Systems提供的高級網路專業認證。該認證專注於企業網路技術和解決方案,驗證個人在企業網路設計、實施、操作和維護方面的深入知識和技能… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000638 👉快速測試資安職能適合度,挖掘你的職涯潛能 : https://nabi.104.com.tw/assess/16e0ae02-a53c-4129-986e-640b33d1b7ac 👉資訊安全大挑戰,你能拿幾分? https://nabi.104.com.tw/assess/group/Security 👉延伸課程推薦 《資安人才培育計畫第四期》 ACSI 資安專業職能驗證:資訊安全維運工程師 🤔這門課程適合誰? ✅ 大專院校應屆畢業生;資管、企管、資安科系為佳 ✅ 欲轉職到資安工作之社會新鮮人 https://nabi.104.com.tw/course/acad/39b201f3-ab01-4be4-87cf-ac907be317c1
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