104學習

在台灣，有85%的公司是家族企業。 老闆的大位，永遠留給有血緣關係的孩子。財務的鑰匙，早就握在老闆娘手裡。妳再怎麼努力，能做到的頂多是副手的位置，然後在某一天，看著一個能力不如妳的人，坐上了妳本來應該坐的椅子。 這不是妳的問題。這是台灣職場一個真實存在、卻很少人敢說出口的結構困境。 但如果，有一家公司，願意讓妳的實力說話呢？ 我的故事，也許跟妳有點像 25年前，我來自一個家境清寒的單親家庭。父親早逝，母親在工廠當作業員，含辛茹苦地拉拔三個孩子長大。那時的我沒有資源，沒有靠山，連幾個有影響力的人脈都沒有。但我心裡只有一個念頭：「只要努力拼搏，能讓家人過上更好的生活。」 27歲那年，我放手一搏創業。沒有退路、沒有資金，靠著不服輸的信念，一步一步走到今天。公司成立至今25年，累積超過三萬家客戶，成為台灣網路產業的重要推手。 但我最驕傲的，從來不是業績，而是這一路上，我看見很多跟我一樣出身平凡的人——被看輕過、跌倒過、想放棄過，最後都成為自己人生的主角。 正是因為這樣的經歷，我知道一件事：出身不能決定終點，但機會可以改變軌跡。 戰國策，沒有任何人是靠關係進來的 在戰國策，沒有任何一位員工是靠關係進來的，沒有家族背景可以走後門。每個人的晉升，都是靠實力與貢獻累積而來。 這不是一句口號，而是我們二十五年來真實運作的文化。我不相信「位置是留給自己人的」，我相信的是「對的人，才應該坐對的位置」。 現在，我想把這個信念，付諸於一個具體的行動——戰國策CEO儲備接班人計畫。 我想親自培育下一位能站在我位置上的人 我不在乎妳的出身，不管妳是剛出社會的新鮮人，還是二度就業的單親媽媽，只要妳願意努力，這裡就是妳翻身的起點。 我將從零開始培養妳，不只是工作技巧，更是經營的思維、決策的格局、領導的氣度。妳將跟著我看真實的業務、真實的數字、真實的決策過程，而不是在某個角落默默等待一個永遠不會來的升遷機會。 這個計畫，不是在找一個執行命令的員工。我在找一個願意承擔、願意學習、願意成長的人——有一天，能夠把棒子接過去的人。 如果妳願意，這個選擇，真的能改變妳的一生 不是每個人都站在同樣的起跑點上，我比誰都清楚這件事。但我也相信，只要妳願意踏出第一步，命運就會為妳開路。 這不是一份工作，而是一個全新人生的開端。我希望妳的決定，改變妳的一生。 每一位優秀的女性，都應該有機會登上事業的最高峰。 了解更多戰國策執行長儲備接班人計畫：https://women.nss.com.tw/successor.html 意者請上104遞送履歷：https://n9s.com/cd 執行長個人網站：https://mo.com.tw/founder/ 集團網站：https://www.nss.com.tw #戰國策 #接班人計畫 #CEO儲備 #女性職涯 #翻身機會 #實力說話 #台灣職場 #女性創業

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外貿協會主辦的《COMPUTEX 2024台北國際電腦展》拉開序幕🎊來自36國1,500家企業參展，預計吸引5萬名國內外業界專家蒞臨參觀！今年匯集歷屆最多CEO，全球科技產業目光現都聚焦在台灣寶島🌏 身為AI智慧島的一份子，不妨一起來認識台灣南波萬的半導體產業常見英語單字吧！不論是在出國參展、接待貴賓、社交寒暄，甚至是到夜市買水果🍊，都有可能派上用場！ 💡Semiconductor 半導體：電子元件/材料。 💡Wafer 晶圓：半導體晶體圓形片，積體電路中的基座。 💡Integrated Circuit Layout 電路圖：將電子路徑視覺化顯示的示意圖。 💡Integrate Circuit (IC) 積體電路：依照電路圖，將半導體集中整合在晶圓上的製程方式；也可指製成的成品，即晶片(Chip)。 💡Foundry 晶圓代工：接受無工廠的半導體公司委託，專門從事晶圓加工、製造積體電路，而不參與前端產品設計與後端成品銷售。 💡Semiconductor Engineer 半導體工程師：半導體工程問題研究、設計及技術指導、發展構建等工作的從業人員，台灣偉大的護國神師👩‍💻👨‍💻 最後來欣賞COMPUTEX 2023精彩時刻，今年又會掀起怎樣的全球AI狂潮呢？讓我們一起拭目以待！🚀 https://www.youtube.com/watch?v=PTu-k2Dgl3o

https://www.youtube.com/shorts/8iiTfkcW4Kw 你喔~多數人沒動力賺錢 是因為他們覺得自己有錢 現在這樣的存款、每個月這樣的收入 擁有這個數字、達到這個目標足夠了 有錢到沒動力賺錢 而有的人每天充滿動力工作賺錢 也是因為他們覺得自己有錢 但是他們想要挑戰自己的極限在哪裡? 他們想要幫助更多的人 他們認為錢只是個數字，只是個工具 不是追求的目標 他們想知道他們能幫助多少人? 能夠付出多少?能奉獻多少出去? 沒有人會嫌錢多，但是多少錢才叫做有錢? 幫到多少人?你才會覺得自己的人生是有意義?有價值的? 如果你也想要找到新的動力 來跟我一起創業 我帶你看看不一樣的賺錢境界 私訊我"新動力" 尼歐教練，教你練

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

「以AI制AI」是可行的嗎？過去在準備證照考試時，很多人的困擾不是沒有教材，而是「資料太多、根本讀不完」，光是課程講義、歷屆試題、前人的學習經驗與筆記、學習指引......，往往讓人愈讀愈徬徨，不知該從何準備起。但既然我們身處AI時代，難道不能讓AI來幫我們一把嗎？ 文／《104學習》 本文導覽 Gemini Notebook是什麼？開始前，先準備哪些資料？步驟一：建立iPAS專屬學習筆記本步驟二：先做診斷，不要急著從第一章開始讀步驟三：把複雜章節拆成短課程步驟四：建立考前必背「Flashcards」步驟五：用「Mind Map」建立整體架構步驟六：用語音摘要，把通勤時間變成複習時間如何產生語音摘要？小訣竅：不要一次把全部教材做成一集iPAS語音摘要提示詞範例把語音摘要變成主動學習步驟七：用歷屆題目建立錯題本步驟八：用影片摘要進行視覺化複習藉由Gemini Notebook建立可執行的兩週「14天衝刺備考流程」最後，3個使用Gemini Notebook備考重要小提醒！一、AI整理的內容不一定完全正確二、不要上傳公司機密或敏感資料三、不要只看摘要或只聽語音「以AI制AI」，讓AI從答案產生器，變成備考教練！補充資料：6組實用提示詞更多相關網站與官方資源 準備證照考試時，最讓人困擾的往往不是沒有教材，而是資料太多。 官方學習指引、課程講義、歷屆試題與自己的筆記散落在不同地方。讀了幾天後，仍然不知道哪些觀念已經掌握、哪些內容容易混淆，也不知道下一步應該優先複習什麼。 現在，可以利用 Gemini Notebook 把備考資料集中在同一個空間，協助自己整理教材、找出知識缺口、產生練習題、建立閃卡與心智圖，甚至將教材轉換成語音摘要，在通勤或做家事時複習。 以下以「iPAS AI 應用規劃師初級」為例，帶你一步一步建立自己的AI備考系統。 應考「iPAS AI 應用規劃師初級」的準備8步驟 步驟一：建立iPAS專屬學習筆記本步驟二：先做診斷，不要急著從第一章開始讀步驟三：把複雜章節拆成短課程步驟四：建立考前必背「Flashcards」步驟五：用「Mind Map」建立整體架構步驟六：用語音摘要，把通勤時間變成複習時間步驟七：用歷屆題目建立錯題本步驟八：用影片摘要進行視覺化複習 Gemini Notebook是什麼？ Gemini Notebook原名NotebookLM。Google於2026年7月16日宣布將NotebookLM更名為Gemini Notebook，產品仍維持獨立服務，並進一步與Gemini應用程式及其他Google服務整合。 使用者可以將PDF、網站、YouTube影片、音訊、Google文件、Google簡報與自己輸入的文字加入筆記本，再針對這些來源提問或產生不同形式的學習內容。Gemini Notebook目前提供語音摘要、心智圖、閃卡、測驗、影片摘要、資訊圖表與簡報等功能。 延伸閱讀：Gemini Notebook簡報可直接修改了！6招編輯方法改AI簡報，轉PPTX、線上都行 若從Gemini網頁版建立「Study and learn」學習筆記本，還可以使用： 診斷測驗：找出目前的強項與知識缺口。 個人化課程：依照測驗結果產生短篇互動課程。 進度追蹤：根據後續作答表現更新學習建議。 目前學習筆記本可在Gemini網頁版建立，並會與Gemini Notebook同步。 對準備證照考試的人來說，它不只是摘要工具，更像是一位可以根據指定教材協助出題、解釋與安排複習順序的AI讀書助教。 [course_plugin api_type='course_id' title='【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級' id='07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61'] 開始前，先準備哪些資料？ 以「iPAS AI 應用規劃師初級」為例，目前考試包含兩個科目： 科目一：人工智慧基礎概論 科目二：生成式AI應用與規劃 根據官方的考試資訊的說明：若同時報考初級全部科目，兩科平均須達70分，且每科不得低於60分；若不是同時報考，則每一科都須達70分。 因此在建立「個人化的AI筆記本」前，建議先準備： iPAS官方學習指引 官方評鑑內容範圍 考試簡章 官方公告試題或歷屆考題 課程講義與上課筆記 自己整理的重點 練習時產生的錯題 AI倫理、個資、著作權與資訊安全資料 iPAS官方學習資源頁提供學習指引、考試樣題、歷屆考題與參考書目，建議可以優先將這些官方資料加入筆記本，再補充自己的課程講義與筆記。 不需要一開始就把所有資料找齊。可以先加入兩科官方學習指引及最近幾次公告試題，之後再逐步補充。 步驟一：建立iPAS專屬學習筆記本 使用個人Google帳號登入Gemini網頁版後，可以依照以下方式建立： 開啟左上角側欄。 選擇「New notebook／新增筆記本」。 選擇「Study and learn／讀書與學習」。 輸入學習目標。 加入官方教材、筆記及考題。 建立時可以輸入： 「我要準備iPAS AI應用規劃師初級考試，考試科目為人工智慧基礎概論及生成式AI應用與規劃。請根據我加入的官方資料，先進行程度診斷，再針對我的弱項安排課程與練習。」 目標越具體，產生的內容越符合需求。可以再補充： 預計考試日期 每天可以讀書的時間 是否具有資訊或AI背景 想優先加強的科目 希望使用繁體中文 希望題目接近正式考試難度 💡 例如：「距離考試還有四週。我是沒有程式背景的上班族，平日每天可以讀40分鐘，週末可以讀兩小時。請使用繁體中文，將內容拆成每次20分鐘可以完成的課程。」 步驟二：先做診斷，不要急著從第一章開始讀 許多人準備考試時，會習慣從教材直接從第一頁一路讀到最後一頁。 但你可能已經熟悉其中一部分。真正影響考試分數的，通常是少數理解不完整、名詞混淆或不會判斷應用情境的主題。 加入教材後，可以先輸入： 「請根據iPAS AI應用規劃師初級兩科的評鑑範圍，設計一份30題的程度診斷測驗。題目難度請接近正式考試。先不要公布答案，等我完成後，再分析我的強項、弱項及建議複習順序。」 完成測驗後，再要求： 「請分析我的錯題，將錯誤原因分成觀念不熟、名詞混淆、情境判斷錯誤及粗心四類，並列出最需要優先補強的五個主題。」 也可以請Gemini建立能力清單： 「請根據這次測驗，把考試範圍分成已掌握、需要加強及尚未開始三類，並安排建議學習順序。」 💡 這一步的目的，是先找出真正的知識缺口，再決定時間應該花在哪裡。 步驟三：把複雜章節拆成短課程 「iPAS AI 應用規劃師初級」的考試範圍涵蓋人工智慧基本概念、資料處理、機器學習、生成式AI、提示設計、企業導入、倫理風險與資訊安全等內容。 如果一次閱讀整章容易失去專注，可以請Gemini將內容拆成15至20分鐘的小課程。 例如： 「我不熟悉監督式學習、非監督式學習與強化學習。請根據官方教材，安排一堂20分鐘的入門課程，使用生活化案例說明三者差異，最後提供5題測驗。」 或是： 「請用企業導入生成式AI的案例，說明如何從需求盤點、工具評估、風險分析到成效衡量，並整理容易出現在情境題中的判斷重點。」 還可以指定教學方式： 「先用沒有技術背景的人也能理解的方式解釋，再補充考試需要記住的正式名詞。」 「每說明一個觀念，就提供一個企業應用案例及一個常見錯誤觀念。」 「完成教學後，請提供5題由簡單到困難的練習題。」 [course_plugin api_type='course_id' title='【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級' id='07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61'] 步驟四：建立考前必背「Flashcards」 需要記憶或比較的觀念，可以交給Gemini Notebook製作「Flashcards」（閃卡），例如： 人工智慧、機器學習與深度學習 監督式、非監督式與強化學習 訓練資料、驗證資料與測試資料 精確率、召回率與F1分數 大型語言模型基本概念 RAG、模型微調與提示工程 模型幻覺與內容查證 AI治理及風險類型 個人資料、著作權與資訊安全 開啟Gemini Notebook後，在Studio面板選擇「Flashcards」，即可設定難度、數量及希望聚焦的內容。 可以輸入： 「請根據科目一教材製作40張繁體中文閃卡。正面放名詞、問題或應用情境，背面提供定義、簡單案例，以及一個容易混淆的相近概念。」 也可以要求： 「請優先整理歷屆考題曾經出現，以及我在診斷測驗中答錯的觀念。」 Gemini Notebook的「Flashcards」可以標示為答對或答錯，系統會保留練習進度，完成後也能只重做答錯的卡片。測驗則可以查看解釋、複習或重新作答。 比起重複閱讀，「Flashcards」會要求自己先回想答案，更容易發現是真的理解，還是只是看到內容時覺得熟悉。 步驟五：用「Mind Map」建立整體架構 有些考生記住了許多零散名詞，卻不清楚不同觀念之間的關係。 這時可以使用Gemini Notebook的「Mind Map」功能，將教材整理成視覺化架構。心智圖會顯示資料中的主要主題、分支與關聯，也可以展開節點，針對特定概念繼續提問。 例如可以分別製作： 人工智慧、機器學習與深度學習關係圖 監督式、非監督式與強化學習比較圖 資料蒐集、清理、訓練、評估與部署流程圖 生成式AI企業導入流程圖 提示工程、RAG與模型微調關係圖 AI倫理、隱私、著作權與資安關係圖 可以輸入： 「請將科目二教材整理成一張Mind Map，以生成式AI導入流程為主幹，分成需求盤點、資料準備、工具選擇、提示設計、風險控管及成效評估六個分支。」 產生後，再繼續要求： 「請找出Mind Map中最容易混淆的五組觀念，並分別整理成比較表。」 💡需要注意的是，AI產生的心智圖仍可能出現錯誤，重要定義應回到官方教材確認。 步驟六：用語音摘要，把通勤時間變成複習時間 準備考試不一定只能坐在書桌前閱讀教材。 Gemini Notebook的「Audio Overview／語音摘要」可以根據選取的教材，產生類似Podcast的AI語音內容。它不是單純朗讀原文，而是將不同來源重新整理，說明重點、比較概念差異，並串聯資料之間的關係。 語音摘要適合用在： 上下班通勤 運動或散步 做家事 睡前輕量複習 前往考場途中 如何產生語音摘要？ 開啟準備iPAS考試的筆記本。 在來源區選取要使用的教材。 進入Studio工作區。 選擇「Audio Overview」。 設定語言及希望聚焦的內容。 產生後即可播放。 Gemini Notebook可設定輸出語言，語音摘要、學習內容與對話會依照選擇的語言產生。 小訣竅：不要一次把全部教材做成一集 如果將兩個科目的所有內容一次轉換成語音摘要，範圍可能太大，聽完後反而抓不到重點。 建議依照主題分成多集： 人工智慧、機器學習與深度學習 監督式、非監督式與強化學習 資料處理與模型評估 生成式AI與大型語言模型 提示工程與提示詞設計 RAG、模型微調與知識庫 企業導入生成式AI的流程 AI倫理、個資、著作權與資訊安全 歷屆試題常見錯誤觀念 每一集只處理一個主題，比製作一集涵蓋全部範圍的長篇內容，更適合反覆收聽。 iPAS語音摘要提示詞範例 準備科目一時，可以輸入： 「請根據我選取的iPAS AI應用規劃師官方學習指引，製作一段繁體中文語音摘要。聽眾是沒有程式背景的上班族，請用生活化案例解釋人工智慧、機器學習與深度學習的差異，並提醒考試中容易混淆的觀念。」 準備生成式AI相關內容時，可以輸入： 「請製作一段適合通勤時收聽的考前複習語音，聚焦提示工程、RAG、模型微調與模型幻覺。請比較這些概念的用途、差異與企業應用情境，並整理五個考試常見陷阱。」 準備AI風險相關內容時，可以輸入： 「請根據官方教材，以企業導入生成式AI為情境，說明個人資料、營業秘密、著作權、資訊安全及模型幻覺可能造成的風險，並整理情境題的判斷原則。」 考前最後一週可以輸入： 「請根據我的錯題紀錄與官方教材，製作一段iPAS AI應用規劃師考前語音複習。請優先說明我重複答錯的觀念，不需要完整介紹所有章節。每一個觀念都要包含定義、常見誤解與判斷技巧。」 把語音摘要變成主動學習 只聽語音，容易產生「好像聽懂了」的錯覺。 聽完後，可以回到Notebook輸入： 「請根據剛才語音摘要的主題，出10題不公布答案的快速測驗，確認我是否真的理解內容。」 或是： 「請列出這個主題的10個核心觀念，讓我先用自己的話解釋，再逐一檢查是否正確。」 💡 建議採用以下循環：先聽語音摘要 → 關閉內容自行回想 → 完成測驗 → 查看錯題 → 再聽弱項主題 ★ 使用Gemini Notebook手機版時，可以收聽語音摘要，並將內容下載後離線播放，也能在行動裝置上使用「Flashcards」與測驗。 [course_plugin api_type='course_id' title='AI超效文檔助手-NotebookLM × Gamma × Napkin 全攻略' id='7939f696-b499-49f7-9677-417ccd54f29a'] 步驟七：用歷屆題目建立錯題本 歷屆題目不應只做一次，對完答案就結束。 更有效的方法，是把每次答錯的題目轉換成可以追蹤的錯題資料。 可以輸入： 「以下是我答錯的題目、我的答案及正確答案。請不要只告訴我答案，請分析我可能誤解的觀念，並引用我加入的官方資料進行說明。」 接著再要求： 「請根據這些錯題重新設計10題相似但情境不同的題目，避免直接改寫原題。先不要公布答案，等我全部作答後再批改。」 錯題本可以包含： 題目主題 我的答案 正確答案 錯誤原因 對應教材章節 容易混淆的觀念 建議複習方式 相似練習題 每週再請Gemini統整： 「整理我本週所有錯題，列出重複出錯的觀念、錯誤次數、改善情況，以及下週應優先複習的三個主題。」 如此一來，錯題本不只是題目集合，而會逐漸變成個人的弱點地圖。 💡 讓Gemini Notebook變成你的私人「考前一對一衝刺家教」！ 步驟八：用影片摘要進行視覺化複習 除了文字、「Flashcards」與語音，Gemini Notebook也能將來源製作成Video Overview影片摘要。 影片摘要會將複雜內容整理成具有解說與視覺畫面的影片，適合用來理解： 人工智慧技術分類 機器學習流程 生成式AI運作方式 RAG處理流程 企業導入AI的步驟 AI風險與治理架構 可以輸入： 「請製作一段iPAS AI應用規劃師考前複習影片，聚焦生成式AI導入流程、提示工程、RAG、模型幻覺、資料隱私及著作權風險。不要逐章摘要，請優先整理容易混淆及適合出情境題的內容。」 Gemini Notebook的影片摘要可設定影片形式、語言、視覺風格與自訂要求；其中解說型影片支援繁體中文，但部分影片形式目前可能僅支援英文。 影片適合建立整體理解，但仍不能取代官方教材與實際作答。 藉由Gemini Notebook建立可執行的兩週「14天衝刺備考流程」 建立Notebook後，可以按照以下方式安排兩週衝刺： 時間備考內容第1天：整理資料與程度診斷加入學習指引、考試範圍及歷屆試題，完成兩科診斷測驗，找出弱項。第2至5天：補強科目一每天選擇一至兩個弱項，完成：● 一堂15至20分鐘短課程● 一組閃卡● 10題練習● 一段當日主題語音摘要第6至9天：補強科目二集中練習：● 生成式AI● 大型語言模型● 提示詞設計● RAG與模型微調● 企業AI應用● 倫理、個資、著作權與資安每天通勤時收聽一個主題的語音摘要，晚上再完成測驗與錯題分析。第10至11天：歷屆試題演練按照正式考試節奏完成題目，不要邊做邊查答案。完成後，將錯誤分成：● 觀念不熟● 名詞混淆● 情境判斷錯誤● 粗心失分第12天：弱項回補請Gemini根據累積的作答紀錄，安排優先複習課程。同時製作一段「個人弱項語音摘要」，只複習反覆答錯的內容。第13天：完整模擬測驗進行跨科模擬，檢查：● 答題速度● 各科分數● 容易失誤的題型● 是否能在沒有提示的情況下判斷答案第14天：考前輕量複習不要再大量增加新教材，以免造成記憶混亂。只複習：● 錯題● 「Flashcards」● 「Mind Map」● 考前語音摘要 最後，3個使用Gemini Notebook備考重要小提醒！ 一、AI整理的內容不一定完全正確 Gemini Notebook會根據加入的資料產生回答、題目、心智圖、語音與影片，但仍可能出現錯誤或音訊異常。Google也提醒，AI生成的回答與學習內容應再次確認。 考試範圍、名詞定義及標準答案，應以iPAS官方簡章、評鑑內容範圍、學習指引與勘誤表為準。 二、不要上傳公司機密或敏感資料 若使用工作資料作為案例，應先確認是否包含： 個人資料 客戶資料 未公開營運資訊 公司機密 帳號密碼 內部系統畫面 準備證照時，使用公開教材及個人筆記即可，不需要把敏感工作資料加入筆記本。 三、不要只看摘要或只聽語音 只看摘要或收聽Podcast式內容，容易產生「我已經會了」的錯覺。 真正能提升考試表現的，是持續進行： 學習觀念 → 主動回想 → 完成測驗 → 分析錯誤 → 再次練習 語音摘要、影片、閃卡與心智圖都是輔助工具，最後仍要透過實際作答，確認自己能不能在沒有提示的情況下選出正確答案。 「以AI制AI」，讓AI從答案產生器，變成備考教練！ Gemini Notebook最有價值的地方，不只是幫你縮短教材或快速產生題目，而是能將分散的備考資料，轉換成一套依照個人弱點持續調整的學習流程。 準備「iPAS AI 應用規劃師初級」時，可以先從三件事開始： 加入官方學習指引與歷屆試題。 完成一次程度診斷。 建立第一份錯題清單。 接著，再逐步加入短課程、學習卡、心智圖、語音摘要、影片摘要與模擬測驗。 閱讀教材時建立理解，透過測驗找出弱項，再利用語音摘要把通勤與零碎時間轉換成複習時間。 與其每天煩惱「今天該讀哪一章」，不如讓AI根據實際表現，協助你找出下一個最值得投入時間的學習重點。 補充資料：6組實用提示詞 建立讀書計畫：「距離iPAS AI應用規劃師初級考試還有四週，我平日每天可以讀40分鐘，週末每天可以讀兩小時。請根據官方評鑑範圍、診斷結果及歷屆題目，安排每週學習主題、練習題量、語音複習及總複習日。」 解釋陌生觀念：「請根據加入的官方教材，用沒有程式背景的上班族也能理解的方式，說明RAG、模型微調與提示工程的差異，並各舉一個企業應用案例。」 練習情境題：「請針對企業導入生成式AI時的資料隱私、著作權、資訊安全及模型幻覺，設計10題四選一情境題。選項需要有迷惑性，但答案必須能從官方教材判斷。」 分析錯題：「請分析這次測驗中的錯題，不只說明正確答案，也要指出其他選項錯在哪裡，並整理我可能混淆的觀念。」 產生語音摘要：「請根據我選取的官方教材與錯題紀錄，製作繁體中文語音摘要。內容以沒有技術背景的上班族為對象，聚焦我最容易答錯的五個觀念，並使用企業情境協助理解。」 考前總複習：「請根據我的歷次測驗與錯題紀錄，整理考前最需要複習的20個觀念。每個觀念包含一句定義、一個常見陷阱及一道快速自我檢查題。」 更多相關網站與官方資源 Gemini Notebook相關網站 Gemini Notebook網頁版：建立筆記本、加入教材，並使用語音摘要、閃卡、測驗及心智圖。https://notebooklm.google.com/ Google Gemini網頁版：建立Study and learn學習筆記本及設定學習目標。https://gemini.google.com/ Gemini Notebook官方說明中心：查詢最新功能與操作方式。https://support.google.com/gemininotebook/ Gemini Notebook語音摘要說明：在 Gemini Notebook 中生成語音摘要 Gemini Notebook學習卡與測驗說明：在 Gemini Notebook 生成學習卡或測驗 Gemini Notebook心智圖說明：在 Gemini Notebook 中使用心智圖 Gemini Notebook影片摘要說明：在 Gemini Notebook 中生成影片摘要 Gemini Notebook手機版說明：開始使用 Gemini Notebook 行動應用程式 iPAS AI應用規劃師相關網站 iPAS AI應用規劃師考試資訊：查詢考試科目、日期、地區、獲證標準與考試簡章。https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/AIAP/exam-info iPAS AI應用規劃師學習資源：下載官方學習指引、公告試題、參考書目與相關資料。https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/AIAP/learning-resources iPAS AI應用規劃師考試報名：查詢各梯次報名時間與注意事項。https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/AIAP/exam-registration 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你也有週一症候群嗎？英文是Monday Blues 還是 Blue Monday 呢？一篇文章帶你了解它們的在文法上的差別！ 1. Monday Blue • 定義： Monday Blue 指的是人們在週一感受到的情緒低落、缺乏動力或疲倦的狀態，通常與週末的結束有關 • 語法結構： Monday Blue 是一種名詞短語，blue 指「憂鬱、低落的情緒」 • 常用情境： 描述週一的情緒憂鬱心情，是日常口語化的說法 • 例句：I always have the Monday blues after a relaxing weekend. 輕鬆的週末結束後，我總是感到週一憂鬱。 • 例句：She’s trying to fight the Monday blues with a big cup of coffee. 她正在用一杯大咖啡對抗週一的低落情緒。 2. Blue Monday • 定義： Blue Monday 通常指特定的日子，一年中最憂鬱的一天（冷門小知識：根據某些心理學研究，通常是每年一月的第三個星期一），可以指任何感到憂鬱的週一 • 語法結構： Blue Monday 是一個專有名詞短語，blue 在這裡當作形容詞，是「憂鬱」的意思 • 常用情境： 更正式或新聞文章中使用，描述一年中特定的週一情緒低落的現象 • 例句：Today is Blue Monday, said to be the saddest day of the year. 今天是「憂鬱星期一」，據說是一年中最悲傷的一天。 • 例句：Many people feel down on Blue Monday after the holiday season ends. 假期結束後，許多人在「憂鬱星期一」感到沮喪。 Monday Blue 是廣義的、泛指每個週一可能感到的低落情緒，日常生活中更常見，Blue Monday 則更具特定性。你比較常使用哪個說法呢？

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FAE 工程師，也就是應用工程師，是現代科技產業中不可或缺的一環。如果你正在考慮投身這個領域，這篇文章將帶你深入了解 FAE 工程師的薪水待遇、工作內容以及面試技巧，幫助你做好萬全準備。 ▍FAE 工程師是什麼？ FAE 工程師（Field Application Engineer）主要負責協助客戶解決產品使用問題，並在客戶與企業之間擔任溝通橋樑。這個職位廣泛存在於硬體和軟體產業，尤其是在半導體領域。FAE 工程師需要熟悉公司的業務、產品技術及相關流程，提供客戶解決方案，並反饋客戶的需求給內部團隊。 ▍FAE 工程師的工作內容 FAE 工程師的工作主要涵蓋以下三大領域： 1. 技術支援：協助客戶解決產品問題，提供技術培訓。 2. 產品簡報：向客戶展示產品功能、應用及維護資訊。 3. 客戶關係維護：建立並維護長期的客戶關係，確保客戶滿意度。 此外，FAE 工程師需要了解企業的產品與業務，熟悉相關技術知識與作業流程，並能提出符合客戶需求的解決方案。 ▍FAE 工程師的薪水待遇 根據不同的經驗和學歷背景，FAE 工程師的薪水待遇會有所不同。 ● 初級 FAE 工程師（1-3 年經驗） 月薪大約在 NT$38,000 到 NT$50,000 之間，年薪則約為 NT$500,000 到 NT$800,000。 ● 中高階 FAE 工程師（具備 5 年以上經驗） 月薪可達 NT$60,000，年薪則可超過 NT$900,000。 如果擁有碩士學歷，平均月薪可達 NT$70,000 以上。 ▍FAE 工程師的面試準備 為了在 FAE 工程師的面試中脫穎而出，以下是一些重要的準備技巧： 1. 了解應徵公司及其產品：對公司的背景和產品有基本的理解。 2. 模擬面試及產品簡報：練習向不熟悉產品的人溝通產品特點和解決方案。 3. 預測面試官的問題：準備回答與產品應用相關的問題。 4. 積極提問：在面試中表現出對產品及職位的興趣。 在面試前，建議準備好自我介紹、為何想應徵此職位、對公司的了解及職涯規劃等基本問題。此外，也可以了解公司與團隊的規模、主管風格及工作比重等細節。 ▍FAE 工程師的職涯成長 FAE 工程師的職涯發展方向多樣，可以根據個人的興趣和專長選擇專注技術或溝通管理。技術專長者可以成為特定領域的專家，而擅長溝通者則可以往管理職位發展，如專案管理或業務工程師。 FAE 工程師是一個充滿挑戰和機遇的職位，適合對技術和客戶服務有熱情的人。如果你有志於成為一名 FAE 工程師，請充分準備你的履歷和面試，並持續提升自己的專業技能和溝通能力。希望這篇文章能幫助你在 FAE 工程師的職涯中順利前行。 ➤ 更多 FAE 工程師職缺＆面試懶人包：https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?category=research-engineer&goto=recommend&utm_source=104&utm_medium=nabi_post ➤ 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！

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

進入職場工作後，就開始有了各式各樣的頭銜和職稱，工程師、PM、設計師、業務、行銷……。也隨著在職場的打滾，逐漸開始看到有些不一樣的頭銜：資深工程師、產品總監、首席設計師、業務經理、行銷副總……。這些頭銜看起來光鮮亮麗，似乎每個人都應該以爭取到頭銜為目標，作為職場的努力方向，但真的是這樣嗎？究竟頭銜和職稱到底重不重要？ 👉 #頭銜很重要 有些公司在看到廠商派來的業務只是專員時，會透露出一股不屑和輕蔑的態度，甚至覺得這家廠商不尊重自己，派來的層級居然是「專員」，因此會有業務經理滿街跑的說法，為的就是避免被不知道哪來的客戶用不平等的心態看待。 這時，頭銜就很重要，因為它可以讓公司不會因為莫名其妙的原因而掉單。 有些需要建立名聲和品牌印象的工作者，不管是在建立個人品牌，還是在擔任顧問，如果能夠端出知名企業工作過的頭銜，就能夠很快速地建立對工作者的信任感，也會較為相信他／她說的話可能有其道理，不論我們是否聽不懂參不透。 這時，頭銜就很重要，因為它證明了這個人通過了現代社會的篩選機制，跨過了一道甚至數道不容易跨過的門檻。 👉 #頭銜不重要 在第一印象過後，透過彼此的交談，可以得知眼前的這個人是否了解自家的商品，是否知道客戶真正的需求和痛點是什麼，是否透露出一味想要成交這筆訂單的急躁。 這時，頭銜就不重要，因為談判技巧、商業分析、對產業的洞察、對商品跟客戶的了解才能讓生意成交。 在讀者點開文章後、聽完講師介紹後，發現這位工作者的文字語焉不詳、詞不達意、文件邏輯不通、東拼西湊，或者程式結構紊亂、專有名詞亂用，根本沒辦法讓人信任這位工作者的專業。 這時，頭銜就不重要，因為專業能力的累積、充分完整的表達，才能讓人持續地相信你／妳的產出。 👉 #那到底頭銜重要還是不重要？ 頭銜就是最容易最快速的篩選判斷機制，讓不認識的人能夠在茫茫人海中，可以迅速建立印象的鉤子。頭銜就是在這個社會機制底下，證明自己佔有一席之地的證據。而頭銜帶來的關注、期待、信任，能不能夠持續地維持、增強，完全仰賴工作者在自己的工作領域、賽道上是否有底蘊、是否有持續進步，這就跟頭銜沒有任何關係了。 如果想要追求頭銜，那就去追吧，但頭銜不應該是目的，而是讓自己累積更多實力時，伴隨而來的好處。也許追求頭銜時失敗了，但過程中自己為此而做的努力跟收穫都不會是白費的。

一切基礎的根本開始學習27年如下 1-5年:機件劃線/鑽孔/備料/組裝/測試(電氣油壓)/校驗/裝櫃出貨 6-15年:設備按裝水平垂直校驗調整/單機測試/全機運轉/商轉生產/安全保養操作教學 15-26年:以上進行執行,增加組裝課材建立與教學/設備安全保養手冊建立/廠內5S標準化/SOP人員教學/廠內組裝進度與廠外加工物件追蹤

過年打麻將，新手打牌是否老是忘記台數怎麼計算?這篇文章將為你解答，麻將的台數是根據玩家手中的牌型和牌面的組合而計算的，不同的組合會對應不同的台數。以下是一些常見的麻將台數： Q：莊家，什麼是莊家台? A：莊家台每個人都會輪到，當輪自己作莊時，基本就一台，連莊時就會累加台數。 🟩莊家台🟩 (1) 莊家：1台_做莊者，無論胡牌或放炮 ( 打出的牌被別人胡 ) 都多算一台。 (2)連莊拉莊：2n+1台_莊家胡牌即可連莊，連1拉1為3台，連2拉2為5台，連3拉3為7台….依此類推。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Q：自摸，什麼是自摸台? A：當要胡牌是由自己摸到時為自摸，同時摸到的牌要放在旁邊，不可併入牌中。 🟩自摸台🟩 (1)自摸：1台_自己摸到胡牌所要的牌。 (2)門清：1台_不吃、不碰、不槓，全部16張的都在自已牌內。 (3)門清自摸：3台_門清又自摸。 (4)單吊：1台_只聽一張牌。(含中洞、偏張) - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Q：天地，什麼是天地胡? A：天地胡，算是人品爆發時才會出現，而天地胡中共包含天胡、地胡、人胡，而這三種胡牌方式則取決於摸牌的順序。 🟩天地胡🟩 (1)天胡：24台_莊家在牌局第一輪，抓完牌後，立即就胡牌。 (莊家限定) (2)地胡：16台_其他三家，在第一輪，抓完牌就胡牌。 (3)人胡：8台_牌局一開始，第一輪有人就放槍。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Q：大四喜，什麼大四喜？ AM：四喜分別有大四喜與小四喜，而三元牌又有區分大三元與小三元，而大小之分最簡單的區分方式就是，大都是三個一組，小的則會最後一組為對子。 🟩四喜/三元台🟩 (1)大四喜：16台_牌中有東、南、西、北四組刻子。(無論是碰到的，還是自已摸進來皆可算) 🟠如：東東東 西西西 南南南 北北北 + 萬或筒所組合的順子與一組對子 (2)小四喜：8台_牌中一樣由東、南、西、北所組成，但其中一組只有對子。 (無論是碰到的，還是自已摸進來皆可算) 🟠如：東東東 西西西 南南南 北北 + 萬或筒所組合的順子 (3)大三元：8台_牌中有，中、發、白所組合的刻子。 (無論是碰到的，還是自已摸進來皆可算) 🟠如：中中中 發發發 白白白 + 萬或筒所組合的順子與一組對子 (4)小三元：4台_牌中有，中、發、白所組合的刻子，但其中一組為對子。 (無論是碰到的，還是自已摸進來皆可算) 🟠如：中中中 發發發 白白 + 萬或筒所組合的順子 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Q：暗刻台，什麼暗刻台？ A：暗刻台所指的就是，牌中有三張一樣的，放在牌中為暗刻，一組為一暗刻、二組也二暗刻...依此類推。 🟩暗刻台🟩 (1)五暗刻：8台_牌中有五組刻子(暗槓)，沒碰出去，全在自已的牌內。 🟡如：一萬一萬一萬 三筒三筒三筒 七條七條七條 東東東 北北北 (2)四暗刻：5台_牌中有四組刻子(暗槓)，沒碰出去，全在自已的牌內。 🟡如：一萬一萬一萬 三筒三筒三筒 七條七條七條 東東東 (3)三暗刻：2台_牌中有三組刻子(暗槓)，沒碰出去，全在自已的牌內。 🟡如：一萬一萬一萬 三筒三筒三筒 七條七條七條 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Q：清一色，什麼清一色？ A：清一色所指的是只有一種花色，比方全萬字、全索條、全筒子，而清一色中若帶有字，則變為混一色。 🟩一色台🟩 (1)字一色：16台_牌中由「東南西北中發白」字牌所組成。 🔴如：東東東 西西西 南南南 中中中 發發發 白白 (2)清一色：8台_牌中由一種花色所組合，如全萬字、全筒子、全條子。 🔴如：一萬二萬三萬四萬五萬六萬七萬八萬九萬… (3)混一色：4台_牌中只有字牌(東南西北) + 一種花色(萬、筒、條則一)。 🔴如：一萬二萬三萬 八萬八萬 東東東 西西西 南南南 中中中 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Q：碰碰胡，什麼碰碰胡？ A：碰碰胡跟暗刻剛好相反，暗刻是放在牌中，碰碰胡則是全有的牌都是碰出去的。 🟩碰碰台🟩 (1)碰碰胡：4台_牌中全都是對子所組成，沒有任何的順子，可自已摸進來，也可是碰來的。 🔵如：一萬二萬三萬 八萬八萬 東東東 西西西 南南南 中中中 (2)全求人：2台_牌全都是吃或碰，手中只剩下一張牌，並由任一家放砲，才可算為全求人，自摸者不算。 (3)平胡：2台_牌中由五組對子 + 一組對子，且無字、無花，聽雙洞才能算平胡。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 槓上/海底： 🟩特殊台🟩 (1)槓上開花：1台_摸到花牌或槓牌後，經補牌，而胡牌者，再多加一台。(可累加自摸台)。 (2)海底撈月：1台_摸到牌局最後一張，恰巧為所要的胡牌棋子，再多加一台。 (3)海底撈魚：1台_摸到海底最後一張，丟出去放槍被胡，再多加一台。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 花槓/搶槓： 🟩特殊台🟩 (1)八仙過海：8台_拿齊8張花牌(春、夏、秋、冬、梅、蘭、竹、菊)即可胡牌。 (2)七搶一：8台_拿齊7張花牌，當其中一家，拿到另一張花牌時，即可胡那一家。 (3)花槓：1台_胡牌時，牌前有四張花牌 (春、夏、秋、冬) 或 (梅、蘭、竹、菊) 可再多加一台。 (4)搶槓：1台_當別家喊槓，正巧補槓的牌，為自已所要胡的牌，就可搶槓胡牌。(明槓) - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 圈風台： 🟩特殊台🟩 (1)花牌：1台_當以開門計算，東(春、梅-1花)、南(夏、蘭-2花)、西(秋、菊-3花)、北(冬、竹-4花)。 (順時鐘算) 🟣如：東家拿到春又拿到梅，就可累計成二台。 (2)圈風台：1台_目前是東風圈，拿到東風刻子，可再加一台。 (3)門風台：1台_依自已的坐風，比方坐北，拿到北風的刻子，可再加一台 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 這些只是一些常見的麻將台數，實際上計算台數還要根據具體的牌型和規則來確定，不同的地區和玩法可能會有些許差異。對於初學者來說，可以通過練習和熟悉常見的牌型來更好地理解和掌握台數的計算方法。 提醒：過年期間打麻將怡情，不要有觸犯法律之行為唷! 資料來源：梅問題教學網

生成式AI熱潮即將進入新階段，企業對AI人才的需求也明顯發生變化。前幾年當我們談到「AI人才」時，多數人第一時間想到的可能是「AI工程師」、「資料科學家」或「機器學習工程師」；但到了2026年，另一群人才正在快速受到企業重視——那就是「AI產品經理」(AI Product Manager)。 文／《104學習》 本文導覽 AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段 根據《104學習》發布的《AI人才趨勢報告》，近5年台灣AI人才需求成長 97.6%，明顯高於整體招募市場同期增幅。其中，「專案／產品管理」相關AI人才需求從2022年平均每月951人，增加至2026年3,453人，5年增幅高達263.1%，是成長幅度最高的職類。 這個數字透露了一個重要訊號：企業現在缺的不只是「會開發 AI 的人」，更缺「知道怎麼把 AI 做成產品的人」。 而這樣的轉變並不只發生在台灣。 從美國科技業到全球大型企業，AI發展的焦點正在從「模型有多強」，進一步走向「AI能不能真正進入工作流程、解決問題，並產生可以衡量的商業成果」。 產品經理，也因此站到了這波 AI 轉型的第一線。 延伸閱讀：不再只看影片！AI如何顛覆企業培訓？「圍繞AI設計學習體驗」成2026職場新顯學 AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」 「AI產品經理」(AI Product Manager)並不是多學、會用幾個AI工具，就可以在職稱前面加上「AI」。 簡單來說，AI PM 真正要做的是： 找到值得 AI 化的問題，設計 AI 解決方案，再把它變成使用者願意使用、企業可以持續經營的產品。 傳統產品經理需要進行：使用者研究、規劃 Roadmap、管理產品需求、分析數據，以及協調設計與工程團隊。 儘管這些能力到了AI時代仍然重要，但AI產品又多了不少全新的不確定性。 例如： AI回答到什麼程度才算正確？ 準確率90%可以上線嗎？ 如果AI判斷錯誤，誰負責？ 哪些事情可以讓AI自動完成？ 什麼時候需要人類確認？ 模型使用成本多少才合理？ 使用者資料能不能送進大型語言模型？ AI產生幻覺時，產品要如何處理？ 這些問題已經不單純是工程問題，同時也是產品的問題，因此，AI PM 的角色正在逐漸從單純的「需求管理者」，轉向：「Product Manager × AI Solution Designer × Business Owner」。 延伸閱讀：AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！ 哪些職類適合轉職成AI產品經理？這5種背景都有機會 你可能會想：「一定要原本就是產品經理，才能成為AI產品經理嗎？」 其實不一定。 AI產品經理需要的並不是單一技能，而是「產品思維 × AI理解 × 商業判斷 × 產業知識」的組合。因此，不同職務背景的人，都可能帶著原本的專業優勢切入AI產品領域。企業需要的不只是懂技術的人，更需要能理解實際工作問題、知道哪些流程值得AI化的人。 舉例來說，以下幾類工作者，轉職AI產品經理時尤其具有既有優勢： 產品經理／專案經理：產品方法與跨部門協作能力最接近。 軟體工程師／資料分析師：懂技術，更容易判斷AI能不能做。 UX／UI／使用者研究：最懂使用者如何與AI互動。. 行銷／營運／商業企劃：最了解市場、流程與ROI。 HR、金融、醫療、製造、教育等產業專業人才：Domain Knowledge可以成為最大優勢。 因此，想轉職AI產品經理，不一定要把過去的工作經驗全部歸零。相反地，原本累積的產業知識，很可能就是你的轉職籌碼。 真正需要做的，是在既有專業上補上「產品方法」與「AI能力」，慢慢形成自己的跨域組合：原本專業 × Product × AI。 未來企業需要的AI PM，很可能不是最會下Prompt的人，而是最清楚「問題在哪裡、AI可以怎麼解、產品怎麼落地，以及最後能不能創造商業價值」的人。 [course_plugin api_type='course_id' title='第一屆－AI 產品經理學習營​｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] 趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散 AI發展初期，企業最需要的是AI Engineer、Machine Learning Engineer、Data Scientist等技術人才。 但當企業真正開始導入生成式AI，管理者面對的問題就變了。 以前問的是：「我們能不能做AI？」 現在問的是： 「哪些流程最值得 AI 化？」 「這個功能真的有人需要嗎？」 「AI 可以節省多少時間？」 「導入之後能不能增加營收？」 「這筆 AI 投資到底值不值得？」 104人力銀行的人才數據也反映出這個轉變。除了專案／產品管理人才需求5年內增加263.1%之外，業務銷售相關的AI人才需求也增加247.8%，行銷相關需求則增加了165.4%，都是非常高的成長曲線。 換言之，AI已經不再只是資訊部門或研發部門的事情。它開始進入：產品、營運、行銷、業務、人資、金融、製造、教育等不同場景。 無獨有偶，世界經濟論壇(WEF)所發表的《Future of Jobs Report 2025》也將「AI and Big Data」列為未來成長最快的技能，並預估到2030年，現有工作所需的核心技能有約39%將發生變化。 所以未來真正稀缺的，可能不只是 AI 工程師，而是：懂原本專業，又知道如何利用 AI 改變工作的跨域人才。 [course_plugin api_type='course_id' title='第一屆－AI 產品經理學習營​｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] 趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代 當2023、2024年AI應用剛起步流行時，多數企業選擇做「生成式AI」，那時候最常見的應用，就是「AI Chatbot」的應用。例如以下的情境應該不讓人感到陌生： 員工問：「公司差假怎麼申請？」 AI從知識庫找到答案後回覆答案。 但現在企業開始往下一個階段前進：「AI Agent」。 不同的是，過去AI Chatbot的主要負責的工作是：「回答問題」，而AI Agent能做到（或想做到）的則是：「完成任務」。 例如：過去的客服AI可能只是告訴顧客如何退貨。未來的AI Agent可能直接可以執行以下的動作： 讀取訂單 直接執行以下5個SOP → 判斷是否符合退貨資格 → 建立申請 → 通知物流 → 更新 CRM → 回覆顧客 因此連帶讓產品設計從過去陽春的「對話介面」，直接變成完整可以提供服務的「AI Workflow」。 不過，根據勤業眾信在《2026 AI企業現況報告》指出，就算企業已開始積極布局Agentic AI，但當前AI的治理與組織準備程度仍有落差；企業真正面臨的挑戰已從「要不要用AI」，逐漸轉向「怎麼安全地讓AI進入核心流程」。 這也是AI PM接下來最重要的工作與挑戰，產品經理必須懂得設計： AI 可以做到哪一步？ 什麼時候交回給人？ 哪些操作需要再次確認？ AI 可以存取哪些資料？ Agent 執行錯誤後如何恢復？ 如果過去PM主要工作是在設計產品的「User Flow」，未來很可能還要學會設計：Human × AI × System 的 Agent Workflow。 延伸閱讀：文科生的AI時代生存指南：這4類證照幫履歷「套上科技濾鏡」，跨領域轉職必備！ 趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要 AI同時也正在重新定義產品經理與工程團隊之間的工作邊界。 過去 PM 想驗證一個產品概念，常見流程可能是： 需求研究 → Wireframe → Figma Prototype → PRD → 工程開發 → MVP 現在，Vibe Coding、AI Coding Agent、No-code／Low-code等工具正在壓縮這段流程。 產品經理即使沒有完整工程背景，也開始有機會自己建立： AI Chatbot 簡單Web App AI知識庫 RAG應用 自動化Workflow AI Agent Prototype 未來企業期待 PM 的可能不只是：「你能不能把需求寫清楚？」，而會進一步變成：「你能不能先把想法做出來，證明值得投入？」 雖然這並不代表產品經理都要轉職成工程師。 但是當你真正理解基本的技術邏輯（包括 API、LLM、RAG、Prompt、Agent與資料流程），才能更有效率地和工程團隊一起完成產品。 延伸閱讀：PM的隱性停滯：你是「救火型PM」還是「系統設計型PM」？ 趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小 生成式 AI 剛出現時，「Prompt Engineering」曾經被視為非常稀缺的能力。但隨著模型能力持續提升，單純會操作ChatGPT、Claude 或 Gemini，會逐漸變成知識工作者的基本能力。 真正拉開 AI PM 差距的問題，不再只是：「Prompt 怎麼下？」，而是：「什麼問題值得交給 AI？」 例如：公司有50個客服流程，哪5個最值得優先 AI 化？AI 自動化率做到多少才有 ROI？如果準確率只有 90%，剩下 10% 的錯誤會造成什麼影響？哪些情境一定需要 Human-in-the-loop？ 這些問題靠 Prompt Engineering 解決不了，它需要的是：「產品判斷＋商業理解＋AI知識＋產業經驗」。 因此未來有價值的人才組合，很可能會是： 金融 × AI HR × AI 醫療 × AI 製造 × AI 教育 × AI 行銷 × AI 對已經有幾年工作經驗的產品經理而言，原本累積的Domain Knowledge（領域知識）並不會因AI出現而失去價值，反而可能成為自己切入AI產品的重要優勢。 延伸閱讀：AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司 趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI 生成式 AI 剛進企業時，許多組織最先觀察的是： 多少員工開始使用AI？ 一天用了幾次？ 有哪些團隊導Chatbot？ 但2026年之後，更重要的問題開始變成：「用了之後，到底產生多少價值？」 根據勤業眾信在2026年的研究顯示，66% 的企業已經從AI獲得生產力或效率提升；但是只有約20%已經看到AI帶動營收成長。儘管74%的企業期待未來AI可以創造營收，但這中間巨大的落差，就是「AI Product Manager」的機會。 OpenAI在2026年談企業AI投資管理時，也提出不應只看Token單價，而應衡量AI每一美元實際完成多少有價值的工作，包括成功完成的任務、節省時間、改善決策以及能否形成可規模化工作流程。 因此 AI PM 未來除了 DAU、Retention、Conversion 等傳統產品指標，還可能需要理解： Task Success Rate Accuracy Hallucination Rate Latency Automation Rate Human Intervention Rate Cost per Successful Task 最後回到最核心的問題：這項AI產品，到底替使用者與企業創造了什麼價值？ 延伸閱讀：85%員工上完課卻不會用！AI時代真正的危機不是失業，而是你的「技能已過期」 趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍 2026 年另一個值得注意的全球變化，是 AI 法規正式進入執行階段。 歐盟的《AI Act》於2024年生效，多項規範已在2026年8月2日進入適用或執行階段，包括特定 AI 系統的透明度義務；部分高風險 AI 系統則有不同的後續實施時程。 因此做 AI 產品時，PM 未來還需要思考： 使用者知不知道自己正在跟 AI 互動？ AI 產出的內容需不需要標示？ 產品使用了哪些資料？ 哪些事情一定需要人工決策？ 系統如何留下紀錄？ AI 判斷錯誤後如何追蹤？ 特別未來的世界裡，金融、人資、醫療、教育等領域，AI Governance很可能逐漸成為產品設計的基本能力，需要注意的規範範圍將會愈來愈廣。 延伸閱讀：AI基本法借鏡國外 美專法重競爭、歐盟南韓有罰則 未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」 從更長期來看，「AI Product Manager」甚至未必永遠是一個獨立職稱。 就像現在很少有人特別強調自己是「Internet Product Manager」，當AI逐漸成為所有數位產品的底層能力後，企業遲早有一天將不再區分：Product Manager、AI Product Manager，而會認為：「產品經理本來就應該理解 AI」。 因此，真正值得產品工作者思考的，可能不是：「我要不要轉職 AI PM？」而是： 「我的 PM 能力，要怎麼升級成 AI 時代需要的產品能力？」 想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始 如果把目前 AI Product Manager 所需能力整理成學習地圖，大致可以分成四層。 第一層｜產品基本功使用者研究、需求分析、產品策略、Roadmap、數據分析、商業模式第二層｜AI基礎理解生成式 AI、LLM、Prompt、API、RAG、AI Agent、資料流程第三層｜AI產品實作AI Product Design、AI Workflow、Prototype、產品驗證、Evaluation、Human-in-the-loop第四層｜AI商業化能力AI ROI、成本管理、AI Governance、產品商業模式與產業應用 真正的挑戰，是把這些原本分散的知識串在一起。 因為很多人現在已經「會用AI」，但從使用AI工具，到真正能提出一個AI產品構想、驗證需求、設計流程，再做出可以展示的Prototype，中間其實還有不小的距離。 [course_plugin api_type='course_id' title='第一屆－AI 產品經理學習營​｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] 光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步 如果你原本就是產品經理、專案經理，或者希望往 PM 領域發展，現在需要補的可能已經不只是再上一堂「ChatGPT 工具課」。 而是實際練習： 怎麼找到值得用 AI 解決的問題？ 怎麼把需求轉成 AI 產品構想？ 怎麼和技術團隊討論 AI 解法？ 怎麼快速驗證產品？ 怎麼把 AI 概念變成真正的產品提案？ 針對這樣的能力轉型，104人力銀行也與緯育TibaMe合作推出「第一屆AI產品經理學習營」，鎖定希望在PM實務中應用 AI、提升產品提案能力，以及希望踏入產品經理領域的職場工作者。課程預計自2026年10月17日起正式展開。 與單純介紹 AI 工具有所不同，如果你的目標是往 AI Product 發展，更值得關注的是能否透過有結構的學習與實作，把「AI 知識」轉化成真正能用在工作上的「產品能力」。 👉 查看「第一屆 AI 產品經理學習營｜緯育 TibaMe × 104 人力銀行」課程資訊 從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段 回頭看這幾年的市場，可以大致看到產品人才能力的變化： 2023，會用 AI，是加分：生成式 AI 與 Prompt 開始普及。 2024，懂 LLM，是稀缺能力：企業開始嘗試 RAG、企業知識庫與生成式 AI 應用。 2025，能做 AI Product，開始受到重視：AI 從實驗性專案逐漸走向正式產品。 2026，能設計 Agent、Workflow、Evaluation 並衡量 ROI，價值快速提升：AI 開始真正進入企業核心工作流程。 放眼望去，下一階段真正稀缺的工作能力組合，很可能是：AI × Product × Domain × Business。 AI 工具的操作門檻只會愈來愈低，真正有價值的，反而是那些知道問題在哪裡、知道什麼值得 AI 化、能把想法變成產品，也知道怎麼衡量成果的人。 所以，對產品經理而言，現在真正值得問的或許不是：「AI會不會取代PM？」 而是：「當AI開始改變所有產品，我是否已經具備下一代PM需要的能力？」 推薦閱讀 AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司 AI代理人時代，勝負不在AI多聰明！林之晨：關鍵在組織消除落地摩擦力 AI拆解傳統職位、重組專業分工：下一批高薪人才長什麼樣？

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

看到一支關於Looker Studio結合Gemini的影片，當時看到影片覺得真的是太棒了，可以運用AI對話直接做視覺化報表與數據分析。 整理了行銷人最常用的Looker Studio跟Gemini的介紹，包含對話式分析、智慧報表，掌握AI行銷數據分析的新趨勢。 文章內容從能「對話」的 AI 分析助手出發，探討內容如下： ◼Gemini與Looker Studio介紹 ◼Looker Studio x Gemini視覺化報表生成 ◼對行銷決策與資料洞察的觀點 👉 看完整文章：https://jasondiginote.com/lookerstudio-gemini-ai-analytics/

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！

想學會一門語言，除了上課之外，現在也有很多好用的 App 可以參考。這邊精選了 3 款老師用過、覺得最能幫助日語進步的 App！ 一起來看看，開啟日文自學之旅吧！ 這篇要來跟大家分享我在學習日語的時候，用過覺得最能幫助日語進步的三款 App！ 這些 APP 可能因為地域關係使用台灣的帳號可能無法下載到，建議辦一個日本的帳號會比較好。（也補充，App 版本由於地區限制，有可能需要使用 VPN 下載。） 看更多…. https://hahow.in/cafeteria/articles/60b5f271614db0539a143b2e

隨著時代的變遷和資訊科技的不斷進步，資訊安全管理的重要性日益凸顯。ISO 27001標準作為國際上廣泛接受的資訊安全管理系統（ISMS）標準，一直是組織確保資訊安全的重要參考依據。在2022年底，國際標準組織（ISO）發布了新版ISO/IEC 27001:2022，轉版時程為期三年，代表2025年10月31日之後，ISO/IEC 27001:2013 舊版證書將失效。而自2024年5月1日後，也不再進行2013版的驗證及審核。 這次新公布的ISO 27001：2022相較於前次2013版本，2022版本導入了Cybersecurity and Privacy Protection(網路安全與隱私保護)，且關注在風險管理、透過 ISMS 因應利害關係方議題、控制措施分類與拓展、以及領導統御與治理階層參與程度等重要議題。 安碁學苑在2023年即針對ISO 27001:2022轉版重點進行說明，協助各位快速掌握新版要點，順利完成轉版！ 若還沒完成轉版，或是對於證照有興趣者，可參考以下課程，助您完成考照喔！ 📌【轉版需求】ISO 27001:2022 主導稽核員轉版訓練課程：https://acsiacad.pse.is/iso27001to2022 📌【新照考取】ISO 27001:2022 主導稽核員訓練課程：https://acsiacad.pse.is/iso27001course

AppFlowy 是一個開源的筆記與生產力管理工具，常被視為 Notion 的替代品。有人認為 AppFlowy 可能取代 Notion，主要因為它具備一些 Notion 沒有的特點，吸引了部分用戶和開發者，特別是在以下幾方面： 1. 隱私與控制權：AppFlowy 是開源的，允許使用者在本地端或私有伺服器上託管，掌控自己的數據存儲位置和安全性。對於一些對隱私和數據安全要求高的用戶來說，這種自由度是 Notion 難以提供的。 2. 高客製化與開源社群：AppFlowy 的開源特性讓使用者和開發者可以根據需求擴充功能或調整使用體驗。隨著社群和貢獻者的加入，AppFlowy 的功能也有望快速擴展，並與 Notion 競爭，甚至在某些功能上超越 Notion。 3. 離線支持：AppFlowy 可以完全在離線模式下使用，而 Notion 雖然支援部分離線功能，但並不完善，特別是無法穩定同步和編輯的情況下，使用體驗會受到限制。對於需要在無網路環境中工作的用戶，AppFlowy 的離線支持是一大優勢。 4. 無使用限制：Notion 的免費版有使用限制（如區塊數量限制），而 AppFlowy 作為開源軟體，並沒有這些限制，尤其在長期大量使用的情境下可能更加經濟。 5. 隨著社群需求發展：開源專案的另一大優勢是能夠迅速根據社群需求進行調整和優化，而不需要等待官方發布更新。因此，如果使用者對某個特定功能有需求，AppFlowy 的社群可以更靈活地滿足。 ▎這些因素讓一些人認為，AppFlowy 具有與 Notion 競爭的潛力，特別是在注重隱私、控制、客製化和無網路使用需求的使用者群體中。隨著 AppFlowy 的開發進展，若能持續提升穩定性、功能豐富度與易用性，或許可以在未來成為 Notion 的有力替代者。 ▎雖然兩者在功能上有相似之處，但也有一些顯著差異： 1. 開源性：AppFlowy 是完全開源的，這意味著使用者可以查看、修改、甚至自行部署 AppFlowy 的程式碼。Notion 則是專有軟體，用戶無法自由查看或修改其原始碼。 2. 隱私和控制：由於 AppFlowy 是開源的，用戶可以選擇自行託管，將數據完全掌握在自己手中，這對隱私要求較高的用戶來說是一大優勢。Notion 的資料則存儲在其雲端伺服器中，使用者無法完全掌控數據的存儲地點和安全性。 3. 客製化：AppFlowy 的開源性讓使用者可以自定義界面和功能，以符合其需求；Notion 提供了相當多的自訂功能，但無法進行深層次的客製化。 4. 社群和擴展：AppFlowy 有一個活躍的開源社群，使用者可以提出需求或貢獻功能，使得它隨著社群需求快速成長。Notion 有第三方的擴展與社群支持，但仍需依賴官方的更新與新功能發布。 5. 離線使用：AppFlowy 可以在離線環境中使用，適合對網路連接要求較高或不穩定的場景。Notion 的離線支援有限，用戶須在特定環境下才能完全同步和編輯。 若使用者看重開源、自行託管和高度客製化，AppFlowy 會是值得考慮的選擇；但若偏好現成、穩定的服務，Notion 可能會更合適。 官網：https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwjmpdDO69aJAxU7nK8BHXD6Aa4QFnoECB8QAQ&url=https%3A%2F%2Fappflowy.io%2F&usg=AOvVaw0SWr_9KliT0lljt0I2wwQ5&opi=89978449

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

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

埋頭苦幹做了90分，卻因為簡報只呈現60分被奪走升遷機會？本文拆解3大報告盲點，教大家用4個關鍵技巧，把辛苦產出的專案價值完好呈現，讓你的專業不再被埋沒！ 文／《104職場力》 本文導覽 上台簡報時，明明底子硬、實力卻打折？掌握3個溝通關鍵，精準呈現你的專業！讓簡報力成為帶得走的跨領域競爭力 一場高層會議簡報後，某職位升遷人選終於定案！AB這兩位年資相當、能力與績效皆不相上下的候選人，一度讓選拔陷入膠著，但最終由A拔得頭籌，原因是：他會議上簡報講得有聲有色！ 這時有同事心想，B雖然「憨慢講話但很實在，且苦幹實幹」，A只是比較「能言善道、會做簡報包裝成就」，難道最終還是要靠耍嘴皮子才能勝出嗎？ 有點殘酷，但現實就是如此！專業能力只是決定一個人的下限，而簡報力、溝通表達等軟實力往往是決定一個人能往上爬多高的關鍵！尤其當兩個人硬實力旗鼓相當時，能不能把複雜的成果和想法精準傳達，就成了決定勝負的臨門一腳。 上台簡報時，明明底子硬、實力卻打折？ 很多優秀的職場人（尤其技術強者）常會陷入一個迷思：「只要我專案做好、發揮超強技術，主管自然看得見／一定會懂我的優勢！」 但主管老闆的工作節奏很快，加上組織高手雲集，只知道能擠進候選名單的人能力都很好，根本無法擠出時間、精力好好比對專案細節或候選人之間的差別，最終他們評估一個人的能力＋決定誰出線的依歸，就是來自會議上15分鐘簡報內所展現的溝通效率。 同樣都是報告，若A講得舌燦蓮花、讓主管們聚精會神（可能還有互動）；B不功不過，卻總是無法打動人（也許主管們聽到一半還恍神），最終會由A勝出好像也不是這麼意外。 簡報力相對弱的人容易吃什麼虧？ 一場簡報成不成功，其實開講5分鐘看台下的人是彌留還是振奮狀態就知道，通常會不小心召喚睡魔的講者都卡在以下這幾個盲點： 陷入「流水帳迷思」，簡報資訊抓不到重點 把簡報當工作日誌在寫，塞了所有執行步驟，過度沉溺於過程與工序細節，在缺乏資訊篩選與結構整理情況下，導致內容雜亂無章，聽眾看半天只覺得是一堆文字大雜燴，完全抓不到核心重點，更別提有什麼結論。 視覺圖表太複雜，畫面呈現讓人「看得很問號」 以為把數據表格直接截圖貼上就是視覺化，結果字體過小、顏色太花、重點數據沒標出來，聽眾花時間盯著螢幕，卻看不懂圖表想表達什麼趨勢，視覺不僅沒幫內容加分，反而增加閱讀理解的障礙。 只講自己的專業語言，忽略聽眾聽不聽得懂 習慣用自己部門的專業術語或執行視角報告，沒有針對聽眾換位思考，例如：對財務講技術名詞、對營運講Bug，沒有把內容「翻譯」成對方聽得懂且在意的語言（如成本、效益或風險），導致講者口沫橫飛、聽眾對不上焦。 這3個盲點最後都會走向無效溝通，把你平常辛苦累積的100分實力大打折扣，因為老闆主管根本聽不出你的價值在哪裡！ 掌握3個溝通關鍵，精準呈現你的專業！ 簡報力的重要性不分位階，我們永遠不曉得這項能力什麼時候會帶來實質影響，想在關鍵時刻展現無可取代的職場影響力？不妨練習調整簡報的底層思維： 讓「結論先行」，精準篩選資訊 捨棄照單全收的紀錄式報告，改用「倒金字塔架構」，在開頭直接給出結論與核心建議，再層層展開關鍵數據與理由，讓聽眾在第一秒就抓住重點，不必在資訊大海裡猜你的意圖。 →延伸閱讀：謝文憲教簡報：先說結論再講細節，一開場就要直球對決 善用「視覺導引」，讓圖表一目了然 好的視覺不是花俏，而是「降低理解成本」，善用對比色凸顯關鍵數字，刪除投影片上非必要的雜訊與滿版文字，確保聽眾一眼看過去就能讀懂圖表背後的趨勢與觀點，不必邊聽邊瞇著眼猜字。 →延伸閱讀：PPT簡報編排的5招資訊設計技巧，設計師教你成為簡報大師 練習「換位翻譯」，用聽眾的語言對話 簡報前先問自己：這場會議的聽眾是誰？他們最關心的是成本、時程還是風險？收起自己部門的內部術語，將技術與執行細節「翻譯」成聽眾聽得懂、在意的商業語言（如果熟知決策者在乎什麼重點，可以加強表述），才能真正打動對方並促成決策。 →延伸閱讀：你上台是要做「簡報、授課還是演講」？福哥：搞懂2大因素再開PPT 「控場表達」，展現臨場專業度 口語演繹決定了你的專業氣場！試著戒掉「然後、那個、基本上」等冗餘口頭禪，善用適度停頓來強調關鍵訊息，面對會議上的突發質疑時，先認同對方的疑慮，再引導至備用方案，展現從容的抗壓與應變能力。 →延伸閱讀：告別死背簡報講稿！5步驟練習「像賈伯斯一樣演講」 掌握這4個關鍵，不僅能大幅降低對方的理解成本，更能讓你辛苦產出的專案成果不再被埋沒，在每一次爭取信任與升遷的關鍵時刻，順利取得先機。 讓簡報力成為帶得走的跨領域競爭力 想知道自己的簡報實力是否足夠？或是明明超會用PPT匯報、溝通，充分掌握了邏輯構思、視覺設計與溝通策略，卻無人知曉、求職轉職時也苦惱無法呈現？ 20分鐘完成「台灣簡報認證」！讓實力具象化 如果你希望系統化檢視並提升自己的簡報說服力，不妨考慮104與3位簡報大師王永福、謝文憲、葉丙成聯手打造的「台灣簡報認證」！ 這項簡報認證不考操作、不考上台口條，單純針對「簡報邏輯、架構、說服思維」設計標準化的線上測驗，完全為懂邏輯的求職者量身打造，只要約20分鐘，通過認證後104會協助回寫履歷增加亮點，讓企業搜尋人才時能快速辨識。  現在就把實力化為證明，讓企業更容易看見你吧！ ★點擊按鈕，立即認證簡報力★ 即日起報名台灣簡報認證─初級即免費贈送《初級證照考前說明》影片！　▶ 台灣職場簡報認證 - 初級｜104 × 台灣簡報認證 延伸閱讀： 一場簡報讓默默無名的業助驚艷董座！謝文憲：簡報，是職場最不公平的競賽 我簡報講不好，怎麼想都是聽眾的錯？千萬講師：重點不是誰錯，而是如何改善 「台灣簡報認證」是什麼？為什麼求職者、上班族都該考？ PPT做超美，但一開口就破功？3個簡報壞習慣暴露出你根本沒邏輯！