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隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展，Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證，幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者，這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。 📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽 ### 1. Google Cloud 專業證書（Professional Certificates） 透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程，可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。 - 資料分析專業證書（Data Analytics） - 網路安全專業證書（Cybersecurity） - 上課平台：Google Cloud Skills Boost - **學費：每月 $29 美元，首月免費試用 - **網站：[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW) --- 2. Google Cloud 認證證書與徽章 - Cloud Digital Leader 認證**：入門級雲端通識認證 - Associate / Professional 級證照**：適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色 - 技能徽章 Skill Badges**：完成特定實作課程即可獲得，適合展示技能 - 網站：[Google 認證官網](https://cloud.google.com/learn/certification?hl=zh-TW)｜[技能與證照管理](https://cloud.google.com/learn/training/credentials?hl=zh-TW) 🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦 3. Google AI Essentials（生成式 AI 通識課程） 由 Google 推出的免費 AI 基礎課程，適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。 - 內容：AI 工具應用、提升工作效率 - 平台：[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/) 4. Introduction to Generative AI（Google Cloud Skills Boost） 短時程微學習課程，幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。 - 課程頁面：[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW) 5. Machine Learning Crash Course (MLCC) Google 經典的免費機器學習課程，包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。 - 對象：資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者 - 網站：[ML Crash Course](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course) 🧠 三、台灣本地 AI 認證課程（與 Google 合作） 6. 104 學習精靈｜生成式 AI 證書課程 由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程，內容實用、講解清晰。 - 學習內容：生成式 AI 的應用邏輯與職場場景 - 報名網址：[104學習精靈｜生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799) 7. ADCT｜Google Gemini AI 通識認證 由數位文化協會推出的 AI 通識測驗，考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。 - 課程免費，測驗費用 NT$599 - 證書可列入履歷／求職加分 - 報名網址：[ADCT AI 基本測驗](https://exam.adct.org.tw/product/ai-%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%B8%AC%E9%A9%97) 🚀 四、進階培訓與活動 8. Google Cloud AI Study Jam 為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動，涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。 - 適合對 AI 應用開發有興趣者 - 活動頁面：[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home) 9. 5 天生成式 AI 密集學習營 短期集訓課程，由 Google 主辦，深入 AI 模型應用與專案實作。 - 活動頁面：[5 天密集課程](https://rsvp.withgoogle.com/events/google-generative-ai-intensive_2025q1/home)

Google 推出了八堂免費的 AI 課程，涵蓋從生成式 AI 基本概念到大語言模型及其應用，助你全面掌握最新技術，解決學習 AI 的困惑與難題。只要完成這堂課，你就可以獲得完課徽章，向大家展示你擁有的新技能。 1. 生成式 AI 基本介紹： 這堂課程主要介紹生成式 AI 的基本概念和應用，如自動文本生成、圖像生成和音頻生成等技術。課程提供了生成式 AI 的基礎知識，並展示了實際應用案例，幫助初學者全面理解生成式 AI 的潛力和用途。 ▍適合人群： ● 對 AI 和機器學習感興趣的初學者 ● 希望了解生成式 AI 應用的非技術背景人士 ➤ 詳情請看：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 2. 大語言模型介紹 這堂課程深入講解大語言模型的工作原理、訓練方法和應用場景，如 GPT-3 等。課程涵蓋了大語言模型的架構和實際應用，並提供了實驗和實踐機會，讓學習者了解這些模型如何處理和生成自然語言文本。 ▍適合人群： ● 有一定編程基礎的學習者 ● 對自然語言處理（NLP）和大語言模型有興趣的人 ➤ 詳情請看：https://nabi.104.com.tw/ability/10048800 3. 負責任的 AI 介紹 這堂課程聚焦於 AI 開發和應用中的倫理問題，包括公平性、透明性和可解釋性等。課程強調 AI 的責任和道德考量，提供實例和指導原則，幫助學習者理解如何在 AI 開發中考慮道德問題。 ▍適合人群： ● AI 研究人員和開發者 ● 希望了解 AI 道德和社會影響的專業人士 ➤ 詳情請看：https://nabi.104.com.tw/ability/10048801 4. 影像生成介紹 這堂課程講解影像生成技術，包括生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）等。課程結合實際案例和技術細節，讓學習者深入了解影像生成的基本原理和應用。 ▍適合人群： ● 對計算機視覺和影像處理有興趣的學習者 ● 希望應用生成技術於實際項目的人 ➤ 詳情請看：https://nabi.104.com.tw/ability/10048807 5. 編碼器-解碼器架構 這堂課程介紹編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）架構在機器翻譯和文本生成中的應用。課程深入解析編碼器-解碼器模型的結構和工作原理，並提供實驗指導，讓學習者掌握該架構在不同 AI 任務中的應用。 ▍適合人群： ● 有一定機器學習基礎的學習者 ● 對 NLP 和序列到序列模型有興趣的人 ➤ 立即上課：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/543 6. 注意力機制 這堂課程講解注意力機制的概念和應用，包括自注意力和多頭注意力等技術。課程詳盡解釋注意力機制的數學原理和實際應用，並展示其在各種 AI 任務中的作用，幫助學習者深入了解注意力機制如何提升模型性能。 ▍適合人群： ● 有機器學習和深度學習基礎的學習者 ● 對理解複雜技術有興趣的人 ➤ 立即上課：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/537 7. 變換器模型和 BERT 模型 這堂課程介紹變換器（Transformer）模型及其衍生模型 BERT，在自然語言處理中的應用。課程深入講解變換器模型的架構和 BERT 的訓練方法，並提供實際案例分析，讓學習者全面掌握這些模型的應用技巧。 ▍適合人群： ● 對變換器技術和 NLP 領域有深入了解需求的學習者 ● 從事 NLP 研究或開發的人士 ➤ 立即上課：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/538 8. 建立圖像標題模型 這堂課程講解如何構建能夠為圖像生成標題的模型，結合 CNN 和 RNN 技術。課程涵蓋圖像處理和自然語言生成的交叉領域，提供從數據準備到模型訓練的全流程指南，讓學習者全面了解圖像標題生成的技術。 ▍適合人群： ● 對圖像處理和文本生成有興趣的學習者 ● 希望實現圖像標題生成應用的人士 ➤ 立即上課：https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/542 這 8 堂 Google 免費 AI 課程為學習者提供了豐富的學習資源，無論是初學者還是有一定基礎的專業人士，都能找到適合自己的內容。通過這些課程，你將能夠更好地理解和應用 AI 技術，提升自身的技術水平，應對未來的挑戰。立即加入學習行列，掌握最新的 AI 知識，開啟你的智能時代！ ✅ 你的AI知識有幾分? 來挑戰看看👉https://nabi.104.com.tw/assess/5f56741a-2b6a-4201-b504-fafd6a56b11f

Linear 是一個專為軟體開發團隊設計的專案管理和問題追蹤工具。它幫助團隊有效地管理工作流程、追蹤錯誤和協作處理任務。 Linear – Plan and build products：https://linear.app/homepage) ▍ Linear 的特色 1. 簡潔直觀的用戶界面：Linear 的界面設計簡單易用，減少了學習曲線，讓團隊能迅速上手。 2. 高效的問題追蹤：提供高效的問題和任務追蹤功能，幫助團隊清晰地看到每個任務的進度、優先級和相關細節。 3. 強大的自動化功能：支持多種自動化功能，幫助團隊自動化重複性任務，減少手動操作，提升工作效率。 4. 靈活的專案管理：提供靈活的專案管理工具，包括設置里程碑、分配任務和追蹤進度，幫助團隊更好地規劃和管理專案。 5. 無縫的協作：內置評論和通知功能，讓團隊成員能夠方便地交流和協作，同時支持與 Slack 和 GitHub 等工具的整合，提升協作效率。 6. 多平台支持：Linear 支持網頁端和移動端，讓團隊成員無論在何處都能方便地訪問和管理他們的任務和專案。 7. 實時同步：所有的更改和更新都能夠實時同步，確保團隊成員總是能夠看到最新的資訊。 ▍ 自動化功能 1. 自動分配任務：可以設置規則，根據特定的條件（如任務類型、標籤或優先級）自動將任務分配給相應的團隊成員。 2. 工作流程自動化：可以自動化任務狀態的轉換，例如，當任務完成時自動將其狀態從「進行中」變為「已完成」，或當某個任務阻塞另一個任務時，自動更新其狀態。 3. 自動通知：當特定事件發生時（如任務被指派或狀態變更），自動發送通知給相關人員，確保所有團隊成員都能即時獲取重要資訊。 4. 重複任務自動化：可以設置定期發生的重複任務，讓系統自動生成這些任務，減少手動創建的時間和工作量。 5. 自動標籤：根據特定條件自動為任務添加標籤，例如，當任務的截止日期接近時，自動添加【緊急】標籤，提醒團隊成員。 6. 統合自動化：與其他工具（如 GitHub、Jira、Slack 等）整合後，可以自動同步和更新信息。例如，當在 GitHub 上提交代碼後，相關的 Linear 任務會自動更新。 這些自動化功能幫助團隊減少手動操作，提升工作效率，確保每個任務都能被及時跟踪和處理。

Google Analytics 4（GA4）作為 Google 最新一代的分析工具，為企業和開發者提供了強大的數據分析能力。GA4 採用「事件」導向模型，靈活且詳細地追蹤用戶互動，超越傳統頁面瀏覽數據的限制，不僅限於頁面瀏覽，例如，點擊按鈕、提交表單、下載文件、觀看影片等行為都可以被定義為事件，GA4 能滿足各種分析需求，幫助企業做出數據決策，這篇文章將深入探討 GA4 事件的功能與應用，展示其如何提升數據分析的精確性和實用性。 【GA4 事件的主要特點】 1. 靈活性高：GA4 的事件模型非常靈活，允許用戶自定義事件以滿足不同的業務需求，你可以定義並追蹤任何有意義的用戶行為。 2. 無需設置目標：不同於傳統的目標設置，GA4 直接使用事件來追蹤特定行為，減少了配置的複雜性。 3. 自定義參數：每個事件可以包含多個參數，提供更多上下文訊息，例如，你可以在 「影片觀看」 事件中加入 「影片名稱」 和 「觀看時長」 等參數。 【GA4 事件的分類】 GA4 中的事件可以分為四大類： 1. 自動收集事件（Automatically Collected Events）： ◆ 這些事件是 GA4 自動追蹤的基本互動，例如 ' first_visit '（第一次訪問）、'page_view'（頁面瀏覽）等。 2. 增強測量事件（Enhanced Measurement Events）： ◆ 這些事件可以在 GA4 界面中簡單地打開或關閉，如 `scroll`（滾動）、`outbound_click`（外部連結點擊）、`site_search`（站內搜尋）等。 3. 推薦事件（Recommended Events）： ◆ 這些是 Google 建議的事件，涵蓋一些常見但非自動追蹤的互動行為，如 `purchase`（購買）、`sign_up`（註冊）等，這些事件需要手動配置，但 Google 提供了具體的事件名稱和參數建議。 4. 自定義事件（Custom Events）： ◆ 這些事件是完全自定義的，允許用戶根據自己特定的需求來定義，例如如果你想追蹤某個特定按鈕的點擊次數，你可以創建一個 `button_click` 事件，並添加相應的參數如按鈕名稱等。 【如何設置和使用 GA4 事件】 1. 在 GA4 界面中設置： ◆ 你可以在 GA4 的管理界面中，通過事件配置頁面來定義新的事件。 2. 使用 Google Tag Manager（GTM）： ◆ 通過 GTM，可以更靈活地設置和管理事件追蹤，例如，你可以設置觸發條件，當用戶觸發某些行為時，發送事件到 GA4。 3. 直接在網站或應用程式中設置： ◆ 你可以在網站或應用程式的代碼中，直接使用 GA4 的 API 來發送事件。例如，在 JavaScript 中可以使用 `gtag('event', 'event_name', {parameter: value});` 來發送事件。 【事件數據的分析】 一旦事件被設置並開始收集數據，你可以在 GA4 界面中查看和分析這些數據。你可以使用探索（Exploration）工具來創建自定義報表，查看不同事件的表現，並基於這些數據做出業務決策。 GA4 的事件模型大大提高了數據收集和分析的靈活性，使得追蹤用戶行為和優化網站或應用程式變得更加容易和高效。

一進公司打開電腦就有雪片般事情飛來，總覺得每天都忙不停？收信、回信、填寫單據、校對列印、開會再開會，更需利用零碎時間打電話給客戶追蹤進度。等回過神來已經是晚上8點，下班路途隨意買個外食，你是否也有相同處境？ 每天都很匆忙，工作卻也沒有太大變化，這樣的工作與生活算充實嗎？ 似乎少了些什麼，不曉得從中獲得什麼。 ▼ 人生最可怕的，反而是有事做就做？如何做好「時間管理」？ https://blog.104.com.tw/the-most-terrible-thing-in-the-workplace/?utm_source=104nabi&utm_medium=nabi_post 如果現在沒有工作，可能內心會慌，而持續投遞履歷、求職；但當有了一份工作，時間被填滿，反而開始不再思考。 剛出社會的新鮮人可以不斷工作累積經驗，然而跨越新手村後，如果再重複著無法累積經驗的事情，即難以繼續成長。 「時間管理」自我檢視並妥善安排當前規劃，相信可以帶來許多收穫。 ｜#104職場力｜https://bit.ly/104blognabi ｜#人資充電｜https://bit.ly/vipnabi

今年2025年是經濟部iPAS AI應用規劃師開考的第一年 將原有的機器學習工程師及巨量資料分析師證照整合而成 從2024下半年開始，資策會生成式AI能力認證考照率先推出後 民間各單位AI證照不斷推出 經濟部iPAS AI應用規劃師可以算是目前唯一政府認證的AI證照 我參加了8/16，也就是2025年第三場的考試 根據官方統計數據，前兩次通過率都有50%以上 第三次通過率45% 而參考iPAS其他證照統計數據來看，多數為三成左右 所以可以預料第四次難度應該會再提高，讓通過率降到30%左右 先回顧一下第三場的考試題目好了 考試題目字數多數偏多，且多以實務案例的方式出題考觀念 第三次考試沒有圖靈測試是於哪一年提出？這種沒意義的題目 但針對現存工具的用途考試至少考了兩題 詳細考題內容及類型，網路上已經能夠查到超多人分享 總之考題內容很有鑑別度，也讓這張證照的公信力得以維持 考試的準備方法 首先，一定要看簡章 不管什麼證照或是比賽，要先搞懂遊戲規則 要先知道證照考試方式、範圍等 AI考試範圍看似很廣，但其實基礎理論不外乎特定的一些內容 若無AI相關基礎，建議先閱讀官方提供的教材資源，影片及簡報等 再針對考試範圍，逐個分類去刷題目 都考AI了應該也能知道如何請AI針對考試範圍提供題目刷題吧？ 刷題的時候最重要的不是答對就好 不管答對或錯，只要看到不熟悉的名詞或觀念 務必要找方法搞懂，不論是查資料或問AI 考試建議要有同伴，可以找志同道合的人們成立讀書會 LINE社群中「iPAS AI應用規劃師-AI相關考證資源分享&心得交流」裡面有非常多的資源 有很多熱心的前輩會分享許多資料及觀點 而這張證照的考題會根據時事調整題目重點 例如今年的AI Agent議題、MCP等 第二次考試時也有考到NotebookLM製作Podcast的功能 想要取證，跟上時事也是非常重要的 這個社群的討論有助於讓自己跟上AI最新的技術與觀念 iPAS AI應用規劃師考試沒有考古題，所以沒有背考古題就能考過的事情 考試的方式、題目也非常的活，想要考過一定要弄懂觀念 我個人沒有買書來讀，利用官方提供的線上課程取代書籍，將基礎理論學懂 再利用AI刷題，每天堅持練習至少50題 當然，難度要調高一點 每天把50題搞懂，持之以恆30天 我想應該很少人不會通過的 最後我想說，證照考到只代表你對於AI相關知識有一定掌握且經過認證 不代表你一定高人一等，也不代表考到證照的人一定很懂AI AI世代就是要持續不斷的學習，才不會輕易被淘汰 祝福大家順利取證！ Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/iPAS-AI-269f7f8f282880ebbe8bc70acd0b99d7

你是否曾應徵AI工程師，卻沒有收到任何面試邀約? 你是否想轉換跑道當AI工程師，但又不知道該如何開始? 緯育TibaMe 現正舉辦【轉職AI領域工程師。課程說明會】 透過「AI智慧應用開發實戰養成班」18週培訓課程， 從基礎 → 進階，從進階 → 完成專題作品，協助您成功轉職！ 本課程為實體課程，只要你符合政府補助標準， 即可享有１００％補助，還可以每個月拿到學習獎勵金 政府補助最高學費10萬元： ◆ 年滿15歲至29歲之本國籍青年通過審核扣除自負額一萬元之外課程全額免費 ◆ 培訓期間勞發屬發給每月最高8千元生活津貼 ◆ 培訓期間享勞 (訓) 保 趕緊來報名吧！ https://user266414.pse.is/8392n3

從美國唸完MBA回台後, 有段時間我很自以為是. 舉凡工作上的問題, 很容易就歸因於不恰當的組織架構與行政流程, 不然就是遇到豬頭老闆, 笨同事等, 從來都不覺得是自己的問題. 直到有一天, 我細數過往這些工作, 每一間公司不論是上市公司或小型企業, 怎麼這麼巧, 我都一直遇到一樣的問題… 我很誠實地問我自己, 有沒有可能其實問題不在別人身上, 而是我自己的問題?! 於是我想起小時候跟媽媽一起做飯時, 媽媽教我辨識蛤蠣好壞的方式. 先拿起一顆好的蛤蠣放在左手, 之後右手挑一顆蛤蠣來跟左手那一顆敲一敲, 若聲音聽起來悶悶怪怪的, 那可能是他死掉或壞掉了, 就要挑出來放旁邊, 最好不要一起煮, 以免壞了整鍋湯, 依此把整鍋蛤蠣檢查過一次. 有沒有可能檢查出來是一整鍋都壞掉的蛤蠣?! 只有一種可能, 那就是你第一顆以為是好的蛤蠣其實他就是壞的那一顆…. 我記得當我自己推理出來的那個當下, 覺得真的是羞愧死了! 慚愧加上丟臉都不足以形容我內心的那種真的很歹勢, 很想找洞把自己埋起來的感覺! 即便是多年後的今天, 每當我想起”原來我是那個臭掉的蛤蠣”時, 我還是覺得羞愧不已. 那時我是一名BD, 專門負責B2B新市場與新客戶開發的業務人員, 總是認為所有業績都是自己的功勞, 不是抱怨公司內的技術開發單位無法配合客戶的需求, 就是受不了營運單位做事處理的方式龜毛慢慢吞吞, 公司開會討論事情浪費太多時間, 所有一切會影響阻礙我咬單回來的都是討人厭的問題. BD花很多腦筋心力以及時間, 在新市場與客戶開發上. 從大環境的市場趨勢, 競品分析, 新技術研究, 到如何陌生開發, 與客戶建立關係, 探知需求, 確認預算金額與時程, 一路過關斬將找到關鍵決策者並與之進行提案簡報, 前半段辛苦有譜了, 後面還有議價, 合約流程, 確認專案kickoff, 一路跟著到確認專案上了軌道, 能夠交給營運團隊為止. 但還別忘了, 這中間只要客戶有任何不滿意, 營運團隊還不能贏得客戶的信任之前, 還是要持續協助客戶溝通與解決問題. 就是因為BD/業務開發人員要做這麼多不容易的事情, 可能就難免自大了起來...(我沒說別人, 我檢討我自己….) 後來我領悟到一個很簡單但又很重要的道理, 徹底改變了我的想法. 就算在開發市場跟客戶關係建立上花了超級大把的心力, 但要成交一個案子, 客戶最終看的還是業務人員背後所代表的企業的能力, 而這企業的能力, 是由公司所有人的努力一步步推砌而成的. 陌生客戶開發絕大部分是靠業務人員自己沒錯, 但當進入到提案階段時, 一定要拿出公司成功案例並邀請工作團隊共同與會以提供最有力的說服, 這對於陌生客戶來說很重要的一環, 在這階段是展現capabilities的時候, 包括技術團隊的實力, 營運團隊的成果交付與問題解決能力, BD與PM對於雙方的溝通與協調, 以及整個公司後勤單位的支援等等. 簡單說, 公司自己本身就是最好的銷售武器, 而促成一間好的公司, 每一個工作角色都重要! 想通的那一瞬間我感覺自己變得渺小, 但不是否定自己的那種渺小, 更像是身處在大自然當中那種渺小但卻真實存在的感受. 那是神奇的一刻. 當我開始能夠用感恩的心去看待現有的一切, 原先看不順眼的世界, 逐漸變得柔和與美好…. 在我後來的職涯中, 每當我遇到聰明的年輕人憤世嫉俗地抱怨職場人事物與工作時, 我就會說起我這個”臭掉的蛤蠣”的故事. 至於有沒有用, 那好像就還是要看造化了... :D

OpenAI 近期為 macOS 桌面版的 ChatGPT 推出了全新功能：「Record 模式」（語音錄音筆記），只要一鍵開啟錄音，說話的內容就會被即時轉錄成文字，還能自動整理出條列式的會議重點與行動項目。對經常開會、訪談、或腦力激盪的職場人來說，這是一個大幅提升工作效率的利器。 「Record 模式」可以做什麼？ 這個新功能的核心價值在於：「說出來，AI 幫你整理」。 不論你是開會時的主持人、受訪者、還是獨自進行語音備忘，只要點擊「Record」按鈕開始錄音，ChatGPT 就會同步進行語音辨識。錄音結束後，它會主動幫你整理出以下內容： * 重點摘要（Summary） * 討論主軸（Key Topics） * 可執行事項（Action Items） 這些內容會自動儲存在 ChatGPT 的專屬「畫布」（canvas）中，方便後續編輯、轉寄或轉換格式。 麼開始使用？ 這項功能目前提供給 macOS 桌面版 ChatGPT（需登入 Pro 或 Team 帳戶），使用方式非常簡單： 1. 開啟 ChatGPT 桌面 App**，點選左下角的「Record」按鈕。 2. 允許麥克風權限**（首次使用會跳出提示）。 3. 開始錄音，自然說話即可，無需特別格式。 4. 錄音完成後按下「Send」**，AI 會自動上傳錄音內容並生成筆記。 5. 畫布開啟後，你可以看到由 AI 整理的重點內容，也可以請它轉換成 email、簡報大綱、會議紀錄等格式。 為什麼這功能超實用？ 節省時間：再也不需要人工撰寫冗長會議紀錄。 不遺漏重點：AI 幫你抓住核心資訊與待辦事項。 提升團隊效率：每個人都能聚焦在「下一步該做什麼」。 多用途轉換：想要變成一封信、一份提案，甚至是產品規格書？一句話就能讓 ChatGPT 幫你完成。 使用小建議 為了讓這個功能發揮最大效益，這裡提供幾個實用小技巧： * 使用品質較佳的麥克風，能提高語音辨識的準確度。 * 講話時邏輯清楚、段落分明，有助 AI 更好地整理內容。 * 錄完後快速檢查一次整理結果，必要時可以再補充或更改。 說出來，讓 AI 幫你整理好一切 這項功能對於重視效率的專業人士來說，是個真正能「減壓又加值」的幫手。無論你是創業者、PM、行銷人、記者，還是學生，未來只要會說話，就能讓 ChatGPT 幫你做整理、做總結，甚至變成工作產出。 目前這項功能僅支援 macOS 桌面版的 ChatGPT，未來預期會拓展到更多平台。如果你是 ChatGPT Pro 或 Team 用戶，不妨馬上試試這個功能，相信你會愛上它。

專業推薦!!（依推薦人姓名筆畫順序排序） 數位智慧服務推動聯盟會長 王定愷 新北市工業會前理事長 白文亮 宏將廣告前副總經理 李良頤 INSIDE硬塞的網路趨勢觀察主編 李柏峰 第九屆立法委員 余宛如 中華民國老人福祉協會理事 林玲如 瀚師科技創辦人 孫憶明 東森得易購大數據前副總經理 任家齊 臺灣科技大學企業管理系教授 張順教 遠傳電信關企數聯資安總經理 郭憲誌 人工智慧學校前執行長 陳昇瑋 中華跨境電子商務發展協會前理事長 解建新 臺灣科技大學資訊管理系專任特聘教授 盧希鵬 中山大學機械與機電工程學系自動控制組教授 嚴成文 臺灣科技大學企業管理系專任教授 欒斌 科技始終來自於人性。當IoT、Big data、雲端運算、5G、自動駕駛、智能機械人、智能製造、智慧家庭、AI人工智慧...等，正方興未艾之際，如何讓如上述高新產業，能為人類社會帶來積極正面的貢獻。兹推薦 有恆 兄的第三本精闢巨作給熱愛人工智慧的您；讀好書！交高人！會眾友！ 人工智慧革命，代表著即將到來的未來。 --中國砂輪企業股份有限公司副董事長/新北市工業會前理事長 白文亮 不僅深入淺出地帶出AIoT技術發展脈絡、還融合大量實例，將商機應用場景、商模分析及技術關聯層次，有結構地說了好故事，協助讀者了解多數人似懂非懂，卻逐漸翻轉生活的重要科技AIoT；同時善用工具引導關注：AIoT技術唯有在結合商業的同時，照應客戶價值主張與體驗，才能有長遠利基…是難得既科普又實用、夠新穎的好書！ --中華民國老人福祉協會理事 林玲如 人工智慧(AI)與物聯網(IOT)的熱潮，近年幾乎席捲每一個產業。很高興看到本書能全面性地將技術應用、商業模式、及用戶體驗融合介紹，為大家整理此二領域國內外最新發展，呈現較為完整的風貌，相信讀者能從中獲得許多啟發。 --瀚師科技創辦人 孫憶明 過去企業要的是資訊化(IT)，未來更需要數據化(DT)，有了數據，才有AI。數據化需要創意，這本書有很多，我推薦。 --臺灣科技大學資訊管理系專任特聘教授 盧希鵬 人工智慧與物聯網的整合(AIoT)是今年最熱門的話題，本書介紹AIoT的應用與商機，以物聯網產業為切入點來說明實際應用案例，是現代人必看的一本好書，強力推薦給大家。 --臺灣科技大學企業管理系專任教授 欒斌 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_AEN005300

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隨著數位化設計工具的快速發展，Canva以其便捷性和多功能性成為許多企業的首選。然而，在享受Canva帶來的便利的同時，企業也面臨著潛在的風險和挑戰。本文將深入探討企業使用Canva時可能遇到的數據安全、知識產權、品牌一致性及合規性問題，幫助決策者在採用這款工具時做出更加明智的選擇。 1. 數據安全隱憂 • Canva是雲端服務，公司敏感訊息可能存儲在第三方服務器 • 潛在的數據洩露風險 • 對於處理機密信息的公司來說是一大挑戰 2. 知識產權問題 • 使用Canva模板可能導致設計同質化 • 難以確保設計的唯一性和原創性 • 可能引發版權糾紛 3. 品牌一致性難以把控 • 員工可能過度依賴現成模板 • 難以嚴格執行企業品牌指南 • 可能導致品牌形象不一致 4. 有限的企業級管理功能 • Canva的企業管理功能相對基礎 • 難以實施嚴格的訪問控制和用戶權限管理 • 不利於大型企業的工作流程管理 5. 合規性和審計問題 • 某些行業（如金融、醫療）有嚴格的數據處理規定 • Canva可能不符合特定行業的合規要求 • 難以進行全面的數據審計和跟蹤 結論： 雖然Canva提供了便利的設計解決方案，但企業在採用時需要慎重考慮潛在風險。通過適當的政策和管理，可以在享受Canva便利性的同時，最大限度地降低相關風險。企業應根據自身需求和安全要求，權衡使用Canva的利弊，做出明智決策。 🔍歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧 ✨如果喜歡這篇文，也歡迎免費加入共學✨

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上個月與校園大使們分享了職涯規劃發展的作法, 我將之用一種比較浪漫的方式來說, 也就是如何找到我在這世界上的位置. 整個架構的簡單說明我條列於下方: 1. 向內詢問我是誰, 了解自己的興趣, 能力, 價值觀. 2. 向外蒐集市場趨勢, 包括世界趨勢, 其中的產業公司, 以及職缺要求條件. 3. 找到自己與世界的交集, 並盡可能擴大交集. 根據目標設定行動方案, 執行與檢視成果. 整個職涯規劃發展的課程有2小時, 當天參與課程的同學, 於課後問卷普遍反應喜歡我設計的職涯導航練習單, 認為對他們很有幫助. 因此, 我從中剪下一段6分鐘的影片, 說明如何運用職涯導航練習單來協助自己制定行動方案, 以案例 "2年經驗網站企劃"想轉往"科技業專案經理"來進行練習說明. 希望對於剛好看到此篇貼文的你, 也能有些幫助. 若仍有其他問題, 也歡迎與我交流.