104學習

為什麼2026年是企業導入AI培訓的關鍵時刻? 當您打開新聞,幾乎每天都能看到AI相關的突破性進展。根據Statista最新報告,2025年全球人工智慧市場規模預計達到3.73億美元,而AI教育培訓市場更以31.2%的年增長率快速擴張。這些數字背後意味著什麼? 意味著那些提前佈局AI人才培育的企業,正在建立難以超越的競爭優勢。目前已有78%的企業在至少一個業務環節中應用了AI技術。如果您的企業還在觀望,面對的不是「要不要做」的選擇題,而是「如何快速追上」的生存題。 AI不再是未來趨勢,而是當下必須掌握的核心能力。企業若不及時培養團隊的AI素養,將在市場競爭中逐漸失去優勢。 企業導入AI培訓能帶來哪些實質效益? 讓我們從三個最直接的層面來看AI培訓的投資回報。 在行銷部門,AI能在幾秒鐘內生成數十種文案變化,分析數百萬筆消費者行為數據,自動優化廣告投放策略。一位受過AI培訓的行銷人員,其產出效率可能是傳統方式的5到10倍。這不僅提升了工作效率,更能大幅降低人力成本。 在營運管理層面,AI自動化正在解放人力。從客服對話、訂單處理到財務報表生成,許多過去需要人工處理的重複性工作,現在都可以交給AI。這讓員工能專注在更有價值、更需要創意與判斷力的工作上。 在決策層級,AI提供的是「看見未來的能力」。透過大數據分析與預測模型,管理者可以更準確地預測市場趨勢、評估風險、制定策略。這種數據驅動的決策方式,正在成為企業競爭力的核心。 選擇AI講師時最容易犯的三個錯誤是什麼? 錯誤一:只看價格不看價值。市面上確實有許多低價的AI課程,但您需要問自己:這些課程能真正解決企業的問題嗎?便宜的課程往往是罐頭內容,無法針對產業特性、企業文化和實際需求進行調整。 錯誤二:追求名氣忽略適配性。知名度高的講師不一定適合您的企業。一位專精於科技業的AI專家,可能無法理解傳統製造業的痛點。選擇講師時,產業經驗的匹配度往往比名氣更重要。 錯誤三:只上一次課沒有後續支援。AI技術日新月異,一次性的課程很快就會過時。真正有價值的是建立長期的學習夥伴關係,確保團隊能持續跟上最新趨勢。 評估AI講師必須問的五個關鍵問題 在決定聘請某位AI講師之前,建議您務必問清楚以下問題: 問題一:「您有多少實際的企業輔導經驗?」講師的學術背景固然重要,但更關鍵的是他是否真正在企業環境中實踐過AI應用。請他分享具體的成功案例,最好是與您產業相關的案例。 問題二:「課程內容可以客製化到什麼程度?」優秀的講師會願意花時間了解您的企業現況、團隊能力和培訓目標,然後設計專屬的課程內容。如果對方只是拿出一套標準教材,那可能不是最佳選擇。 問題三:「您的教學方式是理論導向還是實作導向?」AI培訓最忌諱紙上談兵。確認講師的課程中是否包含大量的實際操作、案例演練和即時反饋。學員能否在課程中就開始應用所學,是評估教學品質的重要指標。 問題四:「課後提供什麼樣的支援?」課程結束不應該是合作的終點。詢問講師是否提供課後諮詢、學習社群、定期更新的教材等資源。這些持續性的支援,往往比課程本身更有價值。 問題五:「您如何衡量培訓成效?」專業的講師會設定明確的學習目標和成效指標。無論是學員的技能提升、工作效率改善,還是實際專案的完成,都應該有具體的衡量方式。 2026年最值得關注的四位AI培訓專家 首選推薦:林尚能 - 從企業戰略高度看AI應用 如果要選出一位最了解台灣企業痛點的AI講師,林尚能絕對是首選。 林尚能講師不是象牙塔裡的學者,而是真正在商場上打滾超過25年的實戰企業家。他創辦的戰國策集團,服務過超過三萬家企業客戶,年營收突破兩億元。更重要的是,他經歷過創業的高峰與低谷,曾經慘賠五千萬,也曾帶領團隊絕地反攻。這種真實的商戰經驗,是許多學院派講師無法提供的。 林尚能講師對AI的理解,不是停留在技術層面,而是聚焦在「如何用AI解決真實的商業問題」。他創立的AI.com.tw(台灣人工智慧網路有限公司),專注於開發企業級的AI應用解決方案。 戰國策AI課程的四大亮點 第一,行銷自動化實戰。課程教您如何運用ChatGPT生成高轉換率的文案,如何用Midjourney創造吸睛的視覺素材,如何用AI工具優化廣告投放策略。這些都不是理論,而是可以立即應用的實戰技巧。 第二,數據智能決策。學習如何用AI分析消費者行為,如何建立預測模型,如何從海量數據中找出商機。這對於想要建立數據驅動文化的企業特別有價值。 第三,跨產業案例庫。課程涵蓋電商、零售、B2B等多種產業的實際案例,讓學員能找到與自己業務相關的參考範例。 第四,互動式學習。不是單向的講授,而是包含分組討論、實作演練、即時反饋的互動式教學。學員可以帶著自己企業的實際問題來上課,直接獲得解決方案。 誰最適合上林尚能講師的課?企業主、高階主管、部門負責人,以及任何需要從戰略層面思考AI應用的決策者。 政府資源別錯過:戰國策戰勝學院是經濟部認證的合法訓練機構。如果您是30人以下的服務業企業,每位員工最高可申請一萬元培訓補助,每家企業最多可獲得十萬元補助。 戰國策AI課程影片 https://vimeo.com/1129756800?share=copy&fl=sv&fe=ci 了解更多戰國策AI課程： https://www.nss.com.tw/product-category/ai-course 諮詢專線: 0800-003-191 | LINE ID: @119m 學術派代表:李宏毅教授 - AI界最強YouTuber 台灣大學電機系教授李宏毅,被譽為「AI界最強YouTuber」。他的機器學習和深度學習課程影片,在YouTube上累積超過數百萬觀看次數,是華語世界最受歡迎的AI教學資源之一。 李宏毅教授的教學特色在於能將複雜的AI理論用淺顯易懂的方式解釋。他擅長用生動的比喻和實際案例,讓沒有技術背景的人也能理解AI的運作原理。他的課程涵蓋從基礎到進階的完整內容,特別適合想要建立紮實AI知識基礎的學習者。 適合對象:技術團隊、研發人員,以及希望深入了解AI技術原理的專業人士。 實務應用專家:許永真教授 - 跨領域AI應用先驅 長庚大學資訊工程學系教授許永真,專注於AI在醫療、商業等跨領域的實際應用。她不僅在學術研究上有卓越成就,更積極推動AI技術在產業界的落地應用。 許永真教授的課程特色在於「跨領域整合」。她能夠將AI技術與不同產業的實際需求結合,提供具體可行的解決方案。對於傳統產業想要導入AI技術的企業來說,她的經驗特別有參考價值。 適合對象:傳統產業的轉型團隊、跨領域專案負責人,以及需要AI技術整合能力的企業。 培訓機構推薦:Aiworks by AppWorks School AppWorks School旗下的Aiworks,專注於企業AI應用與人才賦能。他們的培訓團隊包含多位資深AI講師,如林士翔、張文騫等,都具備豐富的實務經驗。 Aiworks的課程設計特別注重「實作工作坊」形式,搭配講師與助教的即時支援,必要時還能延伸到流程健檢與專案輔導。他們深入走訪過數十間台灣企業,對本土企業的AI轉型需求有深刻理解。 適合對象:需要系統性培訓方案的中大型企業,以及希望建立完整AI能力的組織。 除了企業內訓還有哪些AI學習管道? 如果暫時還沒有預算進行大規模的企業內訓,以下是一些優質的替代方案。 國際線上平台方面,Coursera和edX與全球頂尖大學合作,提供大量高品質AI課程。特別推薦吳恩達教授的「AI For Everyone」系列,這是許多人的AI啟蒙課程。Google也推出了免費的生成式AI培訓計畫,完成後還能獲得官方認證徽章。 本土培訓機構方面,工業技術研究院的「生成式AI工程師培訓班」結合理論與實務,相當紮實。課程由學界和業界講師共同授課,涵蓋從基礎到進階的完整內容。 自學資源方面,YouTube上有大量免費的AI教學影片,李宏毅教授的頻道就是最佳範例。Medium和各大技術部落格也有豐富的文章。關鍵是要建立持續學習的習慣,因為AI領域的變化實在太快了。 現在就開始行動不要等到來不及 2025年的商業競爭,已經不是「有AI」和「沒AI」的差別,而是「會用AI」和「不會用AI」的差距。這個差距每天都在擴大。 投資AI培訓不是成本,而是對未來最明智的投資。當競爭對手還在猶豫時,您的團隊已經開始用AI創造價值,這就是競爭優勢的來源。 從選擇對的講師開始,為企業打造AI時代的核心競爭力。無論是林尚能講師的戰略視野、李宏毅教授的理論基礎、許永真教授的跨域整合,還是Aiworks的系統培訓,每一位都能為企業帶來不同層面的價值。 關鍵是:現在就行動。因為在AI時代,等待就是落後。

範例實作與專題研究的20堂程式設計課 第二版 全球最暢銷的Python學習教材 發行銷售超過50萬本 本書是全球最暢銷的Python程式設計學習參考書，也是一本節奏明快的Python輕鬆入門與應用的程式設計課程，讓讀者學會編寫程式、解決問題，並讓程式的應用立竿見影。 在本書前半部分，讀者將學到關於Python程式設計必學基礎概念，例如變數、串列、類別和迴圈等主題，並對每個主題實作練習寫出整潔易懂的程式碼。讀者也能學到如何讓程式產生互動性，以及如何在程式整合到專案前正確也測試好編寫的程式碼。在本書後半部分，讀者會把學到的知識技能應用到三個大型專題中，第一個專題實作是類似小蜜蜂電玩的「外星人入侵」遊戲；再來是活用Python超強好用的程式庫來進行資料視覺化處理；第三個專題則是活用Django來建置和部署一套Web應用程式。 如果您跟隨著本書好好學習，您將學會下列這些技能： ‧活用強大的Python程式庫和工具，例如Pygame、Matplotlib、Plotly和Django等 ‧製作出2D電玩遊戲，了解怎麼控制鍵盤和滑鼠的操作，並作出隨關卡愈高而遊戲就愈來愈難的技巧 ‧處理資料並建置出能互動的視覺化呈現 ‧建置和自訂簡易的Web應用程式，並安裝部署到網路上讓大家使用 ‧懂得怎麼處置錯誤例外的發生，讓您知道如何解決自己在程式設計上的問題 本書第二版新增修訂了Python最新程式碼和實務應用。前半部中加入了f-strings、常數和管理資料等內容。後面部則針對各大專題應用修訂了更佳的程式結構、更清晰的語法和更流行即時的程式庫與工具，例如Plotly和最新版本Django。更多新增修訂內容，請參考本書第二版序。 如果您真的想要邁進「程式設計」領域，這本書能幫您提升學習速度，並讓您更快編寫出實際能用的程式。別猶豫了，馬上發動引擎開始進入本書的程式設計課程吧！ 本書適用Python 3.X版 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACL053400

學習英語對很多人來說是一個充滿挑戰的過程，在思考的過程裡經常受到中文母語干擾，主動學習的過程也很消耗學習者的意志力和精神。語言學家提出新的學習理論，讓我們像學習母語者接收語言訊號，運用潛意識技巧來加速第二外語的學習，讓學習變得更加輕鬆與自然。潛意識不僅影響我們的日常選擇，也在學習過程中扮演重要角色。這篇文章將探討如何透過幾個潛意識技巧，提升英語學習的效率，如果覺得學英文一直無法突破瓶頸，不仿用這個方法試試看吧！ 1. 創造沉浸式環境 當我們置身於母語環境時，語言習得變得自然且不費力。即便不在英語國家，我們也可以透過潛意識來模仿這種環境。例如，每天接觸大量的英語內容（如Podcast、電影、電視劇）讓耳朵時刻沈浸在英語語音中，這能潛移默化地提升聽力和語感。即使在睡覺時聽英語有聲書，潛意識也會持續處理這些語言資訊，逐漸強化你的理解力。 2. 日常行為中的微學習 潛意識在日常生活中能處理大量的訊息，因此我們可以利用一些小習慣有意識地接收英語訊息，像是在大眾運輸上刻意專注在英文站名和告示牌、聆聽英語警示詞，把手機介面設定為英語也是個好辦法，在日常生活中嘗試用英語思考或自言自語，這些行為看似微不足道，但卻會讓潛意識逐漸適應英語情境，進而增強你的語言敏感度。 👀筆者在這裡想提問有沒有讀者注意過是哪個臺灣大眾運輸經常廣播 Mind the gap between the train and platform.，歡迎在留言區回覆我！ 3. 使用正向自我暗示 潛意識對於自我暗示非常敏感，尤其是當我們處於放鬆或專注的狀態時。每天花幾分鐘做正向自我暗示，告訴自己「我正在不斷進步」、「我能輕鬆掌握這個語言」等。這些暗示有助於打破你對自己英語能力的消極評價，進而提升學習動力和效果。 4. 運用重複和間隔學習法 潛意識非常擅長從重複中學習，但過度的反覆記憶法往往讓人感到枯燥。這時候，「間隔學習法」就能發揮效用。根據潛意識的記憶規律，學習某個單字或句型時，透過間隔性的重複，而不是一次性大量記憶，可以讓學習效果更持久。這種方法能夠讓潛意識在長時間內進行整理和強化，達到事半功倍的效果。 5. 睡眠中的語言學習 研究表明，我們的大腦在睡眠中仍然活躍，尤其是潛意識的作用更加明顯。在入睡前或淺眠階段播放英語，能幫助大腦在無意識狀態下處理語言信息。雖然睡眠學習並不能替代日常學習，但它是一個能夠輔助記憶鞏固的技巧。 潛意識技巧的運用可以讓英語學習變得更輕鬆自然，不再局限於單一的死記硬背和反覆練習。透過沉浸在語言環境中、重視正向自我暗示等方式，我們可以在潛意識的引導下更有效地吸收和掌握英語。這種結合潛意識心理學和英語學習的實際應用，相信可以引發學習的興趣。

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為協助上市櫃公司接軌 IFRS 永續揭露準則，證交所正式發布「範疇 3 溫室氣體盤查作業參考指引及常見問答集」，以作為上市櫃公司執行溫室氣體盤查工作之參考。為符合 IFRS S2「氣候相關揭露」中應揭露溫室氣體排放之要求，本參考指引以「溫室氣體盤查議定書(GHG Protocol)企業準則」及「GHG Protocol 範疇 3 計算指引」為主體進行編寫，並主要聚焦於企業範疇 3 盤查工作的操作方法，協助上市櫃公司更確實的完成範疇 3 盤查。 指引內容概述了溫室氣體範疇 3 盤查的主要原則，包括排放源辨識、數據整合與基準年管理，同時解析了 15 類範疇 3 排放來源的量化方法，例如供應鏈、產品使用階段排放，以及員工通勤與商務旅行等。此外，指引文件也比較了 GHG Protocol 與 ISO 14064-1 的範疇 3 分類差異，並提供與 IFRS S2 接軌的應用指引，協助企業提升資訊揭露的準確性與透明度。由於範疇 3 盤 查從公司價值鏈中的活動展開，與企業所屬產業特性、活動內容，及營運所在地區等息息相關，企業須考量其自身活動特性與投入資源的合理性以進行調整。 範疇 3 常見問答集內容涵蓋：盤查步驟、邊界設定、計算與資料蒐集之常見問題，並提供敏感資訊之處理及數據不足時之應對建議，以協助企業執行盤查。問答集所蒐集和彙整的相關問題，主要來自於證交所 2024 年舉辦之溫室氣體盤查實作工作坊與上市櫃公司交流之實務提問，暨證交所透過問卷調查，深入瞭解接軌 IFRS 永續揭露準則之第一階段上市公司對於範疇 3 盤查的困難點。相關文件資源連結如下： 「範疇 3 溫室氣體盤查作業參考指引及常見問答集」 https://esg.twse.com.tw/ESG/front/api/associateResource/download/S3_guidelines_V4.pdf 「範疇 3 溫室氣體盤查作業常見問答集」 https://esg.twse.com.tw/ESG/front/api/associateResource/download/S3_QA_V2.pdf 「範疇 3 溫室氣體盤查作業參考指引及常見問答集」懶人包 https://esg.twse.com.tw/ESG/front/api/associateResource/download/S3_SLIDESV4.pdf 「溫室氣體盤查實作工作坊」影音 https://isds.tpex.org.tw/IFRS/front/#/main/disseminate/cfv 為進一步推動企業範疇 3 的盤查能力，證交所 2025 年亦將持續與櫃買中心共同辦理工作坊，讓參與者透過實際演練，學習範疇 3 數據蒐集、計算、係數資料來源與管理的具體方法，進而提升盤查能力。透過實務案例的操作，更能幫助企業理解盤查過程中會遭遇的問題，並促進企業間的交流，證交所亦將持續蒐集企業回饋意見及優化相關資源，以協助上市櫃公司完成溫室氣 體盤查相關工作。 證交所再次提醒，依據「上市櫃公司永續發展路徑圖」及「上市櫃公司永續發展行動方案」要求進行範疇 1、範疇 2 溫室氣體盤查及設定減碳目標之時程規劃，今年資本額達 100 億元以上的公司及鋼鐵、水泥業公司，應完成合併報告公司之盤查作業，並設定減碳目標、策略及具體行動計畫；資本額達 50 億元以上的公司，則應完成個體公司盤查。溫室氣體之盤查及減量資訊並 應於股東會年報及永續報告書中依規揭露。證交所將持續辦理相關永續發展推動工作，助力我國達成淨零減碳目標。 原文連結：https://www.twse.com.tw/zh/about/news/news/content.html?8a8216d6942a222b01948bc4b3e4019d Notion完整文章連結：https://stevenwublog.notion.site/3-194f7f8f28288059867df265910940d1