104學習

我們都知道履歷很重要， 但真正影響錄取的， 很多是履歷寫不出來的能力。 像是溝通、表達、邏輯、簡報…… 你可能改了很多次履歷， 關鍵字、經歷、學歷都寫得很完整， 投出去卻始終等不到回音 不是你不夠好， 只是那些真正重要的能力， 一直沒有被看見 招募現場的節奏，比我們想像的更快、更殘酷。 HR 平均只花短短幾秒瀏覽一份履歷， 這幾秒鐘裡，藏著三個結構性的困境： 1️⃣ 語言表達力，履歷上寫不出來， 再會說話、再擅長簡報的人,一旦被壓縮成條列式的文字,魅力就消失了大半，你怎麼跟人溝通、怎麼把複雜的事情講清楚，這種軟實力很難靠一份 PDF 傳達 2️⃣ 面試臨場反應，永遠是未知數， 企業想知道你臨場應變、邏輯思考的能力，但在正式面試前,誰也無法保證，這也是為什麼很多人明明能力很好，卻在第一關就被刷掉，不是輸在實力，而是輸在「還沒被看見」 3️⃣ 缺乏客觀標準，企業難以比較，每個人自我介紹的方式、包裝的方式都不一樣,企業要在有限時間內公平比較上百位求職者的溝通能力,幾乎是不可能的任務，少了共同的衡量尺,好的人才很容易被埋沒在人群裡 ❇️那怎麼辦呢？ 既然問題出在「溝通實力看不見」， 那或許解法也很簡單， 把它變成看得見的東西 這正是「台灣簡報認證」誕生的原因，這項認證由三位台灣簡報教育界的代表人物王永福、謝文憲、葉丙成共同發起，三人長年深耕簡報與表達訓練，這次攜手打造一套職場簡報能力標準，專門用來檢核求職者的「簡報溝通能力」 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9f6af93c-7aee-4950-b393-dbb5897314dd 有了業界公認的創辦人背書，這張證書不只是一張紙，而是企業願意信任的客觀依據 ❇️【初級考什麼？6 大核心能力】 認證是圍繞著職場實際需要的六大核心能力設計： • 簡報觀念 • 簡報準備 • 投影片技巧 • 表達技巧 • 邏輯結構 • 群眾分析 💡【20 分鐘，換一張看得見的證明】 整個流程並不複雜：線上測驗共 30 題,70 分及格,全程約 20 分鐘就能完成 通過之後，104 學習會直接幫你把認證回傳到履歷上，讓你的溝通實力被企業看見。 具體來說，只需要 4 個步驟： 1️⃣線上完成報名 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9f6af93c-7aee-4950-b393-dbb5897314dd 2️⃣免費收到《初級考前說明》影片，由三位創辦人親自解說重點技巧 3️⃣收到線上測驗連結，70 分過關 4️⃣通過者104幫您認證回傳履歷，終身有效 ❇️【別讓「看不見的能力」限制你的下一份工作】 與其繼續猜測自己哪裡不夠好， 不如花 20 分鐘， 讓「台灣簡報認證」把你原本就具備的溝通實力， 轉換成企業一眼就能看懂的語言 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9f6af93c-7aee-4950-b393-dbb5897314dd

在日文中，用來表達「2選1」跟「3個以上選擇」所使用的代名詞並不相同。 比較「どちら」 與 「何」 以及 「どれ」的使用時機 「どちら」用於2選1的事物。 例句： ●コーヒーと紅茶、どちらが好きですか？ —— 兩樣東西2選1 那麼有3個以上的事物時該怎麼說呢？ 很簡單，使用「何」跟「どれ」就可以了，不過它們的用法不同：若有明確的選項時，使用「どれ」，沒有明確的選項時則使用「何」。 例句： ●動物の中で、何が一番好きですか？ —— 動物不是明確的選項，使用「何」 ●犬と猫とハムスターの中で、どれが一番好きですか？ —— 犬、猫、ハムスター是明確的選項，使用「どれ」 結論 雖然都是用來表達多種選項，但是根據數量不同，用的代名詞也不同，要特別留意喔！也可以來試試我們初級課程中學習最標準的文法教學喔！ 更多學習文章內容，可前往完整文章：https://colanekojp.com.tw/classroom_detail/302

104學習的測試是個標準依據 有中文初級能力測驗 初級中文測驗，評量基礎詞彙、句型與生活用語理解，幫助應徵及招聘者互相關注。

日語學習的基礎中，文法的掌握尤為關鍵。對於初學者來說，了解基本的句型和結構是非常重要的。日檢N5作為日語學習的起點，要求學習者能夠理解和使用一些基本的文法結構。這些結構涵蓋了日常生活中的基礎對話和簡單的書面表達。為了幫助初學者有效地掌握這些基本文法，以下提供了一份N5文法點的清單，每一項都附有中文翻譯和使用方法的簡要說明。 1. XはYです - 「X是Y」用來表示事物的狀態或特性。 2. XもYです - 「X也是Y」用於表達包含性，表示X和其他事物都是Y。 3. Xじゃないです - 「X不是Y」否定形，用於否定先前的陳述。 4. Xがあります/います - 「有X」用於表達物品的存在（あります）或人和動物的存在（います）。 5. XをYします - 「做Y」表示動作，X是直接受詞，Y是動作。 6. XからYまで - 「從X到Y」表示時間或空間的範圍。 7. XのY - 「X的Y」表示所有關係或具體範疇。 8. XかY - 「X或Y」用於提出選擇問題。 9. XでY - 「用X做Y」表示手段或方法。 10. XへY - 「向X」用於表示動作的方向。 11. XとY - 「X和Y」用來連接兩個名詞。 12. XやY - 「X和Y等」用來非排他性地列舉事物。 13. XよりY - 「比X更Y」用於進行比較。 14. Xだけ - 「只有X」用來限定範圍或數量。 15. Xまで - 「直到X」表示時間或空間的終點。 16. XでもYでも - 「不論X或Y」表示多個選擇。 17. XしYし - 「X並且Y」用來列舉多個事項或理由。 18. Xなければならない - 「必須X」表示義務或必要性。 19. Xないでください - 「請不要X」用來表示禁止或請求。 20. Xたいです - 「想要X」表示願望。 21. XたりYたりする - 「做X或做Y」用來表達做過或經歷過的多種活動。 22. XながらY - 「一邊X一邊Y」用來表達兩個同時進行的動作。 23. Xかどうか - 「是否X」用於間接問句，詢問某事是否為真。 24. Xことがある - 「曾經X過」用來表示過去的經驗。 25. Xすぎる - 「太X了」用於表示程度過高。 26. Xて形 - 「X著」用於連接句子，表達原因、理由、過程等。 27. Xなら - 「如果是X的話」用來表達條件或假設。 28. Xたとき - 「當X的時候」用於表達在某個動作發生時的情況。 29. X前に - 「在X之前」用於表示時間順序。 30. Xほうがいい - 「最好做X」用於給出建議或建議。 趕快追蹤我們，提供更多考日檢的資訊給你~

形容他人溫柔、友善的 用語，大家最熟悉的應該就是「優しい」、「親切」了吧？不過，針對對方不同的「好」，形容方式也可以五花八門喔!！今天就來認識幾個「優しい」的相關用語吧！ 跟「優しい」相關的單字及慣用語 初級 優しい（やさしい）→溫柔的 温かい（あたたかい）→溫暖的 情け深い（なさけぶかい）→富有同情心 親切（しんせつ）→親切 穏やか（おだやか）→穩重 …..... 前往看完整學習 | https://colanekojp.com.tw/classroom_detail/300

你計劃前往日本旅遊嗎？學習一些基礎日語可以讓你的旅行更加順利，並讓當地人感受到你的禮貌和友善。在這篇文章中，我們將介紹五大場景中的常用日語句子，包括購物、問路、打招呼、餐廳等狀況，幫助你在日本的各種情境下自如應對。 🪐購物 (買い物) Kaimono 1. 這個多少錢？ (これはいくらですか？) Kore wa ikura desu ka? 2. 可以便宜一點嗎？ (安くなりますか？) Yasuku narimasu ka? 3. 我可以看看嗎？ (見てもいいですか？) Mite mo ii desu ka? 4. 你有這個嗎？ (これがありますか？) Kore ga arimasu ka? 5. 這是什麼？ (これは何ですか？) Kore wa nan desu ka? 6. 我想要這個。 (これをください。) Kore o kudasai. 7. 可以刷卡嗎？ (クレジットカードは使えますか？) Kurejitto kaado wa tsukaemasu ka? 8. 你有其他顏色嗎？ (他の色がありますか？) Hokano iro ga arimasu ka? 9. 我要退貨。 (返品したいです。) Henpin shitai desu. 10. 可以包裝嗎？ (プレゼント用にしてください。) Puresento you ni shite kudasai. 🪐吃飯 (食事) Shokuji 1. 請給我菜單。 (メニューをください。) Menyuu o kudasai. 2. 這道菜有什麼？ (この料理は何が入っていますか？) Kono ryouri wa nani ga haitteimasu ka? 3. 請給我推薦一下。 (おすすめをお願いします。) Osusume o onegai shimasu. 4. 我是素食者。 (私はベジタリアンです。) Watashi wa bejitarian desu. 5. 可以點餐嗎？ (注文してもいいですか？) Chuumon shite mo ii desu ka? 6. 我不吃海鮮。 (私は海鮮を食べません。) Watashi wa kaisen o tabemasen. 7. 請給我一杯水。 (水をください。) Mizu o kudasai. 8. 可以給我帳單嗎？ (お勘定をください。) Okanjou o kudasai. 9. 這道菜很好吃！ (この料理はおいしいです！) Kono ryouri wa oishii desu! 10. 謝謝您的服務。 (ごちそうさまでした。) Gochisousama deshita. 🪐禮儀 (礼儀) Reigi 1. 早上好。 (おはようございます。) Ohayou gozaimasu. 2. 你好。 (こんにちは。) Konnichiwa. 3. 晚上好。 (こんばんは。) Konbanwa. 4. 再見。 (さようなら。) Sayounara. 5. 請。 (お願いします。) Onegai shimasu. 6. 謝謝。 (ありがとうございます。) Arigatou gozaimasu. 7. 對不起。 (すみません。) Sumimasen. 8. 沒關係。 (大丈夫です。) Daijoubu desu. 9. 請問廁所在哪裡？ (トイレはどこですか？) Toire wa doko desu ka? 10. 請多關照。 (よろしくお願いします。) Yoroshiku onegai shimasu. 學習這些基礎日語句子，不僅能讓你的日本旅遊更加順利，還能讓你與當地人有更好的互動。如果你正在計劃前往日本，記得把這些實用的日語句子學起來，讓你的旅程更加愉快和無憂！ 追蹤我們~ 學更多實用日語！

有些日常生活中常見的說法，在面試或上台發表時，卻容易讓人覺得看起來非常沒自信。作者建議避開「我會盡力」、「我個人認為」、「其實」等口頭禪，整理5種常見面試NG用語與修正技巧，幫助在面試或重要場合展現專業形象，留下更好的第一印象。本文節錄自《改變命運的說話課》。 文／李英宣（Young Sun Lee） 本文目錄（點擊可快速前往） 開口不扣分！避開五種秒淘汰NG詞1. 「我會盡力」2. 「我個人認為、在我看來似乎是、我想是」3. 「就、有點、只是」4. 「100%、大家都知道、說真的、好的、重要的」5. 「說實在的、其實」 開口不扣分！避開5種秒淘汰NG詞 由於經常協助學生準備就業面試，從中後發現，無論學生國籍為何，都有一些經常使用的說法。那些說法在日常生活中相當常見，沒仔細聽其實不會覺得有問題。然而，在面試或上台發表時，卻容易讓人覺得看起來非常沒自信。 面試是一個告訴大家自己就是公司需要的人，我可以做到公司需要我扮演之角色的環節。然而，若在這時說話吞吞吐吐或沒自信，便會對整體形象造成扣分，難以帶來好結果。那麼，有哪些說法是我們平常習慣用，但面試或上台發表場合必須避免的呢？主要有以下5種： 1. 「我會盡力」 修正前 「我會以實習經驗為基礎，盡力在公司做出好成績。」 「您所詢問的內容我會再重新評估，並會盡力在短時間內回覆。」 表示自己會為了目標付諸努力，這有什麼問題嗎？「會盡力」是基於想讓人覺得謙虛的說法，但在面試或上台發表時經常使用這類說法，聽起來讓人覺得好像在替自己留後路。因為盡力並不是確定的答案，是自信不足的說法，說服力自然就會大大降低。 那該怎麼辦呢？我們應該減少會盡力的說法，改成更明確的說法。 修正後 「我會盡可能地運用實習經驗，必定在公司做出一番好成績。」 「您詢問的內容我會重新評估過，並會在明天上午前回覆您。」 2. 「我個人認為、在我看來似乎是、我想是」 修正前 「只要您願意給我這次機會，我想這將會是對公司很好的資源。」 「我個人認為，現在似乎是要將全部的心力放在○○上才對。」 問題在哪裡呢？既然說話的人是你，內容自然就是自己的想法。而「我個人認為」的說法語意重複且沒必要，同時聽起來也是一種不確定、沒自信的說法。同樣地，「在我看來」、「我想是」等用法也是如此。不是確信自己意見正確，而是退一步說話的印象。此外，「似乎是」的說法，同樣看起來沒自信。那麼，我們該如何表達才好？ 修正後 「只要您願意給我這次機會，我敢說這將會是對公司很好的資源。」 「根據我找到的資料／研究結果，現在應該將心力放在○○上。」 修正後，有感覺到信心程度的差異了嗎？ 3. 「就、有點、只是」 修正前 「大學時期我有稍微參加過系上的活動。那個活動就是幫助中小企業的那種活動。我短暫參與大概三個月，那時我只是個實習生，所以沒有太大幫助，但若我成為正式員工，我想更確實地為公司盡心力。」 「稍微」、「就是」、「短暫」、「只是」這些用語，多半出於謙虛，想表達成果並沒有多了不起，也避免讓人覺得在誇大。然而，一旦頻繁使用這類字眼，反而會削弱內容的分量，讓聽者下意識降低對資訊的重視程度，甚至不再把演講者所說的內容當成關鍵訊息來看待。 在重要的面試或發表必須盡可能凸顯自己的成果或經驗的場合時，面試者絕不能自貶成果。光把這些單字刪掉，看起來就會乾淨俐落許多，也會看起來更有自信。此外，談自身經驗時，最好還能將那次經驗帶來什麼樣的成果，藉由經驗感受到什麼，透過那次經驗，未來能（在公司）扮演什麼角色等內容包含進去，必須說得具體一點。 修正後 「大三時，我曾參與系上一個幫助非首都圈之中小企業的活動三個月。那時，我是一名實習生，負責在網路社群宣傳校內舉行的產品博覽會。當時，苦思該如何激起大家對中小企業產品及活動興趣的我，選擇了十項能顯現出中小企業主體性及風格的有趣產品，並製作了十種海報。除了放入巧思來介紹產品外，還加了想看產品，就請到訪博覽會現場的字句，最後一篇篇的上傳到網路社群。那次的海報在社群網路上被分享四十幾次，也傳播到更遠的地方。後來博覽會訪問人次高達7,800人，比預計的4,000名還多上許多，我也成功地完成活動。我領悟到新鮮的點子和巧思能在網路社群領域獲得好反應，同時也知道了決定活動是否成功的網路社群宣傳具有多大威力。我希望能憑藉這種新鮮好點子帶動活動成功的經驗，為公司的宣傳盡一份心力。」 4. 「100%、大家都知道、說真的、好的、重要的」 修正前 「大家都知道，新冠肺炎疫情100％是造成近年經濟蕭條的原因。」 「那次專案的經驗說真的，對我來說真的有很重要的意義。」 這次的例子與前面相反，過於自信的話語也是需要避免的說法之一，而這也是許多學生經常使用的說法。為何我們會用這類說法？這都是因為希望獲得對方共鳴，或想強調自己的經驗。 但是聽眾的經驗與知識水準各不相同，因此對內容的理解與認同程度，往往也會與說話者有所落差，這一點務必要特別留意。當說出「大家都知道」或「100％」這類過於絕對的表述時，反而容易讓聽眾在心中產生反駁，例如「我不這麼認為」或「其實還有其他可能性」，進而降低說服效果，進而削弱原本想傳達的說服效果，甚至讓對話變得對立。 同樣地，「說真的」、「很好」、「具有重大意義」等說法帶有強烈主觀色彩，不僅難以引起共鳴，也可能讓人感覺到誇大其詞，影響整體可信度。因此，更理想的做法是，將這些過於極端或主觀的表述，轉換為具體的數據、事例或可驗證的資訊，讓內容更客觀、有根據，也更具說服力。 修正後 「依據○○最近的報告指出，新冠肺炎對目前國家整體經濟蕭條造成○○％的影響。」 「經過那次專案活動後，我才知道內部資源分配的重要性及人力資源網路的力量有多大。」 盡可能地少用偏主觀的說法，以客觀數值或經驗為主去表達，至於判斷則應盡量交給對方。 5. 「說實在的、其實」 修正前 「老實說，我的想法和團隊的想法不一樣。」 「其實那個專案對我沒有太大的影響。」 有些人會為了能夠與對方產生共鳴或是提升親密度，刻意強調自己現在所說的都是老實話。在日常生活中，隨意地說出這種話自然是不會產生太多的問題。然而，若是在重要的面試或專業場合發表報告時，這類說法不僅顯得沒必要，也會給人內容不精簡的感覺。 修正後 「我的想法和團隊的想法不一樣。」 「那個專案對我沒有太大的影響。」 目前為止，我們看了5種重要場合最好不要使用的說法。我要再次強調，前述建議的內容並不是要你完全變成另一個人或戴上面具說話，也不需要表現得自己像是外向型的人或自信滿滿一樣。刻意擠出不是自己本來的樣子，言行舉止反而會充滿尷尬感，聽眾及面試官都能直接感覺到。 所以，我們只要盡可能帶起內在「寧靜的熱情」（calm passion），想像自己是以過去經驗及成果為基礎，展現出最佳的潛能就可以了。抱持著這種心態面對面試或上台發表，你的表情與語調中一定會自然散發自信及真心。 節錄自：方言文化《改變命運的說話課：從容閒聊、精準提案、向上管理，每次出手就加速職涯晉升》／李英宣（Young Sun Lee） 著

第五章｜店務管理與日常營運 店務品質指標（KQI：Key Quality Indicators） 5.0 章節導讀 店務管理（Store Operations）是門市穩定營運的核心。 再強的銷售 SOP，如果店務混亂、排班不穩、補貨不準、開關店品質不一致，最終仍會拖累整體業績。 本章將提供一套 零售業可直接採用的標準店務管理系統，內容涵蓋： • 開關店流程 • 店務標準作業（SOP × Checklists） • 補貨與庫存管理 • 班別運作與交接 • 排班管理 • 現場品質控管 • 店長如何確保「穩定度」 此章旨在協助店長把「現場」做乾淨、做穩定、做簡單，讓新人也能快速上手，整店可複製、可管理。 5.1 店務管理的本質：確保「穩定度」 店務管理不是做越多越好，而是： 在不同人力狀態下，讓門市維持穩定的品質與效率。 穩定度來自： 1. 流程化（Process） 2. 標準化（Standard） 3. 可檢查（Check） 4. 可回報（Report） 只要四件事做到位，門市就能： • 減少錯誤 • 提高效率 • 降低依賴老手 • 控管人力成本 • 不因誰上班而品質大幅波動 5.2 開店流程（Standard Opening SOP） 開店 SOP 決定門市一天的「出發品質」。 以下為可直接使用的標準版本： （一）環境檢查（5–10 分鐘） 項目 要點 外場清潔 玻璃、門口、地板 音樂/燈光 依品牌標準 空調 溫度設定 香氛（如適用） 濃度適中 形象區 陳列完整無缺件 （二）商品檢查（10–15 分鐘） • 補齊缺件 • 熱銷品確認庫存 • 指標商品放到位 • 陳列維持品牌標準 （三）設備開啟（5 分鐘） • POS • 收銀備品 • 電腦系統 • 平板、刷卡設備 • 打印機 （四）開店會議（5 分鐘） 重點三項： 1. 今日業績目標 2. 今日待補事項 3. 今日重點推品 開店檢核表（示例） • 外場清潔 ✔ • 燈光照度 ✔ • 音樂音量 ✔ • 熱銷品補齊 ✔ • POS 測試 ✔ • 今日待辦確認 ✔ 主管只需 1 分鐘確認即可。 5.3 關店流程（Closing SOP） 關店能源於兩件事：收乾淨、收確實。 （一）商品與陳列 • 商品回位 • 缺件補齊 • 試用品整理 • 陳列恢復整齊度 （二）清潔 • 地板 • 餐具／道具（如適用） • 廁所（如有） • 堆棧整理 （三）收銀 • 當日結帳 • 異常紀錄 • 保險箱流程（依公司規範） （四）關店檢核表（示例） • 商品回位 ✔ • 清潔完成 ✔ • POS 結帳 ✔ • 垃圾丟棄 ✔ • 門禁安全 ✔ 5.4 班別運作（Shift Operation） 班別管理是門市運作的「節奏器」。 沒有明確的班別規範，門市每天都不同調。 標準班別結構 • 早班：開店品質 × 補貨 • 中班：銷售主力 × 店務支援 • 晚班：銷售收斂 × 關店品質 班別五項標準任務 每個班別都必須明確以下五項： 1. 本班目標 2. 本班主要任務 3. 本班備援任務 4. 本班禁止事項 5. 本班交接內容 班別交接的三件事 1. 未完成事項 2. 庫存異常 3. 顧客重大資訊（例如預約、自取、客訴跟進） 5.5 店務品質指標（KQI：Key Quality Indicators） 除了業績（KPI），店務更需要 品質指標（KQI）。 建議三大類 KQI （一）現場品質 • 陳列完成率 • 補貨準確率 • 開關店檢核表分數 • 客訴數 （二）營運穩定度 • 排班滿足率 • 出勤穩定率 • 今日報表準確度 • 工作指令完成率 （三）效率指標 • 補貨耗時 • 清潔耗時 • 交接完整度 • POS 異常率 5.6 庫存與補貨管理（Inventory Management） 庫存混亂會讓： • 補貨變慢 • 銷售中斷 • 客訴增加 • 品牌形象下降 強店長與弱店長最大差別之一，就是：強店長的庫存一定乾淨、準、到位。 補貨三原則 1. 先熱銷後慢銷 2. 先主通道後邊區 3. 先缺件後滿陳 庫存管理四大重點 1. 定位（固定位置） 2. 標示（清楚標示） 3. 清點（定期盤點） 4. 紀錄（異常回報） 5.7 排班管理（Scheduling） 排班是店長的「資源分配能力」。 目標不是排美觀，而是： • 能支援尖峰 • 能執行 SOP • 能控人力成本 排班三大原則 1. 人跟流量走 2. 確保技能組合（S/A/B 新舊搭配） 3. 維持每日穩定性 排班表示例 時段 需 3 人 A 老手 + B 中手 + C 新人 • 尖峰時段禁止全新人 • 開關店班至少需一位熟手 • 中班需能支援補貨與銷售 5.8 店長的現場巡檢（Floor Walk） 店長每天至少做一次「巡檢」。 巡檢五大項目 1. 商品（缺件、擺放） 2. 人員（站位、口條、主動度） 3. 現場（清潔、動線） 4. 顧客（需求、等待情況） 5. 效率（補貨進度、結帳速度） 5.9 主管改善工具：店務 GAP Review 每週檢查一次： • 本週問題（Gaps） • 影響原因 • 改善方案 • 負責人 • 完成日 這是強店長必備工具，可確保問題不累積。 5.10 ：穩定，就是最強競爭力 店務管理做得好： • 銷售空間更乾淨、有序 • 新人更快上手 • 老手更少抱怨 • 顧客體驗提升 • 店長更省力 • 營運更穩定 把現場做到穩定，就是提升業績最扎實的方法。

校園徵才開跑！全國指標場--臺灣大學3月8日登場，104人力銀行與台積電、聯發科、富邦金控等上百家高科技與金融業上市櫃公司共同前進椰林大道徵才。2025年臺大畢業歌《上台大便》，企業「上台大」便徵得到新鮮人嗎？104人力銀行公共事務部協理張雅惠指出，市場持續缺工，各方評估2025年上半年景氣不弱，整體環境仍有利於新鮮人找工作，其中，電子資訊半導體、軟體網路、以及金融服務業甚至提供新鮮人起薪4萬，碩士甚至更高！ 本文目錄（點擊可快速前往） 「畢業生科系」起薪排行榜，工程、醫藥等起薪中位數約3.6萬元「畢業生投入產業」起薪排行榜：電金雙雄起薪中位數3.7萬元「畢業生投入職務」起薪排行榜：資訊軟體、醫療保健、研發起薪中位數3.8萬元校園徵才逛攤位，4大準備方向 用聽的！掌握新鮮人薪資行情 新鮮人畢業心情，既期待又怕受傷害！即便臺大畢業生，也有文組生匿名創作《上台大便》，透過歌詞表達「不要畢業」、「不想被問每個月薪水，找不到工作，上台大便。誰說上台大就會很有錢，我的帳戶從來沒破千，千里難尋一個工作機會，醫牙電資請先靠一邊，我說我真的不想畢業。」 104人力銀行整理最近2年最高學歷大學畢業、第一份正職工作的起薪中位數，提供三種薪資排行榜，供畢業生參考。 「畢業生科系」起薪排行榜，工程、醫藥等起薪中位數約3.6萬元 依104人力銀行求職會員資料庫「畢業生科系」薪資，工程學科、醫藥衛生、工業機械、數學電算畢業生起薪中位數約3.6萬元，因投入職務與產業不同，工作難度較高，比文組生起薪中位數約3.2萬元，略高13%。 104人力銀行求職會員資料庫 畢業生 科系最近兩年大學畢業生 起薪中位數(元)工程學科類、醫藥衛生學科類37,000工業技藝及機械學科類、數學及電算機科學學科類36,000建築及都市規劃學科類、經濟社會及心理學科類 運輸通信學科類35,000自然科學學科類34,400商業及管理學科類、教育學科類34,000法律學科類33,300語文及人文學科類33,000大眾傳播學科類32,979農林漁牧學科類32,500家政相關學科類、藝術學科類、觀光服務學科類32,000 「畢業生投入產業」起薪排行榜：電金雙雄起薪中位數3.7萬元 依104人力銀行求職會員資料庫「畢業生投入產業」，電子資訊 ∕軟體∕半導體相關業、以及金融投顧及保險業畢業生起薪中位數約3.6萬元，因產業結構及產業生態不同，比民生消費產業起薪中位數約3.2萬元，略高13%。 104人力銀行求職會員資料庫 畢業生 投入產業最近兩年大學畢業生 起薪中位數(元)電子資訊 ∕軟體∕半導體相關業37,000金融投顧及保險業36,350法律∕會計∕顧問∕研發∕設計業、建築營造及不動產相關業、政治宗教及社福相關業、醫療保健及環境衛生業35,000運輸物流及倉儲34,000一般製造業、住宿∕餐飲服務業、農林漁牧水電資源業33,000一般服務業、大眾傳播相關業、文教相關業、批發∕零售∕傳直銷業、旅遊∕休閒∕運動業、礦業及土石採取業32,000 「畢業生投入職務」起薪排行榜：資訊軟體、醫療保健、研發起薪中位數3.8萬元 依104人力銀行求職會員資料庫「畢業生投入職務」，資訊軟體系統類、醫療保健服務、研發相關職務的畢業生起薪中位數約3.8萬元，因職務工作內容不同，比民生消費相關職務起薪中位數約3.3萬元，略高15%。 104人力銀行求職會員資料庫 畢業生 投入職務最近兩年大學畢業生 起薪中位數(元)資訊軟體系統類39,000醫療保健服務類38,000研發相關類37,700軍警消∕保全類、營建∕製圖類37,000生產製造∕品管∕環衛類36,300財會∕金融專業類35,500經營∕人資類35,000行銷∕企劃∕專案管理類、操作∕技術∕維修類34,000文字∕傳媒工作類、資材∕物流∕運輸類、 學術∕教育∕輔導類、餐飲∕旅遊 ∕美容美髮類33,000客服∕門市∕業務∕貿易類、傳播藝術∕設計類、32,000行政∕總務∕法務類30,300 [joblist_plugin title='查看104【校園徵才專區】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E6%A0%A1%E5%9C%92%E5%BE%B5%E6%89%8D&order=15&page=1' amount='3'] 校園徵才逛攤位，4大準備方向 104人力銀行公共事務部協理張雅惠分享，畢業生擁有雄厚且無可取代的「年輕資本」，職涯探索可以依個人興趣、工作價值、以及成就感，薪水並非唯一考量；3~5月是年度校園徵才高峰，準畢業生逛企業攤位，建議先準備以下四個方向： 做足準備了解企業，問出好問題：事先確認當天參展企業，並選出最有興趣的5間企業。準備好要和人資或學長姐討論的問題，當天帶筆記至攤位討論。 準備好2種履歷，把握機會完美出擊：客製化履歷很重要，針對特定職務整理自己的優勢，讓企業感受到你的企圖心！ 就博會要怎麼穿？無需過度包裝：穿著以簡單乾淨為主，例如簡單的白色系或淡色系襯衫絕對不會出錯，下身也避免穿短褲或太休閒的裝扮。 就業博覽會面試：準備好1~3分鐘自我介紹：當你和企業交談時就算是在面試了！新鮮人可以透過對談擷取重點，聚焦在這份工作需要的能力、自己所具備的特質等等，來做簡單的自我介紹。 延伸閱讀：2025全台校園徵才／就業博覽會 活動時間總整理｜附就博會逛展4步驟 掌握更多求職資訊，你還會想看 13萬人騎驢找馬！求職者最想進「3大產業」，民生消費服務業轉職增幅最強 轉職高薪3排行榜公開！菜鳥薪貴工程師最多，資深高薪職人PM、金融研究、理專各一席 面試不想說前份工作薪水，內行人教你四兩撥千斤 

美國關稅政策的頻繁變動不僅對國內市場造成影響，更對全球貿易經濟帶來震盪與變革。在當前充滿不確定性的狀況中，企業面臨著前所未有的挑戰與機遇。本文將探討如何利用INFO原則優化內部溝通與數據分析，並提供具體的風險管理策略，幫助企業在美國關稅議題的影響下，制定靈活應變的計畫，持續保持競爭力。 文／《104職場力》 本文導覽 掌握INFO原則：建立訊息流通管道，培養識讀分析能力企業強化風險管理、擬定應變計畫的具體5步驟觀望之餘，企業還能採取哪些行動？ 美國關稅政策加劇了全球經濟情勢的變動，也讓許多企業重新思考其商業模式和營運策略，企業不僅面臨著政策帶來的挑戰，還必須應對消費者行為及市場需求的快速變化。在這樣的背景下，企業如何在觀望的同時，主動採取行動來應對潛在的風險與機會？ 延伸閱讀：川普宣佈台灣「暫時性關稅」為20%！美國「關稅風暴」是什麼？｜關稅風暴衝擊總整理 掌握INFO原則：建立訊息流通管道，培養識讀分析能力 在當前資訊紛繁且尚未明朗的狀況下，未知容易使人心惶惶不安。因此，確保內部資訊的暢通至關重要，當大家都清楚決策背後的原因及應對策略的方向，不僅能促進溝通和理解，還能有效安定內部人員的情緒。 快速獲取消息只是第一步，設定「清晰的訊息過濾標準」可以幫助聚焦重點，以符合組織需求和目標，企業不妨利用RSS訂閱或關鍵字警報等工具，創建自動化的資訊更新系統，從而獲取即時、相關的最新資訊，減輕手動搜尋的繁瑣。 另外，在大量獲取資訊之餘，「識讀能力」在這過程中更為關鍵，除了交叉參考多個來源，而非依賴單一消息，進而提高資訊的準確性與一致性之外；學會解讀官方文件或研究數據報告中的圖表和統計數據，才能真正有效地應用在自家產業政策評估上。 綜合上述論點，可以用4點進行歸納： I - Internal Communication（內部溝通）：強調內部資訊暢通和決策透明性。 N - Navigating Information（導航資訊）：建立清晰的訊息過濾標準，聚焦關鍵資訊。 F - Fact-checking（事實檢查）：培養識讀能力、交叉參考多個資訊來源，確保準確性。 O - Outcome Analysis（結果分析）：解讀數據和官方文件，為策略調整提供支持。 活動分享：【104 talks】HR超前部署，打造企業全方位防護網｜4/24 線上免費直播 企業強化風險管理、擬定應變計畫的具體5步驟 面對不停改變的局勢，要針對現況的不確定性和關稅變化進行風險評估，企業可以依據以下步驟來建立評估模型。 1. 識別市場、政策、供應鏈的風險因素 分析可能影響產品需求的市場變化，包括消費者行為的改變、競爭對手策略調整等，並持續監控國際貿易政策、關稅調整及其他可能影響企業的法規變化。另同步評估供應商的穩定性，如供應商的財務狀況、交貨能力，以及材料價格波動的風險等。 2. 量化並分析風險 蒐集歷史關稅變化、原材料成本、產品銷售等相關數據來量化風險，將不同風險因素的影響轉化為財務指標，例如：影響成本、利潤和市場佔有率的變化。 透過數據建立風險矩陣，將風險因素根據影響程度和發生的可能性進行分類（如高、中、低風險），分析其變化趨勢，預測未來可能的風險情境。 3. 制定應變計畫、模擬情境 針對主要風險制定相應策略，涵蓋成本控制、拓展供應來源、產品線調整等，與財務、人力資源、供應鏈管理等部門密切溝通、協作，確保應變計畫可以全面實施，並隨著內外部環境的變化調整應變計策。 同時可根據不同的關稅變化模擬情境，例如：高關稅（32%）、中等關稅（15%）、低關稅（5%）和無關稅情況。設計情境時，考慮其他相關變數，如市場需求變化、競爭對手行為的改變、原材料成本上漲等。 4. 建立模型、進行模擬 建立財務模型，考慮關稅影響對收入、成本和利潤的計算方法，確保各項變數能夠模擬相互影響，接著對關鍵變數（如銷售量、單價、製造成本等）進行分析，了解它們的變化如何影響整體業務績效。 獲得每種情境下的預期財務結果後，再對模擬結果進行分析，評估在不同關稅下的成本結構、利潤和市場佔有率的變化。 5. 彈性決策並持續監控 根據模擬結果，發想具體的行動建議和應對方案，保有彈性之外也建議定期回顧情境模擬的結果或根據新的數據和環境變化更新模擬模型，確保其準確性和時效性。 延伸閱讀：關稅重塑全球貿易 適應力將成企業競爭優勢的重要前提 觀望之餘，企業還能採取哪些行動？ 無論是當前美國的對等關稅問題，還是未來整體產業的發展，局勢的快速變化都是不可避免的。在這種情況下，企業在保持觀望的同時，也可以積極採取多項行動，以應對潛在挑戰並維持競爭力。 首先，在「供應鏈的彈性與多樣化」這塊不僅是透過建立多元化的供應商網絡，降低對單一市場的依賴，或許也可考慮在其他國家或地區設置生產基地，以減少因關稅影響而增加的成本。 其次，「市場和產品的調整」同樣重要。企業可重新評估美國或他國市場變化，考慮擴展至其他市場，比如那些可能因美國關稅政策而出現機會的國家。此外，「提升產品的價值」，例如升級和提供附加服務，可幫助企業更好地抵消關稅的影響。 與供應商的合作也是重要一環，企業可探索共同分擔增長成本的方案，建立更緊密的合作關係，不僅能有效提高供應鏈的韌性，還能共同應對政策變化的挑戰。 此外，企業還可以加強內部技術能力，持續發展數據分析技術，不光了解美國關稅影響，對於未來市場趨勢及潛在機會都有所幫助；同時，投資於技術創新可提高生產靈活性和效率，實現成本優化。 在觀望的同時，這些行動可為企業打下穩固基礎，不僅有助於應對當前挑戰，也有益於未來的持續發展，在瞬息萬變的市場中繼續前行。 延伸閱讀： 美國加稅、全球震盪，HR的挑戰才正要開始 因應美國關稅政策，行政院宣布「9大面向、20項措施、總經費880億元」支持方案 【美國關稅】經濟部評估個別產業影響，提4政策、410億加碼貸款補助

數發部2026年5月最新公布「AI產業人才認定指引3.0」，本次重要更新包括「AI治理素養」與「AI協作與開發」兩項能力，以及新增「推薦學習資源」幫助強化人才AI能力。本文帶你一次看懂AI三大人才類型、必備技能與證照資源推薦，並盤點AI人才職涯發展以及最常見的AI工作機會，幫助找到最適合自己的AI職涯起點。 ※更新日期：2026/05/21 文／《104職場力》 本文目錄（點擊可快速前往） 你屬於哪種AI人才？研究、開發、應用3大類一次看想進入AI領域，5大能力你具備了嗎？AI能力如何認證和提升？新版推薦學習資源、證照整理AI人才職涯發展路徑圖及轉職跨領域建議AI產業人才常見職稱及104工作機會一覽投入AI領域3大建議：要具備哪些核心技術和軟實力？數發部「AI產業人才認定指引」電子書下載 2026.05更新：數發部2026年5月19日發布「AI 產業人才認定指引3.0」，兩項重要更新包括：1.因應2026年1月公布《人工智慧基本法》，新增「AI治理素養」能力，協助人才建立人工智慧應用風險的框架與意識；2.順應Vibe Coding與Agentic AI發展趨勢，新增「AI協作與開發」能力，強化人才與AI工具協作及開發的實務能力。並將指引從企業與求職者、培訓與認證機構參考的共通基準，進一步落實到產業工作場景。 想進入AI領域要做哪些準備？工作上如何認證自己的AI能力？為了協助國內人才掌握AI就業趨勢，數位發展部《AI產業人才認定指引》指出AI產業人才可分為研究、開發、應用3大類型，不論你是工程師、行銷人，還是剛準備跨領域轉職的上班族，都能在AI產業找到自己的角色！ 指引中明確列出AI產業的人才分類、能力架構與專業認證方向，並提供職涯發展路徑及跨域建議。《104職場力》幫大家濃縮重點，整理懶人包，讓你一篇就看懂！ 完整內容請參考數發部【AI產業人才認定指引】：因應AI技術與應用的快速變革，數發部指出，為了協助企業快速識別、應用與培育AI人才，並為個人職涯發展、培訓規劃及專業認證提供明確依據，特別制定本指引。並將隨著產業趨勢持續動態更新指引內容，強化AI人才標準與產業需求接軌。● 下載數發部《AI產業人才認定指引》（115年5月）>>● 數發部AI產業人才認定指引專區>> 延伸閱讀：搶攻12.1萬個AI工作！104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人 你屬於哪種AI人才？研究、開發、應用3大類一次看 根據指引定義，AI產業人才是指具備人工智慧相關知識、技能與能力，並在各行各業中，從事人工智慧相關之技術研究、開發、應用、管理，或使用AI工具於生產、服務或行政管理相關工作流程的從業人員。 指引依據產業應用現況和專家建議，將AI產業人才分為「AI應用人才」、「AI開發人才」、「AI研究人才」等3大類別： AI研究：AI技術的源頭，從事AI基礎研究與發表論文。 AI開發：AI技術的實現者，負責訓練出新的AI模型或開發新的AI應用工具。 AI應用：AI應用的使用者，將AI應用於各行各業，使用AI工具提高生產力。 AI產業人才分為3大類：AI研究、AI開發、AI應用（資料來源／AI產業人才認定指引） 本文整理將聚焦於「AI開發人才」及「AI應用人才」的相關資訊，包括AI認證資源、AI人才常見職缺及最新工作機會，還有職涯發展路徑，提供有意求職轉職、或即將進入職場的新鮮人參考！ 想進入AI領域，5大能力你具備了嗎？ 依據產業現況，指引列出「AI開發人才」及「AI應用人才」所需的5大類核心能力。（詳細說明請見下表） AI應用人才：要能使用現有AI工具，提升執行中工作的生產力、管理能力、行政效率、加速流程、縮短時效與產生企業價值的能力。所需的能力類型包括「AI應用素養」、「AI工具應用」及「AI協作與開發」能力，將其應用於行銷、製造、醫療、教育、法律、金融等不同領域。 AI開發人才：需具備數學、機率、電腦科學相關知識背景，其內涵不僅限於模型開發，更關注將AI技術落實於產品和服務，所需的能力包括「AI程式語言應用」、「AI模型訓練」與「AI服務開發」。 AI產業人才5大類能力類型、11細項 人才類別能力類型細項能力說明AI應用人才AI應用素養AI素養瞭解AI基本知識、道德倫理、應用及限制AI治理素養能瞭解AI衍生的AI系統、人機互動、社會衝擊等風險AI工具應用文書應用能用AI工具進行文字內容產生、修改、翻譯及整理圖文應用能用AI工具進行圖像內容產生、擷取與修改影像應用能用AI工具進行影像內容產生、擷取與修改音源應用能用AI工具進行音源內容產生、擷取、翻譯及整理自動化應用能使用AI代理或相關自動化工具，實現工作流程自動化AI程式語言應用AI協作與開發能以自然語言引導AI協作撰寫程式AI開發人才程式應用能使用AI輔助程式開發AI模型訓練AI模型訓練能用模型訓練和學習（如ML、RL）等工具、技術及方法，訓練AI模型AI服務開發NLP/LLM/CV工程能用NLP、LLM、CV工具，結合AI工作流或提出新服務 11項AI能力類型對應哪些工具應用？相關AI工具資源參考 能力類型參考工具AI素養台灣人工智慧學校、Meta AI、好好用AI素養計畫AI治理素養EU Artificial Intelligence Act、NIST AI RMF、ISO 42001、AI literacy frameworkAI文書應用ChatGPT、Copilot、Gemini、ClaudeAI圖文應用Midjourney、Canva、Adobe FireflyAI影像應用Runway、ideogramAI音源應用ElevenLabs、MURF AIAI自動化應用n8n、Zapier、Power AutomateAI協作與開發Lovable、Claude、n8nAI程式應用GitHub Copilot、CursorAI模型訓練TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Amazon SageMaker、Azure AI Foundry、Vertex AINLP/LLM/CV工程OpenAI、Hugging Face、OpenCV、MediaPipe AI能力如何認證和提升？新版推薦學習資源、證照整理 清楚AI人才需要具備的關鍵能力後，想學習或提升相關AI能力，可以參考數位產業署官網提供的相關培訓課程及AI能力認證內容，並透過相關資源來強化自己的AI競爭力。 以下整理素養類、工具類及專案類3種AI認證資源。 （資料來源／AI產業人才認定指引） AI產業能力認證參考：素養類 AI素養類認證主要為「建立AI基本認知與倫理觀念」，著重培養非技術背景者對AI的理解與應用概念，不要求實作能力或程式操作。相關認證包括：經濟部iPAS AI應用規劃師、資策會生成式AI能力認證、AIA的AI素養級認證等。 點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源： 國際AI素養認證名稱辦理單位AI-901:Azure AI FundamentalsMicrosoftAWS Certified AI PractitionerAWS 國內AI素養認證名稱辦理單位iPAS AI應用規劃師初級經濟部產業發展署AI 素養級認證台灣人工智慧學校AI 工程級認證：LLM 的行政任務應用台灣人工智慧學校生成式AI能力認證財團法人資訊工業策進會人工智慧工程素養認證財團法人資訊工業策進會AI+ 行銷科技專業人員財團法人資訊工業策進會TQC生成式AI應用與技術（實用／進階／專業）財團法人中華民國電腦技能基金會TQC人工智慧應用與技術（實用／進階／專業）財團法人中華民國電腦技能基金會EEC企業電子化人工智慧應用師財團法人中華民國電腦技能基金會 AI產業能力認證參考：工具類 AI工具類認證聚焦在「熟悉並應用AI工具完成任務」，要求能使用特定AI平台、工具或模型進行應用實作。常見任務例如影像生成、資料自動化分析、ChatGPT應用等，適合企業內部技能轉型或職能補強。 點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源： 國際AI工具應用認證名稱辦理單位NVIDIA Certified Associate: Multimodal Generative AINVIDIANVIDIA Certified Associate: Generative AI & LLMsNVIDIA 國內AI工具應用認證名稱辦理單位iPAS AI應用規劃師中級經濟部產業發展署生成式AI美術設計能力認證初級財團法人資訊工業策進會生成式AI美術設計能力認證中級財團法人資訊工業策進會生成式AI辦公室應用能力認證財團法人資訊工業策進會TQC+ GenAI 輔助資料擷取與分析 Python中華民國電腦技能基金會 AI產業能力認證參考：專案類 專案類認證聚焦在「具備完成AI專案的實戰能力」，對應如資料工程師、機器學習工程師等技術職務。用於評估技術人員是否具備立即上手企業AI任務的能力。包括：IBM AI Engineering Professional Certificate、AI-103: Azure AI Engineer Associate等。 點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源： 國際AI服務開發認證名稱辦理單位AWS Certified Generative AI Developer - ProfessionalAWSAI-103: Azure AI Engineer AssociateMicrosoft 國際AI模型訓練認證名稱辦理單位AWS Certified Machine Learning Engineer (Associate)AWSAWS Certified Machine Learning (Specialty)AWSIBM AI Engineering Professional CertificateIBMGoogle Cloud Professional Machine Learning EngineerGoogle Cloud 認證名稱辦理單位TQC＋人工智慧：機器學習財團法人中華民國電腦技能基金會 104學習－課程推薦： AI資料科學家全方位學程（緯育） AI醫學影像分析實作直播學程（緯育） AI學習資源專區｜AWS免費課程系列，完課自動同步學習紀錄到履歷表！ 更多認證及培訓課程資訊，可至數位產業署官網查詢參考最新附表：AI產業人才認定指引專區 AI人才職涯發展路徑圖及轉職跨領域建議 不同科技背景的人，想成為3大類AI人才，職涯路徑要怎麼走？《AI產業人才認定指引》提供一份「AI人才職類與發展路徑圖」，整理「理工相關科系」及「其他科系」發展成為3大類AI人才（AI應用／開發／研究）的可能路徑。 資料來源：數發部《AI產業人才認定指引》 1. 以「AI應用人才」為例： 適合非理工背景，包括來自商管、行銷、設計等，或具備跨領域行動力者，可以透過學習AI工具的使用及AI素養，將AI應用於自身專業領域。 職涯發展路徑：AI工具使用能力與素養→AI加值型／AI導入型→AI產品經理 →AI應用人才跨域指引：未來若想轉向開發，需補足軟體工程及演算法知識，可跨域至「軟／硬體工程師」路徑。 2. 以「AI開發人才」為例： AI開發人才有2條主要的發展路徑：AI工程師、資料專業人員，共同負責AI系統的建構和資料驅動。 AI工程師路徑：軟／硬體工程師→AI工程師→AI技術主管／AIOps工程師。 → 轉資料途徑：若軟／硬體工程師或AI工程師對資料品質、資料策略有興趣，可加強統計學和資料治理知識，跨域至「資料科學家」路徑。→ 轉管理途徑：AI工程師或技術主管若具備良好溝通與領導力，可轉向「AI產品經理」或更高階的技術管理職位。 資料專業路徑：資料分析師→資料科學家。 → 轉工程師途徑：資料科學家補足軟硬體工程技術後，也可以轉向「AI工程師」途徑。 3. 以「AI研究人才」為例： 職涯發展路徑為：深入數學／統計、演算法研究→AI科學家／研究員→研發主管 → 跨域指引：AI科學家／研究員的成果是應用源頭，若能理解市場需求，可將研究成果轉化為實際產品。可跨域與「AI專案產品管理」合作，或轉向至該路徑。 AI產業人才常見職稱及104工作機會一覽 AI應用人才常見職稱及專業技能 《AI產業人才認定指引》指出，目前AI應用人才的職稱命名仍具有彈性和過渡性，需要依照產業特性和職務內容來判斷。以下整理參考職稱、角色定位、專業技能及最新工作機會。 點擊職稱或工作機會，可查看職缺： 參考職稱角色定位工作機會既有職稱（行銷專員、行政助理、人資專員等）AI工具的高效終端使用者和應用者看職缺>AI應用規劃師AI導入顧問流程優化專員協助企業規劃導入AI的數位轉型流程看職缺>AI產品經理技術與業務的橋樑，推動AI專案執行看職缺>資料標註師連接原始數據與AI模型理解的橋樑看職缺>資料分析師轉譯數據為可執行的洞察，支援AI導入成效評估與商業優化決策看職缺> 1. 既有職稱（行銷專員、行政助理、人資專員等） 角色定位：AI工具的高效終端使用者和應用者 核心職責：於既有職務範圍內，透過熟練使用既有AI工具、應用程式或軟體，來提升個人工作效率、優化工作成果、輔助決策或拓展創意。 專業技能：核心專業仍是其原本的職務領域，此外對AI工具具備理解與判斷，熟悉多種AI工具的操作、Prompt編寫能力、生成式應用技巧。 工作機會：行銷專員、行政助理、人資專員、看更多應用AI工具職缺> [joblist_plugin title='更多104【應用AI工具】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E5%B7%A5%E5%85%B7&order=15' amount='1'] 2. AI應用規劃師／AI導入顧問／流程優化專員 角色定位：協助企業規劃導入AI的數位轉型流程 核心職責：建構AI導入藍圖、評估痛點與效益、推動變革管理、企業訪談、現況盤點、需求分析、技術評估與導入建議。 專業技能：商業策略思維、資料治理、AI趨勢與工具理解、跨域分析、商業架構、數位工具評估與推進能力。 工作機會：AI應用規劃師、AI導入顧問、流程優化專員、看更多AI應用規劃職缺> [joblist_plugin title='更多104【AI應用規劃】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=ai%E6%87%89%E7%94%A8%E8%A6%8F%E5%8A%83&order=15' amount='1'] 3. AI產品經理 角色定位：技術與業務的橋梁，推動AI專案執行 核心職責： 整合使用者需求與AI功能，設計應用情境與流程，與技術團隊協作落地應用。 負責規劃與管理以AI驅動產品或服務的設計、開發與市場導入，常需與技術、設計與業務單位密切合作。 專業技能：商業分析、AI應用理解、需求分析、技術溝通 工作機會：看更多AI產品經理職缺> [joblist_plugin title='更多104【AI產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86&order=15' amount='1'] 4. 資料標註師 角色定位：連接原始數據與AI模型理解的橋樑 核心職責： 根據專案要求和標註規範，對文本、圖像、音訊、影片等各類型原始數據進行清洗、標註與分類。 確保標註數據的準確性和一致性，作為AI模型訓練的基礎。 識別數據中的潛在問題（如偏見、不足），並進行反饋。 專業技能：專案基礎領域知識與數據理解、標註工具操作、重複性工作效率與抗壓性 工作機會：看更多AI標註職缺> [joblist_plugin title='更多104【AI標註】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E6%A8%99%E8%A8%BB&order=15' amount='1'] 5. 資料分析師（介於AI應用與AI開發之間） 角色定位：轉譯數據為可執行的洞察，支援AI導入成效評估與商業優化決策 核心職責：運用資料分析工具與統計方法，進行資料整理與清洗、探索性資料分析、視覺化報表製作、KPI指標追蹤、洞察報告撰寫、跨部門需求溝通、支援策略分析與AI導入績效評估。 專業技能：SQL、Excel、Tableau、Power BI、統計分析、Python/R（進階）、資料視覺化、問題拆解與商業邏輯思維 工作機會：看更多AI數據分析職缺> [joblist_plugin title='更多104【AI數據分析】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90&order=15' amount='1'] AI開發人才常見職稱及專業技能 AI開發人才常見職稱，在不同公司或組織也可能會有所差異。例如，「AI工程師（AI Engineer）」是最常見的職稱，泛指負責建構AI系統的人員。以下整理參考職稱、角色定位、專業技能及最新工作機會。 常見職稱角色定位工作機會自然語言處理（NLP）工程師專注於開發能夠理解和生成或人類語言的AI系統看職缺>大型語言模型（LLM）工程師專注於設計、開發與調校大型語言模型（LLM），使其能夠理解、生成並應用人類語言於各種場景中看職缺>電腦視覺（CV）工程師專注於開發能夠理解和分析圖像與影片的AI系統看職缺>機器學習（ML）工程師AI領域的核心角色，專注於設計、開發、訓練和部署機器學習模型看職缺>資料科學家擅長從巨量資料中提取有價值的洞察，並利用這些洞察為企業提供決策支持。看職缺> 1. 自然語言處理（NLP）工程師 角色定位：專注於開發能夠理解和生成或人類語言的AI系統。 核心職責： 運用NLP技術，實現文本分析、語言識別、機器翻譯、聊天機器人等功能。 廣泛應用於客服、輿情分析、內容生成等領域。主要工作在於使AI可以理解以及生成類人類的語言。 專業技能： 熟悉NLP相關演算法和技術（如詞向量、語言模型、transformer）。 熟練使用NLP函式庫（如NLTK、spaCy）。 具備深度學習框架的使用經驗。 大型語言模型 (LLM) 工程師 工作機會：看更多NLP相關職缺> [joblist_plugin title='更多104【NLP】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=NLP&order=15&page=4&jobcat=2007000000' amount='1'] 2. 大型語言模型 (LLM) 工程師 角色定位：專注於設計、開發與調校大型語言模型（LLM），使其能夠理解、生成並應用人類語言於各種場景中。 核心職責： 負責建置與優化語言模型架構（如Transformer），訓練與微調模型以符合特定應用需求，並解決模型生成偏誤、知識更新等問題。 應用範圍包含智慧客服、知識問答、語意理解、內容生成、程式輔助撰寫等，也需參與模型部署與效能評估。 專業技能： 熟悉自然語言處理技術與演算法（如詞嵌入、命名實體辨識、語意分析、知識蒐集）。 精通語言模型架構（如GPT、BERT、T5）與其訓練原理，熟練使用深度學習框架。 具備資料清洗、標註與語料管理能力，並能處理多語言或特定領域語料。 工作機會：看更多LLM相關職缺> [joblist_plugin title='更多104【LLM】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=LLM&order=15&jobsource=blog&page=1&jobcat=2007000000' amount='1'] 3. 電腦視覺（CV）工程師 角色定位：專注於開發能夠理解和分析圖像與影片的AI系統。 核心職責： 運用圖像處理和深度學習技術，實現圖像識別、物件檢測、影像分割等功能。 廣泛應用於自動駕駛、安全監控、醫療影像分析等領域。主要工作在於開發出讓電腦可以辨識圖像，以及影片的相關應用。 專業技能： 熟悉圖像處理和深度學習演算法。 熟練使用電腦視覺函式庫（如OpenCV）。 具備深度學習框架的使用經驗。 工作機會：看更多電腦視覺相關職缺> [joblist_plugin title='更多104【電腦視覺】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=CV+%E9%9B%BB%E8%85%A6%E8%A6%96%E8%A6%BA&order=15&page=2&jobcat=2007000000' amount='1'] 4. 機器學習（ML）工程師 角色定位：AI領域的核心角色，專注於設計、開發、訓練和部署機器學習模型。 核心職責： 研究各式機器學習演算法，並利用演算法解決商業問題。 透過大量數據處理與特徵工程，持續優化模型以提升性能。主要工作在於利用機器學習，使得AI應用可以達成預期的目標。 專業技能： 精通機器學習演算法（如監督式學習、非監督式學習、強化學習）。 熟練使用機器學習框架，具備資料處理和分析能力。 工作機會：看更多機器學習相關職缺> [joblist_plugin title='更多104【機器學習】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92+ML&order=15&page=1&jobcat=2007000000' amount='1'] 5. 資料科學家 角色定位：擅長從巨量資料中提取有價值的洞察，並利用這些洞察為企業提供決策支持。 核心職責： 運用統計分析、機器學習和資料可視化等技術，探索資料中的模式和趨勢。 需具備良好的商業理解能力，能夠將資料分析結果轉化為可執行的商業建議。主要工作在於分析資料，並且產出具有價值的資訊，輔助企業做出正確判斷。 專業技能： 精通統計分析和機器學習演算法。 熟練使用資料分析工具（如Python、SQL）。 具備資料視覺化和報告撰寫能力。 工作機會：看更多資料科學家職缺> [joblist_plugin title='更多104【資料科學家】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobcat=2007001021' amount='1'] 投入AI領域3大建議：要具備哪些核心技術和軟實力？ 對於有興趣投入AI領域發展的人，《AI產業人才認定指引》最後給出3個建議：1.根據個人興趣及專業背景選擇自己的AI職涯起點（參考AI人才職涯發展路徑圖），2.需具備核心技術基礎、3.培養關鍵軟實力和終身學習態度。 其中列出的4個核心技術基礎，對AI開發人才和AI研究人才來說是必備的；至於AI應用人才雖不要求具備開發能力，但若能對於基礎知識有一定了解，將能更有效運用AI工具，與技術團隊的溝通協作也會更順暢。 程式語言： 專精Python，並熟悉其在AI領域的函式庫（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）。 數學與統計：掌握線性代數、微積分、機率統計，是理解AI模型運作的基礎。 資料基礎：理解數據庫（SQL）、資料清洗、資料前處理、資料可視化等基本技能。 軟體工程：熟悉版本控制（Git）、基礎軟體開發流程。 而在軟實力方面，不論選擇哪種AI職涯都需具備以下能力： 解決問題能力：能分析問題、提出解決方案並有效執行 溝通協作能力：AI專案通常需跨部門協作，溝通要清晰有效 批判性思維與創新：不盲從、敢於質疑，並能提出創新想法 適應變化與終身學習：AI技術發展訊續，需保持好奇心，持續學習新知和新工具 專案實戰：透過參與開源專案、Kaggle競賽、校內外專案或實習，累積經驗並建立作品集 數發部「AI產業人才認定指引」電子書下載 本文由《104職場力》整理重點懶人包，完整內容請參考數發部《AI產業人才認定指引》： 【電子書下載】AI產業人才認定指引(115年5月)下載 （資料來源：數發部AI產業人才認定指引）

跟大家推薦一個我自己親自上過、成功取得證書的碳盤查相關實體課程——ISO 14068-1 碳中和標準建置與管理內部查證員訓練課程(115年第2期A班) 隨著《氣候變遷因應法》上路與台灣即將於 2025 年正式開徵碳費（依據 2024 年碳排資料），企業與機關面臨日益嚴峻的碳管理挑戰。國際上歐盟「碳邊境調整機制（CBAM）」已啟動過渡期、SBTi 明定淨零路徑標準，各界無不加速投入碳中和與氣候承諾行動。 ISO 14068-1 為國際標準組織（ISO）於 2023 年正式發布的「碳中和標準」，首次明確定義碳中和目標與查證方法，是組織推動減碳治理與應對碳費制度的關鍵依據。本課程將透過完整條文解析與案例導入，協助學員熟悉標準結構、管理程序與查證技巧，建立碳中和計畫所需的知識基礎與實務能力。 適合對象： ★ 內部查證員（參與者、球員） ☆ 企業組織負責 ISO 14068碳中和主管或內部查證人員 ☆ 建置推行 ISO 14068碳中和相關主管人員 ☆ 企業培訓 ISO 14068碳中和種子講師或管理代表 ☆ 政府單位、企業組織供應鏈或會計師事務所等單位查證專業人員 ☆ 希望獲得符合 ISO14068碳中和國際規範技能及個人專業證照者 限制條件：無。 課程連結在這裡，大家參考看看： https://promotion.ntou.edu.tw/Default.aspx?code=115A14000502A01

用Codex跑任務，跑到一半想補需求、想試另一個方向，只能打斷重來嗎？作者整理/plan、Tab排隊、/fork、/status等4個核心功能與兩招加碼，附決策樹、指令速查表與各行業應用SOP。本文節錄自《ChatGPT × Codex全攻略》。 文／曾慶良（阿亮老師） 本文目錄（點擊可快速前往） 為什麼是這幾個功能功能總覽：4招核心＋兩招加碼工作流4步法決策樹帶走模板：常用slash command速查各行業應用4步法SOP卡關處理：5個最常見問題 4招把 Codex 變成並行工作流引擎，計畫、排隊、分叉、儀表板 AGENTS.md解決了「Codex怎麼做」的問題，它做的事符合你的風格、按你的規矩。但你會發現另一個問題冒出來：Codex跑起來是「單線」的，你下一個指令、它跑、跑完你再下下一個。複雜任務怎麼辦？跑到一半想到要補東西怎麼辦？想試另一個方向怎麼辦？ 教你4個核心功能（3個slash command＋1個按鍵）：/plan、Tab、/fork、/status，這就是章名的「4個神奇小功能」，也是工作流4步法的骨架。學完4招之後，再加碼兩招2026年正式版的新功能：/usage（額度儀表板）和@ 統一提及選單（檔案／插件／技能一鍵帶入）。4招是骨架、兩招是外掛，記熟之後，你的Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。 前置條件：Codex CLI已裝、AGENTS.md已寫。本章所有功能都是Codex CLI（v0.142.x）官方內建，不需要額外安裝。 為什麼是這幾個功能 先看一張對比表，看清楚普通跑Codex和用這套工法的差別： 情境普通跑法的痛用這套工法後複雜任務沒方向Codex直接動手，結果不是你要的，重來先用 /plan 看計畫再放跑跑到一半想到要補打斷 → 重講一次 → 上下文亂Tab 排隊，下個turn自動吃想試另一個方向放棄第一版，從頭再來/fork 兩版並列，挑好的留長任務沒在看不知道跑到哪、卡住沒人發現/status 即時看進度與token額度快用完不自知跑到一半被限流，工作中斷/usage 查每日／每週用量與credits要提到檔案／技能很麻煩手打完整路徑、記技能名稱打 @ 開統一提及選單，選了就帶入 全部都是官方CLI內建。記熟就能把Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。 功能總覽：4招核心＋兩招加碼 功能指令一句話定位① 計畫模式/plan讓Codex「先講要怎麼做」，你看完點頭再讓它真的動手② 引導排隊Tab鍵Codex跑到一半，輸入新指令按Tab排隊，不打斷正在跑的任務③ 對話分叉/fork / Esc Esc把當前對話複製出一條平行線，同一份context、兩種寫法並列④ 進度可視化/status看當前模型、token用量、執行階段、approval模式⑤ 額度儀表板（加碼）/usage看每日／每週／累計用量，兌換earned usage credits⑥ 統一提及選單（加碼）@一個選單提及檔案、插件、技能，不用手打路徑 要先做一個名詞辨正：你可能在社群貼文或課程裡聽過「桌面寵物」這個暱稱，那是阿亮對「長任務進度可視化需求」的暱稱，不是 Codex 官方功能名稱。實際對應的官方操作是 /status，把它想成「Codex 的儀表板」。 本章所有TUI輸出畫面（Plan、Queued、Forked、Status、Usage）皆為示意重繪，實際版面依CLI版本略有差異，以你畫面上的為準。 工作流4步法決策樹 4個核心功能怎麼搭配？決策樹如下： # 開新任務前先問自己： 任務複雜（多步、不確定）？ ├── 是 → /plan 列 SOP │ ↓ │ 中途想到要補？ │ ├── 是 → 按 Tab 排隊 │ └── 否 → 等完成 │ ↓ │ 想試另一方向？ │ ├── 是 → /fork 開分支 │ └── 否 → 結案 │ └── 否 → 直接執行（不用 /plan） 不論複雜不複雜： - 長任務 → /status 看進度 - 開工前／收工後 → /usage 看額度 - 重要任務 → 兩版（/fork） - context 將滿 → /compact 濃縮 判斷標準：「我能一句話講清楚要做什麼」等於簡單，直接跑。「我自己也不確定怎麼下手」等於複雜，先 /plan。 帶走模板：常用slash command速查 指令用途/plan計畫模式（先講計畫再動手）/fork從當前進度複製平行thread/status看model / approval / context / threads/usage看每日／每週用量、兌換credits/diff看當輪修改的檔案差異/compact把對話濃縮成摘要、省context/side開臨時討論串、不離開主任務/new同CLI session開全新對話/help列出當前版本所有slash command@（鍵盤）統一提及選單：檔案／插件／技能Tab（鍵盤）composer輸入後排到下一個turnEsc Esc（鍵盤）回到舊訊息編輯、從該點分支 各行業應用4步法SOP 把這套工法套到你的行業，貼牆上： 教師應用 /plan：學期計畫、家長會報告 Tab排隊：批改時補要求「找有此錯誤的學生」 /fork：給家長版vs給校長版 /status + /usage：批30份作業時看進度、看額度 @：帶入上學期的舊報告當範本 SOHO應用 /plan：報價單、合約、提案 Tab排隊：寫到一半要加保固期 /fork：給客戶版vs內部版 /status + /usage：跑批次資料時監看 @：帶入舊合約範本 行銷應用 /plan：月報、競品分析、活動企劃 Tab排隊：客戶說要改方向 /fork：嚴肅版vs活潑版 /status + /usage：跑大量素材時監看 @：帶入品牌文案指南 工程師應用 /plan：重構、API設計 Tab排隊：跑測試時加新檔 /fork：兩種實作對比效能 /status + /usage：長build看context與額度 @：帶入spec文件、觸發$skill 卡關處理：5個最常見問題 Q1：找不到 /plan 或 /usage 命令，TUI跳「unknown command」 答案：CLI版本太舊。跑npm update -g @openai/codex（或brew upgrade codex）升到最新，重開CLI，再/help看當前所有slash command。 Q2：找不到「Shift + Tab兩次」進計畫模式 答案：那是Claude Code的快捷鍵，Codex CLI沒有。Codex用 /plan slash command（在composer內輸入）。 Q3：Tab沒排到，反而觸發了@ 選單或其他鍵盤行為 答案： 確認composer已輸入文字後才按 Tab 不要在 @ 提及選單開著時按Tab（那是在選單內選取項目） 跑 /status 確認「Queued items」有沒有增加 Q4：/fork 後分支context不一致 答案：/fork 會帶走分叉前的對話歷史，但分叉後原thread和新thread互不回流。要兩邊都看到的東西，請在fork之前講完。 Q5：@ 選單只出現檔案，沒有Plugins／Skills區 答案：先升級CLI到最新版；再確認環境內真的有插件（用 /plugins 查）或技能（用 /skills 查），沒裝當然不會列。 節錄自：博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略：從零基礎到自動化，打造你的AI Agent工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著 推薦閱讀： ChatGPT Work怎麼用？和Chat模式差在哪、什麼時候該切換？ 用Claude Code設計AI工作流！學了工具不等於系統，3範本打造專屬藍圖 Claude Code越聊越笨？4個指令管好「上下文」，用量60%就該主動壓縮

原標題：為什麼主管應該主動聽取批評？ 在瞬息萬變的職場環境中，主管不僅需要掌握領導技巧，更需要有勇氣接受來自下屬的建設性批評。這種主動尋求負向回饋的態度，有助於他們改進管理風格，並推動團隊成長。而哪些類型的主管更願意接受批評？以及企業如何建立開放的回饋文化和提升部屬專業能力，從而打造一個高效且協作的工作環境。透過深入分析，我們將揭示為何聆聽批評是成功管理者必備的一項技能！ 文： 小婉家族研究生 周郁恩   | 工商心理實驗室 在快速變動的職場中，回饋是提升工作表現的關鍵。不只是員工需要回饋，主管也需要從部屬了解自己可以如何改進。這種主動去聽取批評的行為，叫做負向回饋徵詢。 什麼是負向回饋徵詢？ 負向回饋徵詢意即主管主動請部屬指出自己的缺點或不足之處，以改善自己的領導方式。這和一般的讚美或建議不同，它需要主管有足夠的心理素質來接受批評，並從中學習。 什麼樣的主管會主動徵詢批評？ 研究發現，主管的個性會影響他們是否願意聽取負向回饋，主要為以下兩種： 1.喜歡學習的主管：這類主管認為能力可以透過努力提升，所以他們不怕批評，反而會把批評當作成長的機會而更容易主動請部屬指出問題。 2.在意表現的主管：這類主管非常重視自己的形象，怕別人覺得他們不夠好。因此，他們通常會避免主動徵詢負面意見。 成為留才好主管 ，打造共好團隊>> 主管相信回饋有用嗎？ 主管是否願意聽取負向回饋亦取決於他們是否相信回饋真的有幫助。喜歡學習的主管通常認為回饋對提升自己有用，所以更常主動徵詢。而在意表現的主管則認為回饋不一定有幫助，反而可能讓自己難堪，所以他們不太願意去問。 部屬的能力也很重要 部屬的專業能力會影響主管是否願意聽取他們的意見。如果部屬很專業，主管會更信任他們的回饋。反之，如果部屬經驗不足，主管可能會認為他們的回饋不夠專業，因而不太願意徵詢。 企業能怎麼做？ 根據這些發現，企業可以採取以下幾個做法： 1.選擇適合的主管：挑選樂於學習、願意接受批評的主管，因為他們更容易帶領團隊進步。 2.提供回饋訓練：教導主管如何有效地接受和利用負向回饋，特別是幫助那些在意表現的主管理解批評的價值。 3.建立開放的回饋文化：鼓勵主管和部屬之間進行坦誠的交流，讓回饋成為日常工作的一部分。 4.提升部屬專業能力：加強部屬的專業培訓，讓主管更信任他們的意見，促進正向回饋循環。 主管主動徵詢負向回饋，不僅能幫助他們改進管理方式，還能促進整個團隊的成長。理解主管的個性和部屬的專業能力，能幫助企業打造一個更健康、更有效率的工作環境。 小婉家族研究生:N 參考資料： 方沴淳、紀乃文（2024）。主管目標導向特質與負向回饋徵詢行為：主管回饋效用信念與部屬專業能力的干擾式中介效果。《組織與管理》，17(1)，107-148。https://doi.org/10.53106/199687602024021701003 看更多來自工商心理實驗室的好文 >> 追劇很廢嗎？抽離、放鬆懂「下班」隔天更有活力！ 工作久坐健康風險高！科學證實「微休息」的4大好處 AI如何改變我們工作關係和對公司的信任感 擺脫星期一症候群「週一最低限度努力」成為職場新趨勢 Z世代安靜離職消失了嗎？不，它進化成「怨恨缺勤」 超過5000+的HR都報名過的104人資學程！求職成效提升至4.5倍！>> 　 提升員工帶動企業的成長！最划算的教育訓練方案首選>> 成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>> 訂閱人資市集電子報獲得專家工作分享及產業新知 >>

生成式AI已成為職場基本能力，履歷上只寫「會用ChatGPT」已不易突顯差異，求職者需要可量化、可驗證的AI能力證明。根據104數據，通過AI通用素養認證且回傳履歷表，企業邀約面試機會平均提升1.7倍，由104學習推出的「104 AI通用素養檢測」認證，主打快速上手且具鑑別度，通過後可串接104履歷，讓AI技能從自我描述，轉化為企業看得見的求職競爭力。  文／104學習 本文導覽 擺脫AI焦慮！這張「AI通用素養認證」如何成為你的職涯加速器？非工程師也行！30題線上測驗，5大核心考點雷達圖解析五大核心考點！測出AI素養人才鑑別度！實戰經典樣題揭密！考情境邏輯不考程式獨家通關神隊友：認證課程+實戰「AI陪練法」從履歷亮點到進階AI證照敲門磚，現在就開始！ 許多求職者最大的痛點，就在於「口頭說會」已經不足以應付現今的職場需求。企業其實很難判斷你到底只是在跟AI瞎聊，還是真的具備商業邏輯。真正的AI素養，不僅僅是下指令，而是包含風險評估、工具選型以及精準應用的綜合能力。  如果你想在履歷上把AI技能變成企業看得懂、也願意相信的「能力證明」，「104 AI通用素養檢測認證」就是你職涯升級的關鍵通行證。  擺脫AI焦慮！這張「AI通用素養認證」如何成為你的職涯加速器？ 在競爭激烈的求職市場中，為什麼這張認證能幫你的職涯開外掛？我們用104人力銀行的數據說話：  AI人才需求呈爆發式成長：根據104人力銀行數據顯示，近5年AI需求人數成長97%，企業每月平均招募約 10萬名AI人才，企業求才若渴，市場對AI人才的需求正快速上升。  面試機會直接翻倍：數據指出，通過「104 AI通用素養檢測認證」且回傳履歷表的求職者，企業主動邀約面試次數，平均提升1.7倍！當你的能力可以被明確識別，面試機會自然大幅增加。  官方認證直接回傳104履歷：這是最關鍵的優勢！只要你通過檢測（分數達60分以上），104學習每週將會定期審視，並在5到8個工作天內，自動將認證更新至你的104履歷表。當企業在篩選人才時，你的AI實力一目了然，市場能見度瞬間提升！  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 非工程師也行！30題線上測驗，5大核心考點雷達圖解析 你也許會問：「我又不是工程師，我也考得過嗎？」  不用擔心！這項檢測定位在「素養級」認證，是專門為非技術職位設計的AI敲門磚。它向未來的雇主證明了你具備「與AI協作、用AI解決問題」的通用能力。  超友善的考試方式：總共只有30題單選題，不考複雜的計算，也不需要寫任何程式碼。  隨時隨地，想考就考：完全採用線上測驗方式，只要有網路，在最舒服、沒人打擾的環境隨時都能登入系統測驗。  合格與高分門檻：滿分100分，60分即可取得認證。如果衝到70分以上代表熟練應用的「進階級」；拿到80分以上更是具備評估專案可行性的「高階級」！  延伸閱讀：擔心被取代…AI來襲 職場焦慮就醫增加 五大核心考點！測出AI素養人才鑑別度！ 「104 AI通用素養檢測認證」測驗的範圍平均分配在五大主題（各佔20%），旨在測驗你是否具備完整的AI認知結構：  AI基礎概論：理解人工智慧、機器學習與深度學習的層級關係，以及避免「數據解讀偏誤」與「模型偷看答案的資料洩露」等底層邏輯。  生成式AI：掌握大型語言模型（LLM）的文字接龍原理、提示工程（Prompt Engineering）技巧，以及企業如何評估導入RAG（檢索增強生成）或Fine-tuning（微調）。  機器學習：不考寫程式，考的是情境判斷力！理解監督式、非監督式及強化學習的任務分類，並學會用混淆矩陣（Confusion Matrix）來判斷模型好壞，破解高準確率的迷思。  專案規劃與倫理：學習AI專案生命週期，懂得如何將老闆抽象的商業目標（如：提升客戶滿意度）轉化為可衡量的「代理指標」，並防範演算法偏見與遵循GDPR等個資法規。  雲端AI服務與部署：認識微軟、Google、AWS等現成雲端認知服務，學習No-code/Low-code開發工具，並評估在聯網受限或低延遲情境下，採用「邊緣部署」的策略。  延伸閱讀：你也是膨風一族嗎？63%上班族AI能力都在灌水，為什麼會這樣？ 實戰經典樣題揭密！考情境邏輯不考程式 「AI通用素養認證」不考程式碼與工程佈署，而是重視情境與邏輯分析，特別舉例「AI基礎概論」核心考點中的實戰樣題：  【案例】某開發團隊訓練了一個預測準確度高達99%的AI模型，用來分辨照片中的動物是「哈士奇」還是「狼」。但當專家用熱力圖（Heatmap）檢驗模型決策依據時，卻發現AI根本沒有看動物的五官，而是看「背景有沒有雪地」。請問這是什麼現象？該如何解決？  💡考題核心解析：這在AI領域被稱為「聰明漢斯效應（Clever Hans Effect）」，代表AI模型只抓到了無關的作弊線索，學到的是「偽相關」而非真正的動物特徵。這題在考你懂不懂得透過「提供背景多樣化的資料」或「在訓練前將影像去背」來打破單一規律，確保模型上線後不會失準。  獨家通關神隊友：認證課程+實戰「AI陪練法」 光看考點覺得有點抽象、擔心卡關？104學習會在學員購買「104 AI通用素養檢測認證」，特別附加免費課程，幫助考生系統化準備、快速通關！  這門課程分為三個主要部分，不僅帶你看懂檢測核心、系統化複習，更會教你一套實戰「AI陪練法」，教你如何直接把ChatGPT、Gemini等AI工具變成你的專屬刷題助教：  建立個人化備考計劃：讓AI扮演學習規劃顧問，根據你的備考時間、目標分數產出每日進度。  生成考點筆記與名詞對照表：利用AI快速濃縮精華，例如將容易混淆的「精準率與召回率」、「相關性與因果性」用生活化的比喻整理成對照表，突破理解卡關。  互動式模擬測驗與弱點補強：請AI擔任命題老師，以概念題與情境題交錯出題；做完題後利用AI進行錯題分析，精準診斷盲點並安排強化練習。  延伸閱讀：如何用AI準備證照考試？Gemini Notebook學習備考超實用5步驟完整解析 從履歷亮點到進階AI證照敲門磚，現在就開始！ 在AI時代，「感覺會用」跟「拿到官方認證背書」，在企業HR眼中是完全不同的層次。取得這張「AI通用素養認證」，不只是在履歷表上建立清晰、具可信度的實力證明，也能作為邁向其他AI專業證照的入門基礎，例如準備挑戰iPAS AI應用規劃師初級前，先補齊必要的通用觀念、應用邏輯與專案思維。  準備好迎戰AI時代、讓你的面試邀約與進修路徑一起升級了嗎？透過「104 AI通用素養檢測認證」，先取得企業看得見的能力背書，也為下一張AI證照打下扎實起點！  加入【104 AI通用素養檢測】

2026 年，Microsoft AI 基礎認證迎來改版。AI-900 已於 2026 年 6 月 30 日退場，接棒的是 AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals。新版更重視 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI Agent、多模態，以及 Python、SDK 與 REST API 的應用。 關於MS AI-901證照介紹：https://nabi.104.com.tw/ability/10049446 官方綱要與應考重點： 💡 領域一：識別 AI 概念與能力（40～45%） 重點包括負責任 AI（Responsible AI）六大原則，並能從情境判斷適用原則。 也要理解生成式 AI、模型部署與各類 AI 工作負載。 🛠️ 領域二：使用 Microsoft Foundry 實作 AI 解決方案（55～60%） 這是 AI-901 的重頭戲，包含模型部署、Prompt、單一 Agent，以及 Python、SDK、REST API 與 CLI 的基礎應用。 微軟 AI 認證如何計分？ AI-901 採量尺分數（Scaled Score），1～1,000 分，700 分以上及格，但不等於答對 70%。Microsoft 認證考試通常約 40～60 題；小編這次遇到 42 題。答錯不倒扣，結果通常在考後數分鐘內顯示。 小編先前已通過 AI-900，這次約花一週準備。最大的感受是：AI-900 比較像問「這是什麼？」；AI-901 更常問「遇到這個情境，你會怎麼用？」 ※本文只分享考試範圍與準備方向，不涉及考題；內容以 Microsoft 官方公告為準。 小編實際考完，AI-901 哪些地方最值得畫重點？ 1. 自然語言處理（NLP）：熟悉情感分析、實體偵測、關鍵字擷取與摘要，並能從題目需求判斷應使用哪一項文字分析能力。 2. Microsoft Foundry／Playground：了解模型選擇、部署與 Prompt。題目可能提供不同輸入，要求判斷適用的模型或 Foundry Tool，因此不能只背「支援多模態」。 3. Python 程式碼辨識能力：要看得懂 SDK 與語音輸出的組合。遇到程式題，可依序找出 import speechsdk、服務設定、輸出設定、合成器與執行方法。例如 AudioOutputConfig(filename="output.wav") 代表將語音存成檔案；SpeechSynthesizer 會接收 speech_config 與 audio_config；speak_text_async(...).get() 則執行文字轉語音並取得結果。若程式缺少輸出設定或未把 audio_config 傳入合成器，就要能判斷輸出行為會受影響。 4. 電腦視覺（Computer Vision） 與 OCR：影像分類判斷圖片類別，物件偵測找出物件與位置，OCR 讀取圖片文字；視覺理解可回答圖片問題，影像生成則依 Prompt 建立新圖片。 5. 負責任的AI（Responsible AI）：六大原則要用情境理解。例如自動駕駛在異常環境仍須安全運作，對應可靠性與安全性；避免模型對不同族群不公平，則對應公平性。 6. Azure Speech：此處專注在能力與情境判斷。Speech-to-Text 是語音轉文字，Text-to-Speech／Speech Synthesis 是文字轉語音；看到會議錄音轉逐字稿、語音助理朗讀回覆等需求，要能選出正確功能。 7. REST API：看懂 Endpoint、Authentication、Request 與 Response；流程可想成「程式 → Client／API → AI 模型 → Response」。SDK 是方便的程式封裝。 8. Model Catalog／模型選擇：依文字、圖片或語音等輸入模態、模型能力與部署需求選擇，不能只記模型名稱。 9. Multimodal 多模態 AI：理解文字、圖片、語音與影片如何成為輸入，並區分「理解既有內容」與「生成新內容」。 10. 系統提示詞（System Prompt）：又稱 System Message，用來設定助理在整段對話中應遵守的角色、任務、語氣、輸出格式、範圍與安全界線；一般的 User Prompt 則是使用者當下提出的問題或任務。考題若要求 AI「固定扮演客服」「只回答公司政策」「一律輸出 JSON」「超出範圍時拒答」，應設定 System Prompt；若只是「摘要這段文字」「翻譯這封信」或詢問單次問題，則屬於 User Prompt。也要知道系統提示詞只能引導模型，不能保證完全遵守，仍須搭配測試與安全措施。 準備 AI-901，推薦掌握兩個重點 1. 使用官方「AI技能導航器」刷題 Microsoft 已將 AI-901 的官方練習評量整合至 AI技能導航器https://aiskillsnavigator.microsoft.com/credentials/cert-83587e0a0754cfee561ade3e27d9fa1cdaf15ae03be52d2413b2b858d1b4eda4 登入後即可進行模擬練習，一次模擬包含 50 題，介面與題型和真正考試情境相同，作答過程中可以查看答案與解析，適合用來熟悉專有名詞、確認觀念並累積知識題的判斷經驗。 不過，截至本文撰稿為止時，AI技能導航器模擬練習題僅提供英文內容，但正式考試可選擇繁體中文。若閱讀英文題幹或解析較吃力，可以搭配 AI 協助翻譯，再用自己的話重新說明題目考點；同時保留並記住重要英文關鍵字，例如 speech synthesis對應「語音合成」、fairness對應「公平性」。透過中英文對照，不只比較容易理解題意，也能加深對 AI 專有名詞的記憶，避免正式考試或閱讀技術文件時，因中英文用語不同而判斷失誤。 另外也要特別提醒：AI技能導航器的題目並不是正式考題，也不能完全代表正式考試的題數與難度。它對知識題的複習很有幫助，但正式考試的情境題通常需要更多判斷。因此刷題時不要只記選項或背答案，而要進一步理解：題目描述的是哪一種 AI 工作負載？為什麼這個模型、服務或工具最適合？其他選項又錯在哪裡？能說清楚背後的理論與應用情境，才算真正掌握。 2. 搭配官方課程進行實務模組練習 不是每位備考者都有實際操作 Azure 與 Microsoft Foundry 的經驗，但官方學習路徑的部分單元附有引導式練習，可以先透過瀏覽器熟悉操作概念。 以 Microsoft Learn 的「探索自然語言處理概念」https://learn.microsoft.com/zh-tw/training/modules/introduction-language 單元為例，可進入 Microsoft Learning 的 「探索文本分析」https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-concepts/Instructions/exercises/03-language.html 頁面，依照步驟開啟 Chat Playground，設定 Instructions、輸入 Prompt，並使用生成式 AI 模型將文章摘要成指定格式。接著還能操作 Language Playground，練習語言偵測與個人識別資訊（PII）擷取，將課本中的 NLP 名詞轉化為實際操作經驗。 這些瀏覽器式 Playground 是依 Microsoft Foundry 入口網站概念製作的簡化練習環境，不等同於實際 Azure 資源或正式 Foundry 專案；但對沒有雲端操作經驗的考生來說，已足以建立「輸入資料、設定指示、執行分析、檢視輸出」的基本流程。完成練習後，再回頭閱讀 Microsoft Learn 的服務說明與程式碼範例，會比只看文字更容易理解題目情境。 小編怎麼用一週準備 AI-901？ 因為小編已通過 AI-900，所以把時間集中在 AI-901 加深的實作內容。 如果只有七天，可以這樣安排：第 1 天看考綱並做一次 AI技能導航器模擬練習題，找出弱項；第 2 天複習負責任的AI（Responsible AI）、生成式 AI 與常見工作負載；第 3 天操作 Foundry，練習選模型、部署與 Prompt；第 4 天讀文字分析、語音與相關 SDK；第 5 天準備電腦視覺、影像生成與 Content Understanding；第 6 天集中閱讀 Python、REST API 與 Agent 範例；第 7 天重做錯題、複習英文術語，並操作AI技能導航器熟悉介面與標記題目的方式。 也可把官方教材整理進 AI 工具，請它依AI-901的核心考點出情境題，但答案仍要回 Microsoft Learn 核對。有效的循環應是「閱讀 → 理解 → 測驗 → 找出弱點 → 回官方文件複習」，而不是只背答案。 官方AI技能導航器，建議刷到多少才去考？ 官方題庫模組最大的優勢就是，每次題型組合都不重覆，小編建議練習超過10 次，最後幾次穩定在 90% 以上，但不能只背答案。每次都要回看猜對與答錯題目的解析。模擬練習題是用來找出知識缺口，不是正式題庫。 考試當天：最大的敵人可能不是不會，而是時間 考試作答時間為 45 分鐘，如果是遠端考試約 65 分鐘。第一輪先完成有把握的題目，困難題先標記，最後再檢查，不要在單一題目停留太久。 證件也不要到考試當天才確認 須出示有效且符合規定的政府核發身分證件，報名姓名必須與證件完全一致。若選擇 OnVUE 線上監考，請提前用同一台電腦與同一地點完成系統測試。 最後心得：AI-901 最重要的不是背 Azure，而是理解「AI 怎麼被用起來」 AI-901 仍是基礎等級，重點是能否判斷情境、選擇模型與工具，並理解 AI 如何透過 Azure 與 Foundry 形成應用。若你完全沒有 Azure AI 基礎，建議多留時間走完兩條官方學習路徑：多刷AI技能導覽器題庫以及實務模組練習。 延伸閱讀： 更多AI證照相關課程：https://nabi.104.com.tw/ai?id=2007001015 更多微軟AI證照課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%BE%AE%E8%BB%9F 附註：小編是2026年5月先通過AI-900測驗，後於2026年8月通過AI-901測驗，但兩項測驗實屬同一個微軟AI基礎認證，所以小編的認證證書日期以第一次取得為主，但附上AI-901測驗通過通知，以此說明。

根據 104 學習精靈發布《2024 職場學習白皮書》，求職者有證照的面試邀約數，比沒有證照的求職者，多出 37%。針對行銷/廣告/企劃職類，特別整理出2024年Top10熱搜證照排行榜供用戶參考 第1名 🟡 Google Analytics (分析) 個人認證資格 發照單位: Google 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 第2名 🟡國際專案管理師PMP 發照單位: PMI 國際專案管理學會 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 第3名 🟡 Google Adwords 認證 發照單位: Google 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028452 第4名 🟡 AI-900 AI 人工智慧基礎認證 發照單位: Microsoft 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 第5名 🟡 TBSA商務企劃能力初級檢定(行銷企劃初階認證) 發照單位: 社團法人台灣商務策劃協會(TBSA) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10048565 第6名 🟡 TIMS行銷企劃證照 發照單位: 台灣行銷科學學會 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029109 第7名 🟡 CMP行銷企劃師認證 發照單位: 中華國際人才培訓與發展協會 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029101 第8名 🟡 MOS 發照單位: Microsoft 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10027977 第9名 🟡會議展覽專業人員認證 發照單位: 經濟部國際貿易署 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029099 第10名 🟡TQC-OA-Excel 發照單位: 財團法人中華民國電腦技能基金會 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028182

「自動詞ている」 用來表示「自然性動作結束後，所產生的結果狀態」，中文可以用「～著」來理解。 一般而言，「Ｖる」用來表示「未來」或「即將發生的事」，當它是 「Ｖた」時，表示「動作完了」；但當動詞是「瞬間性（例如：死ぬ、結婚する…）」的自動 詞時，「Ｖている」就不是進行中的意思，而是表示「動作結束後，呈現的狀態結果」。 動詞的3種時態變化 例句： ●携帯が落ちる。→手機快要掉下去了。 —— 還沒掉 　 ↓　↓　↓　↓　 ●携帯が落ちた。→手機已經掉下去了。 —— 動作已經完了　 ※携帯在掉到地上那一瞬間也是「落ちた」 　 ↓　↓　↓　↓　 ●携帯が落ちている。→手機掉在這裡。—— 手機掉了之後，只要沒撿起來，就一直在地上 類似用法： ●さくらが咲く。→櫻花會開花。—— 還沒開 　 ↓　↓　↓　↓　 ●さくらが咲いた。→櫻花開花了。 —— 動作已經完了 　 ↓　↓　↓　↓　 ●さくらが咲いている。→櫻花開著。—— 櫻花開了之後，只要沒謝掉，就會是開著花的狀態 結論 以上教大家辨別自動詞的「Ｖる」、「Ｖた」、「Ｖている」的時間點。想了解更多日文時態相關內容的話，歡迎試看看我們的初級課程喔！ 更多學習文章內容，可前往完整文章：https://colanekojp.com.tw/classroom_detail/244

工作推薦信範例如何寫？求職時，可能會需要別人幫忙寫一封推薦信，通常是邀請主管長官等，尤其是長期跟你共事，了解你做事風格與表現的人。本文將介紹5個推薦信不可不知的要訣，讓你在求職、求學時所列的經歷更有信服力！ ▌先雙手奉上今天的教學口訣： 「選、說、給、告、謝」 選：選對人，找了解你優點的人來寫。 說：說明原因，告訴對方為什麼需要推薦信。 給：提供範本，幫助對方寫出更好的推薦內容。 告：告知時間，提前告訴對方截止日期。 謝：感謝對方，不管結果如何都表達感激。 ▌為什麼會覺得難開口？ 很多人不敢請別人幫忙寫推薦信，因為： - 害怕麻煩別人： 寫信需要花時間和心力，感覺好像在增加別人的工作。 - 不確定怎麼開口： 不知道該怎麼說，才會讓對方願意幫忙又不覺得為難。 - 擔心推薦內容不好： 害怕對方寫的信不夠好，或者不知道要寫什麼內容。 簡單地說，都是怕麻煩別人！不過如果表現不錯，相處也合宜的人，其實不用太擔心，相信主管很願意助你一臂之力的！ ▌如何正確請別人幫忙寫推薦信？ 其實，請別人幫忙寫推薦信不需要太害羞，只要完整說明來意、表達請求： - 選對人選： 選一位了解你的工作能力、品格或學習表現的人來寫推薦信，這樣他們可以寫出有說服力的內容。例如，之前帶過你的老師、主管或同事。 - 清楚說明原因： 你可以簡單地告訴對方，為什麼你需要推薦信。例如，「我想申請新工作，想讓未來主管清楚我在上份工作的表現成果。」 - 提供細節和範本： 你可以告訴對方，你希望推薦信提到哪些方面，比如你的優點、工作成果或學習表現。甚至，你可以自己先準備範本，讓對方參考，這樣對方寫起來會更容易！ - 提前告知時間： 告訴對方什麼時候需要推薦信，並給他們足夠的時間準備。不要等到最後一刻才請別人幫忙，這樣他們才不會感到壓力。 - 感謝對方： 無論對方是否同意幫忙，都要記得禮貌！ ▌推薦信範本 推薦信內容可分成三部分：介紹、貢獻、為何 - 介紹：介紹推薦人的背景，和被推薦人的關係與共事時間 - 貢獻：條列對公司的具體貢獻，也可提到團隊合作、印象深刻的事等等 - 為何：強調這些貢獻與人格特質和欲申請的職位相符 ▌結語 推薦信一直是許多人苦惱的問題，但相信只要用心、尊重對方的時間和意願、範本清楚簡潔，相信大多數人都會樂意幫你！推薦信是展示你的好機會，最重要的是選適合的人、說清楚原因、信的內容強調和職位的關聯，最後，無論錄取與否，都別忘了致上最深的謝意！

在2026年的今天，人工智慧（AI）早已不是遙不可及的科幻名詞，而是深刻地滲透到我們的工作與生活之中。從自動回覆客戶郵件的智慧助理，到分析市場數據預測趨勢的商業決策系統，AI的應用無所不在。這場由生成式AI點燃的技術革命，正以前所未有的速度重塑產業樣貌與職場生態。無論您是力求創新的企業主、渴望提升效率的專業人士，還是尋求職涯突破的個人，掌握AI已不再是加分選項，而是攸關未來競爭力的必備技能。 然而，面對網路上排山倒海的資訊，許多有志學習者常常感到迷惘：「我想學AI，但該從哪裡開始？」、「市面上的AI課程琳瑯滿目，哪一個才真正適合我？」本文將為您精心整理出這份專為台灣學習者設計的「2026年AI課程推薦」完整地圖，從免費的線上入門資源到專業的實體認證課程，從個人的彈性學習到企業的專屬內訓方案，為您提供最全面、最客觀的比較與推薦。 為什麼2026年是學習AI的黃金交叉點？ 如果說過去幾年是AI技術的「實驗期」，那麼2026年無疑是其「全面商業化應用」的爆發元年。這個時間點成為了投身AI學習的黃金交叉點，其背後有三大關鍵驅動力。 首先，生成式AI已從「新奇玩具」進化為「核心生產力工具」。以ChatGPT、Midjourney為代表的生成式AI，在文字創作、圖像設計、程式編寫、數據分析等領域展現出驚人的效率。根據國際數據資訊（IDC）的預測，全球在AI領域的支出將在2027年超過5000億美元。熟悉並善用這些工具的員工，將能完成過去數倍的工作量，創造更高的價值。 其次，市場對「AI+」跨領域人才的需求達到前所未有的高峰。企業最渴求的不再是單純的演算法專家，而是能夠將AI技術與特定行業知識相結合的「AI+」人才。根據104人力銀行的數據顯示，與AI相關的職缺數量在過去一年中增長了近45%，平均薪資也較一般職位高出20%以上。 最後，企業正集體面臨「AI轉型焦慮」。從金融、醫療、製造到零售，所有行業都在探索如何利用AI進行數位轉型。然而，轉型的最大瓶頸往往不是技術或資金，而是「人才」。此刻學習AI，不僅是提升個人技能，更是搭上企業轉型需求的順風車。 如何選擇最適合你的AI課程？三大評估指標 當您下定決心要學習AI後，下一個挑戰便是如何找到最適合自己的課程。我們歸納出三大核心評估指標，引導您找到最契合自身需求的學習路徑。 指標一：釐清學習目標與個人背景 在開始尋找課程之前，請先問自己：「我學習AI，是為了什麼？」學習者大致可分為兩大類： 應用型人才：目標是「使用」AI工具來解決特定領域的問題，提升工作效率。例如，行銷人員希望學習使用ChatGPT來自動生成文案、業務人員想利用AI分析客戶數據。他們應優先選擇強調實戰案例、工具操作、跨領域整合的課程。 技術型人才：目標是「開發」或「優化」AI模型與系統。他們通常具備一定的程式設計基礎，希望成為AI工程師、資料科學家。他們需要深入學習機器學習理論、大型語言模型（LLM）、模型微調（Fine-tuning）、檢索增強生成（RAG）等核心技術。應選擇內容更具深度、程式碼實作比例高的課程。 指標二：檢視課程形式與師資 實體課程的優點在於提供即時的互動與反饋，可以與講師、同學深入交流，建立寶貴的產業人脈。缺點則是時間、地點缺乏彈性，且費用通常較高。 線上課程最大的優勢是彈性，可以隨時隨地根據自己的步調學習，且課程選擇極為豐富，許多還是免費的。缺點是需要高度的自制力，且缺乏即時互動。 師資方面，學術派講師能提供嚴謹、系統化的理論知識，適合希望深入理解AI原理的技術型人才。業界實戰派講師帶來的是第一線的市場經驗與實戰案例，適合追求即學即用的應用型人才。 指標三：評估實作項目與認證價值 一個優質的AI課程，不應只有單向的知識灌輸，而應包含大量的動手實作環節。透過這些實作，您才能真正將所學知識內化，並轉化為解決實際問題的能力。 此外，來自權威機構（如台灣人工智慧學校、工研院、Google、Microsoft等）的「AI證照」也逐漸受到企業的重視。一張具公信力的證照，能在履歷篩選階段快速向人資證明您具備了系統化的AI知識與技能。 2026年實體AI課程推薦：深度互動與產業連結 對於追求深度學習體驗、希望與講師和同儕建立緊密連結的學習者而言，實體課程無疑是最佳選擇。以下我們將精選其中最具代表性的三個，進行深度剖析。 您的企業轉型，只差一堂對的AI課！ 您是在尋求 企業整體效能提升的老闆，還是渴望業績翻倍的業務菁英？無論您的目標是什麼，戰國策戰勝學院都有為您量身打造的AI實戰課程。 由擁有超過26年企業經營實戰經驗、服務超過3萬家企業的戰國策創辦人林尚能親自授課，我們將複雜的AI技術，轉化為您能立即上手的實用策略。這不僅是AI課程推薦，更是由頂尖AI講師為您設計的企業AI培訓與導入企業訓練課程。 【專為管理者打造】企業AI轉型實戰：用生成式AI打造高績效、低成本團隊 這堂課專為企業主、高階主管與部門經理設計，我們將透過100%的實戰操作，教您如何運用生成式AI進行企業轉型，從優化內部流程、提升決策品質，到開拓全新商業模式，打造一支高績效、低成本的夢幻團隊，讓AI成為您最強大的競爭武器。 👉課程詳情與報名：https://www.nss.com.tw/product-category/ai-course 【專為企業主與高階主管打造】企業導入 AI 實戰營：兩天 14 小時完整導入路線圖 專為企業主、高階經理人與人資、財務、營運、客服等部門主管設計。不教零散工具技巧，而是從現況診斷、路線圖規劃到落地執行，建立AI導入的策略思維與跨部門推動能力。第一天聚焦企業AI導入診斷、AI工具箱、打造AI員工、AI SEO行銷與部門流程再造；第二天進入Claude企業工作流程、AI商業變現與Vibe Coding實戰。4:6知識實作比例，30人以內小班制，由林尚能執行長親自授課。 課程詳情與報名：https://www.nss.com.tw/product/ai-technology-in-action 【專為業務菁英設計】AI 業務即戰力：六小時學 AI，高效成交工作坊 面對名單開發困難、溝通成本高、重複性工作繁瑣的業務痛點，這堂課將教您如何用AI重建銷售流程。從開發潛在客戶、製作動人提案、跟進客戶到成交轉化，我們將帶您實戰演練，讓AI成為您的超級業務助理，高效成交不再是難事。 👉 課程詳情與報名： https://www.nss.com.tw/product/ai-6- https://www.nss.com.tw/product/ai0327 立即行動，為您的企業與團隊注入AI超能力！ 聘請頂尖顧問，從來都不是一筆開銷 戰國策AI課程的定位非常明確：「實戰導向的AI賦能行銷」。它並非為培養AI工程師而生，而是專為在商場第一線奮鬥的企業主、高階主管、行銷企劃與業務人員所設計。課程的核心理念是「即學即用」，強調將AI工具與商業策略緊密結合，快速在實際工作中展現成效。 其課程內容主要圍繞四大核心特色展開： AI賦能行銷：課程直接教授當前最主流的生成式AI工具，如用於內容生成的ChatGPT與圖像創作的MidJourney。學員將學習如何利用這些工具，自動化產出高品質的行銷文案、社群貼文、廣告素材，大幅提升內容創作的效率與品質，並有效優化廣告投放的成效。 數據驅動決策：在數位時代，數據即是黃金。戰國策的課程將指導學員如何運用AI進行大數據分析，從龐雜的客戶資料與市場訊息中，精準地描繪出目標客群的輪廓，從而制定更有效的行銷策略，顯著提升行銷投資回報率（ROI）。 跨產業應用：課程內容涵蓋了電商、零售、B2B等多個行業的真實商業案例。講師將分享如何將AI技術靈活應用於不同的市場需求與商業場景，例如客戶開發、服務流程自動化等，幫助學員觸類旁通，找到適合自身企業的AI導入路徑。 互動實作演練：為確保學習效果，課程包含大量的分組實作與即時反饋環節。學員將在講師的指導下，針對自身企業的實際問題進行演練，確保在課程結束時，不僅僅是「聽懂了」，更是「學會了」，並能帶著具體的解決方案回到工作崗位。 如果您是一位追求業績增長、希望快速將AI應用於商業實戰的企業決策者或專業人士，那麼戰國策AI課程將是您在2026年的理想選擇。它提供的不是空泛的理論，而是一套經過市場驗證、能直接提升企業競爭力的「AI賺錢祕笈」。 立即聯繫我們 服務網址： https://www.nss.com.tw/product-category/ai-course 免費諮詢專線： 0800-003-191 LINE 官方帳號： @119m 2. 台灣人工智慧學校：學術殿堂與產業接軌的領導者 由台灣人工智慧學校（Taiwan AI Academy）所開設的課程，以其深厚的學術背景（由中央研究院協辦）與強大的產業連結（由台塑、聯發科等多家指標企業捐助），迅速成為台灣AI教育領域的權威代表。 台灣人工智慧學校最大的特色在於其完整且階梯式的課程體系。其2025年的生成式AI實體課程，清晰地劃分出不同等級，滿足多元的學習需求： 這個結構化的課程地圖，讓學習者可以根據自身的背景與目標，循序漸進地深入AI領域。此外，台灣人工智慧學校頒發的AIA人才認證（AIATC™）在業界具有高度的公信力，被許多企業視為評估求職者AI能力的重要指標。 3. 工研院產業學習網：培育國家級AI實戰工程師 工業技術研究院（ITRI）透過其旗下的產業學習網，推出了旨在培育國家級AI實戰人才的「生成式AI工程師培訓班」。其目標是為產業界直接輸送具備「做AI」能力的專業工程師。 課程內容涵蓋了從大型語言模型（LLM）的微調（Fine-tuning）、多模態大型語言模型整合應用，到利用檢索增強生成（RAG）技術建置企業級智慧助理等當前業界最為關注的熱點議題。課程強調使用如Azure OpenAI等市場領先的雲端平台服務進行實作，讓學員在學習過程中，就能熟悉業界主流的開發工具與環境。 完成35小時的密集培訓並滿足出席率要求後，學員將獲頒極具公信力的「工研院產業學院」培訓證書。如果您已具備一定的程式背景，並立志成為一名能夠解決複雜AI工程問題的專業技術人才，那麼工研院的課程將是您在2025年不容錯過的進階選擇。 2026年線上AI課程推薦：彈性學習與全球視野 對於追求學習彈性、希望接觸全球頂尖資源的學習者來說，線上課程提供了無與倫比的便利性與廣度。以下是我們為您精選的線上AI課程。 4. Coursera (吳恩達 Andrew Ng)：AI大師親授的免費入門首選 在AI教育領域，吳恩達（Andrew Ng）教授的名字幾乎無人不知。作為Coursera的共同創辦人、前Google Brain計畫的發起人，他對推動AI知識普及做出了巨大貢獻。由他親自授課的Coursera線上課程，成為全球數百萬人踏入AI領域的第一站。 對於AI初學者或非技術背景的專業人士，我們特別推薦以下兩門免費課程： 《AI for Everyone》(人人都該懂的AI)：這是一門專為非工程師設計的AI素養入門課。吳恩達教授用極其淺顯易懂的語言，揭開了AI、機器學習、深度學習等專業術語的神秘面紗。課程的核心目的是建立一個清晰的AI世界觀：了解AI能做什麼、不能做什麼；學習如何在您的組織或團隊中發現AI應用的機會。 《Generative AI for Everyone》(人人都該懂的生成式AI)：專門講解生成式AI的運作原理及其在各行各業的應用潛力。課程將帶您了解大型語言模型（LLM）的幕後故事，並探索如何將其應用於文案撰寫、市場分析、客戶服務等日常工作中。 這兩門課程最大的優點是完全免費（若不需證書），且提供多國語言字幕（包含簡體中文），極大地降低了學習門檻。 5. 資展國際 (iSpan)：政府補助的AI人才轉職跳板 如果您學習AI的目標是為了尋求職涯的轉變，那麼由資展國際（iSpan）所承辦的政府補助專案，將是您值得重點關注的選項。

越來越多企業在徵才時，將英文能力列為基本條件，尤其是 TOEIC 多益成績。英文能力不再只是履歷上的加分項目，而是你能否踏入理想企業的隱形入場券 。這篇文章將揭露多益700分背後的職場新標準，以及如何讓你從眾多求職者中脫穎而出！ 【多益成績，為什麼重要？】 TOEIC 多益是全球廣泛採用的英文檢定之一，在台灣同樣受到重視。不僅超過百所大學將多益列入入學加分項目，近 40 間大學更直接將其設為畢業門檻。 企業方面，104 職缺數據顯示，主管與專業職中，有超過一半要求具備英文實力。而其中若有附上多益成績，往往能幫助履歷更快被看見。 特別是多益分數達到 700 分以上者，獲得面試邀約的機率平均可↗️提升 20% 以上。 【哪些職缺最重視英文？】 根據統計，以下職類對英文能力的要求較為明確： • 貿易相關工作中，有超過 8 成標明需具備英文能力 • 生技與醫療研發類，英文要求佔比約 64% • 專案與產品管理職務，也有超過 6 成強調英語能力 這些職位常涉及國際溝通、文件處理、會議參與，對英文聽說讀寫的實力要求更為實際。 【想增加錄取機會，先了解自己的程度】 如果你正在尋找的是需要英文條件的職缺，不妨先花幾分鐘檢測自己的英文實力。透過簡單測驗，就能快速了解目前的程度，作為是否進一步進修或報考證照的依據。 👉【點我免費做英文模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic 測驗後若沒達到標準，有哪些資源能幫助我補強? ▶️破35萬次瀏覽，NEW TOEIC 新多益線上高分速成班 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9cd8f1a1-2dd7-434f-a13c-79932a5cb4fe ▶️更多英文課程推薦 https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E8%8B%B1%E6%96%87

學習日文的過程中，許多人經常困惑於「ですか」和「んですか」這兩種結尾語氣的差異。這篇文章將深入解析這兩種表達方式，幫助你在日常會話中正確運用它們，避免誤解，提升日文溝通能力。 ▍了解「ですか」：基本的疑問句型 「ですか」是日文中最基本的疑問句結尾，通常用於詢問某事物或情況，語氣中立而直接。在日常會話中，我們經常使用「ですか」來提出一般性的問題或確認事實。由於「ですか」沒有附帶任何特定的情感或意圖，因此適用範圍廣泛，從簡單的事實確認到禮貌性的詢問都可使用。 例子： ● これはペンですか？（這是筆嗎？） 在這裡，說話者只是單純地詢問對方是否這是一支筆，並沒有隱含任何深層次的意圖或情感。 ● 明日は休みですか？（明天休假嗎？） 這個例子中，說話者只是想確認明天是否是休假日。 ▍深入「んですか」：尋求原因與背景的疑問 與「ですか」相比，「んですか」或「のですか」則帶有更深層次的含義，通常用於詢問原因、理由，或對某個情況的背後動機有興趣。這種疑問句型除了詢問外，還傳達出說話者的驚訝、關心或是對對方所說的話進一步探究的意圖。 例子： ● どうして来ないんですか？（為什麼沒來呢？） 這裡，說話者不僅是詢問對方沒來的事實，更是希望了解背後的原因或理由。 ● 彼女が作ったんですか？（是她做的嗎？） 這句話表達了說話者對於這個事實的驚訝，並希望得到更多相關信息。 ▍「ですか」與「んですか」的語氣差異 理解這兩個句尾的區別有助於避免在日常對話中產生誤解。當你只是想提出一般問題或進行確認時，使用「ですか」是最合適的選擇。而當你想表達對某個情況的關心、疑問或尋求背後原因時，「んですか」則更為適宜。 此外，使用「んですか」還能讓你的語氣更顯得親切和關心，這在與日本人溝通時特別重要，因為它能讓對方感受到你對他們所說的話有興趣和重視。 ▍如何在日常會話中靈活運用 想要靈活運用「ですか」和「んですか」，首先要理解兩者在不同情境下的適用性。例如，當你在問「這是你的包包嗎？」時，如果你只是想確認事實，可以說「これはあなたのバッグですか？」；但如果你對於這件事感到驚訝或想進一步了解，可以說「これはあなたのバッグなんですか？」。這種細微的差別可能看似不重要，但在實際溝通中卻能大大提升你的表達能力，使你的日文更自然、更有層次。 掌握「ですか」和「んですか」的使用差異是提升日文溝通能力的重要一步。了解這些細微的語氣變化，不僅能使你的日文表達更加精準，也能讓你更好地理解他人的意圖。無論是日常對話還是更正式的交流，靈活運用這兩種結尾語氣，將讓你在學習日文的道路上更加得心應手。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【自學日語之路，一起考過日檢吧 🌱】讓你的日語學習之路更加順利！

要讓 AI 更好地理解和創建你想要的圖像，以下是一些關鍵細節你可以具體描述來指導 AI： 1. 場景與背景： 描述畫面中的主要場景，比如是室內還是室外？是城市街景、自然風光、還是抽象空間？背景中包含哪些元素？有山、樹、湖泊、建築物、或是其他物件？ - 形容詞：寬敞、繁忙、寂靜、荒涼、鬱鬱蔥蔥 - 描述：現代城市街景、安靜的郊外田園、幽暗的森林小徑、色彩斑斕的海底世界 2. 物件與元素： 清楚指出圖片中應該包含哪些物件，例如人物、動物、植物、家具、車輛等。 每個物件的大概位置、尺寸和相對關係。 - 形容詞：樸實、光滑、細緻、鮮豔 - 描述：中心有一棵老橡樹、天空飛翔的鳥群、街角的咖啡館、前景的擺放花瓶 3. 風格與色彩： 你想要的畫面風格是什麼？比如現實主義、印象派、或是漫畫風格？ 主要使用哪些顏色？色調是溫暖還是冷淡？色彩是鮮豔還是柔和？ - 風格：抽象、超現實、傳統、未來主義 - 色彩：深藍與灰白、溫暖的橙色和金色、冷淡的銀灰和藍綠 4. 光線與陰影： 光源位置在哪裡？是自然光還是人造光？ 光線對畫面的氛圍造成什麼影響？陰影是強烈還是輕微？ - 光源：夕陽西下、晨光熹微、霓虹燈光、蠟燭搖曳 - 影響：柔和的陰影、鮮明的對比、模糊的輪廓 5. 情感與氛圍： 畫面要傳達什麼樣的情感？是快樂、悲傷、神秘、還是緊張？ 氛圍是怎樣的？比如寧靜、喧囂、或是恐怖？ - 情感：憂郁、興奮、寧靜、不安 - 氛圍：祥和的、混亂的、詭異的、活躍的 6. 細節描述： 如有特殊紋理或圖案，詳細描述它們的外觀。 如果有特定文化或歷史元素，也應詳細指出。 - 紋理：錯綜複雜的木紋、磨砂玻璃的透光性、皮革的細膩質感 - 文化元素：東方的竹林、西方的哥特式建築、土耳其的馬賽克瓷磚 ----------------------------------------- 【Prompt 指令範本，可以自行套用】 請創建一幅畫面，場景設定在【場景地點，例如：一個安靜的湖邊】，時間是【時間，例如：黃昏】。在畫面的中央位置有【主要物件，例如：一個坐在長椅上的年輕女子】，她穿著【服裝描述，例如：一件簡單的白色長裙】。背景中有【背景物件，例如：綻放的櫻花樹和遠處的小山丘】。 風格方面，我希望這幅畫帶有【風格，例如：印象派】的特點，使用【色調，例如：柔和的粉色和淡黃色】。光線來自【光源方向，例如：西邊的落日】，給整個場景投下溫暖而輕微的陰影。 此畫面應該傳達一種【情感氛圍，例如：寧靜而思念的】感覺。請注意畫面的細節和質感，特別是【特定細節，例如：女子臉上的表情和櫻花的細節】。 關注AI趨勢報，推薦更多好內容給你！

「到底該考哪張？」是許多人在求職或轉職時最常卡住的第一關。 坊間證照種類繁多，但並不是每一張都對你的職涯有幫助。有人花了半年準備一張根本不被企業看重的證照，也有人因為一張對的認證，在面試中直接拉開差距。 為了讓你把準備時間花在刀口上，依據 104 人力銀行數據與市場最新需求，將高含金量證照整理為三大類方向：AI 類、ESG 綠領類、語文・數位行銷・長照類，找到最適合你的選擇。 一、 AI 類證照 ❇️生成式 AI 課程認證　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 • 適合對象：AI 初學者、各職類在職者，無需任何技術背景 • 費用：完全免費，完成課程即取得 Google 官方數位徽章 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（初級） 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 • 適合對象：行銷、人資、行政、PM 等非技術背景職場人士，無需程式設計能力 • 市場動態：104 人力銀行統計，AI 相關職缺年增 38%，iPAS+ 初級已成為非技術職類最具代表性的 AI 能力背書 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（中級）　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 • 適合對象：已具備資訊、數據或產品開發背景的專業人員 • 職場應用：適合 IT 工程師、數位轉型專員，作為初級的進階升級，進一步強化 AI 技術深度與跨部門整合能力 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe ❇️資策會生成式 AI 能力認證　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 • 適合對象：想精進 Prompt 工程、提升 AI 辦公應用實戰能力的在職者 • 考試特色：聚焦生成式 AI 工具操作、Prompt 設計與實務應用情境，強調即學即用 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️Microsoft Azure AI-900（AI 基礎知識） 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 • 適合對象：有跨國求職需求，或任職於使用 Microsoft 365／Azure 雲端服務企業的職場人士 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/9bd61b3a-9dd3-48ef-af4c-a17aaaeb4437 ❇️AWS Certified AI Practitioner　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049019 • 適合對象：具備基本技術背景、有意投入雲端 AI 應用領域的工程師或產品人員 二、ESG 綠領類證照 ❇️環境部淨零綠領人才培育課程合格證明　 🔗 課程報名連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049142 • 適合對象：任何職類皆可跨域取得，文組、非理工背景均適合 • 職場應用：104履歷上勾選此證明的求職者相較未勾選前面試邀約暴增 5.4 倍 ❇️廢水處理專責人員合格證書 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029207 • 適合對象：化工、環境工程、製造業從業人員，或有意轉型環安衛職類者 • 職場應用：綠領職缺企業要求 Top 1 證照，環安衛類職缺必備 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/1ffc4f33-d8f6-4aec-acc8-da4f83014746 ❇️空氣污染防制專責人員合格證書　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029208 • 適合對象：製造業、煉油、半導體廠的環安衛人員，或有意投入空污防制職類者 ❇️ISO 14064 溫室氣體盤查員　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048756 • 適合對象：ESG 專員、永續顧問、供應鏈管理人員，或上市櫃企業負責 CSR 報告的職場人士 三、語文・數位行銷・長照類證照 📌 此類證照橫跨多元職涯方向，適合希望在現有職類基礎上加值，或跨域進入服務、行銷、醫療照護領域的求職者。 ❇️TOEIC 多益測驗　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic • 適合對象：有意進入外商公司、跨國集團，或有海外派駐需求的求職者 • 職場應用：外商企業通常要求 600 分以上入職門檻，金色證書（860 分以上）在跨國職缺中具顯著競爭優勢 ❇️Google Analytics 個人認證（GA4）　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df • 適合對象：數位行銷人員、電商運營、社群小編、品牌企劃，或任何需要解讀網站數據的職場人士 • 職場應用：數位行銷與網站經營者必備分析工具，是求職履歷加分的黃金證照 ❇️照顧服務員單一（丙）級技術士　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/c2d6707f-c205-4054-a741-d8d70decc4ae • 適合對象：有意投入長照機構、居家照護、日間照顧服務的新手從業人員 • 市場動態：台灣高齡化加速，長照 3.0 政策推動下，照護人力缺口持續擴大，此照就業保障高、工作穩定性強

https://www.youtube.com/watch?v=Jv5Ds1KeDOA 我想很多人都有這個疑惑或是正在煩惱當中, 我們從大學畢業開始投入職場,就一直辛勤的工作著,為了生活 但其實,我們心裡一直有一個夢想,叫做:留學 我有資格嗎?我可以嗎?我都這個年紀了還能追夢嗎? 我在37歲時,決定離開很棒的職場,中斷在台灣累積了十五年的工作資歷, 前往日本圓自己大學時代至今的夢想:日本留學 如果你(妳)跟我年紀相仿,也正躊躇著是否要踏出這一步, 不妨看看我的分享吧!