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如果你最近在網路上聽過「台灣最強高中生」Ray 的名字，卻不知道他到底是誰，那麼這篇文章將帶你快速了解他的崛起過程。Ray，一位 2005 年出生的台灣年輕人，憑藉一次勇敢的攀談，從一名普通高中生轉變為國際知名的網紅。他的故事不僅激勵人心，更讓台灣在全球實況圈佔有一席之地。 Ray 的崛起：一次偶然的機會改變一生 Ray 原本只是淡江中學的一名普通高中生，和許多年輕人一樣熱愛潮流文化，也喜歡觀看國外的實況內容。然而，2023 年 7 月的一次修學旅行，卻改變了他的一生。當時，他在日本街頭偶遇了 Twitch 百萬級實況主 Kai Cenat。一般人可能只是遠遠欣賞偶像，但 Ray 卻大膽上前攀談，展現出自信與幽默感，成功吸引了 Kai Cenat 的注意。這次互動不僅讓 Ray 與 Kai Cenat 成為朋友，也讓他首次進入全球直播觀眾的視野。 從這次相遇開始，Ray 的網路聲量開始迅速上升。他開始在 Twitch 和 YouTube 經營自己的頻道，並憑藉輕鬆幽默的風格吸引了一大批粉絲。 🔥　Ray 的五大事蹟　🔥 1. 從普通學生到全球網紅：勇敢攀談改變命運 Ray 之所以能夠走紅，最關鍵的轉折點就是在日本街頭的那次勇敢對話。他不只是單純的「追星」，而是透過自信的表達，成功讓 Kai Cenat 產生興趣，進而開啟了自己的網紅之路。這件事成為他人生中的第一個重大成就，也讓許多台灣年輕人看到，只要敢於抓住機會，人生就有可能發生巨變。 2. Kai Cenat 送 1.6 億台幣豪宅，正式進軍美國直播圈 2024 年 11 月，Ray 因服兵役暫別直播圈，許多粉絲以為他將就此回歸平凡生活。然而，四個月後，他再度回到美國，迎接他的竟然是一棟價值 1.6 億台幣的豪宅！這座豪宅是由 Kai Cenat 贈送，作為 Ray 在美國的長期居所。這不僅代表 Kai 對 Ray 的高度認可，也意味著 Ray 在國際直播圈已經站穩腳步，未來將在更大的舞台上發展。 3. 「最潮高中生」引領時尚潮流 Ray 不僅是一名實況主，他的穿搭風格也備受關注。他愛穿 CROCS 拖鞋，而且特別喜歡黑黃配色，成為他的個人標誌。他在《GQ Sports》的影片中分享了自己生活中的 10 大必備物品，其中包括 台灣護照、維力炸醬麵、珍珠奶茶、牛肉麵，展現了對台灣文化的熱愛。此外，他還收藏了 巴黎世家（Balenciaga）毛毛拖鞋、Chrome Hearts 服飾，並喜愛 BAPE（A Bathing Ape）等潮流品牌，成功吸引許多年輕粉絲追隨他的穿搭風格。 4. 直播風格幽默，粉絲數量狂飆 Ray 的直播內容不像一般遊戲實況主專注於某一款遊戲，而是更偏向 生活類 Vlog、潮流分享、觀眾互動。他的 幽默風格、自然不做作的個性 讓粉絲倍感親切，也讓他的直播內容更具吸引力。他不斷嘗試新內容，甚至在國外參與各種活動，讓他的頻道充滿話題性。 5. 讓台灣被世界看見，成功打進國際實況圈 Ray 不僅是「台灣最強高中生」，更是一位將台灣文化帶向世界的年輕代表。他在許多場合大方分享自己來自台灣，甚至在《GQ Sports》的影片中推薦台灣的美食與文化。他的成功不僅讓個人事業發光發熱，也讓更多國際觀眾關注到台灣的年輕世代。 Ray 為什麼能成功？ Ray 的成功並非偶然，而是來自於以下幾個關鍵因素： ✅ 勇敢主動，敢於抓住機會：如果當初沒有主動與 Kai Cenat 交流，他可能依然是普通學生。 ✅ 直播風格輕鬆有趣，善於與觀眾互動：他的幽默感與親和力讓粉絲迅速增長。 ✅ 獨特的時尚品味，成為潮流指標：從 CROCS 拖鞋到高端潮流品牌，他的穿搭風格引領話題。 ✅ 語言能力佳，能夠無縫接軌國際舞台：流暢的中英雙語能力，讓他在國際社群中能夠自如交流。 ✅ 推廣台灣文化，讓世界更了解台灣：無論是食物、護照，還是日常習慣，他始終展現對台灣的熱愛。 Ray 的崛起是一個經典的 「勇敢追夢，世界就會改變」 的故事。他從一個普通的台灣高中生，一躍成為國際知名的實況主，並獲得頂級網紅的支持。他的成功不僅是個人的榮耀，更代表了台灣年輕人的無限可能。

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「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

《現金為王》 營利事業的核心目的在於「營利」，而能否持續營利的關鍵，在於資金是否穩健。資金管理因此成為財務主管最關鍵的核心能力之一。 許多企業明明帳上獲利，卻因現金週轉不靈而陷入黑字倒閉的困境，正說明了「現金為王」的道理。 要管好現金，財務主管必須回答三個問題： 1. 過去的錢花到哪裡去了？ 2. 未來會不會發生資金缺口？ 3. 閒置資金是否善用？ 然而，許多企業的重心放在損益表，卻忽略了現金流量表。實際上，損益與現金流並非同步——損益表的收入與支出，因收付款條件與天期不同，而產生時間差，正是企業資金缺口的來源。 ________________________________________ 《現金日報表》 要知道錢花到哪裡去，最直接的方法，就是建立現金日報表。 現金不是流入，就是流出，關鍵在於能將主要項目清楚分類並每日追蹤。 依「重大性原則」，現金日報表首先應聚焦於常態、例行性且金額重大的項目，例如： • 客戶收現 • 供應商付現 • 資本支出 • 薪資支出 • 水電瓦斯 • 稅捐等 每日彙整這些主要金流，再加上銀行存款核對，即能清楚掌握企業每日的資金狀況。繼往知來，掌握過去的金流模式僅是資金管理的第一步；接下來，財務主管要思考未來的資金流向，以預測可能的缺口或盈餘。 ________________________________________ 《資金的預算思維》 要估計未來金流，便要運用預算思維。 建議以「未來三個月」為單位，針對已出貨、已下單、已簽約的交易，依據收付款條件，納入現金日報表的預估欄位中。這樣的規劃能讓財務主管提前規畫資金。至於資本支出等較大金額的交易，建議在請購簽核階段即進行暫估，以提前納入資金預算中。 如此一來，即使尚未實際付款，也能在資金預估中保留現金流空間，避免屆時資金調度困難。資金預算的價值，不僅在於防止缺口，更能協助公司在現金充裕時妥善運用，提升整體資金效率。 ________________________________________ 《現金的管理邏輯》 對財務人員而言，金流不只是數字，而是企業的未來的營運縮影，顯現了下列關鍵資訊： 1. 每日資金餘額（含銀行存款與可動用現金） 2. 短期應收應付預測（未來一個月的收付款） 3. 資金異常警示機制（如客戶收款延遲等） 持續追蹤這些指標，財務主管能即時察覺資金是否吃緊、流動性不足或異常波動，能及早與營運單位提出示警，盡早作出調整以避免資金周轉危機。長期而言，「現金日報表」的累積數據，將成為營運決策的依據。

在 Microsoft Word 中添加浮水印是一個有效的方式，可以提升文檔的專業性和安全性。浮水印通常用來顯示版權信息、保密等級或文檔狀態。以下是如何在 Word 中添加浮水印的詳細步驟，以及三個主要使用情境。 【添加浮水印的步驟】 1.打開 Word 文件 首先，啟動 Microsoft Word 並打開你需要添加浮水印的文件。 2.點擊“設計”選項卡 在 Word 的功能區中，找到並點擊“設計”選項卡。這是添加浮水印的入口。 3.選擇“浮水印” 在“設計”選項卡下，找到“浮水印”按鈕。點擊這個按鈕，會顯示浮水印選項。 4.選擇預設的浮水印 你可以從預設的浮水印選項中進行選擇，如“機密”、“草稿”等。選擇適合你需求的浮水印。 5.創建自定義浮水印 - 如果預設選項無法滿足你的需求，可以點擊“自定義浮水印”來創建自己的浮水印。 - 在彈出的對話框中，你可以選擇使用“文字”或“圖片”作為浮水印。 。文字：輸入你希望顯示的文字，並根據需要調整字體、大小、顏色等設置。 。圖片：點擊“選擇圖片”來上傳你的圖片作為浮水印。 - 設置完成後，點擊“確定”以應用浮水印。 6.檢查浮水印效果 浮水印會應用到整個文檔的頁面背景中。檢查文檔以確保浮水印顯示效果符合你的要求。 【word浮水印的主要使用情境】 1.保護版權和防止非法複製 浮水印常用於保護文檔的版權，特別是在發佈文檔或報告時。通過在文檔上添加浮水印，文件擁有者可以表明該內容受版權保護，從而減少非法複製的風險。這對於防範版權侵害和確保文檔的合法使用至關重要。 2.標記文件的保密等級 浮水印還可用來標記文檔的保密等級，如“機密”、“僅限內部使用”等。這有助於提醒閱讀者了解文件的敏感性，並在處理文件時遵循適當的保密措施。這樣可以防止重要信息被無意中泄露。 3.區分草稿和最終版本 在編輯和審核過程中，浮水印可以用來標記文件為“草稿”或“未經審查”等狀態。這有助於團隊成員了解該文檔尚未完成或需要進一步修改，防止錯誤發布或使用不完整的版本。 在 Microsoft Word 中添加浮水印是一個簡單而有效的方法，可以提高文檔的專業性和安全性。無論是為了保護版權、標記保密等級，還是區分草稿和最終版本，浮水印都是一個非常實用的工具。按照上述步驟，你可以輕鬆地為你的文檔添加浮水印，以滿足不同的需求。

隨著人工智慧（AI）技術的迅速發展，越來越多的職場人員開始將AI工具應用於日常工作中，以提升效率、創造價值。然而，對於許多並非技術背景的使用者來說，AI的運用依然充滿挑戰和疑慮。以下是一些職場中最常見的AI問題與解答，幫助你更好地理解和應用AI。 1. 如何選擇適合自己工作的AI工具？ 在選擇AI工具時，首先要了解自己的工作需求，確定AI能解決哪些具體問題。接著，根據工具的功能、使用難度以及預算來做選擇。如今，很多AI工具已經簡化了使用過程，使非技術背景的使用者也能輕鬆上手。 2. AI是否會取代我的工作？ AI的應用確實會替代一些重複性高、規則性強的工作，如數據處理和初步分析等，但並不會完全取代那些需要創意、策略思考和人際溝通的職位。AI更多的是成為輔助工具，幫助提升工作效率和質量。 3. 我不懂程式碼，能使用AI嗎？ 當前很多AI工具已經不再需要使用者擁有程式編寫技能。許多平台和工具提供簡單的使用介面，使得沒有程式背景的人也能輕鬆應用AI來完成工作。 4. AI輸出的結果不準確，該如何改進？ AI的準確性很大程度上取決於所使用的數據。如果發現AI結果不準確，可以通過提供更多高質量的數據來重新訓練AI模型，並定期檢查AI的表現，進行必要的調整。 5. 如何解釋AI的決策過程？ AI的“黑箱”問題使得它的決策過程不容易被理解。為了解決這個問題，現在有許多可解釋性AI技術，能夠幫助使用者理解AI的運作邏輯和決策過程。 6. AI處理的資料會泄露嗎？ 資料安全是AI應用中的重要考量。為了防止資料泄露，使用AI工具時必須遵循相應的數據保護規範（如GDPR等），並選擇具備良好安全設計的AI系統來確保資料的安全。 7. 如何與AI協同工作，而非單純依賴它？ AI能夠幫助完成大量繁瑣的工作，但它不應該取代人類的判斷。與AI的協作應該是互補的，將AI視為輔助工具，用來提升工作效率，而人類則依然負責最終的決策和創新工作。 8. AI是否能正確理解多語言或方言？ AI對語言的理解已經有了很大的提升，尤其是在處理主要語言（如英語、中文等）方面。但對於方言或特定語境的理解，AI仍然存在一定的局限性。 9. 如何處理AI系統中的偏見問題？ AI的偏見問題通常源於訓練數據的偏差。因此，為了減少偏見，應該選擇多元且無偏見的數據來訓練AI，並定期進行偏見檢測和修正。 10. AI的運行速度不夠快，該怎麼辦？ AI運行速度不夠快可能是由於計算資源不足或模型過於複雜。解決這個問題的辦法是優化模型，或升級計算資源，使用更強大的硬體來支持AI運行。 11. 如何確保AI能與其他系統無縫集成？ 選擇能夠支持API集成的AI工具，並確保所選擇的工具與現有系統兼容。如果需要，還可以進行額外的開發來確保AI系統和其他業務系統的順利整合。 12. AI是否能取代創意工作，如設計或寫作？ 雖然AI在輔助創意工作（如生成文案或設計草圖）方面已經取得了一定進展，但最終的創意仍需由人類來主導。AI可以提供靈感和建議，但不太可能完全取代人的創意和獨特視角。 13. AI無法理解人類情感，怎麼辦？ 目前的AI技術尚難以精確理解和感知人類情感。在涉及情感和社交交流的場合，AI應作為輔助工具，而非決策主導。 14. 如何監控AI系統的表現和效能？ 為了確保AI的有效運行，應該設立清晰的效能指標，並定期對AI的表現進行測試和評估。通過數據分析和定期回顧，能夠及時發現並解決問題。 15. 如果AI出現錯誤，該如何處理？ 當AI系統出現錯誤時，首先要分析錯誤的原因。檢查數據的質量、算法的設計，或者外部環境的影響，並根據具體情況進行調整或重新訓練模型。 AI技術的快速發展正在改變職場的運作模式，它不僅提高了工作效率，還為創新提供了新的動力。然而，要充分發揮AI的潛力，員工需要了解並克服使用過程中的各種挑戰。通過正確選擇工具、有效協作並定期監控AI的表現，我們可以在工作中更好地利用這些技術，實現職業生涯的長期發展。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 職場相關AI課程推薦： AI-900 認證攻略 | AI 基礎入門 未來職場通行證 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/84339713-7df6-4fa3-bab9-ca24c3a68657 尹相志的 ChatGPT 全攻略｜AI 溝通術 指令技巧大公開【2.0 升級版】 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/371b5f10-11ce-427f-86ce-a5842cc0f645 數據分析師｜入門實戰：Excel x AI 打造最強數字力 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/700f35aa-e227-4a12-b673-3b5931342c02 讓上班族秒懂的AI數據分析術 【線上直播課】05/10假日一天 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/be87bfb6-a19b-476e-a6bd-5b9bd46fe7fd 更多AI課程搜尋： https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=AI

隨著人工智能（AI）在各行各業中的應用不斷擴展，專業人士對於掌握相關技能和獲取證照的需求也日益增加。以下文章，我們將深入探討幾種頂尖AI相關證照，以及它們在職涯發展中的重要性和價值。 1. Certified Artificial Intelligence Scientist（CAIS） 對於那些在AI領域擁有豐富經驗但技術知識有限的高級專業人士來說，Certified Artificial Intelligence Scientist（CAIS）證照是一個極具吸引力的選擇。這項證照強調戰略性的AI應用、AI工作流程、應用安全以及AI在商業和金融領域的應用。通過這項證照，將增強你的AI策略和解決方案開發的技能，有助於推動業務的轉型和創新。 ✦ 適合族群：包括經理、主管和CXO，尤其是那些技術知識有限但對AI策略和解決方案開發感興趣的人。 ✦ 所需經驗：無需強製程式設計技能。 ✦ 涵蓋技能：戰略AI應用、AI工作流程規劃、應用安全管理、商業和金融領域的AI應用瞭解與應用。 ✦ 未來職涯發展：能夠為業務轉型和創新提供有力支持，有機會擔任AI策略和解決方案開發的關鍵角色，進一步晉升至高階管理職位。 ✦ 費用：894 美元，自訂進度，4-25 週，每週學習 8-10 小時。 2. Artificial Intelligence Certification（ARTIBA） 對於擁有計算機科學/IT或相關領域學位的專業人士來說，ARTIBA 證照提供了豐富的AI和機器學習知識，包括數據建模、自然語言處理、計算機視覺等。這項證照對於追求AI工程師和技術角色的人士特別有價值，其職業途徑多樣，能夠應用在各種不同的應用和解決方案中。 ✦ 適合族群：具有計算機科學/IT或相關領域學位的專業人士，特別是對AI和機器學習系統和應用感興趣的人。 ✦ 所需經驗：取決於教育背景；對於學士和碩士學位持有者來說必不可少的程式設計知識。 ✦ 涵蓋技能：AI和機器學習系統設計、數據建模、自然語言處理、計算機視覺、人機交互等技能。 ✦ 未來職涯發展：能夠擔任AI工程師或技術角色，參與各種不同應用和解決方案的開發和實施，開啟多元化的職業道路。 ✦ 費用：550 美元，包括考試和學習資源。 3. Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate 微軟的Azure AI Engineer Associate證照針對專業人士負責使用Azure AI構建、管理和部署AI解決方案。這項證照涵蓋了規劃和管理Azure AI解決方案、實施決策支援、計算機視覺、自然語言處理等關鍵技能。對於熟練掌握Python和C#、瞭解Azure AI產品組合和負責任AI原則的專業人士來說，這項證照是提升職涯的有力選擇。 ✦ 適合族群：負責使用Azure AI構建、管理和部署AI解決方案的專業人士，需要具備Python和C#編程能力。 ✦ 所需經驗：熟練 Python 和 C#，了解 Azure AI 產品組合、資料儲存選項和負責任的 AI 原則。 ✦ 涵蓋技能：Azure AI解決方案規劃和管理、決策支援實施、計算機視覺、自然語言處理等技術能力。 ✦ 未來職涯發展：有機會成為Azure AI工程師，負責AI解決方案的開發、部署、性能調整和監控等工作，進而晉升至領導職位。 ✦ 費用：165 美元。 4. Jetson AI Courses and Certifications（NVIDIA Developer） Jetson AI Courses and Certifications由NVIDIA Developer提供，適合對AI和邊緣AI感興趣的人士。通過這項證照，可以學習如何使用NVIDIA Jetson開發AI項目，並專注於機器學習或深度學習以及GPU加速。這為參與AI相關項目和創新提供了豐富的機會。 ✦ 適合族群：對AI和邊緣AI有興趣的各個階段的學習者，需要具備基本的Python和Linux知識。 ✦ 所需經驗：基本上熟悉 Python 和 Linux，並且能夠建立人工智慧驅動的開源專案。 ✦ 涵蓋技能：使用NVIDIA Jetson開發AI項目、機器學習和深度學習技能、GPU加速應用能力。 ✦ 未來職涯發展：提供參與AI相關項目和創新的機會，有助於進一步發展AI技術和開發能力。 ✦ 成本：免費，但 Jetson 開發工具包的起價為 149 美元。 5. Intel® Edge AI Certification Intel® Edge AI Certification專為那些希望在邊緣AI領域提升職涯的專業人士而設。通過這項證照，您將學習如何部署預先訓練的模型、開發深度學習應用程序、測試和優化模型等關鍵技能。對於掌握中級Python編程、熟悉CNN-based深度學習架構和Linux命令行的人來說，這項證照將有助於在各行業中發展和管理邊緣AI解決方案。 ✦ 適合族群：希望在邊緣AI領域發展職涯的專業人士，需要具備中級Python編程和深度學習技能。 ✦ 所需經驗：中級 Python 程式設計、熟悉 JupyterLab/Notebook、基於 CNN 的深度學習架構、Linux 命令列和 OpenCV 經驗。 ✦ 涵蓋技能：部署預訓練模型、開發深度學習應用、測試和優化模型、建立Edge AI解決方案等能力。 ✦ 未來職涯發展：有機會參與和管理各種行業中的Edge AI解決方案開發，展開在邊緣AI領域的職業生涯。 ✦ 費用：每年 99 美元。 以上這些AI相關證照不僅是提升技能水平的關鍵步驟，也是在競爭激烈的職場上脫穎而出的利器。根據你的背景和職業目標，選擇合適的證照將有助於您實現職涯發展的目標！ ➤ 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！ ➤ 了解更多：https://www.datacamp.com/blog/top-ai-certifications

台灣簡報認證由企業簡報教練王永福（福哥）、影響力教練謝文憲（憲哥）、台大簡報大賽創辦人葉丙成教授共同發起，是一張標準化的「簡報溝通能力」認證，已對接104證照中心，檢測通過(70分以上)104幫您回傳於個人履歷，認證終身有效，適合求職新鮮人、轉職者、在職工作者、主管報考 ❇️Q1：這張認證為什麼會出現？ 三位發起人長年在企業內訓與大學教學中發現：求職市場上幾乎每份履歷都寫「擅長簡報」，但口說無憑，企業得靠面試、試用期慢慢驗證，成本高又不客觀，因此三位老師決定將抽象的簡報能力「標準化、具像化」，讓它像語文檢定一樣，成為可攜帶、可驗證的職場能力指標 ❇️Q2：這跟微軟MOS PowerPoint證照有什麼不同？ 很多人有軟體操作證照，卻仍做出字體密麻、邏輯不清的簡報，上台依然無法說服人，MOS考的是「會不會用軟體」；台灣簡報認證考的是「懂不懂得用簡報改變聽眾想法、談成生意、通過提案」，這才是企業真正重視的溝通軟實力 ❇️Q3：誰最適合參加？ • 應屆畢業生／轉職者：履歷缺乏亮點時，用客觀指標補強第一關篩選競爭力 • 在職上班族：校正「邊想內容邊調字體」的低效習慣，減少加班重做 • 主管／企業主：作為內訓前的實力體檢，盤點團隊溝通盲點 ❇️Q4：台灣簡報認證-初級考什麼？ 不考操作、不考上台演練，只檢核「簡報觀念」，涵蓋簡報觀念、簡報準備、投影片技巧、表達技巧、邏輯結構、群眾分析等六大核心能力。線上測驗，單選加複選共30題，70分及格，約20分鐘完成，即報即考不限時間地點 ❇️Q5：通過後能得到什麼？現在考划算嗎？ 證照終身有效，不需展延複檢，且已對接104證照中心，測驗通過後104幫您直接回傳履歷，讓企業搜尋人才時能快速辨識你的溝通實力。初級只是起點，未來還可挑戰中級（作品審查）、高級（實體上台，由福哥、憲哥親自評定），現在考等於提早卡位，建立跟其他求職者的差距 現在就用20分鐘，換一張終身有效、企業真正看得懂的簡報實力證明 立即報名台灣簡報認證-初級，讓你的能力被看見 ▶️ https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9f6af93c-7aee-4950-b393-dbb5897314dd

0.照片:這是第一印象,非常重要,煩請使用專業形象照片,手機隨手拍,只是顯示你自己都很不尊重對方公司,或是你自己很不尊重自己的履歷,人資會這樣錄取你??攝影與修圖是門專業,專業有價,無論是自學或是付費交給專業,都很棒棒 1.104的制式履歷表,現在有#標籤,請盡量想自己的特質,專業,能力,個性,重大經歷等,貼給自己3-5標籤,讓人資好找到你 2.在履歷表的開頭,通常是用3-5句話介紹自己,而不是打一大串自我介紹,或是乾脆不寫 3.上班時段通常為日班/可配合輪班,但這還是看行業狀況. 4.希望職稱與職類可以自行調整,若真不知道該怎麼調整,調成一致,也沒有不OK 5.工作內容,可以參考104等網站對於上開之工作職能介紹,這個是表現你自身對於工作之掌握程度,也代表你對於該公司的徵人啟事是否有好好閱讀 6.多數行業的專長應該有包括 視窗,office等軟體使用 ,並應該要寫出中文打字字數/分 英文打字打字分數/分,更應該補上在職務上可能會用到的專業能力,如法學資料庫檢索(法源 植根 全國法規資料庫等) 7.語言能力的部分,有考英檢 閩南語檢定 越語檢定等等之類的,應呈現級別或分數,並填寫,且應該要掃描做成附件. 7在這份工作相關聯的專業證照或是曾接受的教育訓練證書,均應該掃描放置附件,若有適合的專案報告,書狀,結案報告等(請注意1.自己要是主筆,若是有其他人共同撰擬,最好跟人家說一下,另外要記得要刪去個人資料與營業秘密,並重新修改過)也應該要放置附件,增加錄取率. 6.自傳可以參考他人的履歷進行調整,有一些範本等級履歷表,真的做很好,值得推薦,但基本而言,請至少分成四段,其中兩段應該是學經歷中,能夠展現自身優點/專業/能力(例如危機處理 專案管理等),通常可以下四段的標題為,成長背景,學習經歷,工作經驗,結語(標題可以自己想想,怎麼樣最符合你的自傳) 7.你覺得沒有問題要再問專家了,就煩請說聲謝謝並按下結束健診,若行有餘力,可以到感謝寄那邊做感謝專家與心得分享 這篇主要是打給之後的朋友觀看,避免我常重複打許多相同的論述,我發現,其實多數人對填寫履歷都感受到厭煩,但坦白說,履歷就是你的大型名片,讓公司人資多了解你,才可能聘用,這是很現實的問題.

TikTok 於 2025 年 5 月推出全新 AI 功能「AI Alive」，讓用戶能夠輕鬆地將靜態照片轉換為動態短影片，為創作帶來全新體驗。 什麼是 AI Alive？ AI Alive 是 TikTok 首次推出的圖像轉影片功能，專為 TikTok 限時動態（Stories）設計。用戶只需選擇一張照片，輸入簡單的文字提示（例如「讓這張照片動起來」），即可生成具備動態效果和音效的短影片，無需任何剪輯經驗。 如何使用 AI Alive？ 1. 打開 TikTok 應用程式，點擊底部的「個人資料」。 2. 點擊您的個人資料照片，或從收信匣或「為您推薦」和「關注中」動態中進入。 3. 拍照或點擊「上傳」按鈕，從您的裝置新增照片。 4. 在側邊面板中點擊「AI Alive」按鈕。 5. 輸入文字提示或選取預設提示，然後點擊「繼續」。 6. 等待約一分鐘，系統會通知您影片已完成。 7. 您可以將影片上傳至限時動態，或重新生成影片。 功能亮點 * 動態效果：為靜態照片添加如天空變化、雲朵飄動等動態效果。 * 音效搭配：自動加入環境音效，如海浪聲、風聲等，增強沉浸感。 * 創意表達：即使沒有剪輯經驗，也能輕鬆創作引人注目的短影片。 * AI 標籤與安全性：所有 AI 生成的影片都會嵌入 C2PA 元資料，並標示為「AI 生成」，確保內容透明與安全。 使用者反饋與注意事項 雖然 AI Alive 功能強大，但部分用戶反映在使用過程中遇到一些問題，例如生成的影片出現不自然的動作或奇怪的元素。這些反饋顯示，AI Alive 在實際使用中仍有待優化。 TikTok 的 AI Alive 功能為用戶提供了一種全新的創作方式，讓靜態照片「活」起來，增強了內容的吸引力和表現力。無論是想分享日常生活中的美好瞬間，還是創作富有創意的短影片，AI Alive 都是一個值得嘗試的工具。 如需更多資訊，請參閱 TikTok 官方支援頁面： 👉 [如何製作 AI Alive 影片] https://support.tiktok.com/zh_Hant/using-tiktok/creating-videos/ai-alive

陳贈文 文章分類：AI課程 參訓課程：掌握 Claude Code 從零打造企業級全端開發應用實戰班 現　　職：軟體工程師 用 Claude Code 打造全端應用，AI 結對編程讓開發效率大幅提升！ 👨‍💻 學員背景 資訊科技產業軟體工程師，負責系統後端開發、伺服器維護與架構設計。 🎯 參訓目的 隨著 AI 技術興起，工作上需要更高的開發效率，因此希望學會 AI 工具整合於開發流程，加速專案交付。 🏆 最大收穫 學會將 Claude Code 與 gstack 實戰應用於企業級專案，透過 AI 結對編程顯著提升開發效率，並掌握提示詞工程與錯誤除錯技巧。 📝 產業背景與職務內容 我目前在資訊科技產業擔任軟體工程師，主要負責系統後端開發、伺服器維護與整體架構設計。日常工作除了撰寫與優化程式碼之外，也需要處理系統的除錯與效能提升，確保企業內部各式應用服務能穩定運行，並隨時支援新功能的擴充與上線。 📚 選擇恆逸課程的原因 隨著 AI 技術爆發，工作上越來越需要快速交付專案。為了大幅提升開發效率，我希望能將 AI 工具無縫導入工作流程。恆逸的這堂課主打「Claude Code」與「gstack」實戰，正好完全命中我渴望從零打造現代化全端應用、加速開發週期的迫切需求。 👨‍🏫 講師教學特色 授課講師最讓我印象深刻的是，能將複雜的技術概念具象化，對每天面對冷冰冰程式碼的工程師來說非常有幫助！講師不只是唸簡報，而是直接打開編輯器，Live Demo 展示如何一步步使用 Claude Code 輔助開發。講解 gstack 技術棧時，特別強調各元件的整合邏輯。以往自己摸索常卡在環境設定或版本相容性問題，但講師用幽默比喻，把前後端資料流與 AI 協作的觀念講得很清楚。每當我們實作遇到報錯，講師總能一針見血指出問題，還會故意示範「AI 可能會寫出的錯誤程式碼」，手把手教我們如何引導、修正 Claude Code 的輸出。這種「不怕犯錯、從除錯中學習」的氛圍，大大降低了我對新技術的學習焦慮。講師也常分享業界實戰經驗，讓我們不只學工具，更學到企業級開發的架構思維。整堂課充滿破關解謎的成就感，讓我覺得「學得超好、任督二脈被打通」！ 💡 課程中最有收穫的技術或觀念 在上課過程中，我最有收穫的是徹底打破了對 AI 寫程式的刻板印象。以前覺得 AI 生成的程式碼難以直接套用在企業級專案，但在這堂課實作 gstack 全端應用時，我真正體會到「AI 結對編程」。精華在於運用 Claude Code 從零開始搭建 gstack 架構，學會如何精準下達 Prompt，讓 Claude Code 快速生成樣板程式碼，自己則專注於核心業務邏輯。遇到複雜資料庫連線或 API 路由規劃時，直接請 Claude Code 提供建議，甚至協助找出效能瓶頸並重構。這堂課強調實戰而非死記硬背考照。建議上課時一定要親自動手寫程式，遇到 Claude 產出不如預期時，就是練習「提示詞工程」的最佳時機。學會與 Claude 溝通、引導它寫出符合企業標準的程式碼，是我這趟學習中最寶貴的收穫。 🚀 課程對工作實務的幫助 結訓回到工作崗位後，課程效益立刻顯現。最近公司要開發內部自動化監控儀表板，若照以往流程，光是前端、後端 API 到資料庫，至少要一兩週。這次我直接應用課程學到的 gstack 架構，全程搭配 Claude Code 輔助，讓 Claude Code 生成 API 框架，快速完成前後端資料綁定。遇到不熟悉的模組套件，也能直接問 Claude Code 並取得實作範例。結果，原本預估兩週的專案，我只花不到四天就交付，程式碼品質與架構甚至比以前純手工寫的還好！開發效率大幅提升，不僅讓我準時下班，也讓主管注意到我導入新技術與高效率產出的能力。這門課帶來的「實質生產力躍升」，已成為我年底績效考核時爭取加薪、升遷的最佳籌碼。對於想在 AI 時代保持競爭力的軟體工程師來說，這絕對是投資報酬率極高的實戰課程！ 完整文章：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12901

離職那天，你交回的東西比想像中多。 門禁卡要繳、信箱會停用、雲端權限在最後一天下午失效。這些你都知道，交接清單上就寫著。 清單上沒寫的是：有三樣對下一份工作最關鍵的東西，也在同一天變得拿不回來。而它們在職時留下來，一次只要幾分鐘。 大多數人是在離職後的第三個月才發現這件事。那時候他坐在電腦前，想把履歷上「負責年度專案」那一行寫得具體一點，卻怎麼樣都想不起來那個案子到底多大、省了多少、影響幾個人。他不是不認真，他只是再也查不到了。 兩個人，同一份年資 馬克和妮娜同一年進公司，同一個部門，做的事情高度重疊。四年後兩個人前後兩個月離職，投同一批職缺。 馬克的履歷寫得很誠懇。他寫「負責跨部門專案協調」「熟悉供應商管理」「具備良好溝通能力」。每一句都是真的，他確實做了四年。但這份履歷送出去之後，多數石沉大海，少數幾家給了面試，問到「可以講一個你覺得做得最好的案子嗎」，他講了五分鐘，對方點頭，然後沒有下文。 妮娜的履歷長得不一樣。她寫「主導三千人規模年度活動，供應商從十一家整併為六家，年度成本較前一年下降百分之十二」。面試時對方問同一題，她從手機備忘錄調出當年的紀錄，講了兩分半，包含她當時判斷錯的一次和後來怎麼修。她離職後第五週拿到錄取通知。 差別不在能力。四年下來他們兩個做的事情，客觀上難分高下。 差別在於：妮娜每一個案子結束的那一週，會花五分鐘把數字記進手機；馬克每一次都告訴自己，等有空再整理。 而「等有空」那一天，一直沒有來。等他真的有空的時候，是離職後第三個月，那些數字已經在他登不進去的系統裡。 為什麼是「補不回來」，而不是「補起來很麻煩」 這裡要先講清楚一件事，因為理解了機制，你才會真的動手。 在職時每一天，你其實都在做一個沒有意識到的選擇。經濟學把這件事叫做機會成本：選了這個，就等於放棄了那個。你選擇今天不花那五分鐘，換到的是今天多五分鐘；放棄的是未來某一天，你手上能拿出來的證據。 不留下來，不是沒有成本。是把成本延後到你最需要它的那一天才付，而且那一天你付不出來。 具體來說有三道門會關上： 第一道，權限沒了。 成果的數據躺在公司的系統、報表和信件裡。在職時你隨手就能查，離職那一刻全部歸零。你不太可能寫信回前公司說，可以幫我查一下那年專案的數字嗎。 第二道，記憶會失真。 半年後你只記得「那個案子做得不錯」，說不出規模、幅度、影響範圍。這不是記性差，是大腦本來就不為細節服務。沒有當下的紀錄，細節就是會掉。 第三道，對方沒有動機了。 你還在職時，同事幫你說句話、主管幫你背書，是日常。離職半年後才去要推薦，對方要翻記憶、要衡量立場，多數人會用一句「他人不錯」帶過。不是人情變薄，是時機過了。 三道門關上的時間點都一樣：最後一天下班。 那為什麼明知道，還是不做？ 心理學家 Locke 與 Latham 的目標設定理論指出，一個目標要能真的驅動行為，必須具體、可衡量、而且有明確的難度與時限。「有空再整理」這句話同時違反了全部三項：它沒有具體內容、沒有完成標準、沒有時間點。 所以它不是一個目標，它是一個意圖。而意圖不會產生行為。 這也解釋了一個常見的現象：很多人不是不知道要記錄，是每次都真心打算下週開始。 三樣東西，三個做法 第一樣：成果的數字。做法是專案結束當週就記，而且用固定格式。 不要寫「這個案子做得不錯」。用職場回饋常用的 SBI 模型（Situation-Behavior-Impact，情境、行為、影響）當紀錄格式：當時的狀況是什麼、你具體做了什麼、造成了什麼可衡量的結果。 三句話，一分鐘寫完。 用招募方的眼睛看，這件事的份量會更清楚：履歷上「負責年度活動」和「負責三千人規模年度活動，成本較前一年降一成」是兩份完全不同的文件。前者是職責，後者是證據。職責人人都有，證據只有你有。 而那個數字，只存在專案剛結束、你還查得到報表的那幾週。 第二樣：作品的整理。做法是用自己的話寫成一頁，不是存檔案。 你做過什麼、怎麼做的、當時怎麼判斷、後來哪裡出錯，用自己的話寫成一頁記錄。 這裡有一條界線必須說清楚：寫的是你的方法和思路，不是帶走公司的文件。簡報檔、客戶名單、內部數據屬於公司，帶走有法律風險；你怎麼拆解問題、怎麼安排順序、踩過什麼坑，屬於你，不留下來是浪費。 分辨方式很簡單：如果這一頁拿掉所有專有名詞之後還讀得懂，那它記的就是你的方法。 在職時寫，一個案子二十分鐘。離職後憑記憶重建，細節會掉光。 第三樣：人脈的溫度。做法是在還有共同記憶的時候說出口。 社會學家 Granovetter 的弱連結優勢研究發現，多數工作機會不是來自最熟的那幾個人，而是來自關係不那麼緊密、但知道你在做什麼的人。 問題是，弱連結會隨時間降溫，而且降得比你以為的快。 所以離開前，找那些跟你合作愉快的人好好說一聲，具體謝謝對方某一件事。不要只說「謝謝照顧」，要說「那次的資料你幫我趕出來，我才來得及」。具體的感謝會被記住，客套的不會。 未來某一天，新公司的人資打電話做資歷查核，接電話的那個人會怎麼描述你，取決於你們最後一次好好說話是什麼時候。 這一樣最便宜，也最常被跳過。因為離職前的心力多半花在交接和情緒上，沒有人會提醒你，這時候的一句話，抵得過之後的十封訊息。 今晚三十分鐘，可以做完第一輪 不用等到想離職才開始。事實上，等到想離職才開始，就已經進入那個「有空再整理」的迴圈了。 今晚三十分鐘： 十分鐘，打開行事曆回顧這一季，把還查得到的數字記下來，兩三個就夠。 十五分鐘，挑一個你最有把握的案子，用自己的話寫下做法和判斷，一頁就好。 五分鐘，想一個最近幫過你的人，傳一句具體的謝謝。 這三樣東西還有一個共同點：它們正好是履歷和面試的全部原料。 平常有留，換工作的時候你是在整理；平常沒留，換工作的時候你是在考古。而考古這件事，最大的問題不是辛苦，是挖不到。 馬克和妮娜的差距，不是四年累積出來的。是四年裡，每個案子結束那一週的五分鐘，累積出來的。 蒲朝棟 Tim，CDA 認證職涯顧問、104 職涯引導師。累積約三百小時一對一職涯諮詢、一百多位個案經歷。專長是把說不清楚的能力，翻譯成招募方聽得懂的語言。 網站：https://www.careerssl.com/

在這個AI技術迅速發展的時代，AI架構師成為了企業成功的關鍵角色之一。你是否對AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展感到好奇？這篇文章將為你全面解析，幫助你了解如何成為一名成功的AI架構師，並在這個領域中脫穎而出。 ▍AI 架構師是什麼？ AI架構師是一種專門設計和構建人工智慧（AI）系統的專業人士。隨著AI技術的應用越來越廣泛，AI架構師的需求也在不斷增加。他們的主要職責是整合不同的AI技術，確保系統在實際應用中運行流暢，從而幫助企業在競爭中獲得優勢。 ▍AI 架構師工作內容 AI架構師的工作內容非常多樣化，以下是一些主要職責： ● 系統設計與架構：AI架構師需要設計和規劃AI系統的整體架構，確保各組件之間的協同運作，達到最佳性能。 ● 技術選型：選擇合適的技術和工具來實現AI解決方案，包括機器學習框架、數據庫、雲平台等，這對於AI系統的成功至關重要。 ● 模型開發與部署：AI架構師參與AI模型的開發、訓練和部署，確保模型在生產環境中運行良好，並達到預期的效果。 ● 跨部門協作：AI架構師需要與數據科學家、軟體工程師、產品經理等團隊成員緊密合作，將AI技術應用到具體產品或服務中，實現企業目標。 ● 技術指導與培訓：他們還需要指導團隊成員了解和使用AI技術，並組織相關的培訓活動，提高整個團隊的技術水平。 ● 性能監控與優化：持續監控AI系統的性能，進行必要的優化和改進，確保系統穩定運行，並能夠適應業務需求的變化。 ▍AI 架構師所需技能 成為一名成功的AI架構師需要具備多方面的技能，以下是一些必備技能： ● 數學和統計知識：理解機器學習和深度學習算法的基本原理，這是進行AI系統設計和開發的基礎。 ● 編程技能：精通Python、R、Java、C++等編程語言，尤其是Python在機器學習中的應用，這有助於開發和實現AI模型。 ● 機器學習和深度學習框架：熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等常見的框架，這些工具能夠幫助AI架構師高效地開發和訓練模型。 ● 數據處理和分析能力：能夠使用SQL、Pandas等工具進行數據處理和分析，這對於數據驅動的AI項目來說至關重要。 ● 系統架構設計：具備設計和構建大規模分佈式系統的經驗，這有助於構建穩定且可擴展的AI系統。 ● 雲平台：熟悉AWS、Google Cloud、Azure等雲平台的使用，這能夠為AI系統提供可靠的運行環境。 ● 問題解決和創新能力：能夠快速解決技術問題，並提出創新的解決方案，這對於應對AI領域的不確定性和挑戰非常重要。 ▍AI 架構師薪水 AI架構師的薪水根據地區和經驗水平會有所不同，以下是一些大致的數據： ● 美國：AI架構師的年薪範圍大約在12萬美元到18萬美元之間，高階人才甚至可以達到20萬美元以上。 ● 台灣：AI架構師的年薪範圍約在150萬新台幣到250萬新台幣之間，具備豐富經驗和專業技能的AI架構師可以獲得更高的薪資。 ▍AI 架構師發展 AI架構師的未來發展前景非常光明，隨著AI技術的不斷進步，AI架構師的角色將變得越來越重要。未來的發展趨勢包括： ● 持續學習新技術：AI技術日新月異，AI架構師需要不斷學習和掌握最新的技術和方法，以保持競爭力。 ● 專業領域深化：AI架構師可以在某些專業領域（如自然語言處理、計算機視覺等）深入發展，成為該領域的專家，從而提高自己的市場價值。 ● 跨學科合作：與其他學科（如生物學、物理學等）合作，推動AI在更多領域的應用，這將為AI技術開拓新的應用場景和市場。 ● 領導職位：隨著經驗的積累，AI架構師可以升任技術總監、CTO等更高層次的領導職位，負責整個企業的技術戰略和發展。 AI架構師是一個充滿挑戰和機遇的職業，對於那些熱愛技術和創新的人來說，是一個非常理想的發展方向。如果你對AI技術充滿熱情，並且具備相關的技能，那麼AI架構師將是一個值得追求的職業目標。希望這篇文章能夠幫助你更好地了解AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展，並為你的職業規劃提供參考。 ➤ 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！

Excel或Google Sheets的欄位內容沒統一，樞紐分析被拆成好幾類、加總還算不出來？本文分享使用ChatGPT檢查欄位問題、建立清理規則、產生公式，並將混亂資料轉換成一致格式，附8組可直接複製的提示詞範本，同樣適用。本文節錄自《ChatGPT上工了! 最強AI活用術》。 文／施威銘研究室 本文目錄（點擊可快速前往） 請ChatGPT幫你清理Excel資料、統一欄位格式輸入指令請ChatGPT做檢查範例：清理訂單資料中的欄位與格式檢查資料、給予清理規則產生清理公式常見清理任務的指令範本：檢查欄位、金額、統一日期格式使用ChatGPT外掛時的注意事項 【在Excel或Google Sheets使用ChatGPT外掛】 工具：Excel或Google Sheets 外掛：ChatGPT for Excel／ChatGPT for Google Sheets Excel安裝：常用→增益集→ 搜尋ChatGPT→ 新增 Google Sheets安裝：擴充功能→外掛程式→取得外掛程式→ 搜尋ChatGPT→安裝 登入：用OpenAI帳號登入。免費版及各訂閱方案皆可使用 注意：類似的外掛程式很多，下載時請確認公司名稱為「OpenAI」（圖／104職場力小編截圖） 請ChatGPT幫你清理Excel資料、統一欄位格式 資料表在進行排序、篩選、加總、查找或樞紐分析前，通常需要先確認欄位與格式是否一致。即使資料看起來可以閱讀，只要欄位內容不統一，後續分析就可能出現錯誤。例如，同一欄地區中同時出現「台北」、「臺北市」、「Taipei」；同一欄日期中混用「2026/1/5」、「1月5日」、「2026-0105」；同一欄金額中同時出現「1200」、「1,200」、「$1,200」、「1200元」。這些內容對人來說容易理解，但在試算表中可能被判斷為不同分類、不同格式，甚至不同資料型態。 ChatGPT可以協助使用者檢查欄位問題、建立清理規則、產生公式，並將混亂資料轉換成一致格式。用在資料整理的前置階段，幫助使用者判斷哪些欄位需要統一、哪些內容可能會影響計算，以及應該採用哪些功能來處理。 輸入指令請ChatGPT做檢查 使用這項功能時，可以先選取需要檢查的資料範圍，例如A1:F20，再於ChatGPT外掛中輸入清理指令。比較穩定的做法是先請外掛檢查問題，再請它建立規則，最後才請它產生公式或建議處理方式。可以在外掛中輸入： 【提示詞】請檢查目前選取的表格有哪些欄位與格式問題。請用表格列出欄位名稱、問題類型、可能影響與建議清理方式。請特別檢查日期、金額、分類名稱、空格與付款狀態是否一致。 如果已經知道要清理的欄位，也可以更精準地輸入： 【提示詞】金額欄位在（自行選取或填寫）欄，內容可能包含 $、,、元 等符號。請提供一個可以放在新欄位的公式，將這些內容轉成可加總的純數字。 先檢查問題以避免ChatGPT誤改資料；再建立清理規則可以讓我們確認標準；最後產生公式，則能把清理結果放在新欄位中檢查，而不是直接覆蓋原始資料。 範例：清理訂單資料中的欄位與格式 檢查資料、給予清理規則 假設工作表中有一份簡單的訂單資料： 訂單編號地區訂單日期金額付款狀態商品類別A001台北2026/01/051200已付款辦公用品A002臺北市1月6日850元已付辦公用品A003Taipei2026-01-07$2,300Paid電腦週邊A004新北2026.01.081,500未付款電腦週邊 這張表看起來仍然可以閱讀，但若要做統計，會出現幾個問題。地區欄位中「台北」、「臺北市」、「Taipei」可能代表同一地區，但在樞紐分析中會被拆成不同分類。訂單日期欄位混用斜線、中文日期、短橫線與句點格式，可能影響排序與月份統計。金額欄位混入「元」、「$」與逗號，可能造成加總失敗。付款狀態中的「已付款」、「已付」、「Paid」也需要統一。商品類別中的「電腦週邊」與「電腦周邊」雖然意思接近，但試算表會將它們視為不同類別。我們可以先選取這份資料，然後在ChatGPT外掛中輸入： 【提示詞】請檢查目前選取的訂單表有哪些資料清理問題。請用表格列出欄位、問題類型、可能影響與建議處理方式。請不要直接修改資料，先提出清理建議。 外掛可能回傳類似以下內容： 欄位問題類型可能影響建議處理方式地區同一地區有多種寫法樞紐分析或篩選時會被拆成不同分類建立對照表，將台北、臺北市、Taipei統一為臺北市訂單日期日期格式不一致可能無法正確排序、依月份統計或製作趨勢圖統一為 yyyy-mm-dd 格式金額數字混入符號與文字加總、平均或比較時可能出錯移除 $、,、元 後轉為純數字付款狀態分類命名不一致篩選與統計時結果分散將已付款、已付、Paid 統一為已付款商品類別同義分類用字不同分類統計會被拆成兩組將電腦週邊與電腦周邊統一為同一標準名稱 接著，可以在外掛中請ChatGPT建立清理規則： 【提示詞】請根據剛才檢查出的問題，建立一張清理規則表。欄位請包含：原始欄位、標準格式、建議方法、是否需要人工確認。 ChatGPT可能會回傳： 原始欄位標準格式建議方法是否需要人工確認地區台北市、新北市等標準縣市名稱建立對照表，再用XLOOKUP或VLOOKUP轉換是訂單日期yyyy-mm-dd使用日期轉換公式或先統一分隔符號部分需要金額純數字使用SUBSTITUTE、VALUE或REGEXREPLACE清除符號否付款狀態已付款、未付款建立對照表或使用SWITCH / IF統一否商品類別固定分類名稱建立對照表或使用取代功能是 這張規則表可以放在工作表旁邊，作為後續清理依據。需要人工確認的項目，通常是分類標準或語意判斷。例如「Taipei」是否一定要轉成「台北市」，要看資料來源是否可能包含「台北地區」或其他更寬的區域定義；「電腦週邊」與「電腦周邊」是否統一，也要看團隊採用哪一種標準用字。 產生清理公式 確認清理規則後，可以請ChatGPT 外掛針對特定欄位產生公式。比較推薦的做法，是在原始欄位旁新增「清理後」欄位，而不是直接覆蓋原始資料。例如可以新增「清理後金額」、「標準付款狀態」、「標準地區」等欄位，方便檢查公式結果是否正確。我們在這邊以「統一金額格式」、「統一付款狀態」為例子做示範。 1. 統一金額格式：若金額在D欄，可以在外掛中輸入： 【提示詞】金額欄位在D欄，可能出現1200、850元、$2,300、1,500這幾種格式。請提供一個可放在新欄位的公式，將它轉成可以加總的純數字。 Excel可能會出現以下公式： =VALUE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(D2,"$",""),"元",""),",","")) 這個公式用多層SUBSTITUTE逐一移除$、元與逗號，再用VALUE轉成數字。它的優點是容易理解，缺點是每新增一種要移除的符號，就需要增加一層替換。如果資料來源長期會出現不同格式，使用對照表、PowerQuery或更進階的清理工具可能更適合。 2. 統一付款狀態：原始資料中可能有「已付」「Paid」「未繳」「Unpaid」，我們希望統一成「已付款」或「未付款」。這時就可以先請ChatGPT建立一張對照表，再讓ChatGPT提供函數，把原始值轉成標準值。 【提示詞】請在原始資料旁建立一份「付款狀態對照表」，包含「原始值」與「標準值」兩個欄位，並依照下列規則填入：●「已付款」、「已付」、「Paid」統一對應為「已付款」。●「未付款」、「未付」、「Unpaid」統一對應為「未付款」。請保留原始資料，不要直接修改或覆蓋原欄位。 先請ChatGPT建立付款狀態的對照表（圖／旗標科技） 接著，請ChatGPT依照對照表寫的轉換規則，在原始資料旁新增「整理後的付款狀態」欄位，將E欄中格式不一致的付款狀態統一為標準值。對照表位於H2:I7，其中H欄為原始值，I欄為對應的標準值。 【提示詞】E欄為「付款狀態」，其中包含多種不同寫法。請參考H2:I7的對照表，提供一個可填入新欄位的公式，將 E 欄的付款狀態轉換為對應的標準值。若找不到相符的原始值，請顯示 "需確認"。 本次實際測試中，ChatGPT提供的公式如下： =IFERROR(VLOOKUP(E2,$H$2:$I$7,2,FALSE),"需確認") 這個公式會先讀取E2儲存格中的付款狀態，並到H2:I7的對照表中尋找完全相同的原始值。找到後，會回傳對照表第二欄的標準值，例如將「已付」或「Paid」轉換成「已付款」。公式中的$用來固定對照表範圍，因此向下複製公式時，查找範圍不會跟著移動。如果找不到相符的付款狀態，IFERROR就會讓儲存格顯示「需確認」。 可以看到ChatGPT已經在G欄新增一個欄位，用來顯示統一判斷後的付款狀態（圖／旗標科技） 若使用的是Microsoft365或新版Excel，也可以使用XLOOKUP： =XLOOKUP(E2,$H$2:$H$7,$I$2:$I$7,"需確認",0) 這個公式會取得E2的付款狀態，並在H2的「原始值」中尋找完全相同的內容；找到後，回傳同一列I2中的「標準值」。若找不到相符內容，就顯示「需確認」。最後的0代表必須完全符合，而$則用來固定對照表範圍，讓公式向下複製時不會移動。但是部分舊版Excel還有Google Sheets都不支援XLOOKUP，假如出現 #NAME?，就得改用VLOOKUP版本。 常見清理任務的指令範本：檢查欄位、金額、統一日期格式 在Excel或GoogleSheets中使用ChatGPT外掛清理資料時，可以依照問題類型輸入不同指令。若資料問題不明確，先要求外掛檢查；若問題已經明確，再要求它產生公式或清理規則。 使用需求可輸入到外掛的指令檢查欄位問題請檢查目前選取的表格有哪些欄位與格式問題，並指出哪些問題會影響排序、篩選、加總或樞紐分析建立清理規則請根據目前表格建立一份欄位清理規則表，包含欄位名稱、問題類型、標準格式與建議處理方法統一分類名稱請檢查目前選取欄位中哪些值可能代表同一意思，並建立標準化對照表。若不確定，請標註需要人工確認清理金額欄位請提供Excel與Google Sheets公式，將目前金額欄位中含有貨幣符號、逗號與文字單位的內容轉成純數字清理日期欄位請檢查目前日期欄位有哪些格式不一致，並建議如何統一為yyyy-mm-dd。若部分資料缺少年份，請標註需要補充規則清除多餘空格請提供公式，清除目前文字欄位中的前後空格、連續空格與不可見字元拆分混合欄位請根據目前欄位內容，判斷是否需要拆分成多個欄位，並提供Excel與Google Sheets可用方法檢查重複資料請根據目前表格欄位，建議應該用哪些欄位判斷重複紀錄，並說明理由 這些指令可以依表格內容調整。若外掛輸出的解法說明不明確，可以要求它「引用具體欄位名稱與範例值」；假如公式出錯又不知道怎麼調整，可以用「先用輔助欄位分步處理，再提供合併公式」提示詞處理。 使用ChatGPT外掛時的注意事項 使用ChatGPT 外掛清理欄位與格式時，應先保留原始資料。比較安全的做法，是新增「清理後」欄位，或另存一份工作表，再將公式結果放入新欄位中檢查。若直接覆蓋原始欄位，一旦清理規則有誤，就不容易回頭確認資料原貌。這一點在金額、日期、客戶資料、庫存資料與交易紀錄中特別重要。 清理後也建議進行抽樣比對。可以挑選幾筆正常資料、空白資料、格式特殊資料與找不到對應值的資料，檢查清理前後是否符合預期。例如付款狀態使用對照表轉換時，若某個原始值沒有出現在對照表中，公式最好顯示「需確認」，而不是直接保留原值或顯示空白。這樣可以讓尚未被清理規則涵蓋的資料浮現出來，方便後續補充對照表。 清理公式也需要測試，尤其是日期與金額欄位，只要資料中有少數特殊格式，公式就可能失效。例如金額欄位如果出現負數、括號表示負值、百分比、小數點或不同幣別，原本只移除符號的公式可能不夠用。日期欄位若出現缺少年份、民國年、西元年混用，或文字日期與數字日期混雜，也需要先確認轉換規則，不能只依賴單一公式。 如果試算表裡的資料會定期更新，建議把清理規則整理在工作表中，例如建立一張「對照表」或「清理規則」工作表，記錄原始值、標準值、處理方法與是否需要人工確認。ChatGPT外掛可以協助產生規則與公式，但清理規則最好留在試算表內，方便日後重複使用、檢查與交接。 節錄自：旗標科技《ChatGPT上工了! 最強AI活用術: ChatGPT Work×GPT 5.6》／施威銘研究室 著

Excel官方教室接下來會推出一系列的課程，絕對是外面Excel課沒有的！在Excel知識長與小編合作之下，好菜一道道上桌囉！以下是《Notion x Excel》課程規畫，超多好用的Excel愛用者會喜歡的新功能，敬請期待！ 1. 比Excel重好用的甘特圖製作程式 2. 實現Excel無法做到的客製化記帳本 3 不需要office就可以成為會議紀錄小達人 4. 搭建英文單字學習表 5. 超實用又高效的日誌記錄表【今天分享！】 6. Excel做不出來的年度計劃表 你都是如何打開一天的生活的呢？今天要用Notion軟體，教大家如何製作一個漂亮又實用的日誌，讓你紀錄工作，享受生活生活，成為一個自律的人。 日誌分為三個區域： 一、放上一下漂亮的小工具，例如：日曆、時鐘、計算機、及一些鼓勵的話、當然還有那些讓我們期，並附上一些讓自己期待的日子、鼓勵的話，為我們的工作日常帶來更多的小確幸。 二、是紀錄當天接到的任務，並以四大象限法，讓你清楚的劃分工作的輕重緩急。 標題：/heading2 象限標題：/quote 選項：/template button 三、是一上班就排定好的工作，並搭配蕃茄中工作法，讓你工作達到最高效率。 標題：/heading2 任務：database 標題為順序、任務、蕃茄鐘、及工作檢討 番茄鐘工作法介紹： WHO：如果你有拖延症，注意力不集中，或是總覺得時間不夠用，那一定要試試看這樣子的工作方式。 WHAT：是為了高效率達到設定目標的一種專注方法。蕃茄中的重點就是在於間歇式的工作節奏，而且在工作的時間專心不暫停，休息的時間好好的放鬆，若中間打斷那都會視為無效。 HOW：需先設定一個計時器，以30分鐘為一個單位，前25分鐘專心的工作，最後5分鐘放鬆休息，反覆的持續進行。 蕃茄工作法的步驟 1.先列出要完成的任務清單。 2.計算要消耗幾顆蕃茄。（一天工作8小時，所以建議最多設定16顆蕃茄） 3.執行任務。 4.檢討。 widget小插件： 1.到網站尋找喜歡的小工具 2.客制喜歡的顏色與樣式 3.複製連結 4.新增/embed，貼上連結 網站分享： https://indify.co/# https://widgetbox.app https://cn.widgetstore.net/#/home https://blog.shorouk.dev/notion/ https://apption.co/ Notion可以使用的小工具有很多，大家都可以自己動手試試看，創建一個屬於自己風格的Notion吧! （負責小編：Mindy）

林斯健，BDPro便當教授，於長庚大學分享職場素養 同學問：大學生課餘應該做些什麼，對未來會比較有幫助呢？ 我的回答是：探索多元知識，例如打工、通識課程、社團、旅遊。接觸平常不會看、玩、吃的東西，刺激新的想法。 https://bendongpro.blogspot.com/2020/07/20180522.html

2025-11-20 聯合新聞網科技編輯 張明哲、莊翰　由聯合新聞網授權轉載 Google台灣AI基礎建設研發中心今（20）日進駐台北市士林區承德路上，鄰近捷運劍潭站，這是Google在彰化成立資料中心、新北市板橋成立海外最大硬體研發中心後最大投資之一，而Google台灣AI基礎建設研發中心 集結硬體工程、軟體工程、與供應鏈團隊的數百位員工，是Google在美國 總部以外規模最大的AI基礎建設硬體研發工程團隊。 [joblist_plugin title='更多104【Google】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/ctzow2g' amount='1'] Google台灣AI基礎建設研發中心今（20）日進駐台北市士林區承德路上，鄰近捷運劍潭站，賴清德總統出席力挺。（攝影／聯合新聞網《科技玩家》） Google為何在台建AI研究中心？ Google台灣AI基礎建設研發中心也讓外界好奇到底會做些什麼工作，Google表示，工程師幾乎全程參與過程，包含最初的架構、設計與工程、製造與部署、測試時程，到後續的產品交付，台灣團隊在軟硬體與供應鏈專業的高度緊密結合帶來不少優勢，讓他們能縮短開發週期、更快解決問題。 全新的Google台灣AI基礎建設研發中心（Google Cloud 辦公室 ）裡頭有10幾座專業實驗室 ，可讓Google工程與供應鏈團隊及台灣合作夥伴，在研發出的產品部署到Google 世界各地的資料中心和AI基礎建設之前，進行最嚴謹的測試、檢驗與優化。 圖片來源／Google 台灣美國實驗室差異是什麼？ Google Cloud辦公室在台北市士林區設置10幾座Google實驗室，與美國Google實驗室有何不同？Google官方表示，兩者僅在規模上有些差異，研究方面，如散熱技術、debug、主機板、機械、永續等都很類似；在設備部分，美國與台灣的實驗室都一樣優異，都來自於供應商的夥伴。 圖片來源／Google [joblist_plugin title='更多104【Google_美商科高】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/ctzow2g' amount='5']

3月21日，iPAS AI初級應用規劃師「115年第一次能力鑑定」已順利完成考試。這張由經濟部核發的國家級證照，正逐漸成為職場AI能力的重要指標。自2025年首次開辦以來，四梯次共吸引超過 1.4萬人到考，目前已有逾 6,500人通過認證成為「有照」AI專業人才，同時已有超過 4,500家企業響應iPAS，承諾提供通過者優先聘用與薪資獎勵。 🏆 榮登2026年2月 Top3 熱門證照：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️【點我免費做初級模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶️【點我免費做中級模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe ▶️【考前衝刺班｜速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略】https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 💰 費用史上最低，現在入場最划算 初級每科只要 400元（約原價3折），中級 500元 優惠期限：115〜116年，117年起恢復原價 🔄 考題持續進化：更強調「能不能解決問題」 本屆題目設計不只考名詞定義，更大量出現企業實務情境，考生需要判斷如何在真實場景中選擇並應用 AI 解決方案。觀察本屆題目走向，光懂技術已不夠用——能把 AI 說清楚、算清楚、做安全，才是這張證照真正在篩選的人。 📋 科目一核心考點（人工智慧基礎概論） • 模型評估與防雷思維：看到高Accuracy不能高興太早，要會識別 Data Leakage（資料洩漏）、類別不平衡等陷阱，並知道如何用SMOTE或資料增強補救 • 可解釋AI（XAI）題型明顯增加：要能根據溝通對象選對工具——向工程師用SHAP找問題根源、向客戶用反事實解釋說明如何改善結果、影像模型用Saliency Map確認模型有沒有「看錯地方」 • 情境應用題比重提升：題目給出真實業務場景，考生需判斷該用分類、偵測還是分割任務，並考量邊緣AI部署與Buy vs. Build決策 📋 科目二核心考點（生成式AI應用與規劃） 科目二聚焦生成式AI的應用與規劃，從商業評估到安全合規，涵蓋多個實務面向（以下考點整理供參考，實際範圍以官方簡章為準）： • 商業評估：計算ROI、TCO、API Token費用，能用商業語言評估專案可行性 • 提示工程與LLM：掌握思維鏈（CoT/ToT/GoT）等提示設計模式 • RAG企業知識庫（本屆重點）：理解資料分塊（Chunking）策略、MCP協議與AI Agent框架，解決「AI為何回答不準」 • 模型部署與優化：LoRA微調、知識蒸餾、負載平衡等落地工程概念 • AI安全合規：同態加密、SynthID、C2PA標準，防範Deepfake與資料洩露

Manufacturing has transformed significantly over the years, evolving from manual labor and mass production to automation and smart manufacturing. Innovations like Industrial IoT (IIoT), Big Data Analytics, and Manufacturing Intelligence (MI) now enable real-time monitoring and decision-making, improving efficiency and reducing waste. What is MES? A Manufacturing Execution System (MES) is a computerized system that monitors and manages production processes on the shop floor. It integrates with ERP, PLM, and SCM systems, capturing real-time data from machines, sensors, and workers to optimize manufacturing operations. MES includes key modules such as: Production Scheduling & Planning – Efficient resource allocation Workforce Management – Employee productivity tracking Quality Management – Real-time defect detection Inventory Management – Optimized stock control Equipment Maintenance – Preventive maintenance to reduce downtime Why Does Your Business Need MES? Implementing MES can boost productivity, enhance efficiency, improve quality, and aid regulatory compliance. With real-time monitoring, manufacturers can reduce costs, optimize workflows, and make data-driven decisions to remain competitive. Value of MES for Your Business For manufacturers, MES offers: Improved productivity – Reduces bottlenecks & downtime Increased efficiency – Automates processes, minimizes waste Enhanced quality – Ensures compliance & reduces errors Better decision-making – Provides real-time insights Regulatory compliance – Tracks key production parameters Cost savings – Optimizes resource utilization & lowers production costs How INS3 Can Help INS3 specializes in Industry 4.0 solutions, including MES, SCADA, and Industrial Data Analytics. We provide customized real-time monitoring and control solutions to enhance efficiency and reduce operational costs. Want to optimize your manufacturing process? Contact INS3 today! for more information visit: https://www.ins3.com/blog/mes-benefits-for-business/

會計常用excel技巧對會計工作多重要呢？ 從建立科目表、會計傳票及日記帳都可以利用Excel來幫你提升你的工作效率。 常見的會計必用函數有哪些？ 除了基本的SUM函數、Date函數、Replace函數之外，判斷報表差異分析的IF函數也是基本必備。 如果要更有效率提升工作效率，當然必須要會活用VLOOKUP函數，交叉核對報表，找出應收帳款總帳跟明細帳的誤差。 由於會計原則和稅法規定不同，通常會有財稅差。在ERP系統裡，實務作法是保持兩套帳本，每天做的一般傳票做在財帳，每月結完帳，除了將財帳所有傳票拋到稅帳，針對財稅差的部份，再直接做在稅帳做傳票，然後依照稅帳報表作稅務申報。 利用Vlookup函數找出2套帳的差異 輸入公式：「=VLOOKUP（A3,’2.稅帳傳票’!A:A ,1,0）」。 這個函數有四個引數： 「A3」表示想搜尋的值 「’2.稅帳傳票’!A:A」是搜尋範圍 「1」表示如果搜尋範圍第一欄（A欄）裡和搜尋值一致，那麼傳回目前選擇的這1欄的儲存格內容，「0」是邏輯值FALSE，表示要完全一致再傳回。 （「1」是邏輯值TRUE，表示只找出最接近的值即可，通常會設為「0」，因為要搜尋一模一樣的值） 針對兩份報表明細，找出有差異的地方，在這時候最常用到的函數便是Vlookup。本文所分享的，是最簡單、最基礎的範例，讓大家能夠更熟悉Vlookup的函數用法。 ➤ 完整圖文版：https://bit.ly/3oxKkWx ➤ 推薦學習課程：https://bit.ly/3z7S867

Canva以其用戶友好的界面和豐富的設計模板聞名，特別適合快速製作社交媒體圖片、海報等平面設計。它的直觀操作和實時協作功能，使其成為團隊協作和非專業設計者的理想選擇。另一方面，PowerPoint作為老牌的演示軟件，在製作詳細、互動性強的演示文稿方面表現出色，它提供了更多的自定義選項和豐富的動畫效果，特別適合需要深入展示內容的商業或學術場合。 1. 用途範圍： - Canva：更適合製作社交媒體圖片、海報、傳單等平面設計。 - PowerPoint：主要用於製作演示文稿，但也可用於基本的圖形設計。 2. 易用性： - Canva：使用者界面設計簡潔明瞭，即使是沒有設計經驗的人也可以快速上手，只需拖放元素、更改文字和圖片即可完成設計。 - PowerPoint：它具有豐富的功能和靈活的排版選項，用戶可以自己創建具有動畫、轉場效果和多媒體內容的專業簡報 3. 模板和設計元素： - Canva：提供大量現成的、時尚的模板和設計元素，使用上較節省時間。 - PowerPoint：有些公司的簡報有自己的模板或配色的logo，製作轉場及動畫的自由度較高 4. 共同編輯： - Canva：分享連結即可邀請人共同編輯，適合團隊工作。 - PowerPoint：透過Microsoft 365也提供協作功能，但不如Canva直觀。 5. 儲存和兼容性： - Canva：可以雲端儲存，在任何設備上使用。 - PowerPoint：需手動儲存，與其他Microsoft Office產品高度兼容。 6. 定價： - Canva：提供免費版和付費專業版。 - PowerPoint：通常需要購買Microsoft Office套件或訂閱。 7. 輸出格式： - Canva：支持多種圖片和文檔格式。 - PowerPoint：主要輸出為PPT格式，但也支持PDF等。 總的來說，Canva更適合快速製作美觀的圖形設計，而PowerPoint則更適合製作詳細的、可交互的演示文稿。選擇哪個工具取決於您的具體需求和使用場景。 🔍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✨

最後一關的面試結束，走出電梯的時候，你覺得這次穩了。 ​ 主管一路點頭，聊到最後還多問了你幾個跟工作無關的問題。三天後，你收到一封很客氣的信。 ​ 這不是第一次。上一家也是這樣，第一關、第二關都順，走到最後一關就停住。 ​ 於是你開始回想每一個回答，想找出是哪一句講錯了。想到最後，你列出一張清單：自我介紹太長、薪資講得太早、那題專案管理答得不夠具體。下一次，你打算把這三個缺點全部補起來。 ​ 這篇想先講一件事：最後一關沒上，你手上那張缺點清單，常常不是答案。 ​ （如果你想先了解最後一關到底在篩什麼、哪兩種回答最容易讓人在這一關落選，可以先讀〈面試都到最後一關了還是沒上，不是能力問題，是這件事沒做好〉。那篇講為什麼沒上，這篇接在它後面，講下一次要準備什麼。） ​ 來看看卡洛琳與奧斯卡的殘酷對照 ​ 卡洛琳和奧斯卡應徵的都是專案經理，兩個人都在不同公司走到了最後一關，也都落選了。 ​ 卡洛琳落選後做的第一件事，是把整場面試寫成回憶筆記，然後一題一題挑毛病。她找到四個地方可以講得更好，下一次面試前，她把這四題重新準備到滾瓜爛熟。 ​ 第二次走到另一家公司的最後一關，她每一題都答得很完整，沒有任何明顯的失誤。結果還是一樣。 ​ 奧斯卡落選後問了自己一個不一樣的問題：如果最後一關有三個人，主管走出會議室要跟老闆報告，他會怎麼形容我？ ​ 他試著寫下那一句話。寫了半天，寫出來的是：「很穩、經驗夠、沒什麼問題。」 ​ 他盯著這句話看了很久，然後意識到，這句話放在另外兩個人身上，大概也成立。 ​ 下一次，他沒有再去補缺點，而是準備了一件只有他做過的事。有一個專案延期三週的時候，他自己去跟客戶談出一個分批交付的方案，把損失鎖在其中一個階段。他把這件事整理成兩分鐘講得完的故事，在最後一關裡找機會講了出來。 ​ 那一場面試結束前，主管追問了他一句：「分批交付那個，你們後來怎麼跟財務對帳？」 ​ 兩週後，他收到了錄取通知。 ​ 卡洛琳以為她輸在答錯。但她沒看見的是，她輸在沒有一件事讓人記得住。 ​ 最後一關是並排比較，不是及格考試 ​ 為什麼補缺點沒有用？ ​ 芝加哥大學的行為科學家奚愷元（Christopher Hsee）在 1996 年提出「可評估性假說」。他用過一個很有名的例子：兩本音樂辭典，一本收錄一萬個詞條、外觀全新；另一本收錄兩萬個詞條，但封面有破損。 ​ 單獨只給人看其中一本時，人們願意為外觀全新的那本付比較多錢。兩本並排放在一起時，結果反過來，人們願意為詞條多的那本付更多錢。 ​ 原因是：「一萬個詞條」單獨看，很難判斷算多還是少；「封面破損」卻一眼就看得出來。只有在並排比較的時候，詞條數這個原本難以評估的條件，才突然變得清楚、而且有分量。 ​ 最後一關，就是一場並排比較。 ​ 前面幾關在問的是「這個人夠不夠格」，每個人被單獨評估。到了最後一關，問題變成「這幾個人裡面選誰」。三個人都夠格，都沒有明顯的缺點，這時候決定結果的，是那一個讓人在並排時分得出差別的地方。 ​ 所以補缺點這個動作，在最後一關的效益很低。你把「不夠好」修成「沒問題」，只是讓自己在「沒問題」的那一群裡站得更穩，並沒有讓自己跟那一群分開。 ​ 為什麼落選之後，我們總是回頭找錯 ​ 那為什麼大多數人落選之後，第一個反應都是回頭找錯？ ​ 心理學家 Baruch Fischhoff 在 1975 年描述了「後見之明偏誤」：人在知道結果之後，會覺得那個結果早就看得出來，並且在記憶裡自動替它找到原因。 ​ 落選之後重看面試，每一個停頓、每一句不夠精準的回答，都會被放大成「就是這裡」。那些原因不一定是假的，但它們是在知道結果之後才被挑出來的，分量常常被高估。 ​ 兩件事疊在一起，就是卡洛琳的處境：最後一關的決定取決於「分不分得出來」，而她的檢討卻集中在「哪裡做錯」。檢討得越仔細，越容易把力氣花在不會改變結果的地方。 ​ 有一個邊界要先講清楚。這不代表缺點都不用處理。如果你在最後一關被明確指出硬傷，例如職缺要求的證照你沒有、薪資期待和對方預算差距很大，那是門檻問題，要先解決。這篇講的是另一種情況：你沒有明顯的硬傷，卻一次又一次在最後一關停住。 ​ 三個讓你下一次被分得出來的做法 ​ 一：先寫下「主管會怎麼形容你」的那一句話 ​ 面試結束後，主管通常要用一兩句話向上報告候選人。你可以先替他寫這一句。 ​ 寫完之後做一個檢查：把你的名字換成另一個條件差不多的人，這句話還成立嗎？ ​ 如果還成立，問題就找到了。奧斯卡寫出的「很穩、經驗夠、沒什麼問題」，就是在這一步露出原形的。它告訴他，他缺的不是能力，是分辨度。 ​ 二：準備一件「只有你做過」的事，而不是一份完美的答案 ​ 這件事要有三個元素：一個具體的情境、你在那個情境裡做的選擇、以及別人通常不會這樣做的理由。長度控制在兩分鐘講得完。 ​ 換幾個職類來看： ​ 專案經理：延期時自己去跟客戶談分批交付，把損失鎖在一個階段（奧斯卡的版本）。 門市店長：發現加班集中在固定兩個時段，把排班改成依來客尖峰拆成兩段，讓同一批人力撐過尖峰。 會計：把月底一次對帳，改成每月三個固定檢核點，讓錯帳在月中就被抓出來。 ​ 這三件事的共同點，不是結果有多漂亮，而是「你做了一個選擇，而那個選擇是你的」。 ​ 最常見的誤用，是把最亮的數字搬出來當差異點：「我帶的團隊業績成長很多」。問題是，走到最後一關的每個人都有一個漂亮的數字，並排的時候，數字會互相抵消。讓人分得出來的，是你怎麼做出那個結果的那一步。 ​ 三：落選之後的檢討，分兩欄寫 ​ 下次落選，別再只寫一張缺點清單。把想到的每一個問題，分進兩欄： ​ 第一欄「門檻問題」：對方明確指出，或你自己確定是硬傷的事，例如缺證照、薪資差距、必要經驗不足。 第二欄「分辨度問題」：沒有明顯錯誤，但整場面試找不到一件讓人記得住的事。 ​ 第一欄的事，要補。第二欄的事，補缺點沒有用，要回到第二個做法，去準備那一件只有你做過的事。 ​ 每想到一個「那一題我應該這樣答」，先問自己一句：如果這題我答得完美，並排的時候我會被記得嗎？答案是不會，就把它放下。 ​ 如果對方願意給回饋，當然值得禮貌地問一次。但要知道，你收到的回饋多半落在第一欄；第二欄的問題，很少有人會直接說出口。 ​ 錯可以一直補，記得住的事準備一次就夠 ​ 最後一關不是在考你有沒有錯，是在問你跟別人有什麼不一樣。 ​ 錯可以一直補下去，永遠補不完。但那一件只有你做過的事，準備一次，可以用在很多場面試裡。 ​ 下一次走出最後一關的電梯，你要確認的不是「我有沒有答錯」，而是「他們走出會議室的時候，會用哪一件事記得我」。 ​ 常見問題 ​ 面試最後一關沒上，可以打電話問公司原因嗎？ 可以，用一封簡短、客氣的信或電話詢問，是合理的做法。但要有心理準備，很多公司基於內部規定，只會給很簡短的回覆，甚至不回覆。問得到的通常是門檻層面的原因，「為什麼選了別人」這一層，很少會被說明。 ​ 每次都卡在最後一關，是不是代表我的能力有問題？ 能連續走到最後一關，代表你的條件已經通過好幾輪篩選，能力通常不是主要問題。反覆卡在同一關，比較值得檢查的是：在幾位條件相近的候選人裡，你有沒有一件讓人分得出來的事。 ​ 最後一關通常是誰面試？會問什麼？ 最後一關常見的是部門主管、更高一層的主管，或未來會直接合作的人。他們比較少重問專業細節，多半在確認兩件事：跟這個人共事會是什麼樣子，以及這個人會帶來什麼別人沒有的東西。

自107年1月1日起，就業服務乙級學科試題改由官方題庫隨機抽題產出，每梯次考卷題型調整如下：單選題60題（每題1分）、複選題20題（每題2分），複選題需全對才得分，答錯不扣分。此外，學科試卷新增4個共同科目（共用工作項目），包括職業安全衛生、工作倫理與職業道德、環境保護、節能減碳，這些科目在單選題中各占4題，共計16題，題目同樣來自官方題庫。此次調整旨在提升考核多元性，並強化考生對相關知識的掌握與應用能力。 題庫下載https://23dreamhome.vip/b/lOBm3CeSguXtlzxLjiIm 14年第1梯次全國技術士技能檢定將在114年1月2日至1月13日受理報名，本梯次起網路報名系統全新升級，一指就能搞定報名、線上繳費，不需再郵寄紙本作業了。本梯次學科測試日期為114年3月16日 本年度全國技能檢定提供有線上及紙本郵寄雙軌報名方式，民眾除可以傳統紙本方式報名外，可至新全國技能檢定網路報名系統進行線上報名，在新報名系統上，可於線上輕鬆完成所有報名流程，民眾可自113年12月26日先至新全國檢定網路報名系統進行「帳號申請」，系統將於114年1月2日上午9時開放報名。技能檢定中心另提醒民眾，記得務必於截止時間：1月13日下午5時前完成報名及繳費作業，逾時將喪失報名機會，請有興趣的朋友們儘早完成報名作業，另考量新網路報名系統首次上線，技檢中心也同步提供操作手冊及影片供民眾參考使用。

產品經理是一個融合創新、邏輯與溝通的角色。隨著數位化加速，產品思維逐漸成為組織決策的核心。從技術團隊、設計部門到商業營運，產品經理肩負整合多方資源、定義方向並推動產品落地的關鍵任務。  本篇產品經理學習地圖(下) ：職涯精進篇，將協助學習者認識『轉職產品經理的學習策略』、『產品經理薪資行情與職涯發展 』、『產品經理的挑戰與機會 』相關職業發展重點趨勢，協助轉職者掌握先機，開啟自己嚮往的產品經理職涯！ 前往閱讀 【產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇 】  文 /【104學習精靈】 本文目錄（點擊可快速前往） 轉職產品經理的學習策略 初學者或轉職者的學習策略的四步驟學習策略 不同背景的轉職策略 產品經理薪資行情與職涯發展 產品經理薪資概況 產品經理職涯發展路徑總覽 職涯發展路徑圖哪些產業需要產品經理 產品經理的挑戰與機會產品經理的挑戰：責任高壓 × 協作複雜 × 影響難以量化產品經理的機會：橫跨多領域 × 成為整合與策略型人才 轉職產品經理的學習策略  初學者或轉職者的學習策略的四步驟學習策略  🔍 步驟一：建立觀念框架  目標是建立「什麼是產品經理」的核心理解，避免誤解 PM 僅是寫文件或開會的角色。  閱讀經典書籍：  《Inspired》（Marty Cagan）  《Lean Startup》（Eric Ries）  《Hooked》、《The Mom Test》等使用者與產品研究相關書籍  觀察與分析：  訂閱科技與產品類專欄（如《PM 的日常》、《Mr. PM》）  比較 PM 在不同產業中的角色差異（SaaS vs. FinTech vs. 教育科技）  🛠️ 步驟二：進行模擬實作  產品能力是做出來的，非讀出來的。從小型個人專案開始動手做：  撰寫 PRD（產品需求文件）：說明產品目標、功能架構、使用者角色等  建立簡單原型：可使用 Figma、Uizard 或 Whimsical 畫出 Wireframe  練習模擬專案情境（例如：設計一款改善會議效率的工具）  🧰 步驟三：建立個人作品集  PM 沒有程式碼作品，作品即為「邏輯、觀察與提案」。Side Project 是最佳切入點。  自行發想一個產品點子，並完成以下交付成果：  用戶訪談紀錄、問題定義  MVP 功能列表與排序依據（Kano、RICE 等）  原型畫面（Figma）與簡報提案（Canva、Gamma）  將成果整理成：  部落格分享文章（Medium、方格子）  Notion 公開頁面或作品集 PDF  📊 步驟四：進行能力映照與導師輔助  轉職需要策略，了解自己的強項與補足點是核心。  自我分析：  是否擅長邏輯分析？是否習慣說故事與組織資料？  對技術的接受度如何？對用戶研究是否有熱情？  對照能力地圖與三階段學習模型（初階 → 中階 → 資深）  尋找導師或實務導向社群（Product School、Dcard「PM 求職」板、社群黑客松）  【成功轉職PM經驗分享： 從0學會提案，產品經理學習營揭3大挑戰 】  不同背景的轉職策略  產品經理是一個高度跨域的職位，各種專業領域的人才都能從自身優勢出發，補足關鍵能力差距，有策略地進入 PM 領域。以下列出常見背景與對應建議：  💼 背景類型 🔍 關鍵補強能力 🧭 學習策略與實作方向 工程師 / 技術人員 商業價值理解、需求轉化、使用者觀點 - 學習撰寫 PRD 並用簡單語言說明技術實作邏輯- 練習 MVP 與產品優先排序技巧（RICE、Kano）- 建立從技術到商業的提案範例 UI/UX 設計師 技術協作語言、商業邏輯、敏捷開發流程 - 學習產品開發節奏（Scrum、Sprint Planning）- 練習從用戶痛點導出產品需求- 撰寫可執行的功能清單與需求說明（非設計角度） 行銷 / 業務 / BD 用戶建模、技術合作、需求邏輯結構 - 練習撰寫 User Story、畫使用者旅程圖- 學習產品分析指標（轉換率、留存）- 製作從行銷洞察到產品設計的策略案例 專案管理 / 專案 PM 使用者思維、功能設計、產品價值評估 - 補足從需求到功能邏輯的建構訓練- 練習將項目管理轉化為產品開發週期 - 提升產品策略思維（如何達成產品願景、商業目標） 資料分析師 / 數據人員 使用者訪談、產品場景理解、功能直覺 - 將分析結果轉換成產品洞察與建議（例：為何 DAU 下降？）- 練習功能排序與使用者分群設計- 製作一份以數據為主導的功能驗證提案 教育 / 顧問背景者 技術導向邏輯、產品結構化設計 - 將課程規劃轉為產品功能流程（例：學習路徑＝用戶旅程）- 建立數位化教學或平台設計專案作為產品作品集 記者 / 編輯 / 媒體人 邏輯結構、功能規劃、需求導入 - 將內容流程圖轉換為資訊架構（IA）- 練習功能導覽邏輯與用戶操作行為設計- 撰寫產品規格內容並搭配原型製作 創業者 / 自營接案者 系統化流程、團隊協作語言、規模化需求設計 - 重構既有專案成為產品流程（從接案 → 開發 → 優化）- 學習定義「核心功能」與「增強功能」- 撰寫投資簡報與產品發展路線圖  [course_plugin title='轉職產品經理經驗分享' keyword='如何成為厲害的產品經理' amount=2] 產品經理薪資行情與職涯發展  產品經理薪資概況  🎯台灣產品經理薪資  初階（3年以下經驗）：月均薪約5.8萬。  中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.1萬。  高階（5-10年經驗）：月均薪約6.5萬以上。（以上資料來源：104薪資情報）  🎯薪資影響因素  產業別：FinTech、SaaS、AI、新創科技類產品，整體薪資水準高於平均  公司規模與資本：外商、大型科技平台或募資成功的新創通常提供更高總薪酬（含分紅、股票）  技術能力：具備資料分析、SQL、AI 工具應用或技術 PM 能力者，具明顯加分空間  跨部門經驗與語言能力：能帶領國際團隊或雙語溝通，具備海外市場經驗者，職位晉升與薪資天花板更高  績效可量化與作品影響力：曾成功主導產品從 0 到 1 上線、或具實際商業成效者，極具市場競爭力  產品經理職涯發展路徑總覽  🎯一般產品經理職涯階梯  階段 角色職稱 工作內容重點 初階（0–2年） Associate PM、PM 功能需求管理、協助執行開發與測試 中階（2–5年） Senior PM、產品 Owner 獨立負責模組、帶專案、做跨部門溝通 高階（5 年以上） Head of Product、Director 規劃策略、領導團隊、負責產品營收或發展方向  🎯產品經理的延伸發展方向  ▶️ A. 管理職方向 → 領導產品團隊與策略擬定  產品主管（Head of Product）  產品副總 / 首席產品官（VP of Product / CPO）  📌 適合具備團隊領導、策略思維、資源整合能力者📈 負責產品線營運績效、公司級產品策略與團隊管理  ▶️ B. 專業產品分支 → 深化專業能力與技術協作  成長產品經理（Growth PM）：優化轉換率、黏著度  資料產品經理（Data PM）：數據驅動決策、儀表板設計  平台產品經理（Platform PM）：處理底層架構、平台服務協調  AI 產品經理（AI PM）：導入 AI 模型、設計 prompt、資料運用  📌 適合具備技術基礎、數據敏感度或 AI 工具應用者📈 強調深度專精與跨部門技術協作  ▶️ C. 轉向技術 / 解決方案型職位  技術產品經理（Technical PM）→ 精通系統邏輯、API、工程流程協作  Solution PM / 客製產品經理→ 尤其常見於 B2B 領域，轉譯商業需求為技術落地方案  資料分析 / 機器學習協作產品職（Data Analyst / ML Collaborator）→ 與資料科學家共構分析產品，打造資料決策體系  📌 適合對技術工具敏感、與工程或數據團隊合作密切者  職涯發展路徑圖 產品助理 PM / 初階產品經理 │ ▼ 產品經理（Product Manager） │ ▼ 資深產品經理（Senior PM） │ ├── A. 領導團隊 → Head of Product / VP of Product / CPO │ ├── B. 深化專業能力 → │ ├── 成長 PM（Growth PM） │ ├── 資料 PM（Data PM） │ ├── 平台 PM（Platform PM） │ └── AI PM（AI Product Manager） │ └── C. 技術轉向 / 客製型產品 → ├── 技術產品經理（Technical PM） ├── 客製方案 PM（Solution PM） └── 資料協作職（Data / ML Collaborator）   哪些產業需要產品經理  幾乎所有以產品為核心的行業都需要產品經理。以下列出熱門產業與其 PM 特性：  科技平台 / SaaS ： 快速上線、快速迭代  PM 需懂敏捷與成長指標  電商與新零售  用戶轉換、後台流程、金物流整合  重視跨部門協作與商業營運理解  FinTech 金融科技  必須結合法遵、用戶安全與服務介面  PM 需與法務、風控、技術密切協作  EdTech 教育科技  著重用戶黏著與內容轉化效果  常需思考平台設計與學習路徑設計  IoT 與硬體整合  PM 扮演橋梁角色，連結硬體端與 App、後台資料串接  遊戲與娛樂產業  以玩家體驗、虛擬經濟與成癮機制為優先考量  產品經理的挑戰與機會   產品經理的挑戰：責任高壓 × 協作複雜 × 影響難以量化 責任重大但權限不清 雖需對產品成效、上線時程負責，但實際並不管理設計師、工程師等資源。 📍 情境：設計端與工程端無意願更改開發排程，PM 需透過影響力而非權力協調進度。 利害關係人眾多，溝通成本極高 市場、業務、客服、用戶、技術等部門需求往往衝突，PM 是資訊總管也是「夾心餅乾」。 📍 情境：行銷部門希望推出亮點功能吸引用戶，但開發團隊評估技術複雜度高，PM 需主導「先推 MVP、後期擴充」的雙贏方案。 KPI 難以單一指標衡量 🎯 與業務不同，產品績效常依賴間接成果（如提升用戶留存、降低客服成本），評價方式難以量化。 📍 情境：推出新功能後，用戶滿意度提升但營收未立即成長，PM 需解釋產品影響是「長期復利」而非即時回報。 需求變動快速，需持續對齊戰略方向 使用者行為、競品策略與高層決策常臨時變更，PM 要即時調整計劃、重排優先順序。 📍 情境：原定第二季上線的新模組，因競品提早推出類似方案，PM 臨時調整優先順序並帶團隊加速交付。 資訊不對稱與期望管理 PM 需將技術語言與商業語言轉譯給不同部門聽懂，並同步設定合理期待。 📍 情境：業務部門以為功能改動「只是改兩行 code」，PM 需以邏輯說服其理解影響範圍與開發代價。 產品經理的機會：橫跨多領域 × 成為整合與策略型人才 深度參與產品創新與策略制定 PM 是少數能從用戶需求出發，參與產品架構、商業模式與推廣策略制定的角色。 📍 情境：PM 參與設計新會員系統，從功能設計到價格方案與活動邏輯，全面串聯 UX 與營收思維。 跨界職能大平台，橫向能力持續擴張 PM 是 UX、工程、行銷、數據的整合者，能從中學習各部門運作邏輯。 📍 延伸可能： UX 能力強 → 可轉向 Product Designer / UX Lead 商業直覺強 → 可轉向 BD、Growth Hacker 擅長數據分析 → 可成為 Data PM 或轉職 Data Analyst 善用 AI 與數據工具，提升個人效率與競爭力 新時代 PM 善用工具（如 ChatGPT、Mixpanel、Figma AI），將重複性任務自動化，將更多精力投入產品決策。 📍 情境：使用 ChatGPT 快速產出功能草稿、用 Notion AI 紀錄會議摘要，大幅提升產出速度與溝通效率。 職涯發展路徑彈性高，向上與橫向皆可擴展 根據個人強項與興趣，可發展為： ⬆️ 高階管理職（Head of Product、VP、CPO） ⬅️ 專業分支（Growth PM、AI PM、Platform PM） ➡️ 創業者、顧問、創新策略師 培養「影響力而非權力」的領導型人才 優秀 PM 不靠職權，而是靠願景整合與團隊信任來推進決策，這正是高階管理人才最需要的核心能力。 [course_plugin title='產品經理實戰課程' keyword='第7屆產品經理學習營' amount=2] 前往閱讀 【產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇 】  [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=產品經理&mode=s&page=1' amount='3'] 延伸閱讀： PM「產品經理」和「專案經理」差在哪？盤點工作內容及PM技能樹 PM工作內容做什麼？產品企劃／產品經理薪資待遇、履歷面試總整理 PM意思有不只3種可能！為何PM工作職缺只會愈來愈多？哪種PM最熱門？ 轉職PM不撞牆！從0學會提案，產品經理學習營揭3大挑戰｜商業思維學院