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5個超實用指令！讓ChatGPT成為你專屬的HR！
求職是人生中重要的一環，而面試則是求職過程中至關重要的一步。在面試中，求職者需要向面試官展示自己的能力和經驗，以爭取獲得錄取機會。
然而，許多求職者在面試時容易感到緊張和焦慮，無法充分發揮自己的能力。ChatGPT 是一個大型語言模型，可以模擬人類的對話。可以使用它來幫助您準備面試，提高面試成功率。
舉例來說，當你對面試完全沒有想法時，就可以直接向 ChatGPT 取經：
【指令 1】我即將要去面試 [ 目標產業 ] 的 [ 目標職位 ] 職缺，請列出 [ 數字 ] 點我面試前應該要有的準備。
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使用 ChatGPT 生成自我介紹時，可以用指令提供具體的職缺細節，再以列點方式準備一份符合自己需求的履歷：
【指令 2】我要面試的是 [ 目標職缺產業 ] 的 [ 目標職缺 ] 職缺，請依據下方履歷幫我以 [ 形容詞 ] 的語氣與詞彙，生成一個 [ 30秒/1分鐘/3分鐘 ] 的自我介紹。 [ 經歷 ]
【範例 2】以金融產業金融分析師為例，你可以這樣撰寫指令：
我要面試的是 [ 金融產業 ] 的 [ 金融分析師 ] 職缺，請依據下方履歷幫我以 [ 專業、自信且有禮貌 ] 的語氣與詞彙，生成一個 [ 3分鐘 ] 的自我介紹
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面試時面對面試官提出的問題，該如何回答來提升好印象呢？透過給予 ChatGPT 清晰的描述和場景，也能讓 ChatGPT 提供詳細且全面的面試題目與參考解答：
【指令 3】你是 [ 目標公司 ] 的 [ 職位 ] 面試官，請分享[ 數字 ] 個面試 [ 職位 ] 時，最容易遇到的專業性問題。
【範例 3】你是 Google 的 產品經理 面試官，請分享 10 個面試產品經理時，最容易遇到的專業性問題。
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當你在面試中表現良好，不僅僅是能夠回答問題，還要善於提問！你也可以透過指令，獲得一些關於「提問」的建議：
【指令 4】如果我在面試 [ 目標職缺 ] 時，面試官詢問我「有什麼問題想向我們提出的」，我應該如何追問才能取得良好印象呢？
【範例 4】如果我在面試 軟體工程師 時，面試官詢問我「有什麼問題想向我們提出的」，我應該如何追問才能取得良好印象呢？
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相對於直接詢問 ChatGPT「面試官可能會問什麼問題」，其實也可以反向操作詢問「如果碰到ＸＸ問題，請問我該如何回答？」：
【指令 5】如果我在面試 [ 目標職缺 ] 時，被問到 [ 問題 ]，我應該如何解答才能展現專業的形象、讓面試官滿意呢？
【範例 5】如果我在面試 軟體工程師 時，被問到：「如果您遇到一個複雜的程式錯誤，您會採取什麼步驟來解決它？」，我應該如何解答才能展現專業的形象、讓面試官滿意呢？
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ChatGPT 可以幫助你在求職過程中做好準備，提高面試成功率。不過 AI 生成的回答也只能作為一部分的參考，實際上還是要根據自己的需求並結合個人經歷，才能更靠近自己的 Dream Job！
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Gemini AI vs ChatGPT：誰是最強生成式AI
AI聊天機器人近年來備受矚目，它們能夠與人類進行自然語言對話，提供各種服務，例如回答問題、生成內容、翻譯語言等。Gemini AI和ChatGPT是兩款知名的AI聊天機器人，都擁有強大的功能和廣泛的應用場景。
Gemini AI由Google AI開發，於2023年推出。Gemini AI是一種基於Transformer架構的大型語言模型（LLM），在大量文字和程式碼數據集上進行訓練。Gemini AI能夠生成逼真流利的文字、翻譯語言、編寫不同類型的創意內容，並以信息豐富的方式回答您的問題。
ChatGPT由OpenAI開發，於2022年推出。ChatGPT也是一種LLM，在大量文字和程式碼數據集上進行訓練。ChatGPT能夠生成逼真流利的文字、翻譯語言、編寫不同類型的創意內容，並以信息豐富的方式回答您的問題。
【性能比較】
在多項性能指標上，Gemini AI 都表現出優於 ChatGPT 的水平。例如，在 GLUE 自然語言理解基準測試中，Gemini AI 的得分為 90.2，而 ChatGPT 的得分為 88.9。在 SuperGLUE 自然語言理解基準測試中，Gemini AI 的得分為 93.1，而 ChatGPT 的得分為 91.3。
【應用比較】
Gemini AI 和 ChatGPT 都具有廣泛的應用潛力，但兩者在具體應用上有所差異。Gemini AI 的多模態能力使其更適合於需要處理多種格式數據的應用，例如教育、商業和娛樂。ChatGPT 的簡單易用使其更適合於個人用戶和開發人員。
【Gemini AI 的優勢】
1. 多模態能力：Gemini AI 可以處理多種格式的數據，這使其比傳統的 LLM 更加靈活和通用。
2. 強大性能：Gemini AI 在大量數據上進行訓練，具有強大的語言理解和生成能力。
3. 易於使用：Gemini AI 提供了易於使用的 API，使其易於集成到各種應用程序中。
【ChatGPT 的優勢】
1. 簡單易用：ChatGPT 的界面簡單易用，即使是沒有技術背景的人也可以輕鬆上手。
2. 開源：ChatGPT 是開源的，這意味著開發人員可以自由修改和使用其代碼。
3. 社區活躍：ChatGPT 擁有活躍的社區，這意味著用戶可以獲得大量的幫助和支持。
Gemini AI 和 ChatGPT 都是功能強大、性能優異的大型語言模型。在選擇時，用戶需要根據自身的具體需求和應用場景進行綜合考慮。
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Lighthouse中的PWA是什麼？白話文解釋、分析優缺點
PWA 是一種讓網站像原生應用程式一樣運作的技術。這意味著你可以透過瀏覽器訪問這個網站，就像你下載和安裝一個應用程式一樣，但實際上你並不需要在你的設備上安裝任何東西。 PWA 在 Web 上運行，但它提供了和原生應用程式一樣的體驗。
【優點】
1. 跨平台性：PWA 可以在任何支持現代瀏覽器的平台上運行，包括桌面、移動設備和平板電腦。
2. 不需要安裝：用戶無需從應用商店下載或安裝 PWA，只需通過瀏覽器訪問即可使用，節省了用戶的時間和設備空間。
3. 更新方便：PWA 更新無需通過應用商店，可以自動更新，使得開發者能夠更快地推出新功能和修復漏洞。
4. 離線功能：PWA 可以在沒有網絡連接的情況下工作，用戶可以繼續訪問之前訪問過的內容或功能。
5. 優化性能：PWA 通過瀏覽器緩存和服務工作者等技術，能夠提供更快速的加載速度和更流暢的用戶體驗。
【缺點】
1. 有限的原生功能：與原生應用程式相比，PWA 的訪問權限和原生功能（如通訊錄、相機等）可能受到限制。
2. 對某些功能的支援不足：某些平台或設備可能對 PWA 的支援不完整，導致某些功能無法正常運作。
3. 依賴於瀏覽器：PWA 的性能和功能受限於用戶所使用的瀏覽器，某些瀏覽器可能不支持某些功能。
4. 可能影響 SEO：儘管 PWA 可以被搜索引擎索引，但一些搜索引擎對 PWA 的索引和排名可能不如原生應用程式那麼友好。
總的來說，儘管 PWA 具有許多優點，但它也有一些限制和缺點，開發者應該根據具體情況來考慮是否使用 PWA 技術。
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AI PC 的市場應用與未來前景
從 ChatGPT 自去年問市開始 AI 就成了當今最熱門的話題，各種的 AI 概念股也與半導體，GPU等成了股市的新寵兒，我那些放了快10年的技嘉股票也翻漲了數十倍之多，去年底開始 Intel 也推出了帶有 AI 運算功能的 Core Ultra 系列 CPU，目前有 Core Ultra 5/7/9 三級，算是與 i5/i7/i9 有個相對應的型號，多了NPU (AI運算核心) 的筆電與無 NPU 的多了 $4,000以上，這是以 PChome 上 Acer Swift Go 來做比較，搭配 i5-13500H CPU的要價 $25,900，但 Core Ultra 5 125H 則為 $29,900起，但 AI PC 還處在各家爭鳴的戰國時期，要價不菲的產品到底有無實用性呢!? 又或者是說，到底有無需要在無網路的情況下去使用LLM大型語言模型如ChatGPT的需求呢!? 以我目前的應用，如果要用到AI生成還是會以網路版為主，除非我正好有換新機的需求，否則AI PC不會是我的考量，畢竟在2024年的Intel Core Ultra還只是AI PC的初代版，雖然說這個系列的確炒起了話題，但對照近期各大PC廠如聯想、HP、DELL等的大量裁員新聞來說，AI PC到底只是個話題呢!? 還是真的有市場的前瞻性!? 如果有，那各大廠所裁撤的PC/NB部門人員是否也反應出話題熱但市場泠的狀況呢!?
目前唯一可以確定的是，無論是Intel、AMD、Apple、Nvidia或是各大手機及電腦廠都推出各種的AI軟硬體及解決方案，AI這個議題還會熱好幾年!!!
另一方面，Apple 在 2020開始推出自家的 CPU M1開始便有類神經網路核心，雖然 Apple 沒有明說其是否有 AI，但直到上週無預警開賣 M3 版的 Macbook Air 後，其AI應用也再度被炒起，讓我們來看看兩者的差異吧!!!
Intel NPU 和 Apple M3 神經網路引擎都是專為 AI 應用設計的加速器。兩者在性能、功耗和可用性方面都有所不同。
性能
在性能方面，Intel NPU 的峰值性能為每秒 10 萬億次浮點運算 (FLOPS)，而 Apple M3 神經網路引擎的峰值性能為每秒 15 萬億次 FLOPS。因此，在純粹的性能方面，Apple M3 神經網路引擎略勝一籌。
功耗
在功耗方面，Intel NPU 的功耗為 2 瓦，而 Apple M3 神經網路引擎的功耗為 3 瓦。因此，在功耗方面，Intel NPU 略勝一籌。
可用性
在可用性方面，Intel NPU 僅可用於 Intel Core Ultra 處理器，而 Apple M3 神經網路引擎可用於所有 Apple M3 系列設備。因此，在可用性方面，Apple M3 神經網路引擎略勝一籌。
AI 應用
在 AI 應用方面，Intel NPU 和 Apple M3 神經網路引擎都可用於各種 AI 應用，包括圖像識別和處理、自然語言處理和機器學習。
總體而言，Intel NPU 和 Apple M3 神經網路引擎都是性能強大的 AI 加速器。兩者在性能、功耗和可用性方面各有優劣。具體選擇哪種加速器，取決於用戶的具體需求。
以下是一些具體的應用示例：
• 圖像識別和處理：Intel NPU 和 Apple M3 神經網路引擎都可用於識別圖像中的物體、人臉和文字。這可以用於各種應用，例如相機應用程式、人臉識別系統和光學字元辨識 (OCR) 系統。
• 自然語言處理：Intel NPU 和 Apple M3 神經網路引擎都可用於理解和生成自然語言。這可以用於各種應用，例如機器翻譯、語音助理和聊天機器人。
• 機器學習：Intel NPU 和 Apple M3 神經網路引擎都可用於訓練和部署機器學習模型。這可以用於各種應用，例如欺詐檢測、推薦系統和預測分析。
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▋ 本場講者
李偉銘 老師
軟體產業5年開發、管理、規劃資歷。
曾任資深軟體工程師、技術副理，經手許多金控及公家機關等開發專案。
現任 緯育TibaMe Java雲端服務開發技術養成班、前端工程師專業技術養成班等5大就業養成班授課講師
Reds老師
軟體產業5年開發、管理、規劃資歷。
曾任資深軟體工程師，軟體專案主管。擁有半導體、政府、中小型企業軟體專案開發與維護經驗，包含台灣惠普(HP)、民航局、神腦…等。
現任 微軟Ｃ＃全端開發工程師養成班 講師
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時間：3/18（一） 20:00 - 21:00
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