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財務部-Income Audit 收入稽核 台北北投雅樂軒酒店_有田世紀股份有限公司北投分公司
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全民英檢

英文測驗首選

03/05 11:00

[日常英語] 嗑CP 😍
你有喜歡的CP嗎?CP指的是「配對」(coupling),表示「兩人之間的戀愛關係」或者「在腦中想像兩人的戀愛關係」的詞。可能因為這兩個人的互動親密而逐漸喜歡這對組合,甚至開始「嗑CP」,希望能從兩人的互動中「找糖吃」。而英語使用者稱此為shipping,源自relationship,表示「希望兩人能建立起一種浪漫的關係」。
當視線不自覺地追尋特定的兩人時,或許你也已經入了CP粉的坑了喔😎
▍PDA (public display of affection) 公開放閃、曬恩愛
▍shipping (n.) 嗑CP
▍chemistry (n.) 兩人間的相互吸引、化學反應
▍flirt (v.) 調情、打情罵俏
圖源:網路
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104學習

產品

03/04 10:25

考對才有效! 2026 年三大類高含金量證照懶人包
「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
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❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定(初級)
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• 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
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❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定(中級) 
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• 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
❇️資策會生成式 AI 能力認證 
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• 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
❇️Microsoft Azure AI-900(AI 基礎知識)
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• 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
❇️AWS Certified AI Practitioner 
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• 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 
• 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
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• 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
❇️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 
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• 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 
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• 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
• 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 
• 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
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【104職場力】

03/02 01:00

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全民英檢

英文測驗首選

02/11 11:57

[片語輕鬆學] flat out
累扁了,不要再逼I人啦!
flat除了「扁扁的」也有「洩了氣的」、「直接」、「徹底」的意思,所以要注意前後文來判斷語意喔🧐
▍flat out
▸筋疲力盡的
▸全速;全力以赴的
▸坦白;直接了當的
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吳振興 Jeff 知識長

管理主管

02/09 12:00

【隱藏在效率的背後,AI是否正在扼殺你的思考?】
隨著AI的使用越來越普遍,越來越多人已經順利訓練出自己的AI好幫手,不管是工作、生活、學習新知識,甚至是情感交友,每天都有需要詢問AI的問題,也體會到AI帶來的便利性,整體來說是有大大的效益。
可是近幾年,越來越多人發現一件事:AI 用得越順,生活跟工作確實變快了,但思考的節奏,卻好像變得有點單一。
當「我問問題、AI回答,然後結束」變成習慣,思考反而慢慢被收窄,因為只要丟一個問題進去,很快就有一個「看起來合理」的答案出現。這時不少人可能會在心裡默默想:「這樣應該就夠了吧。」
過往我們可能要花好幾個小時才能完成的工作,如今只要幾分鐘就能搞定,但我們卻仍在多花幾分鐘去深入思考上,覺得是一種浪費時間?
【思考懈怠其實不是沒有動腦,而是太快就停止了】
從心理學角度來看,人本來就偏好「確定性」。在不確定、壓力大的環境裡,大腦會自然傾向選擇一個看起來最合理、最省力的答案,來降低焦慮。
AI 出現後,問題一丟出去,答案立刻回來,而且多半「看起來很有道理」。
在那個一瞬間,大腦會出現一種熟悉的感覺:
「喔,我好像懂了。」
「好像就是這樣沒錯。」
「這答案比我自己想的還完整。」
回答清楚、結構完整、語氣肯定,久了之後,人會不自覺把 AI 當成「標準答案提供者」,而不是「思考的輔助工具」。
那怕身處於AI幻覺之中。問題不在於用 AI,而在於自己的思考上已經被簡化成與AI的一條直線。
【幾個自我小測試,了解自己是否已經有出現思考懈怠】
1. 發問後看完AI的答案,很少再問第二題
以前查資料時,會邊看邊冒出新問題,然後發現原本是學一個單字,卻不自覺了學了很多延伸資料,現在卻常常只是「看到一個合理的完整回答,就直接結束」。
2. 覺得「AI給的答案已經比我想得好,我不用再多想」
這個思維本身已經很危險,因為AI給的回饋是基於你的Prompt,有時候下的情況有落差,AI 通常給的答案會是平均狀況,而你的情境通常不是,甚至很多細節也會不同,所以變成會出現乍聽起來好像算合理,但細問後就漏洞百出的狀況。
3. 開始習慣用「完全照做」取代「理解+思考」
像是當AI給出一個做法,你可能還不理解但你選擇照做,並沒有嘗試了解背後的源由,當腦袋中不再去思考「為什麼」,你可能先快速的通過了這一關,也取得了基本或是不錯的分數,但事實上你對於這個問題還是沒有了解。
當習慣單一答案,就會慢慢不耐煩多元說法,甚至覺得「這些不同意見好像只是浪費時間」。但很多關鍵性的突破,其實正是從那些「看起來很浪費時間」的地方蹦出來的。
4. 面對複雜問題時,甚至對AI開始沒有耐心
AI是自己的協作者,以前沒有AI時會需要花一整晚去拆解問題收集資料,現在卻會覺得:「為什麼AI更快一點給出結論?或是AI怎麼會這麼笨?」,而事實上這也是對自己學習耐心的容忍度持續下降。
5. 拿掉了AI,自己好像就什麼都不會了
因為習慣了AI給的種種答案,一旦離開了AI就好像被遮住了眼睛,對於很多問題就會感到遲疑及困惑,也會擔心自己的回覆會不會被人恥笑,其實這些都是很明顯的思考懈怠。
【直線思維可以很有效快速,但不夠應付整個面的現實世界】
直線思維的特點是:「問題 → 解法 → 執行。」在單一穩定可預期的情境下,這樣的快速思維非常好用。
但現實世界,尤其是職場裡的多數問題,往往是:#條件不完整、#資訊不對稱、#人的變動因素很多
這時候,如果只有用單一解決方法時風險反而會被放大。所以真正有彈性的思考,往往不是找「最快的答案」,而是先把思考從一條線,擴展成一個面。
把AI「給我答案」改成「幫我擴散思維」,讓自己回到專注問題而不是答案
像是「請列出 3 種完全不同的觀點去比對」
「如果站在反對方,會怎麼質疑這個結論?」
「有哪些情境下,這個回覆答案可能會不適用?」
2. 不要習慣遇到問題第一時間就問AI,先自己思考一下
很多資深工作者會有一個習慣,在使用AI工具前,先自己思考一輪。或是建立基礎的架構及項目,一方面是讓自己習慣先思考,另一方面也是為了讓腦袋有材料可以與AI進行對照、修正、深化。
【AI 真正適合扮演的角色,不是答案提供器,而是思考刺激器】
當 AI 被用來「給出答案」,這時候思考容易受影響而收斂;但當 AI 被用來「快速整理不同觀點及延伸」,這時思考反而會被打開。
所以當遇到問題時,我們可以試著這樣做
第一步:先自己想一版,不求完整,哪怕很粗糙,至少保留原始思考。
第二步:用 AI 做擴散,而不是收斂,請它提供多版本、多角度,而不是當作是最佳解。
第三步:仔細去比較這幾個版本的差異,而不是直接選一個,重點在於要問自己:為什麼這些解法不同?
第四步:回到實際情境面去做判斷,結合現實條件、人、風險,而不是只看架構完整,邏輯漂亮就真的適用。
第五步:保留調整空間,好的思考通常不是一次到位,而是需要多次的修正補充,而AI最大的優勢就在於縮短修正及補充的時間,而不是取代思考。
【一旦交出思考的主控權,AI就已經在扼殺自己】
AI 的出現,確實讓人變得更有效率。我們也不可能因為擔心被AI影響自己的思考,就拒絕去使用AI、接受AI,這只會讓自己更快被社會所淘汰。
但如果因此讓人習慣放棄「想多一點」、「想深一點」、「用不同角度去驗證」。這是非常危險的。真正成熟的使用方式,不是不用 AI,而是清楚知道:思考的主控權,始終在自己手上。
有時候那些看起來有點浪費時間的發散、比較與懷疑,正是展現我們思考的重要性,避免被單一解綁住、避免判斷失誤的關鍵。
當一個人能把 AI 當成輔助,而不是答案來源,思考就不會被壓扁成自己與AI之間的一條線,而是能幫助自己慢慢延伸思考拓展出一個有厚度的面。
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