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培育跨域人才 教育部磨課師精選18門AI課程 涵蓋機器學習、AIoT

2026-09-01 聯合報記者柯美儀　由聯合新聞網授權轉載 人工智慧時代來臨，教育部鼓勵大學積極培育具備AI素養的跨域人才。教育部今年5月發布「未來人才AI能力圖像」，近日再從「教育部磨課師」學習平台（https://moocs.moe.edu.tw/）首波推薦18門課程，讓民眾不受時間、空間限制，透過線上學習掌握AI核心能力。 教育部表示，「未來人才AI能力圖像」是我國推動各級學校AI教育與未來人才培育的政策藍圖，提出「運用AI學習的能力」、「負責任使用AI的能力」、「運用AI解決問題的能力」及「AI無法取代的能力」4大面向，引導國小、國中、高中到大學推動AI教育，透過基礎教育與高等教育銜接，提升未來人才整體競爭力。 為協助學生快速了解、應用AI，教育部首度與國立台灣師範大學團隊合作導入AI評估機器人，依據「未來人才AI能力圖像」指標，並從「趣味度、內容深度、實作程度、結構清晰度、應用廣度」5大面向，評估「教育部磨課師」平台上的人工智慧課程，首波推薦18門課程。 教育部說，18門課程涵蓋AI導論、機器學習、深度學習、自然語言處理及電腦視覺等主題，每門課程均清楚標註對應培養的AI能力指標。 其中，獲得專家及AI最高評分的「應用機器學習於 Python」，由國立政治大學教授林怡伶開設。林怡伶表示，課程為應用導向、非基礎課程，學習者應具備一定的程式能力或熟悉Python的語法。課程內容先說明機器學習，再說明基本的資料分析流程步驟，最後到機器學習模型。課程最大特點規劃完整的學習範圍，讓學生快速認識機器學習涵蓋的各項重大領域，並且能依循著教材去鑽研相關知識，輔助其自主學習。 →點擊查看更多Python課程 此外，東海大學楊朝棟教授開設的「AIoT技術與應用」也是此次推薦課程之一。課程以AIoT（人工智慧物聯網）為核心，整合人工智慧、物聯網、感測器、嵌入式系統及邊緣計算等技術，帶領學習者掌握AIoT系統基本原理及實作方法。 楊朝棟表示，希望學習者修習課程後，不僅具備AIoT相關知識，更能透過實際操作培養資料處理、系統整合與問題解決能力，學會將AI技術應用於物聯網設備與實際場域，進而具備自主探索及開發創新AIoT應用服務的能力。 →點擊查看更多AIoT課程 教育部磨課師目前已累積逾2000門跨領域優質線上課程，除提供中小學教師及教保人員在職進修課程，也因應教育發展趨勢建立主題專區，提供學習者主題式學習。 教育部資訊及科技司長葉家宏表示，教育部磨課師是免費開放全民學習的線上學習平台，修畢課程均可獲得修課證明；若為在校生，部分課程依各大學規定更可被採認為正式學分，自我進修又能獲得學分，有一箭雙鵰之效。 葉家宏強調，面對AI驅動產業轉型浪潮，教育部同步國際趨勢發布「未來人才AI能力圖像」，在磨課師平台上建立主題專區，也在平台上增加精準推薦、字幕生成的功能，這些資源完全開放，無論是學校、教師或學生，都能依需求彈性運用。教育部鼓勵各界善用這些優質資源，共同為培育AI世代努力。 →點擊查看更多AI課程 延伸閱讀： Anthropic Academy免費AI課程完整指南｜從入門到進階17堂全攻略 2026最新AI補助申請！台北市青年最高4000元、新竹市3000元，申請資格整理
【104職場力】・AI

AI PM搶手！「AI產品經理」年薪輕鬆逾百萬，和傳統PM有什麼不同？ 

人工智慧產品經理AI PM（product manager），無疑是當前職場最紅的職務之一。AI PM和傳統PM有什麼不同？AI PM又和AI工程師有何差異？為什麼AI PM年薪能輕鬆超越百萬？104職涯診所Podcast EP560【AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！不用精通程式，但要懂AI技術、能和工程師溝通】提到，AI PM不見得要精寫程式，但必須懂技術，尤其要具備讓AI落地於產品的能耐；相較於傳統PM，AI PM的薪資可能多30%；年薪因專業度和年資而不同，80~150萬不難，150~250萬有機會，主管職或上市櫃公司有望超過250萬。  ※更新日期：2026/08/31 文／104職涯診所Podcast 本文目錄（點擊可快速前往） 「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責疊加AI技術應用 AI PM和傳統PM差在哪？以履歷表功能為例 不會寫程式也ok？AI PM需具3大核心能力：技術、市場、整合 AI PM的「AI思維」，創新探求與落地能力 AI PM薪資比傳統PM高多少？年薪輕鬆逾百萬 如何轉型AI PM？傳統PM、非相關背景的職涯路徑 AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎？ AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離  【來賓】  王之璘，104人力銀行產品暨價值營運處資深協理，從輔大企管系畢業之後，曾任屈臣氏儲備幹部，優仕網Youthwant業務助理、網站企劃，ABC好車網網站企劃，一路發展成為產品經理PM(Product Manager)，進入104人力銀行前後近10年，目前擔任產品團隊主管，帶領超過30位夥伴負責主要的AI產品，也是104人銀行最年輕的處級主管，職涯歷程豐富。  「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責疊加AI技術應用  AI PM指的是與AI相關的產品經理（Product Manager）。  不過，討論AI PM之前，必須先界定傳統PM的工作內容。傳統PM通常分為兩大導向：一是功能導向（從0到1），把全新的產品從無到有、建立起來。二是營運導向，負責觀測用戶行為、發現數據問題並進行優化與開發，例如，對於104人力銀行這樣已有多年線上服務的網站進行改善與優化。此外，傳統PM特別注重用戶介面（UI/UX）的優化與改善，並根據用戶的使用數，提供回饋給開發單位。綜合來說，PM是介於技術端與用戶之間溝通的橋樑。  AI PM的工作是疊加在傳統PM任務之上的。核心任務特別強調，將AI技術應用在產品的流程或發展中。  AI PM的職責面向主要有二：首先，運用AI改善公司內部的作業流程與效率，加速技術和流程的串接。這點是傳統PM比較少關注的。例如，AI PM可以利用對Prompt語法的熟悉度，與AI互動，快速產出產品需求文件PRD（Product Requirement Document）或設計畫面，大幅節省工程師的時間。其次，利用AI發展具有商務價值的工具或服務給使用者，讓使用戶願意為了AI功能而付費。  AI PM和傳統PM差在哪？以履歷表功能為例  以履歷表功能為例，傳統PM會觀察求職者填寫履歷過程中的「卡點」，透過增加欄位或使用文字引導，讓欄位更容易填寫，優化介面。  然而，AI PM會把AI技術直接應用在產品服務之中。例如，AI PM會用AI分析求職者已有的PDF或Word履歷表，把相關內容自動轉移到系統的欄位，節省求職者的時間。也就是說，AI能分析求職者的學經歷或社團經驗，自動產出自傳內容，或分析履歷內容有哪裡不足，對應求職者想應徵的職務，然後提供求職者哪裡可以再加強的建議。AI PM會進一步思考，會比使用者想得更多、看得更遠，避免求職挫折、提升求職效率。  不會寫程式也ok？AI PM需具3大核心能力：技術、市場、整合  如果把AI PM的三個關鍵職務能力聚焦在：懂技術、懂市場、能整合。若要進行排序，王之璘認為的優先順序為：懂技術（第一）、懂市場（第二）、能整合（第三）。  1.  技術的基礎理解（優先）：AI PM需要具備對AI相關知識的基本理解和評估能力，例如機器學習、深度學習、大型語言模型（LLM）或自然語言處理（NLP）等。重點不在於寫程式（Coding），而是在於掌握AI的邏輯、技術原理及限制，做為規劃與開發之間的橋樑。這種理解能幫助AI PM評估產品的可行性、成本（例如Token的使用成本），並丕確保產出內容的品質和語句的正確性。  2.  市場與商業思維（次要）：PM必需思考如何將想法產品化並且制定策略。AI PM必須具備商業思維，避免「為了AI而AI」。他們需要思考如何用AI吸引用戶，創造非用戶，甚至讓用戶願意付費。  3.  整合與溝通協作（基礎）：整合能力涉及評估AI是否可行，並與技術團隊順暢協作。AI PM在協作上，除了傳統PM面對的工程師和設計師之外，還需和資料科學家或研發單位密切討論深度學習模型的優化方向、正確率、品質校正與實驗內容。高效的溝通能力極為重要，AI PM需使用精確的技術術語與工程師溝通，以避免認知落差與時間浪費。  整體來說，AI PM對於技術理解的程度，必需能明確評估AI可以做到哪些功能、有哪些限制與風險，例如資料漂移或幻覺（AI產出不符合事實或使用者能力）的問題。如果AI PM了解這些限制，就能知道撰寫Prompt時，應該注意哪些地方。即便不會寫程式也沒有關係，但如果能理解基礎的程式架構、前端後端語言與限制，將會有助於與開發團隊進行更順暢的溝通。甚至在某些職缺中，AI PM需要具備利用AI進行Vibe-Coding的能力，透過與AI對話，來完成網頁基礎介面設計的能力。  AI PM的「AI思維」，創新探求與落地能力  AI思維比AI技術的理解更需要天分和時間投入。王之璘指出，所謂的AI思維，指的是，具備創新的想法，一方面用在改善PM本身的工作流程，另一方面，把AI技術深入落地到產品中，這就需要探索的能力和商業思維。優秀的AI PM不僅要從0到1把產品做出來，更強調如何從1到100，讓產品能夠落地。  AI PM薪資比傳統PM高多少？年薪輕鬆逾百萬  王之璘認為，最厲害的AI PM，應該具備條件創新和強大的學習動機或好奇心。因為AI技術的發展日新月異，幾乎每週都有新的產品發表，AI PM必須像海綿一樣，持續更新知識。他們需要對市場具有極高的敏感度，能夠挖掘機會點。  反映在薪資，AI PM的月薪通常比傳統PM稍高！3到5年經驗的AI PM，月薪通常在5到6萬左右。8到10年經驗者，年薪則輕鬆破百萬，甚至達到150萬是常見現象。AI PM薪資比傳統PM高出兩到三成是可以想像的。  如何轉型AI PM？傳統PM、非相關背景的職涯路徑  對於現任PM想轉型為AI PM，最好的方式是在自己的工作中嘗試用AI思維改善流程，或利用Vibe-Coding產出設計網頁。若具備傳統PM的技能加上AI PM的基礎知識，轉型會相對簡單。  對於非傳統PM背景的人，建議從生活中探索從0到1的創新思維，關注生活中的痛點，嘗試利用UI/UX的改善或AI技術來解決問題，例如練習用ChatGPT或Vibe-Coding工具設計網頁，培養用AI解決問題的能力。  AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎？  PM的養成大多依賴自學與應用，國內缺乏專門的PM科系。王之璘的團隊成員背景非常多元，包含業務助理、行銷、前端工程師、客服甚至服務業。  AI PM若有以下的產業背景也會特別加分：  1.資訊業/軟體業：幾乎是最順暢的轉型路徑，因為具備豐富的產品知識、開發流程經驗(如瀑布流或敏捷式開發)、以及對於UI/UX的基礎認知。  2.金融業/會計領域：這些產業接觸的數據量大，更重要的是，他們擁有風險控管、法規遵循的背景。這使得他們在思考產品時，能夠更加嚴謹，也能快速學習複雜的商業邏輯，有助於控制成本並確保產品具體落地。  3.醫療背景：具備基礎統計知識和管理豐富病歷的經驗，有助於快速找到與AI協作的脈絡。  在科系背景上，資管、資工、電機、統計、數學等科系會稍有加分。資管或資工因為具備技術背景，能用相同的語言和工程團隊溝通。統計或數學背景則因系統思維能力強，能夠有脈絡的調校AI的學習方向。 然而，一位頂尖優秀的AI PM，重點不在學位、也不是科系，而是能否將流程痛點或商業機會轉化為實際的規格，與工程師溝通，帶領團隊開發。  AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離  總結本次討論，AI PM是技術與非技術團隊之間的橋樑，需要具備出色的溝通協作能力。技術雖然重要，但只需達到理解和評估的程度，並不需要具備前端的研發能力。最關鍵的是，AI PM必須具備極大的學習動機、持續更新知識，並善於將抽象問題轉換為具體的產品功能來解決。  多數公司為了推動AI，提高專案效率或將AI轉化為商轉機會，對於具有AI思維和技能的PM，徵才的積極度會更高。對於有興趣轉職為AI PM的人，無需過度擔心自身背景或科系，反而應該更專注於知識學習、留意自身是否具備擁抱創新的人格特質。  [course_plugin api_type='course_id' title='104推薦：AI產品經理學習營' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] [joblist_plugin title='更多104【AI產品經理相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI&order=15&jobcat=2004003009&page=3' amount='5']
【104職場力】・AI

連3年登上黃仁勳GTC背板！台灣10所大學憑什麼霸榜NVIDIA合作名單？

輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳的影響力擴大，每年他在GTC大會的演講背板，已成為台灣高教最權威的「AI育才成績單」。這份榜單，透露了全台大學培育頂尖人才的競爭實力。《天下學習》獨家盤點蟬連三年上榜的十所大學。 文／邱煜庭　由Cheers授權轉載 本文導覽 一、中原大學二、元智大學三、東海大學四、淡江大學五、國立中央大學六、國立台灣科技大學七、國立台灣師範大學八、國立成功大學九、國立清華大學十、義守大學10所大學連續三年名列NVIDIA合作夥伴一覽 6月1日，黃仁勳在台北流行音樂中心發表「GTC Taipei 2026主題演講」，每年重頭戲之一，就是背板上的台灣合作夥伴名單，今年包含逾150家台廠供應鏈，以及超過20所大專院校，再度引發全台矚目。 《天下學習》發現，這份合作名單就如同AI的變化，推陳出新、不斷迭代。單一年度上榜不足為奇，能長期「霸榜」才更能突顯其穩定性，確保沒被時代的離心力甩出去。尤其大學育才是長期工程，要跟上AI趨勢不能只是曇花一現，更須看重長遠的策略規劃。 為此，《天下學習》特別整理了近三年（2024年、2025年、2026年）都出現在NVIDIA合作鏈上的大學名單，得出10所長年不墜、獲得NVIDIA肯定與支持的高教領頭羊。他們憑什麼年年獲得AI教父的青睞？以下為您逐一拆解各校的AI實力：（以下依筆畫排序） 一、中原大學 中原大學是台灣私立大學中，與NVIDIA合作深度最具代表性的學校。 2024年3月，中原大學與NVIDIA簽署合作備忘錄並宣布成立AI University，是繼台大、清大及陽明交大之後，第一所與NVIDIA簽訂AI University合作備忘錄的私立大學。 截至2026年，全校已有7位教師取得NVIDIA「校園大使」教師認證，包含資訊管理系3位、資訊工程系2位，環境工程系以及生物醫學工程系各1位，中原資管系也成為全台擁有最多該項認證教師的系所。 目前也與桃園市青年事務局合作推動「數位工具人才培育計畫」，開設「NVIDIA深度學習基礎實戰工作坊」，協助青年學子與跨域人才掌握AI核心能力。 二、元智大學 元智大學在遠東集團支持下，2021年設立「人工智慧跨域創新應用中心」，建置NVIDIA深度學習伺服器，校長廖慶榮強調，元智率先將「AI程式語言」納入大一必修，從基礎培養學生運算思維，更積極打造跨域整合的學習環境，促進人工智慧在多元領域的實務應用。 此外，元智也是少數獲得國科會國家型AI計畫的私立大學，攜手Google雲端人才培育計劃、Microsoft教育者計劃及AWS雲創學院計畫，以業界標準作為人才培育方向。 三、東海大學 東海大學是中部唯一連三年登上黃仁勳背板的大學，雙方密切合作超過十餘年。 東海大學校長張國恩表示，學校近年積極推動「AI教學、AI研究、AI治理」三大面向，從通識課程、智慧治理到建置高效能AI算力中心，逐步建構出完整的AI校園生態系。 過去三年也持續將NVIDIA作為AI教育與技術發展的重要標竿，累積投資超過1億元，打造7間AI PC教室與算力中心，從生成式AI應用、GPU平行運算到跨域AI實作，讓AI真正深入教學現場。 四、淡江大學 淡江大學是全臺第一所設立人工智慧學系與AI創智學院的大學。 自2010年創立AI創智學院，淡江已和台灣微軟、遠傳、穩懋半導體等30家企業與機構合作，結合微學分、線上課程與AI工作坊。淡江學生隨時隨地可選修超過300門線上AI課程，所有課程完全免費，修完課後，就地在校內已通過Pearson VUE國際認證的考場，報考微軟、輝達等多項證照。 人工智慧學系自110學年度首度招生以來不斷擴招，去年申請入學第二階段指定項目甄試原訂招收105人，卻吸引1786人報名，錄取率不到6％，今年進一步增加招生名額至108人。 五、國立中央大學 中央大學是台灣少數兼顧理工與跨域研究的綜合型大學，近年來積極與國際頂尖研究機構及大學合作，拓展AI研究視野。與美國紐約大學合作，共同開發自然語言處理技術，應用於智慧醫療領域。與瑞士歐洲粒子物理中心合作，研究利用人工智慧與機器學習等技術提升探索新物理的靈敏度。 另外，也與國內外知名企業合作，將AI研究成果應用於實際場域，包含台積電、台達電、鴻海、聯發科、欣興電及光寶科等十餘家NVIDIA台廠供應鏈。資工系蔡宗翰教授在AI領域的研究和應用上，與NVIDIA有著密切的合作。在國科會可信任AI對話引擎TAIDE專案中，他使用NVIDIA H100 GPU進行模型訓練，大幅提升訓練效率，僅花4天就完成了最近釋出的Llama3 TAIDE搶鮮版模型。 六、國立台灣科技大學 台科大走的是「與業界同步」的路線，打造全台學界首座AI數位雙生實驗室（AI Digital Twin Lab）。 台科大與NVIDIA、華碩攜手成立的AI數位雙生實驗室，導入最高端的軟硬體設備，協助師生訓練並運行大規模的深度學習模型，強化學生在生成式AI和數位雙生技術的研究和應用能力。生成式AI的研究將著重在自動駕駛車輛、製造業製程檢測與模擬等領域，而在數位雙生的應用上則聚焦在智慧製造與智慧城市治理的研究。 在產學合作方面，臺科大已與XR研發公司愛實境（iStaging Asia）、遊戲研發公司鈊象電子（鈊象）合作，將運用NVIDIA技術，讓學生得以透過企業的實際應用案例，參與產業數位化的過程。 七、國立台灣師範大學 以人文教育與師資培育見長的師大，近年也積極將AI融入各學科教學，探索AI如何從工程領域擴散至人文、語言、藝術等跨域應用。像是和輝達NVIDIA、技嘉科技GIGABYTE兩大科技公司產學合作，打造全臺首座「元宇宙動態捕捉實驗室」，把人工智慧與表演藝術融入內容創作中。 臺師大與輝達的合作始於2023年，以「元宇宙」領域出發，透過技嘉科技高效能電腦、綠幕、光學動態捕捉攝影機及虛擬實境動態即時追蹤視覺預覽系統等設備，配合NVIDIA專為創作者量身打造Studio平臺，與獲認證的技嘉創作者筆電AERO16，將多元數位創作工具帶入校園之中，協助臺灣培育更多數位創作人才。 八、國立成功大學 成大是台灣大專院校中與NVIDIA合作歷史最深厚的學校之一，主要聚焦AI硬體、演算法和生醫、金融及設計運用等多方面。 在2017年，成大率先全台大專院校導入NVIDIA DGX-1超級電腦，並攜手NVIDIA及永豐金打造金融AI科技中心，是NVIDIA的GPU family group晶片與台灣金融業唯一的合作案；2019年成大再度導入5台NVIDIA DGX-1，以總計6台強大運算效能將成大AI學術研究動能推向顛峰。2023年NVIDIA攜手ZOTAC與成大規劃與設計學院，打造NVIDIA Studio智慧教室，是成大與NVIDIA培育人才、打造產學銜接的最佳示範空間。 九、國立清華大學 清華大學與NVIDIA的合作，從「強強聯手」起步，走向深度共創。 2023年11月，清大與NVIDIA正式簽約成立「清華與NVIDIA聯合創新中心」，清大校長高為元表示，清華是國內第一所對AI應用於教學及學習訂出明確指引的大學。雙方合作涵蓋前瞻研究、人才培育認證與新創公司發展四大核心，清華與NVIDIA也將合作推動深度學習大使認證計畫，提升師生在人工智慧領域的實踐能力與創新思維。 清大近年在學術競賽上也有亮眼成果，清華大學資工系教授周志遠在NVIDIA的贊助支持下，多次帶領學生參加國際超級電腦競賽，奪得全球總冠軍。 十、義守大學 義守大學的AI布局，是台灣私立大學中起步最早的之一。 義守大學於2020年建置全國第二台NVIDIA超級電腦，成為南台灣少數具備高效能AI運算環境的大學之一，近年更整合超級電腦運算中心、智慧科技創新中心、半導體先進製程虛實場域、智慧設計與製造中心及智慧醫學教育中心等重要資源，打造跨域創新與實作平台。 課程面，義守大學早在2018年即率先推動「X+AI」跨域創新課程模式，2025年更提出「X+AI 2.0主題式課群」，由「學習AI」進一步提升至「與AI協作（Learning with AI）」，課程涵蓋基礎力、進階力、應用力與倫理力四大面向，聚焦智慧製造、智慧醫療照護及智慧永續環境三大領域，也邀請NVIDIA專業講師進駐校園。 延伸閱讀：AI會寫程式、做簡報，大學畢業靠什麼勝出？六所大學畢典揭未來人才關鍵能力 10所大學連續三年名列NVIDIA合作夥伴一覽 大學名稱與 NVIDIA 合作具體事蹟與設施AI 布局特色與策略規劃中原大學2024年3月簽署 MOU 成立 AI University（首所簽約私大）。全校已有 7 位教師取得 NVIDIA「校園大使」認證， 其中資管系 3 位為全台最多。與桃園市青年事務局合作開設 「NVIDIA 深度學習基礎實戰工作坊」。台灣私立大學中，與 NVIDIA 合作深度最具代表性。推動「數位工具人才培育計畫」，協助跨域人才掌握 AI 核心能力。元智大學2021年設立「人工智慧跨域創新應用中心」，建置 NVIDIA 深度學習伺服器。在遠東集團支持下，率先將 AI程式語言 納入大一必修。少數獲得國科會國家型 AI 計畫的私大。攜手 Google、微軟及 AWS 雲端計畫，以業界標準培育人才。東海大學中部唯一連三年上榜的大學，雙方合作超過十餘年。近三年累積投資超過 1 億元， 打造 7 間 AI PC 教室與算力中心。推動「AI教學、AI研究、AI治理」三大面向，建構完整 AI 校園生態系。深入生成式 AI 應用、GPU 平行運算與跨域 AI 實作。淡江大學校內設有通過 Pearson VUE 國際認證考場，學生可就地報考 NVIDIA、微軟等多項證照。全台第一所設立 人工智慧學系 與 AI 創智學院的大學。錄取率不到 6%。與微軟、遠傳等 30 家企業合作， 提供學生超過 300 門免費線上 AI 課程。國立中央大學資工系蔡宗翰教授於國科會 TAIDE 專案中， 使用 NVIDIA H100 GPU 進行模型訓練，4 天完成 Llama3 TAIDE 搶鮮版。兼顧理工與跨域研究，與美國 NYU（智慧醫療）及瑞士 CERN（新物理探索）等機構合作。並與台積電、鴻海、聯發科等 NVIDIA 台廠供應鏈進行產學合作。國立台灣科技大學與 NVIDIA、華碩攜手成立全台學界首座 AI數位雙生實驗室（AI Digital Twin Lab）。並與愛實境、鈊象電子合作， 導入 NVIDIA 技術參與產業數位化。走「與業界同步」路線，導入高階軟硬體訓練深度學習模型。生成式 AI 聚焦自駕車與製造檢測；數位雙生聚焦智慧製造與智慧城市治理。國立台灣師範大學2023年起與 NVIDIA 合作，結合技嘉科技設備與 NVIDIA Studio 平台， 打造全台首座「元宇宙動態捕捉實驗室」。以人文教育與師資培育見長，積極將 AI 融入人文、語言、藝術等跨域應用。培育台灣數位創作人才。國立成功大學2017年率先全台導入 NVIDIA DGX-1 超級電腦， 後續累計引進至 6 台。與 NVIDIA 及永豐金打造金融 AI 科技中心。2023年攜手 ZOTAC 打造 NVIDIA Studio 智慧教室。與 NVIDIA 合作歷史最深厚的大學之一。研究核心聚焦 AI 硬體與演算法， 並延伸至生醫、金融與設計應用等領域。國立清華大學2023年11月成立 清華與 NVIDIA 聯合創新中心。推動深度學習大使認證計畫。資工系周志遠教授多次帶領學生奪得國際超級電腦競賽全球總冠軍。主打「強強聯手」與深度共創。國內第一所對 AI 應用於教學與學習訂出明確指引的大學。合作涵蓋前瞻研究、人才培育、新創發展四大核心。義守大學2020年建置全國第二台 NVIDIA 超級電腦，成為南台灣少數具備高效能 AI 運算環境的大學。並邀請 NVIDIA 專業講師進駐校園。私立大學中 AI 布局最早之一。2018年推動「X+AI」跨域創新課程， 2025年升級為「X+AI 2.0 主題式課群」。整合超級電腦、半導體製程、智慧醫學等資源打造跨域實作平台。 除了上述10所連續三年穩坐背板的「長青模範生」外，2026年共同上榜的大學還包括：國立台灣大學、國立陽明交通大學、國立台北科技大學、國立政治大學、國立宜蘭大學、國立台北大學、中國文化大學、逢甲大學、東吳大學、銘傳大學、文藻外語大學、高雄醫學大學，顯示出台灣高等教育正全面迎來AI轉型浪潮。 延伸閱讀：黃仁勳的世界跟我有關嗎？大學生前進半導體產業！ 《天下學習》2026年最新「大學辦學績效互評」調查得出，近年隨著AI全面衝擊大學，高教競爭已明顯從「誰最大、誰最老牌」，轉向「誰調整得最快、走得最穩」。能名列前茅者，往往緊跟趨勢，並能結合育才方向。 調查的結果恰好與這10所學校相互呼應，他們的共同之處在於對AI布局的持續性與系統化，不將AI只視為工具，更強調重組教學與人才培育邏輯的演進。能連三年登上黃仁勳背板的大學名單，其含金量仍不可忽視，但未來是否能年年站穩背板，仍考驗各校的AI續航力。 （原文標題：GTC背板黃仁勳連三年欽點，這１０所大學為什麼能年年上榜？） 延伸閱讀： 黃仁勳親揭「五層蛋糕」架構：從電力到應用，拆解NVIDIA的AI版圖，合作夥伴含台灣１５企業與這所大學 GTC大會首登台灣！黃仁勳定調：「代理式AI時代正式到來！」台積電、輝達與聯發科如何三強聯手，打造AI PC全新生態系？ 輝達執行長黃仁勳：如果我是學生，我會這樣用AI提升職涯
【104職場力】・AI

GPU主機在不同產業的實際應用場景

AI技術落地，早已不只是科技公司的事 過去談到GPU主機，大家直覺聯想到的可能是科技公司、AI新創，但這幾年隨著AI應用越來越普及，許多傳統產業也開始導入相關技術，GPU主機的應用場景早已跨出純技術領域，滲透到各行各業的實際營運當中。 製造業：瑕疵檢測與預測性維護 在製造業現場，透過攝影機搭配電腦視覺模型做即時瑕疵檢測，已經是相當成熟的應用。這類系統需要在生產線上即時處理大量影像資料，背後需要穩定且高效能的GPU主機支撐運算，才能確保檢測速度跟得上產線節奏。此外，透過感測器資料訓練預測性維護模型，提前預警設備可能發生的故障，也大幅仰賴GPU的平行運算能力來處理龐大的時間序列資料。 醫療產業：影像判讀輔助診斷 醫療影像的判讀，是GPU主機發揮實質效益的另一個重要場域。不管是X光片、電腦斷層，還是病理切片影像，透過深度學習模型輔助醫師判讀，能夠有效提升診斷效率。這類應用對模型準確度要求極高，訓練過程往往需要反覆調整跟大量運算資源，穩定的GPU主機環境是研發團隊能否順利推進的基礎。 金融業：風險模型與詐欺偵測 金融機構在風險評估、信用評分、以及即時詐欺偵測等領域，越來越依賴機器學習模型來輔助決策。這類應用的特點是資料量龐大，而且對即時性要求很高，背後需要穩定的AI伺服器解決方案來支撐龐大的運算需求。 零售與電商：個人化推薦引擎 電商平台的商品推薦系統，背後其實是一套持續學習、持續優化的推薦模型。隨著使用者行為資料不斷累積，模型需要定期重新訓練，這類場景通常需要能夠彈性擴充的GPU主機資源。 媒體與娛樂：內容生成與影像處理 隨著生成式AI技術快速發展，不少媒體與內容產業開始運用AI進行影像生成、影片剪輯輔助、甚至動畫渲染等工作。這類應用對顯示記憶體與運算效能的需求相當高，穩定的GPU 實體主機環境，能夠讓創作團隊縮短內容產製的時間。 教育與研究機構：學術研究的運算後盾 許多大專院校跟研究單位，也逐漸將GPU主機納入日常研究工具當中，不管是自然語言處理、生物資訊分析，都需要仰賴強大的平行運算能力來處理龐大的資料集。 不同產業，需求各有巧妙不同 從上面這些例子可以看出，不同產業對GPU主機的需求重點其實不太一樣，這也是為什麼在挑選GPU主機服務商時，找一家能夠理解產業特性的夥伴，會比單純比較硬體規格更重要。 戰國策長期服務橫跨製造、醫療、金融、零售等不同產業的客戶，累積了相當豐富的GPU主機導入經驗，能夠依照各產業的實際應用情境，提供合適的AI 實體主機建議與技術支援。如果貴公司正在評估導入AI運算資源，歡迎參考 nss.com.tw/gpu，或透過 LINE：@119m、電話 0800-003-191 與專人討論你的產業應用需求。
林尚能・台灣服務比較網

和 自然語言處理 相關的證照 (40)

自然語言處理知識認證 | Natural Language Processing Knowledge Certification
自然語言處理知識認證是指學習如何分析、處理和理解人類語言的技能。學習者將學習如何使用計算機程序來理解自然語言文本、語音和語義。 自然語言處理知識認證是一項評估專業人士在自然語言處理領域的能力和專業知識的資格認證。通過這項證照的專業人士通常具備理解和處理自然語言文本的能力，並能夠應用相關技術進行文本分析和處理。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
人工智慧：機器學習 Python | Machine Learning Python
人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力，是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了：電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分，「機器學習」是一種資料科學的技術，也是實現人工智慧的一種方式，從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢，其技術廣泛應用在不同領域。 財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧：機器學習的題目設計包含：「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術，運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
財團法人中華民國電腦技能基金會
AI-900 AI 人工智慧基礎認證 | AI-900 Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
Microsoft Certified Fundamentals（簡稱 MCF），由微軟與國際專業認證機構 Certiport 合作推出，依雲端技術角色職能規劃認證類別，並透過引導式學習路徑，使應試者階段式全盤理解微軟雲服務在人工智能、大數據、資料科學、商業智慧和雲端運算等領域的實務應用，認證內容亦完整、準確地考核雲端技術，除作為專業技能上的有利佐證，更能充分展現個人在雲端時代職場上的競爭優勢。 即使是國際性的專業認證、英文證書，但是在試題上可以自由選擇語系，因此，在國內的MOS 認證考試亦提供有正體中文化試題，只要通過Microsoft的認證考試，即頒發全球通用的國際性證書。 取得Microsoft Certified Fundamentals 國際性專業能力認證，除了肯定您在雲端領域具備充分且專業的知識與能力外，亦可提昇您個人的競爭力、生產力與工作效率。在工作職場上更能獲得更多的工作機會、更好的升遷契機、更高的信任度與工作滿意度。
Microsoft
AI-102 AI工程技術師 |
作為 Microsoft Azure AI 工程師，您可以建置、管理及部署 AI 解決方案，以充分利用： Azure 認知服務。 Azure 應用 AI 服務。 您的責任包括參與所有 AI 解決方案的開發階段，包括：需求定義與設計、開發、部署、整合、維護、效能微調、監視；您會和解決方案架構師合作，將架構師的願景轉換成現實，並與資料科學家、資料工程師、物聯網 (IoT) 專家、基礎結構系統管理員，和其他軟體開發人員合作，以建置完整的端對端 AI 解決方案。
Microsoft
深度學習與類神經網路應用認證 | Deep Learning and Neural Network Application Certification
深度學習與類神經網路應用認證是關於深度學習和類神經網路的技術和應用的認證。學習者將學習如何設計和實現基於深度學習和類神經網路的應用，如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。 深度學習與類神經網路應用認證專注於培養專業人士在深度學習和類神經網路應用方面的技能和知識。通過這項證照的專業人士具備能夠設計、實施和應用深度學習和類神經網路模型的能力，並了解相關的演算法和技術。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
臺灣大專院校人工智慧學程聯盟學程學分證明-人工智慧探索應用學分學程 | TAICA awards this CERTIFICATE OF PROGRAM COMPLETION-Applied Artificial Intelligence Exploration Program
修習教育部推動之「臺灣大專院校人工智慧學程聯盟（TAICA）」跨校學程，完成 15 學分之人工智慧專業訓練。該聯盟整合全臺 55 所大專院校教學資源，透過跨校課程選修與專家協同指導，培養學生於人工智慧領域之實務應用能力。 學程涵蓋生成式 AI、自然語言處理、電腦視覺與產業應用等方向，並依不同領域需求設計探索應用、工業應用、自然語言技術及視覺技術四大學分學程。課程由具備完整 AI 師資之學校主導，並結合跨校教學與助教支援機制，確保學習品質與實作深度。 完成學程須符合嚴格學分規範（含至少 8 學分聯盟認定核心課程），具備人工智慧基礎理論與跨領域應用能力，能因應當前產業對 AI 人才之需求。
教育部臺灣大專院校人工智慧學程計畫辦公室

和 自然語言處理 相關的測驗 (2)