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【超早鳥到2/1(日)｜領48折券現折】生成式AI｜三證合一速攻班｜高分思維 × 解題框架 × 刷題實戰｜104獨家
這是一堂專為 AI 新手設計的入門證照課。 課程帶你從考照實務出發，快速釐清三張主流 AI 認證的學習重點：資策會生成式 AI 能力認證、Microsoft AI-900 國際證照，以及 Gemini Certification for Educators。我們會把龐雜的考試範圍拆解成清楚有順序的內容，讓你知道題目在驗證哪些能力，哪些觀念才是必考核心。 在學習過程中，你將結合 GPT 輔助刷題與重點整理工具，把零碎時間轉成有效練習，穩穩掌握題型邏輯與解題思路。無論是想補強履歷的大學生、準備升遷轉職的上班族，還是需要推動 AI 導入的非技術背景工作者，只要用對方法，就能更有效率地完成證照準備，並把 AI 能力真正轉成職場加分項。 我們不只幫你考過，更幫你學到怎麼用。 讓 AI 從遙遠的技術名詞，變成你職涯裡看得懂、說得出、帶得走的一項實力。
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AI顧問費用全解析：2026企業AI轉型預算，如何編列才不當冤大頭？

規劃AI導入的預算，就像第一次規劃海外自助旅行。你可以選擇跟團，價格透明，行程固定；也可以選擇完全客製化，入住頂級飯店，聘請私人導遊，但費用也跟著水漲船高。AI的世界，同樣充滿了各種選擇，從一個月幾千塊的SaaS工具，到動輒數百萬的客製化專案，價差之大，常讓企業主看得眼花撩亂，不知從何下手。 「我到底該準備多少錢？」這個問題，沒有標準答案。但可以肯定的是，如果你只把AI當成一筆「IT採購費用」，那你很可能從一開始就想錯了方向。AI的導入，更像是一筆「策略性投資」，它需要通盤的規劃與思考。這篇文章，就是要幫你建立一個清晰的預算框架，讓你學會如何聰明地分配資源，確保你的每一分錢，都花在能創造最高價值的刀口上。 拆解你的AI投資組合：錢都花到哪去了？ 一筆完整的AI專案預算，絕對不只是一筆付給顧問公司的費用。它通常包含以下幾個核心組成部分，就像一個投資組合，每個部分都有其獨特的功能與價值。 1. 顧問諮詢與策略規劃費（The Brains） 這是整個專案的「大腦」，也是最容易被低估，卻最關鍵的一筆投資。在還沒想清楚「為何而戰」、「為誰而戰」之前，就貿然投入技術開發，是AI專案失敗最常見的原因。這筆費用，是用來購買顧問的「經驗」與「智慧」。 顧問會協助你： ⦁ 進行企業內部訪談，挖掘真正的營運痛點。 ⦁ 分析市場趨勢與競爭對手動態。 ⦁ 盤點你現有的數據資產，評估其品質與潛力。 ⦁ 定義出清晰、可衡量的專案目標與KPI。 ⦁ 規劃出技術上可行、商業上划算的導入藍圖。 這部分的費用，通常以「專案計價」或「按時計費」來計算，從幾萬到數十萬不等，但它能幫你省下的，可能是未來數百萬的冤枉錢。 2. 軟體工具與平台建置費（The Tools） 這是專案的「武器庫」。根據你的需求，可能有以下幾種開銷： ⦁ 現成SaaS工具的訂閱費：例如導入AI客服機器人、行銷自動化工具等，通常按月或按年付費。 ⦁ 雲端平台使用費：如果你需要使用AWS, Google Cloud, Azure等雲端服務來訓練模型、儲存數據，就需要支付平台的使用費。 ⦁ 客製化開發費：如果現成的工具無法滿足你的特殊需求，就需要聘請工程師團隊，為你量身打造AI應用系統。這是最昂貴的部分，費用可以從數十萬到數百萬。 3. 數據準備與處理費（The Fuel） 數據是AI的「燃料」，而燃料的品質，決定了引擎的效能。在很多專案中，處理數據的費用，甚至佔了總預算的一半以上。這筆費用包含： ⦁ 數據清洗與整合：將散落在不同系統、格式混亂的數據，整理成乾淨、可用的格式。 ⦁ 數據標記（Data Labeling）：對於需要監督式學習的模型，需要人工來標記大量的數據，例如在圖片上框出貓狗、或判斷一則評論是正面還是負面。這是一個極度耗費人力的工作。 ⦁ 數據庫建置與維護：建立一個能高效儲存、管理、提取數據的資料庫系統。 4. 內部訓練與變革管理費（The People） 這是最常被忽略，卻攸關專案成敗的「軟性成本」。導入一個新系統，如果沒有獲得員工的支持，最終只會淪為一個昂貴的「蚊子館」。這筆費用，應該用在： ⦁ 員工教育訓練：舉辦工作坊、線上課程，教導員工如何使用新的AI工具，讓他們了解AI能如何幫助他們的工作。 ⦁ 建立SOP與激勵機制：重新設計工作流程，並建立獎勵制度，鼓勵員工擁抱新的工作方式。 ⦁ 溝通與宣導：持續地與員工溝通，讓他們了解公司導入AI的願景與決心，化解他們的疑慮與恐懼。 聰明編列預算的三個策略 了解了預算的組成後，你該如何規劃？這裡有三個策略，特別適合資源有限，希望穩紮穩打的企業。 策略一：從「最小可行性專案」（MVP）開始 不要一開始就想著要打造一個無所不能的AI系統。先從一個「小而美」的專案開始，用最小的資源，去驗證AI的可行性與價值。例如，你可以找像「戰國策集團」這樣專注於中小企業AI導入的顧問，他們通常會提供「快速盤點」的服務，協助你在短短幾週內，針對一個具體的痛點（如客服回覆），導入一個輕量級的解決方案。當你親眼看到效率提升、成本下降後，你會有更強的信心，也更容易說服董事會，投入更多的資源。 策略二：善用政府的「免費午餐」 台灣政府為了加速產業AI化，提供了非常多的補助資源。從經濟部、數位發展部到國科會，都有針對不同規模、不同產業的AI專案補助計畫。這些補助，可以大大降低你的初期投資壓力。一個經驗豐富的AI顧問，會非常熟悉這些補助的申請管道與「眉角」，能手把手地帶著你，去爭取這些寶貴的資源。 策略三：用「投資報酬率」（ROI）來思考，而不只是「成本」 在評估AI專案時，不要只問「這要花多少錢？」，更要問「這能幫我賺回多少錢？或省下多少錢？」。一個好的顧問，會在提案時，就為你算出一筆清晰的ROI帳。例如，導入AI客服，一年可以省下多少人力成本？導入AI精準行銷，預計能提升多少轉換率？當你從「投資」的角度來思考，你會發現，眼前的這筆顧問費，其實是為了換取未來更大的回報。 常見問題集（第二版） 問題一：AI專案的費用，是不是每年都要付？ 答：不一定。如果你是購買SaaS服務，那通常需要按年或按月支付訂閱費。但如果是客製化開發的專案，在支付完開發費用、拿到系統所有權後，後續可能就只需要支付少量的維護費。簽約前，一定要問清楚費用的組成與支付方式。 問題二：顧問報價很貴，我可以自己找工程師來做嗎？ 答：當然可以，前提是你要能找到「對的人」。一個好的AI工程師，跟一個好的軟體工程師，能力要求很不一樣。而且，AI專案的成功，不只需要工程師，還需要懂數據、懂商業、懂專案管理的人才。如果你沒有把握組建一個完整的團隊，那把專業的事交給專業的顧問，通常是更省時、省力的選擇。 問題三：顧問公司的大小，跟費用有絕對關係嗎？ 答：有很大的關係，但貴不一定就比較好。國際大型顧問公司，收費高昂，但他們有豐富的資源、標準化的流程，服務大型跨國企業的經驗豐富。小型的顧問工作室，收費相對有彈性，服務更客製化，但可能資源有限。如何選擇，要看你的專案規模、預算，以及你喜歡跟什麼樣風格的團隊合作。 問題四：簽約後，如果發現需求有變，可以改嗎？ 答：當然可以，但通常需要付出「變更成本」。這也是為什麼前期的「策略規劃」如此重要。如果在規劃階段，就能把需求想得越清楚，後續變更的機率就越低。一個好的顧問，會在一開始就引導你，進行充分的討論，避免未來不必要的修改。 問題五：除了顧問費，還有哪些我沒想到的「隱藏成本」？ 答：最常見的隱藏成本，就是「數據整理」與「員工訓練」。很多企業低估了這兩件事的複雜度與工作量。另外，AI模型上線後，需要持續的監控與優化，這也需要投入人力與時間。在編列預算時，務必把這些「營運成本」也考慮進去。 問題六：有沒有可能，顧問的費用比我們省下的錢還多？ 答：有可能，如果專案失敗的話。這就是為什麼要強調「從MVP開始」以及「用ROI思考」。一個健康的AI專案，它的效益，應該要在可預見的未來（例如一到兩年內），就能夠覆蓋掉初期的投資成本。如果一個專案，連顧問自己都說不清楚能帶來什麼效益，那你就要非常小心了。 問題七：顧問會不會為了賣我東西，推薦一些不必要的軟硬體？ 答：這是有可能的。所以，你需要找一個信譽良好、立場客觀的顧問。在顧問提出採購建議時，你可以多問一句：「為什麼是這個？有沒有其他替代方案？」要求他提供不同方案的優劣分析。同時，自己也可以多做功課，交叉比對，避免資訊不對稱。 問題八：如果我對顧問的服務不滿意，該怎麼辦？ 答：在合約中，應該要訂定明確的「驗收標準」與「爭議處理機制」。如果在合作過程中，發生問題，應該要第一時間，跟顧問的專案經理或高層反應，尋求解決方案。選擇像戰國策集團這樣，有多年服務信譽的公司，通常會有比較完善的客訴處理流程，對客戶來說，也多一層保障。 問題九：我們是傳統產業，導入AI的費用，會不會比科技業高？ 答：不一定。費用的高低，跟產業別沒有絕對關係，而是跟「應用的複雜度」與「數據的完整度」有關。有些傳產的製造流程，數據收集得非常完整，導入AI的難度，反而比一些數據混亂的網路公司還低。 問題十：想開始規劃預算，第一步該做什麼？ 答：第一步，不是打開Excel開始填數字，而是「盤點問題」。召集你的核心團隊，花一個下午的時間，把公司目前遇到的最大痛點，全部寫在白板上。然後，從中挑選出你認為「最花錢」或「最花時間」的三個問題。帶著這三個問題，去諮詢專業的AI顧問，聽聽他們的建議。這會是你編列預算，最務實的開始。 若貴公司有AI顧問需求，我們可協助貴公司把AI從「零散使用」提升為「可落地、可控、可複製」的工作流程，常見場景包含：業務開發話術與跟進、客服回覆一致化、行銷內容/提案簡報加速、內訓教材與知識庫沉澱、管理決策資料整理。 建議先安排60分鐘快速盤點，釐清：目標部門與KPI、現有流程與資料來源、權限/風險控管，以及優先試點的1個高ROI場景；我們會提供導入路線、SOP/提示詞庫架構與推進節奏，讓團隊能快速上手並擴散。 戰國策集團AI顧問服務介紹： https://www.nss.com.tw/chatgpt-consultant 戰國策集團聯絡方式 免付費電話：0800-003-191（僅接受市話） LINE ID：@119m 官方網站：nss.com.tw
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企業導入AI卡關了？2026年最完整的AI顧問指南，手把手帶你避開轉型地雷

「老闆，我們是不是也該用AI了？」這句話，最近是不是常常在你公司會議室裡出現？看著新聞報導、同業分享，AI的浪潮彷彿就在眼前，不跟上，好像馬上就會被淘汰。但一想到要實際投入，腦中就冒出無數個問號：錢要從哪裡來？人要從哪裡找？第一步該怎麼走？萬一失敗了怎麼辦？ 這種「知道該做，但不知從何下手」的集體焦慮，正是當前許多台灣企業主的真實寫照。你可能買了幾本AI的書，也聽了幾場演講，但對於如何將AI真正落地到自己的公司，還是一頭霧水。這很正常，因為AI導入，從來就不只是一個技術問題，它更是一個牽涉到策略、組織、流程與文化的管理議題。 這時候，你需要一個專業的「AI導入顧問」。他就像是你在AI轉型大海中的領航員，不僅能幫你看懂海圖、規劃航線，更會在風浪來襲時，穩住你的船舵，確保你安全抵達目的地。這篇文章，就是要帶你深入了解AI顧問這個角色，並提供一套實用的方法論，讓你學會如何挑選、如何合作，成功跨出智慧轉型的第一步。 挑對領航員：如何找到最適合你的AI顧問？ 在茫茫人海中，找到一個既懂技術又懂你產業的AI顧問，是成功的一半。市面上的選擇很多，從國際級的大型顧問公司，到本土的軟體服務商，再到獨立的專家顧問，該怎麼選？建議你從以下五個關鍵指標來評估： 1. 他說的是「人話」還是「行話」？ 一個好的顧問，必須能用你聽得懂的語言，解釋複雜的技術概念。如果一個顧問滿口都是演算法、模型、API，卻說不清楚這些東西能如何幫你解決生意上的問題，那他可能是一個好的技術專家，但不是一個合格的商業顧問。你需要的，是能跟你站在同一個頻率上溝通的夥伴。 2. 他有沒有你這個產業的「實戰經驗」？ AI的應用，在不同產業有極大的差異。一個在製造業做過良率預測的顧問，不一定懂得如何在零售業做精準行銷。在面談時，務必請他分享過去服務過的客戶案例，特別是跟你產業相近、規模相當的案例。從案例中，你可以判斷出他對你產業的「眉角」有多了解。 3. 他是「一個人」還是一個「團隊」？ 成功的AI專案，需要多元的專業能力，包括數據分析、軟體工程、專案管理、使用者體驗設計等等。你需要釐清，跟你對談的這位顧問背後，是否有一個完整的團隊在支持他。一個單打獨鬥的顧問，能力再強，能處理的專案規模與複雜度也有限。 4. 他有沒有一套「結構化的方法論」？ 專業的顧問，不會只給你零散的建議，他會有一套清晰、結構化的導入流程。從前期的需求訪談、痛點分析，到中期的方案設計、試點導入，再到後期的全面擴散與成效追蹤，每個階段該做什麼、產出什麼，都應該要有明確的定義。這套方法論，是確保專案不會走偏的定海神針。 5. 他關心的是「你的成功」還是「他的業績」？ 一個真正為客戶著想的顧問，會把你的成功放在第一位。他會敢於挑戰你的想法，點出你沒看到的風險，甚至在評估後，誠實地告訴你「這個專案現階段可能不適合做」。你需要的是一個能跟你建立長期信任關係的夥伴，而不是一個只想趕快簽約、賣你產品的銷售員。在台灣，有些深耕企業服務多年的公司，例如「戰國策集團」，他們累積了服務數萬家中小企業的經驗，轉型提供AI顧問服務時，就特別強調從客戶的真實痛點出發，提供「務實、可負擔」的解決方案，這種以客戶成功為導向的理念，就非常值得信賴。 AI導入的旅程：顧問會帶你經歷的四個階段 當你找到了合適的顧問，接下來就是攜手展開一段轉型旅程。這段旅程，通常會包含以下四個階段： 第一站：健康檢查與目標確立 就像醫生看診，顧問會先為你的企業做一次全面的「數位健康檢查」。他會訪談你的團隊，盤點你現有的資訊系統與數據資產，找出營運流程中的瓶頸與痛點。這個階段的目標，是從眾多問題中，找出1-2個最關鍵、最適合用AI來解決的「高價值場景」。接著，顧問會協助你，將這個目標量化成具體的KPI，例如「三個月內，讓行銷部門產出文案的時間縮短50%」。 第二站：路線規劃與方案設計 目標確定後，顧問就會開始規劃詳細的「作戰地圖」。這份地圖會包含：要使用哪些AI工具或技術？需要採購哪些軟硬體？專案的時程、預算、與人力分工為何？如果需要客製化開發，功能規格是什麼？這份方案必須兼具前瞻性與可行性，確保技術上做得出來，預算上公司也負擔得起。 第三站：小隊突擊與快速驗證 在正式發動總攻擊前，先派出一支精銳的小隊進行「試點導入」，是降低風險最聰明的方法。顧問會選擇一個特定的部門或業務場景，進行小規模的測試。這個過程，是將理論付諸實踐的關鍵，也是最多問題會浮現的時候。顧問的價值，就在於帶領團隊快速地解決問題、修正方向，直到成功驗證這個AI應用確實能帶來預期的效益。 第四站：全面進攻與持續進化 一旦試點成功，就等於為整個部隊打了一劑強心針。接下來，顧問會協助你，將這個成功的模式，複製、擴散到公司的其他部門。他會協助建立標準作業流程（SOP），並對員工進行大規模的教育訓練，將AI的能力，內化成組織的DNA。更重要的是，顧問會協助你建立一個持續優化的機制，讓AI系統能隨著市場與技術的變化，不斷地學習、進化，成為公司永續的競爭力。 常見問題集（第二版） 問題一：我們公司好像沒什麼數據，也能導入AI嗎？ 答：這是很多企業的迷思。其實，數據無所不在，只是你沒有察覺。你的客戶名單、報價紀錄、官網的流量數據、甚至客服的通話錄音，這些都是珍貴的數據資產。專業的AI顧問，第一步就是協助你盤點、整理這些你沒注意到的數據，並教你如何開始有系統地收集數據。 問題二：AI會不會很難用？我的員工平均年齡比較大，可能學不會。 答：這要看你導入的是哪種AI。現在很多AI工具的設計，都已經非常「人性化」，甚至可以用中文對話的方式來操作。關鍵在於顧問公司是否提供完善的「教育訓練」與「知識轉移」。一個好的顧問，會非常有耐心地教導你的員工，從零開始，一步步上手，讓他們感受到AI是來幫忙的，而不是來找麻煩的。 問題三：AI顧問的收費方式是怎麼計算的？ 答：一般來說，有幾種常見的收費模式：按時計費、按專案計費、或是月費制的顧問服務。對於初次導入AI的企業，建議可以先從「專案制」開始，例如像戰國策集團提供的「60分鐘快速盤點」，先用較低的成本，釐清需求、評估可行性，再決定後續的合作方式。 問題四：如果導入AI後，效果不如預期怎麼辦？ 答：這就是為什麼「設定明確的KPI」與「進行試點導入」這麼重要。在專案開始前，就必須跟顧問一起，白紙黑字地訂下成功的標準。如果在試點階段，發現效果不如預期，專業的顧問會跟你一起分析原因，調整作法，而不是把責任推給客戶。一個負責任的顧問，會把你的成敗，看作是自己的成敗。 問題五：我們自己培養AI人才，跟找外部顧問，哪個比較好？ 答：長期來看，企業內部一定要有自己的AI人才。但在初期，透過外部顧問的協助，可以讓你少走很多冤枉路。顧問的角色，就像是「教練」，他不僅幫你打贏眼前的仗，更重要的是，他會在過程中，訓練你的球員（員工），讓他們未來可以自己上場比賽。比較理想的模式是「以戰養兵」，讓外部顧問跟內部團隊一起合作，邊做邊學。 問題六：市面上有這麼多AI SaaS工具，我直接買來用，還需要顧問嗎？ 答：SaaS工具確實降低了AI的導入門檻，但工具本身不會告訴你「該如何正確地使用它」。很多公司買了一堆工具，卻發現用不起來，或是無法整合到現有的工作流程中。顧問的價值，就在於協助你從「策略」的高度，思考如何將這些工具，跟你公司的營運目標結合，並建立起一套能發揮工具最大效益的工作流程。 問題七：AI導入顧問跟傳統的IT顧問有什麼不同？ 答：傳統的IT顧問，比較專注在資訊系統的建置與維護，目標是確保系統的「穩定」與「效率」。而AI導入顧問，更專注在如何利用「數據」來創造「商業價值」，目標是協助企業達成「成長」與「創新」。兩者的專業領域與思考模式，有很大的不同。 問題八：導入AI後，我的工作會不會被取代？ 答：這可能是每個上班族最擔心的問題。答案是：重複性、規律性的「任務」會被取代，但需要創造力、同理心、策略思考的「工作」不會。AI是你最好的「副駕駛」，它能幫你處理掉那些繁瑣的雜事，讓你把時間跟精力，專注在更有價值的事情上。一個成功的AI導入，最終會讓員工的能力「升級」，而不是被淘汰。 問題九：我們是傳產，不是科技業，AI對我們真的有用嗎？ 答：絕對有用，而且潛力可能比你想像的更大。從優化產線排程、預測設備保養、到分析客戶訂單、開發新材料，AI在傳產的應用，已經有非常多成功的案例。關鍵在於，你需要一個懂你產業「眉角」的顧問，幫你把AI技術，翻譯成你能聽懂、能應用的解決方案。 問題十：想開始第一步，最快的捷徑是什麼？ 答：找一個信譽良好、經驗豐富的顧問團隊，預約一次諮詢。把你的問題、你的煩惱，全部告訴他。一個好的顧問，會在第一次的對談中，就給你一些初步的診斷與建議，讓你對未來的方向，有一個更清晰的輪廓。例如，戰國策集團就提供60分鐘的免費快速盤-點服務，這就是一個很好的起點。 若貴公司有AI顧問需求，我們可協助貴公司把AI從「零散使用」提升為「可落地、可控、可複製」的工作流程，常見場景包含：業務開發話術與跟進、客服回覆一致化、行銷內容/提案簡報加速、內訓教材與知識庫沉澱、管理決策資料整理。 建議先安排60分鐘快速盤點，釐清：目標部門與KPI、現有流程與資料來源、權限/風險控管，以及優先試點的1個高ROI場景；我們會提供導入路線、SOP/提示詞庫架構與推進節奏，讓團隊能快速上手並擴散。 戰國策集團AI顧問服務介紹： https://www.nss.com.tw/chatgpt-consultant 戰國策集團聯絡方式 免付費電話：0800-003-191（僅接受市話） LINE ID：@119m 官方網站：nss.com.tw
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別再觀望了！中小企業導入AI的成功案例，看他們如何從零到一，引爆成長

「AI是有錢大公司在玩的東西啦，我們這種小公司，把產品做好、客戶顧好就夠了。」如果你也是這麼想，那可就大錯特錯了。在這個時代，AI不是奢侈品，而是必需品。它就像是二十年前的網路，誰能先掌握它，誰就有機會在市場上彎道超車。 你可能會覺得，AI導入聽起來很複雜、很花錢，而且不知道效果好不好。這些擔心都很正常。但今天，我們不談那些高深的技術理論，我們直接來看故事。這篇文章，要跟你分享幾個台灣中小企業，如何透過AI導入顧問的協助，成功將AI應用在他們的日常營運中，並且獲得了實實在在的效益。這些故事的主角，可能就跟你一樣，是個每天為了訂單、為了客戶、為了員工而煩惱的老闆。看看他們的故事，或許能給你一些新的啟發與勇氣。 案例一：傳統製造業的華麗轉身——從「老師傅經驗」到「數據驅動決策」 主角：一家位於彰化的水五金工廠，員工約50人 在彰化鹿港，有一家經營了三十多年的水龍頭工廠，我們稱之為A工廠。過去，工廠的生產排程、品質檢驗，靠的都是老師傅們的「經驗」。但隨著老師傅們一個個退休，經驗傳承出現了斷層，產品的良率開始不穩定，訂單交期也常常延誤，讓第二代接班的年輕老闆非常頭痛。 一開始，他嘗試導入ERP系統，希望將生產流程數位化，但效果有限。因為ERP只能記錄「結果」，卻無法告訴他「為什麼」良率會下降，也無法預測下一批訂單，應該要準備多少原物料。 後來，在一位AI導入顧問的建議下，A工廠決定從「生產排程」這個痛點下手。顧問團隊協助他們，在產線上安裝了幾個感測器，收集溫度、壓力、震動等數據。然後，利用機器學習演算法，建立了一個「智慧排程模型」。 這個模型，可以根據客戶的訂單、機台的狀況、原物料的庫存，自動計算出最有效率的生產順序。更神奇的是，它還能「預測」哪一台機器可能快要故障了，提醒工廠要提早進行保養，避免無預警的停機，造成更大的損失。 導入這套系統後，短短半年，A工廠的產能提升了15%，訂單的準時達交率，從原本的80%，提高到95%以上。年輕老闆開心地說：「以前，我每天都在工廠裡『救火』。現在，我有AI這個『軍師』，可以坐在辦公室裡，運籌帷幄。」 案例二：電商賣家的突圍之路——從「廣告撒網」到「精準狙擊」 主角：在網路上賣女性服飾的電商，團隊約10人 B小姐是一位網路服飾賣家，她的品牌在年輕女性中有不小的知名度。但她一直有個困擾：臉書跟Google的廣告，越來越貴，而且效果越來越差。她感覺自己，就像在茫茫大海裡撒網捕魚，撈到的大多是小魚，真正會下單的大魚，卻少之又少。 她找上了一家專精於電商領域的AI顧問公司。顧問分析了她的網站後台數據後，發現一個問題：B小姐的網站，對所有進來的客人，都呈現一模一樣的商品頁面。但事實上，有的客人喜歡日系甜美風，有的喜歡歐美簡約風，把所有商品混在一起，反而讓客人眼花撩亂，找不到自己喜歡的款式。 顧問建議她，導入一套「個人化推薦引擎」。這套系統，會像一個聰明的店員，根據每個客人過去的瀏覽紀錄、點擊行為、購買歷史，來「猜測」她可能會喜歡什麼。當客人一進到網站，看到的，就是為她量身打造的專屬商品清單。 同時，顧問也協助她，將這套系統，與她的臉書廣告帳戶串接。當系統發現，某個客人，曾經把一件洋裝放進購物車，卻沒有結帳時，就會自動在臉書上，對這位客人，投放這件洋裝的動態廣告，提醒她「別忘了我！」。 這個改變，帶來了驚人的效果。B小姐的網站轉換率，在三個月內，提升了30%。廣告的投資報酬率（ROAS），也成長了將近一倍。她笑著說：「以前，我覺得做電商，就是要不斷找新的客人。現在我才知道，把老客人服務好，讓她們不斷回購，才是真正的王道。AI幫我做到了『比客人更懂她自己』。」 案例三：B2B業務團隊的秘密武器——從「土法煉鋼」到「智慧開發」 主角：一家銷售工業電腦的企業，業務團隊約20人 C公司是一家中型的工業電腦廠商，他們的客戶，遍布全球的製造業。過去，他們的業務開發，非常「土法煉鋼」。業務人員每天花大量的時間，在網路上搜尋潛在客戶的資料，然後一封一封地寄開發信。這種方式，不僅效率低落，而且成功率極低，常常寄了一百封信，連一封回信都沒有。 公司的業務副總，為此傷透腦筋。他聽說生成式AI很紅，但不知道該怎麼應用在B2B的業務開發上。於是他找上了「戰國策集團」的AI顧問團隊。 戰國策的顧問，沒有一來就推銷昂貴的系統。他們先花了一週的時間，跟C公司的業務團隊開了好幾次工作坊。他們發現，業務人員最大的痛點，是「不知道該寫什麼」。他們寫的開發信，內容千篇一律，看起來就像是罐頭訊息，自然無法打動客戶。 於是，戰國策的顧問，為他們設計了一套「生成式AI業務開發流程」。他們教業務人員，如何利用ChatGPT，快速地「客製化」每一封開發信。例如，在寫信給一家德國的汽車零件廠之前，先用ChatGPT，搜尋這家公司的最新動態、他們最近遇到了什麼挑戰。然後，在信件的開頭，就提到這些資訊，讓對方感覺到「你真的有關心我」。 接著，顧問還幫他們，建立了一個「Prompt知識庫」。裡面收集了數十種針對不同情境（例如首次接觸、追蹤進度、報價談判）的「黃金提示詞」。業務人員只要複製貼上，稍微修改一下，就能快速生成一封專業、到位的商業信件。 導入這套流程後，C公司的業務團隊，像是被打通了任督二脈。他們開發信的回覆率，從不到1%，提升到接近10%。有幾個資深業務，甚至因此開發到過去一直敲不開的大客戶。業務副總說：「戰國策的顧問，給我們的不是一個工具，而是一套『方法論』。他們讓我的團隊，從『業務員』，升級成了『顧問式銷售專家』。」 從這些故事中，我們可以看到，AI的應用，真的沒有那麼遙不可及。無論你是製造業、電商，還是B2B企業，都能找到適合你的切入點。關鍵在於，你要先釐清自己的「痛點」是什麼，然後，找到一個懂你、能陪你一起解決問題的AI導入顧問。 常見問題集 問題一：這些成功案例，聽起來很棒，但會不會只是特例？ 答：任何成功，都不是偶然。這些案例的共同點是，企業主本身，都有強烈的轉型意願，並且願意投入時間與資源。AI顧問，只是扮演一個「催化劑」與「領航員」的角色。如果企業主自己不重視，再厲害的顧問也沒用。 問題二：我們公司，跟這些案例的產業不一樣，也可以導入AI嗎？ 答：當然可以。AI的應用，是跨產業的。無論你是哪個行業，你的公司，一定都有重複性、規律性的工作。這些，就是AI可以發揮價值的地方。例如，會計部門的對帳、法務部門的合約審核、人資部門的履歷篩選，都可以透過AI來提升效率。 問題三：導入AI後，是不是就可以裁員了？ 答：這是一個錯誤的觀念。導入AI的目的，不是為了「取代人」，而是為了「釋放人」。讓員工從繁瑣的庶務中解放出來，去做更有價值、更有創造性的工作。例如，客服人員，不用再回答那些重複性的問題，可以花更多的時間，去處理真正棘手的客訴，提供更有溫度的服務。 問題四：要怎麼說服公司的老闆，投資AI？ 答：最好的方式，就是「用數字說話」。你可以找一個小規模、低風險的應用場景，進行試點。例如，先導入一個AI客服機器人，試用三個月。然後，拿著具體的數據（例如客服人力成本節省了多少、客戶滿意度提升了多少），去跟老闆報告。當老闆親眼看到投資報酬率，自然就更願意投入資源。 問題五：我們公司沒有數據，也可以做AI嗎？ 答：數據是AI的燃料，但並不是說，一定要有海量的數據，才能開始。你可以從「數據收集」開始。AI顧問可以協助你，盤點公司有哪些潛在的數據來源，並規劃如何用最低的成本，來收集、整理這些數據。有時候，一些公開的外部數據（例如政府統計、社群輿情），也可以作為AI模型的養分。 問題六：AI導入的過程，會不會影響到我們現有的營運？ 答：一個好的導入顧問，會盡力降低對現有營運的衝擊。他們會採用「敏捷開發」的方式，分階段、小規模地導入新系統，並且在導入前，進行充分的測試。在系統切換的過程中，也會有詳細的備援計畫，確保萬一新系統出問題，可以快速地切換回舊有的流程。 問題七：AI模型的準確度，可以達到100%嗎？ 答：不行。AI是基於機率與統計，它只能「逼近」正確，但無法達到「絕對」正確。所以，在導入AI時，不能有不切實際的期望。同時，也要設計好「人機協作」的流程。當AI判斷錯誤時，需要有人工來進行介入與修正。這個修正的過程，本身也是在「教導」AI，讓它下一次可以做得更好。 問題八：我們公司自己，可以培養AI人才嗎？ 答：絕對可以，而且是必要的。你可以從兩個方面著手。第一，是「引進」，從外部招募有經驗的數據科學家或AI工程師。第二，是「培育」，挑選公司內部，有潛力、有熱情的員工，送他們去參加專業的訓練課程。AI顧問，也可以在這個過程中，提供協助，例如設計課程、擔任講師。 問題九：導入AI後，要如何持續地優化？ 答：AI專案，不是一個終點，而是一個起點。你需要建立一個持續監控與優化的機制。定期去檢視，AI模型預測的準確度，是否隨著時間而下降？使用者的回饋是什麼？市場上，是否有新的技術或工具，可以讓我們的系統做得更好？這個持續改善的循環，才是企業維持競爭力的關鍵。 問題十：為什麼中小企業導入AI，特別推薦找戰國策集團？ 答：因為他們「懂中小企業」。戰國策集團服務台灣中小企業超過二十五年，他們知道中小企業資源有限，每一分錢都要花在刀口上。他們的AI顧問服務，不走高來高去的理論，而是直接提供「可落地、可控、可複製」的生成式AI工作流程。他們會手把手地教你的員工，如何應用AI來提升日常工作的效率，讓你用最小的投資，最快看到成效。對於剛起步、希望務實導入AI的中小企業來說，戰國策集團是一個非常可靠的夥伴。 若貴公司有AI顧問需求，我們可協助貴公司把AI從「零散使用」提升為「可落地、可控、可複製」的工作流程，常見場景包含：業務開發話術與跟進、客服回覆一致化、行銷內容/提案簡報加速、內訓教材與知識庫沉澱、管理決策資料整理。 建議先安排60分鐘快速盤點，釐清：目標部門與KPI、現有流程與資料來源、權限/風險控管，以及優先試點的1個高ROI場景；我們會提供導入路線、SOP/提示詞庫架構與推進節奏，讓團隊能快速上手並擴散。 戰國策集團AI顧問服務介紹： https://www.nss.com.tw/chatgpt-consultant 戰國策集團聯絡方式 免付費電話：0800-003-191（僅接受市話） LINE ID：@119m 官方網站：nss.com.tw
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AI導入顧問的真實價值：不只是導入工具，更是企業轉型成功的關鍵推手

很多老闆一聽到「AI導入顧問」，第一個念頭可能是：「不就是幫我安裝一套軟體系統嗎？我自己公司的IT部門也能做啊，為什麼要多花這筆錢？」如果你的想法也是這樣，那很可能就低估了AI導入顧問的真實價值。一個專業的顧問，他帶來的絕對不只是一套冷冰冰的系統，而是一整套能讓企業脫胎換骨的策略、方法與思維。 這篇文章，就是要深入探討AI導入顧問的核心價值。他們不只是「導入」AI的專家，更是推動企業「成功轉型」的關鍵夥伴。我們會從策略、文化、人才等多個層面，來剖析顧問如何幫助企業，避開數位轉型的重重陷阱，真正享受到AI帶來的紅利。 價值一：從「老闆想的」，到「市場要的」——校準策略方向 AI專案失敗的第一大原因，就是「目標不清」。很多時候，老闆只看到競爭對手都在用AI，就覺得自己也應該跟進，但對於「為什麼要用AI」、「用AI來解決什麼問題」，卻沒有一個清晰的答案。結果，花大錢導入了系統，卻發現跟公司的實際需求脫節，變成了昂貴的「裝飾品」。 AI導入顧問的第一個核心價值，就是擔任「策略校準器」。他會像一個客觀的第三方，引導經營團隊進行深入的策略對話。他會不斷地追問：「我們的核心競爭力是什麼？」「我們最大的營運痛點在哪裡？」「未來三到五年，我們希望公司變成什麼樣子？」 透過一連串的訪談、工作坊與數據分析，顧問會幫助企業，從混亂的想法中，收斂出一個明確、可執行的AI策略。這個策略，絕對不是天馬行空，而是緊密地扣連著企業的商業目標。他會告訴你，根據你現有的資源與條件，最優先應該將AI應用在哪個環節，才能在最短的時間內，看到最大的投資報酬率。這個過程，就像是幫一艘準備出航的船，設定好明確的目的地與航線，避免在茫茫大海中迷航。 價值二：從「單點突破」，到「全面作戰」——打造系統性架構 很多企業導入AI，是「頭痛醫頭，腳痛醫腳」。行銷部門喊著要做精準推薦，客服部門喊著要導入聊天機器人，生產部門又想做智慧排程。每個部門都從自己的角度出發，各自為政，結果公司內部就出現了好幾個功能重複、數據不互通的「AI孤島」。 AI導入顧問的第二個價值，在於提供一個「全局視角」。他會從整個公司的營運流程出發，思考如何打造一個系統性、可擴展的AI基礎設施。他會規劃統一的數據平台，讓不同部門的數據可以互相流通、整合應用，發揮「一加一大於二」的綜效。例如，將行銷部門的客戶點擊數據，與客服部門的客訴紀錄整合在一起，就能更全面地描繪出用戶輪廓，做出更精準的產品開發決策。 顧問的角色，就像是城市的總規劃師。他不是只蓋一棟漂亮的建築，而是思考整個城市的水電、交通、下水道系統要如何佈局，才能讓這個城市長久、健康地發展。這種系統性的規劃能力，是單一部門的IT人員，很難具備的。 價值三：從「技術的鴻溝」，到「溝通的橋樑」——促進跨部門協作 AI專案的成功，需要不同專業的人才緊密合作，包括懂演算法的數據科學家、懂系統架構的軟體工程師，以及懂商業邏輯的各部門使用者。但現實情況是，這些人說著不同的「語言」，常常雞同鴨講。 數據科學家滿口都是「隨機森林」、「神經網路」，業務人員聽得一頭霧水；業務人員抱怨AI模型預測不準，數據科學家卻覺得是業務提供的數據品質太差。這種溝通上的斷層，是很多AI專案卡關的主要原因。 AI導入顧問的第三個價值，就是擔任跨部門的「翻譯官」與「潤滑劑」。他們通常具備「左腦懂技術、右腦懂商業」的雙重能力。他能把複雜的技術概念，用業務人員聽得懂的語言解釋清楚；也能把業務人員模糊的需求，轉化為數據科學家可以執行的具體規格。他會組織定期的跨部門會議，建立共識，化解衝突，讓大家朝著同一個目標前進。 價值四：從「對未知的恐懼」，到「對改變的擁抱」——推動組織文化變革 「AI會不會取代我的工作？」這是許多基層員工在面對AI導入時，心中最大的恐懼。如果這種恐懼沒有被妥善處理，就會轉化為對新系統的抵制與不合作，再好的AI也推不動。 AI導入顧問的第四個價值，是擔任「變革管理的推手」。他知道導入AI，從來不只是一個技術問題，更是一個「人」的問題。他會協助企業，設計一套完整的溝通與賦能計畫。 在溝通層面，他會透過說明會、內部信等方式，不斷地向員工傳達一個核心訊息：AI是來「幫助」你，而不是「取代」你。AI會幫你處理掉那些重複性、低價值的工作，讓你把時間與精力，專注在更有創造性、更需要人際互動的任務上。 在賦能層面，他會舉辦一系列的教育訓練，讓員工親身體驗、學習如何使用新的AI工具。當員工發現，AI真的能讓他們的工作更輕鬆、更有效率時，他們自然會從抗拒轉為擁抱。這個過程，不僅是導入一個新工具，更是在企業內部，植入一個擁抱創新、持續學習的新文化。 戰國策集團的顧問服務，就非常重視這個環節。他們在協助中小企業導入生成式AI時，會花很多時間，跟第一線的業務、客服、行銷人員溝通，了解他們在工作上的具體困難。然後，手把手地教他們，如何用ChatGPT來快速生成開發信、回覆客訴、撰寫社群貼文。當員工親眼看到，原本要花一小時寫的文案，現在三分鐘就完成了，那種「哇！」一聲的驚喜，就是推動變革最有力的催化劑。 價值五：從「一次性的專案」，到「持續性的進化」——建立內部AI能力 市場在變，技術在變，AI模型也需要不斷地用新的數據來進行訓練，才能維持它的生命力。如果企業只是把AI當成一個一次性的外包專案，那顧問一走，系統很快就會因為跟不上變化，而逐漸失去價值。 AI導入顧問的第五個，也是最終極的價值，是協助企業建立起「自己的」AI能力。一個有遠見的顧問，他的目標，是讓自己「功成身退」。 在專案的過程中，他會有意識地，將知識、方法、工具，完整地轉移給企業內部的團隊。他會協助企業，定義出新的工作崗位（例如AI產品經理、數據標記師），並建立起一套人才招募與培訓的體系。他會導入敏捷開發、DevOps等現代化的專案管理方法，讓企業的AI團隊，能夠快速地回應市場需求，進行迭代與優化。 最終，顧問會離開，但他在企業內部，留下了一支能獨立作戰的AI部隊，和一套能夠持續創新的運作機制。這才是AI導入顧問，能帶給企業最寶貴、最長遠的資產。 常見問題集 問題一：AI導入顧問，跟一般的IT顧問，有什麼不一樣？ 答：傳統的IT顧問，比較專注在資訊系統的建置與維護，例如ERP、CRM系統的導入。而AI導入顧問，除了技術之外，更強調數據分析、演算法模型，以及與商業策略的結合。AI顧問需要處理的問題，通常更具備不確定性與探索性。 問題二：顧問說的，都一定對嗎？我該如何判斷？ 答：顧問的建議，是基於他的專業與經驗，但最終的決策權，還是在企業主手上。你應該抱持著「專業的懷疑」精神，多問「為什麼」。一個好的顧問，會歡迎你的提問，並能提出數據或案例，來支持他的論點。你也可以尋求第二意見，聽聽其他專家的看法。 問題三：顧問會不會偷走我們公司的數據或商業機密？ 答：這確實是需要高度重視的風險。在合作開始前，一定要簽訂嚴謹的保密協議（NDA），明確規範數據的使用範圍與保密責任。選擇像戰國策集團這樣，有長期信譽、服務過眾多客戶的顧問公司，會相對有保障。 問題四：顧問進來公司，會不會造成內部員工的緊張或對立？ 答：這取決於溝通的方式。在顧問進駐前，經營者應該要先跟員工有充分的溝通，說明為什麼要請顧問、顧問來做什麼，以及這對大家有什麼好處。讓員工理解，顧問是來幫忙的「盟友」，而不是來找麻煩的「敵人」。 問題五：如果我們公司，已經有自己的數據科學團隊了，還需要外部顧問嗎？ 答：還是有需要的。外部顧問，可以帶來新的視角與經驗，避免內部團隊陷入「當局者迷」的盲點。他們可以引進業界的最佳實踐，或是分享其他產業的成功案例，激發你的團隊產生新的想法。顧問的角色，可以從「執行者」，轉變為內部團隊的「教練」或「陪練員」。 問題六：顧問的價值，要如何量化評估？ 答：在專案開始前，就應該跟顧問一起，定義出明確的「關鍵績效指標」（KPI）。這些KPI，必須是可量化的，例如「客服成本降低20%」、「訂單轉換率提升5%」、「新產品開發時程縮短30%」。透過持續追蹤這些KPI的變化，就能客觀地評估顧問帶來的價值。 問題七：顧問服務的費用，通常是怎麼計算的？ 答：AI顧問的收費模式很多元，包含按時計費、專案計價、按月訂閱，甚至有依據專案成效收費的。你可以參考我們另一篇文章《AI顧問費用大揭密》，裡面有更詳細的說明。 問題八：一個AI導入專案，通常需要多久時間？ 答：這要看專案的規模與複雜度。一個小型的試點專案，可能二到三個月就能完成。一個涉及到多部門、需要大量客製化開發的大型專案，可能需要一年甚至更長的時間。一個務實的顧問，會幫你把專案，切分成好幾個階段，讓你可以在每個階段，都看到具體的進展與成果。 問題九：顧問離開後，如果系統出問題，找誰負責？ 答：在簽訂維護合約時，就要明確定義好「服務等級協議」（SLA），例如系統發生問題時，廠商必須在多久時間內回應、多久時間內解決。這可以確保你在顧問服務結束後，仍然能獲得必要的技術支援。 問題十：為什麼說AI導入顧問，是企業轉型的「推手」？ 答：因為AI導入，從來不只是一個技術升級，它必然會帶來工作流程、組織架構，甚至是企業文化的改變。一個優秀的AI導入顧問，他不僅僅是交付一個系統，他更會在這個過程中，引導企業思考如何應對這些改變，協助員工培養新的技能，建立新的合作模式。他扮演的角色，更像是一個「組織變革顧問」，從根本上，提升企業的體質與應變能力，這才是他們最核心的價值所在。 若貴公司有AI顧問需求，我們可協助貴公司把AI從「零散使用」提升為「可落地、可控、可複製」的工作流程，常見場景包含：業務開發話術與跟進、客服回覆一致化、行銷內容/提案簡報加速、內訓教材與知識庫沉澱、管理決策資料整理。 建議先安排60分鐘快速盤點，釐清：目標部門與KPI、現有流程與資料來源、權限/風險控管，以及優先試點的1個高ROI場景；我們會提供導入路線、SOP/提示詞庫架構與推進節奏，讓團隊能快速上手並擴散。 戰國策集團AI顧問服務介紹： https://www.nss.com.tw/chatgpt-consultant 戰國策集團聯絡方式 免付費電話：0800-003-191（僅接受市話） LINE ID：@119m 官方網站：nss.com.tw
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和 AI 相關的證照 (65)

AI x ChatGPT：短影音、Python、數位人才培育計畫 |
AI產業正夯，桃園青年局邀集業界優秀講師，打造三大系列數位人才專業課程！課程主題包含ChatGPT 驅動─Python快速入門班／AI 短影音動畫入門班／生成式 AIx設計x提案全能班；協助青年累積職場專業力，拓展職涯可能性！
桃園市政府青年事務局
生成式 AI 技術開發技能證書 | Certificate of Generative AI - Technical Skill
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生成式AI課程認證 | Generative AI
線上課程約8小時 這個入門微學習課程主要說明生成式 AI 的定義和使用方式，以及此 AI 與傳統機器學習方法的差異。本課程也會介紹各項 Google 工具，協助您開發自己的生成式 AI 應用程式。 完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。 課程目標： ● 定義生成式 AI ● 說明生成式 AI 如何運作 ● 說明生成式 AI 的模型類型 ● 說明生成式 AI 應用程式
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AIA人工智慧應用國際認證-AI提示工程師 | Artificial Intelligence Application Certification-AI Prompt Engineer
本認證科目旨在培養考生掌握AI提示工程的關鍵能力與跨域應用技巧，從基礎概念到進階實務全面涵蓋。內容包含AI生成內容（AIGC）的基本原理、各類生成工具介紹、提示詞撰寫原則與策略、常見錯誤的除錯與優化，以及複雜任務提示的設計技巧。協助考生在AI時代具備實用的提示設計思維與應用能力。透過本認證科目，考生將能靈活運用AI生成技術，提升內容創作效率與智慧應用實力。
IPOE艾葆科教基金會Stichting IPOE Education Foundation
AI人工智慧核心能力認證 | Artificial Intelligence Fundamentals (AIF)
AI人工智慧在現今社會已成為不可或缺的好幫手，不論生活或產業領域都與AI息息相關， 本認證針對AI入門學習者設計開發，採級距制評分，您可藉由此認證學習，並提升個人於AI科技知能。亦可透過本認證作為個人AI知能鑑定。
明逸數位有限公司
Data, ML, and AI in Google Cloud |
線上課程約8小時 The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges. 完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。
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和 AI 相關的測驗 (12)

和 AI 相關的教室 (33)

教室
人工智慧
104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室，提供大家進行共學互動。
104學習｜
公開教室
緯育TibaMe
緯育TibaMe由全球最大資通訊集團之一的緯創資通集團於2015年正式成立，我們專注於人才培訓與平台服務，發展多元的授課模式，並結合緯育開發的雲端智能化學習系統，有效培育新世代數位化人才。在行動與雲端時代，用科技加值人才培育，持續發展創新與有效的數位教育學習服務。
緯育TibaMe｜
公開教室
PM好同學
歡迎從事PM（Product / Project Manager、Planner...）相關工作，或對企劃/設計/IT/ AI 領域有興趣的人都可以「關注」此教室。 * * 未來希望這教室裡可以： - 提供IT、 AI 最新資訊、知識乾貨 - 可以來這聊聊工作驚奇異事(誤) - 可以來這徵求工作/共學伙伴 - 可以來這請益前輩 https://nabi.104.com.tw/room/10047946
Trulli Wu｜
公開教室
MasterTalks
提供讓學習者「由業界專業人士開設」、「隨時可以學習」的實務課程」，只要有心， 跟隨 MasterTalks 的學習地圖，非本科系或忙碌的上班族， 也可以順利成為搶手的 AI 專業人才。
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公開教室
AI行銷實戰應用
分享 AI 行銷實戰系列文章，從觀念 → 工具 → 實作 → 案例 → 策略 → 心法，逐步建立 AI 行銷能力，也歡迎對此議題有興趣者可以一起加入，共同交流與成長。
陳建夆｜
公開教室
AWS AI 人才就緒計畫
迎向雲端與 AI 共融時代，懂雲端、懂 AI 、懂得掌握組織數位創新的新型技能，將可躋身這世代，成炙手可熱人才。 AWS 為協助個人突破職涯新價值，推出「 AI 人才就緒計畫 」( AI -Ready Talent Development Program)，針對不同角色免費提供系列生成式 AI 課程、專業 AI 認證備考資源、AWS 生成式 AI 服務試用，更進一步協助您取得 AI 認證！
104學習｜