SolidWorks零組件機構設計
104學習
AutoCAD
是一種廣泛應用於建築、機械設計及工程領域的繪圖軟體技能，能幫助使用者精準製作2D平面圖與3D模型。具備此能力代表你能有效地將設計構想轉化為詳細圖面，提升工作效率與溝通品質。在台灣製造業、營建業及設計相關產業中，這項技能常被視為基本條件，對求職及升遷都有加分效果。熟練操作能減少錯誤、節省時間，強化團隊協作，是工程與設計專業人才的重要競爭力。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
Illustrator向量平面設計
Blender 3D遊戲建模
不用畫也能設計！AI 繪圖：打造品牌視覺的提案實戰
【國際證照】Revit Architecture Autodesk ACU 國際原廠認證考照
【國際證照】Revit Architecture Autodesk ACU 國際原廠認證考照
Substance Painter模型材質貼圖
商業平面設計｜PS+AI整合進階課
SketchUP + VRay 室設3D出圖｜初階課
ZBrush3D公仔建模必修七堂課
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
SSE AutoCAD Essential
AutoCAD是國際最為流行的電腦輔助設計軟體，影響所及對於建築、室內設計、機械設計、IC/電路設計…等都是以AutoCAD為主要的軟體工具之一。
如果你希望從事相關的設計工作，那麼AutoCAD將是你絕對必要的軟體工具，而擁有AutoCAD相關的證照將不只是你職場生涯的加分，而更是一種必要的認證與資格檢定。
本測驗為AutoCAD的基礎檢定，通過這份檢定，代表已經具有操作AutoCAD繪製一般工程圖的能力，可以往特定專業領域做進一步的實務操作；也代表著你擁有了進入電腦輔助設計界最重要的證明。
Silicon Stone Education (SSE)
SSE Interior Design Using AutoCAD
要成為一名專業專職的高薪室內設計師，AutoCAD是必須要會使用的軟體，只有能夠熟練運用AutoCAD製圖技術，才有可能進入室內設計的業界一展身手。
而同樣是AutoCAD，在室內設計領域所慣用的一些表現方式，也有其特殊性，必須要能畫出符合專業規範的AutoCAD室內設計平面圖及施工圖，才能讓雇主、業主乃至同行，信服你的專業能力，以及更實際的，讓實際施工的團隊，能百分百的完成建案，避免施工錯誤。
本試題即為AutoCAD室內設計的專業檢定，通過本測驗，代表您具有AutoCAD室內設計相關的專業製圖能力，是可以進入室內設計公司任職，即戰力的能力認可。
Silicon Stone Education (SSE)
AutoCAD國際認證
Autodesk公司自2006年9月起引進全球統一的認證考試體系，考試由Autodesk總公司提供全世界統一標準的考試內容，並於通過考試後，頒發全球通用的認證證書。Autodesk認證考試分為理論基礎測試和操作繪圖測試兩部分，考試題目由Autodesk題庫中隨機抽取，對考生的獨立操作能力和獨立解決問題的能力進行綜合測試。通過認證考試的學員將獲得由Autodesk公司統一頒發的認證考試國際證書。通過認證的學員，可以獲得Autodesk原廠核發的國際證書、E-Logo、並會在Autodesk 認證官方網站公佈考取資料。
AutoCAD具有功能強、易掌握、使用方便、良好的系統開放性等特點，一直深受世界各國、各專業工程設計人員的歡迎，廣泛應用於各個領域。通過Autodesk AutoCAD國際認證，您將深入瞭解人機交互介面，並運用AutoCAD來進行圖形組織和圖檔管理、工作過程的管理、3D建模以及列印和發佈圖紙。同時此認證運用實作題檢測，充分展現個人軟體操作熟練度，可作為在專業技能上有利佐證。
AutoCAD部份有分做兩級 ：
● USER級:一版使用者(中文考題)
● EXPERT級:進階使用者(英文考題)
Autodesk
AutoCAD ACU 原廠國際認證
Autodesk國際原廠認證通行全球，為業界廣泛認可的專業國際認證，跨越建築工程、製造業、基礎設施、傳媒娛樂等百種行業。此認證須操作Autodesk軟體－建立、修改與查詢資料檔案，並完成指定工作，進而解出問題的答案。
AutodeskCertifiedUser(ACU)原廠國際認證優勢：
1.由Autodesk原廠專家出題，題目最符合原廠軟體設計角度
2.本土中文化考題，最符合本地軟體、業界使用習慣
3.全球連線即測即評系統
4.真正原廠核發證照
5.真正跨國的國際證照
Autodesk
電腦輔助平面製圖AutoCAD
因應知識經濟與文創產業的時代來臨，各產業均發生結構性的變化，「設計」所帶來的附加價值與影響也日趨明顯。為了不淹沒在此一浪潮中，台灣產業界對於設計能力的提升，產生了迫切的需求。優秀而充足的人力是企業提升設計能力的根基，為提供產業界符合新時代的專業人才，本會推動「TQC+ 專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
● 為國際級證書，獲印度國家電子資訊科技學院（NIELIT）採認。
● 以「專業設計領域任職必備能力」為認證標準。
● 認證內容涵蓋「工程設計」、「視傳設計」、「軟體設計」、「電路設計」、「建築設計」、「跨域設計」等六大專業領域。
● 擁有整合知識體系與專業技能的認證架構，是最貼近實際使用環境與就業需求的證照。
財團法人中華民國電腦技能基金會
電腦輔助立體製圖AutoCAD
因應知識經濟與文創產業的時代來臨，各產業均發生結構性的變化，「設計」所帶來的附加價值與影響也日趨明顯。為了不淹沒在此一浪潮中，台灣產業界對於設計能力的提升，產生了迫切的需求。優秀而充足的人力是企業提升設計能力的根基，為提供產業界符合新時代的專業人才，本會推動「TQC+ 專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
● 為國際級證書，獲印度國家電子資訊科技學院（NIELIT）採認。
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財團法人中華民國電腦技能基金會
精選貼文，掌握第一手知識
AutoCAD 指令教學：CIRCLE（圓）
https://docs.google.com/document/d/1XCd_bUwV-ekDL4MqpGgNrAooEoOhhx6WttLZVZnsIcY/mobilebasic
精選 推薦 : 豈止證照而已！跨域知識大串聯，打造屬於自己的能力系統
這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。
CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。
他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。
歡迎收聽▼
https://youtu.be/bUZXvx9eZk0?si=6a4q234WUnAABWiQ
CCChen 老師課程 :
【直播課程＋限時回放】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c
【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61
iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題｜104獨家iPAS AI考證衝刺
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e
AutoCAD 指令教學：RECTANG (矩形)
https://docs.google.com/document/d/1H1mC8KG8Vmm2xUMNlJFDiT0lfFRgFaCzZDt8WYTpNdE/edit?usp=sharing
AutoCAD 指令教學：LINE (直線)
https://docs.google.com/document/d/1h_PUxCMXfpTiidHrakW_GdhdCkLy_tno2TZ1bgWSaT8/edit?tab=t.0
用AI快速做商品廣宣圖：Manus AI一鍵生成視覺文案行銷素材，電商小編必學
電商和社群小編每天都和時間賽跑，如何用AI快速產生高品質的商品廣宣文案與視覺圖片？本文以Manus AI示範，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能自動產生專業的文案與圖片！跟著詳細步驟教學，讓AI工作成為行銷工作的最佳夥伴，本文節錄自《用AI做設計》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片
電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖
在電商快速發展的時代，品牌商與代理商經常需要做各種產品廣宣，並進行多平台的行銷推廣。然而，專業攝影往往得花大量的時間與資源，對於忙碌的電商小編來說，並非每次都能安排專業的攝影。
現在有了AI即使是隨手拍的產品照，都能輕鬆轉成廣宣素材，重點是不用自己去背、想文案，只要上傳照片就能在短時間內完成。
隨手拍的桌上型電扇，背景雜亂、光線不佳。透過AI的處理，馬上變成一張廣宣素材（圖／旗標出版提供）
【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片
【使用AI】Manus
電商小編與社群小編每天都在和時間賽跑，得產出大量高品質的廣宣文案與視覺圖片。面對不斷湧現的行銷需求，該如何在有限的時間內，產出吸睛且符合品牌調性的內容？AI正是你的得力助手，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能瞬間產生專業的文案與圖片，減輕工作負擔。底下我們以Manus AI做示範。
Manus：https://manus.im/home
【Step 1】
請開啟網頁瀏覽器，輸入「https://manus.im/home」網址，連到manus網站，這是一個通用型的AI網站，可以幫你解決各項工作及生活中的問題，進入網站後點選畫面右上角的開始使用鈕，接著使用Google帳戶註冊即可開始使用各項服務。
按下開始使用（圖／旗標出版提供）
點選Google帳戶或使用Apple ID註冊（圖／旗標出版提供）
【Step 2】
首次註冊會得到1000免費積分以及每日登入的300積分，你可以先用免費積分試用各項功能，再決定是否付費（註：官方贈送的免費積分可能會隨時變動，在此僅供參考）。
首次註冊、登入會得到免費積分，請按下知道了關閉此訊息（圖／旗標出版提供）
【Step 3】
接著，在輸入框中輸入你的需求（提示語），在此我們想將隨手拍的照片製作成促銷廣告。
輸入需求（請製作一張直幅的促銷廣告，文字使用繁體中文）+上傳檔案
輸入需求並上傳檔案（圖／旗標出版提供）
【Step 4】
送出需求後，manus就會開始處理，大約等個20多秒就會生成圖片及廣告文案。
自動生成廣告文案、生成兩張圖供我們參考，點選縮圖可放大瀏覽（圖／旗標出版提供）
自動去除照片中雜亂的背景，並加上文案，可惜文字大多是亂碼（後續可使用影像處理軟體來修改）（圖／旗標出版提供）
廣告文案包含主標題、副標題及產品特點，這些都是AI自動產生的（圖／旗標出版提供）
【Step 5】
由於AI生成的中文字大多為亂碼，在此我們可以將AI生成的圖片及文案下載到電腦裡，後續再用影像處理軟體來修改文字。
（圖／旗標出版提供）
下載檔案（圖／旗標出版提供）
下載後的檔案為壓縮檔，會存放在電腦中的Downloads資料夾，解開壓縮檔就可以進行後續的修改（圖／旗標出版提供）
【Step 6】
你可以使用AdobeExpress或是Photoshop的生成填色功能，將中文亂碼的部份去除並與背景融合，再自行輸入文字。
AdobeExpress：https://www.adobe.com/tw/express/
Photoshop：https://www.adobe.com/tw/products/photoshop.html
（圖／旗標出版提供）
【TIP】如果覺得要刪除中文亂碼並與背景融合很麻煩，你也可以直接將manus生成的圖餵給ChatGPT，請它「生成一張去除文字的圖」。這樣後續只要輸入文字就可以了。
節錄自：旗標出版《用 AI 做設計：沒時間？沒素材？沒靈感？就 Call AI 救援》／施威銘研究室 著
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「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。
成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）：
基本技能（程式語言與資料架構）
網路概念
資料庫 Database
數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據倉儲 Data Warehouse
分散式系統
數據處理
機器學習 Machine Learning
作業編排管理
前端與儀表板
後端框架
自動化與部署
如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常
【數據／資料工程師】推薦職缺
【數據／資料工程師】職場常見證照整理
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦
文／LnData 麟數據科技
數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal)
一、基本技能
首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含：
SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。
程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。
Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。
Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。
資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。
二、網路概念
由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。
API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek)
三、資料庫
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含：
基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。
SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。
ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。
資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。
資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。
OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。
關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。
非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型：
鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase
圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB
寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable
常用的關係型資料庫 MySQL
四、數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。
數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。
五、數據倉儲 Data Warehouse
數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含：
SQL（略）
規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。
OLAP與OLTP（略）
六、分散式系統
包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。
由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。
Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo)
七、數據處理
數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。
以下是一些常用的數據處理工具和框架：
Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。
SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。
Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。
Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。
Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics)
八、機器學習 Machine Learning
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。
人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域
對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。
操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。
Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台
此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。
AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS)
九、作業編排管理
編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。
最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。
其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。
Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow)
十、前端與儀表板
前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。
舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。
Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇
此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。
Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板
十一、後端框架
後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。
基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。
除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。
Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛
十二、自動化與部署
自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。
這個過程包括以下幾個主要方面：
基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。
持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。
容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。
Docker工作流程示意
想當數據工程師，如何培養能力？
在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！
要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。
數據工程師可以為企業做什麼？
數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。
然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！
（原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能）
[joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3']
【數據／資料工程師】職場常見證照整理：
序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦：
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如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。
文 /【104學習精靈】
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後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？
🎯 後端工程師工作內容
後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。
🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別
職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率
🎯 為什麼選擇後端開發？
後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入：
就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。
強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。
職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。
遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。
AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。
🎯 誰適合轉職後端工程師？
後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入：
✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。
✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。
✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。
✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。
✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。
✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。
掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭 後端工程師技能、工具分類表
語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🔰 初學者階段（0–6 個月）
✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。
📌 學習內容：
選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。
Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。
理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。
SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。
REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
📌 AI 工具應用：
ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。
GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。
📌 備選學習：
Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。
Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。
✅ 適合考取的證照：
Python 程式設計證照（PCAP）
ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證
Oracle MySQL Database Developer
AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps）
[course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1]
[course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1]
🚀 中階階段（6–12 個月）
✅ 目標：熟悉進階 API 設計、資料庫優化，學習 DevOps 工具。
📌 學習內容：
學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) ：掌握常用的後端框架。
身份驗證與授權（JWT、OAuth）：幫使用者安全登入，讓資料不被偷看。
NoSQL 資料庫（MongoDB、Redis）：適合儲存彈性格式的資料或快取機制。
Docker 容器化：讓你的程式「打包好、帶著走」。
CI/CD 自動部署（GitHub Actions）：程式更新後自動上線，省時又省心。
📌 AI 工具應用：
使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置：不懂也能靠 AI 輔助上手。
協助設計 API 架構與資料庫 schema：加速設計與重構過程。
📌 備選學習：
GraphQL：適合複雜資料查詢，但非所有團隊使用。
gRPC：適合內部高效通訊場景，小型專案可暫不碰。
Jenkins（較舊型 CI/CD 工具）：學習成本高，可視需求使用。
HATEOAS（超媒體 API）：學術價值高，實務上較少見。
✅ 適合考取的證照：
MongoDB Developer Certification
Docker Certified Associate (DCA)
Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
HashiCorp Terraform Associate（如學有餘力涉略基礎 IaC）
[course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1]
🏆 進階階段（12 個月以上）
✅ 目標：學習架構設計，提升可擴展性與效能。
📌 學習內容：
微服務架構（CAP 理論、CQRS、Event Sourcing）：學會如何將大系統拆小管理，處理資料一致性問題。
Kubernetes 與服務網格（如 Istio）：讓多個服務能自動部署與協調運作。
高效能資料庫設計與分片策略：設計能承受高流量的資料系統。
系統監控與安全性實踐（如 Prometheus、Grafana）：確保系統穩定、安全運作。
📌 AI 工具應用：
AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖：快速理解與部署分散式架構。
系統瓶頸分析助手：用 AI 分析 log 或效能資料，加快除錯與優化。
📌 備選學習：
Istio 等 Service Mesh 工具：適合大型微服務團隊，維護成本高。
Event Sourcing：較進階模式，建議有實務需求時再深入。
✅ 適合考取的證照：
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
AWS Certified Solutions Architect – Associate
Google Cloud Professional Cloud Architect
DevOps Engineer Professional（AWS / Azure）
[course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業｜前後端整合開發與應用' amount=1]
5個後端工程師應具備的軟技能特質：
邏輯思維與問題解決能力
能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。
【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測｜104學習精靈
溝通與跨部門協作能力
後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。
【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測｜104學習精靈
學習與自我成長動能
後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。
細心與責任感
後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。
時間管理與自我管理能力
在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。
轉職後端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略
轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納：
設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。
專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。
培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。
學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。
善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。
參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。
建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。
🎯 不同領域的客製化學習策略對照表
學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入
後端工程師薪資行情與職涯發展
後端工程師薪資概況
📌台灣後端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報）
📌影響薪資的因素
技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。
產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。
作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。
證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。
英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。
英文能力 - 線上免費檢測
後端工程師的職涯發展路徑
🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path）
從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。
▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer）
負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。
▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer）
擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。
✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer）
技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。
應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。
✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect）
技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。
應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。
✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。
應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。
▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer）
獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。
▶ 系統架構師（System Architect）
負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。
✳️ 進階發展 → 技術總監 / Technical Director
職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。
技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。
▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer）
專精於部署、CI/CD、環境自動化。
✳️ 進階發展 → 雲端工程師（Cloud Engineer）
職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。
技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。
🟢 團隊管理路線（Team & People Management）
此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。
▶ 後端 Team Lead / 技術主管
同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。
技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。
▶ 技術經理（Engineering Manager）
管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。
負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。
▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering
結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。
需要具備技術深度 + 商業理解力。
🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path）
探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。
▶ 資料工程師（Data Engineer）
優勢：
熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。
熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。
熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具
可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。
技能補充：
資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt
資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake
資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構
編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查
職涯發展路徑流程圖
🔹 總結路徑圖說明
(起點)
後端工程師
│
├── A. 學習前端 → 全端工程師
├── B. 提升架構能力 → 系統架構師
│ └── 技術決策 → 技術總監
└── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師
└── 深入雲端架構 → 雲端工程師
哪些產業需要後端工程師？
後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇：
📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。
後端工程師的挑戰與機會
🚀 6個常見的後端工程師挑戰
技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。
看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。
資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。
需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新
高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。
跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。
🌟 後端工程師4大機會
可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。
全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。
遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。
進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。
延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
[joblist_plugin title='更多104【後端工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=%E5%BE%8C%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&mode=s&page=1' amount='3']
什麼都不會？AI有聲繪本是最輕鬆快速的學習方法｜Gemini Storybook
文 /職迷不霧
我學習能力很差，以前什麼都不會，很怕被嫌笨，而且也不敢問🫠，後來我看到 Google 推出 Gemini Storybook，就突發奇想💡用 AI 有聲繪本學習新知識，故事繪本成功讓我的學習體驗更有趣更輕鬆了💗 如果你也想快速學習，一定要收下這篇教學文！
AI 有聲繪本的學習方法目錄：（點擊快速抵達）
📖 Gemini Storybook AI 有聲繪本是什麼？
✍️ 我怎麼用 AI 有聲繪本輕鬆快速學習
🔑 我的 AI 有聲繪本實用指令
📱 實測故事繪本生成的效果（電腦版＋手機版）
📖 Gemini Storybook AI 有聲繪本是什麼？
比較🤖 AI 有聲書✨ Gemini AI 有聲繪本技術AI 語音朗讀現有的文字內容下指令（Prompt）讓 AI 創作故事繪本輸入一本已經寫好的書或文章下提示詞，如：一隻貓了解關稅是什麼輸出只有聲音的音訊檔有故事、插圖和配音的電子書 + PDF角色將既有文字唸出來的朗讀者發想故事、繪圖＋旁白的共同創作者
透過上面 AI 有聲書和 AI 有聲繪本的比較表，可以明顯看出 AI 有聲書僅僅只是把文字轉成語音，但 Gemini Storybook 可以做到幫你創作故事、生成圖片和 AI 配音🎤 只要簡單下一句指令 or 上傳照片，就能馬上製作出個人化的圖文故事書（下面有詳細教學），而且可以指定風格，像日本動漫風、著色本風、像素風、黏土風…等等，下面是我實驗四款插畫風格：
Gemini Storybook 在電腦手機上都可以操作，目前支援 45 種語言，很適合拿來做小孩學英文的兒童繪本，如果指定生成著色本風格，還能當作學畫畫的塗鴉本呢🖍️，現在這個新功能還是免費的！不用錢！
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✍️ 我怎麼用 AI 有聲繪本輕鬆快速學習
我看到很多人都介紹把 Gemini Storybook 當作小朋友的學習工具，藉此提高學習興趣和互動機會，所以我就在想，既然是給小孩看的，那麼內容一定很好懂而且很有趣！於是我就發明了用 AI 有聲繪本輕鬆學習的方法💡 概念很簡單！就是請 AI 將複雜難懂的知識，變成五歲小孩也能看懂的故事繪本，來降低學習門檻 🤓🤓🤓
AI 有聲繪本這個功能在 Gemini 的左側 Gem 工作欄中，找到 Storybook 打開工具，下面我就用「了解關稅」的例子，示範我怎麼下指令生成故事書，來幫助我學習「什麼是關稅？」👇👇👇
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🔑 我的 AI 有聲繪本實用指令
用「＿簡單描述你的圖片＿＿」的照片，做創作一個故事，給五歲小孩學習「＿＿你想學的東西（知識、技能...等等）＿＿」，繪本的風格是「＿＿形容你想要的風格＿＿風」
我想指定故事書的主角，所以同時上傳我家貓咪的照片給他🐈💗 套用學習「什麼是關稅」後的指令就長這個樣子：
送出後幾秒鐘🐈 AI 有聲繪本就製作好了🐈 比貓咪吃肉泥還快！
AI 就這樣把我想學的東西變成一個有趣的短篇故事🧚✨，而且主角還是我家可愛的貓咪～～～透過幾段簡短的文字我就馬上搞懂關稅到底是什麼了，不用再花一堆時間看枯燥乏味的文章或長篇大論的影片了（有時候看完還是不懂（恨😢
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📱 實測故事繪本的生成效果（電腦版/手機版）
Gemini Storybook 不論在電腦板還是手機版都有很好的閱讀體驗，但電腦版才有翻頁的視覺效果👀，手機版是往下捲動的～如果你覺得 AI 有聲繪本做的超棒，可以點右上的分享按鈕，把這本故事書的連結🔗 發送給你的朋友或家人，不用登入就可以瀏覽唷！
更甚至～你還可以下載 PDF ，拿去印刷把它做成實體的書！！！
AI 有聲繪本的誕生根本是我學習障礙的救星🤩 現在我不再那麼抗拒學習新的東西，我也會把它當作是學習技能的起點，比如：自動化工具n8n。初步認識後，如果我還想學更專業、更深入的話，我就再去學習精靈這個網站逛逛，看看上面的課程、文章💻（偷偷說，我很常挖寶挖到免費課程跟優惠券！）
希望今天的分享有幫助到你，我是分享 AI & 職場成長內容的職迷不霧💗 ，讓你天天偷學一點！加薪多一點！
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作者：職迷不霧點我追蹤職迷不霧 IG ❤️❤️❤️
延伸閱讀：迷茫怎麼辦？神奇的ChatGPT指令走出人生職涯困境，生活工作不迷惘了！【AI聊天機器人】推薦選哪個？4大AI比較！馬上找到適合的AI助手：ChatGPT、Grok、Gemini、Deepseek【AI語音筆記】超推薦5個AI轉文字工具！幫你生成逐字稿與會議記錄重點，免費vs訂閱、優缺點評比【AI懶人包】看這篇就夠！2025推薦AI免費vs訂閱工具大全，提高工作生產力&職場競爭力！（持續更新)
AI會取代工程師嗎？寫程式不再是門檻，如何打造不可替代的能力？
AI大幅降低了寫程式的門檻，工程師該如何在AI時代中保有競爭力？作者、資深工程師指出，現在市場受到AI衝擊最大的是「新手工程師」，因為較難判斷AI答案的品質與正確性。他也建議，工程師與其害怕被取代，不如開始思考：什麼才是真正不可替代的能力？本文節錄自《工程師下班有約》。
文／林鼎淵（Dean Lin）
本文目錄（點擊可快速前往）
市場其實對品質並沒有那麼高的要求當沒有程式背景的人，可以在AI的幫助下完成專案如果高度專業的技能也被AI取代解決問題的能力會更加重要要對自己的專業有更深刻的理解結語：別讓專業成為你唯一的價值
前陣子聚會時，有個工程師朋友問我：「你未來職涯規劃會繼續寫程式嗎？還是有別的打算呢？如果只會寫程式，感覺撐不過下個世代。」
面對這個問題，其實我深有感觸；因為AI確實給我工作帶來非常大的幫助。
甚至可以這麼說，在演算法優化、程式重構、SQL撰寫、DB規劃、單元測試、變數命名等任務上，AI已經做得比絕大多數的工程師更好。
但其實AI對我們的幫助越大，越應該去想：「我會不會哪天就被AI取代？我會不會被其他更擅長使用AI的人取代？」
市場其實對品質並沒有那麼高的要求
有了AI，所有領域的門檻都大幅下降；對外行來說，AI生成的作品「看起來」已經足夠專業了。
下面舉幾個已經受到嚴重衝擊的產業：
1. 翻譯
其實一般人無法分辨出AI翻譯與專業翻譯的差距，因為現在AI已經能翻譯出「有品質、讀起來流暢」的文章了；除非譯者本身擁有超高的文學素養與專業知識，否則翻譯的效率與品質可能還比不上AI。
2. 插畫
即使你沒有學過繪圖、設計，現在透過簡單的指令，AI就能生成出「符合需求」的插畫，這讓許多原本有外包需求的公司轉而投向AI的懷抱；假使繪者沒有自己的個人品牌，或是獨特的風格，那未來生存的空間會越來越小。
3. 行銷
市場有時要的不是「有品質」的文章，而是「大量」的文章與回覆，而這正是AI擅長的事。他除了生成文章的效率很高外，還能模擬出上百種不同人格，在貼文下互相留言，營造出討論熱烈的景象、引導話題風向。這讓原本要請好幾位員工才能完成的任務，現在靠少數菁英就能搞定。
之所以上面的產業會受到較大衝擊，是因為從外行人的角度來看，70分跟90分是差不多的，絕大多數人都不具備品鑑的能力。
當沒有程式背景的人，可以在AI的幫助下完成專案
這幾年社群媒體上，我越來越常看到「文組、PM」分享自己在AI的幫助下，成功開發程式與轉職工程師的文章。
身為一名寫了10幾年程式的工程師，每次看到這類文章時，總有一種莫名的情緒，好像過去苦苦修煉的技巧，在AI時代變得一文不值。
但我又不得不承認：「他們說的是真的！現在寫程式已經幾乎沒有門檻了。」
前陣子有個商科出身的朋友，他靠Cursor這個AI程式碼編輯器，在一天內完成了購物網站的後台。這不是單純的前端網頁，是包含後端API、資料庫的完整系統。
儘管我知道大部分的功能都是套模板，功能也只有簡單的CRUD（新增／查詢／修改／刪除），但這個成果依舊讓我感到震撼。
因為在過去如果想建立一個購物網站的後台，即便只要最基礎的功能，這個專案對新手工程師來說，可能也要花1~2個月才有辦法完成，而且成果搞不好還有很多的 Bug。
但現在AI直接打破專業的鴻溝，即使你完全不懂程式，也「有機會」完成一些基礎的專案、功能。
不過隨著專案複雜度提升，AI的錯誤率也會隨之上升，如果沒有程式背景，依舊會遇到一些鬼打牆、無法解決的問題。
其實遇到無法解決的問題是幸運的，怕的是寫出看起來可以正常運作，但實際上漏洞百出的程式。
但隨著AI持續成長，搞不好再過個幾年就能解決這些問題也說不定。
別忘記，你現在使用的AI，將會是歷史上最弱的。
如果高度專業的技能也被AI取代
有些人可能覺得自己是業內的資深人員、專家，AI應該威脅不到我吧？
如果你有這樣的想法，不妨看一下發生在我朋友身上的案例。
他是一個年薪300萬的工程師，之所以可以領到這個薪水，除了熟悉產業外，另一個重點是他非常熟悉組合語言。
如果你不知道什麼是組合語言，就把它想成20個人努力去學，最多就1個人能夠理解並掌握的技術。因為人才稀有，所以都是高薪職位。
原本朋友覺得自己可以靠這個稀有技能爽爽做到退休，但在ChatGPT 4.0推出後，他開始焦慮了。因為他發現過去只有少數人能掌握的組合語言，對AI來說根本沒有難度。
也就是說，如果公司意識到這件事，基於人力成本考量，很有可能把他給Fire；然後請一個熟悉這個領域，並對組合語言有基礎理解的工程師來取代他。
解決問題的能力會更加重要
也許在3年內，現有的開發生態會被AI顛覆。
對過去的工程師來說，寫出優秀的演算法、易讀性高的程式非常重要；但現在，能判斷出演算法的好壞、程式的可執行性會更加重要。
因為大部分寫程式的任務都已經可以外包給AI了（前提是別違反公司資安規定），所以培養分析與拆解問題的能力，並瞭解如何清楚地將需求轉換成電腦能理解的指令，才是如今工程師的核心競爭力。
而在未來，也許工程師的價值會變成解決複雜的商業邏輯、分析多個系統的資料流，有能力判斷不同方案的Trade-off（權衡）；而撰寫程式這件事，在10年後搞不好會變成類似「傳統技藝」的存在。
不要覺得這件事不可能發生，過去我們有想過只要動嘴就能做設計嗎？有想過AI生成的音樂、動畫，水平已經跟人類不相上下了嗎？
現在市場受到AI衝擊最大的是「新手工程師」，因為新手工程師較難判斷AI答案的品質與正確性。所以企業在徵才時，可能會優先考慮擅長用AI輔助開發的資深工程師。
【筆者碎碎念】從面試官的角度來看，在AI時代下，我更在乎求職者是否有處理正式環境Critical issue的經驗；因為程式語言、框架可以後天學習，但有能力處理正式環境issue的人並不多。技術能力只能用來衡量平時的工作效率，但遇到緊急狀況時，在壓力下是否有足夠的膽量與決策能力就很看人格特質了。畢竟不管AI的建議有多好，還是要有「人」來做出判斷與決策。
要對自己的專業有更深刻的理解
下面分享一段朋友說的話。
前幾年Golang很火，相關職位的薪水都比其他程式語言來得更高，所以就有人一窩蜂地跑去學Golang。
不過朋友是這麼說的：「這份專案用Golang寫，是因為面對這個需求時，Golang的效能比較好而已；在AI的幫助下，我花一個禮拜寫完這個專案，而Golang我才接觸兩個禮拜。」
這段話要表達的不是Golang很好學，而是當你對程式的本質有深刻的理解時，程式語言只是一種工具而已，因為背後的底層邏輯都是相通的。
高薪工程師的核心競爭力，不在於知道多少工具或語言，而在於理解需求、解決問題。
想讓AI給你最大幫助，還是要具備對應的知識水平。否則AI是對的，你就是對的，AI是錯的，你就是錯的。
結語：別讓專業成為你唯一的價值
這篇文章要傳遞的並不是「工程師已死、工程師將被AI取代」這類訊息，而是希望大家停下腳步，問問看自己：
「5年後，我今天所做的這些事還重要嗎？」
「如果AI能完成我的工作，那我的價值在哪？」
當AI持續顛覆各種專業，真正的威脅不是AI本身，而是你是否已經習慣了安逸，忽略了成長與思考。
專業只是解決問題的「工具」，而AI是工具中的新選項；老闆、客戶並不在乎你用了什麼方法，他們只在意你能不能幫他們解決問題。
過去只要會寫程式就能混口飯吃，但在AI的時代，你還需要具備其他重要的多元化技能，讓自己更難被取代。
可能是解決複雜問題的思維、跨領域整合的視野，或者是更深入的人際溝通與合作能力。
未來AI可以做到的事情會越來越多，但依然需要有人去解決問題、推進決策、承擔責任。
我無法預測未來，但我相信能夠在時代浪潮中保持競爭力的人，永遠是那些願意不斷適應、持續調整的人。
願我們都能在AI的時代中，找到屬於自己的新價值。
【人類永遠不會滿足，所以一定會有新的工作誕生】早在1928年，知名經濟學家凱因斯曾預言在未來「每天只要工作3小時，每週工時只需15小時」。但時隔近百年，這項預言並沒有成真，因為他低估了人類的慾望；在資本市場的推動下，爆肝、熬夜等問題依舊存在於多個行業。現在AI已經取代了很多人的工作，就像當年自動化工廠推出後取代了不少工人一樣。但許多產業衰敗的同時，也會催生出新的產業；像這幾十年來，互聯網和科技領域的工作正在蓬勃發展。而近幾年AI相關的機會、職缺，也在快速成長中；如果能掌握這波時代紅利，何嘗不是你超越其他人的機會呢？
節錄自：博碩文化《工程師下班有約：企業內訓講師帶你認清職涯真相！》／林鼎淵（Dean Lin） 著
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整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？
2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。
AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。
各家生成式AI重點馬上看
ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議
ChatGPT
OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。
「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。
網址：https://chatgpt.com/
ChatGPT小檔案
開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等
Gemini
Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。
「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。
網址：https://gemini.google.com/
Gemini小檔案
開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發
Grok
Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。
「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。
網址：https://grok.com/
Grok小檔案
開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷
DeepSeek
DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。
「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。
網址：https://www.deepseek.com/
DeepSeek小檔案
開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析
使用建議
生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。
綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。
針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。
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AI時代的資工人何去何從？專家：向「文組」取經是條出路
AI快速發展，當Cursor等AI助手能幫人自動寫程式、AI預期將達到「中級軟體工程師」的水準，資工系新鮮人的就業處境正面臨艱難挑戰。資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？專家認為，未來資工人才需要擁抱AI素養、運算思維，讓資工系變得「更像文科學位」。
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵另一種機會：發現文科思維的價值
當「Cursor」等AI神器能幫人自動寫程式，資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？卡內基美隆大學等程式教育專家建議，讓資工系長得「更像人文學科」，是一條出路。
隨著ChatGPT等聊天機器人的能力不斷進化，它們開始能夠像人類一樣順暢地回答問題、撰寫論文。但論及「取代人類」的挑戰，它們最有殺傷力的，還是針對電腦科學領域。
如今，大型科技公司和新創公司都紛紛推出能自動產生程式碼的AI助手，而且能力正在迅速提升。
今年一月，Meta執行長祖克柏預測，AI將在今年的某個時刻達到「中級軟體工程師」的水準。
新鮮人的境遇特別艱難。根據技術研究和教育機構CompTIA的分析，在過去三年中，尋求兩年或兩年以下經驗員工的公司數量，下降了65%。
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵
大學校園裡，以編寫程式碼為主的資工系首當其衝。這引起全美各地大學的資工系所，都在努力理解技術轉型的影響，並努力思考在AI時代該教授哪些內容。
美國頂尖資工院校之一，畢業生遍佈全球各地大型科技公司的卡內基美隆大學，資工教授柯提納（Thomas Cortina）指出，「AI確實震撼了資工教育」。儘管卡內基美隆過去在培養學生方面取得佳績，但今年，資工學院還是暫停暑期工作，邀請教職員一同規劃針對AI時代的新課程。
哥倫比亞大學的資工教授溫（Jeannette Wing）也表示，「我們正看到AI海嘯的冰山一角。」
綜合《紐約時報》訪談許多資工教育工作者，他們認為資工學科可以擴展，變得「更像文科學位」，亦即更加重視批判性思考和溝通技巧。
這與美國國家科學基金會（NSF）的想法不謀而合。
該基金會正在資助一個名為「Level Up AI」的計畫，結合大學與研究人員，共同探討AI教育的本質。
主導這項計劃的資工教授馬希爾（Mary Lou Maher）直言，「資工教育的未來可能會減少對程式設計的關注，而更專注於『運算思維』和『AI素養』。」
其中，運算思維指的是能否將問題分解成更小的任務，逐步訂定解決方案，並利用數據得出基於證據的結論；而AI素養指的是，理解AI如何運作、如何負責任地使用AI，以及AI如何影響社會。
馬希爾強調，培養「理性的懷疑」應該成為新的目標。
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》，當前最重要的求職技能是「分析性思考」、「彈性」和「社會影響力」。
報告裡也提到，「AI素養」不僅僅是為IT專業人士「錦上添花」，而是對全人類都很重要，教育部門更該強化這個技能。
歐盟與OECD也發起「人工智慧素養框架」（AILit），預期在2026年發布，幫助年輕學習者以批判性、創造性，和合乎道德的方式接觸AI。
另一種機會：發現文科思維的價值
在求職市場上，資工系畢業生也開始發現文科思維的價值。
在一片慘淡的就業前景中，北卡羅來納大學夏洛特分校的大四生德雷克（Connor Drake），幸運地在30次投遞（通常要投100-200次）後，就面試上一家科斯的網路安全實習生職位。
德雷克分享，他個人對AI的「防禦策略」，是拓展自己的技能組。除了資工專業以外，他還輔修政治學，加強學習安全與情報研究，並且擔任大學網路安全社團的負責人——如此一來，他就更能勝任網路安全專業領域的工作。
「資工學位曾經是通往就業天堂的金鑰匙，」22歲的德雷克說道，「但現在情況已不是那樣了。」
最後，儘管資工畢業的菜鳥面臨就業寒冬，但也有專家認為，AI對於「輔助軟體市場」大有前景。
如今，從醫學到行銷領域都在客製化自家的聊天機器人，這些聊天機器人軟體必須為各產業量身打造，並由這些產業的數據庫提供支援。
史丹佛大學計算機科學教授艾肯（Alex Aiken）認為，軟體工程崗位的成長可能會下降，但參與程式設計的人員總數將會增加。
因此，大專院校仍可維持對資工基礎知識和AI原理的教學，並擴展用新工具進行軟體設計的大量實務課程。
或許，有一個重要的前提是：資工學員不會太過仰賴AI本身。
卡內基美隆的柯提納表示，許多資工學生將聊天機器人視為完成作業的「靈丹妙藥」，「但他們連一半的程式碼都看不懂，」「很多人正在意識到自己寫程式碼的價值，打算重新開始。」
（資料來源：NYT, WEF, Nature, FAS）
（原文標題：AI時代的資工人該何去何從？專家：向「文組」取經）
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