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功能測試是確認軟體或系統的各項功能是否依照需求正常運作的過程,重點在模擬使用者操作,檢查每個功能是否達到預期效果。這項技能能幫助避免產品上線後出現錯誤或缺陷,提升品質與使用者滿意度。在職場上,具備這項能力代表你能有效找到問題、確保產品符合規範,對軟體開發、品質管理等職務非常重要。
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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。
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功能測試(function test) 學習推薦

一零四線上嚴選

小編

2022/10/19

【學習賈伯斯精神】開發一個自己的產品吧!
我們說想像力、創意是很難的東西,甚至是一種天賦;
但就小編認為,可以把想像力、創意付諸行動、具體實現,
則更有價值、甚至也是科技與文明進步的重要驅力。
因此今天想要透過課程,讓大家能夠將自己的創意、想法,
有機會能夠落地實現。透過今天的課程,我們將能夠學習到:
創新創業的重要性、硬體開發完整流程、硬體產品開發的風險評估、甚麼是設計循環、硬體設計與製作方式、測試與生產、品質檢驗與品管、建立物料表單等。
課程開始,先讓大家知道創新創業是甚麼,為什麼重要,甚至告訴我們自己為何要做創新創業。當您知道了為何要創新創業時、起心動念想要開始行動後,我們就要先了解硬體開發完整流程,因為這是從設計、製作、測試、生產、品管直至推出的整套流程,缺一不可。而每個產品的開發,開始時都需要思考時間成本、費用成本及市場狀況,因為這些事項中,均有風險需要預先評估及預測。投入硬體開發之初,最重要就是要做出差異化,這時候課程就分享了創意發想的方法。有了好的想法之後,就要開始讓創意變成實際;這時候就必須了解如何制定產品規格、進而進行產品設計。
產品的開發流程,絕對不會一次落入精細的設計與微調中,而是應該設計草圖、製作草模,以最低的成本與時間,驗證出當自己的創意落地之後,原本想像有何差異,確認好方向,就可以依據測試結果進行修改與細緻的設計;進入設計的流程時,課程也建立我們工業設計、機構 (械) 設計觀念。在設計完成後進入製造階段,課程也將提供我們各種不同的材料的製作方法,並且進行小批量的生產後,檢驗製作良率與品質控制。當前面的事情都已經完成後,其實就已經進入大量生產的最終階段。課程最後,會教授在整個開發過程中,可以輔助的工具,例如:BOM表、成本估算方法、品質檢驗方法等。
今日推薦課程,希望能夠讓各位有機會可以開發出自己的硬體產品,或對於硬體開發有興趣的人,可以更進一步認識硬體開發,與應該注意的地方。感謝各位
推薦課程網址:
祝您 工作順利、學習愉快
小編陪您每日學習成長1%
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19小時前

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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