專案矩陣分析與應用技巧
104學習
電子產品系統導入作業
指的是將新開發或購買的電子系統，從規劃、測試、安裝到正式運作的整個流程管理。過程中需確保系統與現有設備相容，並解決可能出現的技術問題，確保系統穩定且符合需求。具備此技能代表能有效協調跨部門資源，提升產品功能與生產效率，減少導入風險，對企業數位轉型及競爭力提升相當重要。
提升你的實力，朝專業更進一步
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充實自己，讓能力持續成長
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專案計畫與進度管制技巧
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採購作業與進料管制技巧
技術分析常用入門
邏輯思考力
生產計畫與進度管制技巧
如何使用AI學習勞動法務與風險防線實務應用【8/12】
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
電子電路專業知識認證
學到關於電路學設計必學基礎概念，例如電路圖、串聯並聯、電子材料等主題，
並對每個主題實作練習寫出淺顯易懂的講解。
讀者也能學到如何讓電路安排適當，以及如何在提升元件材料應用領域知識。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
數位邏輯設計能力認證－專業級
1. 具備數位邏輯設計實用級能力認證技術
2. 具備中級組合循序邏輯混合設計能力
3. 具備中級CPLD程式撰寫之能力
4. 具備設計與驗證的能力
5. 具備基本電路學與電子電路板的設計實作能力
6. 瞭解單晶片架構理論及實作應用
7. 培養瞭解各種電子零件包裝
8. 培養瞭解各種電子零件線路接腳
9. 具備銲接技能(DIP/THD/SMD/SOP元件)
10. 具備佈線LAYOUT技術
11. 培訓學員具備有閱讀原廠Data sheet能力
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
數位邏輯設計能力認證－實用級
1. 培養瞭解各種電子零件包裝
2. 培養瞭解各種電子零件線路接腳
3. 具備組合邏輯設計能力
4. 具備循序邏輯設計能力
5. 具備CPLD程式撰寫之能力
6. 具備訊號量測能力
7. 具備規劃架構發展流程的能力
8. 看懂程式內容並有修改之能力
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
電子元件拆與銲能力認證－專業級
1. 具備電子元件拆與銲實用級能力認證技術
2. 培訓學員具備有閱讀原廠Data sheet能力
3. 具備LAYOUT技術
4. 具備銀絲線拉線銲接標準觀念
5. 具備電路設計與驗證的能力
6. 具備基本電路學與電子電路板的設計實作
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
系統設計分析師
如何懂得關於系統與軟體設計必學基礎概念，例如系統理論與軟體開發等主題，
並對每個主題實作練習寫出淺顯易懂的講解。讀者也能學到如何讓電路安排適當，以及如何在提升元件材料應用領域知識。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
電路板設計國際能力認證 (PCB LAYOUT)－實用級
1. 培養瞭解PCB製造過程知識
2. 培養基本零組元件與基礎電子電路的認識
3. 具備電路圖繪製單層板基礎能力
4. 具備電路圖繪製雙層板基礎能力
5. 具備新增零組元件庫以及繪製能力
6. 具備PCB印刷電路板佈局設計技能
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
精選貼文，掌握第一手知識
家電為何自己燒起來？8成事故跟插頭、插座有關 5地雷不可踩
2025-08-07 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
根據日媒「Mynavi News」報導，根據日本製品評價技術基盤機構（NITE）」在2019至2024年間的統計，曾向該機構通報、與「電源插頭、電線與插座」有關的家電事故總共有219件，其中有182件釀成火災，占所有意外事件的8成以上。該機構特別提醒，民眾使用「延長線」、「插座」與「電線」時，務必注意下列5大重點，否則可能引發火警甚至傷亡。
延伸閱讀：行動電源或鋰電池起火怎麼辦？原因、預防、火災應變解析
插頭變形、燒焦、異常發燙請立即停用
若插頭因踩踏、用力拔除或彎折而變形，可能導致接觸不良，引發過熱與火災。若發現插頭表面有焦痕、過熱等情況，應立即停止使用並聯繫廠商。
插頭周圍堆積灰塵恐引發「積污導電」
插頭若未完全插入插座，空隙間容易堆積灰塵並吸附水氣，恐引發短路或「積污導電」」現象。清潔時應先拔除插頭，再用乾布擦拭。切勿噴灑酒精等清潔劑在插座孔上。
電線勿折彎、踩踏、拉扯，避免內部斷線
電線若遭外力拉扯、長期彎折，容易造成內部銅線斷裂、過熱甚至冒火。請避免將電線壓在椅腳下，也不要直接拉扯電線拔掉插頭，應握住插頭本體再拔出。
插頭插入插座時若有鬆動應立即更換
反覆插拔可能導致插座內部金屬件鬆脫，接觸不良將造成局部過熱。若插頭插入時搖晃、易鬆脫，應更換插座或請專業人員檢查。
延長線「總耗電量」不可超標
每條延長線都有標示最大可承受耗電量（如1500W），若同時插上多個大功率電器（如電暖器、吹風機），將造成電線過熱、絕緣層破裂甚至起火。使用前應詳閱家電說明書，避免超載。
電商是什麼？電商的行銷工作都在做些什麼？讓我們一起認識電商行銷工作的日常
電商行銷是什麼？
電商行銷工作會專注於提高電子商務平台流量、轉換率及成效。目標是通過數位行銷的方式去接觸與吸引目標顧客，引導他們完成購買行為。電商行銷的方式非常多樣化，包含廣告投放、搜尋引擎優化 (SEO)、社群行銷、內容行銷、電子郵件以及聯盟行銷等管道。
電商是什麼？
電商（電子商務）是指利用網路去銷售商品或服務的方式。電商平台可以是獨立網站，如品牌官網，也可以是大型市場平台，如 Amazon、Shopify、Shopee等。電商的核心是通過數位化的方式，提供更方便、更快速的購物體驗，從產品展示、到付款流程都在線上完成。隨著科技的進步，電商已經從單純的網路購物管道，轉型成為一個覆蓋行銷、物流、支付與客戶服務的綜合性生態鏈。
電商行銷平常都在做些什麼？
一個成功的電商行銷活動不僅僅是帶來流量與轉換，還需要注重使用者體驗與顧客關係的建立與維繫，以下是日常工作的內容：
1. 行銷活動策劃與執行
促銷活動策劃：設計和規劃電商平台的促銷活動（如雙11、黑五等大型購物節促銷），同時也要確保活動的內容與品牌一致，並制定活動成效目標。
活動執行：負責設定折扣、優惠券，安排產品上架、限時搶購等，與確保活動頁面與行銷素材能在時程內上線。
2. 數位行銷獲客
廣告投放：操作 Google Ads、Facebook Ads、TikTok Ads 等數位平台的廣告工具，並設定目標追蹤，如購買數或加入購物車等，並持續追蹤與優化成效。
流量導入：利用 SEO 策略提升自然搜尋流量，也會結合聯盟行銷或網紅、意見領袖行銷，去吸引更多消費者造訪電商平台。
3. 內容行銷與品牌經營
產品文案撰寫：為產品頁面撰寫吸引人的標題與描述，盡可能突出賣點並提升轉換率。
社群媒體經營：策劃社群媒體貼文與影片，在社群平台上與目標受眾互動，以提升品牌曝光與形象，甚至進一步帶來轉換成效。
內容創作：製作吸引人的文案、影音、圖片等素材，加深目標受眾對產品服務的印象與信任感。
4. 電商平台操作與優化
負責管理電商平台的產品上下架、庫存更新等。同時也要能規劃、設計出能提升網站或平台使用者體驗的方式，例如優化購物車流程或縮短結帳步驟。可以透過分析熱圖工具（如 Hotjar）或使用者行為追蹤，輔助判斷頁面需調整的地方，進一步透過設計去提高銷售轉換發生的機率。
5. 數據分析與報表製作
事前進行完善的數據追蹤規劃，使用 Google Analytics 、電商後台等數據分析工具，在執行行銷過程中，進行銷售、使用者行為的數據分析，去了解哪些產品最受歡迎、使用者回購率、同類型使用者可能也會購買的產品、或是產品動線可能的問題點等，即時去修正，持續優化行銷活動的成效。有時也會善用 A/B 測試的方式去改善動線或行銷素材。
6. 顧客關係管理 (CRM)
建立並維護顧客數據庫，劃分客戶群體，針對潛在受眾、如加入購物車但未購買者，進行再行銷或進一步的促銷活動，以提高購買量。也針對忠誠客戶提供一系列的優惠，增加回購率與黏著度。
7. 團隊協作與溝通
在執行活動期間，常會有跨部門溝通的需求，會需要與PM、工程師、物流、設計部門進行討論，整合大家想法，去達成活動目標，會需要有統整與溝通的能力，才能讓工作更有效率地進行。
該怎麼準備電商行銷工作的面試？
1.認識目標公司
面試前先去認識該公司的電商業務模式、產品類型以及目前可能的行銷策略，結合自己經歷，從中去分析公司目前的市場定位與潛在的行銷挑戰。
2.準備過去經驗的分享
提出具體的案例，例如成功提升網站流量或銷售額的數據。分享你如何解決工作中的挑戰，以及學到的經驗。如果是新鮮人，可以結合實習的經驗、或是在購物平台自售商品的經驗，分享在執行過程中遇到的問題與解決方式。
3.展現數據分析的能力
電商是個非常重視數據分析去引領決策的工作，所以分享過去曾經通過分析數據來做出行銷決策的經驗，在不影響商業機密的狀態下，試著呈現報表或視覺化圖表，融入在面試之中，展現個人數據分析能力，都能有很大的加分。
4.實務操作經驗分享
在面試中分享過去熟悉、常用的數位工具，如 Google Ads、Facebook Ads Manager 和 Shopify，並能在面試中舉例說明過往的操作經驗、遭遇的困難，以及解決方式，或是日常是如何增進自己的數位工具技能。
成為電商行銷人可能需要具備的特質
結果導向：能設置清晰的行銷目標，並積極追求結果。
數據敏感度：對數字和趨勢具有敏銳洞察力，能發現問題並迅速調整策略。
創造力：擅於設計新穎的行銷活動，以吸引顧客的眼球。
適應力與學習能力：面對快速變化的市場趨勢，能持續學習並快速調整行動。
細心與執行力：注重細節，確保每個行銷環節都能無縫銜接。
客戶導向：理解顧客需求，提供個性化的行銷解決方案。
進入電商行銷領域
電商行銷是一個結合數據分析、創造力與執行力的專業領域，對於推動品牌的數位化發展至關重要。想要進入這個行業，需要掌握多樣化的行銷技能，擁有結果導向的心態，並持續追求創新。只要準備充分，並不斷提升自己的專業能力，相信一定能在電商行銷這個充滿機遇的領域中大放異彩。
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AI 新興供應鍊 CowoS 是什麼？台積電如何透過先進封裝技術領先全球半導體市場
隨著半導體技術的不斷進步，台積電（TSMC）憑藉其先進封裝技術，如 CowoS，不斷推動晶片效能的極限。如果你正在尋找能解決晶片效能瓶頸與散熱問題的技術，CowoS 可能正是你要的答案。本文將介紹 CowoS 是什麼、其工作原理，以及台積電如何通過這項技術在全球半導體市場中保持領先地位。
▍CowoS 是什麼？
CowoS，全名「Chip on Wafer on Substrate」，是台積電領先業界的 2.5D 封裝技術之一，專門用來提升高效能運算（HPC）和人工智慧（AI）晶片的效能。這項技術將多顆晶片整合到單一基板上，透過中介層連接晶片並加速資料傳輸，進一步降低延遲與提升效能。對於需要處理大量數據且追求低延遲的應用場景，如資料中心、AI 模型訓練等，CowoS 是理想的解決方案。
▍CowoS 的工作原理
CowoS 技術的核心是將不同類型的晶片（如 CPU、GPU、記憶體）整合在一個「中介層」上，這個中介層能有效連接多個晶片，實現高速互連。相比於傳統的 2D 封裝技術，CowoS 不僅縮短了晶片之間的電路距離，還顯著提升了數據傳輸速度。
台積電的 CowoS 技術特別強調其靈活的製程整合能力，能夠將不同製程技術下的晶片（如 7nm 和 16nm）封裝在一起，提供了高效能與成本效益並重的解決方案。此外，CowoS 也具備良好的散熱性能，能減少晶片過熱的風險，適用於各種高運算需求的應用。
▍台積電與 CowoS 的關係
台積電作為全球最大的半導體代工廠之一，已經深耕先進封裝技術多年，CowoS 正是台積電在這一領域中的旗艦技術之一。自從台積電推出 CowoS 技術以來，它已經成為高效能晶片封裝的首選技術。CowoS 的推出幫助台積電不僅在製程技術上保持領先，還在封裝技術上與其他競爭對手拉開了差距。
台積電的 CowoS 技術最早應用於高效能運算晶片，例如許多 AI 加速器和 GPU 都採用了這項技術，以達到更好的效能表現。CowoS 技術還幫助台積電與全球領先的半導體公司，如英偉達（NVIDIA）和 AMD 建立了深厚的合作關係，這些公司利用 CowoS 封裝技術來提升其高階產品的性能，進而鞏固了台積電在全球高端晶片市場的主導地位。
▍CowoS 的應用與優勢
CowoS 技術在許多需要高效能、高資料傳輸速率的領域表現出色，以下是其主要的應用領域：
● 高效能運算（HPC）
CowoS 的高速互連與低延遲特性，使其成為高效能運算系統的理想選擇，能加快數據處理速度，滿足大型資料集的需求。
● 人工智慧與深度學習
AI 和深度學習模型的訓練過程需要處理大量數據，CowoS 提供的高速連接能顯著提升 GPU 與記憶體間的數據交換速度，優化 AI 運算效能。
● 資料中心與雲端運算
資料中心需要處理龐大的資料量，CowoS 技術能提升伺服器晶片的運算能力，解決傳統技術在高頻資料傳輸下的瓶頸問題。
▍台積電的 CowoS 技術提供以下優勢：
● 高度整合性：允許不同製程的晶片進行整合，靈活運用現有技術，縮短產品上市時間。
● 高效能與低延遲：透過中介層技術大幅縮短晶片之間的電路距離，提升資料傳輸速度，減少延遲。
● 成本效益與良好散熱：相比於 3D 封裝，CowoS 的散熱能力更強，生產成本更具競爭力。
▍CowoS 與其他封裝技術的比較
與 3D 封裝技術相比，CowoS 雖然佔用更多空間，但在生產成本、散熱效果和技術成熟度上更具優勢。3D 封裝技術將晶片垂直堆疊在一起，能進一步節省空間，但面臨散熱與技術複雜度的挑戰，因此尚未廣泛應用於量產。而 CowoS 技術則能較好地平衡效能與生產難度，成為台積電提供給客戶的重要選擇。
與傳統 2D 封裝技術相比，CowoS 能夠解決晶片之間的效能瓶頸，提升資料傳輸速度，成為高效能運算領域的最佳解決方案之一。
▍CowoS 的未來發展與台積電的策略
隨著 AI、5G、自駕車和高效能運算需求的快速增長，CowoS 技術的需求只會與日俱增。台積電已經計劃進一步優化 CowoS 技術，探索與更先進製程（如 3nm 和以下）的整合方案，以應對日益複雜的運算需求。未來，台積電也將繼續提升 CowoS 的生產效率，降低生產成本，進一步鞏固其在全球封裝技術領域的領導地位。
CowoS 是一項由台積電主導的先進封裝技術，透過其中介層技術實現晶片之間的高速互連，並有效提升晶片效能與散熱能力。台積電憑藉 CowoS 技術，成功滿足了高效能運算、人工智慧與資料中心等領域對高效能晶片的需求，並在全球半導體市場中保持領先地位。隨著科技的不斷進步，CowoS 技術將在未來扮演更加重要的角色，為半導體產業的進一步發展帶來新機遇。如果你對半導體封裝技術有興趣，CowoS 無疑是值得深入研究的趨勢之一。
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大學分發熱門校系 電機、材料往前衝
2026-08-18 聯合報記者柯美儀、董俞佳、許維寧 由聯合新聞網授權轉載
一一五學年大學分發入學昨放榜，熱門校系大洗牌，補教業者分析，今年二類組熱門志願，電機系霸榜、材料系首度闖進十大熱門校系，推估有原可錄取台大醫學系的頂尖考生轉向台大電機。台大註冊組主任李宏森分析，今年選擇電機相關科系的考生特別多，可能與近年晶片產業及台積電發展有關。
二類組熱門校系排名
排名校系1台大電機2陽明交大電機甲組3清大電機甲組4陽明交大電機乙組5陽明交大電機丙組6清大電機乙組7成大電機普渡雙聯組8清大材料甲組9台大物理10台大材料（資料來源：得勝者文教 製表：董俞佳 由聯合新聞網授權轉載）
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得勝者文教升學顧問陳佑榮指出，今年二類組志願排序最大的特色就是「電機、材料往前衝」。以往電機系本來就是理工組熱門選擇，但今年材料系的躍升幅度尤其明顯，台大、清大材料相關科系都首度擠進前段志願，幅度超過預期。
他指出，從志願排序可以很清楚看到「就業導向」選系趨勢。現在學生很容易取得產業與薪資資訊，高中階段就會討論科技業、半導體產業以及不同科系未來的出路，很快就會反映在志願選填上。
材料系、化工系快速升溫推測與半導體產業技術變化有關。陳佑榮說，過去談晶片產業，外界直覺會想到電機工程師負責晶片設計、線路與相關技術，但隨著先進製程持續朝二奈米、甚至一點五奈米發展，材料本身的重要性愈來愈高，「如果還使用原本的材料，可能已經無法滿足電機工程的需求」。
此外，第三代半導體近年快速發展，使材料、化工、化學背景人才的需求同步增加。陳佑榮表示，對大型半導體企業而言，當產業規模擴大、材料技術持續變化，與其不斷向外尋求專業合作，不如直接建立相關團隊，因此材料與化工人才的重要性明顯提高。
他認為，今年數學、物理、化學等考科整體難度提高，原先估計多數相關科系錄取分數應會隨考題難度下降，但部分材料、化工科系不僅沒有明顯下滑，甚至維持與去年相近水準，代表其全國排序實際上已經往前，效應比原本想像得更劇烈。
陽明交大教務長陳永昇說，半導體產業磁吸效應強，讓今年各校相關學系如電機、材料、物理等系分數都上揚，該校電機系甲組今年成績門檻二八七級分，比去年還高一級分。
台大註冊組主任李宏森分析，今年選擇電機相關科系的考生特別多，可能與近年晶片產業及台積電發展有關。台大材料科學與工程學系主任蔡豐羽認為，AI與半導體產業發展持續帶動技術需求，電機領域負責晶片電路的概念與設計，最終仍須透過材料與製程將設計實體化，因此材料本身的重要性也愈來愈高。
如何用AI準備證照考試？Gemini Notebook學習備考超實用5步驟完整解析
用AI怎麼準備考證照、檢定？本文以iPAS（經濟部產業人才檢定）的AI應用規劃師能力鑑定為例，解析如何利用學習神器Gemini Notebook（原NotebookLM）的各項功能，輕鬆備考專業證照！從利用「心智圖」和「對話提示」進入學習狀態、用「報告」和「學習卡」蒐集考題、用「對話互動」找考古題答案，以及最後進行即時測驗，本文節錄自《零花費上手！Gemini 3 / NotebookLM / Nano Banana Pro / Veo 3.x 最強 AI 組合技》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
步驟1：定義對話風格與回覆內容長度步驟2：「心智圖」、「對話提示」協助進入學習狀態步驟3：利用「報告-學習指南」、「學習卡」蒐集潛在考題用NotebookLM「報告-學習指南」蒐集考題用NotebookLM「學習卡」蒐集考題步驟4：運用「對話互動」找到考古題的答案小技巧：使用「語音摘要 - 評論」像老師給建議步驟5：透過「學習卡」、「測驗」進行即時測驗
（編按：NotebookLM於2026年7月更名為Gemini Notebook。以下為原始文章：）
蒐集潛在考題，輕鬆備考專業證照
今天要準備考試，不管是一般日常的小考、大考，就算是考證照、讀法規，NotebookLM都能幫上大忙！接下來，讓我們以準備iPAS（經濟部產業人才檢定）的AI應用規劃師能力鑑定當作情境，而該檢定會需要研讀The EU Artificial Intelligence Act（歐盟人工智慧法案），法規不只是英文的，內容還非常多，該怎麼準備才好呢？
NotebookLM網址：https://notebooklm.google.com/
【本文案例】PAS+ AI應用規劃師能力鑑定介紹>>至【104學習】看介紹The EU Artificial Intelligence Act（歐盟人工智慧法案）
如果你對於準備這個檢定有興趣，可以進入到The EU Artificial Intelligence Act的網頁（https://artificialintelligenceact.eu/），查找到相關法規資料的PDF檔。
步驟1：定義對話風格與回覆內容長度
透過定義對話風格，可以讓NotebookLM變成一位指引你學習的導師。還可以進一步選擇回覆內容的長度，決定這位導師的解說詳細程度。
定義對話風格，設定為「學習指引」
（圖片來源／旗標）
步驟2：「心智圖」、「對話提示」協助進入學習狀態
由於歐盟人工智慧法案的資料真的很多，在你匯入資料後，可能也不知道該從何開始。這時可以透過「心智圖」掌握整體法案的架構，下一步則能點選心智圖中的任一標籤，或是點選「對話提示」，幫助自己先從其中一個部分開始學習。
以點選「對話提示」為例，NotebookLM在學習指引的對話風格下，會逐步引導學習。
【對話範例】我的目標是準備IPAS（經濟部產業人才鑑定）的AI應用規畫師能力鑑定。想知道歐盟法案如何透過風險分類約束各種人工智慧應用與基礎技術？
NotebookLM在學習指引的對話風格下，會詢問你的學習目標
（圖片來源／旗標）
步驟3：利用「報告-學習指南」、「學習卡」蒐集潛在考題
NotebookLM中已有內建3個功能，可以輔助蒐集潛在的考題，分別為「報告 - 學習指南」、「學習卡」、「測驗」。
由於「測驗」雖然具有互動功能，但卻無法輕易將題目、答案複製下來，所以在蒐集潛在考題部分，建議使用「報告-學習指南」、「學習卡」。
為了縮小備考的範圍，更容易聚焦學習，可以選擇心智圖的某一標籤，或是對話提示的特定學習目標（本案例的步驟2為歐盟人工智慧法案如何透過風險分級與規範），來自訂指令，讓學習指南的內容不會太發散。我們會保留原先系統的指令，並把希望它聚焦範圍的指令補充上去。
用NotebookLM「報告-學習指南」蒐集考題
【提示詞】報告內容以「歐盟人工智慧法案如何透過風險分級與規範，平衡技術發展和基本權利保障？」為主軸。
英文部分是原先系統的指令，補充說明希望聚焦的範圍（圖片來源／旗標）
不論是測驗題、申論題，都會更切中你指定的範圍來提問：
可複製題目
測驗題會附上解答
申論題可透過對話提問，來取得答案與引用來源
（圖片來源／旗標）
用NotebookLM「學習卡」蒐集考題
學習卡也可以進一步透過指令來聚焦。
【提示詞】學習卡測驗範圍以「歐盟人工智慧法案如何透過風險分級與規範，平衡技術發展和基本權利保障？」為主軸。
設定卡片數量、設定難易度、說明希望聚焦的範圍
（圖片來源／旗標）
會顯示題目數量，並可下載題目跟檔案
（圖片來源／旗標）
下載後，會是csv檔，如果直接用Excel開啟，很可能會出現一堆亂碼。建議你將預設開啟檔案類型變更為記事本，題庫跟答案就能正常顯示。（備註：有多種方法能讓Excel正常開啟csv檔，但此處的重點是取得正確文字內容，並匯入NotebookLM，因此不在此詳述。）
將CSV檔變更為記事本（圖片來源／旗標）
將CSV檔變更為記事本，就能正常顯示完整題庫跟答案：
題庫與答案用逗號 (,) 分隔（圖片來源／旗標）
另外，由於目前NotebookLM的匯入來源尚不支援csv檔，所以你可以使用「貼上複製文字」的方式來進行匯入。
善用快捷鍵Ctrl+A（全選）→Ctrl+C（複製）→Ctrl+V（貼上），神速完成匯入！
將潛在考題，當作來源匯入NotebookLM
匯入來源（圖片來源／旗標）
步驟4：運用「對話互動」找到考古題的答案
除了可以將前一步驟的潛在考題，當作來源匯入之外，你還可以將考古題也匯入到NotebookLM。
舉例來說，iPAS有提供AI應用規劃師能力鑑定的考試樣題，讓我們嘗試把這份檔案，匯入到NotebookLM中，並在問答面板提問。
【提示詞】來源「iPAS_AI應用規劃師能力鑑定考試樣題(114年1月版)」中有一些題目，請使用「EU歐盟人工智慧法案」的內容來回覆。
（圖片來源／旗標）
如此一來，你可以方便對照題目跟答案、根據法規內容提供答案的解說，透過進一步點擊引用編號，還能查閱原文法規的內容！
【TIP】當你明確指定來源時，可以輔助NotebookLM抓到你所需要的內容範圍。所以來源命名很重要，可以幫助自己辨識來源；把提問說清楚也很重要，才不會讓AI亂生一些無用資訊出來。
小技巧：使用「語音摘要 - 評論」像老師給建議
如果有某些法規你覺得比較艱深難懂，而且用文字完全讀不下去時，語音摘要功能就派上用場了！我們先前已經在第4章提過，透過「自訂」就能進一步下指令，讓語音摘要生成的內容更符合你的需求。有關於提示詞的小技巧，你可以掌握幾個提問方向：
設定主題範圍
明確指出特定問題進行討論
使用某個地區的慣用語氣
聚焦目標受眾（如兒童、專家）
設定時間長度
這裡我們要特別介紹的是語音摘要中的評論格式，這個格式可以提供專業評論、意見，並協助改善內容。
所以你可以把自己填答申論題的內容，作為一筆來源匯入到NotebookLM。進一步請它使用歐盟人工智慧法案檔案作為依據，來給予填答狀況的建議。
這個做法就有點像是你作答完之後，有一位老師來給予你口頭上的建議與講評～
步驟5：透過「學習卡」、「測驗」進行即時測驗
「學習卡」、「測驗」功能可以提供給你互動型態的測驗模式，你可以指定卡片數量、問題數量、難易度，並且能下指令，讓它依據你目前的需求來生成。
【提示詞】學習目標是準備IPAS（經濟部產業人才檢定）的AI應用規劃師能力鑑定，希望先以「歐盟人工智慧法案的風險分級與規範」作為學習範圍。
【自訂學習卡】設定卡片數量、輸入指令、設定難易度
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【自訂測驗】設定問題數量、輸入指令、設定難易度
（圖片來源／旗標）
在生成之後，可以看到「學習卡」、「測驗」的題庫類型是不一樣的。
「學習卡」（左）和「測驗」（右）的題庫類型不一樣（圖片來源／旗標）
如果你希望在互動時，NotebookLM可以直接回答你問題，而不是一直追問你的學習狀態，可以把對話風格改回「預設」，或是自訂指令，讓它擔任一位解題專家。
使用學習卡或測驗時可點選「說明」，會在對話面板中解說
如果採用「學習指引」的對話風格，NotebookLM會再追問你目前的學習狀態
若採用「預設」的對話風格，NotebookLM會直接提供解釋
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（圖片來源／旗標）
節錄自：旗標《零花費上手！Gemini 3 / NotebookLM / Nano Banana Pro / Veo 3.x 最強 AI 組合技，打造全能工作流》／施威銘研究室 著
量子電腦還沒商用，電子六哥已搶進！緯創、鴻海、廣達各押什麼？
從電子六哥到工研院，「量子電腦」成為熱門話題。然而業界共識是，最快商業化時間在2029年之後，甚至量子主流的技術路線都還沒確定，為什麼現在就成為兵家必爭的重點？解析緯創、鴻海、廣達、仁寶如何搶進量子電腦，前哨戰已經開打。
文／楊孟軒 圖／楊孟軒、王建棟、邱劍英攝 由天下雜誌授權轉載
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量子和資料中心高度綁定鴻海明年推出通用型量子電腦廣達押注三大路線領先新創仁寶主攻「量子退火」與輝達平台應用工研院8吋廠替量子新創做晶片量子電腦關鍵5問答
電子六哥搶進量子電腦，手段路線都不同，背後邏輯是量子是AI基礎建設的延伸。亞馬遜、微軟等大客戶，都在加速投入。
「量子技術出來後，可以解決很多問題！」一提到量子電腦，負責前瞻技術的緯創技術長沈慶堯充滿熱誠。
其實，緯創在量子電腦鴨子划水，十分低調。然而，一出手就大手筆購買一台20位元的量子電腦，暫放在美國，等到內湖研發中心完工後會運回台組裝。鮮為人知的是，緯創也透過較外圍的基金，間接投資量子新創公司，進行技術交流。「我不能告訴你是投哪幾家，」沈慶堯神祕地賣了關子。
緯創研發團隊目前積極投入量子演算法、系統架構到相關零組件研究。沈慶堯強調，量子學習曲線非常長，緯創邊做邊學，尋找未來切入商業市場的定位。
事實上，過去半年，從電子六哥到工研院，「量子電腦」成為熱門話題。然而業界共識是，最快商業化時間在2029年之後，甚至量子主流的技術路線都還沒確定。但為什麼現在就成為兵家必爭的重點？
緯創資通董事長林憲銘。（圖／王建棟攝，由天下雜誌授權轉載）
延伸閱讀：廣達、緯創徵召量子電腦人才！台灣電子五哥研發落地加速搶人
量子和資料中心高度綁定
因為，量子電腦最大的買家，就是電子六哥的AI伺服器大客戶們──北美的大型雲端服務商。「量子就是AI基礎建設的延伸，」沈慶堯一語點破。
未來量子電腦不會直接取代AI伺服器，而是在未來高效能運算架構之內，和GPU、CPU分工合作。資策會MIC產業顧問施柏榮分析，調配不同形態運算單元的「異構運算」，以及因應量子特性延伸出的「資料中心基礎設施管理」（DCIM）能力，是量子時代決勝關鍵。
未來資料中心從算力分配、訊號傳輸和水電等，都要重新設計。關鍵零組件也有差異，量子運算對溫度的敏感度遠超AI伺服器，不再是散熱而已，超導體等量子運算需要接近絕對零度（約攝氏-273度）的極低溫環境，「溫控一旦失準，熱雜訊增加，可能大幅提高錯誤率，影響量子電腦的運算效率。」
而低溫載板與基板、低溫線束、控制與讀取電子、冷凍設備到光通訊傳輸，這些都是國內系統廠需要提前佈局並加強的能力。
而大客戶AWS、微軟，近期在量子電腦的研究都有巨大突破。微軟今年6月發表以代理式AI協助開發最新的量子晶片Majorana 2；AWS去年也推出Ocelot量子晶片，並逐步擴增Amazon Braket平台上提供的量子運算服務。
工研院電子與光電系統研究所所長張世杰觀察，在AI伺服器時代，電子六哥取得巨大成功，是因為很早就投入資源。如今大客戶紛紛投入量子研究，他們也希望在商機爆發前，透過投資新創或購入設備，提前摸索系統整合的技術與商業定位，複製AI時代的成功經驗。
鴻海明年推出通用型量子電腦
電子六哥各自研究的路線、採取的路徑都不同。唯一自建量子電腦的是鴻海。新店寶高智慧產業園區，除了是鴻華先進研發電動車的重要基地，更藏著一座籌備3年的量子電腦實驗室。
純白明亮的空間中，好幾座層架佈滿錯綜複雜的線束，其中，一個巴掌大小、白色透明的圓柱體，上頭鎖滿了零件，這正是用來抓住離子的「離子阱」。
鴻海研究院離子阱實驗室主任林俊達解釋，利用高精度的電極產生電場來捕捉離子，接著利用雷射光束照射離子，產生量子疊加態與量子糾纏，進行量子計算。
一手推動實驗室成立的，正是鴻海董事長劉揚偉。2021年、AI還沒盛行前，兼任鴻海研究院院長的他，認為十年後最重要的技術就是量子電腦，也看好量子電腦會成為鴻海邁向轉型升級的關鍵，因此找來林俊達等學者，投入離子阱技術。
鴻海董事長劉揚偉，一手推動量子實驗室成立。（圖／天下資料，由天下雜誌授權轉載）
Google、IBM巨頭選擇的「超導體」路線，與半導體製程緊密相關。而離子阱的設備則仰賴精密加工，這正是鴻海的專長，也是鴻海有本錢打造量子電腦的主因。
林俊達分享，實驗室的核心設備主要由鴻海負責電動車動力系統、機器人，以及精密模、治、檢具的C事業群操刀製造，例如刀鋒型的電極，兩個電極之間的間距只有200到300微米距離，大約2到3根頭髮而已。真空腔也不簡單，抽完真空後，還要烘烤兩週，把隱藏氣體都趕走，打造相當於外太空等級的超高真空環境，「拿到國際量子社群展示時，也被稱讚品質很好，」他驕傲地說。
目前鴻海量子團隊有10多名成員，將逐步擴展到30人。林俊達解釋，鴻海離子阱其實有潛力能塞進50位元，但關鍵是必須對每一顆離子做好精密控制，因此目標是設定在2027年推出5到10位元的通用型量子電腦。屆時將成為中研院的20位元超導體量子電腦之外，唯一台灣民間製造、且是離子阱路線的量子電腦。
廣達押注三大路線領先新創
向來是技術狂的廣達董事長林百里，當然不可能錯過量子電腦。去年股東會時就強調，比起人形機器人，他更看好量子電腦。
相較於鴻海自製，廣達則在量子電腦路線尚未明朗的情況，選擇三大路線各投資一家新創。
廣達在超導體路線投資的美國Rigetti Computing，是美國商務部投資的9家美國量子公司之一；離子阱技術、英美合資企業Quantinuum，獲得輝達投資；中性原子路線的法國Pasqal，則是全球第二家出貨百位元等級的量子電腦公司，僅次於IBM。
Pasqal技術長兼執行總監杭伊耶（Loïc Henriet）曾告訴《天下》，他認為，廣達對量子領域的投資相當有策略性，在不同技術路線中，選擇全球最有前景的企業。
廣達在這三家新創加起來投資約30億台幣，未來在量子晶片和周圍控制電子設備的製造，也保有合作機會。
廣達董事長林百里與輝達執行長黃仁勳。（圖／邱劍英攝，由天下雜誌授權轉載）
仁寶主攻「量子退火」與輝達平台應用
仁寶的路線則跳脫硬體思維，把重點放在量子電腦的應用。
由於量子電腦硬體規格和主流技術都尚未決定，一名仁寶高層就透露，仁寶決定提早建立軟體與演算法的實力，確保未來硬體成型時，能夠無縫接軌。
2022年，仁寶就成立專職量子團隊，隸屬智慧裝置事業群，研究量子能怎麼使用。
最終，團隊決定專注於開發「量子退火」技術。有別於通用型量子技術什麼都能解，量子退火是專門解決某一類問題，提供最佳化解，例如製藥、物流、金融等。
但仁寶現階段並非已真正使用量子電腦運算，而是用GPU來「模擬量子運算」，「GPU運算效益與準確度，甚至優於早期的量子電腦，」前述高層說。
這也可以說明為什麼仁寶和輝達緊密合作。仁寶以自家演算法搭配CUDA-Q軟體平台，鎖定新藥開發領域中「分子對接」環節，也就是模擬藥物與蛋白質、受體如何對接，進行優化，比起傳統方法，速度能夠提升3500倍。
工研院8吋廠替量子新創做晶片
與仁寶同集團的金寶，則投資了1000萬美元，在輝達入股的美國超導體量子新創SEEQC，並協助開發其控制晶片所需的室溫控制裝置。事實上，SEEQC不只和金寶合作，極低溫控制晶片也是由工研院的8吋晶圓廠所製造。
經濟部、工研院成立量子產業技術推動辦公室。（圖／經濟部提供）
經濟部正是希望藉此吸引國外量子公司，來借助台灣的半導體和電子製造實力。
4月底，經濟部成立「量子產業技術推動辦公室」，由工研院負責執行，張世杰分析，相較於2021年國科會成立的「量子系統推動小組」，這次更強調的是商業化與產業落地。
儘管Google、IBM等聚焦超導體的巨頭，把量子晶片視為最高核心與機密，從設計到製造都不借他人之手，但台灣的半導體製造能力，仍吸引不少新創公司。
除了SEEQC，張世杰透露，芬蘭量子指標公司IQM已經到高雄設立辦公室，並將5位元的量子電腦放在台灣半導體研究中心；其他陸續也有歐洲、北美、亞洲的一線量子新創和大廠和工研院接洽。
從電子六哥、半導體廠到工研院，都提早投入戰局，量子電腦的前哨戰，已經開打。
量子電腦關鍵5問答
量子電腦是什麼？有哪三大量子硬體路線？
量子電腦是利用量子疊加態與量子糾纏等原理進行運算的技術。以文中鴻海採用的離子阱路線為例，其原理是以電極捕捉離子、再用雷射照射產生疊加與糾纏來運算；此外，業界主要還有超導體（Google、IBM）與中性原子（法國Pasqal）兩大路線。
電子六哥為什麼現在就搶進量子電腦，而不是等技術成熟再進場？
因為量子電腦最大的買家，正是電子六哥既有的AI伺服器大客戶——北美雲端服務商。緯創技術長沈慶堯指出「量子就是AI基礎建設的延伸」，量子電腦未來不會取代AI伺服器，而是與GPU、CPU在運算架構中分工合作，對電子六哥而言等於延伸既有供應鏈，而非切入全新市場。
台灣科技大廠在量子電腦領域各自怎麼佈局？
緯創購入一台20位元量子電腦並間接投資新創；鴻海自建離子阱實驗室，目標2027年推出5到10位元通用型量子電腦；廣達在超導體、離子阱、中性原子三路線各投資一家新創，合計約台幣30億元；仁寶專注量子退火演算法並與輝達合作優化新藥分子對接；而仁寶集團旗下的金寶，則投資美國超導體新創SEEQC，協助開發控制晶片所需的室溫控制裝置。
量子電腦為什麼需要接近絕對零度的環境？
因為超導體等量子運算對溫度極度敏感，需要接近攝氏零下273度的環境；溫度控制若出現偏差，雜訊會隨之上升，進而影響運算的準確度，這也是資料中心設計與低溫零組件佈局的關鍵挑戰。
台灣政府如何佈局量子產業，吸引國際量子公司來台？
經濟部於今年4月底成立「量子產業技術推動辦公室」，由工研院執行，較2019年國科會成立的「量子系統推動小組」更強調商業化；工研院8吋晶圓廠已為美國超導體新創SEEQC製造極低溫控制晶片，芬蘭IQM也在高雄設辦公室並將5位元量子電腦放在台灣半導體研究中心。
（原文標題：量子電腦還沒商用，電子六哥已卡位！緯創、鴻海、廣達各押什麼？）
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AI預測電池材料結構準確率達96％ 臺科大吳亮廷獲鴻海科技獎肯定
國立臺灣科技大學化工系博士生吳亮廷（右）榮獲2026鴻海科技獎應用組肯定，於頒獎典禮接受頒獎，研究成果展現臺科大在人工智慧與能源材料跨域研究的實力。（臺科大提供）
國立臺灣科技大學化工系博士生吳亮廷，在江志強教授指導下，結合人工智慧與第一原理熱力學計算，建立鈉離子電池層狀氧化物正極材料結構預測模型，可依材料組成預測其較可能形成的晶體結構，預測準確率約達96%，有助於縮短新材料開發時間、降低試誤成本。研究成果發表於國際能源材料頂尖期刊《Advanced Energy Materials》，並在黃炳照講座教授及邱昱誠教授共同推薦下，榮獲2026年鴻海科技獎首屆新增應用組肯定，展現臺科大在能源材料、人工智慧與國際合作研究上的深厚實力。
2026-08-10 國立臺灣科技大學 發布
近年來，再生能源快速發展，如何建構安全、低成本且高效率的儲能系統，成為全球能源轉型的重要課題。目前廣泛應用的鋰離子電池雖然性能成熟，但鋰資源成本及供應限制，使鈉離子電池逐漸受到重視。由於鈉資源豐富、價格低廉，因此被視為下一世代儲能技術的重要方向。然而，鈉離子電池正極材料的設計仍面臨挑戰，其中材料最終形成的晶體結構，將直接影響電池容量、循環壽命及鈉離子傳輸效率。
臺科大化工系博士生吳亮廷以「結合機器學習與第一原理熱力學計算預測過渡金屬層狀氧化物陰極材料之堆疊相穩定性」研究，榮獲2026鴻海科技獎應用組肯定。研究運用人工智慧建立鈉離子電池正極材料結構預測模型，有助於加速新材料開發。（臺科大提供）
吳亮廷表示，鈉離子電池常見的層狀氧化物正極材料主要形成P2或O3兩種堆疊結構，各自具有不同特性。P2結構通常具有較佳的鈉離子傳導能力，而O3結構則具備較高初始容量，因此如何在材料合成前預測最終會形成哪種結構，一直是材料設計的重要課題。過去研究多仰賴較簡單的線性模型進行判斷，但面對組成複雜的新材料時，預測能力仍有限。
為提升預測準確性，研究團隊整理270種已由實驗驗證的層狀氧化物材料資料，建立完整資料庫，並萃取鈉濃度、過渡金屬離子勢、離子半徑、游離能、混合熵等關鍵材料特徵，比較多種機器學習模型的預測能力。結果顯示，深度神經網路能有效學習不同材料特徵間複雜的非線性關係，在未參與訓練的測試資料中，預測準確率約達96%；進一步以近年文獻中的80種新材料驗證，仍維持相近的預測能力，展現模型良好的可靠性與應用潛力。
除了建立高準確率的預測模型外，研究更進一步揭示影響材料結構形成的重要機制。團隊發現，過渡金屬離子勢、鈉含量及過渡金屬混合熵，是影響材料形成P2或O3結構的三項關鍵因素。其中，過渡金屬混合熵代表材料中不同金屬元素的多樣性及組成均勻程度。研究指出，較高的混合熵有助於穩定O3結構，為未來透過元素設計開發新型電池材料提供新的研究方向。
值得一提的是，本研究並非僅利用AI進行資料分析，而是進一步結合靜電分析、密度泛函理論（DFT）、蒙地卡羅模擬及熱力學分析等方法，從原子尺度驗證機器學習找到的規律。研究證實，鈉離子與過渡金屬、鈉離子彼此間的交互作用，以及材料的混合熵效應，確實會影響材料結構穩定性，使人工智慧預測結果具備扎實的物理與化學基礎，而非僅止於統計相關性。
這項研究源自臺科大長期推動的國際合作。吳亮廷於博士期間赴德國于利希研究中心（Forschungszentrum Jülich）交流，與Payam Kaghazchi教授研究團隊合作，接觸大量鈉離子電池材料資料與第一原理模擬技術；返臺後，在指導教授帶領下，結合臺科大能源材料研究能量與人工智慧分析方法，完成模型建立與理論驗證，並陸續發表於國際期刊。
吳亮廷於研究室透過電腦進行材料模擬與數據分析，運用人工智慧結合第一原理熱力學計算，建立鈉離子電池正極材料結構預測模型。（臺科大提供）
吳亮廷從大學、碩士到博士皆就讀臺科大化工系。他表示，臺科大提供完善的研究設備、跨領域合作環境及國際交流機會，讓學生得以從材料設計、理論模擬到人工智慧分析，建立完整的研究能力，也促成此次與德國研究團隊的合作契機。他坦言，原本認為模擬研究距離產業應用仍有一段距離，直到獲得鴻海科技獎後，更深刻體會到人工智慧與材料模擬對新能源產業的實際價值。
臺科大近年持續推動人工智慧、能源科技及國際合作研究，鼓勵學生投入跨領域創新，透過理論分析、實驗驗證與國際交流，培育兼具基礎研究與產業應用能力的人才。此次研究成果不僅展現臺科大在新能源材料研究的深厚實力，也為人工智慧協助材料設計提供新的發展方向，未來有望加速新世代鈉離子電池材料開發，為全球能源轉型與永續發展貢獻創新解方。
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半導體職涯怎麼選？非本科想進IC Design House該怎麼辦?
對許多即將畢業的理工科同學來說
職涯規劃仍是一大難題
今天整理了常見科系對應的半導體職缺
幫助大家找到更適合的道路
除此之外
文末特別整理了由聯發科學長 Lester 推薦的關鍵職缺
為非本科系同學提供更多進入 IC Design House 的可能性！
【常見科系對應半導體職缺】
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💡電機系出路：
▪︎ IC設計工程師 - 負責積體電路的設計和開發
>> https://tw104.pse.is/6tcqmt
▪︎ 電路設計工程師 - 模擬和數位電路的設計
>> https://tw104.pse.is/6tcqn5
▪︎ 系統驗證工程師 - 負責IC的測試和驗證
>> https://tw104.pse.is/6tcqn9
💡機械系出路：
▪︎ 設備工程師 - 負責半導體製造設備的維護和優化
>> https://tw104.pse.is/6tcqnq
▪︎ 機械設計工程師 - 設計和開發半導體製造設備
>> https://tw104.pse.is/6tcqnx
▪︎ 熱模擬工程師 - 封裝形式對晶片熱應力模擬
>> https://tw104.pse.is/6tcqnz
💡材料系出路：
▪︎ 材料研發工程師 - 研究和開發新型半導體材料
>> https://tw104.pse.is/6tcqp4
▪︎ 製程工程師 - 優化材料的製造流程提高生產效率
>> https://tw104.pse.is/6tcqp7
▪︎ 品質工程師 - 確保材料的品質和可靠性
>> https://tw104.pse.is/6tcqpb
💡化工系出路：
▪︎ IC設計製程工程師 - 優化材料的製造流程提高生產效率
>> https://tw104.pse.is/6tcqpd
▪︎ 化學工程師 - 研究開發半導體製造中的新型化學物質
>> https://tw104.pse.is/6tcqpg
【晶片設計公司轉職小撇步】
有些同學可能會覺得自己是「產線系」
認為只有進入晶圓代工廠才是唯一的選擇
但講師 Lester 提到，其實只要提早規劃好職涯路徑
還是有很高的機會可以成功轉職到上游的晶片設計公司！
關鍵在於選擇那些「能夠與上游廠商密切互動」的職位
以下是 Lester 推薦給有志於進入 IC 設計公司的同學的職缺方向：
📌 產品工程師： https://tw104.pse.is/6tcqpm
📌 製程整合工程師： https://tw104.pse.is/6tcqpr
📌 客戶服務工程師：https://tw104.pse.is/6tcqpv
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工研院親揭 「全球電信產業」面臨的4大關鍵趨勢
2025-03-14報導 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
全球行動通訊大會（MWC）作為移動通訊產業的風向球，今年吸引超過10.9萬人參與。為協助臺灣業者掌握國際趨勢並拓展商機，工研院14日舉辦「MWC 2025 展會直擊：AI 驅動未來通訊與智慧應用研討會」，聚焦 MWC 2025的關鍵議題—「開放」（Open）與「AI人工智慧」對電信產業未來發展的深遠影響。工研院指出，5G-Advanced （5G-A）階段的「5G+AI」將推動商用部署、加速產業轉型。未來，電信業者與設備商將透過開放技術與 AI，優化網路管理、提升用戶體驗，並推動智慧交通、無人技術、沉浸式購物等創新應用，為通訊產業帶來新商機。
工研院副總暨產業科技國際策略發展所長林昭憲表示，MWC 2025展會凸顯電信產業正加速邁向開放架構與AI創新應用。從5G-A發展到地空整合通訊技術，各大企業積極運用AI提升網路管理效率、優化應用場景，並推動電信服務的市場化。臺灣在全球硬體供應鏈中占據關鍵地位，然而，面對 AI 技術的快速演進，產業需加速推動AI創新體驗多元化，強化市場應用，提升AI在消費市場與企業端的滲透率。
隨著AI進入各行各業，臺灣應鼓勵產業跨界合作，將AI深入智慧製造、醫療、零售、車聯網等領域，打造高附加價值的解決方案。此外，在全球電信與科技業加速邁向AI驅動的數位轉型之際，臺灣可憑藉供應鏈整合優勢，加強與國際夥伴的技術合作，從硬體製造擴展至AI 軟體與應用服務，確保在全球市場中持續保持競爭優勢。工研院指出，今年展會聚焦四大關鍵趨勢：Open RAN與Open Gateway發展、AI驅動電信數位轉型、5G-A的應用創新與貨幣化，以及地空整合通訊技術演進。
關鍵趨勢一：透過「開放」實現全球互聯，重塑通訊產業生態
MWC 2025強調Open對電信產業未來發展的重要性，推動5G商用部署與變現。在Open概念下，Open RAN與Open Gateway是兩大核心技術。Open RAN方面，O-RAN聯盟持續推動RAN轉型，朝向開放、智慧化、虛擬化發展，確保互通性。目前已有29個準商用及商用案例、57個測試案例，並簽署17件合作備忘錄。O-RAN聯盟與3GPP合作，將開放架構標準與5G、6G融合，奠定AI應用基礎並提升安全性。未來將透過RIC技術優化網路管理，提升開放前傳網路性能，並應對AI安全需求。
Open Gateway方面，為開發者提供標準化的網路瀏覽權限，打破營運商之間的技術壁壘，加速創新應用落地，全球移動通信系統協會（Groupe Speciale Mobile Association, GSMA）在2023年發起的Open Gateway計畫已獲80%全球電信商參與，市場規模將達到3,000億美元。本次展會中，電信商Vodafone、Orange等展示Open APIs發展，NOKIA與Telefonica合作推出無人機管理API，Ericsson擴展生態系至13家國際電信商。未來將聚焦5G-A與AI結合，拓展垂直應用與新商機。
關鍵趨勢二：電信業借力「AI」從傳統產業轉型科技產業
「5G+AI」正成為從前端電信業者到後端電信設備商的核心成長動力，本次展會展現AI在垂直領域及行動通訊產業的應用潛力。除車聯網、運動賽事轉播、無人機等這類型強調低延遲性能的應用外，電信商也展出數位仿生、數位雙生、語言生成、水質分析及機器人等AI解決方案，並廣泛應用於智慧網路管理。AI技術主要透過智慧控制器（RIC）呈現，亦或是功能型的系統如節省基站能耗、調節網路流量、調整天線訊號發射方向等用途。從此次展出的AI應用與網路智慧管理成果可見，電信商正積極增強技術能力，利用AI創造額外收入，並加速向科技公司（Telco To Techco）轉型。
關鍵趨勢三：邁入5G-A時代，AI融合與電信服務貨幣化成重點
電信業與設備商積極合作，展示創新服務與商業應用。在消費場景方面，無人化技術成為未來商店經營的重要輔助，如藉由機器手臂補貨、自駕車、無人商店等；沉浸式購物體驗則採用了人形機器人、AI虛擬角色互動與導購，貨架則搭載感應辨識技術，能自動播放影音廣告或產品介紹，提升購物體驗。
近年來，電信營運商聚焦於娛樂與競賽領域，透過AI技術與數位轉播提升體驗，如國際賽事與演唱會的即時訊息強化、同步翻譯，並利用AI優化攝影機影像品質與視角，為觀眾提供更沉浸的觀賽體驗。治安維護、防災與救災也為電信營運商創造來自政府端穩定收益，電信營運商透過4G/5G、衛星通訊、無人機基地台等多元網路整合，支援治安維護、防災救災，確保大型活動通訊穩定，並應對災後復原需求。
此外，車聯網解決方案成為發展重點，車聯網與智慧交通擴展至無人機與電動垂直起降載具（eVTOL），打造立體交通環境，依賴路側感知與數據共享，並運用數位孿生技術預測城市交通，降低車禍、緩解壅塞、優化人流疏散，提升整體交通管理效率。
關鍵趨勢四：地空整合全覆蓋通訊具共識，次世代通訊技術摸索中前行
本次展會有超過20家廠商展示衛星相關的通訊服務、終端設備、立方衛星。相位陣列平板天線（Phased Array Flat Panel Antennas）為衛星接收主流，適用於窄頻IoT與低軌衛星寬頻。傳統衛星業者則探索多軌道整合，拓展航空、海運、採礦等應用。3GPP NTN發展成為衛星通訊的關鍵，預計Release 19標準確認後，業界將依3GPP NR NTN規範推進。歐盟衛星群計畫（IRIS²）將採多軌道300顆衛星組成通訊系統，Hispasat與SES等公司已展示相關技術。
展望6G通訊世代，地空整合與全覆蓋通訊成為趨勢。同時，通訊感知融合技術（Integrated Sensing and Communication, ISAC）應用於智慧居家照護逐漸受到重視，透過Wi-Fi監測老人、小孩與寵物動態。可重構智慧表面（Reconfigurable Intelligent surface, RIS）則用於解決通訊盲區，並已有商用產品亮相。
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如何進入「心流」狀態？開啟大腦自動駕駛模式的5個必備條件
想提升工作效率、進入全神投入的「心流」狀態？其實不用靠運氣，這能被設計與訓練。作者為劍橋大學醫學博士，指出開啟大腦自動駕駛模式的5個工作關鍵條件，以及6個方法打造全情投入的職場環境，更能持續專注的高效工作。本文節錄自《大腦配速的心流工作術》。
文／米圖．斯托羅尼
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要觸發「心流」狀態的5個條件職場遊戲化，激發投入、提升生產力6招打造全情投入的職場環境
要觸發「心流」狀態的5個條件
我們常會把「心流」想像成一種演化上保留下來的開關，能讓大腦變成一台自動推進的機器，從不斷自我升級和提升存在價值的過程中獲得喜悅。由於「心流」狀態能讓挑戰自我、突破舒適圈的過程，自然而然變得令人愉悅，因此在這個快速變遷的知識工作環境中，「心流」成為一項無價的成功利器。
要觸發「心流」狀態，任何工作都必須具備以下五個核心條件。
一、挑戰性：需要追求某個具備挑戰性的目標。
二、明確的目標：必須清楚知道應該如何去完成這項挑戰。
三、技能匹配：你的技能應該受到適度的挑戰，但不至於超出負荷。
四、即時且明確的回饋：應該持續收到清楚且即時的回饋訊息。
五、動機：必須真心渴望一次又一次地克服挑戰。
俄羅斯方塊這款遊戲，被認為非常容易讓人進入類似「心流」的狀態。這是一款益智類電子遊戲，玩家需要盡可能快速地將落下的方塊拼進剛好吻合的空格中。每當螢幕出現一個方塊，就構成一項挑戰。當你成功將它放到適當的位置時，會感到如釋重負，而這種愉悅體驗會讓你忍不住想再來一次。你會在一個既具挑戰性又還可應付的難度上持續挑戰，隨著技巧提升，遊戲也會變得愈來愈難。方塊掉落的速度愈來愈快，努力與愉悅交替來回，形成一種激烈的節奏。沒多久，你就會完全沉浸在遊戲裡，彷彿一切變得毫不費力。
建立在挑戰與解決之上的努力與回饋這場障礙賽，會在不同的時間框架中展開。舉例來說，當你正在為一款產品設計新方案時，挑戰會持續到最終設計完成為止，但每當你想到一個新點子，這項挑戰就會暫時緩解一下。在運動比賽中，真正的挑戰是最終贏得比賽，但每當成功做出練習過的動作、感受到觸覺回饋或是得分時，也都會經歷到那種挑戰暫時被化解的片刻。
職場遊戲化，激發投入、提升生產力
愈來愈多企業運用遊戲業的策略，讓原本枯燥的工作變得有趣，激發員工投入其中，進而提升生產力。這些策略多半圍繞在挑戰與回饋兩大原則，因此與內在動機的概念密切相關。比方說，當你在倉庫默默地擺放貨架時，如果和同事比賽誰擺得更快，這份工作馬上就會變得更有趣。如果有一個「進度追蹤器」，每當你搬完一定數量的物品，就會發出提示音並送出一枚徽章，則工作的單調疲乏感也會大大減輕。第一種方法提供挑戰，第二種方法則給予回饋。
如果把兩者結合，原本無聊的理貨工作就會變成雙人遊戲。只要稍加巧妙調整，這個遊戲甚至可能讓你進入「心流」狀態，並因為覺得好玩而主動想理貨。
在《遊戲化實戰全書》（Actionable Gamification: Beyond Points, Badges, and Leaderboards）一書中，作者周郁凱（Yu-kai Chou）強調徽章必須在適當的時機發放，也就是在克服挑戰之後立即頒發，才能產生最大的激勵效果。這強調了在「心流」狀態中挑戰與回饋交互循環的重要性，以及努力與獎勵之間的關係，是內在動機的根本基礎。除了比賽與徽章之外，有些職場還會使用儀表板（搭配即時分析資料）與待辦清單（每勾選一項就能獲得分數），來維持這種挑戰與回饋的動態循環。
6招打造全情投入的職場環境
雖然不是所有知識工作都適合遊戲化，例如逐行檢查大量程式碼、解決棘手難題或研讀充滿法律術語的報告，但即使是最枯燥的任務，也能透過設計帶來一點挑戰與樂趣。
在一個讓各位擁有行動自主權的工作環境，你可以決定要做的任務、執行的順序和節奏，並在某個領域持續穩定地進步，更可能激發內在動機。外在的物質獎勵會牽動你的行為，反而削弱內在動機。如果做某件事是為了贏得地位、金錢或其他具體的報酬，那麼注意力就會停留在那些獎賞上，而忽略了過程中的內在愉悅。真正的內在樂趣來自於行動的過程，而非最終的結果。
以下六個方法，可以打造一個讓人為了工作本身就願意全情投入的職場環境。
一、明確定義每個人的角色，讓團隊清楚知道在事情完成時該歸功於誰。
二、提供清楚的行動路線圖，讓每個人了解自己的工作目標與執行方式，也能掌握在哪些情況下，努力可以換得最大的回報。
三、了解每個人的興趣、技能與目標，盡可能指派與這些特質相符的任務。
四、肯定努力的過程，不論結果如何，都應以某種方式給予獎勵，即使只是承諾改天再補償，也算是一種獎勵與肯定。
五、培養堅持公平的職場文化。當獎勵（包含讚美與肯定）分配不公時，員工會對「努力將有收獲」這件事失去信心，進而中斷挑戰與解決問題之間的正向循環。
六、密切留意疲勞、無聊與壓力的徵兆。這些因素會使人脫離「內在動機驅動」的狀態（二檔），也就無法達到「心流」。如果原因是任務難度與技能不符，那麼調整這個落差，就能創造更有利於激發內在動機的條件。
所有引導內在動機的途徑，其實都圍繞著一個共同主題：向未知領域擴展。當發揮自我技能的極限時，就容易進入「心流」狀態；而「學習進展」本身的意涵，就是學習尚未掌握的事物。
當感受到不確定性時，發揮自我極限去迎接挑戰，並動員資源全力應對時，那股緊張感，其實源自大腦藍點神經網絡所釋放的去甲基腎上腺素。這種神經傳導物質會在腦部的神經末梢擴散，促進新的神經連結，使大腦變得更有彈性、更有發展空間，也更能擺脫舊有規則並吸收新知。這樣的過程，或許有助於解釋為何有些人在面對強烈挑戰時會感到振奮，甚至形容那是一種「活著的感覺」。從某個角度來看，緊張來自於與未知的碰撞，而那股生命力，則來自踏入未知所帶來的刺激感。
我們之所以會在探索未知時感覺「真正活著」，也許是因為擴展我們「已知世界」的驅動力，使我們得以延續生命。這種不斷更新與擴充知識的內在動力可能正是面對突如其來或災難性變化時，幫助我們適應環境的關鍵。它曾經拯救了我們的祖先，也造就了如今的我們。
節錄自：樂金文化《大腦配速的心流工作術：AI時代從A到A+的高效法則，讓大腦在對的狀態做對的事》／米圖．斯托羅尼 著
黃仁勳「AI五層蛋糕」是什麼？ 台積電、廣達、台達電在哪一層？相關工作機會盤點
NVIDIA執行長黃仁勳提出「AI五層蛋糕」（Five-Layer cake），將AI產業拆解為能源、晶片、基礎設施、模型、應用五層架構。台廠供應鏈有哪些？台積電、廣達、緯穎、研華各在哪一層？從「AI五層蛋糕」看AI產業地圖及相關工作機會。
文／《104職場力》
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黃仁勳為什麼說AI是一塊「五層蛋糕」？AI五層蛋糕架構及台廠工作機會AI五層蛋糕：你的位置在哪一層？
NVIDIA執行長黃仁勳將在6月1日在台北流行音樂中心發表GTC Taipei開場演說，內容預計聚焦於AI領域的最新技術進展，以及展示「五層蛋糕」（Five-Layer Cake）架構生態系。「AI五層蛋糕」架構包括：能源、晶片、基礎設施、模型、應用，分別是什麼意思？不論你是理工背景的工程師，還是文商管背景的工作者，本文為你拆解這五層結構、台廠關鍵佈局，以及相關的104工作機會！
黃仁勳為什麼說AI是一塊「五層蛋糕」？
圖片來源：NVIDIA官方部落格
NVIDIA（輝達）創辦人暨執行長黃仁勳，在2026年初就提及AI是由五層架構組成，並於2026年3月GTC大會前夕於輝達部落格發表「AI五層蛋糕」論述，將AI定位為「不可或缺的基礎設施，就像電力與網路一樣」。
在大部分的電腦運算歷史中，軟體都是「預錄好的」，由人類編寫演算法，再由電腦執行。AI打破了這個模式，讓電腦首次能夠理解非結構化資訊，並即時生成智慧。正因為智慧是「即時生成」的，整個底層的運算架構就必須從頭設計，這，就是五層蛋糕存在的原因。
黃仁勳把AI產業比喻成一塊五層蛋糕，由下而上共有五層堆疊的架構：能源、晶片、基礎設施、模型、應用。他強調，每一個成功的應用程式，都依賴其下方的每一層架構，一直向下延伸至支撐其運行的發電廠。
而他也指出，這項建設才剛剛開始。「我們目前僅投入了數千億美元，但仍有數兆美元規模的基礎設施尚待建構。」在全球各地，晶片工廠、電腦組裝廠、AI工廠以前所未有的規模在興建，這正成為人類史上規模最大的基礎設施建設工程。
延伸閱讀：預言技職崛起！黃仁勳不勸你寫程式：AI時代最缺的新貴，是水電工
AI五層蛋糕架構及台廠工作機會
五層架構由下而上環環相扣：能源 → 晶片 → 基礎設施 → 模型 → 應用，缺少任何一層，整個系統就無法運作。每一層都有對應的技術需求與產業生態，也各自需要不同類型的人才：
※點擊可查看工作機會
AI五層蛋糕涵蓋內容相關台廠第一層：能源涵蓋資料中心用電、電源供應及儲能系統。台達電、光寶科技、華城電機、中興電工、士林電機等第二層：晶片涵蓋GPU、ASIC與HBM等。台積電、聯發科、世芯-KY、創意電子等第三層：基礎設施涵蓋伺服器、資料中心建設、散熱系統、高速網路與電力輸送等系統。鴻海、廣達、緯創、緯穎、技嘉、英業達、奇鋐、雙鴻等第四層：模型涵蓋語言、生物、化學、物理、醫療等多領域的開源與閉源模型。（目前以美系科技大廠為主）第五層：應用涵蓋軟體、智慧醫療、藥物研發、自動駕駛、工業機器人與企業AI助理等。研華、達明、所羅門、凌華等
【第一層】能源 Energy：AI 的電力根基
最底層是能源。即時生成的智慧，需要即時的電力。每一個生成的詞元（token），都是電子流動、熱能被管理，以及能源被轉換為運算能力的結果。能源是AI 基礎設施的第一性原理，也是限制系統能產生多少智慧的根本約束。由於我們每問AI一個問題、每讓AI生成一張圖，背後都是真實的電力消耗。當AI工廠規模愈大、模型愈複雜，電力需求就愈龐大。
涵蓋產業：發電與電力供應業、重電設備業、綠能與儲能產業
台廠佈局：台達電、光寶科技、華城電機、中興電工、士林電機等（點擊公司名稱看工作機會）
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延伸閱讀：黃仁勳喊 AI 時代電力好重要 大同、華城、中興電迎大商機
【第二層】晶片 Chips：將電力轉換為算力
位於能源之上的是晶片，晶片層同時也是台灣最具全球競爭力的一層。這些處理器被設計用來大規模、高效地將能源轉換為運算能力。AI工作負載需要龐大的平行運算能力、高頻寬記憶體，以及高速互連技術。晶片層的進展，決定了AI能以多快的速度擴展，以及智慧成本能降到多低。
GPU（圖形處理器）、AI加速晶片（ASIC）、高頻寬記憶體（HBM），都屬於這一層。
涵蓋產業：先進半導體製程、IC設計、晶圓代工與先進封裝技術
台廠佈局：台積電、聯發科、世芯-KY、創意電子等（點擊公司名稱看工作機會）
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【第三層】基礎設施 Infrastructure：AI工廠的骨架
在晶片之上的是基礎設施，包括土地、電力輸送、散熱、建設工程、網路，以及將數萬顆處理器協調運作為單一機器的系統。這些系統就是AI工廠，它們的設計目的並非儲存資訊，而是製造智慧。包括AI伺服器的組裝、資料中心的散熱系統、高速網路交換器，都屬於這一層。
涵蓋產業：AI伺服器代工組裝、散熱系統、網通設備及資料中心機房建置
台廠佈局：鴻海、廣達、緯創、緯穎、技嘉、英業達、奇鋐、雙鴻等（點擊公司名稱看工作機會）
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【第四層】模型 Models：理解世界的AI大腦
基礎設施之上是模型層。AI模型能理解多種類型的資訊，包括語言、生物、化學、物理、金融、醫療，以及真實世界本身。語言模型只是其中一種類型。目前最具變革性的進展，正發生在蛋白質AI、化學AI、物理模擬、機器人技術，以及自主系統等領域。黃仁勳指出，開源模型在此扮演關鍵角色，研究人員、新創公司、企業甚至整個國家，都仰賴開源模型參與先進AI的發展。
涵蓋產業：大型語言模型開發商、各垂直領域AI模型開發等
台廠佈局：目前仍以美系科技廠商為主（OpenAI、Google、Meta、Anthropic），但工研院、資策會推動繁中模型。
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【第五層】應用 Applications：真正創造經濟價值
最上層是應用層，也是經濟價值產生之處。包括藥物研發平台、工業機器人、法律助理、自動駕駛車等，其中自動駕駛車是一種體現於機器中的AI應用；而人形機器人則是體現於軀體中的AI應用。應用層是台灣產業轉型的最大機會。
涵蓋產業：軟體、AI代理、機器人、自動駕駛及各行業導入的AI賦能產品與服務
台廠佈局：研華、達明、所羅門、凌華等（點擊公司名稱看工作機會）
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延伸閱讀：文組翻身？AI時代英文系最吃香？黃仁勳點名頂尖人才最重要的3大能力
AI五層蛋糕：你的位置在哪一層？
AI為產業帶來巨大變革，創造更多就業機會。黃仁勳在「五層蛋糕」部落格文章中提到：「參與這場變革並不需要電腦科學博士學位。」因為支撐這波AI基礎設施建設所需的人力極為龐大，AI 工廠需要電工、水管工、配管工、鋼鐵工人、網路技術員、安裝人員及操作員，這些都是技術性高且薪資優渥的職位，而且目前供不應求。
他也以放射科醫師為例說明AI如何創造更多就業而非取代工作，AI現在可以輔助解讀掃描影像，但對放射科醫師的需求仍持續成長。當AI承擔更多日常判讀工作時，放射科醫師得以專注於判斷、溝通和照護，醫院整體生產力隨之提升、服務更多患者，並僱用更多員工。
生產力創造產能，產能創造成長。具備電機背景的人可以從能源層與晶片層切入；若你有製造、供應鏈經驗，基礎設施層的伺服器代工廠正在大量招募；有商管或產品背景，應用層的AI產品經理與企業導入顧問需求也在快速成長。
面對這波AI浪潮的求職機會，如果你希望一次接觸多家企業人資主管，現場了解公司和職務，104人力銀行「2026職涯博覽會」將於7月4日在台北世貿一館舉行，包含美光、台達電等超過300家知名企業現場徵才，是新鮮人踏出求職第一步的絕佳機會。2026年，市場上有78萬個職缺在等著新鮮人，6.7萬個AI舞台正在擴張，62%機會不限科系，立即報名，踏出第一步，敢出發，就有路！
立刻報名【2026職涯博覽會】
（參考資料：NVIDIA官方部落格）
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Power BI 是什麼？Power BI 對工作上的 5 大幫助，零基礎怎麼自學 Power BI？
在現今的數據驅動時代，如何高效地分析、視覺化和報告數據，成為各行各業必備的技能之一。而 Power BI 正是一款強大的商業智能工具，能夠幫助使用者將數據轉化為有價值的商業洞察，並做出明智的決策。這篇文章將介紹 Power BI 的基本概念、它在工作中的五大幫助，以及如何從零基礎開始學習 Power BI。
一、Power BI 是什麼？
Power BI 是由微軟開發的一款商業智能 (Business Intelligence, BI) 及數據視覺化工具。它能將來自不同資料來源的數據彙整到一個平台上，進行分析、視覺化並生成互動式報告或儀表板。無論是數據分析師、業務主管，還是任何需要根據數據做決策的人，都可以通過 Power BI 來理解和利用數據，無需具備高深的編程或數據科學知識。
二、Power BI 對工作上的 5 大幫助
1. 提高數據可視化能力
Power BI 使得企業中的各類數據變得更直觀。透過簡單的圖表和儀表板，使用者能快速看到趨勢、異常和模式，從而輕鬆做出即時決策。對於決策者來說，它提供了一個清晰的數據圖景，有助於快速掌握公司運營狀況。
2. 提升數據分析效率
與 Excel 等傳統工具相比，Power BI 的自動化功能和預先設計好的數據模型能大幅縮短數據處理時間，並提升分析精度。Power BI 能夠從多個不同的資料來源獲取數據，無需重複手動匯入，這對於經常處理大量數據的員工來說是極大的幫助。
3. 促進團隊協作
Power BI 的一個亮點是它的協作功能。企業中的成員可以共享報告和儀表板，進行即時協作。這意味著團隊可以同時訪問和分析同一套數據，確保所有人都基於相同的信息進行決策，從而避免資訊不對稱的問題。
4. 支持數據實時更新
Power BI 的另一個重要特性是其實時更新數據的能力。這意味著不僅能夠快速查看數據變化，還能根據最新的數據做出即時調整。這對於快節奏的商業環境中，尤其是需要密切監控KPI的行業如銷售、供應鏈和客服，都是極具價值的功能。
5. 多元化的應用場景
Power BI 的靈活性使其能夠應用在不同的業務領域。無論是財務報表、行銷數據分析，還是人力資源數據管理，Power BI 都能提供相應的解決方案。它支持多種格式的數據匯入，並且能夠生成個性化的報告，這使得它能夠滿足不同部門的需求。
三、零基礎怎麼自學 Power BI？
對於零基礎的學習者來說，學習 Power BI 的第一步是掌握基本概念和操作，然後逐步進入更深入的數據分析技能。以下是學習 Power BI 的幾個建議步驟：
1. 熟悉 Power BI 界面和基本功能
首先，可以透過官方文件或線上資源了解 Power BI 的基本介面和功能。熟悉如何匯入數據、創建簡單的圖表和儀表板是入門的關鍵。
2. 選擇合適的線上課程
參加線上課程是快速入門的一種有效方式。以下兩堂課程是學習 Power BI 的優質推薦：
從Excel到Power BI數據視覺化
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f9cc35cc-497a-4d9a-8bff-fa63fd483ff1
Power BI 零基礎入門
這堂課針對完全沒有商業智能經驗的學習者，課程會帶你從認識 Power BI 的基本功能開始，循序漸進地學會如何運用它來處理數據並生成報告。
Power BI 高效數據分析與視覺化
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/68e834c3-e940-4ec5-bce1-bd78da37cc46
如果你已經有一些數據分析的背景，這堂課程會更加注重如何利用 Power BI 進行更深入的數據分析與視覺化，幫助你打造專業且具有洞察力的報告。
3. 實戰練習
學習過程中，動手實踐是非常重要的。學習者可以利用 Power BI 免費版，匯入自己的工作或學習數據，練習製作各類圖表和報告，積累實戰經驗。
4. 參加社群討論和交流
Power BI 擁有強大的使用者社群，加入論壇或社群交流能夠幫助你解決學習中的疑問，並且學習其他使用者的最佳實踐經驗。
5. 持續學習和深入挖掘功能
Power BI 是一個持續更新的工具，因此學習它的過程也是不斷進步的過程。隨著對工具的深入了解，可以學習 Power Query、DAX（Data Analysis Expressions）等進階功能，進一步提升數據分析的效率與精度。
四、學習 Power BI 的幫助是什麼？
Power BI 的強大之處在於它的可擴展性與易上手。從入門到進階，學習 Power BI 的過程不僅幫助提升了數據處理的能力，還開拓了對商業智能的認知。無論是新手還是有經驗的分析師，都能從 Power BI 的多功能性中受益。兩堂課程各具特色，入門課幫助學習者穩固基礎，而高階課程則著重實際應用和深入技巧。透過實戰演練與社群交流，能快速掌握這項技能，進而在職場中脫穎而出。
學習 Power BI 不僅是提升工作效率的方式，更是未來職場競爭力的重要一環。如果你正在尋找提升數據分析能力的方法，Power BI 絕對值得一試！
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！