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在職場上,AI這項技能意味著能夠利用先進技術分析數據、提升效率及創造智能解決方案。掌握這項技能的人能夠自動化重複性任務,挖掘商機,並做出更具前瞻性的決策。企業越來越尋求具備這方面能力的人才,以提升競爭力和創新力。此外,懂得這項技能的人可在多個領域發揮,包括金融、醫療、製造及服務業等,對於求職者而言,將大幅提高就業機會與薪資潛力。
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關注人數 218 人
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。

知識長

李建緯

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17小時前

想轉職 AI 工程師,該先學什麼?6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
最近,X 上一篇題為 《How to become an AI Engineer in 6 months》的文章引發不少關注。這份路線圖之所以被討論,不是因為它鼓吹速成,而是它提出了一個很貼近當前職場需求的觀點:現在企業需要的 AI 工程師,很多時候不是從零訓練大型模型的研究員,而是能把現有模型、API、資料與工具整合起來,做成可用產品與工作流程的人。
根據這份整理,AI 工程師的核心工作,通常包括串接 LLM API、設計 prompt 與上下文流程、建立聊天或搜尋系統、整合資料庫與外部工具、處理結構化輸出,以及優化成本、速度與穩定性。換句話說,這份角色更接近軟體工程、產品開發與流程自動化的交會點。
這份 6 個月路線圖,最重要的不是「學更多」,而是「學對順序」。第 1 個月先把 Python、Git/GitHub、CLI、HTTP/API、JSON、基本 SQL、Pandas 與 FastAPI 打底,因為原文認為 AI 工程首先仍是軟體工程;如果連基本程式、API 與資料處理能力都還不穩,後面的 AI 應用很容易只停在 demo 階段。
第 2 個月,重點進入 LLM 應用開發,包括 prompt 設計、結構化輸出、tool calling、streaming responses、對話狀態管理、成本與 token 概念、失敗處理與 prompt injection 基本意識。第 3 個月則聚焦在 RAG,也就是讓模型能根據自己的文件與資料回答問題,這也是客服機器人、企業知識庫、文件搜尋等場景最常見的核心能力之一。
第 4 個月開始,路線圖進一步談到 agent、工具、workflow 與 evals。原文特別提醒,不是每個問題都需要 agent;有時一個 prompt 就夠,有時 workflow 比 agent 更穩。真正重要的,是知道該怎麼選擇,以及如何用評估機制去判斷系統是否真的變好。第 5 個月則轉向部署、可靠性與產品化,包括 Docker、背景任務、queue、驗證與 API key 管理、logging、observability、prompt/version management、成本監控、rate limits 與 caching。
到了第 6 個月,這份路線圖建議學習者開始選定方向,往三種角色收斂:AI Product Engineer、Applied ML / LLM Engineer,以及 AI Automation Engineer。前者偏向使用者產品與 AI 功能開發,後兩者則更接近模型效果優化或企業流程自動化。對求職者來說,這一步的意義在於:不能只停留在「我有在學 AI」,而要把能力整理成職缺看得懂、作品集也講得清楚的樣子。
如果把這篇路線圖放回台灣職場來看,它最大的提醒其實不是「6 個月能不能成功轉職」,而是:AI 時代的競爭力,越來越像是把技術、工具與工作場景整合起來的能力。 企業不一定每一家都在找模型研究員,但會愈來愈需要懂 API、懂資料流、懂自動化,也懂得把 AI 接進產品與流程的人。這段屬於本文根據原始路線圖內容做的職場延伸整理。
A還有一個很務實的提醒:一定要做作品。 作者多次強調,不管是 Python 練習、API 串接、RAG 還是 agent,都不能只停留在看教學,而要真的做出專案、放上 GitHub、部署出去,讓別人能試用。對轉職者來說,這點尤其關鍵。因為當市場上很多人都說自己「會用 AI」,真正能拉開差距的,往往不是上過多少課,而是有沒有做出一個可被驗證的作品。
說到底,這篇路線圖最值得記住的一點是:未來企業需要的,不只是會使用 AI 工具的人,而是能把 AI 做成工作成果的人。對想轉職、想加值、想提升職場競爭力的人來說,與其一開始追逐最新工具,不如先建立一條能走完、也能做出作品的學習路。
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19小時前

行政、總務、人資必看!別讓重複雜事掏空你的職涯,2026 數位轉型關鍵:打造個人專屬「AI 工作流」
在職場中,你是否也常陷入這樣的循環:
週而復始的會議紀錄: 聽著錄音檔反覆確認,花費 3 小時只為整理出一份長官不一定會細看的紀錄?
碎裂的行政庶務:淹沒在大量的 Email、排班、請購單與報支流程中,沒時間做更有價值規劃?
手動更新的報表:每天重複抓取 Excel 數據、貼上簡報,只為了週報上的幾個數字?
如果你是行政、總務、人資或專案管理 (PM)職類,2026 年的職場競爭力已不再看你「做得多快」,而是看你如何「讓 AI 代勞」。
為什麼「AI 工作流」是 2026 年最該投資的技能?
過去我們學 AI,大多是學「怎麼問 ChatGPT 問題」。但真正的職場高效率,不是單點的問答,而是連點成線的**「工作流(Workflow)」。
透過 AI 與自動化工具(如 Google Sheets、n8n 或專屬 AI 助手)的串接,你可以實現:
1. 資訊自動分流:當收到特定 Email 時,AI 自動摘要重點並同步到 Notion 任務清單。
2. 秒級生成 SOP:只要錄製一段操作影片,AI 就能幫你產出圖文並茂的標準作業程序。
3. 智能會議助手: 從語音轉文字到「決議事項自動追蹤」,甚至自動排定下次會議時間。
實戰派學習:104 學習精靈 × 緯育 TibaMe 「AI 行政工作流學習營」
針對渴望轉型的職場人,104 推出全台首屆 **[AI 行政工作流學習營]**。這不是一門只教理論的課,而是針對真實辦公室場景設計的「實作營」。
本課程的三大核心競爭力:
1. 從「會用工具」到「會蓋流程」
課程不只教 ChatGPT,更帶領學員實作 AI 自動化專案。學員將學習如何串接不同的數位工具,親手打造一套能持續運作的「虛擬助手」。
2. 兩週假日直播營:陪跑式學習
學習最怕孤軍奮戰。本營隊採取兩週循序漸進的模式(5/17、5/31),中間搭配專屬 LINE 群組共學,講師親自指點迷津,讓你在學習過程中遇到卡關時,能立刻得到解答。
3. 104 獨家認證:履歷即刻加分
完訓後可取得 【104 完訓認證】 並直接加入 104 履歷中。在企業求職時,這不僅代表你具備行政能力,更具備「數位轉型」的實戰力,是爭取高薪、跳槽大廠的關鍵籌碼。
誰適合這門課?
行政/總務/法務人員:想要從庶務中抽身,轉向更有價值的行政管理職。
人資/經營管理:負責企業流程優化,需要導入 AI 降低人力成本。
行銷/企劃/PM: 處理大量數據與專案進度,需要 AI 協助追蹤與產出報表。
職涯成長建議:別等被取代,先學會支配 AI
當大眾還在擔心「AI 會不會取代我的工作」時,聰明的職場人已經在學習「如何指揮 AI 做事」。這門課程將是你從 「被動執行者」轉變為 「數位優化師」的起點。
立即掌握轉職加薪密碼:
👉 [【2天假日直播學習營】第一屆 - AI行政工作流學習營](https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/55c82d6e-c7a8-4732-8b7b-9378e5679091)
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03/24 14:23

2026 iPAS AI應用規劃師:費用大幅調降、考題悄悄進化,現在入場最划算
3月21日,iPAS AI初級應用規劃師「115年第一次能力鑑定」已順利完成考試。這張由經濟部核發的國家級證照,正逐漸成為職場AI能力的重要指標。自2025年首次開辦以來,四梯次共吸引超過 1.4萬人到考,目前已有逾 6,500人通過認證成為「有照」AI專業人才,同時已有超過 4,500家企業響應iPAS,承諾提供通過者優先聘用與薪資獎勵。
🏆 榮登2026年2月 Top3 熱門證照:
▶️【點我免費做初級模擬測驗】
▶️【點我免費做中級模擬測驗】
💰 費用史上最低,現在入場最划算
初級每科只要 400元(約原價3折),中級 500元
優惠期限:115〜116年,117年起恢復原價
🔄 考題持續進化:更強調「能不能解決問題」
本屆題目設計不只考名詞定義,更大量出現企業實務情境,考生需要判斷如何在真實場景中選擇並應用 AI 解決方案。觀察本屆題目走向,光懂技術已不夠用——能把 AI 說清楚、算清楚、做安全,才是這張證照真正在篩選的人。
📋 科目一核心考點(人工智慧基礎概論)
• 模型評估與防雷思維:看到高Accuracy不能高興太早,要會識別 Data Leakage(資料洩漏)、類別不平衡等陷阱,並知道如何用SMOTE或資料增強補救
• 可解釋AI(XAI)題型明顯增加:要能根據溝通對象選對工具——向工程師用SHAP找問題根源、向客戶用反事實解釋說明如何改善結果、影像模型用Saliency Map確認模型有沒有「看錯地方」
• 情境應用題比重提升:題目給出真實業務場景,考生需判斷該用分類、偵測還是分割任務,並考量邊緣AI部署與Buy vs. Build決策
📋 科目二核心考點(生成式AI應用與規劃)
科目二聚焦生成式AI的應用與規劃,從商業評估到安全合規,涵蓋多個實務面向(以下考點整理供參考,實際範圍以官方簡章為準):
• 商業評估:計算ROI、TCO、API Token費用,能用商業語言評估專案可行性
• 提示工程與LLM:掌握思維鏈(CoT/ToT/GoT)等提示設計模式
• RAG企業知識庫(本屆重點):理解資料分塊(Chunking)策略、MCP協議與AI Agent框架,解決「AI為何回答不準」
• 模型部署與優化:LoRA微調、知識蒸餾、負載平衡等落地工程概念
• AI安全合規:同態加密、SynthID、C2PA標準,防範Deepfake與資料洩露
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