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「機器學習：負責設計、開發及優化機器學習模型，以從大數據中提取洞察並支持商業決策。需深入理解數據分析、統計學及相關編程語言（如Python、R），並具備良好的數據處理能力。該角色需跨部門協作，與工程師及產品經理密切合作，確保技術解決方案符合業務需求。面對台灣職場特有的快速變化與創新需求，需具備靈活應變及創新思維，並有效溝通以解釋技術概念給非技術同事。要求具備良好的專案管理能力，能獨立推進專案，並持續學習最新的機器學習趨勢，促進組織的數位轉型。」
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    04/23 16:39

    【未來人才必備】四大AI證照 線上模擬測驗免費測
    AI技術正以前所未有的速度改變全球職場樣貌，也讓「擁有AI證照」從加分項，成為求職、轉職乃至升遷的核心關鍵。根據104學習精靈發布的《2024職場學習白皮書》指出，AI相關職務的薪資比非AI職務高出 52%，顯示AI技能不僅是科技趨勢，更是開啟高薪職涯的門票！
    本文整理四張最受矚目的AI證照，無論你是剛入門還是想精進專業，都能快速找到最適合你的學習路線！
    🔥 四大熱門AI證照介紹與優勢
    1. iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定（初級）
    • 由經濟部產業發展署主導，工研院執行，具高度公信力，廣受企業認可。
    • 適合對象：非技術背景人士，如行銷、企劃、管理等職務。
    • 證照優勢：聚焦AI應用規劃能力，強調實務導入，讓你在不同領域運用AI解決問題。
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    2. 生成式AI課程認證
    • 由Google官方推出的免費課程與認證，全球通用。
    • 適合對象：想快速了解生成式AI應用、Prompt設計與實戰技巧的學習者。
    • 證照優勢：短時間內掌握生成式AI（如ChatGPT、Gemini等）應用技巧，幫助提升內容創作與工作自動化效率。
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    👉 Google 8堂免費AI課程：
    3. AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals
    • 由微軟推出的入門級AI證照，國際認可度高。
    • 適合對象：希望建立基礎AI概念、了解機器學習與深度學習應用的人。
    • 證照優勢：擁有此證照，不僅能為履歷加分，更能為未來進階學習（如AI Engineer、Data Scientist）鋪路。
    👉 證照資訊：
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    4. 生成式AI能力認證
    • 專為生成式AI應用設計，重點在於提升Prompt設計與AI協作效率。
    • 適合對象：已經有基礎認知，想進一步強化生成式AI應用深度的人。
    • 證照優勢：貼近職場需求，尤其在內容產製、數據分析、客戶服務領域應用廣泛，有助於提升即戰力。
    👉 證照資訊：
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    生成式AI能力認證 模擬試題｜104學習精靈
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    16小時前

    ChatGPT當機、免費額度用完！還有哪些AI生成吉卜力的替代網站？
    ChatGPT-4o推出的吉卜力風格照片生成功能，在社群上引爆瘋狂熱潮！但當面臨ChatGPT當機，或是免費額度用完，還有哪些替代AI工具可使用？，本文精選3款頂尖吉卜力風格肖像生成器，讓你輕鬆將照片變身宮崎駿動畫人物！
    FlexClip：提供專業的AI吉卜力風格圖片轉換器，能夠快速將照片轉換成宮崎駿風格。有多種吉卜力風格可選，介面簡單。
    1. 搜尋「FlexClip 吉卜力」點入特定頁面
    2. 上傳照片，選擇生成風格
    3. 點選生成（免費帳號可生成一次）
    Getimg.ai：英文介面，除了個人照片，還能生成吉卜力風格桌布、海報。也可以透過文字提示增銷生成圖像內容。
    1. 進入Getimg.ai首頁，網址：https://getimg.ai/home
    2. 點選「Generate Image」按鈕
    3. 選擇「SD」頁籤，在Model選項選擇「Ghibli Diffusion Style」
    4. 在Prompt下方點選「Describe image」，上傳圖片，圖片就會自動轉換成英文描述
    4. 點選「Create 1 image」（每月有免費100點數，生成一張圖1點）
    insMind：提供吉卜力濾鏡，捕捉宮崎駿作品中的精髓，讓使用者照片製入吉卜力動畫特有的魔幻氛圍。
    1. 搜尋「insMind 照片變卡通」點入特定頁面
    2. 上傳照片，選擇「Ghibli」濾鏡
    3. 點選「產生」（免費註冊就有4點，一張圖1點）
    現在就可以趕快試試看！
    ChatGPT當機、免費額度用完！還有哪些AI生成吉卜力的替代網站？
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    本課程帶領你從Python語法Skill邁入Web API服務開發，讓程式語言技術正式進入應用系統開發領域，整合您已經具有的爬文或者資料分析等技術，形成跨異質系統的整合與開發能力，更能往後推向整合AI Service功力，進行各類系統介接，跨入服務端領域的開發。
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    R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練
    R語言是開源的統計程式語言，常用於開發統計、資料分析軟體系統，課程中我們將從R/R-Studio入門，從統計分析、資料探勘與機器學習的原理與技巧，讓學員有能力進行相關的資料分析技術與資料視覺化整合應用。本門課適合想瞭解R語言，作為進入大數據分析基礎，或進行量化研究、進階資料視覺化。
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    Spark首部曲：實務基礎入門篇
    這門課程將讓你了解Spark的核心基礎與環境建置、 學習Scala語言到實作Streaming串流分析。在熟悉Hadoop基礎概念後，若想要深入學習大數據，那你的下一步絕對要學Spark！這堂課程中，我們將用Spark玩轉資料，挑戰背後無限商機！並讓您透過此三部曲學程輕鬆進入大數據分析領域。
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    使用 PyTorch 作為主要開發工具，實作深度學習程式開發與應用，課程共有10個學習重點，包括神經網絡原理、回歸分析和最小平方法、梯度下降法、反向傳導、損失函數、學習率與優化器、機器學習處理流程等，讓你掌握人工智慧所需知識，理解和優化模型，提高準確率並開發深度學習應用在各種產業上。
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    成為 AI 科學家｜機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧
    在這門機器學習的課程中，將詳細介紹分類模型的選擇與使用，對於數學不好的人，會透過詳盡解說演算法的每個步驟來補不足，對於實際進行模型訓練、參數調整與評估的注意事項，也會在這一門課中完整的帶你了解，除了認識機器學習概念之外，還可以實作出最完整的機器學習應用。
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    機器學習實戰
    有了一些Python基礎，想要更深入了解人工智慧、機器學習嗎？快跟著周凡剛老師的線上課程，學習Scikit-learn套件，建立機器學習模型，並利用演算法分析平常難以分析的資料，跟著TibaMe的Python人工智慧課程，帶領你實際操作最新演算法，且實作分析資料！
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    01/09 00:00

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    他如何自學 機器學習 並成為一位 資料科學家？｜人物專訪｜旅日資料科學家與機器學習工程師｜李孟 Lee Meng｜珊蒂微AI
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    04/22 14:57

    🧠 Google 推出《提示工程》白皮書：教你和 AI 好好說話的秘密
    你是不是常常覺得 AI 回答有點答非所問，或者明明問題很簡單，回應卻一大篇繞來繞去？其實問題很可能出在——你怎麼問。
    這個月，Google 推出了由開發者關係專家 Lee Boonstra撰寫的《Prompt Engineering》白皮書（提示工程白皮書）。裡面不只是介紹怎麼寫 prompt，而是從原理到實戰，帶你一步步掌握「怎麼和 AI 說話」，讓 Gemini 模型真正幫上忙。
    📘 這本白皮書有什麼特別？
    這份 68 頁的白皮書不走理論路線，而是聚焦在實用的提示設計技巧，適合開發者、內容創作者、數位行銷人，甚至是剛接觸生成式 AI 的新手閱讀。
    它特別針對 Google 自家的 Gemini 大型語言模型（透過 Vertex AI 或 API 使用），整理出一系列好用又經過驗證的提示設計方法。裡面不只有說明，還有範例、應用情境和最佳實踐，非常實戰取向。
    🔍 白皮書重點：10 種好用的提示技巧＋範例
    1. 零樣本提示（Zero-shot prompting）
    直接發問，不提供任何範例，考驗模型的直覺理解力。
    例如：「解釋什麼是量子糾纏，用簡單的方式讓高中生也聽得懂。」
    2. 少樣本提示（Few-shot prompting）**
    提供一兩個例子，幫助模型模仿語氣與邏輯。
    例如：「請模仿以下範例撰寫商品文案：商品：極簡筆記本，特色：環保、可平攤、質感黑色。」
    3. 系統提示（System prompting）
    為整段對話設定角色與任務規則，常見於API使用開場。
    例如：「你是一位專業的職涯顧問，請根據用戶提供的履歷給出升遷建議。」
    4. 角色提示（Role prompting）
    讓AI扮演特定身份來產出對應語氣的內容。
    例如：「請扮演一位資深產品經理，分享你帶過最難忘的一場簡報經驗。」
    5. 上下文提示（Contextual prompting）
    給AI足夠的背景資訊，提升回應的準確度與實用性。
    例如：「背景：我正在為行銷團隊設計年度簡報。請幫我產出一頁‘趨勢預測’的內容，針對2025年AI行銷工具發展。」
    6. 思維鏈提示（Chain-of-Thought, CoT）
    引導AI按部就班地邏輯推理，特別適合用在數學、推理題。
    例如：「請逐步推理並計算出以下問題的答案：一台機器每天可生產200個零件，5台機器工作3天總共可生產多少？」
    7. ReAct提示（Reason + Act）
    結合「思考」與「執行」兩步，幫助AI先判斷再回應，甚至進一步執行行動。
    例如：「請先分析這篇文章的主題，再生成一條適合的SEO標題，並格式化成 Markdown 標題語法。」
    8. 自動提示工程（Automatic Prompt Engineering, APE）
    把寫提示這件事也交給AI，讓模型產出不同版本的prompt並自我優化。
    例如：「我想讓AI幫我撰寫商品評論摘要，請你幫我產生5組不同風格的提示語供測試。」
    9. 格式化輸出（例如JSON）
    讓AI輸出的內容有結構，便於程式處理與後續使用。
    例如：「請根據以下產品資料，生成對應的 JSON 格式資料，並保留key名稱。」
    10. 混搭風格與語氣（Styling & Tone Prompting）
    嘗試不同語氣、語言風格、格式等，找出最貼近任務需求的回應方式。
    例如：「請用輕鬆幽默的語氣，寫一段開場白，歡迎新員工加入我們的設計部門。」
    ✅ Google 推薦的提示設計做法
    Google在白皮書中也提供一些實用的提示撰寫建議：
    - 提供示例：能有效幫助模型模仿任務邏輯與語氣風格。
    - 保持簡潔明確：不囉嗦，重點清楚，避免語意模糊。
    - 明確下達任務：比起「幫我整理一下」，說「請幫我列成三點摘要」更有效。
    - 模組化撰寫：將提示寫成可重用模板，可大幅提升效率。
    - 控制輸出長度：使用像是「限50字內」「請用推文風格」的指令，有助掌控生成結果。
    🖱️ 資源整理
    - 🌐 [Lee Boonstra 官網](https://www.leeboonstra.dev/writing/)
    - 🎥 精華影片：[觀看影片]
    ✨ 總結
    這份白皮書不只是寫給工程師，它其實是一本「AI 溝通指南」，教你如何讓生成式模型變成真正的幫手。
    記住一句話：「會問問題的人，才是真正懂用AI的人。」
    無論你是日常使用者還是專業從業者，只要你懂得設計 prompt，AI 就能為你發揮超過預期的效果。
    🧠 Google 推出《提示工程》白皮書：教你和 AI 好好說話的秘密
    kaggle.com
    Prompt Engineering
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    學習精靈

    03/12 00:00

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    【機器學習2021】卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN)
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    📌 優勢與職涯影響：比證券商業務員證照更進階，高級業務員證照可讓持證者擔任更高層級的投資顧問，負責高資產客戶的投資策略與風險管理。
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    第三名🟢金融市場常識與職業道德
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    📌 適合對象：理財專員、銀行辦事員、金融營業員、融資信用業務
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    📌 適合對象：所有金融從業人員，特別是希望進入外商銀行、國際證券公司
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