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課程 : 文化大學 就業服務乙級技術士術科衝刺班
考前猜題,舊生享5折優惠!有鑑於歷年來就業服務乙級技術士考試的通過率極低,許多人在通過學科考試之後卻因術科考試導致無法合格,本課程將針對術科答題技巧及命題方向,配合考前最後衝刺期開設課程,期能強化學員的學習記憶並提高學員通過認證考試的信心。一.就業諮商及心理治療及職業心理測驗概論及術科自我評量(一)
◆就業諮商概論(含諮商程序及技巧)、諮商人員特質與守則、職務分析、術科自我評量術科自我評量
二.就業諮商及心理治療及職業心理測驗概論及術科自我評量(二)
◆心理治療概論、職業心理測驗概論、術科自我評量
三.就業市場概論及社會資源、面試及求職、個資法概論及術科自我評量
◆勞動市場概論、就業市場資源、面試守則與求職陷阱防治、職務分析、術科自我評量
四.勞工法規及術科自我評量(一)
◆(含勞動基準法、性別工作平法、勞工退休金條例、術科自我評量)
五.勞工法規及術科自我評量(二)
◆(含就業服務法、職業訓練法、就業保險法、勞工保險條例、術科自我評量)
六.勞工法規及術科自我評量(三)
◆(含勞資爭議處理法、大量勞工解僱保護法、勞工保險條例、術科自我評量)
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13小時前

【最新】2024年10月AI課程熱門排行榜TOP 10:最受歡迎的AI學習課程推薦
本文將為您揭曉2024年10月最受歡迎的AI課程排行榜,AI課程已成為許多人提升職業競爭力的首選。從AI基礎知識到應用,市面上提供了各種AI學習課程,無論您是初學者還是專業人士,都可以找到適合自己的AI課程。
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從資料科學的基礎觀念談起、商業智慧、資料探勘、影像辨識等技術應用,最後再討論企業實際導入人工智慧所需的相關流程。
第3名。AI 智慧應用開發實戰養成班(🆕)
打造AI的核心技能Python課程與知識,培養業界需求的實用專案經驗
Python|雲端平台應用|機器學習|深度學習|影像辨識|文字分析
第4名。【職場人必備的GenAI入門課】 GAI提高效率和生產力(🆕)
零基礎也能學 這是一門專為 AI 新手小白設計課程,不需技術背景,也膚的進學得會。
案例即學即用 課程運用職場實際應用案例,上完課程就能應用到工作職場中。
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專業落地經驗教學 課程中將以 TibaMe 運用 GAI 工具製作之課程,作為教材範例,分享實際落地經驗策略,挑選出專業製課團隊親試最佳製作工具與流程途徑,減少 AI 工具摸索學習成本。
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5分鐘輕巧學:圖解式影音 X 25應用情境 X 30組AI神器
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AI簡報工具是效能加速器 X 從模板到客製化設計(Ex. Canva…etc)
第9名。ChatGPT 應用實戰,輕鬆駕馭商用英文溝通情境 !(🆕)
在這場講座中,我們邀請到具備技術背景與商業英文能力的產品經理喬 PM Joe ,透過其獨特的角度來詮釋 ChatGPT 的應用,與大家分享關於 ChatGPT 技術的基本原理與使用經驗,透過 ChatGPT 在英文書信、商務報告、翻譯校對等商務英文及語言處理的應用實例。幫助大家學習如何運用 ChatGPT 技術,提升商用英文場景下的工作效率,更有效地管理時間,達成工作目標,同時不影響個人生活品質,實現工作生活平衡,讓工作不再成為你生活的煩惱 。
第10名。行銷人必學的AI實戰技能
「行銷人必學的 AI 實戰技能」這門課,著重於實戰應用技巧。我們將告別單調的文字接龍,以及酷炫卻不實用的 AI 工具,透過課程的學習,你將獲得行銷實戰所需的知識和技能,製作出令人驚艷的行銷素材!
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立法院三讀通過修正就服法 大幅縮短移工失聯遞補等待期
立法院今(21)日三讀通過就業服務法第58條修正規定,未來雇主遇有移工行蹤不明時,產業雇主遞補新移工的等待期由6個月縮短為3個月;家庭看護移工的雇主遞補等待期由3個月縮短為1個月。另家庭看護移工與雇主合意轉換新雇主或工作,經勞動部廢止聘僱許可逾1個月未由新雇主接續聘僱,雇主也可直接申請遞補。
勞動部表示,近年人口結構快速變遷,每年工作人口減少18萬人,且國人就業觀念及習慣均已改變,移工一旦行蹤不明,人力未能及時遞補,將影響產業缺工及家庭照顧需求。因此,經立法院跨黨派多位委員提案修法並經三讀通過,大幅縮短失聯移工遞補等待期,以回應產業及家庭人力需求。
為協助產業移工失聯後遞補等待期間的人力需求,勞動部將提供雇主客製化媒合服務,積極運用僱用獎助及就業獎勵等多項就業促進措施,服務雇主3個月內遞補等待期的人力需求;而家庭看護移工雇主,在1個月內遞補等待期內,勞動部將加強宣導使用長照2.0服務資源,被看護者如經縣市長期照顧管理中心評估為長照需要第2級以上者,均可申請長期照顧及喘息服務。
勞動部說明,就業服務法第58條未來修正生效後,符合遞補資格條件的雇主,可在規定等待期間過後立即申請遞補,勞動部將配合明定申請遞補新移工的程序規定,特別是外籍家庭看護工失聯逾1個月,或是雇主與家庭看護移工雙方合意轉換經廢止聘僱許可逾1個月,兩種情形皆可申請遞補新移工,盡速補足所需人力缺口。勞動部預估修法後,約有3,000名雇主可立即申請遞補新移工,其中家庭雇主約1,000名,產業雇主約2,000名。
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1小時前

AI難題:為什麼ChatGPT無法正確數出 Strawberry 中的 r?OpenAI o1如何解決?
在使用AI如ChatGPT或Claude時,你是否曾嘗試過問一個簡單的問題:「Strawberry這個單字中有幾個r?」令人驚訝的是,許多AI會給出錯誤的答案:2個,而實際上是3個。為什麼會出現這樣的錯誤?本文將探討AI難題「Strawberry問題」,以及OpenAI全新推理模型o1是如何解決這一挑戰的。
▍AI難題:Strawberry草莓問題
當你問ChatGPT或Claude關於「Strawberry中有幾個r」時,這些AI模型大多數都會回答錯誤,通常給出「2個」這樣的答案,儘管正確答案應該是「3個」。這是因為大多數大型語言模型(LLM)在訓練過程中,是基於一個「標記」來進行語言理解,AI將整個「Strawberry」視為一個單位,並不會逐字拆解這個單詞中的字母,因此無法正確判斷出其中的r數。
這類問題之所以被稱為「Strawberry問題」,是因為它看似簡單卻讓多數AI無法應對。這暴露出大型語言模型在處理細微語言結構時的局限性。對使用者來說,這類錯誤不僅令人失望,還可能帶來錯誤資訊的風險,尤其是在涉及精確問題的場景下。
▍OpenAI o1的出現:推理能力的新突破
為了解決「Strawberry問題」,OpenAI推出了全新的推理模型o1。這個模型具有一個關鍵的突破:擁有「思維鏈」推理能力。與傳統的LLM不同,o1不僅僅是基於預訓練的標記來回答問題,它會根據問題進行逐步推理和拆解,從而得出更準確的答案。
以「Strawberry問題」為例,OpenAI o1能夠分析出單詞中的每個字母,並正確回答其中有3個r。這種推理能力源於OpenAI在o1訓練中引入的強化學習(Reinforcement Learning, RL)技術。該技術讓AI在面對問題時,能夠反覆推敲,進行逐步解構,並且學會自我反思,從而修正自己理解錯誤的部分。
▍推理模型的應用與限制
OpenAI的o1模型在多項特定任務上表現卓越,特別是在競爭性編程、數學推理以及科學計算等領域。例如,根據OpenAI的報告,o1模型在國際數學奧林匹克資格考試中的得分達到了83%,遠超過此前GPT-4o的13%成績。此外,o1在Codeforces競爭性程式設計問題中排名第89位,這些成績展示了推理模型在解決特定高難度任務上的潛力。
不過,儘管o1在推理能力上優於傳統的LLM,但它也並非完美。例如,o1的推理步驟較多,因此在回答速度上相較於其他模型會有所延遲。OpenAI產品經理Joanne Jang也提醒大眾,雖然o1的確展現了進步,但它並非一個奇蹟般的「超級AI」,許多任務仍然有待提升,尤其是針對複雜任務的持續學習與進步。
▍未來展望:推理AI的發展方向
儘管o1模型在某些領域展示了其強大的推理能力,但這並不意味著AI的全面進化。事實上,AI的進步仍需長期的技術投入和研究突破,才能在更多領域中實現真正的實質性提升。尤其是在語言理解和複雜任務推理方面,AI如何實現更接近人類水平的判斷力,仍然是科學家們需要解決的重要課題。
對於普通使用者來說,理解AI的局限性,以及新技術的潛在可能性,將有助於更好地利用這些工具,並設定合理的期望。
「Strawberry草莓問題」揭示了目前多數AI模型在處理細節問題上的局限性,也反映了推理AI的潛在價值。OpenAI o1推理模型雖然展現了令人期待的解題能力,但其發展仍有空間。隨著技術的進步,我們期待AI能更好地處理複雜問題,並在未來的各種應用中發揮更大的作用。
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