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【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
從AI基礎知識到應用，市面上提供了各種AI學習課程：AI線上課程、AI實體課程，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。本文將為您揭曉2024年11月最受歡迎的AI課程排行榜，幫助您輕鬆找到優質的AI學習資源，快速掌握AI技能。
本篇透過從104課程中心的用戶學習大數據，整理出大家都在搜尋的TOP 10 熱門課程；可透過排行榜，找到你所需的學習內容，增進職場的職能成長，加強自我競爭力，打造你的職涯藍圖！
第1名。ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術
講師將以系統化教學法，教授數據分析常用情境，搭上火紅 ChatGPT ，步驟式實戰，能隨學即用，讓你知道如何在工作中運用所學到的技能！
第2名。AI資料科學家【 聽課全系列 】
「基礎思維」AI資料科學的新朋友，必定要了解一下人工智慧的歷史里程碑與事件，從這裡出發，您也能與不熟悉這個領域的朋友侃侃而談地分享您所學領域的轉變與趨勢，而初學者免不了學習的十字路口，不知道該從哪個部分開始學習AI，這裡也會給您適合適當的指引。常常被混的網頁爬蟲與ETL您真的認識並了解嗎？聽聽看TibaMe的講師們怎麼說吧！
第3名。生成式AI應用速成：商業溝通師-數位行銷課(12/21開課)
🔴報名截止日：2024/12/8🔴
你可以學到
🌟AI 行銷創作零基礎也能秒上手｜不需任何行銷經驗，快速學會生成式 AI 工具，輕鬆打造吸睛行銷素材。
🌟行銷策略效果爆發式成長｜ 有效運用 AI 提升執行力，讓行銷效率飆升、策略效果倍增。
🌟精準鎖定目標受眾，打中痛點｜ 用 AI 技術解析消費者行為，精準掌握市場趨勢，一次抓住受眾需求。
🌟品牌形象全面升級｜ AI 創造獨特行銷風格，讓品牌成為目光焦點，迅速在市場中脫穎而出。
第4名。2小時輕鬆學AI | 基礎觀念與應用
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5名。生成式AI應用速成：創作詠唱師-影音創作課(11/30開課)
🔴報名截止日：2024/11/17🔴
你可以學到
🌟虛擬角色打造 ｜ 從角色設計、到AI影片製作，一站式打造你的專屬虛擬網紅。
🌟短影音製作 ｜ 運用AI工具，快速生成各種特效、濾鏡，製作出精緻的短影音。
🌟內容行銷 ｜ 學習如何利用AI工具製作出更能觸動觀眾的內容。
第6名。生成式AI工具應用實戰 (線上直播課程)
你可以學到
行銷廣告文案+社群策略及內容+SEO生成+BingAI繪圖，一次學會生成式AI工具應用！
本課程「生成式AI工具應用」旨在教導學員如何利用最先進的生成式AI工具，特別是ChatGPT和微軟Bing AI繪圖工具，來提升行銷文案、社群媒體內容、SEO優化、廣告文案創作以及內容行銷的效率和成效。
第7名。生成式AI應用速成：創作詠唱師-繪圖設計課(12/21開課)
🔴報名截止日：2024/12/8🔴
你可以學到
🌟成為AI設計高手｜ 從設計小白變身AI設計達人，自信接下各種設計挑戰。
🌟擴大職涯發展｜ 掌握AI設計技能，提升職場競爭力，開拓更多職涯發展機會。
🌟節省設計成本｜ 減少外包設計費用，提高工作效率，為企業創造更多價值。
🌟實現創意無限｜ 突破傳統設計框架，用AI工具打造出獨一無二的視覺作品。
第8名。AI應用時代｜從邏輯思維到文字溝通，從職場複利到高效生活
藉由AI助手的力量，更高效地完成商務工作、激發靈感。也透過AI協助經營社群，包含工作行程、日常旅遊、飲食規劃等，提高短影音規劃的效率，進而產出斜槓複利。
第9名。一次搞懂 ChatGPT 工作法 | 5分鐘看懂，立即上手 AI 應用觀念！
5分鐘輕巧學：圖解式影音 X 25應用情境 X 30組AI神器
第10名。AI x 產品企劃(產品開發)實務應用班
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往在產品企劃及開發上，所面臨到的難以解決的疑難問題，在未來都有機會利用AI工具進一步改善，取得更有效的解決方案。
本課程將教會您如何快速掌握AI在商業分析、創意生成、行銷文案、用戶旅程設計與消費者行為洞察中的應用，並了解如何將這些工具應用於產品企劃流程中。
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3 分鐘了解什麼是機器學習（ML）：4 大模型、常見應用與職缺一次解析！
機器學習（Machine Learning）已經成為現代科技發展的核心推動力之一，從金融科技到醫療保健，機器學習的應用無處不在。本文將深入介紹什麼是機器學習，解析機器學習的四大模型、常見的產業應用以及相關職缺，幫助你全面了解這一領域的潛力和機會。
【什麼是機器學習？】
機器學習的核心概念是讓電腦系統能夠從資料中學習，並根據學習結果做出預測或決策。傳統的電腦程式是透過人類編寫的程式碼來運作，而機器學習則透過演算法自動從資料中提取模式和規則，因此也被稱為「資料驅動型」或「經驗主義」的 AI 技術。
機器學習的運作流程主要可分為以下幾個步驟：
❶ 資料收集和準備： 首先需要收集足夠的資料，並進行清理和預處理，以確保資料的品質和可用性。
❷ 模型訓練： 將準備好的資料輸入機器學習模型進行訓練。模型會根據資料中的模式和規則不斷調整自身參數，以提高預測或決策的準確性。
❸ 模型評估： 使用未參與訓練的資料對模型進行評估，以檢測模型的效能。
❹ 模型部署： 將訓練好的模型部署到實際應用中，以執行預測或決策等任務。
【機器學習 4 大模型】
機器學習的模型種類繁多，依據學習方式可分為以下四種主要類別：
▍監督式學習： 監督式學習需要在訓練資料中提供標籤（label），以指導模型學習正確的輸出結果。常見的監督式學習任務包括分類（classification）和回歸（regression）。
▍無監督式學習： 無監督式學習的訓練資料沒有標籤，模型需要自行從資料中發現隱藏的模式和結構。常見的無監督式學習任務包括聚類（clustering）和降維（dimensionality reduction）。
▍半監督式學習： 半監督式學習的訓練資料部分有標籤，部分沒有標籤。模型可以利用標籤資料和無標籤資料來提升學習效果。
▍強化學習： 強化學習透過試錯的方式來訓練模型。模型在與環境互動的過程中，根據獲得的獎勵或懲罰來調整自己的行為策略。
【機器學習常見產業應用】
機器學習的應用領域十分廣泛，以下列舉幾個常見的應用案例：
● 語音辨識： 機器學習可以用於訓練語音辨識模型，將人類的語音轉換為文字。常見的應用場景包括智慧型手機、語音助理等。
● 影像辨識： 機器學習可以用於訓練影像辨識模型，從影像中識別物體或人物。常見的應用場景包括人臉辨識、自動駕駛等。
● 自然語言處理（NLP）： 機器學習可以用於訓練 NLP 模型，處理和理解自然語言。常見的應用場景包括機器翻譯、聊天機器人等。
● 推薦系統： 機器學習可以用於訓練推薦系統模型，根據使用者的歷史行為或喜好，為其推薦感興趣的商品或服務。常見的應用場景包括電商平台、影視平台等。
● 金融風控： 機器學習可以用於訓練金融風控模型，評估客戶的信用風險或欺詐風險。
● 醫療診斷： 機器學習可以用於訓練醫療診斷模型，協助醫生診斷疾病。
【機器學習職缺及前景】
隨著機器學習技術的快速發展，相關職位的需求也在不斷增長。以下是一些常見的機器學習職缺及其前景：
1. 機器學習工程師
機器學習工程師主要負責設計、開發和部署機器學習模型。他們需要熟悉各種機器學習算法、編程語言（如Python、R）和框架（如TensorFlow、PyTorch）。該職位的需求量大，薪資待遇也相對較高。
2. 數據科學家
數據科學家需要具備數據分析、統計學和機器學習的專業知識。他們的主要工作是通過數據分析來發現潛在的商業價值，並利用機器學習技術來解決業務問題。數據科學家的職業前景廣闊，各行各業都有需求。
3. NLP 專家
自然語言處理（NLP）專家主要研究和開發處理和理解自然語言的技術。他們需要熟悉語言模型、文本分類、語音識別等技術，並能應用這些技術來開發聊天機器人、語音助手等產品。
4. 計算機視覺工程師
計算機視覺工程師專注於圖像和視頻數據的分析和處理。他們需要熟悉圖像識別、目標檢測、視頻分析等技術，並能將這些技術應用於自動駕駛、安防監控等領域。
機器學習是現代科技的一大支柱，其應用範圍廣泛且前景光明。無論你是對機器學習技術感興趣，還是希望在這個領域尋找職業發展機會，掌握相關知識和技能都將大大提升你的競爭力。趁著這股科技熱潮，深入了解和學習機器學習，為你的職業生涯開闢新的天地！
➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！
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產品經理(PM)如何判斷需求的競爭價值？分析競品功能和市場趨勢的步驟
競爭分析在產品管理中扮演重要角色，透過評估競品功能和市場趨勢，產品經理能有效判斷需求的競爭價值。藉由分析優勢、差異化機會及市場需求變化，可確保產品聚焦在提升競爭力和避免競爭劣勢的方向上。
競爭分析能幫助產品經理了解市場上其他產品的功能及優勢，以判斷自身產品需求是否具有競爭價值。以下是分析競品功能和市場趨勢的具體步驟：
1. 識別競品
- 直接競爭對手：與自身產品同類、針對相同目標市場的產品。例如，其他同類型的SaaS軟體或工具。
- 間接競爭對手：可能滿足相似需求，但並非完全同類的產品。例如，若為時間管理工具，競爭者可能包括提供類似功能的生產力應用。
2. 分析競品功能
- 列出核心功能：觀察競品的主要功能，並記錄每個功能的細節、設計、操作流程。可以建立一個功能矩陣表來進行比對。
- 確認創新或獨特功能：看看競品中是否有特別創新的功能或設計，並評估這些功能是否真實解決了用戶痛點。這有助於判斷是否需要考慮相似的需求。
- 功能成熟度：分析競品各功能的開發成熟度。若競品某一功能仍處於測試或試用階段，可能反映了需求仍待驗證。
3. 分析市場趨勢
- 行業趨勢報告：閱讀市場分析報告（例如Gartner、Forrester等），了解行業發展方向和新興技術，並判斷某些需求是否與市場趨勢一致。
- 用戶行為趨勢：觀察目標用戶的需求變化，例如用戶偏好移動端還是網頁端操作？是否重視隱私和數據安全？此類趨勢會影響功能優先順序。
- 競品動態：定期關注競品更新、功能發佈或併購等訊息，了解他們的發展方向。這有助於判斷自身產品需求是否具有持續競爭力，或是否需要調整。
4. 評估該需求的競爭價值
- 競品缺失的機會：如果競品中有用戶需求未被充分滿足，可以考慮優先實現此類需求，以吸引用戶。
- 差異化策略：基於競品功能，尋找可以差異化的機會。若競品重視A功能，可能自身可強化B功能或推出更優化的A功能。
- 避免劣勢：若競品推出的功能深受市場認可，且解決了用戶核心痛點，則需考慮相應的需求，以避免劣勢。
這種競爭分析能幫助產品經理在開發需求時有更強的市場導向，既提升產品競爭力，也減少資源浪費。
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