AI行銷素養能力檢測｜104 AI測驗認證
104學習
AI
在職場上，代表「人工智慧」的技能，指的是能運用機器學習、資料分析、自動化等技術，提升工作效率與決策品質。具備這項能力的人，能協助企業自動化重複性工作、預測市場趨勢、優化產品設計，甚至改善客戶體驗。隨著數位轉型加速，這項技能已成為跨產業不可或缺的核心競爭力，對於求職者來說，不僅能增加職場價值，也有助於未來職涯發展與升遷機會。
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CCMSE NG with AI
CCMSE NG with AI證照專注於結合人工智慧技術與跨領域系統工程的應用，培養具備系統思維與AI實務能力的人才。持證者能運用AI工具優化系統設計與管理流程，提升企業決策效率與競爭力，適用於製造、資訊科技及工程管理等多元產業。此證照強調理論與實務並重，助力專業人士掌握未來智慧化趨勢，提升職場價值。
Check Point
Generative AI Studio
線上課程約8小時
本課程將介紹 Vertex AI 上的 Generative AI Studio，說明如何用此產品設計生成式 AI 模型的原型及自訂生成式 AI 模型，以利您在應用程式中使用模型的功能。課程中，您可以透過 Generative AI Studio 示範教學逐步認識 Generative AI Studio，並瞭解產品功能、選項與使用方式。課程最後，您可以在實作研究室應用所學，並進行測驗來評估學習成果。
完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。
課程目標：
● 說明 Generative AI Studio 的功能。
● 介紹 Generative AI Studio 的選項。
● 使用 Generative AI 語言工具。
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Generative AI Fundamentals
Generative AI, such as ChatGPT and Dolly, has undoubtedly changed the technology landscape and unlocked transformational use cases, such as creating original content, generating code and expediting customer service. And the technology’s applications are growing daily. Organizations that harness this transformative technology successfully will be differentiated in the market and be leaders in the future. Get up to speed on generative AI with this free on-demand training.
Databricks Inc.
Generative AI Explorer - Vertex AI
線上課程約8小時
The Generative AI Explorer - Vertex Quest is a collection of labs on how to use Generative AI on Google Cloud. Through the labs, you will learn about how to use the models in the Vertex AI PaLM API family, including text-bison, chat-bison, and textembedding-gecko. You will also learn about prompt design, best practices, and how it can be used for ideation, text classification, text extraction, text summarization, and more. You will also learn how to tune a foundation model by training it via Vertex AI custom training and deploy it to a Vertex AI endpoint
Google
AI-HR認證
AI-HR認證班將帶領您進入生成式AI的世界，並探索其在HR領域的各種可能。
★生成式AI介紹：了解生成式AI的基礎知識，並探索其在人力資源中的應用。
★HR數據洞察力：學習如何透過數據分析提升決策品質，並預測組織需求。
★HR流程梳理與優化：掌握最新的HR技術，優化招募、訓練和績效管理等人力資源流程。
★人資流程自動化：利用AI工具自動化日常HR任務，提高效率和準確性。
★HR職能發展與實務應用：擴展您的HR職能，並將生成式AI實際應用於工作中。
★組織變革與AI專案管理：學習如何領導AI專案，並推動組織進行AI轉型。
社團法人中華人力資源管理協會
AI-102 AI工程技術師
作為 Microsoft Azure AI 工程師，您可以建置、管理及部署 AI 解決方案，以充分利用：
Azure 認知服務。
Azure 應用 AI 服務。
您的責任包括參與所有 AI 解決方案的開發階段，包括：需求定義與設計、開發、部署、整合、維護、效能微調、監視；您會和解決方案架構師合作，將架構師的願景轉換成現實，並與資料科學家、資料工程師、物聯網 (IoT) 專家、基礎結構系統管理員，和其他軟體開發人員合作，以建置完整的端對端 AI 解決方案。
Microsoft
精選貼文，掌握第一手知識
AI巨頭：別以工程師思維預測AI
2024-09-05報導 聯合報記者簡永祥 由聯合新聞網授權轉載
SEMICON Taiwan 二○二四國際半導體展昨登場，台積電、谷歌、三星和日月光等四家AI重量級大廠壓軸展開世紀大對談，谷歌生成式AI解決方案架構副總裁Hamidou Dia、三星電子記憶體業務總裁Jung-Bae Lee均提出，不要以工程師的思維去預測未來AI（人工智慧）商機有多大，兩人預估二○三○年時，AI商機有望達到十兆、甚至廿兆美元。
延伸閱讀：時代雜誌公布AI百大影響力人物！黃仁勳、魏哲家、蘇姿丰都上榜
國際半導體展昨天一早就吸引數萬人湧進會場，會場人潮穿梭不斷，參展廠商也創歷年新高；SEMI全球總裁暨執行長Ajit Manocha在開幕致詞表示，今年以「賦能AI無極限」作為大會主軸，著重AI在不同領域的發展，而台灣在這波AI浪潮、全球半導體產業發展中，也將扮演重要角色。
今年展覽最受市場關注的部分，莫過於「大師論壇」，全球九大半導體巨擘台積電、日月光、應用材料、Google、SK海力士、Marvell、imec、微軟、三星電子等，均派出高階主管來台主題演講；壓軸的「AI晶片世紀對談」場次，更因為一次聚集四大AI重量級廠商成為焦點。
此次AI晶片世紀對談由日月光半導體執行長吳田玉擔任主持人，一開始就邀請重量級業者們解惑AI商機有多大？業界又抱持什麼樣的態度進行投資？
Hamidou Dia認為，AI發展現在才開始。他以網際網路發展為例，網路花了很長的時間才達到五千萬人次規模，臉書也花了整整三年才達陣，但OpenAI發表ChatGPT，卻僅花五周就達到，由此可見AI發展將全盤改變這個世界。這也是谷歌為何打算擴大AI投資至千億美元以上，他強調，絕對不要用工程師思維預測未來AI發展。
Jung-Bae Lee也說，目前各方專家預測都太低了，AI現在只是開始，雖然過程會有震盪，但絕對會看到新的革命，只是建置AI基礎建設，得花費相當大的成本。
台積電共同營運長米玉傑雖未附和AI商機上看廿兆美元的看法，但也表達AI商機「非常大」。米玉傑說，從客戶端給的預測來看，未來五年，AI晶片需求年複合成長率（CAGR）將近百分之五十。
吳田玉提出AI發展會不會因各地區資源差異，形成不公平的區發展。台積電、三星和谷歌都認同，經濟體大的國家，如美國、中國，和協助AI發展的台灣、南韓及日本，都會是受惠區域。
AI趨勢來襲，精選公司職缺看這邊！
※ 表格順序依本文出現順序排序
公司名稱薪資福利工作機會台積電▶ 看福利▶ 看職缺科高國際 (Google)▶ 看福利▶ 看職缺台灣三星電子▶ 看福利▶ 看職缺日月光▶ 看福利▶ 看職缺台灣應用材料▶ 看福利▶ 看職缺SK海力士▶ 看福利▶ 看職缺邁威爾科技 (Marvell)▶ 看福利▶ 看職缺IMEC TAIWAN▶ 看福利▶ 看職缺台灣微軟▶ 看福利▶ 看職缺
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這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。
CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。
他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。
歡迎收聽▼
https://youtu.be/bUZXvx9eZk0?si=6a4q234WUnAABWiQ
CCChen 老師課程 :
【直播課程＋限時回放】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c
【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61
iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題｜104獨家iPAS AI考證衝刺
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e
TikTok 推出 AI Avatar 貼紙
1️⃣ 可將自訂 Avatar 與 Emoji 組合，生成獨一無二的 AI 貼紙。
2️⃣ 通過該貼紙能在 TikTok 內任意使用，提升互動趣味性。
3️⃣ 雖然是小功能，但 ByteDance 已大手筆投資 AI，TikTok 未來 AI 工具將更豐富—可參考中國版 Douyin 的多項 AI 功能走向。
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Microsoft AI-900考照心得與AI-901命題趨勢
▉ 從 AI 素養基礎到 Microsoft Foundry 工具理解，一篇整理 AI-900 準備重點、考試範圍，以及 AI-901趨勢命題的完整心得。▉
這篇文章想用比較實際的方式，分享小編自己的備考流程、讀書方法，以及觀察到的考題方向。如果你和小編一樣，先前已經有其他 AI 素養證照基礎，例如 iPAS AI 應用規劃師初級，那麼 AI-900 的準備門檻其實不算太高；真正需要額外補強的，反而是 Microsoft AI 生態系中的工具定位、服務差異，以及各種情境題到底該選哪一個服務。
什麼是Microsoft AI-900？主要內容考什麼？
Microsoft AI-900 是 Microsoft Azure AI Fundamentals 基礎認證，主要測驗內容以人工智慧基本概念為主，不需要程式背景，強調AI的核心應用場景，例如機器學習、電腦視覺、自然語言處理與生成式 AI，同時也會測驗Azure相關 AI 服務的用途與差異，以及包含公平性、隱私、安全與透明性等AI治理原則。
因此，這張證照適合初學者、商務人員、在學學生，或想快速建立 Microsoft AI 生態系基礎知識的考生。簡單來說，AI-900 是一張幫助你理解「AI 能做什麼、在 Microsoft 平台上怎麼應用」的入門證照。
Microsoft AI-900認證資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979
考試內容：
● 人工智慧工作負載與責任式 AI：理解常見 AI 應用類型，例如預測、電腦視覺、NLP、生成式 AI，以及公平性、可靠性與安全性、隱私與安全、包容性、透明性、問責等責任式 AI 原則。
● 機器學習基本原理：認識監督式學習、非監督式學習、回歸、分類、分群等概念，並理解 Azure 中機器學習的基本使用方式。
● 電腦視覺：影像分類、物件偵測、臉部分析、OCR 光學辨識、影像描述等情境，知道對應服務能做什麼。
● 自然語言處理（NLP）：情緒分析、關鍵字擷取、實體辨識、翻譯、語音辨識、語音合成等文字與語音相關能力。
● 生成式 AI：大型語言模型、提示詞、生成內容、負責任使用生成式 AI，以及Azure上相關服務的定位。
微軟 AI 認證如何計分？
微軟認證採用 1000 分制，及格門檻為 700 分。不過，這裡的 700 分並不等於答對 70% ，因為微軟使用的是量尺分數（Scaled Scoring），會依題目難易度與權重套用計分公式。也就是說，最終成績並不是單純以答對題數直接換算百分比，而是經過加權後得出的結果。這套計分公式目前微軟並未公開。
● 題數通常約為 40–60 題；以小編這次實際應試為例，共考了 42 題。
● 題型：多數題目為單選題，作答通常不倒扣。部分題型會以題組方式出現，例如一組包含 3 個是非題，或 3 題拖放配對題。
● 考試結束後通常會立即顯示成績與成績單，證照通常可於 48 小時內下載。
備考 AI-900策略
小編大約花了兩週準備 AI-900。因為先前已經取得 iPAS AI 應用規劃師初級證照，所以對機器學習、AI 基本概念、常見應用場景不算陌生。這讓我在準備AI-900時，不需要從零開始理解什麼是分類、迴歸、電腦視覺或自然語言處理，而是把重點放在「Microsoft 的服務怎麼對應這些場景」。
因此，AI-900 最需要額外熟悉的地方，就是 Microsoft Foundry（前身為 Azure AI Foundry，是微軟 AI 生態系工具與平台）的服務定位與功能特色。很多題目其實不是考你會不會寫程式，而是考你看到一個需求時，能不能快速判斷應該用哪個工具。例如，題目：「如何辨識圖片上的文字」，就要聯想到電腦視覺中的 OCR（光學字元辨識）能力；如果題目問的是文字情緒分析、關鍵字萃取、語言偵測，就要想到語言服務；如果題目是在問生成內容、提示詞互動、模型能力，重點就會轉向生成式 AI 與相關平台能力。
◆ 第 1 週：快速建立全貌，先把 AI-900 的五大主題跑過一次。
◆ 第 2 週：考古題+AI集中刷題，反覆確認每一種情境要對應哪個 Microsoft AI 服務。
◆ 考前最後整理：把容易混淆的工具功能整理成對照表，例如 OCR、影像分析、翻譯、文字分析、生成式 AI 的適用情境。
獨家準備心法：官方資源＋AI 整理筆記＋大量刷題
小編的準備方式其實不複雜，核心就是三件事：先看官方學習資源、再用 AI 幫忙整理筆記、最後透過刷題把概念轉成「看情境就能選服務」的反應速度。
第一步，我會先上 Microsoft 官方學習平台，把 AI-900 對應模組全部看過一次。官方內容的好處是架構清楚，而且用語和考題很接近。
第二步，我會把每個主題透過AI整理成自己的筆記，尤其是「服務名稱－功能－適用情境」三欄對照，這對應付選擇題很有幫助。
第三步，不斷刷題：利用微軟學習平台上的免費練習評量，進行考古題練習，免費測驗總共50題，每次出題都不同，每個題目都有詳細解析，可以幫助考生把容易混淆的地方反覆記熟。只要練習到評量平均超過90分，正式考試時大多可輕鬆過關。
如果你已經取得其他 AI 素養認證，或本來就具備一些機器學習演算法概念，我會建議你不要花太多時間糾結在理論細節，而是把重點放在「微軟這套服務如何落地」。AI-900 很多題目考的是應用判斷，不是深度技術實作，所以越接近情境、越容易得分。
如何報名考證（所有微軟認證都適用）
● 透過Google搜尋或微軟認證官網(https://learn.microsoft.com/zh-tw/ )，可直接進入微軟AI-900認證網站。
● 點選認證頁面「與Pearson Vue排程」、用英文輸入所在地址，並填入手機與Email
● 選擇「親自前往考試中心考試」，或「通過OnVUE在線考試」。
● 若選擇前往考試中心，系統會提醒考試注意事項，以及選擇考試語言，這裡，你可以選擇繁體中文或英語，接著，選擇適合的考試時間與你想要選擇的考試中心地點，目前台灣北中南都有微軟合作的訓練中心可選擇
● 若選擇「通過OnVUE在線考試」，你需要下載微軟官方指定的考試平台程式OnVUE，這個程式同時是遠端監考系統也是考試介面，一旦發現有違規狀況，例如離開鏡頭或非自然考試行為，監考官有權終止考試
● 選好考試方式與日期、時間，完成付費，即報名完成。
AI-900 即將退場！AI-900 與 AI-901 的差別
就難度上來說，AI-901難度大於AI-900。
根據目前微軟官方已公開的 AI-901 考試資訊，這張認證相較於 AI-900 更強調考生對 Microsoft Foundry 的理解，以及如何在 Azure 情境中實際應用 AI 服務。官方也提到，應試者需具備基礎的 Python 語法概念，並熟悉 Azure 資源、REST API、SDK 與CLI 等基本使用觀念。相較之下，AI-900 仍以 AI 基礎概念、常見工作負載與服務辨識為主，因此對沒有平台實作經驗的初學者相對友善；而AI-901 則更進一步，要求考生不只理解概念，也要能掌握 Microsoft Foundry 在生成式 AI、agents 與應用建置上的角色與使用情境。
● 考試定位：AI-900 偏向 AI 概念與 Azure AI 服務辨識；AI-901 更強調以 Microsoft Foundry 為核心的實作理解。
● 內容重心：AI-900 著重在機器學習、電腦視覺、NLP、生成式 AI 的基礎概念；AI-901 則更明確納入生成式 AI app、agent、Foundry 工具與模型應用。
● 技術期待：AI-900 對非技術背景較友善；AI-901 雖然仍是 Fundamentals，但官方已提到候選人需要具備基礎 Python 語法與 Azure 資源配置概念。
● 學習方式：AI-900 可以靠概念理解與刷題快速通過；AI-901 可能更需要搭配平台操作經驗與情境實作理解。
考 AI-900 還是直接準備 AI-901？
根據微軟官方公告，AI-900於2026年6月30日正式退場，並由AI-901取代。
如果你已經在準備 AI-900，而且能在2026年6年30 前完成考試，我會認為仍然值得考。因為這張屬於Fundamentals基礎證照，已取得的認證仍然有效，不會因為考試退場就失效。
另一方面，如果你現在才剛開始，或希望學到的是更貼近 Microsoft 最新 AI 平台方向的內容，那就可以直接把重心放到 AI-901。
從官方訊息來看，AI-901 代表的是 Microsoft 對新一代 AI 基礎能力的重新定義：不只是知道 AI 是什麼，而是更重視你能不能用 Microsoft Foundry 理解並實作現代 AI 應用，特別是生成式 AI、AI agents、以及更貼近實務的建置思維。
在送出最後一題，系統會彙整考生標籤過不確定的題目，讓你再確認或修改答案，最終確認送出提交所有答案後，系統立刻給分，最終小編以788分，拿到了微軟AI-900認證，官方也在兩、三個小時內，就透過Email發出電子認證。
整體來說，小編覺得 AI-900 是一張很適合建立 Microsoft AI 全貌的入門證照。它不會要求你有很深的技術背景，但會幫你建立「看到需求、判斷工具、理解場景」的基本能力。如果你本來就有一些 AI 素養基礎，兩週其實是有機會準備完成的。至於未來如果想接軌 Microsoft 更新的 AI 發展方向，AI-901 也很值得提早關注，尤其是 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI agents 這幾個主題，很可能會成為接下來的核心趨勢。
▉ 學習資源
Microsoft Learn 官方學習路徑：https://learn.microsoft.com/zh-tw/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/
104獨家考證課程：生成式AI｜三證合一速攻班｜高分思維 × 解題框架 × 刷題實戰｜：https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d
AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
本文目錄（點擊可快速前往）
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
[joblist_plugin title='【Vibe Coding】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=vibe+code&order=15&page=1' amount='3']
看不夠？來去逛逛 104數位與科技人才專區
職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
看不夠？來去逛逛 104數位與科技人才專區
AI時代企業升級 思考如何將AI應用於企業經營
AI時代企業升級 思考如何將AI應用於企業經營
AI 不只是降低成本的工具，更是提升決策品質、加速創新與打造新商業模式的能力，未來企業真正的競爭優勢，來自企業能否將 AI 深度融入策略、流程、人才與文化，而不是僅僅導入幾個 AI 應用。
AI 時代的重點，不只是「導入 AI」，而是重新思考企業如何創造價值、提升效率，以及建立新的競爭優勢，企業經營者可以從以下幾個面向規劃 AI 的應用。
1. 從企業策略出發，而不是從技術出發
問題：
• 公司最大的成本在哪裡？
• 哪些工作最耗時？
• 哪些決策依賴大量資料？
• 客戶最在意哪些服務體驗？
AI 應該用來解決這些核心問題，而不是為了跟風導入。
例如：
• 製造業：降低不良率、預測設備故障。
• 零售業：需求預測、智慧補貨、個人化推薦。
• 服務業：客服自動化、知識管理、行銷內容生成。
2. AI 應用於企業的部門管理核心功能
企業功能 AI應用 效益
行銷 文案生成、廣告優化、客戶分群 提高轉換率
業務 客戶分析、商機預測、自動提案 提高成交率
客服 AI客服、語音客服、知識庫 24小時服務、降低人力
人資 履歷篩選、教育訓練、人才分析 提升招募效率
財務 報表分析、異常偵測、現金流預測 提升決策品質
生產 預知保養、品質檢測、排程最佳化 降低成本
3. 建立企業自己的 AI 知識資產
AI 的價值不只是使用公開模型，而是建立企業專屬的智慧。
例如建立：
• SOP 知識庫
• FAQ
• 技術文件
• 合約範本
• 客戶案例
• 歷年專案資料
再透過大型語言模型（LLM）結合企業知識，打造內部 AI 助理，讓員工能快速查詢與應用資訊。
4. 將 AI 納入決策流程
AI 不只是聊天工具，更可以作為決策輔助。
例如：
• 銷售預測
• 庫存預測
• 現金流分析
• 風險評估
• 市場趨勢分析
經營者負責判斷方向，AI 負責快速整理資訊、分析資料與提出可能方案。
5. 建立 AI 驅動的工作流程
將 AI 融入日常流程，目標不是完全取代人，而是讓人專注於高價值工作，例如創新、策略、客戶關係與複雜決策。
6. 培養 AI 能力，而非只購買 AI 工具
企業真正的競爭力來自人才。
可建立不同層級的 AI 能力：
• 全體員工：AI 基本應用與提示詞（Prompt）設計。
• 部門主管：運用 AI 改善流程、提升績效。
• 管理階層：AI 策略、資料治理、風險管理。
• 技術團隊：AI 系統整合、自動化流程、模型部署。
7. 建立 AI 治理機制
導入 AI 時，建議同步建立規範，包括：
• 資料安全與存取權限。
• 個人資料與機密資訊保護。
• AI 產出內容的人工審核流程。
• AI 使用紀錄與稽核。
• 法規遵循與智慧財產權管理。
AI 時代的企業經營思維轉變
傳統管理 AI 時代管理
靠經驗 經驗 + 數據 + AI 分析
人工作業 AI 協作
流程固定 持續優化流程
部門分工 AI 串聯跨部門資訊
定期報表 即時儀表板與預測分析
解決問題 預測問題、提前因應
導入 AI 的步驟
1. 盤點流程：找出重複性高、耗時且資料量大的工作。
2. 小規模試點：選擇一個部門（如客服、行銷或財務）進行驗證。
3. 建立知識庫：整理企業文件與 SOP，提升 AI 回答品質。
4. 串接系統：逐步整合 ERP、CRM、HR、BI 等既有系統。
5. 持續優化：設定 KPI（例如工時節省、成本降低、客戶滿意度提升），定期檢視成效並調整。
AMD重磅AI解決方案登場！Advancing AI 2024 亮點一次看
在今年的「Advancing AI 2024」上，AMD展示了前所未有的AI技術，包括最新的第5代EPYC處理器、Instinct MI325X加速器和Ryzen AI PRO 300系列。本文將帶您快速掌握這些技術如何推動AI應用和企業生產力提升。
▍新品發表總覽
在「Advancing AI 2024」的舞台上，AMD宣布了針對企業和終端應用的AI解決方案。包括新一代EPYC伺服器處理器、Instinct MI325X加速器、以及最新的Ryzen AI PRO處理器。這些新品針對高效能與可擴展性設計，目標為AI運算提供更優異的處理效能，並幫助企業用戶實現AI效能最大化。合作夥伴如Google Cloud、微軟、Meta、Oracle等科技巨頭也展示了AMD技術在企業應用中的成果。
▍EPYC 9005系列處理器：企業AI的心臟
第5代AMD EPYC 9005系列處理器是本次發表的亮點之一，基於全新「Zen 5」架構，擁有192核心，成為多數企業AI應用的理想選擇。以超高核心數和記憶體效能，這款處理器專為大型資料中心設計，並支援高效能計算 (HPC) 和機密運算。
▍效能提升
這款處理器的效能表現再度刷新紀錄，根據AMD的測試結果，其在同等工作負載下的效能達到前所未有的水準。Google、Oracle和其他科技領導企業將其廣泛應用於雲端基礎設施中，並計劃於2025年進一步擴展。
▍Instinct MI325X加速器：專為生成式AI而生
AMD Instinct MI325X加速器則成為今年進一步鞏固生成式AI市場地位的武器。基於CDNA架構，這款加速器具備優越的記憶體容量和運算效能，使其在AI模型訓練與推論方面表現優異。根據技術領導者的測試結果，Instinct MI325X加速器在支持模型運行效率上比先前型號提升近一倍。
▍未來展望
值得一提的是，AMD還預計於2025年推出的下一代Instinct MI350系列，進一步擴充生成式AI市場的領導地位，為各種AI應用提供強大支援。
▍AI應用案例與合作夥伴：實現雲端與本地化AI
AMD強調其開放式架構和合作夥伴的生態系統，Google、Oracle、Meta等合作夥伴展示了AMD技術在生成式AI應用中的案例。例如，Google採用了EPYC處理器和Instinct加速器來支持其AI運算需求，並表示將推出更多虛擬機器，以最大化AI投資回報率。
▍多元應用場景
在Oracle方面，EPYC CPU和Pensando DPU已經成為支持企業客戶（如Uber、PayPal等）的雲端基礎設施；而Databricks則展示了在Instinct MI325X上運行其專有模型的實例，使得效能達到前所未有的水準。
▍AMD的未來布局：AI效能持續提升
蘇姿丰博士在會中提到，AI和資料中心技術將成為AMD未來的成長動能來源。AMD預計AI加速器市場到2028年將增至5000億美元，並表示會持續通過硬體、軟體與網路基礎設施的創新，實現更加開放的AI技術環境。AMD還指出，其ROCm開源AI軟體已經被業界廣泛應用，超過百萬模型在Instinct加速器上即時運行。
AMD在Advancing AI 2024上展示的AI解決方案不僅提升了企業應用的效率，也表達出對未來生成式AI發展的高度期待。隨著更多AI應用逐步導入日常工作中，AMD的技術創新無疑將持續引領產業變革。
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AI餐飲平台商業計畫書AI Restaurant Operating Platform Business Plan
餐飲產業三大痛點
1.擴張失控-門市越多，品質越不一致
2.人治管理-依賴店長 / 區經理能力
3.決策不數據化-開店、關店、換人都靠經驗
本質問題：餐飲業缺乏「可複製的營運系統」
AI 時代的 SEO 與行銷：Google 全新 AI Overview 的衝擊與應對
各位行銷人、SEOer，您是否已經感受到 Google 搜尋結果頁面悄悄發生的變化？沒錯，那就是 Google 正在積極推廣的 AI Overview！這項由人工智慧驅動的新功能，正以前所未有的方式改變著使用者獲取資訊的模式，也連帶對我們的 SEO 策略和行銷佈局產生深遠的影響。今天，就讓我們一起深入探討 AI Overview 這把雙面刃，看看它帶來了哪些挑戰，又蘊藏著哪些新的機會。
AI Overview 來襲：零點擊時代加速降臨？
想像一下，當使用者在 Google 輸入問題後，頁面頂端不再只是一連串的藍色連結，而出現了一段由 AI 精心整理的摘要，直接解答了他的疑問。方便嗎？當然方便！但對於我們這些仰賴網站流量的行銷人來說，這無疑是一個警訊——「零點擊搜尋」的比例可能會大幅增加。使用者可能在 AI Overview 中就找到了答案，不再需要點擊進入我們的網站，這直接衝擊了網站的自然流量。
特別是對於那些提供直接事實性資訊、定義解釋的網站來說，流量下滑的風險更高。過去我們努力優化排名，就是為了爭取那一次點擊，但在 AI Overview 的時代，這個邏輯可能不再適用。
挑戰中尋找機遇：長尾關鍵字與高品質內容的逆襲
難道我們就只能坐以待斃嗎？當然不是！AI Overview 的出現，也為我們指明了新的方向：
長尾關鍵字的重要性空前提升： AI Overview 更擅長回答具體、細緻的問題。因此，深入研究長尾關鍵字，針對更精確的使用者意圖創建內容，將會是突圍的關鍵。思考你的目標受眾會問哪些更深入、更特定的問題？你的內容是否能提供精準的解答？
內容品質與可信度成為王道： AI 在生成摘要時，會評估不同來源的資訊。這意味著，只有那些提供高品質、準確、全面且具有權威性的內容，才更有可能被 AI 採用並展示在 Overview 中。這是一個內容價值的重新洗牌，劣質內容將更容易被淘汰。
結構化資料，讓 AI 更懂你： 善用 Schema Markup 等結構化資料，就像為你的網站內容貼上標籤，幫助搜尋引擎（包括 AI）更好地理解你的內容。這能有效提高你的內容被 AI Overview 選取的機率。
行銷策略的進化：超越點擊，贏得信任
在 AI Overview 的影響下，我們的行銷策略也需要與時俱進：
從流量思維轉向價值思維： 我們不能再只關注點擊量，更要關注使用者在我們網站上的行為，例如停留時間、互動程度、轉換率等。即使流量減少，如果能吸引到更精準、更有意願的潛在客戶，這仍然是成功的行銷。
打造更深入、更具洞察力的內容： AI Overview 擅長提供基本資訊，但它無法取代深度分析、獨到見解和情感連結。我們的內容需要超越表層，提供更深層次的價值，才能吸引使用者點擊並與之互動。
建立品牌聲譽的新途徑： 如果你的品牌內容經常被 AI Overview 引用，即使沒有直接點擊，也能在使用者心中建立專業、值得信賴的形象。這是一種新的品牌曝光和信任建立方式。
擁抱多元內容形式： 除了文字，影片、圖表、資訊圖等多元化的內容形式，可能更容易被 AI 理解和納入摘要，也能更有效地吸引使用者。
監測與調整： 我們需要密切關注 AI Overview 的表現，了解哪些關鍵字觸發了摘要，我們的品牌是否被提及，並根據這些數據調整我們的 SEO 和行銷策略。
結論：擁抱變化，贏在未來
AI Overview 的出現，無疑為 SEO 和行銷領域帶來了巨大的變革。我們不能抗拒科技的發展，唯有積極擁抱變化，調整策略，才能在新的環境中生存並茁壯成長。專注於創造高品質、有價值的內容，深入理解使用者意圖，並善用新的工具和技術，我們仍然能在 AI 時代找到屬於自己的舞台。
您準備好迎接 AI Overview 帶來的挑戰與機遇了嗎？歡迎在下方留言分享您的看法
TikTok 增加更多 Gen AI 功能
TikTok 推出了一系列有用的、互補的人工智慧功能，這些功能符合使用趨勢，而不是試圖讓你產生隨機垃圾圖像。
1️⃣ 增加了「AI Group Shot」工具等選項，該工具使用戶能夠將自己和朋友的圖像添加到圖像模板中。
2️⃣ 將生成式人工智慧融入特定目的的有趣方式，而不僅僅是根據通用提示生成圖片，而其「AI Self」選項也更適合增強您的個人體驗。
3️⃣ 正開發更多與此相關的人工智慧工具，包括輕鬆將自己的圖像轉換為流行迷因的能力。
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CompTIA SecAI+ 企業 AI 導入與 AI Security 實務認證課程
生成式 AI、RAG、AI Assistant、AI Agent 正快速進入企業流程。很多組織一開始只是想讓 AI 幫忙整理文件、摘要報告、回覆問題；但很快就會發現，AI 不知不覺從「會打字的幫手」，升級成能碰知識庫、調用 API、接系統、跑流程的「數位同事」。
問題是，這位同事通常很勤奮、不喊累、反應快，卻也可能在權限沒管好、資料沒隔離、流程沒審批的情況下，一腳踩進不該踩的地方。它不是故意搞事，只是你如果把倉庫鑰匙、財務印章和機房門禁卡一次塞給它，出事真的不能只怪它太有執行力。這正是 CompTIA SecAI+ 存在的原因。本課程以 CompTIA SecAI+ 認證方向 為主軸，結合企業導入 AI 的真實情境，協助學員從「會使用 AI」進一步提升到「能安全治理 AI」。
為什麼現在一定要學 AI Security？
因為企業現在面對的問題，早就不是「要不要導入 AI」，而是：
AI 可以接觸哪些資料？
AI Agent 可不可以直接碰系統與工具？
Prompt Injection、資料外洩、越權操作怎麼防？
AI 幫忙分析很快，但如果判斷錯了怎麼辦？
AI 進入正式流程後，誰負責、怎麼查、怎麼控？
以前很多人把 AI 想成一位聰明助理。但在企業現場，它更像一台動力很強的新引擎。引擎裝上去，車會跑得更快；可如果煞車、方向盤、儀表板都沒裝好，那不是升級，是高速試膽。
尤其在 AI Agent 架構下，風險更高。像 openclaw 類型的應用思維，就是讓代理系統可以接收任務、理解上下文、呼叫工具、執行操作、讀寫檔案，甚至串接外部系統。
這種能力很迷人，因為效率真的高；但也正因為它不只是「回答」，而是開始「行動」，所以資安邊界、最小權限、人工審批、操作留痕就變成必修課。
課程特色
1. 對準企業 AI 導入的真實風險
本課程聚焦於企業常見場景，而非空泛理論，包括：企業知識庫與 RAG、AI Assistant 與流程整合、AI Agent 的工具呼叫與任務執行、AI 輔助 SOC 分析與事件調查、模型部署、API 串接與資料流安全、AI 導入後的治理、稽核與責任界線
2. 認證導向，也能直接落地
這不只是認證準備課程，也是一門可以直接帶回企業現場使用的 AI Security 實務課。您學到的不只是考點，而是未來工作中真正會遇到的判斷題。
3. 同時看 AI，也看資安
很多課程只談 AI 的能力，像在展示新玩具；也有些課程只談傳統資安，對 AI 新風險著墨不足。本課程把兩者接起來，讓您從模型、資料、流程、權限、工具到治理，都能建立完整視角。
4. 強調可控、可查、可防
導入 AI 不能只追求快，更要追求穩。課程將協助學員建立以下思維：最小權限、分層授權、人工審批、操作留痕、輸出驗證、補償性控制與例外處理
誰適合參加？
本課程特別適合以下對象：
資安工程師
SOC 分析師
系統與網路管理人員
雲端與平台工程師
DevSecOps / SecOps 團隊成員
MLOps / AI 導入技術人員
導入 AI Assistant、RAG、AI Agent 的企業團隊
資安顧問、治理與稽核相關人員
希望取得 AI Security 國際認證的 IT 專業人士
完成本課程後，學員將能夠：
了解 AI 與生成式 AI 在資安領域中的核心概念
辨識 AI 系統的常見威脅與攻擊面
分析模型、資料、提示詞、工具鏈與 API 的風險
建立 AI 導入時的安全控制架構
理解 AI Agent 權限控管與審批的重要性
正確使用 AI 協助資安分析與應變
理解 AI 治理、風險與法遵要求
具備準備 CompTIA SecAI+ 認證的核心基礎
這門課帶來的價值
企業真正需要的，不只是會問 AI 問題的人，而是能讓 AI 安全落地、穩定運作、可以治理的專業人才。這門課將幫助學員從工具使用者，升級成能夠：
看懂 AI 導入背後的風險
判斷哪些流程適合交給 AI、哪些不適合
設計 AI 的控制點與防護機制
建立導入後的治理與稽核思維
在未來，AI 不會只是附屬工具，而會逐步成為企業流程的一部分。懂 AI 的人會越來越多，但懂 AI Security 的人，才是真正稀缺、真正關鍵、也真正更有職場價值的人才：因為他們擁有更高一層的能力：懂導入、懂治理、懂防護、懂風險。
AI 正在改變企業的工作方式。而真正有競爭力的專業人士，不只是能把 AI 叫來做事，而是能確保它在組織裡做事時，有效率，也有邊界；有能力，也有控制；能創造價值，也不製造麻煩。
CompTIA SecAI+ 不只是認證準備課程，更是您邁向 AI Security 關鍵職能的重要一步。
當 AI 已經不只是助理，而是能走進公司核心流程的「新同事」，現在要學的，就不只是怎麼叫得動它，而是怎麼管得住它、看得懂它、用得好它。
這門課，正是為了讓您掌握 AI Security 而開。
104 × AWS合作！免費學AI拿證書 打造 AI 即戰力
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你可根據職涯方向選擇以下兩種：
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【Q4：我不是資訊背景，也能學嗎？】
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【Q5：哪裡可以開始學？】
• 商業應用技能共6堂課：https://nabi.104.com.tw/course/aws/553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15
• 技術開發技能共10堂課：https://nabi.104.com.tw/course/aws/cebb89ee-4f93-4c90-a060-8aa73909d36b
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【Q6：如何拿證書？】
領AWS證書步驟→
1. AWS官網：https://104_3672.pse.is/82p4mj
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