掌握Claude Code從零打造企業級全端開發應用實戰班
104學習
IC晶圓測試
這項技能主要是負責檢驗半導體晶圓的電性與功能，確保晶片品質達到設計標準。透過測試設備判斷晶圓是否有缺陷或故障，避免不良品流入後段製程或市場，減少成本損失。具備這項能力能提升產品良率，對半導體產業品質控管與生產效率至關重要。熟悉測試流程、數據分析及問題排除，是在相關職位中不可或缺的專業技能。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
AI邊緣運算實作TensorFlowLite for MCU【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
人工智慧-機器學習【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
CompTIA Project+ 國際專案管理師認證暨實務課程
成為 AI 科學家｜資料探勘速成攻略，輕鬆駕馭資料分析與實務應用
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
EC-Council CPENT滲透測試專家認證
Certified Penetration Testing Professional（CPENT AI） 是全球最全面、具備引導式學習的滲透測試專業培訓課程。課程完整涵蓋實作導向的滲透測試方法論，並將 AI 技術整合至滲透測試各階段，協助學員在企業級網路環境中進行全面的滲透測試，評估入侵風險，並撰寫具行動導向與結構化的專業報告。
EC-Council
TestStand進階專業認證（CTD）
TestStand進階專業認證（CTD）專為具備TestStand自動化測試軟體應用能力的工程師設計，驗證持證者在測試序列開發、錯誤除錯及系統整合上的專業技能，確保能有效提升測試效率與品質，適用於半導體、電子製造等產業，助力企業優化測試流程與產品驗證。
尚未查核發照單位
ICDL-電子試算表
ICDL國際認證符合現今產業趨勢，包含雲端協同作業、數位行銷、運算思維與程式設計、數據分析、專案規劃及必要之資訊安全..等能力，皆可完整學習，從而快速的應用在新技術及工作上。在全球超過100個國家的夥伴網路，以40多種語言授課認證，而財團法人電腦技能基金會(CSF)為ICDL台灣總代理。
ICDL Asia
TestStand高階專業認證（CTA）
TestStand高階專業認證（CTA）證照專為具備TestStand測試管理軟體深厚經驗的專業人士設計，證明持有人能夠獨立規劃、設計及維護複雜的測試系統，並具備強大的問題診斷與解決能力。持證者熟悉TestStand架構與API整合，能有效提升測試流程效率與品質，適用於電子製造、自動化測試等領域，是從事測試工程師及系統開發的重要專業資格。
尚未查核發照單位
ICDL-進階電子試算表
ICDL國際認證符合現今產業趨勢，包含雲端協同作業、數位行銷、運算思維與程式設計、數據分析、專案規劃及必要之資訊安全..等能力，皆可完整學習，從而快速的應用在新技術及工作上。在全球超過100個國家的夥伴網路，以40多種語言授課認證，而財團法人電腦技能基金會(CSF)為ICDL台灣總代理。
ICDL Asia
IC3
IC3認證考試系統由來自全球19個國家、270位國際專家通力合作開發，並獲得美國政府、院校學院、企業界、計算機行業協會、獵頭公司的廣泛認可與支持。IC3認證考試著重於計算機基礎概論的實際應用，注重理論知識和實踐操作能力的結合與融會貫通，能更全面、真實地考核考生的能力，被公認為是全球首個計算機基礎綜合技能認證項目。考試開發方每年還組織資深計算機專家對IC3認證標準進行鑒定，以保證該標準的新鮮度和有效性。
Certiport
精選貼文，掌握第一手知識
AI強勁需求驅動！全球前十大IC設計廠 首季營收季增6%
2025-06-12 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
根據研調機構集邦（TrendForce）最新調查，2025年第1季因美國關稅政策促使終端電子產品備貨提前啟動，以及全球各地興建AI資料中心，半導體晶片需求優於以往淡季水準，助益IC產業表現。第1季前十大無晶圓IC設計業者營收合計季增約6%，達774億美元，續創新高。
在AI資料中心領域，輝達（NVIDIA）主要受惠於Blackwell新平台逐步放量，2025年1至3月營收突破423億美元，季增12%，年增達72%，維持營收第一。儘管其H20受限於美國的新出口管制規定，將導致該公司於第2季認列虧損，然單價較高的Blackwell將逐季取代Hopper平台，有助降低財務衝擊。
[joblist_plugin title='【輝達】最新精選職缺' url='https://www.104.com.tw/company/1a2x6bm42t' amount='5']
第四名超微（AMD）第1季因資料中心業務略為下滑，加上遊戲、嵌入式產品銷售動能仍較弱，營收季減約3%，近74.4億美元，但對比2024年同期仍增長36%。不讓NVIDIA專美於前，預期AMD下半年將擴大量產新一代平台MI350以接棒MI300，並計畫於2026年推出MI400，與NVIDIA的Blackwell和下一代Rubin AI晶片抗衡。
在網路通訊領域，Broadcom第1季半導體營收續創歷史新高，為83.4億美元，年增15%，排名第三。隨著AI server生態系規模擴大，Broadcom深度布局處理AI網路的高速互聯解決方案，推出全球首款102.4 Tbps CPO Switch，也取得更多科技巨擘的AI ASIC標案，在AI晶片領域與NVIDIA互別苗頭。
Marvell第1季因AI server相關產品需求強勁，營收近18.7億美元，季增9%。該公司除了為大型CSP提供客製化AI ASIC，其高速光學互連的相關解決方案，也是AI資料中心擴展的關鍵。
分析手機與移動裝置領域業者表現，高通（Qualcomm）今年第1季（F2Q25）營收近94.7億美元，排名全球第二。其QCT部門的手機業務因淡季而下滑，且有Apple未來自研晶片占比提高影響前景，導致整體營收季減6%。為此，Qualcomm積極於AI手機、AI PC等新興領域尋求成長機會，並擴大開發汽車、物聯網業務。
聯發科（2454）第1季營收排名全球第五，由於中國大陸手機客戶對天璣9400+、天璣8000系列需求增長，加上手機SoC的平均銷售單價提高，帶動其營收成長至46.6億美元。
瑞昱（2379）第1季表現亮眼，營收季增31%至10.6億美元以上。成長動能主要來自PC相關客戶為應對市場不確定性而增加庫存，以及Wi-Fi 7滲透率提升和車用乙太網路需求漸增。
聯詠（3034）第1季得益於中國大陸的消費補貼政策，以及部分客戶因關稅提前拉貨，營收成長至8.2億美元以上，季增6%。
豪威集團（韋爾股份）因第1季適逢智慧手機淡季，營收季減2%，為7.3億美元。但該公司在圖像感測器和汽車電子領域進展顯著，主因為中國大陸電動車品牌增加使用攝影鏡頭支援智慧駕駛系統，嘉惠其車用CIS業務。
芯源系統第1季受惠於AI資料中心帶來龐大電源控制器需求，其運算與存儲部門業務大幅增長，整體營收接近6.4億美元，創其歷史新高。
中原大學與Teradyne合作育才 聚焦半導體測試與矽光子技術
中原大學與Teradyne透過產學合作課程及實習規劃，共同培育符合產業需求的高階測試人才。（左起：中原大學副校長吳宗遠、Teradyne亞太區銷售副總裁Richard_Hsieh、中原大學半導體產業學士學位學程主任郭泰辰）(圖 / 中原大學提供）
為加速產業接軌、培育兼具技術深度與實務能力的人才，中原大學與全球自動化測試設備領導者Teradyne（泰瑞達）合作開設課程，安排學生進入產業現場實作，並提供兼職實習機會，展現校企合作育才的積極布局。6月1日下午，Teradyne亞太區銷售副總裁Richard Hsieh應邀至中原大學專題演講，解析AI與高效能運算（HPC）時代下半導體測試的架構變革與技術趨勢，協助學生掌握產業前沿發展，提早布局未來職涯。
2026-06-02 中原大學 發布
中原大學半導體材料與光電檢測碩士學位學程主任鄭湘原表示，因應AI、高效能運算、先進封裝與矽光子技術快速發展所帶動的測試人才需求，中原大學與美商Teradyne於本學期合作啟動「高效能運算與共光學封裝測試」產學合作課程。除課堂教學外，未來兩週也將安排學生前往Teradyne新竹據點進行實作，讓學生提前接觸產業環境，縮短學用落差。
Teradyne亞太區銷售副總裁Richard_Hsieh於中原大學專題演講，解析半導體測試技術發展與人才需求。（圖 / 中原大學提供）
為支持產學交流並拓展學生視野，Teradyne亞太區銷售副總裁Richard Hsieh應邀至中原大學發表「ATE測試與AI驅動趨勢」專題演講。他指出，隨著AI、先進封裝、車用電子與資料中心等應用快速發展，半導體產品複雜度持續提升，測試技術挑戰也同步升高。AI時代帶動半導體需求成長，後段封裝與測試的重要性將持續提升，尤其KGD（Known Good Die）、系統級測試及高並行測試能力，將成為關鍵競爭力。他也勉勵學生持續關注AI與半導體產業趨勢，厚植專業實力，把握未來職涯發展機會。
此外，為深化校企連結，Teradyne亦宣布提供一年期兼職實習名額，將課堂訓練延伸至企業環境，強化實務經驗累積。人資部門並同步啟動學生人才資料庫建置，提升未來半導體測試工程師的招募效率。Teradyne表示，本計畫不僅有助於縮短學界與產業的技術落差，更象徵公司在台灣高階測試人才供應鏈布局的重要一步，預期將為未來三到五年的人才競爭力帶來實質助益。
中原大學與Teradyne合作開設「高效能運算與共光學封裝測試」產學課程，攜手培育半導體檢測人才。（圖 / 中原大學提供）
中原大學與Teradyne合作開設的「高效能運算與共光學封裝測試」課程，邀集Teradyne資深應用工程師與博士級專家組成講師團隊授課，完整導入當前半導體產業最重視的實務能力。課程為期16週，聚焦半導體測試、自動化設備（ATE）、光電封裝與矽光子量測等前瞻技術。為強化教學成效與實作深度，課程實驗安排於Teradyne新竹據點進行，學生可直接接觸產線級儀器與量測設備。 中原大學表示，面對半導體產業快速發展與智慧化轉型趨勢，未來將持續深化與國際企業之合作。美商Teradyne為全球知名自動化測試設備與先進機器人技術公司，長期深耕半導體測試領域。此次雙方合作，不僅縮短學生與產業的距離，也為企業人才布局提供解方，在AI、高效能運算、先進封裝與矽光子技術快速發展的趨勢下，攜手樹立產學合作新標竿。
AI時代什麼能力最有價值？臺大畢典：同理心、創造力與利他精神
淡江大學4度舉辦 NVIDIA黃仁勳 Watch Party 樸實剛毅校徽再佔C位
德明科大帶薪實習10年有成 Z世代職場大放異彩
與神山同行：圖解台積電本土供應鏈新戰隊，2奈米與CoWoS的贏家是誰？
隨著台積電2奈米與CoWoS產能噴發，台灣西海岸正升級為全球最精密的「半導體先進技術防線」，本文深度圖解台積電本土新戰隊，解析材料與檢測企業如何透過「並行開發」與台積電同步進化，看台灣在地供應鏈如何築起不怕掏空的技術防線，掌握全球AI算力的核心。
文／林以璿、鄧凱元、黃亦筠 由天下雜誌授權轉載
本文導覽
魔鬼製程╳AI速度》交期腰斬，需在地伙伴一起衝台積練戰隊》供應鏈連線共研，外商也來了深》鴻勁蹲出「首富」，輝達靠它出貨撐》漢測虧10年，等到AI爆發快》台塑德山台日合資，建廠3倍速貼》新應材1400次送樣，攻進外商地盤
沒有他們，就沒有AI，2026全球算力壓在台灣「矽脊梁」上。先進技術的極限挑戰，帶台積一人武林走向群體進化，在地戰隊築起全球最精密防線，不怕掏空出走。誰能跟上神山？
2026年，台灣西海岸，這條長達300公里的長廊，正從工業地帶升級為一條全球最精密、24小時運轉的「半導體先進技術防線」。
隨著2026台積電2奈米先進製程放量、先進封裝CoWoS產能噴發，全球AI算力的供給中軸線，正沉沉壓在這條「矽脊梁」上。
但，這也是一場沒有退路的極限賽跑。地緣政治擠壓下，台灣必須跑得更快。
當製程精細到原子層級的博弈，封裝複雜到必須「邊研發、邊修改」的集體試錯，台積電正推動半導體前、後段製程整合的「晶圓製造2.0」（Foundry 2.0）典範轉移。
護國神山不能只是「一個人的武林」。
先進製程與先進封裝演化快速，台積不能只有一個人的武林。須仰賴反應快速的本土材料、設備與耗材供應商，建起由在地供應鏈撐起的矽脊梁。（天下授權轉載）
燈火通明的廠區不只台積，桃園的特用氣體、新竹的檢測實驗室，到南科的設備工廠，這條由本土兵團構成的「隱形戰線」，正與神山同步心跳。
圖／由天下雜誌授權轉載。
為什麼2奈米GAA（環繞閘極）架構與CoWoS先進封裝，會造成如此巨大的轉變？
首先，新技術將挑戰前段製程的物理極限。過去10年，台積電使用FinFET結構，但2奈米GAA是四面環繞的創新做法，材料、設備都要跟著調整。台積要在比髮絲細萬分之一的空間，精準放入奈米晶片，容錯率近乎為零。這就是工程師口中的「魔鬼製程」。
魔鬼製程╳AI速度》交期腰斬，需在地伙伴一起衝
後段先進封裝的壓力，同樣急遽升高。摩根士丹利預估，2026年，台積電CoWoS月產能將突破十萬片，產量與製程複雜度全面升高。
圖／由天下雜誌授權轉載。
「大風吹起來了，」清華半導體研究學院副院長賴志煌直言，AI晶片的迭代速度，徹底打破半導體產業數十年來的「超穩定結構」。
過去，台積電有時間研發、驗證、再擴產；如今，AI需求不等人。從輝達黃仁勳、超微蘇姿丰，到Google、亞馬遜，全要擠進CoWoS有限產能。
「不夠、不夠、不夠！」近幾季法說會上，台積董事長魏哲家被法人緊追CoWoS產能，急迫回應成為市場集體記憶。
1月15日最新法說，魏哲家更報出超乎眾人預期的2026年資本支出，高達520到560億美元，再創新高，七成用在先進製程，先進封裝也史無前例佔一至兩成。他再次強調，非常努力縮短供需落差。
台積電先進封裝技術與服務副總經理何軍更指出，先進封裝交期已從7個季度腰斬至不到3季，意味著必須在研發尚未定案前，機台就先進廠。「研發還沒定案，我已經要下單、拉機台，改機台的事情層出不窮，」他一語道出整條供應鏈的焦慮。
不論是前端製程、後端封裝，在這種節奏下，過去依賴外商「標準品」的模式已失效。
一名本土材料廠董事長直言，過去外商常說，「英特爾用這材料，你跟著用就好。」但現在，台積電站上無人的高崗，沒有對象可模仿，需要的是能隨時衝進產線、同步試錯、即時修改的戰友。
2025年半導體展上，台積電登高一呼串聯台廠供應鏈，打造3DIC聯盟讓研發和供應鏈合作更緊密。（王建棟攝，由天下雜誌授權轉載）
這正是台積電的現實。
台積電的策略很清楚，把供應鏈納入防禦體系，從採購關係升級為「在地建軍」。台灣在地零配件與間接原料採購比例，對比2024年，到了2030年將各自提高15與3個百分點。
台積練戰隊》供應鏈連線共研，外商也來了
2023年，台積啟動「供應商全面聯盟與快速伙伴機制」（SHARP），不再把供應商視為量產後的支援者，而是在研發試產階段就「共研、共線」。
由於製程愈高級，財務風險就愈高，一旦材料或設備失誤，損耗的往往是單片價值數萬美元的晶圓。
台積特別拉出測試產線，讓供應商帶著未成熟的設備或化學配方，直接貼線進入最先進產線，在真實製程條件下，與台積工程師比肩試錯。這大幅降低了供應商的開發風險，開發週期才能縮短。
機制建立後，2025年9月，台積電更罕見率領設備、材料、檢測台廠組成3DIC聯盟，推動「並行開發」，讓原本分散的節點在研發初期就進入同一技術藍圖。「供應鏈不能再各自為戰，」何軍在聯盟大會上呼籲，台廠必須合作，讓「孤島」串聯成「大陸」。
這股在地化吸力，也迫使外商改變規則。德國材料大廠默克電子投資170億台幣，在高雄打造半導體材料園區，更是它全球最大單一投資。「我們配合客戶腳步，滿足需求（lock step with customers development），」台灣默克董事長李俊隆直言。
透過SHARP的深度嵌入與3DIC聯盟的橫向串聯，一套「外商在地化、台廠一線化」的新生態系，正在西岸成形。
隨著供應商與台積更緊密結合，台積也將內部「CIP」（持續改善計劃）貫徹西岸。幾乎所有力拚神山門檻的本土業者，都對這3個字心有戚戚焉。
位於觀音的實聯，不斷開會、改善，再開會、再改善，打入台積。（謝寬攝，由天下雜誌授權轉載）
台積要求供應商針對「純度、穩定度、生產效率」訂出持續改善目標。進入神山體系，不是一張訂單，而是一場永不終止的精進馬拉松。
「在台積眼中，沒有完美的產品，只有還能更好的CIP，」一名供應商總經理形容。
「這讓台積電不只是一個好客戶，也是個好老師，」實聯精密化學總經理梁基彥表示。
實聯是半導體特用化學氣體廠。去年第4季，矽乙烷獲台積採用。光去年，台積訪廠4次，一待就是一整天，看廠完要求提精進計劃，下次開會檢討進度。進入製程稽核時，實聯幾乎每週和台積開會。
「它希望你不斷改善，好還可以更好，」梁基彥不諱言壓力山大。
[joblist_plugin title='更多104【台積電】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/a5h92m0' amount='5']
深》鴻勁蹲出「首富」，輝達靠它出貨
能在這條技術防線上站穩腳步的台廠，靠的是一套殘酷但清晰的生存法則：深、撐、快、貼。
在先進封裝時代，最先翻身的，是過去最被低估的「檢測設備」。
台大機械系終身特聘教授陳亮嘉指出，AI晶片已貴到「錯不起」，像輝達GB200，「1顆動輒百萬台幣，沒有檢測，根本賣不出去。」
這讓台中大雅一間低調工廠，被推上舞台。
創立27年的鴻勁精密，切入的是終端測試與系統級測試分選機市場。去年底掛牌後，市值一度衝破5300億元，躍升台股市值前15大企業，幾乎追上聯電。
「我們私下都叫它台中首富，」一名台中產業界總經理笑說。
在輝達AI晶片出貨前的最後檢測機台，鴻勁市佔高達九成。3位創辦人之一、資深副總經理翁德奎直指，這不是「有沒有過」，而是「1年不能錯1顆」。
為了抓出偶發錯誤，工程團隊曾輪班守在機台旁一個月，只為等那個出錯瞬間。AI晶片功耗高、發熱劇烈，鴻勁乾脆把溫控與散熱整合成系統方案，成為客戶深度依賴的關鍵伙伴。
[joblist_plugin title='更多104【鴻勁精密】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1a2x6bliil' amount='5']
撐》漢測虧10年，等到AI爆發
另一條路，來自漢民集團的小金雞──漢民測試。
這家專攻探針卡的公司，辦公室長年燈火通明，工程師作息與晶圓廠、封測廠同步。
漢測押注的是用在先進封裝與高頻測試的MEMS薄膜探針卡。技術難度之高，被形容為「在郵票大小的面積內，植入數萬根比頭髮細5倍的觸角」，且在高頻、高熱下，誤差不能超過一微米。
公司曾連虧近10年，在現金流壓力下硬撐研發。直到AI晶片測試從「抽檢」變成「全檢」，測試時間拉長、耗損劇增，需求瞬間爆發。漢測也因此打入神山供應鏈，連2年營收成長超過五成。
[joblist_plugin title='更多104【漢民測試】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/clt9w0w' amount='5']
快》台塑德山台日合資，建廠3倍速
此外，半導體製程的未來，就是材料的競爭，而不再是製程微縮。材料落地更顯關鍵。
在高雄林園，台塑德山是台塑與日本德山合資的公司，負責先進製程需要的異丙醇。
從台塑德山出廠的異丙醇槽車，每輛都須經客戶驗證，才能把關鍵材料送進晶圓廠。（謝寬攝，由天下雜誌授權轉載）
過去由日本製造、海運來台，運期2週。但2奈米製程，異丙醇用量比7奈米倍增，且屬有機化學品，存放天數會影響品質。
「我都開玩笑說，客戶喜歡18天的（啤酒），」組長黃惠賢形容，材料得新鮮。
雙方決定在台灣設廠。台塑將原需6到8年的洽談、建廠與驗證，縮至2年3個月完成。如今八成產能已轉為高雄製造，成為全台先進製程的關鍵支撐。
快，是台灣材料廠的最大優勢。過去長期由歐美日大廠把持，台積扶植本土材料廠，補技術防線破口。
[joblist_plugin title='更多104【台塑】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/ys2lc2g' amount='3']
[joblist_plugin title='更多104【德山】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1a2x6bm26m' amount='3']
貼》新應材1400次送樣，攻進外商地盤
新應材的故事，則展現「貼」身肉搏的拚勁。
新應材原本主攻面板材料，隨中國面板廠崛起，公司被迫轉攻半導體。光阻產品一度進軍成熟製程還通過認證，但沒有進入量產製程。公司陷入困境，2018年董事長詹文雄接手，轉進開發先進製程用的材料。
為了打進神山，研發人員日夜輪班。成功在1年後，自強勁的外商3M與默克手中，搶下一席之地。
「有一支產品，我們6年送樣1400次，」詹文雄在去年成大材料論壇上透露。
換言之，幾乎是不到2天就送一次樣本。這靠的是研發人員日夜輪班，甚至在產品通過驗證、還未拿到量產訂單前，就先砸下3億元建量產線。「跨入半導體產業就像搶銀行一樣，不是成功就是失敗，」詹文雄當時打趣說。
當地緣政治陰影，產能外移空洞化籠罩，台灣用這條日不落的在地技術服務證明，競爭力不在單一座山，而在整套同步升級的產業聚落。
「半導體業已複雜到，沒有任何一家公司能獨立完成，」李俊隆直言，「從這個角度，先進製程只能在台灣。」
從單打獨鬥，到群體進化，神山與在地戰隊，正在築起全球最堅實的半導體技術防線。
[joblist_plugin title='更多104【新應材】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/11060ymg' amount='5']
（原文標題：與神山同行，本土新戰隊 圖解台積先進製造贏家：材料、檢測大擴廠）
延伸閱讀：
默克全球最大單一投資在高雄！材料送到台積門口、EUV練就在地供應鏈
致茂站上千金股！沒有它，台積不能出貨 不划算生意等到「需求排山倒海」
添鴻燒錢十年打進CoWoS，營收增六成 南下設廠貼緊台積電與日月光
量天測地、解構力學——深入成大南工土木科，從材料試驗到現代營建實務的養成記
土木工程往往不像建築設計那樣容易受到矚目，但每一棟建築、每一座橋梁的安全與品質，背後都少不了土木工程專業的支撐。國立成功大學附屬臺南工業高級中等學校土木科便以「專業、實作、創新」為核心，透過扎實的理論課程、多元實作訓練與工程現場接軌，培養兼具工程知識與實務能力的人才。 土木科教師方偉烈表示，建築與土木外界看來似乎差異不大，但兩者的定位並不相同，「建築比較著重空間設計與規劃，而土木更關注工程技術與結構安全」。建築師負責完成整體建築設計，土木工程專業人員則負責讓設計安全落實、順利施工，兩者始終是相輔相成、不可或缺的重要夥伴。
從基礎到專業，逐步建立工程能力
土木科的課程依照學生不同階段循序漸進安排。高一以基礎能力培養為主，除了國英數等一般科目外，專業科目則會修習如土木建築工程與技術概論、構造與施工法，搭配測量實習、製圖實習，建立學生的基礎專業。
到了高二課程逐漸加深加廣，逐步深入專業核心，學生將修習工程力學、營建技術實習、電腦輔助製圖實習、工程測量實習、地形測量實習、材料與試驗等課程。此階段學生將投入許多時間在實習課程中，先學習基礎理論，再透過大量的做中學，在理論與操作中深化自身專業。以材料與試驗課程為例，學生會接觸粒料分析、混凝土拌合、混凝土養護、混凝土抗壓等內容，實際了解建築材料背後的工程原理。同時，學生也會實際進行砌磚、木工、鋼筋施工、模型製作及室內配線等內容，並有機會親自操作，透過大量實作累積工程現場所需的經驗與判斷力。
圖：學生參訪鋼筋加工廠了解實際製程
高三時課程則以專題帶領學生整合三年所學，學生透過組隊合作完成專題作品，專題主題以興趣為導向，鼓勵學生發揮專業視角，利用創意解決實際問題。有學生設計改善生活問題的木工作品，也有人規劃建築模型，從選址、結構到功能規劃，都必須活用過去累積的知識完成完整專題，不局限於土木內容，反而讓學生更能發揮創意和觀察力。此外，成大南工土木科更致力於課程的創新，透過加入無人機測繪等內容，讓學生接觸數位測量技術，讓學生在已有的知識基礎上，持續拓展在工程應用的新視野。
理論與實作並重，真正理解工程的本質
許多學生入學前往往認為土木科就是不斷動手施工，但真正進入課程後，學生才發現實作背後需要扎實的理論支撐。
方老師表示，材料試驗就是最好的例子，學生必須先理解材料性質、混凝土比例及相關理論，再進入實驗室完成實驗，驗證結果是否符合工程標準。土木科並非只有操作技能，更需要具備數理分析與工程判斷能力。這樣的學習歷程，也讓不少學生重新認識土木工程。
圖：學生合作組裝工程結構模型
土木科二年級林同學分享，原本以為土木科就是每天在戶外施工、砌磚，實際就讀後才發現，還必須學習材料、測量、力學等專業理論。「它（土木科）不是只有曬太陽做工程，也要學很多理論架構。」另一位二年級郭同學也有相同感受。他原本認為土木科以實作為主，真正接觸課程後才發現有比想像中更多的理論知識。
成大南工扎實深厚的課程設計，帶領學生在每一項工程操作之前，先建立完整的知識基礎，才能在實作中更深刻理解背後的原理，也讓學生在實際操作中更深入理解工程原理 。
大量實作、接觸現場，從實務中累積出專業即戰力
除了課堂上的操作，土木科也積極透過競賽與專題，引導學生將知識真正應用於實際問題。
例如，學生曾組隊參加正修科技大學木橋載重競賽，從木材裁切、打磨到橋梁組裝，歷經兩個月反覆製作與調整，最終獲得外觀特別獎。土木科二年級王同學表示，雖然橋梁承載能力仍有進步空間，但看到團隊一步步完成作品，仍讓他感到十分有成就感。
圖：學生參加橋樑載重競賽展示成果
方老師也指出，土木科最大的特色，就是讓學生「做中學」。學生不只是完成作品，而是在反覆操作、修正與驗證中，逐漸培養工程判斷能力，學生也會在不同年級，分別考取測量丙級、建築製圖應用-電腦繪圖項丙級、工程測量乙級等三張證照，累積未來升學或就業的競爭力。若直接投入職場，畢業學生將具備基本施工與監造能力；若選擇升學，也能良好銜接土木工程、營建工程等相關科系。
除了校內課程，土木科每學期也安排企業參訪，帶領學生走進建設公司、工程顧問公司、鋼筋工廠及材料檢驗中心，了解不同工程環節的實際運作。部分學生更有機會參與寒暑假的校外實習，親身進入工地現場，提前體驗工程工作的內容。透過一次次與業界接觸，學生不只是認識未來職涯，更能理解課堂所學如何真正應用於工程實務。
專業、實作、創新，培養面向未來的工程人才
談到土木科最重要的特色，受訪教師以「專業、實作、創新」三個關鍵字作為總結。「專業」代表扎實的工程知識；「實作」代表大量操作與現場經驗；而「創新」則是持續導入無人機測繪等新技術，讓學生能與時俱進，接軌產業發展。
圖：學生學習操作無人機設備
方老師也觀察到，許多學生在三年的學習中，最大的改變並不是學會多少技術，而是逐漸不害怕動手，也願意主動尋找解決問題的方法。從學生觀點來看，王同學認為，只要喜歡動手做、願意學習，就能在土木科找到自己的舞台；郭同學則認為，具備邏輯思考能力、願意面對挑戰的學生，都很適合投入這個領域。
從基礎理論、工程實作到創新技術，成大南工土木科不只是教學生如何完成一項工程，更希望培養學生面對問題時的工程思維，讓每一位學生都能在未來的升學與職涯道路上，穩穩築起屬於自己的專業基礎。
開箱土木科學習日常！更多科系探索，歡迎追蹤104高職生IG
在 Instagram 查看這則貼文 104高職生（@104v.hs）分享的貼文
如何用AI準備證照考試？Gemini Notebook學習備考超實用5步驟完整解析
用AI怎麼準備考證照、檢定？本文以iPAS（經濟部產業人才檢定）的AI應用規劃師能力鑑定為例，解析如何利用學習神器Gemini Notebook（原NotebookLM）的各項功能，輕鬆備考專業證照！從利用「心智圖」和「對話提示」進入學習狀態、用「報告」和「學習卡」蒐集考題、用「對話互動」找考古題答案，以及最後進行即時測驗，本文節錄自《零花費上手！Gemini 3 / NotebookLM / Nano Banana Pro / Veo 3.x 最強 AI 組合技》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
步驟1：定義對話風格與回覆內容長度步驟2：「心智圖」、「對話提示」協助進入學習狀態步驟3：利用「報告-學習指南」、「學習卡」蒐集潛在考題用NotebookLM「報告-學習指南」蒐集考題用NotebookLM「學習卡」蒐集考題步驟4：運用「對話互動」找到考古題的答案小技巧：使用「語音摘要 - 評論」像老師給建議步驟5：透過「學習卡」、「測驗」進行即時測驗
（編按：NotebookLM於2026年7月更名為Gemini Notebook。以下為原始文章：）
蒐集潛在考題，輕鬆備考專業證照
今天要準備考試，不管是一般日常的小考、大考，就算是考證照、讀法規，NotebookLM都能幫上大忙！接下來，讓我們以準備iPAS（經濟部產業人才檢定）的AI應用規劃師能力鑑定當作情境，而該檢定會需要研讀The EU Artificial Intelligence Act（歐盟人工智慧法案），法規不只是英文的，內容還非常多，該怎麼準備才好呢？
NotebookLM網址：https://notebooklm.google.com/
【本文案例】PAS+ AI應用規劃師能力鑑定介紹>>至【104學習】看介紹The EU Artificial Intelligence Act（歐盟人工智慧法案）
如果你對於準備這個檢定有興趣，可以進入到The EU Artificial Intelligence Act的網頁（https://artificialintelligenceact.eu/），查找到相關法規資料的PDF檔。
步驟1：定義對話風格與回覆內容長度
透過定義對話風格，可以讓NotebookLM變成一位指引你學習的導師。還可以進一步選擇回覆內容的長度，決定這位導師的解說詳細程度。
定義對話風格，設定為「學習指引」
（圖片來源／旗標）
步驟2：「心智圖」、「對話提示」協助進入學習狀態
由於歐盟人工智慧法案的資料真的很多，在你匯入資料後，可能也不知道該從何開始。這時可以透過「心智圖」掌握整體法案的架構，下一步則能點選心智圖中的任一標籤，或是點選「對話提示」，幫助自己先從其中一個部分開始學習。
以點選「對話提示」為例，NotebookLM在學習指引的對話風格下，會逐步引導學習。
【對話範例】我的目標是準備IPAS（經濟部產業人才鑑定）的AI應用規畫師能力鑑定。想知道歐盟法案如何透過風險分類約束各種人工智慧應用與基礎技術？
NotebookLM在學習指引的對話風格下，會詢問你的學習目標
（圖片來源／旗標）
步驟3：利用「報告-學習指南」、「學習卡」蒐集潛在考題
NotebookLM中已有內建3個功能，可以輔助蒐集潛在的考題，分別為「報告 - 學習指南」、「學習卡」、「測驗」。
由於「測驗」雖然具有互動功能，但卻無法輕易將題目、答案複製下來，所以在蒐集潛在考題部分，建議使用「報告-學習指南」、「學習卡」。
為了縮小備考的範圍，更容易聚焦學習，可以選擇心智圖的某一標籤，或是對話提示的特定學習目標（本案例的步驟2為歐盟人工智慧法案如何透過風險分級與規範），來自訂指令，讓學習指南的內容不會太發散。我們會保留原先系統的指令，並把希望它聚焦範圍的指令補充上去。
用NotebookLM「報告-學習指南」蒐集考題
【提示詞】報告內容以「歐盟人工智慧法案如何透過風險分級與規範，平衡技術發展和基本權利保障？」為主軸。
英文部分是原先系統的指令，補充說明希望聚焦的範圍（圖片來源／旗標）
不論是測驗題、申論題，都會更切中你指定的範圍來提問：
可複製題目
測驗題會附上解答
申論題可透過對話提問，來取得答案與引用來源
（圖片來源／旗標）
用NotebookLM「學習卡」蒐集考題
學習卡也可以進一步透過指令來聚焦。
【提示詞】學習卡測驗範圍以「歐盟人工智慧法案如何透過風險分級與規範，平衡技術發展和基本權利保障？」為主軸。
設定卡片數量、設定難易度、說明希望聚焦的範圍
（圖片來源／旗標）
會顯示題目數量，並可下載題目跟檔案
（圖片來源／旗標）
下載後，會是csv檔，如果直接用Excel開啟，很可能會出現一堆亂碼。建議你將預設開啟檔案類型變更為記事本，題庫跟答案就能正常顯示。（備註：有多種方法能讓Excel正常開啟csv檔，但此處的重點是取得正確文字內容，並匯入NotebookLM，因此不在此詳述。）
將CSV檔變更為記事本（圖片來源／旗標）
將CSV檔變更為記事本，就能正常顯示完整題庫跟答案：
題庫與答案用逗號 (,) 分隔（圖片來源／旗標）
另外，由於目前NotebookLM的匯入來源尚不支援csv檔，所以你可以使用「貼上複製文字」的方式來進行匯入。
善用快捷鍵Ctrl+A（全選）→Ctrl+C（複製）→Ctrl+V（貼上），神速完成匯入！
將潛在考題，當作來源匯入NotebookLM
匯入來源（圖片來源／旗標）
步驟4：運用「對話互動」找到考古題的答案
除了可以將前一步驟的潛在考題，當作來源匯入之外，你還可以將考古題也匯入到NotebookLM。
舉例來說，iPAS有提供AI應用規劃師能力鑑定的考試樣題，讓我們嘗試把這份檔案，匯入到NotebookLM中，並在問答面板提問。
【提示詞】來源「iPAS_AI應用規劃師能力鑑定考試樣題(114年1月版)」中有一些題目，請使用「EU歐盟人工智慧法案」的內容來回覆。
（圖片來源／旗標）
如此一來，你可以方便對照題目跟答案、根據法規內容提供答案的解說，透過進一步點擊引用編號，還能查閱原文法規的內容！
【TIP】當你明確指定來源時，可以輔助NotebookLM抓到你所需要的內容範圍。所以來源命名很重要，可以幫助自己辨識來源；把提問說清楚也很重要，才不會讓AI亂生一些無用資訊出來。
小技巧：使用「語音摘要 - 評論」像老師給建議
如果有某些法規你覺得比較艱深難懂，而且用文字完全讀不下去時，語音摘要功能就派上用場了！我們先前已經在第4章提過，透過「自訂」就能進一步下指令，讓語音摘要生成的內容更符合你的需求。有關於提示詞的小技巧，你可以掌握幾個提問方向：
設定主題範圍
明確指出特定問題進行討論
使用某個地區的慣用語氣
聚焦目標受眾（如兒童、專家）
設定時間長度
這裡我們要特別介紹的是語音摘要中的評論格式，這個格式可以提供專業評論、意見，並協助改善內容。
所以你可以把自己填答申論題的內容，作為一筆來源匯入到NotebookLM。進一步請它使用歐盟人工智慧法案檔案作為依據，來給予填答狀況的建議。
這個做法就有點像是你作答完之後，有一位老師來給予你口頭上的建議與講評～
步驟5：透過「學習卡」、「測驗」進行即時測驗
「學習卡」、「測驗」功能可以提供給你互動型態的測驗模式，你可以指定卡片數量、問題數量、難易度，並且能下指令，讓它依據你目前的需求來生成。
【提示詞】學習目標是準備IPAS（經濟部產業人才檢定）的AI應用規劃師能力鑑定，希望先以「歐盟人工智慧法案的風險分級與規範」作為學習範圍。
【自訂學習卡】設定卡片數量、輸入指令、設定難易度
（圖片來源／旗標）
【自訂測驗】設定問題數量、輸入指令、設定難易度
（圖片來源／旗標）
在生成之後，可以看到「學習卡」、「測驗」的題庫類型是不一樣的。
「學習卡」（左）和「測驗」（右）的題庫類型不一樣（圖片來源／旗標）
如果你希望在互動時，NotebookLM可以直接回答你問題，而不是一直追問你的學習狀態，可以把對話風格改回「預設」，或是自訂指令，讓它擔任一位解題專家。
使用學習卡或測驗時可點選「說明」，會在對話面板中解說
如果採用「學習指引」的對話風格，NotebookLM會再追問你目前的學習狀態
若採用「預設」的對話風格，NotebookLM會直接提供解釋
（圖片來源／旗標）
（圖片來源／旗標）
節錄自：旗標《零花費上手！Gemini 3 / NotebookLM / Nano Banana Pro / Veo 3.x 最強 AI 組合技，打造全能工作流》／施威銘研究室 著
廣達、緯創徵召量子電腦人才！台灣電子五哥研發落地加速搶人
2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載
電子五哥廣達（2382）、緯創（3231）開徵量子電腦工程師職缺，顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發，廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才，而緯創徵才範圍更大，從晶片封測到軟硬體整合全面徵才，兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。
台灣科技產業下游開始布局量子科技，緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才，其中，緯創設定人數無上限，徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗，如位元相干時間改良（讓電腦運算更穩定更持久），最後是軟硬體整合改良。
緯創徵召量子人才的廣度極大，也凸顯布局量子電腦技術的企圖心，期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示，對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。
林憲銘更透露，將購買一座32量子位元的超導量子機器，與AI伺服器進行連線運算測試，未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺，也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。
[joblist_plugin title='【緯創 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E7%B7%AF%E5%89%B5' amount='1']
廣達此次開出1～2位量子人才需求名額，強調需要出差，符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息，廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定，該部分人才技能偏向後段硬體面。
[joblist_plugin title='【廣達 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E5%BB%A3%E9%81%94' amount='1']
金寶電子（2312）與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台，在電子業下游跑得相當快，下半年第一版本將展開測試，董事長許介立也透露，除超導體新創，目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱，目前投資國外新創已有2~3家，未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。
對此，鴻海（2317）董事張慶瑞表示，台灣產業確實開始動起來！他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足，除缺乏產業留才，導致培育的人才畢業後面臨無處可去，只得去台積電（2330）就職或出國就業窘境。
在政府合併AI新十大建設推動方案中，量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一，與矽光子及機器人位階相當，政府也從2022～2026年五年內投入80億元打造業合作平台，建立量子國家隊。
張慶瑞日前接受訪問指出，本土培養的量子人才約有150至200人，畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。
[joblist_plugin title='更多【量子電腦】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%9B%BB%E8%85%A6' amount='1']
Claude Cowork排程任務怎麼用？讓AI定時工作，自動產出報告教學
想讓Claude定時幫你完成重複性工作？本文解析Claude Cowork的Schedule排程任務功能，教你設定執行時間、權限與模型，打造自動搜尋資料、整理內容、產出報告的AI工作流程。本文節錄自《Claude 萬用手冊》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
Schedule：讓Claude定時幫你做事實戰：每天早上接收台股盤前快報建立排程任務手動試跑排程任務
使用Cowork模式前，請先確認你已升級到Claude Pro以上方案（需付費訂閱），並安裝最新版Claude Desktop。Cowork是桌機版獨有功能，網頁版與行動版無法使用。Claude網址：https://claude.ai/下載桌機版：https://claude.ai/downloads延伸閱讀：Claude Cowork怎麼用？要付費嗎？解析操作流程、權限設定及模型選擇
Schedule：讓Claude定時幫你做事
前面介紹的Cowork任務，大多是「你下指令、Claude執行、完成後交回結果」的一次性流程。不過，實務上有些工作並不是只做一次，而是每天、每週或每月都會重複出現。
例如每天早上的市場快訊、每週五的工作週報、每月初的對帳整理，這些工作通常規則固定、格式明確，但每次都手動執行又很花時間。這時就可以使用Cowork的Schedule（排程任務）功能。
Schedule可以把一個任務的提示詞、執行時間與工作環境固定下來，讓Claude在指定時間自動執行。它和一般Cowork任務的能力差不多，一樣可以使用Connector、Skill與Plugin；差別在於，一般任務是你手動開始，排程任務則會依照時間表自動啟動。排程任務大致有幾個特性：
只需要設定一次任務內容
可以依照固定頻率自動執行，例如每小時、每天、平日或每週
每次執行都會開啟新的任務回合，並讀取當下最新的資料、檔案或Connector內容
執行結果會保留在任務清單中，方便日後回頭查看
能使用一般Cowork任務可用的Connector、Skill與Plugin
接下來，我們就來看看要怎麼設定排任務吧！
實戰：每天早上接收台股盤前快報
我們會以「每天早上8:00自動產生台股盤前快報」作為範例，示範如何建立一個排程任務。這個任務要做的事很單純：每天早上，Claude會自動搜尋最新的台股大盤、國際股市與指定自選股資訊，整理成一份Markdown格式的盤前快報，存到指定資料夾中；同時也會建立一封Gmail草稿，方便我們檢查後寄出。
也就是說，我們會把原本每天都要手動查資料、整理重點、寫成快報的流程，改成由Claude定時完成。接下來就來看設定方式。
建立排程任務
首先，進入左側欄的Scheduled頁面，點擊「+ New task」，可以看到兩種建立排程任務的方法：
Create with Claude，就是透過Claude一步步引導你建立排程。這種方式適合你只有大概想法，但還不確定任務細節該怎麼寫的情況。
Set up manually，即手動設定。這種方式適合你已經知道任務要做什麼、何時執行，以及要使用哪些工具。本例會使用手動建立的方式，直接設定盤前快報的排程任務。
點擊Scheduled，進入排程任務頁面；點擊+ New task，開啟建立選單；本例選擇「Set up manually」，開啟手動設定視窗。（圖／《Claude 萬用手冊》）
【TIP】注意！排程任務只有在電腦開機、未進入睡眠，且Claude Desktop持續開啟時才會執行。若希望排程任務能準時執行，建議開啟Keep awake，並確認Claude Desktop沒有被關閉。
開啟手動設定視窗後，就可以開始填寫排程任務的名稱、任務描述、任務內容、工作路徑、模型與執行時間等設定。其中最重要的是任務內容。這段文字就是Claude每次執行排程時會依照的提示詞。因為排程任務會反覆執行，若提示詞寫得太模糊，Claude每次都要花更多推理成本判斷你想要什麼，也比較容易產生不穩定的結果。
建議把資料來源、例外處理、輸出格式、檔名規則與後續動作都寫清楚。特別是排程任務通常會長期執行，模型選擇也要考量使用量。如果任務是固定流程、規則明確的工作，通常不需要使用最高階模型；本例雖然不算深度推理任務，但步驟較多，包含搜尋、整理、寫檔與建立Gmail草稿，因此使用Sonnet系列會比Haiku更穩定。
本例範例提示詞如下：
【提示詞】所有資料都用今天搜尋的結果，不要靠記憶，抓不到就標「資料缺漏」，過程中不要問我。1. 國際與台股大盤：幫我看昨天台股、美股、日韓股市主要指數 （加權、櫃買、道瓊、那斯達克、日經、KOSPI）的收盤點數和漲跌幅。2. 自選股：2330、2414、2317、3008、2603，每一檔列出昨日收盤、漲跌幅，以及近24 時內的重大新聞或公告1–2則（含連結）。3. 輸出：Markdown格式，分四段——國際盤、台股大盤、自選股、重點關注。 存到StockBrief 資料夾，檔名yyyy-mm-dd.md（今天），同名覆寫。4. 另外把內容轉成精簡的純文字郵件版，用Gmail擬稿到flag-examples@gmail.com，主旨「盤前快報-yyyy/mm/dd」。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
Create scheduled task：
任務名稱建議使用英文或數字，因為Claude的任務名稱不支援以中文命名
選定工作路徑資料夾，本例為StockBrief
權限模式選擇「Act without asking」，避免排程執行到寫檔或建立Gmail草稿時停下來等待確認
選擇Sonnet系列模型。本例屬於搜尋、整理、輸出與建立草稿的固定流程，不需要使用Opus；但步驟較多，使用Sonnet會比Haiku更穩定
設定排程任務的執行時間
點擊「Save」儲存
（圖／《Claude 萬用手冊》）
儲存後，可以在Scheduled頁面的任務列表中看到剛建立的排程任務。（圖／《Claude 萬用手冊》）
【補充】設定排程的第三種方法
除了Create with Claude和Set up manually之外，也可以直接在新的Cowork任務中描述你想建立的排程任務，讓Claude協助規劃。
這種方式適合你已經知道大方向，但還沒整理好完整執行細節的情況。你只要先說明想建立的任務類型、執行頻率，以及大致要完成的步驟，Claude就能根據你的描述補齊任務內容、時間設定等。若資訊不足，它也會先提出問題，確認後再進入排程任務的建立流程。
明確指出要建立「排程任務」；提供簡單的步驟大綱，Claude就能根據你的大綱，協助補齊排程任務的設定細節。（圖／《Claude 萬用手冊》）
當資訊不足時，Claude會先提出問題，協助補齊任務設定；確認必要資訊後，Claude會進入排程任務的建立流程。（圖／《Claude 萬用手冊》）
手動試跑排程任務
設定完成後，建議先手動試跑一次，確認任務能不能順利完成。尤其是第一次建立排程時，不建議直接等到正式排程時間才看結果。因為如果提示詞、權限設定或資料夾路徑有問題，排程可能會在實際執行時失敗，反而錯過原本要產出的內容。
即使還沒到排程時間，也可以從Scheduled頁面的任務列表中點進任務詳細頁，手動啟動測試。
點擊剛建立的排程任務，進入任務詳細頁。（圖／《Claude 萬用手冊》）
點擊鉛筆圖示，可打開排程任務設定視窗，進行編輯修改；點「Run Now」，即可立刻手動執行一次排程任務。（圖／《Claude 萬用手冊》）
啟動排程任務後，左側任務清單中會出現Scheduled區塊，顯示正在執行的排程任務。點擊該任務後，就可以進入執行視窗查看進度。
排程任務的執行方式和一般Cowork任務很像。Claude會先根據提示詞規劃步驟，接著搜尋資料、整理內容，最後把Markdown檔寫入指定資料夾，並在Gmail中建立草稿。
點擊正在執行的排程任務，可以進入任務視窗查看過程
Runs：會記錄這個排程任務的每次執行紀錄
Progress：Claude依照提示詞規劃的任務步驟
Context：會顯示此排程任務，點擊後可以回到任務詳細頁
（圖／《Claude 萬用手冊》）
任務完成後，Claude會將生成的 Markdown檔寫入指定資料夾，它也會在Gmail中建立對應的盤前快報草稿。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
Gmail草稿中查看Claude建立的郵件內容，確認內容沒有問題後，可再由使用者手動寄出或分享。（圖／《Claude 萬用手冊》）
這樣就完成排程任務的建立與測試了。
節錄自：旗標《Claude 萬用手冊：Claude.ai | Desktop | Cowork | Code Mode | Design | Computer Use | Skills | Connectors | Plugins》／施威銘研究室 著
推薦閱讀：
Claude Cowork怎麼用？要付費嗎？解析操作流程、權限設定及模型選擇
Claude Skills怎麼用？內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式
憑借書證免費用GPT、Claude！教育部推「館館有AI」 擴及47所大學
「Claude Design」新登場！AI工具生成原型、簡報怎麼做和修改？
告別Token焦慮！Anthropic提供4個有效降低Claude Code成本祕訣！
NVIDIA官方AI認證考試分享：速頒數位徽章！從認證選擇準備、費用到線上考試流程解析
想拿到NVIDIA官方的AI認證，作者分享通過NVIDIA Certified Professional - Agentic AI認證的準備過程和詳細考試攻略，從選擇適合自己的NVIDIA認證、考試費用及時間、Certiverse遠端線上監考注意事項，到考後秒領數位徽章的詳細步驟。不需前往考場，在家就能快速取得NVIDIA專業技術認證，詳細經驗一次公開！
文／Jason TC Chuang
本文目錄（點擊可快速前往）
NVIDIA認證考試關鍵要點總結NVIDIA認證專業計畫概述：有效期2年、認證類型解析NVIDIA認證完整考試流程詳解NVIDIA認證考試準備：Certiverse監考平台功能及要求解析為什麼我選擇考NVIDIA認證？NCP-AAI考試實戰經驗分享NVIDIA認證徽章怎麼領？Credly系統指南通過認證的實用考試準備建議與技巧NVIDIA認證考試常見問題解答
今天早上5點到6點半，我完成了NVIDIA Certified Professional - Agentic AI（NCP-AAI）認證考試。考試結束後立即收到通過通知，幾分鐘內數位徽章就自動出現在我的Credly帳戶中。整個過程的效率和專業度讓我印象深刻。
這篇文章將分享我的完整考試經驗，以及NVIDIA認證從準備到獲得徽章的每個步驟細節。
NVIDIA認證考試關鍵要點總結
在家考試：透過Certiverse平台進行線上遠程監考，無需前往考試中心
快速出結果：考試完成後迅速獲得成績，數位徽章自動發送至Credly
多元認證選擇：涵蓋AI基礎建設、生成式AI、Agentic AI、數據科學等專業領域
兩年有效期：所有認證均有兩年效期，需定期更新維持專業地位
專業網絡展示：可在LinkedIn等社群媒體分享驗證徽章
NVIDIA認證專業計畫概述：有效期2年、認證類型解析
NVIDIA認證專業計畫專門為技術專業人士和開發者設計，提供全面的技能驗證機制。這個計畫涵蓋多個關鍵技術領域，包括AI基礎建設、生成式AI、Agentic AI、數據科學……等。
所有NVIDIA認證的有效期為兩年。這個設計確保認證持有者的技能與快速發展的技術趨勢保持同步。
NVIDIA主要認證類型
目前提供的主要認證包括：
NVIDIA-Certified Professional: AI Infrastructure (NCP-AII)：專注於AI基礎架構的設計和管理
NVIDIA-Certified Professional: Agentic AI (NCP-AAI)：針對AI代理系統的開發與應用
NVIDIA-Certified Professional: Generative AI LLMs (NCP-GENL)：針對大型語言模型和生成式AI應用
其他專業領域認證選項持續擴展中
NVIDIA認證的職業價值
NVIDIA認證在業界享有高度聲譽。持有認證的專業人士通常能獲得更好的職業機會和薪資待遇。認證不僅證明了技術能力，也展現了持續學習和專業發展的承諾。
許多企業在招募AI和數據科學人才時，會特別關注候選人是否持有相關的專業認證。這使得NVIDIA認證成為職涯發展的重要投資。
NVIDIA認證完整考試流程詳解
獲得NVIDIA認證需要經過系統性的準備和考試流程。以下是完整的步驟說明。
第一步：選擇適合的NVIDIA認證
選擇認證時需要考慮您的職業目標和現有技能背景。如果您專精於基礎架構管理，NCP-AII可能是最佳選擇。如果您的工作涉及AI代理系統開發和應用，NCP-AAI會更適合。如果您的工作涉及機器學習和生成式AI應用開發，NCP-GENL是理想選項。
評估個人技能時，建議參考NVIDIA提供的技能架構圖和職業發展路徑。這些資源幫助您了解各認證的具體要求和職業應用。
第二步：考試準備（建議至少投入40~60小時）
NVIDIA提供多種準備資源：
自主學習課程：線上課程和教材
講師指導工作坊：實體或虛擬的培訓課程
學習指南：詳細的考試大綱和重點說明
實作經驗：透過實際專案累積經驗
建議至少投入40-60小時進行考試準備。這個時間包括理論學習、實作練習和模擬考試。
第三步：排程與付費
考試可透過NVIDIA認證中心或直接在Certiverse平台進行排程。考試費用通常介於200至400美元，依認證類型而定。排程時需要選擇合適的考試時間。建議選擇您精神狀態最佳的時段，並確保考試期間不會有干擾。
第四步：參加考試
NVIDIA認證考試採用線上遠程監考方式進行。考試時間通常為120分鐘，題目數量介於40-75題，依認證類型而定。考試採用多選題和情境題的形式。題目涵蓋理論知識和實際應用場景。
第五步：獲得NVIDIA認證
考試通過後，您將獲得數位徽章。部分認證還會提供正式證書。所有認證的有效期為兩年，屆時需要重新認證以維持專業地位。
NVIDIA認證考試準備：Certiverse監考平台功能及要求解析
Certiverse是NVIDIA認證考試的官方監考平台。這個先進的線上監考系統確保考試的完整性和公正性。
Certiverse平台簡介
Certiverse採用最新的監考技術，提供即時的線上考試監控服務。平台的設計重點是維護考試的學術誠信，同時為考生提供便利的在家考試體驗。專業的監考員會全程觀察考試過程，確保遵守所有考試規定。這個系統已被全球多家知名認證機構採用。
Certiverse監考流程詳解
即時監考功能：考試期間，Certiverse平台會進行全程即時監控。監考員可以觀察考生的行為，確保沒有作弊行為發生。如果發現任何可疑活動，監考員會立即介入並記錄相關情況。這個機制保護了認證的價值和可信度。
監控要求：考生必須在整個考試期間開啟攝影機和麥克風。身份驗證階段需要出示政府核發的身份證件，如護照、身份證或駕照。考試期間必須全程遵守監考員的指示。任何不配合的行為可能導致考試中止。
考試環境要求：考試空間必須安靜且私人。不能有其他人員在場。桌面必須清潔，除了必要的考試設備外不能有其他物品。穩定的網路連接是必要條件。建議使用有線網路連接以確保穩定性。
技術要求與設備準備
成功完成考試需要準備適當的設備和技術環境。
必要設備清單：
攝影機：高清攝影機，必須能清楚顯示考生面部
麥克風：內建或外接麥克風，確保音質清晰，不能是耳機或是耳麥
網路連接：穩定寬頻網路，建議至少5Mbps
瀏覽器：Certiverse安全瀏覽器（需下載專用軟體）
身份證件：政府核發證件（護照）
考生操作步驟
考試當天，考生需要：
登入Certiverse考生入口網站
啟動遠程監考並遵循螢幕上的指示
準備身份證件進行驗證
配合監考員完成環境檢查
開始正式考試
整個流程通常需要15~20分鐘的準備時間，然後才開始正式考試。
為什麼我選擇考NVIDIA認證？NCP-AAI考試實戰經驗分享
圖／NVIDIA Certified Professional - Agentic AI（NCP-AAI）
為什麼選擇考NVIDIA的Agentic AI認證？
在AI快速發展的今天，Agentic AI（AI代理）已成為最具前瞻性的技術領域之一。這個認證涵蓋了AI代理系統的設計、開發和部署，對於想要在AI應用領域深化的專業人士來說是絕佳選擇。
NVIDIA認證考前準備
我選擇在清晨5點參加考試，這個時段精神狀態最佳，外部干擾也最少。提前30分鐘登入系統進行最終檢查，確保所有設備運作正常。
Agentic AI考試過程分享
整個考試過程非常流暢。Certiverse的監考系統運作穩定，沒有遇到任何技術問題。考試題目涵蓋了Agentic AI的各個面向，從理論基礎到實際應用場景都有深入考察。
Agentic AI考試即時結果與徽章發放
最讓我印象深刻的是結果的即時性。考試結束後立即顯示通過訊息，幾分鐘內就收到Credly的通知郵件。登入Credly帳戶，NCP-AAI的數位徽章已經在那裡等著我了。
這個效率完全超出預期。從考試結束到獲得可分享的專業認證，整個流程不到10分鐘。這個是我的連結：查看作者的NVIDIA認證連結
圖／Jason TC Chuang
NVIDIA認證徽章怎麼領？Credly系統指南
考試通過後，您的成就將透過Credly平台以數位徽章的形式獲得認證和展示。NVIDIA與Credly建立了官方合作夥伴關係。Credly是全球領先的數位認證平台，為超過4000家組織提供徽章發放服務。這個合作確保了NVIDIA認證徽章的權威性和可信度。雇主和同行可以輕鬆驗證認證的真實性。
徽章發放流程
自動徽章發放：考試通過後，系統會自動觸發徽章發放流程。通常在考試結束後的24-48小時內，您會收到徽章通知。根據我的經驗，NCP-AAI的徽章幾乎是即時發放的。考試結束不到5分鐘就收到了Credly的通知郵件。
通知機制：您會收到來自Credly的電子郵件通知，發送地址通常是admin@credly.com。這封郵件包含詳細的徽章領取說明和帳戶設定指引。請確保檢查垃圾郵件資料夾，有時系統郵件可能被誤判為垃圾郵件。
徽章領取與管理
帳戶創建與確認：如果您還沒有Credly帳戶，需要先創建一個。使用與考試註冊相同的電子郵件地址進行註冊。完成電子郵件地址確認後，您就可以接受並確認徽章。這個過程會將徽章正式添加到您的數位錢包中。
徽章分享與展示：Credly徽章可以輕鬆分享到各種社群媒體平台。LinkedIn是最常見的分享平台，讓專業聯絡人能夠看到您的認證成就。您也可以將徽章添加到履歷表中，或嵌入到個人網站和專業檔案中。
驗證與可信度
可驗證的元數據：每個Credly徽章都包含豐富的元數據，包括認證機構、獲得日期、有效期限和技能描述。這些資訊使雇主和同行能夠確認認證的真實性。防偽技術保護確保徽章無法被偽造或竄改。每個徽章都有唯一的識別碼和驗證連結。
專業網絡價值：數位徽章不僅是技能證明，也是建立專業網絡的工具。持有相同認證的專業人士經常形成學習社群，分享經驗和機會。許多招募人員會主動搜尋持有特定認證的候選人。擁有NVIDIA認證可以提高您在人才市場的曝光度。
通過認證的實用考試準備建議與技巧
成功通過認證考試需要充分的準備和正確的策略。
技術準備檢查清單
考試前一週，請完成以下檢查：
設備測試：確認攝影機和麥克風正常運作
網路檢查：測試網路速度和穩定性
軟體安裝：下載並測試Certiverse安全瀏覽器
備用設備：準備備用的網路連接或設備
建議進行完整的模擬測試，確保所有技術要求都能滿足。
環境設置最佳實務
選擇一個安靜、明亮且私人的空間作為考試環境。背景應該簡潔，避免有移動的物體或其他人員。
光線要充足但不刺眼。避免背光情況，確保攝影機能清楚捕捉您的面部表情。
清理桌面，只保留必要的考試設備。移除可能造成干擾的物品，如手機、書籍或筆記。
考試當天注意事項
提前30分鐘登入系統進行最終測試。這個時間足以解決任何技術問題。
準備好政府核發的身份證件。確認證件清晰可讀且在有效期限內。
制定時間管理策略。平均每題分配1.5~2分鐘，保留最後15~20分鐘檢查答案。
常見技術問題處理
如果遇到網路連接問題，立即切換到備用連接。如果問題持續，聯絡Certiverse技術支援。
軟體相容性問題通常可以透過更新瀏覽器或重新安裝軟體解決。
考試期間如有技術問題，使用聊天功能聯絡監考員。他們可以提供即時協助。
成功案例與最佳實務
大多數成功的考生會花費6~8週進行系統性準備。這個時間包括：
第 1-2 週：完成基礎理論學習
第 3-4 週：進行實作練習和專案
第 5-6 週：模擬考試和弱點強化
第 7-8 週：最終複習和考試準備
持續的學習比臨時抱佛腳更有效。每天投入1~2小時比週末集中學習10小時的效果更好。
NVIDIA認證代表了AI和數據科學領域的專業標準。透過Certiverse的遠程監考技術和Credly的數位徽章系統，獲得認證變得更加便利和專業。建議將認證視為持續專業成長的一部分，技能的應用和發展比證書本身更重要。
NVIDIA認證考試常見問題解答
1. 如果考試當天遇到技術問題怎麼辦？
如果遇到技術問題，立即使用Certiverse平台的聊天功能聯絡監考員。他們可以提供即時協助或安排重新考試。大多數技術問題都可以在考試開始前解決。
2. NVIDIA認證的考試通過分數是多少？
NVIDIA認證的通過分數因認證類型而異，通常介於70~80%。具體分數會在考試報名時告知。考試結束後會立即顯示是否通過。
3. 如果NVIDIA認證考試沒有通過，可以重考嗎？
可以重考，但需要等待一定的時間間隔（通常是14~30天）並重新付費。建議運用這段時間加強準備，特別是考試回饋中指出的弱點領域。
4. 通過NVIDIA認證後，Credly徽章可以在履歷表中使用嗎？
完全可以。Credly徽章是被業界廣泛認可的專業認證展示方式。您可以在履歷表中包含徽章連結，讓雇主能夠驗證認證的真實性和詳細資訊。如需徽章支援協助，Credly提供完整的技術支援服務。
5. NVIDIA認證到期後是否需要重新參加完整考試？
是的，NVIDIA認證有效期為兩年。到期後需要重新參加考試以更新認證。這確保認證持有者的技能與最新的技術發展保持同步。
關於作者：Jason TC ChuangAI技術經理，擁有超過20年的Python開發、數據工程和網路安全經驗。目前專注於AI基礎架構和雲端平台技術，並持有NVIDIA Certified Professional - Agentic AI認證。
（原文標題：NVIDIA 認證考試指南：從 Certiverse 監考到 Credly 數位徽章 出處：jasonchuang.substack.com）
大咖獻策 半導體鏈轉向「與台灣一起製造」
2026-09-03 聯合報記者簡永祥 由聯合新聞網授權轉載
AI浪潮正把台灣半導體推向前所未見的位置。國內半導體產業領袖指出，AI需求已大到台灣難以完全承接，不能只追求把產能留在島內，應把累積數十年的矽智財、製造能力與供應鏈知識向全球延伸，從「台灣製造」走向「Global Taiwan（全球的台灣）」，也必須轉向思考「Made with Taiwan（與台灣一起製造）」。
SEMICON Taiwan 2026大師論壇暨全球生態系高峰會昨天舉行爐邊對談，由SEMI全球董事會主席、日月光營運長吳田玉主持，與台灣半導體產業協會理事長侯永清、聯發科執行長蔡力行、鴻海董事長劉揚偉、欣興電子董事長簡山傑對談，集結IC設計、晶圓製造、電子製造到封裝供應鏈大咖，探討台灣下一階段AI戰略。
吳田玉指出，AI是探索未知、為未來創造更高價值；如今AI成長速度、規模及應用，毋庸置疑大到令人無法想像，但從製造角度來看，台灣仍是全球AI基礎建設的關鍵瓶頸。當台灣掌握AI未來最重要的製造能力，也意味肩上承擔更大責任，必須思考如何支撐全球下一階段AI成長。
台積電資深副總經理侯永清則用數字說明需求的驚人程度對產能的挑戰。他說，去年底預估今年設備需求若為一倍，才經過一季就上修至一點五倍，今年七月更增至一點九倍，這種需求增加幅度及變化頻率，是過去卅年從未見過。台積電為此將建廠速度提高至過去約五倍，目前在台灣同步興建十七座廠，海外另有五至六座廠推進，卻仍無法完全滿足需求。
侯永清表示，AI供給瓶頸已不只是台積電的問題，而是營建人力、設備、材料、封裝測試等「整座金字塔」都必須一起擴張。
蔡力行則說，從PC、網際網路、手機到AI，「台灣過去在場、現在在場，未來也一定會在場」。面對AI下一階段，他直言「不需要所有事情都在台灣完成」，台灣最強的根基仍是晶片、硬體、製造及精密機械，至於感測器、軟體等相對不足之處，可尋找全球最好的夥伴共同開發。他提出「Global Taiwan」概念，認為今天的台灣供應鏈早已是全球台灣供應鏈，未來應透過海外投資、人才與全球夥伴，把台灣能力延伸出去。
延伸閱讀：聯發科：創造AI時代三贏 CEO蔡力行喊話「拜託多給一點產能」
鴻海董事長劉揚偉指出，AI需求「來得太快、規模太大」，供應鏈一方面承受龐大擴產壓力，也必須衡量未來投資回收風險，他將新供應鏈模式濃縮為「共享、合作及共榮」。
劉揚偉說，過去可能把所有事情集中單一國家完成，但未來須與產品使用所在地共同建立製造能力。台灣具品質與速度兼具的優勢，應將核心IP、製造知識與快速量產能力複製到全球，利用各地人才與資源共同服務AI市場。因此必須改變思維方式，從以往的台灣生產製造（Made in Taiwan），思考如何在當地市場與台灣一起製造（Made with Taiwan）。
簡山傑也提到，AI不只帶來龐大載板需求，更持續拉高供應鏈的技術門檻，包括更低熱膨脹係數、更低介電常數以及嵌入式結構、更複雜微盲孔設計等新要求，已不是單純增加產能就能解決。
[joblist_plugin title='更多104【半導體業】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?indcat=1001006000&page=1' amount='3']
AI資料中心狂潮！全球記憶體晶片市值排名出爐 台灣4企業入榜
2026-04-23 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
隨著人工智慧（AI）快速發展，全球半導體產業結構正出現明顯變化，其中「記憶體晶片」成為最大受益者之一。根據外媒整理的市場數據，在AI資料中心建設與伺服器需求帶動下，全球記憶體晶片製造商的市值大幅上升，目前全球上市的DRAM與NAND記憶體製造商中，以三星電子市值近9000億美元居全球第一，其後依序為SK海力士與美光科技，形成全球記憶體產業最強「三強格局」。
延伸閱讀：科技革命…台灣拚主權AI 簡立峰：缺人才
根據外媒「視覺資本」（Visual Capitalist）榜單統計，從市值排名來看，三星電子以約8970億美元穩居全球最大記憶體製造商，遠高於競爭對手。排名第二的SK海力士市值約4980億美元，而美光科技則以4810億美元緊追在後。第二梯隊則包括晟碟（Sandisk）約1410億美元與鎧俠（Kioxia）約1070億美元。
值得注意的是，台灣在這份榜單中共有四家企業入列，分別為南亞科（220億美元）、華邦電（130億美元）、旺宏（90億美元）以及力積電（70億美元），數量居各國之冠，雖然市值與前三大巨頭仍有明顯差距，但台廠在利基型記憶體、車用電子與工業應用市場具備高度競爭力，長期扮演供應鏈關鍵角色。
報導分析，記憶體股價在2025年出現大幅上漲，主要原因是供給端控制產能、需求端則受到AI伺服器需求激增推動，形成供需緊縮的市場環境，進而推升價格與企業估值。其中，南亞科股價一年內暴漲約560%、晟碟上漲559%、鎧俠也上升536%；而SK海力士、美光與華邦電同樣出現顯著漲幅。
進入2026年後，記憶體族群股價仍持續上揚，截至4月中旬，三星股價已上漲約80%、SK海力士上漲73%、美光也有約59%的漲幅，顯示投資市場對AI帶動的記憶體需求仍高度看好。
從技術角度來看，記憶體晶片主要分為DRAM與NAND兩大類型。DRAM屬於短期工作記憶體，負責暫時儲存電腦或應用程式即時運算所需的資料，一旦斷電資料即消失；NAND則屬於長期儲存記憶體，常見於SSD與手機儲存裝置，可在斷電後仍保留資料。
報導指出，隨著AI模型規模持續擴大，資料中心需要更高容量與更高速的記憶體來支援運算，因此高效能DRAM與NAND的重要性日益提升，AI資料中心建設與雲端運算需求，將成為影響全球記憶體產業景氣的新關鍵因素。
公司名稱市值 (十億美元)國家/地區記憶體類型工作機會三星Samsung897.3🇰🇷 南韓皆有(DRAM + NAND)▶ 看職缺SK 海力士SK Hynix498.4🇰🇷 南韓皆有(DRAM + NAND)▶ 看職缺美光Micron481.0🇺🇸 美國皆有(DRAM + NAND)▶ 看職缺晟碟Sandisk140.6🇺🇸 美國NAND▶ 看職缺鎧俠Kioxia106.8🇯🇵 日本NAND▶ 看職缺南亞科Nanya22.1🇹🇼 台灣DRAM▶ 看職缺華邦電Winbond13.4🇹🇼 台灣皆有(DRAM + NAND)▶ 看職缺旺宏Macronix8.6🇹🇼 台灣NAND▶ 看職缺力積電PSMC7.3🇹🇼 台灣DRAM▶ 看職缺
AI預測電池材料結構準確率達96％ 臺科大吳亮廷獲鴻海科技獎肯定
國立臺灣科技大學化工系博士生吳亮廷（右）榮獲2026鴻海科技獎應用組肯定，於頒獎典禮接受頒獎，研究成果展現臺科大在人工智慧與能源材料跨域研究的實力。（臺科大提供）
國立臺灣科技大學化工系博士生吳亮廷，在江志強教授指導下，結合人工智慧與第一原理熱力學計算，建立鈉離子電池層狀氧化物正極材料結構預測模型，可依材料組成預測其較可能形成的晶體結構，預測準確率約達96%，有助於縮短新材料開發時間、降低試誤成本。研究成果發表於國際能源材料頂尖期刊《Advanced Energy Materials》，並在黃炳照講座教授及邱昱誠教授共同推薦下，榮獲2026年鴻海科技獎首屆新增應用組肯定，展現臺科大在能源材料、人工智慧與國際合作研究上的深厚實力。
2026-08-10 國立臺灣科技大學 發布
近年來，再生能源快速發展，如何建構安全、低成本且高效率的儲能系統，成為全球能源轉型的重要課題。目前廣泛應用的鋰離子電池雖然性能成熟，但鋰資源成本及供應限制，使鈉離子電池逐漸受到重視。由於鈉資源豐富、價格低廉，因此被視為下一世代儲能技術的重要方向。然而，鈉離子電池正極材料的設計仍面臨挑戰，其中材料最終形成的晶體結構，將直接影響電池容量、循環壽命及鈉離子傳輸效率。
臺科大化工系博士生吳亮廷以「結合機器學習與第一原理熱力學計算預測過渡金屬層狀氧化物陰極材料之堆疊相穩定性」研究，榮獲2026鴻海科技獎應用組肯定。研究運用人工智慧建立鈉離子電池正極材料結構預測模型，有助於加速新材料開發。（臺科大提供）
吳亮廷表示，鈉離子電池常見的層狀氧化物正極材料主要形成P2或O3兩種堆疊結構，各自具有不同特性。P2結構通常具有較佳的鈉離子傳導能力，而O3結構則具備較高初始容量，因此如何在材料合成前預測最終會形成哪種結構，一直是材料設計的重要課題。過去研究多仰賴較簡單的線性模型進行判斷，但面對組成複雜的新材料時，預測能力仍有限。
為提升預測準確性，研究團隊整理270種已由實驗驗證的層狀氧化物材料資料，建立完整資料庫，並萃取鈉濃度、過渡金屬離子勢、離子半徑、游離能、混合熵等關鍵材料特徵，比較多種機器學習模型的預測能力。結果顯示，深度神經網路能有效學習不同材料特徵間複雜的非線性關係，在未參與訓練的測試資料中，預測準確率約達96%；進一步以近年文獻中的80種新材料驗證，仍維持相近的預測能力，展現模型良好的可靠性與應用潛力。
除了建立高準確率的預測模型外，研究更進一步揭示影響材料結構形成的重要機制。團隊發現，過渡金屬離子勢、鈉含量及過渡金屬混合熵，是影響材料形成P2或O3結構的三項關鍵因素。其中，過渡金屬混合熵代表材料中不同金屬元素的多樣性及組成均勻程度。研究指出，較高的混合熵有助於穩定O3結構，為未來透過元素設計開發新型電池材料提供新的研究方向。
值得一提的是，本研究並非僅利用AI進行資料分析，而是進一步結合靜電分析、密度泛函理論（DFT）、蒙地卡羅模擬及熱力學分析等方法，從原子尺度驗證機器學習找到的規律。研究證實，鈉離子與過渡金屬、鈉離子彼此間的交互作用，以及材料的混合熵效應，確實會影響材料結構穩定性，使人工智慧預測結果具備扎實的物理與化學基礎，而非僅止於統計相關性。
這項研究源自臺科大長期推動的國際合作。吳亮廷於博士期間赴德國于利希研究中心（Forschungszentrum Jülich）交流，與Payam Kaghazchi教授研究團隊合作，接觸大量鈉離子電池材料資料與第一原理模擬技術；返臺後，在指導教授帶領下，結合臺科大能源材料研究能量與人工智慧分析方法，完成模型建立與理論驗證，並陸續發表於國際期刊。
吳亮廷於研究室透過電腦進行材料模擬與數據分析，運用人工智慧結合第一原理熱力學計算，建立鈉離子電池正極材料結構預測模型。（臺科大提供）
吳亮廷從大學、碩士到博士皆就讀臺科大化工系。他表示，臺科大提供完善的研究設備、跨領域合作環境及國際交流機會，讓學生得以從材料設計、理論模擬到人工智慧分析，建立完整的研究能力，也促成此次與德國研究團隊的合作契機。他坦言，原本認為模擬研究距離產業應用仍有一段距離，直到獲得鴻海科技獎後，更深刻體會到人工智慧與材料模擬對新能源產業的實際價值。
臺科大近年持續推動人工智慧、能源科技及國際合作研究，鼓勵學生投入跨領域創新，透過理論分析、實驗驗證與國際交流，培育兼具基礎研究與產業應用能力的人才。此次研究成果不僅展現臺科大在新能源材料研究的深厚實力，也為人工智慧協助材料設計提供新的發展方向，未來有望加速新世代鈉離子電池材料開發，為全球能源轉型與永續發展貢獻創新解方。
關心更多AI科技創新議題，一起來看：
用AI幫企業找出隱形耗電怪獸 大葉資工系開發監測智慧碳足跡 獲競賽金獎
中央大學攜手Garmin Health 讓AI與穿戴裝置成為「學界共享的研究基礎設施」
亞洲大學攜手佐臻，讓AI與AR智慧眼鏡走進照護第一線
台美日聯手進擊 AI 記憶體 力積電扛起試產與製造重任
2026-02-23 經濟日報記者李孟珊 由聯合新聞網授權轉載
AI催動記憶體商機大爆發，台股農曆年封關期間，國際記憶體族群全面噴漲，台美日也將合力打造下世代AI與超級電腦記憶體，台灣由力積電（6770）扛起試產與製造重任，結合美國半導體巨頭英特爾，以及日本軟銀集團的技術能量，三強聯手重磅出擊。
這項跨國合作，有望讓台灣首次掌握AI關鍵記憶體話語權，打破三星、SK海力士、美光寡占局面。尤其全球AI供應鏈重組之際，力積電正由成熟製程代工，逐步升級為AI記憶體製造與整合的關鍵要角，進一步讓台灣登上AI記憶體大舞台。
AI訓練與推論需求持續攀升，導致記憶體頻寬與功耗成為算力擴張瓶頸，這次台美日聯手打造下世代AI與超級電腦記憶體開發計畫，目標開發全新「Z-Angle Memory」技術，鎖定AI與高速運算（HPC）應用，要在容量、功耗與傳輸效率突破現行高頻寬記憶體（HBM）限制，讓未來AI記憶體比現有HBM更強。
（由聯合新聞網授權轉載）
相關開發計畫分工明確，軟銀集團為此新設Saimemory公司，由Saimemory統籌設計與智財管理，結合英特爾在堆疊與記憶體架構的技術，並由力積電與日本新光電氣等廠商協助試產與製造，目標2027年前完成原型開發，並在2029年邁向商業化量產。
英特爾表示，傳統記憶體架構已難滿足AI系統需求，新的記憶體設計將透過多層堆疊與先進組裝方式提升效能，同時降低電力與成本，該方向反映產業趨勢正從單一記憶體元件競爭，轉向系統層級整合，記憶體與運算架構協同設計成為關鍵。
業界分析，AI記憶體被視為算力基礎設施的重要一環，這次台美日聯手進擊下世代AI記憶體，由軟銀集團整合設計與投資資源，英特爾提供架構與技術支援，並導入台灣製造能力，藉跨國協作，有助於建立HBM之外的新記憶體路線，降低對既有供應體系依賴。
[joblist_plugin title='【力積電】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/company/cwxk0oo' amount='5']
延伸閱讀：
「台灣半導體已沒有敵人」力積電董座黃崇仁剖析２大主因：我們有螞蟻雄兵
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！