Python程式設計【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
104學習
Python演算法開發
這項技能代表能利用Python程式語言設計和優化解決問題的邏輯與流程，提升工作效率和系統效能。具備此能力的人能分析大量資料、建立模型，並自動化繁瑣任務，廣泛應用於金融、科技、製造等產業。它不僅強調程式撰寫，更重視演算法的創意與實用性，是數據驅動決策和智能化發展的關鍵技能。掌握後能提升職場競爭力，並開拓多元職涯發展方向。
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基礎程式設計 Python
基礎程式設計 Python 證照旨在驗證持有者具備使用 Python 語言進行基本程式設計的能力，涵蓋變數使用、流程控制、函式定義及簡單資料結構操作等核心技能。此證照適合初學者及希望建立程式基礎的專業人士，能有效提升求職競爭力及工作效率，廣泛應用於資料分析、自動化處理及軟體開發等領域。
尚未查核發照單位
網頁資料擷取與分析 Python
在數據分析領域及資料科學中，Python榮登最受學界、業界以及開源軟體界中最受歡迎的程式語言第一名。Python強項在於語句少而簡潔，高開發效率與高生產力，幫助開發者可以專注在解決問題上，用途廣泛，使用者來自各個領域。在物聯網興起的時代，大數據資料需要經由數據分析，進而找出資料能提供的資訊。Python具有豐富強大的程式庫，能高彈性運用Python的各項套件模組，進行數據資料演算，以幫助企業降低成本、挖掘出資料庫中的各類商機，做為後續的智慧應用資料依據。
財團法人中華民國電腦技能基金會
Python程式設計應用認證
本證照關於Python程式設計必學基礎概念，例如變數、串列、類別和迴圈等主題，並對每個主題實作練習寫出淺顯易懂的程式碼。
學到如何讓程式產生互動性，以及如何在程式整合到專案前正確也測試好編寫的程式碼。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
人工智慧：機器學習 Python
人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力，是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了：電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分，「機器學習」是一種資料科學的技術，也是實現人工智慧的一種方式，從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢，其技術廣泛應用在不同領域。
財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧：機器學習的題目設計包含：「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術，運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
財團法人中華民國電腦技能基金會
ICTP計算機程式語言能力國際認證
當全球各國與地區將CTP (Computational Thinking for Programming，運算思維與程式設計) 納入教育發展戰略，並視其為科技與經濟成長的關鍵驅動力時，運算思維與程式設計已成為現代科技教育中不可或缺的核心能力。
(ICTP)Programming for Information and Communication Technology Programs 計算機程式語言能力國際認證為專為程式設計入門者設計，旨在培養其基礎編程能力，並奠定運算思維的扎實基礎，以提升其在數位時代的競爭力。
Global Learning and Assessment Development (GLAD)
SSE Python程式語言國際認證
Python語言已經是目前欲進入資訊科技殿堂最重要的程式語言，也是最好找工作的程式語言，目前大部分的人工智慧、網頁後端、機器學習、網路爬蟲、手機開發等和軟體相關的開發都是使用Python語言完成。掌握Python語言是軟體工程師最重要的技能。讓你在各個不同領域都能得心應手完成困難的工作。通過我們的認證，你將證明自己具備高人一等的Python語言開發能力。
Silicon Stone Education (SSE)
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整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？
2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。
AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。
各家生成式AI重點馬上看
ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議
ChatGPT
OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。
「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。
網址：https://chatgpt.com/
ChatGPT小檔案
開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等
Gemini
Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。
「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。
網址：https://gemini.google.com/
Gemini小檔案
開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發
Grok
Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。
「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。
網址：https://grok.com/
Grok小檔案
開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷
DeepSeek
DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。
「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。
網址：https://www.deepseek.com/
DeepSeek小檔案
開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析
使用建議
生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。
綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。
針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。
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AI時代的資工人何去何從？專家：向「文組」取經是條出路
AI快速發展，當Cursor等AI助手能幫人自動寫程式、AI預期將達到「中級軟體工程師」的水準，資工系新鮮人的就業處境正面臨艱難挑戰。資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？專家認為，未來資工人才需要擁抱AI素養、運算思維，讓資工系變得「更像文科學位」。
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
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教育怎麼改？「AI素養」是關鍵另一種機會：發現文科思維的價值
當「Cursor」等AI神器能幫人自動寫程式，資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？卡內基美隆大學等程式教育專家建議，讓資工系長得「更像人文學科」，是一條出路。
隨著ChatGPT等聊天機器人的能力不斷進化，它們開始能夠像人類一樣順暢地回答問題、撰寫論文。但論及「取代人類」的挑戰，它們最有殺傷力的，還是針對電腦科學領域。
如今，大型科技公司和新創公司都紛紛推出能自動產生程式碼的AI助手，而且能力正在迅速提升。
今年一月，Meta執行長祖克柏預測，AI將在今年的某個時刻達到「中級軟體工程師」的水準。
新鮮人的境遇特別艱難。根據技術研究和教育機構CompTIA的分析，在過去三年中，尋求兩年或兩年以下經驗員工的公司數量，下降了65%。
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵
大學校園裡，以編寫程式碼為主的資工系首當其衝。這引起全美各地大學的資工系所，都在努力理解技術轉型的影響，並努力思考在AI時代該教授哪些內容。
美國頂尖資工院校之一，畢業生遍佈全球各地大型科技公司的卡內基美隆大學，資工教授柯提納（Thomas Cortina）指出，「AI確實震撼了資工教育」。儘管卡內基美隆過去在培養學生方面取得佳績，但今年，資工學院還是暫停暑期工作，邀請教職員一同規劃針對AI時代的新課程。
哥倫比亞大學的資工教授溫（Jeannette Wing）也表示，「我們正看到AI海嘯的冰山一角。」
綜合《紐約時報》訪談許多資工教育工作者，他們認為資工學科可以擴展，變得「更像文科學位」，亦即更加重視批判性思考和溝通技巧。
這與美國國家科學基金會（NSF）的想法不謀而合。
該基金會正在資助一個名為「Level Up AI」的計畫，結合大學與研究人員，共同探討AI教育的本質。
主導這項計劃的資工教授馬希爾（Mary Lou Maher）直言，「資工教育的未來可能會減少對程式設計的關注，而更專注於『運算思維』和『AI素養』。」
其中，運算思維指的是能否將問題分解成更小的任務，逐步訂定解決方案，並利用數據得出基於證據的結論；而AI素養指的是，理解AI如何運作、如何負責任地使用AI，以及AI如何影響社會。
馬希爾強調，培養「理性的懷疑」應該成為新的目標。
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》，當前最重要的求職技能是「分析性思考」、「彈性」和「社會影響力」。
報告裡也提到，「AI素養」不僅僅是為IT專業人士「錦上添花」，而是對全人類都很重要，教育部門更該強化這個技能。
歐盟與OECD也發起「人工智慧素養框架」（AILit），預期在2026年發布，幫助年輕學習者以批判性、創造性，和合乎道德的方式接觸AI。
另一種機會：發現文科思維的價值
在求職市場上，資工系畢業生也開始發現文科思維的價值。
在一片慘淡的就業前景中，北卡羅來納大學夏洛特分校的大四生德雷克（Connor Drake），幸運地在30次投遞（通常要投100-200次）後，就面試上一家科斯的網路安全實習生職位。
德雷克分享，他個人對AI的「防禦策略」，是拓展自己的技能組。除了資工專業以外，他還輔修政治學，加強學習安全與情報研究，並且擔任大學網路安全社團的負責人——如此一來，他就更能勝任網路安全專業領域的工作。
「資工學位曾經是通往就業天堂的金鑰匙，」22歲的德雷克說道，「但現在情況已不是那樣了。」
最後，儘管資工畢業的菜鳥面臨就業寒冬，但也有專家認為，AI對於「輔助軟體市場」大有前景。
如今，從醫學到行銷領域都在客製化自家的聊天機器人，這些聊天機器人軟體必須為各產業量身打造，並由這些產業的數據庫提供支援。
史丹佛大學計算機科學教授艾肯（Alex Aiken）認為，軟體工程崗位的成長可能會下降，但參與程式設計的人員總數將會增加。
因此，大專院校仍可維持對資工基礎知識和AI原理的教學，並擴展用新工具進行軟體設計的大量實務課程。
或許，有一個重要的前提是：資工學員不會太過仰賴AI本身。
卡內基美隆的柯提納表示，許多資工學生將聊天機器人視為完成作業的「靈丹妙藥」，「但他們連一半的程式碼都看不懂，」「很多人正在意識到自己寫程式碼的價值，打算重新開始。」
（資料來源：NYT, WEF, Nature, FAS）
（原文標題：AI時代的資工人該何去何從？專家：向「文組」取經）
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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。
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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。
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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。
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從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
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問卷設計用AI怎麼做？Gemini輔助6步驟完成Google表單、自動分析結果
市場調查是很專業的工作，不過如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，好處是可以快速獲得方向跟靈感，節省憑空構思問題的時間！作者以Gemini示範如何快速完成Google表單問卷，以及運用AI統計問卷結果並加以分析。本文節錄自《最強！Google AI 工作術》。
文／蔡宜坦、施威銘研究室
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問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
企業若能掌握消費者的消費意向，便能推出更符合需求的產品或服務。想要了解消費者的需求與意願，最常見的方法就是做「市場調查」，例如新品試用調查、滿意度調查等，這些方式都能獲取消費者最真實的意見回饋。
然而，市場調查是很專業的工作，涉及問題分析、抽樣方法、樣本規模、問卷設計、問卷發放、問卷回收與結果分析等，每個環節都要謹慎處理，以免誤差影響分析結果。市面上有許多公司提供線上市調服務，但是大部分都需要付費。其實如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，不僅如此，AI還能統計問卷結果並加以分析，會成為你的市調好幫手！這一節我們就要實做用AI協助做線上市調問卷的過程。
使用AI：
Gemini：https://gemini.google.com/
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容
假設你已經想好問卷的目標，例如想要問消費者對新產品的購買意願、想要調查某活動的滿意度等，在設計問卷時，就可以透過提示詞告訴AI你想做什麼，讓AI協助生成相關的問題。
下面就以「市集活動滿意度調查」為例，我們要請AI擬出10個問題，詢問消費者對活動中每個環節的滿意度，作為下次辦活動的參考：
【提示詞】幫忙設計〔問卷主題〕問卷要收集〔填入收集資料〕，可以參與問卷填寫後的〔填寫後提供獎勵或進一步互動方式〕我想知道〔描述目標使用者〕的顧客對於〔可輸入更多想提問的項目〕的滿意度和印象好（或不好）的地方請設計〔指定生成數量〕個題目
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
輸入提示詞後，AI馬上就做出一份問卷，包含問卷標題、問卷前言、還有10個題目的問答項目。像這樣請AI製作問卷，好處是可以快速獲得方向跟靈感，而且AI整理的問題有明確的架構，例如它先問活動體驗，再問回饋建議，最後才是填寫抽獎資料，這已經具備基本的問卷架構，可以節省憑空構思問題的時間。你也可以再請AI調整或是自行增減項目，製作出更符合需求的問卷。
【問卷設計】GEMINI生成結果：
包括：問卷標題、問卷前言（簡介問卷內容和說明獎勵機制），可提升受訪者的參與意願
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
擬出十個問題（節錄）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？
假設AI產生的問卷題目大致符合需求，接著就要將題目製作成可正式發布的問卷。目前大多數線上市調都是以Google表單製作的，如果你從來沒有製作問卷的經驗，也可以請AI教你製作步驟，下面就為你示範（如果你對Google表單已經很熟悉，即可略過此部份的說明）。
1. 直接請AI教我們做：AI馬上列出操作步驟，跟著步驟即可將問卷內容建立成Google表單。由於前面已經請AI準備好題目，可以在設定題目時派上用場。
【提示詞】可以教我如何將問卷內容轉換成Google表單嗎？
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
2. 登入並新建Google表單：試著按照AI第1個步驟的說明，進入Google表單網頁：https://docs. google.com/forms/。進入Google表單後，會看到一個「+」鈕，按下此鈕就可以建立新表單，要在登入狀態才能使用這功能。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
3. 輸入表單標題及說明：接著會進入「未命名表單」的填寫畫面，請依序輸入表單標題與問題/答案。只要將剛剛AI寫的內容依序複製過來即可。
選取並複製問卷標題，貼到表單標題欄位（可再自行修改）
選取並複製問卷前言，貼到表單說明欄位（可再自行修改）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
4. 輸入表單問題及答案：接著開始輸入問卷中的問題／答案。之前AI已經幫我們把問題列好，直接複製到Google表單中即可，你當然也可以繼續視狀況調整。
複製AI寫好的問卷問題，將問卷的問題貼到表單中
選擇「評分」，就會自動出現五個星等的選項
按此「+」按鈕可以繼續新增下一個問題
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
5. 完成後選擇發布：請繼續依照相同的操作，陸續以AI生成的問卷內容為基礎，複製到Google表單，並視需求修改文字內容，表單內容會自動儲存在Google的雲端硬碟裡。最後，按下右上角的發布鈕，即可完成問卷的製作。
按下「發布」按鈕
目前設定是只有知道連結的使用者才能進入問卷頁面，再次按下「發布」鈕即可
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
6. 取得問卷連結：問卷發布後，我們只要取得這份問卷的連結，即可分享出去，比如將問卷網址置入社群網站或是電子報，邀請別人來填寫這份問卷。
已經發布的表單，這裡的發布鈕會變成「已發布」鈕，請按一下
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
按「複製作答者連結」按鈕。你可以勾選縮短網址項目，讓網址更簡短好記。按複製即可複製此問卷的連結，接下來就可以把這個連結分享給目標消費者了。最後按「儲存」鈕。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
延續前一節的內容，當顧客填完問卷後，可以等累積到一定的量（樣本數），再開始統計資料，以便從數據中統整出有價值的資訊。本節我們要先從Google問卷表單中取出顧客的回覆資料，接著就可以請AI來統計和分析問卷的結果了。
瀏覽Google問卷結果並另存新檔
問卷調查進行一段時間後，當你登入Google表單，切換到回覆頁次，即可瀏覽顧客的回覆。為了方便後續用AI分析結果，我們要將問卷結果匯出成Excel試算表檔案。
切換到「回覆」頁次可查看顧客的回覆。按下「在試算表中查看」即可自動將問卷結果匯出成試算表，點擊「建立」。
接著會自動開啟Google試算表，請執行「檔案 / 下載 / Microsoft Excel（.xlsx）」命令，將檔案儲存成Excel格式，並下載到電腦裡
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
提醒：如果下載的是逗號分隔值檔案（.csv），表單中有些中文字會變成亂碼，因此建議儲存為Excel檔。
請AI分析問卷結果
前面我們已經準備好問卷回覆的統計表（Excel 格式 /.xlsx），接下來只要把檔案丟給AI，就可以請AI幫我們分析了，非常方便！
【提示詞】協助分析活動的優缺點
直接把檔案丟給AI，請AI分析活動的優缺點。AI馬上做出優缺點分析報告，你可以看到整體評分、優缺點、改進建議等細節，也可以繼續發問，和AI討論怎麼做會更好
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
從這一章就可以知道，以前需要想破頭的文案，還有費時費力的問卷調查與分析工作，現在已經可以靠AI節省大把時間囉！就連研究報告也可以讓AI助你一臂之力喔！
節錄自：旗標科技《最強！Google AI 工作術：以 Gemini 3 為核心，串聯 NotebookLM 與滿滿 AI 工具, 搞定資料分析、簡報製作、 教育訓練等日常工作》／蔡宜坦、施威銘研究室 著
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ChatGPT基本文章生成術：企劃案、介紹文用AI快速完成
運用AI工具快速生成文章，可以用更高效、更簡單的方式完成高品質文章。本文解析如何使用ChatGPT生成基本文章，從企劃案撰寫到段落內容都能輕鬆創作，工作效率大加分！
文／陳冠霖（Brian Chen）
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ChatGPT基本文章生成ChatGPT段落文章書寫
ChatGPT基本文章生成
有了ChatGPT帳號後，我們來看看如何進行文本生成吧！
情境範例：
今天上班，公司在經過幾個小時的開會，決定要開發一款新的懶骨頭沙發產品並上市販售。而撰寫產品企劃的重任像一顆石頭一樣重重的壓在你身上，而更可憎的是，老闆竟然要求你先將初版的企劃案寫出來，並在明天的會議上進行報告並討論。除此之外，你還被要求要在短時間內思考出懶骨頭沙發的優缺點、目標客群以及年齡層等各種面向的問題⋯⋯
此時就可以跟ChatGPT說：
我想撰寫關於新的懶骨頭沙發的產品企劃案，我希望能夠為我分析一下目前此類商品的優點與缺點以及缺點預計可以改進的方向、目標客群以及年齡、預期成本和預期收益等，並幫我根據這些架構進行條列以及撰寫出一篇約400字的文章。
之後就可以看到GPT的回覆，如圖4-4至圖4-6：
（圖／博碩文化提供）
是不是很厲害啊，俗話說萬事起頭難，但現在可以用AI幫你起頭之後，只需要根據這些架構草稿再慢慢去更改內容並撰寫出完整計畫就好了。在這過程中也可以持續使用AI工具來協助各位撰寫，所以在現在這個時代會使用AI工具真的會讓你在職場上的效率超級加倍！
題外話：目前版本ChatGPT會有免費使用GPT-4o生成的服務，當額度用盡就會變回GPT-4o mini生成。所以如果突然發現回覆內容感覺變弱就是GPT-4o額度用完啦。不過別擔心，免費額度是會補充的。
ChatGPT段落文章書寫
如果今天只是需要生成一個段落而已，當然可以使用ChatGPT來進行生成。
情境範例：
在經過一天的煎熬，終於等到要下班的時間了，但你看到老闆向你走過來，心中升起一絲不祥的預感。果然，老闆想要你在明天上班前提交一份關於Python程式語言的介紹，但你只是一個在辦公室為了三餐溫飽而努力的小職員，對於Python這個程式語言根本完全沒有頭緒，加班到很晚看了很多文章還是一頭霧水，焦慮到快要爆炸了⋯⋯
別擔心！在一切還沒變的糟糕之前，你可以直接求助無敵的ChatGPT，只需要在對話視窗中輸入：
請用500個字介紹Python這個程式語言，撰寫文章時請分成四個段落。
接著按下送出，等待ChatGPT回覆即可，以下圖4-7是ChatGPT的回覆內容。
（圖／博碩文化提供）
看到這段文章之後，你驚覺的發現似乎可以根據這段文章稍微修改一下，或者可以「請」ChatGPT協助代為修改，改完之後發現根本沒花太多時間，全部處理完之後終於可以準時下班了，灑花！
基本上各位可以根據自己的需求（或者老闆或老師對你的需求）來對GPT進行文字生成的指示，而各位可以看到生成後的文字底下會有5個小圖標，這5個小圖標由左至右分別為：
大聲朗讀：這個功能可以讓ChatGPT預設的語音來朗讀他的回覆。
複製：淺顯易懂，就是複製這段對話的內容。
重新生成：如果生成的文章你不喜歡的話，可以像慣老闆一樣要求ChatGPT重新生成喔，重新生成後可以選擇重新生成的結果更好、更糟或是沒差別，這個選擇會些微影響到之後生成時的結果，ChatGPT會盡量根據你喜愛的風格生成，並盡可能避免掉你不喜歡的風格，重新生成的結果就像圖4-8這樣。
（圖／博碩文化提供）
● 回應不佳：如果你不喜歡這段回應，可以點選此按鈕並選擇原因告知ChatGPT的回應哪裡需要再修正如圖4-9，這也或多或少的會影響到後續的生成方式。
（圖／博碩文化提供）
● 變更模型：目前可以選擇GPT-4o與ChatGPT-4o mini來進行生成。
另外，目前最新的模型是OpenAI o1，若有購買完整版的話可以再使用o1 preview 模型與o1 mini。惟因本書最終完稿時大約是2024年8月初，所以在OpenAI o1 推出後（2024年9月中）緊急更新了部分內文，故OpenAI o1的部分會放在附錄介紹！
以上就是一些基本的ChatGPT介紹了，各位可以根據這些基本的功能嘗試看看這項服務，相信學會使用ChatGPT一定能為各位後續無論是工作或是生活帶來更多的便利性。接下來我將會帶各位來看看更多的ChatGPT應用。
題外話：如果生成的段落文字過長，因為ChatGPT會有輸出限制，所以有時候輸出到一定程度就會中斷，此時可以輸入指令：「請接續上面的文章內容繼續生成」、「請繼續」、「請繼續生成」，來對ChatGPT下指令讓它繼續生成文章。
節錄自：博碩文化《即學即用！精選 30 招辦公室超高效 AI 生產術／陳冠霖（Brian Chen） 著 》
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文／Excel 廣播電台｜張予
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【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要，還能根據分析結果給出實用建議！舉例來說，當你看到前一篇的折線圖，你可能會好奇：「為什麼6月的銷售額表現最好？」或者想知道：「如何改善4月和9月銷售下滑的情況？」這時候，善用ChatGPT，它能幫你深入分析數據，提供洞察與策略，讓決策更加精準！
【根據數據提問】問題示範：為什麼6月的銷售額表現最好？如何改善4月和9月銷售下滑的情況？
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
用「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助，無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師，也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問，能夠從多個角度切入，提供你可能沒想到的分析觀點，甚至具體的行動建議，幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料，它的建議將會更加貼近實際需求，甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。
除了根據分析結果提供見解，你還可以直接告訴ChatGPT你的目標，請它根據目標設計行動策略。舉例來說，假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎，制定隔年的銷售策略，ChatGPT就能根據數據表現，幫助你制定具體方案。現在，就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧！
指令：「協助分析用戶的購買行為，並制定隔年的用戶銷售策略」
由於ChatGPT的回覆較長，以下將分為三部分介紹：
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT根據我提供的Excel資料表，快速整理出用戶購買行為分析結果，包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著，它透過購買次數與平均消費額的關係，將用戶分群，識別出高價值客戶和忠誠客戶，並清楚定義分類標準。最後，它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切，只需短短幾秒鐘！
想像一下，如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表，再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析，但問題來了――該選擇哪種類型的圖表？講了一堆，是不是很複雜？那麼下次不妨交給ChatGPT，讓它幫你快速整理、分析，省時又高效！
【ChatGPT數據洞察2】銷售策略
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
在完成用戶行為分析後，ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略，針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶，以及不同註冊時間的客群，提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像，而是根據Excel資料表中的實際數據，所推論出的具體建議，讓決策更有依據，提升執行效率與成功機率！
【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案
（圖／旗標出版提供）
最後，ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略，確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節，或需要更多具體的行動建議，只需輸入指令，ChatGPT就能提供進一步分析，讓數據真正為決策帶來價值！
【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
你可能會好奇～AI進行數據分析的準確度如何？會不會出錯？
其實，ChatGPT並非完美，這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤，請查核重要資訊」便可看出。
（圖／旗標出版提供）
如果對結果有疑問，你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說，在分析區域消費差異時，ChatGPT提出：「台北與高雄的用戶消費較高，而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的，只需請它提供數據支持，結果如下：
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格，從總消費來看，台南的消費力確實較台北和高雄弱，這證明AI並非憑空猜測，而是基於數據分析得出的結論。然而，再重申一次～AI並不完美，你是否注意到「台中」的數據被忽略了？從表格來看，台中的總消費額其實是四個地區中最低，理論上應該比台南更值得關注，但ChatGPT並未主動提及這點。
總消費額為最低（圖／旗標出版提供）
當你發現這類問題時，可以直接指正，並要求ChatGPT修正。例如：請它補充台中的數據分析，確保結果更加完整。
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經根據指令進行修正！（圖／旗標出版提供）
AI工具雖然強大，但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手，而非完全取代人的判斷。透過人機互補，不僅能提升分析的精準度，也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態，你將能更高效地運用AI進行數據分析，讓決策更加精準。
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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不會寫Excel函數也沒關係！本文教你如何運用ChatGPT、Copilot、Gemini等AI工具，從描述需求開始，生成函數公式、修正錯誤結果，快速完成資料整理任務，超實用的新手與職場工作者必備Excel AI技巧教學！本文節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。
文／施威銘研究室
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請AI生成函數、公式，輔助整理資料描述需求、請AI生成函數、公式，不懂還可以繼續問！實用技巧：貼上AI生成的函數、公式後執行失敗？實用技巧：描述問題時，截圖給AI最快！
請AI生成函數、公式，輔助整理資料
使用AI：AI聊天機器人（ChatGPT、Copilot、Gemini…都可以）
Excel函數可以說是整理表格資料的利器，延續上一節的「檢查資料漏填」例子，在Excel上普遍的做法是用函數檢查每一列是否有漏填的欄位，例如本例可以用設定條件判斷的IF函數和用來計算範圍內非空值數量的COUNTA函數，組合成公式來做檢查，然後在最後的「確認結果」欄顯示檢查的結果。
但萬一您對Excel不是很熟，光知道該挑這兩個函數出來、進一步撰寫公式，可能就會花一大堆時間，來看AI如何「顛覆」以往的Excel函數學習法吧！
描述需求、請AI生成函數、公式，不懂還可以繼續問！
怎麼開始呢？您不用傷腦筋該如何提供AI方向 （例如提示它「請用函數來解決」)，都不用！只有一個重點，就是跟AI聊天機器人描述清楚我們的需求，這非常重要，包括表格的資料範圍、以及我們希望在哪個目標儲存格得到什麼樣的結果都要講清楚。想更萬無一失的話，能截圖給AI聊天機器人參考最好。
【1】我們先試著用文字來描述需求（截圖的做法最後再試，因為有些免費的AI聊天機器人會限制單日的圖片上傳用量，不是您隨時想用都可以用）。先回顧一下本例的需求。
希望確認每一格是否都有填寫，若有一項沒填就在F欄留下註記
解決問題的環境若回到Excel（而不是餵給AI自動處理），也不用擔心表單樣式會受影響了（圖／旗標出版提供）
【2】以本例來說，是使用以下的提示語（prompts）：
（圖／旗標出版提供）
檢查B3~E27欄位是否都有輸入資料。若有空白的儲存格，在F3~F27標示「有資料未填寫」
⬆儘量描述清楚欄位的位置
或者
使用Excel函數，檢查B3~E27欄位是否都有輸入資料。如有空白的儲存格，需要在F3~F27標示「有資料未填寫」
⬆若您大概知道可以用函數來解決，可以加這段，這樣AI的回答就會鎖定在函數，不會回答的很廣泛，導致一時不知該用哪個解法
【TIP】撰寫提示語時，務必清楚描述欄位範圍與條件，例如明確指出「檢查B3:E27範圍內的每個儲存格」，而非模糊的「我想判斷F欄前面的資料有沒有漏」敘述。同時，也要清楚說明判斷條件（例如要找出有空白的格子）與執行動作（例如「在對應F欄標示『有資料未填寫』」），確保AI可以正確理解並執行任務。
（圖／旗標出版提供）
上圖讀者也看到了，AI聊天機器人不只給我們答案，還貼心地提供函數和公式的說明（就是怕您不會用），完美取代了以往Excel函數書、網路上函數教學文的地位（而且不懂還可以繼續問！）
很多AI聊天機器人都會提供複製功能，找到後並點擊就可以複製公式（若沒有，手動複製網頁上的公式也很快）。
【TIP】以上圖AI生成的公式來說，因為每一列都是4格（B、C、D、E這4欄），AI的解法是判斷哪些列「有資料」的儲存格小於4個，小於4個就表示該列有空白的儲存格（資料未填）。本書的精神是優先解決Excel問題，AI給的函數、公式細節讀者可以再慢慢研究。也再次提醒讀者，AI回答的內容不是100%正確喔！AI聊天機器人最擅長的就是生成文字，但也有生成虛構、錯誤內容的可能。如果AI所生成的函數、公式失效了，有時候執行後並不會有什麼錯誤訊息（只是你要的結果沒出現），此時最快的做法就是請AI生成另一個公式給我們試試。
【3】而AI聊天機器人在提供解法時，也可能以「純文字」來做回應，但慢慢讀文字沒什麼效率，可以請AI給出函數／公式。如下圖：
但慢慢讀文字沒什麼效率，可以請AI給出函數／公式（圖／旗標出版提供）
【4】此外，由於AI聊天機器人給的公式可能跟本書示範的不一樣，甚至您每次操作時得到的答案也可能不一樣，不過只要試過能完成任務就沒差。若您問AI聊天機器人有沒有其他的函數解法，它也會提供你新的公式：
本例筆者重新發問後，ChatGPT給了其他的公式解法，所用的函數都不太一樣（圖／旗標出版提供）
老話一句，我們先不用管公式是長是短、內容為何，能解決問題就好！本例先試AI給的這個公式。把公式貼到F3儲存格，按住填滿控點「+」，往下拉到F27儲存格，瞄一下左圖的F欄，看起來公式是OK的。選擇填滿但不填入格式，以保留原儲存格的樣式，這樣就完成操作了！
（圖／旗標出版提供）
實用技巧：貼上AI生成的函數、公式後執行失敗？
上圖在AI生成函數的幫助下，缺資料的那一列最後面都做了註記。但AI提供的公式絕對有可能會出錯（特別是在範圍設定或條件判斷的細節上），當出錯時，當然可以請AI修正，或者詢問是否有其他解法。例如：
這個公式不對，請幫我檢查錯誤或提供替代公式
依經驗，單只有給AI文字提示語最容易遇到公式出錯，因為描述需求時容易有遺漏或模糊不清，此時當然可以自行檢查公式內容，有時候或許不難除錯，例如F3改成F4這樣的小問題。但自行檢查有時很花時間，這時不如回頭檢查提示語是否有清楚說明欄位範圍（例如B3:E27），以及明確列出條件與目標（例如「檢查是否有空白儲存格」並「在F欄標註」）。
實用技巧：描述問題時，截圖給AI最快！
面對Excel資料整理需求時，如果prompt描述的夠到位，其實問題就解決一半了。但關鍵就在用文字描述需求有時候很花時間，也容易描述得不夠精確、甚至寫錯…
依筆者經驗，最省時省力的方式就是直接截圖給AI，大部分AI聊天機器人的圖片辨識能力都很強（中英文都通），能快速解析圖片中的內容理解問題。比起繁瑣的文字描述，傳截圖給AI的問題分析準確性高，還能大幅節省時間。
準備好截圖給AI，重點在於，Excel上面和左邊的編號，以及和您的目標欄位（例如F欄）一定要包含在圖片內。（圖／旗標出版提供）
【TIP】針對電腦畫面該怎麼截下來，Windows上有提供Print Screen鍵抓全螢幕畫面，但這樣就得再手動截取範圍，有點麻煩。筆者通常是額外安裝FastStone、HyperSnap等專用來截圖的軟體，利用裡面的「截取區域」功能把要的範圍截下來。若您用的是Mac電腦，內建的Shift+Command+4組合鍵就可以截您指定範圍的畫面了。
截圖備妥後，拉曳到對話框就可以附給AI（這裡是以免費版ChatGPT來操作），再輸入提示語描述需求，因為有附上圖，可以描述的更簡潔（圖／旗標出版提供）
【TIP】現階段無論是ChatGPT、Copilot、Gemini...等都可以接收圖檔來做判讀，讀者要用哪個AI聊天機器人來操作都可以。不過前面提過，免費版的ChatGPT用戶雖然可以使用圖檔上傳功能，但會有用量的限制，當您對話到一半時，可能會出現無法繼續使用的訊息。若真的被限用了也沒關係，免費的AI聊天機器人多的是。不過，建議也要多熟悉文字的描述技巧，以備不時之需！
當不是請AI聊天機器人自動整理資料，而是請它「輔助」生成函數來解決Excel問題時，筆者最喜歡附上截圖方便AI理解prompt 。AI解析圖片的速度很快，幾秒鐘就可完成，依經驗，提供截圖的AI出錯機率比單用文字prompt低非常多喔！
節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著
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工作導入AI，卻常常做一半沒下文？104資深協理：別先想「AI能做什麼」
做了一堆AI工具，卻沒多久就晾在那裡？該如何真正用AI解決工作問題？104資深協理李明倫分享3個實際案例、5類提示詞與7步驟實作法，教非技術職從「非做不可」的工作開始，把工作拆成角色交給不同的AI，打造你的「AI營運團隊」。
文／《104職場力》整理
本文目錄（點擊可快速前往）
新需求不斷增加、系統卻跟不上，工作卡在人工怎麼辦？如何選題：第一個AI專案，不要挑最大的問題讓AI進入工作流程：3個案例看人與AI重新分工非技術職如何和AI協作？把AI當「第一天上班的聰明新人」從問題到落地：非技術職也能採用的7步驟從最想解決的問題開始，打造你的AI營運團隊
公司導入AI後，興沖沖用AI做了一堆工具、Dashboard與Skill，卻過沒多久就晾在那裡，或者做一做就沒有下文……這可能是許多工作者近期的共同經驗和痛點，到底該如何和AI分工協作、真正用AI提升工作效率？
104人力銀行資深協理李明倫（Will Lee）觀察，生成式AI的出現，讓「先做一個工具看看」變得很容易，而他認為，AI應用能否落地，關鍵不在工具本身，而在一開始挑的問題。因此他認為，導入AI的第一個問題，不是先想「AI可以做什麼」，應該從「我現在最想解決什麼問題？」開始。因為持續存在的問題會帶來足夠的改善動力，團隊才會願意反覆測試、修正，最後把AI放進日常工作。
本文整理自104人力銀行資深協理李明倫於104「AI煙火小聚」分享的主題「如何打造你的AI營運團隊」，他並非技術職主管，過去兩年卻與團隊透過生成式AI、自動化及AI輔助開發（Vibe Coding），逐步改善資料整理、客服追蹤與工作流程，本次分享他與AI的協作心法。以下節錄精華內容。
【開始前的提醒】操作前應確認AI工具權限與資安規範本次分享中，李明倫使用公司提供的Claude企業版來協助盤點工作問題。實務上，工作資料能否提供給AI，仍應依照各公司核准的工具、權限與資安規範來判斷。建議操作前需確認哪些資料可以上傳、哪些內容應先去識別化。
新需求不斷增加、系統卻跟不上，工作卡在人工怎麼辦？
在成長期的單位，常見的工作狀況是：新的客戶、新的服務與新的流程持續出現，連帶增加新的名單、資料、報表、分析及管理需求；即使工作量倍數成長，但人力卻沒倍數成長，系統建置速度也不一定能跟上，因此耗費大量時間在人工整理資料。
「最好的方法還是系統。」李明倫說：「可是新的單位、新的服務很多流程還不確定，不可能直接建到CRM。」尤其是新服務剛開始運作時，流程與規格可能仍在調整。若此時投入大量工程資源建正式系統，一旦作業方式改變，系統都得跟著改。他形容，這階段急著要求PM與工程建系統，「其實只是在丟另外一個炸彈給他們」。
這種情況下，許多團隊會先用Excel試算表來因應過渡期。「結果就是我很會用Excel，包括寫各式函數。」他說，資料不多時，這種方式快速又有彈性；但隨著檔案、函數與使用者增加，Excel的極限逐漸浮現，例如檔案跑不動、多人共用時可能誤改、資料散落在不同檔案，或是主管需待人工彙整才能掌握進度，都是可能發生的問題。
而本次分享的AI輔助開發工具，李明倫將它定位為「過渡方案」。它不取代正式後台，也沒有直接串接所有系統；用途是讓尚未定型的流程先被實際使用、驗證和修正。等規格逐漸穩定，團隊再把真正需要的功能移入正式系統。這段過渡期也像一場低成本的使用者測試，幫助更快確認規格與使用方式。
如何選題：第一個AI專案，不要挑最大的問題
首先要注意的是，不是所有工作都值得投入時間打造工具，李明倫建議，優先挑「高頻、重複、可標準化、成效可驗證」的問題：
高頻：經常或定期發生。
重複：大量步驟相同，人工反覆複製、整理或確認。
可標準化：狀態、判斷條件、處理順序或截止時間能說清楚。
可驗證：能用時間、錯誤率、處理量、採用率或其他KPI比較改善前後。
選定之後，他建議先問5個問題，把答案寫下來當作「改善前」的基準：這件事多久做一次？每次花多少時間？有幾個人參與？哪裡最容易出錯？成功後要看哪個KPI？
另外，第一個專案不必挑全公司最大的痛點。規模越大，利害關係人、資料來源與例外情況通常越多。從最常重複、最容易驗證價值的工作著手，更容易做出第一個真的有人使用的版本。
讓AI進入工作流程：3個案例看人與AI重新分工
案例1：客服案件量大，進度仍靠Excel管理
把Excel搬上網頁只是表面，真正的改變是工作方式
某個客服團隊每天要處理大量資料，一筆筆聯絡、確認、做紀錄。曾經客服為了不掉球，發展出「把資料複製到Excel」的整理方式，記下當天聯絡狀況與下次聯絡日期，也方便主管查看進度及數據。為了改善工作流程，團隊起初嘗試增加試算表的函數和提醒，檔案卻隨資料累積變得更龐大、跑不動。李明倫接著把工作群組中的大量溝通訊息、現有流程規則、團隊成員口頭反映的問題彙整，交給AI協助標出流程中明確與仍在變動的部分，以及可能的斷點。
關鍵在於，AI蒸餾出可能的問題之後，還要跟現場同仁確認。「AI畢竟不在這個單位裡面，整理完以後我們還是會跟同事討論，哪些是大家認同的、哪些是AI想像的。與實際狀況不符合的，就剔除掉。」
問題收斂後，他們以Vibe Coding建立網頁工具來快速驗證。客服仍然處理同一批案件，但操作方式改變了：
所有案件集中處理，減少在不同資訊之間來回切換
網頁化操作，多人可同時查詢及填寫，資料不會互相覆蓋
可依案件屬性、時間與處理狀態等條件搜尋及排序
優先顯示當天必須處理案件，急件也能調整優先序
主管可直接查看處理量及相關數據，省去另行整理
【案例1】管理工具介面示意圖（圖／104職場力小編使用AI製作）
這項工具的重點不只是幫忙整理資料，還改變了客服每天如何工作。客服能把注意力放在聯絡與服務，資料搜尋、排序、提醒與統計則交由工具承接。流程還在變動時，團隊也可以快速修改規則，持續確認哪些功能值得進入正式後台。
他分享，工具導入後，即使曾有人力較吃緊的時期，團隊單人每日處理量仍能較過去平均提升一倍以上，工作量的波動也有所下降。不過他也補充，還有各種因素可能影響成果，因此不能將改善幅度完全歸因於工具。
案例2：開發名單持續增加，需在多份Excel不斷切換
從「整理排序」到「開發優先順序建議」
另一個團隊會接到多種來源的開發名單，例如講座名單、不同月份的專案名單、AI推薦名單，每種檔案格式、欄位和產生時間不同，累積一段時間後，客服可能需要在多份試算表之間切換與比對；多人共用時，同樣可能不小心覆蓋資料。
為了改善工作模式，本例也以AI輔助開發製作管理工具，將不同批次的名單集中到同一個工具，客服可依人員、批次或開發狀態篩選，主管也能看到整體進度。同時，工具內不會直接顯示敏感的聯絡資訊，沿用內部原有的權限控管。
【案例2】管理工具介面示意圖（圖／104職場力小編使用AI製作）
這個案例不同之處，是「名單整理排序」還多了一道AI與人工的來回協作：以AI參考過去成功案例的特徵，提出新名單的開發優先順序建議，並交由人工審查註記。人工複核被安排在關鍵判斷和防呆節點，大量整理與初步排序則交給AI。
案例三：公用客服信箱大量來信，回覆、紀錄、管理都費時
Power Automate與AI接力分類處理
公用信箱的回覆與管理也是許多團隊的痛點。信件數量少時，大家可以直接分工處理；但隨著業務成長，短時間內累積數百封來信，便可能出現重複處理、漏回或無法掌握處理進度等問題。
團隊原本把每封信登記到Excel試算表，再手動註記分類及處理狀態，管理雖有改善，行政負擔卻很重。
李明倫和AI討論解決方案，說明來信量、人工步驟與管理困難，最後決定採用Power Automate自動化工具，將Outlook收到的郵件定期匯入試算表，不必再花時間備份，收到即同步；再由AI協助分類，最後上傳至前例開發的客服處理工具，集中查看信件類別與處理進度。另外，Power Automate是AI提出的第2個建議。原先想的解法不可行，討論來回幾次才定案。
【案例3】信件管理流程示意圖（圖／104職場力小編使用AI製作）
共通點：沒有預設解法、讓AI從工具變營運夥伴
3個案例看下來，第一個共通點是都沒有預設既定解法。他們把團隊工作現況與遇到的困難交給AI盤點、討論，再從幾個解決方案裡比較選擇、來回修正，最後採用的做法有時可能與最初想像相差很遠。這些工具也都由團隊共同討論、實際使用並調整修正。
第二個共通點，是工作被重新拆解過。李明倫用「AI營運團隊」來形容，核心主張是把工作重新解構，拆解能力、角色，再看哪些可以交給AI。以名單案例為例，一套流程內其實有好幾種職責，例如整理與比對資料（助理、分析）、釐清規格與流程（PM）、開發工具（工程）、產出主管要看的數字（Dashboard管理），最後才是實際聯絡客戶的客服。現在其中好幾段交給AI，角色之間會互相接力，人只留在需要判斷的節點。讓AI從工具，真正變成「共同營運夥伴」。
非技術職如何和AI協作？把AI當「第一天上班的聰明新人」
「AI不是通靈。即便他非常聰明，你沒有跟他講清楚，他的回答當然不會精準。」
李明倫把AI視為第一天上班、能力很強的新同事。不過，AI能快速分析與建立原型，卻不了解部門情境，也不會讀心。若提供的背景越模糊，來回修正的次數通常越多。
因此盤點型提示詞可以包含5類資訊：
背景現況（Existing）：工作現狀、流程如何運作
規則與判斷邏輯（Rules）：工作實務上的詳細規則，包括決策規則、狀態定義、操作模式
佐證資料（Evidence）：實際工作檔案、畫面與案例說明
問題與落差（Problem）：目前看到的問題，哪裡耗時、容易出錯、缺少SOP
明確任務要求（Ask）：希望AI最後產出什麼、給誰用，例如建立SOP、待確認資訊、問題及建議
他也分享，「盤點型」和「工具型」的prompt不太一樣：盤點型要把問題和資料給足，和AI討論出卡點；而工具型比較單純，就是把功能講清楚。
AI「專業新人」交辦模板
想請AI先協助盤點問題，可以使用以下格式：
我目前要處理的工作是＿＿。現在由＿＿負責，使用＿＿工具。這件事大約每＿＿執行一次，每次花費＿＿。目前最耗時或容易出錯的環節是＿＿。現有資料包括＿＿。必須遵守的規則是＿＿。我希望改善的結果是＿＿。請先幫我整理目前的工作流程、主要痛點與可能解法，暫時不製作工具。請同時標出適合由AI協助的步驟，以及仍應由人判斷的步驟；如果資訊不足，請先向我提問。
實作心得1：一次只加一個功能，做完立刻驗證
直言自己並非技術職，李明倫打造工具時，會先和AI討論方案是否可行，確認後再逐步增加功能。他曾一次要求多項調整，結果自己和AI都容易混亂；後來改成一次處理一個小功能，完成後立刻驗證。此外，正式讓同事使用工具後，後續修改則要區分測試版與正式版（Staging／Production），避免調整功能時讓現場工具直接停擺。
實作心得2：AI說「很簡單」，不代表真能做出來
AI提出可行方案後仍要實測。李明倫坦言，有些AI口中的「很簡單」，最後仍可能做不出來；第一版範圍越小，團隊越能及早發現限制。遇到看不懂的技術問題時，他也會直接請AI換一種方式解釋，確認自己理解後再做選擇，避免盲目操作讓後續修改變得更複雜。
實作心得3：把專案知識建立在MD檔
每個主要專案也會建立MD檔，記錄規則、步驟與使用方式，避免重要脈絡散落在長對話中。至於是否進一步做成可重複調用的Skill，則要看流程的共通性。李明倫提到，許多工具的規則非常細，只適用特定單位；若跨團隊無法直接套用，保留成專案MD檔更實際。
實作心得4：文字講不清楚，就截圖給AI看
李明倫提到，和AI來回修正時，他大量使用截圖：把畫面截下來、圈起要改的地方，比打一長串文字精準得多。若要說明幾份檔案之間的關聯，他甚至會用PowerPoint畫成一頁示意圖。部署失敗時也是同樣做法：平台上會顯示錯誤訊息，截圖給AI就會自行修正，讓錯誤不再是障礙。
從問題到落地：非技術職也能採用的7步驟
想從0開始一個AI專案，必須涵蓋選題、盤點、測試與持續營運。綜合李明倫分享的實務做法，整理為以下7個步驟：
Choose 選題：選一個值得解決的問題，優先挑「高頻、重複、可標準化、成效可驗證」。寫下發生頻率、每次花費時間、參與人數、常見錯誤與成功指標。
Define 定義：用EPSP梳理現況（Existing）、問題（Problem）、AI解法（Solution）、標準流程（SOP）與預期影響（Business Impact）。
Discover 盤點：蒐集現有試算表、文件、SOP、工作討論、操作畫面，訪談真正執行工作的人（使用者痛點），再請AI整理流程、痛點與可能機會。整理完務必回到實務現場逐項確認。
Prototype 原型：只解決一條核心流程，第一版先求能用、能測，不急著做成完整系統。
Test 實測：找一位真實使用者放入真資料，實際使用一段時間（一天／一週），記錄錯誤與新需求，反覆修正。
Standardize 標準化：把有效做法整理成固定輸入、固定流程與固定輸出，並定義負責人、更新頻率、SOP及檢核標準。
Review 檢討：定期檢查時間、品質、KPI、使用率與可擴充性；若規則或現場需求改變，再回到下一輪選題與定義。
李明倫認為，真正可複製的不是Prompt，而是「Problem → Solution → SOP → Review」的方法，重新拆解工作，讓工作流程持續進化。
從最想解決的問題開始，打造你的AI營運團隊
而在工具導入後，李明倫建議AI專案的成效不要只看「做出幾個工具」，應追蹤使用者是否持續使用、人工時間是否下降、錯誤或遺漏是否減少、工作品質和核心指標是否改善，以及這套流程能否被交接與持續調整等。
他也強調，雖然本次分享是使用Claude，但不同AI工具都能協助盤點流程與建立原型，介面設計、功能穩定度和使用習慣可能各有差異，選擇自己和團隊用得順手的工具即可。真正決定專案能否落地的，仍是問題是否值得解、規則是否講得清楚，以及使用者是否參與驗證。
從「非做不可」的工作開始，AI才會進入每天與每週的真實流程。當團隊持續經歷「發現問題、建立解法、形成SOP、檢視成效、再修正」的循環，累積下來的成果會超過零散的提示詞或單一工具，逐漸形成一套可運作、可交接、可改進的人機協作系統。
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提到資工系，許多人腦海浮現的畫面是內向、邏輯強的學生，獨自對著螢幕 debug。然而，資工系的世界遠不止程式碼，它是一個兼具創造力、解題能力與個人成長的專業養成場域。
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逢甲大學郭崇韋老師指出，資工系學生多具備 I 型（研究型）與 R 型（實作型）人格。I 型學生熱衷探索新知，能應對技術快速變化；R 型學生喜愛動手實作，與程式設計的學習特性契合。一個樂於鑽研並持續實作的人，相對更適合在資工領域發揮潛力。
課程融合理論與生活，資安課像玩密碼間諜戰
資工系課程並非全是抽象理論。博士班同學陳子皓分享自己曾修讀的「密碼學」課程，老師帶領課堂的方式如同一場數位諜報戰：學生分組競賽、互相破解加密訊息，並進行情境演練模擬真實資安攻防。這種設計讓抽象理論具象化，學生能將所學知識直接應用於實務中，同時提升邏輯思維與問題拆解能力。
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郭崇韋老師分享，資工系畢業的同學有超過半數繼續攻讀研究所，郭崇韋老師分享，資工系畢業的同學有超過半數繼續攻讀研究所，主要在於大學階段常常是老師在後面督促學生前進，但碩士班則必須主動對自己的研究與未來全權負責，心態上的轉變是邁向成熟的關鍵一步。另外也考量未來職場晉升管理職時，學歷也可能成為被主管與部屬評估的要素。
對於有志繼續深造的學生，陳子皓同學也分享，在選擇碩士班或博士班時，找到對的指導教授與研究室，遠比學校的排名或名聲更重要，一個好的指導教授和實驗室文化，將直接塑造你的專業技能、研究視野與做事態度，對於自己未來發展的影響，遠大於單純的學校光環。因此，花時間去深入了解潛在指導教授的研究方向與風格，才是最明智的投資。
總結而言，資工系的教育核心不只是寫程式，而是學會系統拆解問題、耐心面對錯誤，並善用技術與表達力解決真實問題。鼓勵對科技充滿熱忱、喜歡探索新知、樂於動手做的同學加入資工系的行列。
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亞洲大學攜手佐臻，讓AI與AR智慧眼鏡走進照護第一線
亞洲大學校長蔡進發（左）與佐臻董事長梁文隆（右），現場精彩互動。（圖 / 亞洲大學提供）
科技與醫療照護的交會，正開啟人類與資訊互動方式的新革命！亞洲大學與智慧眼鏡大廠佐臻，25日正式簽署「智慧視界・精準照護」產學合作備忘錄，宣告將智慧眼鏡推向臨床照護第一線。佐臻董事長梁文隆指出，AI與AR智慧眼鏡是「技術與應用的共生邏輯」，也是讓數位資訊與物理空間無縫融合的空間運算（Spatial Computing）與實體AI（Physical AI）重要人機互動介面，雙方將共同執行經濟部大型跨國計畫「慢性傷口 AR 智慧照護賦能系統開發與實證計畫」，結合德國 StellDirVier GmbH（SDV）與財團法人資訊工業策進會（資策會）等國際與產業資源，推動智慧眼鏡、AR輔助與護理專業導入慢性傷口照護，開創台灣臨床照護與護理教育的新里程碑。
2026-06-25 亞洲大學 發布
校長蔡進發於致詞中表示，亞大長期推動Medical AI與智慧醫療發展，近年更積極將AI融入教學與校務推動，透過課程、教師培訓與跨域計畫，培養學生具備AI素養與應用能力，蔡校長指出，智慧眼鏡結合臨床照護與護理教育，將有助於提升醫療現場效率與照護品質，期盼此次與佐臻的合作能擴大智慧眼鏡在醫院、護理教育與臨床實務中的應用。
佐臻董事長梁文隆以「智慧眼鏡新趨勢」為題進行專題演講，他表示，AI與AR智慧眼鏡並非單純的硬體產品，而是下一代人機互動與空間運算的重要介面，過去人類與AI的互動多受限於電腦與手機螢幕，未來透過近眼顯示、語音、手勢、眼球追蹤與感測技術，AI將能真正進入現實世界，形成「Physical AI」與「Spatial Computing」的應用場景。
梁文隆點出，科技演進需要computing、internet與human-computer interface三者共同推進，行動裝置改變了上一個世代的人機互動方式，而AI智慧眼鏡將有機會成為下一個世代的重要平台，佐臻長期投入AR/MR眼鏡研發，並建立硬體模組、SDK、感測技術與應用平台，期盼讓開發者、創作者、企業與醫療專業者能更容易導入智慧眼鏡應用。
佐臻董事長梁文隆（左）與亞大校長蔡進發（右）共同展示產學合作備忘錄。(圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻這次合作聚焦「慢性傷口AR智慧照護賦能系統」開發與實證，該計畫結合佐臻科技智慧眼鏡與亞洲大學護理學院的臨床照護專業，並與德國合作夥伴及相關技術團隊共同推進，預計發展包含慢性傷口3D視覺評估、AR傷口照護輔助、繪圖管理與自動化紀錄等功能，協助護理人員更有效率地完成傷口評估、照護決策與臨床紀錄。
亞大護理學院院長吳樺姍現場交流，分享智慧眼鏡融入護理教學與臨床實務的經驗。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大護理學院院長吳樺姍表示，護理學院早已將AR智慧眼鏡導入護理技術學習場域，學生在練習臨床技能時可透過智慧眼鏡觀看正確操作流程，並在雙手釋放的情況下完成實作訓練，教師也能透過遠端視角同步掌握學生操作情形，並運用影像記錄進行學習歷程分析，吳院長提出，從早期較重的AR眼鏡，到近年逐漸輕量化與符合人性需求的智慧眼鏡產品，佐臻科技的技術發展讓護理教育與臨床照護產生更多可能。
吳樺姍也提到，本次慢性傷口智慧照護計畫整合產業技術、護理專業與國際合作資源，未來完成驗證後，將朝亞大附醫等臨床場域落地推動，並進一步申請國家級新創與大型研究計畫，擴大至急性照護、長期照護與其他臨床應用領域。
蔡進發校長總結指出，佐臻科技長期投入智慧眼鏡、AR、XR與相關產業生態系建構，並串聯台灣多項關鍵技術與產業能量，令人敬佩。亞大護理學院近年積極推動AI護理教育與智慧照護創新，已成為台灣護理教育導入AI與智慧科技的重要示範場域，並吸引多所國內外學校前來參訪交流，包括新加坡南洋理工學院、美國凱斯西儲大學（Case Western Reserve University）、澳洲西雪梨大學等國際學校，以及國內多所頂尖大學，蔡校長談及，亞大護理學院不只是展示科技，而是將AI、AR智慧眼鏡與護理教學、臨床訓練及照護流程實際結合，持續優化教學與照護品質，這次雙方簽署合作備忘錄，不只是合作成果的展現，更是未來長期合作的起點。
亞大與佐臻產學合作簽署儀式圓滿完成，貴賓合影留念。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻產學合作，將以智慧眼鏡為核心，結合AI、AR、感測、醫療照護與護理教育專業，推動智慧醫療科技從研發走向實證與落地應用，亞洲大學與佐臻股份有限公司期盼透過跨域合作，打造具台灣特色的智慧照護解決方案，進一步拓展至國際醫療與照護市場，展現台灣在AI醫療與智慧穿戴科技領域的創新能量。
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