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這項技能指的是讓電腦能夠「看懂」影像或影片,進而分析、辨識物體、人臉、動作等資訊。應用範圍廣泛,包含監控系統、智慧製造、自動駕駛、醫療影像診斷等。具備這能力的人才,通常熟悉影像處理、深度學習演算法和程式設計,能開發或優化相關系統,提高效率與準確度。這項技能結合AI技術,對提升企業競爭力和創新應用相當重要。
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104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室,提供大家進行共學互動。
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2025/04/18

🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展,Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證,幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者,這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。
📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽
### 1. Google Cloud 專業證書(Professional Certificates)
透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程,可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。
- 資料分析專業證書(Data Analytics)
- 網路安全專業證書(Cybersecurity)
- 上課平台:Google Cloud Skills Boost
- **學費:每月 $29 美元,首月免費試用
- **網站:[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW)
---
2. Google Cloud 認證證書與徽章
- Cloud Digital Leader 認證**:入門級雲端通識認證
- Associate / Professional 級證照**:適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色
- 技能徽章 Skill Badges**:完成特定實作課程即可獲得,適合展示技能
🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦
3. Google AI Essentials(生成式 AI 通識課程)
由 Google 推出的免費 AI 基礎課程,適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。
- 內容:AI 工具應用、提升工作效率
- 平台:[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/)
4. Introduction to Generative AI(Google Cloud Skills Boost)
短時程微學習課程,幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。
- 課程頁面:[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW)
5. Machine Learning Crash Course (MLCC)
Google 經典的免費機器學習課程,包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。
- 對象:資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者
🧠 三、台灣本地 AI 認證課程(與 Google 合作)
6. 104 學習精靈|生成式 AI 證書課程
由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程,內容實用、講解清晰。
- 學習內容:生成式 AI 的應用邏輯與職場場景
- 報名網址:[104學習精靈|生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799)
7. ADCT|Google Gemini AI 通識認證
由數位文化協會推出的 AI 通識測驗,考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。
- 課程免費,測驗費用 NT$599
- 證書可列入履歷/求職加分
🚀 四、進階培訓與活動
8. Google Cloud AI Study Jam
為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動,涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。
- 適合對 AI 應用開發有興趣者
- 活動頁面:[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home)
9. 5 天生成式 AI 密集學習營
短期集訓課程,由 Google 主辦,深入 AI 模型應用與專案實作。
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知識貓星球

喵星人

2025/05/20

2025 Computex 黃仁勳演講精華:6大重點帶你看最新AI趨勢!
NVIDIA創辦人兼CEO黃仁勳於 2025 年 5 月 19 日在台北國際電腦展(COMPUTEX 2025)發表主題演講,揭示公司從 AI 晶片供應商轉型為全球 AI 基礎設施建設者的戰略,並宣布多項技術創新與合作計畫。以下為演講的主要重點整理:
1. NVLink Fusion:開放式 AI 平台
NVIDIA 推出全新「NVLink Fusion」技術,首次開放自家 NVLink 高速互連架構,允許第三方廠商的 CPU 與 AI 加速器與 NVIDIA 的 GPU 無縫整合。首波合作夥伴包括富士通、Qualcomm、聯發科、Marvell、Alchip 等,標誌著 NVIDIA 從封閉式平台邁向模組化、開放式的 AI 生態系統。
2. Grace Blackwell 超級晶片
NVIDIA 發表新一代 Grace Blackwell 超級晶片,整合 CPU 與 GPU,具備高達 800 GB/s 的記憶體頻寬,專為大型 AI 模型訓練與推理設計,並支援 NVLink Fusion 架構。
3. DGX Spark:桌上型 AI 超級電腦
推出 DGX Spark,一款桌上型 AI 超級電腦,體積小巧但計算能力強大,預計於年底前上市,適合企業與研究機構日常使用。
4. 「物理 AI」與機器人平台
黃仁勳強調「物理 AI」的重要性,宣布推出 Newton 機器人引擎(預計 7 月發布)與 Groot 人形機器人 AI 平台,推動 AI 與實體世界的深度整合,應用於自駕車、製造業與家庭機器人等領域。
5. CUDA 與 CUDA-X 函式庫生態系
NVIDIA 持續擴展 CUDA 與 CUDA-X 函式庫,支援醫學影像(MONAI)、基因組學(Parabricks)、天氣模擬(Earth-2)、計算光刻(cuLitho)等多元應用,鞏固其在加速運算與 AI 領域的領導地位。
6. 台灣戰略與全球布局
NVIDIA 宣布在台北北投士林科技園區設立新總部「NVIDIA Constellation」,象徵對台灣的深厚情感與長期承諾,並強調台灣在全球半導體產業中的關鍵角色。同時,NVIDIA 與台積電、鴻海及台灣政府合作,計劃在台灣建造 AI 超級電腦「AI for Taiwan」,預計投資數億美元,強化台灣在 AI 基礎設施領域的競爭力。
黃仁勳 Computex 2025演講全紀錄: https://www.youtube.com/live/TLzna9__DnI?si=oyoeMQ_eieX0Sg_S
【2025最新】黃仁勳演講背板上究竟有哪些公司?一篇文幫你整理好!
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04/20 08:00

AI學不完、工具看不懂?上班族的 AI 焦慮,不一定是壞事
當 AI 從科技新聞走進日常工作,愈來愈多上班族開始感受到一種新的職場壓力:明知道 AI 很重要,卻不知道該從哪裡開始學;想跟上趨勢,又怕自己學得太慢、用得不夠好。
這種焦慮,其實正成為許多職場工作者的共同心情。
只是,面對 AI,真正該解決的也許不是「我還不夠強」,而是「我能不能找到適合自己的學習節奏」。AI 時代需要的,不是每個人都變成技術專家,而是學會如何把工具變成工作助力。
為什麼 AI 讓上班族特別容易焦慮?
AI 帶來的焦慮,並不只是因為工具難學,而是它同時牽動了上班族對未來工作的想像與不安。
一方面,企業開始重視 AI 能力,市場也不斷強調 AI 素養的重要性;另一方面,多數上班族本來就已經被工作、績效、會議與生活壓得喘不過氣,很難再騰出完整時間從頭學習。當「學 AI」被視為一種不能不做的事,壓力自然就放大了。
更現實的是,AI 更新速度太快。今天大家在學聊天機器人,明天又開始討論簡報生成、自動化流程、影音製作與研究整理工具。資訊愈多,反而愈容易讓人陷入一種無力感:工具這麼多,我到底該先學哪個?
多數人的焦慮,來自怕自己跟不上
不少上班族對 AI 的不安,並不完全是因為不會使用,而是擔心自己來不及。
社群平台上,常常充滿別人用 AI 提升效率、快速完成工作的案例。看久了,很容易產生一種錯覺:是不是大家都已經很熟,只有自己還停在原地?
但事實上,很多人也都還在摸索。只是社群習慣呈現成果,不會呈現卡關與試錯的過程。你看到的是別人整理好的答案,卻沒有看見他們前面花了多少時間摸索。
所以,AI 焦慮某種程度上不是能力問題,而是比較帶來的壓力。當你把焦點放在「別人會多少」,就很容易忽略自己其實只是還沒找到最適合的起點。
AI 時代,不是學最多的人最有優勢
很多人一提到 AI,就會直覺認為自己必須懂很多工具、追很多新知、熟悉很多名詞,才算有競爭力。
但對大多數上班族來說,真正重要的從來不是「知道多少」,而是「能不能用得上」。
企業不一定在意你有沒有追到最新工具名稱,卻會在意你能不能把 AI 轉化成實際成果。例如更快整理資料、更有效率地產出內容、更清楚地撰寫提案、更順暢地處理日常溝通。換句話說,AI 能力不一定等於技術深度,更常是工作應用能力。
也因此,上班族其實不需要一開始就什麼都學。比起追著工具跑,更重要的是先回頭看:自己工作中最常卡住、最耗時、最需要優化的是哪一段流程。
面對 AI 學習焦慮,先從工作痛點開始
如果一開始就從熱門工具出發,很容易學到一半就失去方向。因為你可能知道工具很多功能,卻不知道它和自己的工作到底有什麼關係。
比較有效的方法,是直接從工作痛點出發。
例如,常常要寫文案的人,可以先學 AI 的發想、改寫與摘要能力;經常需要開會的人,可以先學如何用 AI 協助整理會議重點;常常做報告、寫企劃的人,也可以先練習讓 AI 協助架構內容、整理重點與修飾表達。
當 AI 能立刻幫你解決一個具體問題,學習就不再只是跟風,而會變成一種有感的工作升級。這時候,焦慮也會慢慢被掌控感取代。
不用一次學很多,先學會一件小事就好
很多上班族之所以遲遲沒有開始,不是因為沒意願,而是把目標設得太大。
像是「我要學會 AI 工作流」「我要變成 AI 高手」「我要跟上所有新工具」,這類目標聽起來很積極,實際上卻容易讓人更有壓力。因為目標太大,就會讓第一步變得很難跨出去。
相反地,真正適合忙碌工作者的方式,往往是從小處開始。今天先試著用 AI 幫忙整理一份資料,明天讓它協助修改一段文字,下週再試著建立一兩個常用的 prompt。這些看似很小,但只要能穩定累積,就會逐漸變成你的新工作習慣。
在 AI 時代,真正拉開差距的,常常不是誰學得最快,而是誰能持續地用。
接受一件事:你本來就不需要什麼都會
AI 工具不會停止更新,這代表幾乎沒有人能夠真的「全部學完」。
所以,上班族最需要建立的,不是無所不會的壓力,而是選擇的能力。你要知道哪些值得學、哪些與自己工作最有關、哪些能真正帶來效率提升。
例如,行銷人員需要的 AI 應用,可能和人資、業務、專案經理完全不同。每個職務的需求不同,本來就不需要用同一套標準衡量自己。
與其因為自己不懂某個熱門工具而焦慮,不如先問:這個工具和我的工作有關嗎?它能不能幫我解決實際問題?如果答案是否定的,那麼暫時不學,也不代表你落後。
AI 焦慮未必是壞事,關鍵在怎麼看待它
從另一個角度看,AI 焦慮其實也反映了一件事:你在意自己的成長,也在意自己是否能適應新的工作環境。
這不一定是壞事。
真正需要避免的,不是焦慮本身,而是被焦慮困住,最後既沒有開始,也沒有找到方法。只要把那份不安轉成比較務實的行動,例如先解決一個工作問題、先熟悉一種工具場景、先建立一個小小的使用習慣,它就有機會變成推動成長的力量。
對上班族來說,AI 不是一場非贏不可的競賽,而是一段新的工作適應期。你不用一開始就表現得很厲害,只要願意開始,就已經比停在原地更重要。
結語:與其害怕被 AI 取代,不如學會和 AI 一起工作
AI 正在改變職場,這件事已經很明確。只是,面對改變,最好的方法從來不是放大恐懼,而是重新調整自己的學習方式。
你不用什麼都懂,也不用急著證明自己很會用 AI。更重要的是,從自己的工作出發,找到最需要被優化的一個環節,然後讓 AI 成為你的協作工具。
未來更有競爭力的人,不一定是最懂 AI 的人,而是最能把 AI 融入工作、持續學習、持續調整的人。
所以,當你也感到 AI 學習焦慮時,也許可以先提醒自己:
你不是落後,只是在適應一個變化很快的新時代。
而所有真正有用的成長,都是從願意開始的那一步開始。
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