訓練日期：2026-10-17上課地點：台北市大安區羅斯福路四段一號國立台灣大學資訊工程學系系館(德田館)上課 …

訓練日期：2026-10-17
上課地點：台北市大安區羅斯福路四段一號國立台灣大學資訊工程學系系館(德田館)
上課費用：4500

課程介紹：

您是否上過很多AI課程但還是對AI茫茫然嗎?
您是否想要尋找有系統性的學習方法綜覽所有AI技術嗎?

這門課是一堂能讓您快速掌握未來關鍵技術，成為職場不可替代的關鍵人才!!!

在生成式 AI 快速改變世界的時代，傳統職場技能正面臨淘汰危機。你是否準備好迎接挑戰，讓自己在競爭中脫穎而出？ 這門課程教你如何以零基礎掌握生成式 AI 與資料科學技術，並實際應用到工作中，在短時間內提升職業競爭力。

這堂課，為什麼你不能錯過？
1. 很多老師只教工具，但Tony老師擁有20多年AI實務經驗，能提供產業諮詢與職涯諮詢，幫你找到AI職場定位。
2. 獨家分享實務案例與進階數據分析架構，學完就能立刻應用在工作上！

課程內容：

第一天：大語言模型基礎與應用
從對話到洞察，大語言模型的企業實戰全攻略
▪ AI初探與核心名詞解釋
▪ 企業導入AI前的自我檢視與挑戰 / 地端算力如何規劃
▪ 如何寫出高階 Prompt，確保 AI 產出高品質回饋
▪ AI實操演練：
商務應用，生成研究報告、產出公司明年度策略簡報。
數據分析，消費者在Google評論留言的情感分析。
創意生成，AI作詞作曲、AI簡報插圖、Vibe Coding 程式設計初體驗。

第二天：數據科學實務( AI大數據分析 )
▪ 資料探勘導論(Data Mining)介紹與應用案例說明
▪ 學校沒教的數據科學分析架構與流程
▪ 零程式的數據科學工具Orange介紹與安裝 (Window/Mac)
▪ 預測模型實作: 建置銀行業促銷回應模型，透過模型產出高購買機率的優質行銷名單!

報名此課程

師資介紹：

鐘振聲 (一) 學歷:
   1. 國立台北科技大學 商管所碩士  
   2. 國立屏東科技大學 資管系學士                  

(二) 講師經歷 :
  1.  財團法人自強工業科學基金會     GenAI / AI 大數據分析講師
  2.  財團法人資訊工業策進會            AI 大數據分析講師
  3.  政治大學 / 政大公企                    業師 / 數據分析講師
  4.  嶺東科技大學                              IoT 數據分析講師

(三) 業界經歷 :
  1. 摩可數位                                      數據分析總監  2. 東森得意購                                  大數據營運長
  3. 美商賽仕電腦                               跨產業資深數據分析顧問
  4. 中華電信                                      大數據分析股長兼研究室主持人
  5. 慶騰科技                                      創辦人兼數據分析總監
  6. 上海森果電商                               大數據分析 總監
  7. 遠傳電信                                      大數據分析 副理
  8. 亞洲資採                                      資深資料探勘 顧問

(四) 專利:
   1. 大數據技術專利，基於大數據之自動化分析處理系統 I639091，201810

(五) 技能專長:
   1. 領域: Data Mining、Data Analysis、Big Data、CRM、Gen AI
   2. 工具: Power BI、R、SQL、AWS、CDP平台規劃、ChatGPT、Stable Diffusion

備註：
詳細內容及報名需知，請點選報名後見協會網站內容

報名此課程

[elementor-template id="128291"]

這篇文章 【10/17 台北場】生成式人工智慧與資料科學實務-國立台灣大學資訊工程學系 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

記者許若茵／編譯 美國眾議院常設情報委員會敦促美國情報機構，更充分準備因應人工智慧可能帶來的「黑天鵝」風險，委 …記者許若茵／編譯

美國眾議院常設情報委員會敦促美國情報機構，更充分準備因應人工智慧可能帶來的「黑天鵝」風險，委員會在一份新報告中警告，AI可能被恐怖分子或敵對勢力利用，協助開發更加危險的武器並策劃更致命的攻擊，報告指出，委員會認為情報界與政策制定者都必須仔細思考，如何防止AI工具遭包括恐怖分子在內的流氓行動者利用。

[caption id="attachment_211254" align="aligncenter" width="1024"] AI可能被恐怖分子或敵對勢力利用，協助開發更加危險的武器並策劃更致命的攻擊。（圖／AI生成）[/caption]

這份報告旨在評估美國過去25年來，針對導致2001年9月11日恐怖攻擊的情報失誤所採取的改善措施。報告指出，自9月11日事件以來，防止恐怖組織取得製造及使用大規模殺傷性武器所需設備與專業知識，一直是美國情報界與國家安全體系的重要工作。報告表示，前沿大型語言模型可能讓包括恐怖分子在內的任何流氓行動者，更容易發動破壞性更大的攻擊。

這份報告以及對AI破壞潛力的警告，發布時間距離造成數千人死亡、並重新塑造美國安全政策的9月11日恐怖攻擊25週年不到2週。同一時間，AI正快速發展並推動龐大的經濟活動，使國會議員與政府官員必須面對如何監管這項技術等艱難問題。

這份報告由眾議院情報委員會主席、共和黨籍阿肯色州眾議員Rick Crawford，以及委員會首席民主黨議員、康乃狄克州眾議員Jim Himes，與共和黨籍紐約州眾議員Elise Stefanik、民主黨籍紐澤西州眾議員Josh Gottheimer共同撰寫。他們警告，現有的防護措施可能不足以跟上AI快速發展的速度。

「AI履歷健檢」看見自己優勢：https://campaign.1111.com.tw/resume-review/
更多科技工作請上科技專區：https://techplus.1111.com.tw/

議員們表示，雖然AI實驗室正努力防止模型提供可能協助不法行動者的資訊，例如製造生物武器，但模型背後的能力正在快速發展，因此很難完全控制模型遭到這類用途。議員們敦促情報界「加速自身負責任地採用先進AI能力」，以確保美國保持領先於敵對勢力。

報告也指出，投資於「安全的AI工具」，用於情報蒐集、分析與預警，並搭配嚴格測試、人類監督，以及強而有力的隱私與公民自由保障，對因應下一代威脅至關重要。委員會整體認為，美國目前「面臨的威脅環境，比2001年9月11日以來任何時期都更加複雜且危險」。

報告最後指出，美國在應對及處理這些脆弱性方面仍存在嚴重缺口，目前還沒有做好充分準備來面對與處理這些弱點。

資料來源：

這篇文章 AI恐成恐怖分子新工具 美眾院「911前夕」發黑天鵝警告 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

訓練日期：2026-08-29 上課地點：桃園市中壢區中北路200號 上課費用：學員負擔：免費  政府負擔：填 …訓練日期：2026-08-29
上課地點：桃園市中壢區中北路200號
上課費用：學員負擔：免費  政府負擔：填表洽詢

適用對象：

【廣告】115年度創新產業應用培育工作坊計畫

課程名稱：Python OpenCV與Kaggle AI機器學習應用班

主辦單位：桃園市政府就業職訓服務處「由勞動部就業安定基金補助」
桃園「有頭鹿」職能訓練場－115年度創新產業應用培育工作坊計畫
核准字號：桃就訓字第1150023854號
承辦單位：中原大學
開班地點：桃園市中壢區中北路200號

【報名流程】
統一採線上報名！=>符合身分之民眾於開放報名網址填寫資料並上傳檔案報名→等待審核→錄取者報到

【線上報名】https://itouch.cycu.edu.tw/go/?w=10446@forms

※請務必詳閱本處網站課程頁面說明及檔案下載課程表

【招生相關】
1、招生對象：年滿16歲以上（開訓當日為基準，民國99年以前出生者）有意願學習並從事創新產業相關工作之民眾 （以設籍桃園以及經本府民政局推介之具待役役男身分、待退替代役者為優先）。
2、報名期間：每班自招生公告日至招滿60人即停止報名。
3、報名方式：符合招生對象之民眾，請於報名期間統一於線上報名，學員於報名同時需填寫學員報名表並檢附相關證明文件，上傳正確後才算完

訓練目標：

上課日期：2026/08/29 ~ 2026/10/31
上課時間：週一二四晚間、部分：週六日白天
學分班註記：非學分班
※不上課日：詳見課程表

【繳交資料】
1、 課程報名表
2、 身分證正面、反面影本
3、 保證金(66小時班次3000元)
※提醒：統一於線上報名，學員於報名同時需填寫學員報名表並檢附相關證明文件，上傳正確後才算完成報名繳件作業。

【參訓聲明書】如檔案下載，請務必詳閱，第一天發放填寫，謝謝!

【保證金】
1.學員需於報名時繳交保證金，僅接受臨櫃繳交現金或ATM轉帳並附上轉帳明細。
2.課程結束後，學員須取得結業資格(參與課程出席達80%)、參與課程成果展及企業實務分享講座後，由承辦單位退還保證金。
※報名時需繳交保證金，不代表確定錄取，未錄取者將另行通知退還。

【錄取相關】
1、 每班報名人數上限：線上報名60人，額滿後系統自動關閉，後續填寫者不予審查。
2、 錄取機制： 錄取30名，將依「報名先後順序」且「符合錄訓資格」者錄取。
3、 遞補時限： 若有缺額將依「報名先後順序」且「符合錄訓資格」者順序進行遞補作 業，最晚須於開課日起3個上課日內完成。 ※資格審查（重要注意）：報名文件若有缺漏、模糊者，視同放棄資格， 承辦單位不另行通知。

【錄取公告】
1.錄取名單將於開課前3至5天公告於桃園市政府就業職訓服務處與中原大學推廣教育處網站並以簡訊或EMAIL通知錄取人員。
2.依審核順序擇優正取30位學員及備取10位學員，並得於開課日起3個上課日內完成遞補作業。
3.經通知錄訓學員，需於開課日當天課程開始前30分鐘進行報到作業。

【始結業式及成果展說明】
1、 辦理地點：中原大學真知教學大樓。
2、 課程始業式（115年8月29日週六08：50~09：20）辦理：
17：50~17：55 課程規定宣導
17：55~18：05 課程師資介紹
18：05~18：10內容介紹
18：10~18：20 學員提問說明

3、 課程結業式暨成果發表與職缺介紹
（115年10月31日週六09：30-12：30）辦理：
(1) 成果展說明：
分組成果發表
製作海報及PPT展現學習之成果
(2) 結業式流程：
09：30-11：30 分組成果展示
11：30-12：30職缺介紹：
AI相關產業公司官網職缺介紹(ex:Google or Microsoft)
人力資源網職缺介紹(ex: LinkedIn or CakeResume)
中原大學產學營運處創新創業廠商職缺介紹16:00-16:10頒發結業證書

【發放證書說明】
學員完成訓練專班課程且參與時數達80%者發給「課程證明書」；參與時數未達80%者或中途因故退出者不發給證明書。

報名此課程

詳細內容：

【課程內容】課程表詳見檔案下載(全實體上課) 一、
主題：Python程式開發與Google AI 雲服務應用
上課日期： 115/8/29~115/9/29 (每週一二四六)
上課時間： 平日晚間18:30-21:30 假日09:30-16:30（中午休息12：30-13：30）
不上課日： 9/12、9/19、9/28
時數：48小時（共14次）
師資：張正緯
內容：
Python 簡介與程式設計概念、安裝 Python 程式與開發編輯 器、熟悉命令提示字元，基本資料結構、基本物件導向概念、 變數、字串、字串拼接，輸入與輸出、數字運算、布林值、比 較運算子、文字比較，條件句、控制流程、while 迴圈、控制 流程練習以建立程式設計概念基礎，Python 串列（Lists）、 for 迴圈、串列函式、串列切片、可迭代物件的 Pythonic 相 似性，Range 類型及其用途、Python 列表推導式基本介紹、多 個串列的同時解析、巢狀串列，Python 函式、熟悉自訂函式宣 告、Python 模組、匯入模組的方法、為您的專案搜尋並使用正 確的函式庫，使用 Python 開啟文字檔、操作 TextIOWrapper 物件、使用 Python 寫入新檔案，不可變性（Immutability）、 元組（Tuples）、字典（Dictionaries）、Python 異常處理、 類別（Classes）簡介，深入探討 Pythonic 類別與建構子，了 解 Google Cloud Platform（GCP）、GCP API 服務、計費功 能，使用 Python 開啟影像檔案、實作案例 1：將影像傳送至 Google 的 genai 作為生成式 AI 的初探，JSON 資料格式、 JSON 資料類型、使用 Python 從 JSON 中提取資料，特殊實作 案例 2：使用桃園公共數據尋找 Ubike 站點 二、
主題：OpenCV電腦視覺與Kaggle AI機器學習應用
上課日期： 115/10/1~115/10/29（每週一二四日）
不上課日： 10/11、10/18、10/25、10/26
上課時間： 1平日晚間18:30-21:30 假日09:30-16:30（中午休息12：30-13：30）
時數：42小時（共13次）
師資：張正緯
內容：
安裝 OpenCV 與 NumPy、基本 OpenCV 與像素操作，影像分割 與二值化影像、影像類型與色彩通道、像素資料的存取與理 解、黑白灰階處理，影像閾值化（Thresholding）、形狀選擇 與轉換、輪廓簡介，輪廓物件偵測、影像膨脹與侵蝕操作，影 像縮放與旋轉、影像處理與標記，影像輸出與輸入、指定物件 與屬性、實作案例 3：從影像中辨識水果，使用 AI 模型進行 人臉與特徵偵測、人臉與特徵偵測概述、實作案例 4：偵測影 像中的人臉，階層式分類器（Hierarchical classifier）、物 件偵測與追蹤、特殊案例實作：追蹤道路上的汽車或行人， Kaggle 簡介、資料集、資料科學、機器學習原理、Kaggle 定 價與獎金機制，了解 Kaggle 服務、GPU 額度、使用 Kaggle Notebook、輸入與輸出工作成果，進一步檢視 Kaggle 的資料 集區、競賽區與程式碼區，機器學習基礎、區分不同任務應使 用的函式庫、進行預測與推論、實作案例 5：訓練線性迴歸模 型，最佳化器（Optimizer）與損失函數（Loss functions）、 訓練迴圈、Epochs、理解模型訓練與測試的步驟、儲存與載入 模型，智慧代理（Agents）簡介、Agentic 程式設計（Agentic coding）、安裝與使用 antigravity、產出物（Artifacts）、 實作計畫、理解代理報告、代理審查策略請求，終端機自動執 行、額度的負責任使用、流量突增處理、潛在的非英語系語言 劣勢、aistudio 簡介、使用 AI Studio 進行 Vibe coding 5 （氛圍編碼），實作案例 6：使用 Vibe coding 建立可在 Kaggle Notebook GPU 上訓練的輕量級機器學習專案 三、
主題：成果發表及職缺介紹、企業實務分享講座
上課日期：115/10/31（週六）
上課時間：09：30-16：30（中午休息12：30-13：30）
時數：6小時（共1次）
師資： 何旅良
內容：
個人專題與履歷準備、學員專題成果發表與講評、AI相關職缺介紹、面試技巧與模擬練習。
企業實務分享講座：電腦視覺在企業實際應用案例與技術導入流程與挑戰。※有關各課程師資介紹，詳見「師資介紹」有完整說明介紹。

師資介紹：

David Chang、何旅良 老師

備註：
詳細內容及報名需知，請點選報名後見協會網站內容

報名此課程

[elementor-template id="128291"]

這篇文章 【8/29 桃園場】【免費】Python OpenCV與Kaggle AI機器學習應用班-中原大學推廣教育處 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

訓練日期：2026-07-23上課地點：台北市大安區羅斯福路四段一號國立台灣大學資訊工程學系系館(德田館)上課 …

訓練日期：2026-07-23
上課地點：台北市大安區羅斯福路四段一號國立台灣大學資訊工程學系系館(德田館)
上課費用：4500

課程介紹：

您是否上過很多AI課程但還是對AI茫茫然嗎?
您是否想要尋找有系統性的學習方法綜覽所有AI技術嗎?

這門課是一堂能讓您快速掌握未來關鍵技術，成為職場不可替代的關鍵人才!!!

在生成式 AI 快速改變世界的時代，傳統職場技能正面臨淘汰危機。你是否準備好迎接挑戰，讓自己在競爭中脫穎而出？ 這門課程教你如何以零基礎掌握生成式 AI 與資料科學技術，並實際應用到工作中，在短時間內提升職業競爭力。

這堂課，為什麼你不能錯過？
1. 很多老師只教工具，但Tony老師擁有20多年AI實務經驗，能提供產業諮詢與職涯諮詢，幫你找到AI職場定位。
2. 獨家分享實務案例與進階數據分析架構，學完就能立刻應用在工作上！

這門課適合誰？
1. 希望快速掌握人工智慧與資料科學技術的上班族及職場人士
2. 想要在 AI 時代中保持競爭力的非技術背景學生或轉職者
3. 渴望將技術應用到真實工作場景的新鮮人或工作者
➡️ 成功大學資料分析社同學課後反饋: 114-1 社課精華_生成式 AI 與商業應用

Tony老師目前有兩門課，建議修課順序: 生成式人工智慧與資料科學實務 ➡️ AI大數據分析經理人新手培訓班

這門課程結業可獲專屬證書，機會只給準備好的人。名額有限，現在行動搶佔先機。

上課時間：
2026.07.23 ~ 2026.07.24
AM 9:30 ~ PM 4:00

注意事項：
1.上課時間9:30-12:30；14:00-16:00
2.不供餐
3.需自備筆電

報名此課程

課程內容：

第一天：大語言模型基礎與應用
從對話到洞察，大語言模型的企業實戰全攻略
▪ AI初探與核心名詞解釋
▪ 企業導入AI前的自我檢視與挑戰 / 地端算力如何規劃
▪ 如何寫出高階 Prompt，確保 AI 產出高品質回饋
▪ AI實操演練：
商務應用，生成研究報告、產出公司明年度策略簡報。
數據分析，消費者在Google評論留言的情感分析。
創意生成，AI作詞作曲、AI簡報插圖、Vibe Coding 程式設計初體驗。

第二天：數據科學實務( AI大數據分析 )
▪ 資料探勘導論(Data Mining)介紹與應用案例說明
▪ 學校沒教的數據科學分析架構與流程
▪ 零程式的數據科學工具Orange介紹與安裝 (Window/Mac)
▪ 預測模型實作: 建置銀行業促銷回應模型，透過模型產出高購買機率的優質行銷名單!

師資介紹：

 鐘振聲 (一) 學歷:
   1. 國立台北科技大學 商管所碩士  
   2. 國立屏東科技大學 資管系學士                  

(二) 講師經歷 :
  1.  財團法人自強工業科學基金會     GenAI / AI 大數據分析講師
  2.  財團法人資訊工業策進會            AI 大數據分析講師
  3.  政治大學 / 政大公企                    業師 / 數據分析講師
  4.  嶺東科技大學                              IoT 數據分析講師

(三) 業界經歷 :
  1. 摩可數位                                      數據分析總監  2. 東森得意購                                  大數據營運長
  3. 美商賽仕電腦                               跨產業資深數據分析顧問
  4. 中華電信                                      大數據分析股長兼研究室主持人
  5. 慶騰科技                                      創辦人兼數據分析總監
  6. 上海森果電商                               大數據分析 總監
  7. 遠傳電信                                      大數據分析 副理
  8. 亞洲資採                                      資深資料探勘 顧問

(四) 專利:
   1. 大數據技術專利，基於大數據之自動化分析處理系統 I639091，201810

(五) 技能專長:
   1. 領域: Data Mining、Data Analysis、Big Data、CRM、Gen AI
   2. 工具: Power BI、R、SQL、AWS、CDP平台規劃、ChatGPT、Stable Diffusion

備註：
詳細內容及報名需知，請點選報名後見協會網站內容

報名此課程

[elementor-template id="128291"]

這篇文章 【7/23台北場】生成式人工智慧與資料科學實務 – 國立台灣大學資訊工程學系 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

訓練日期：2026-08-13上課地點：台北市大安區羅斯福路四段一號國立台灣大學資訊工程學系系館(德田館)上課 …

訓練日期：2026-08-13
上課地點：台北市大安區羅斯福路四段一號國立台灣大學資訊工程學系系館(德田館)
上課費用：4500

課程介紹：

你是否對AI和大數據分析感到好奇，卻擔心自己沒有理工背景或程式經驗？這門課就是為你設計的！

AI Big Data Analytics Manager Beginner Course 是一門專為零基礎學員打造的入門課程，也是Tony老師的招牌課程，無論你是剛畢業的新鮮人或是學生，還是想提升數據力的職場經理人，都能輕鬆上手。

本課程將帶你認識學校沒教的大數據分析架構，讓你了解企業如何運用AI和大數據做出更聰明的決策。
1. 很多老師只教工具，但Tony老師擁有20多年AI實務經驗，能提供產業諮詢與職涯諮詢，幫你找到AI職場定位。
2. 獨家分享實務案例與進階數據分析架構，學完就能立刻應用在工作上！

最大特色：
▪你不需要會寫程式！老師將帶你使用現成工具，輕鬆建置實務上的大數據分析模型，快速看懂數據背後的故事。
▪課程內容從基礎概念到實際應用，循序漸進，讓你一步步成為懂數據、會分析的管理人才。
這門課程結業可獲專屬證書，機會只給準備好的人。名額有限，現在行動搶佔先機。

上課時間：
2026.08.13 ~ 2026.08.14
9:30 AM ~ 4:00 PM

注意事項：
1.上課時間9:30-12:30；14:00-16:00
2.不供餐
3.需自備筆電

報名此課程

課程內容：

Day1 大數據分析簡介:
1. 資料科學與大數據分析導論
2. 學校沒教的Data Mining分析架構
3. Orange 軟體安裝與操作介紹

Day2 Orange建模實作練習:
1. 迴歸預測: 以服用感冒藥痊癒天數數據建置痊癒天數預測模型
2. 分類預測: 以銀行業促銷回應數據建置回應率分類模型
3. 集群分析: 以三國志武將數據建置分群模型，模擬零售業客戶輪廓分析與行銷策略制定
4. 購物籃分析: 以零售賣場數據建置智能綁售模型，模擬進行最適化商品折扣策略

師資介紹：

 鐘振聲 (一) 學歷:
   1. 國立台北科技大學 商管所碩士  
   2. 國立屏東科技大學 資管系學士                  (二) 講師經歷 :
  1.  財團法人自強工業科學基金會     GenAI / AI 大數據分析講師
  2.  財團法人資訊工業策進會            AI 大數據分析講師
  3.  政治大學 / 政大公企                    業師 / 數據分析講師
  4.  嶺東科技大學                              IoT 數據分析講師(三) 業界經歷 :
  1. 摩可數位                                      數據分析總監
  2. 東森得意購                                  大數據營運長
  3. 美商賽仕電腦                               跨產業資深數據分析顧問
  4. 中華電信                                      大數據分析股長兼研究室主持人
  5. 慶騰科技                                      創辦人兼數據分析總監
  6. 上海森果電商                               大數據分析 總監
  7. 遠傳電信                                      大數據分析 副理
  8. 亞洲資採                                      資深資料探勘 顧問(四) 專利:
   1. 大數據技術專利，基於大數據之自動化分析處理系統 I639091，201810(五) 技能專長:
   1. 領域: Data Mining、Data Analysis、Big Data、CRM、Gen AI
   2. 工具: Power BI、R、SQL、AWS、CDP平台規劃、ChatGPT、Stable Diffusion 

備註：
詳細內容及報名需知，請點選報名後見協會網站內容

報名此課程

[elementor-template id="128291"]

這篇文章 【8/13台北場】AI大數據分析經理人新手培訓班 – 國立台灣大學資訊工程學系 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

如果說生成式AI過去幾年改變的是人與AI的互動方式，那AWS認為，2026年開始改變的將是企業的工作模式。AWS GenAI市場部下世代開發者體驗總監Rory Richardson今（15）日在AWS Summit Taipei 2026表示，AI正從回答問題、協助搜尋的工具，進一步演變成能自主執行任務的AI Agent（AI代理）。未來企業不只是「使用AI」，而是讓AI直接參與工作流程，從搜尋資料、撰寫程式、部署系統、修補漏洞，到分析企業知識與建立應用，都能交由AI代理完成。記者黃仁杰／台北報導

如果說生成式AI過去幾年改變的是人與AI的互動方式，那AWS認為，2026年開始改變的將是企業的工作模式。AWS GenAI市場部下世代開發者體驗總監Rory Richardson今（15）日在AWS Summit Taipei 2026表示，AI正從回答問題、協助搜尋的工具，進一步演變成能自主執行任務的AI代理（AI Agent）。未來企業不只是「使用AI」，而是讓AI直接參與工作流程，從搜尋資料、撰寫程式、部署系統、修補漏洞，到分析企業知識與建立應用，都能交由AI代理完成。

[caption id="attachment_237018" align="aligncenter" width="1477"] Rory Richardson今（15）日在AWS Summit Taipei 2026表示，AI正從回答問題、協助搜尋的工具，進一步演變成能自主執行任務的AI代理。（圖／記者黃仁杰攝）[/caption]

Rory Richardson指出，許多企業雖然已導入AI，但多數應用仍停留在聊天機器人或單一功能助手，只能回答問題，卻無法真正完成工作。「真正的Agent不是更快的搜尋引擎，而是能夠理解目標、執行任務，並在每一次互動中持續學習。」

他認為，企業競爭力的關鍵，不再只是導入AI，而是能否建立一套持續累積能力的工作循環（Compounding Momentum），讓AI在工作、開發與營運過程中不斷累積經驗、優化流程，形成正向循環。

在日常工作方面，AWS推出新版Amazon Quick，定位為企業AI工作助手，不僅能搜尋企業內部文件、電子郵件、Slack訊息與資料湖，更能依照使用者需求，自動整理會議資料、製作簡報、撰寫主管簡報、寄送電子郵件，甚至建立可長時間在背景自主執行工作的AI代理。

「AI履歷健檢」看見自己優勢：https://campaign.1111.com.tw/resume-review/

更多科技工作請上科技專區：https://techplus.1111.com.tw/

Rory Richardson表示，企業員工真正想要的是完成工作，而不是在不同工具之間來回切換。未來AI應協助使用者跨越各種系統與資料來源，直接完成任務，而不是只提供答案。

除了辦公流程，AWS也將AI Agent全面導入軟體開發生命週期（SDLC）。Rory Richardson指出，單純提升程式碼生成速度並不足以加快產品上市，真正影響開發效率的，是需求分析、測試、部署、維運以及後續現代化等完整流程。

為此，AWS推出Kiro、AWS DevOps Agent、Release Management以及AWS Transform Continuous Modernization等工具，讓AI從需求規畫開始，協助完成設計、撰寫程式、測試、部署到持續更新維護，形成一套持續運作的閉環流程。

他分享，AWS內部已透過這套開發模式，大幅提升程式交付效率，程式修改正確率也高於人工基準。企業若能建立完整的AI開發循環，不僅能縮短產品上市時間，也能降低技術債（Technical Debt）持續累積的問題。

資安則是另一項重要應用。Rory Richardson表示，AI時代企業不能在安全與速度之間二選一，因此AWS推出Continuum平台，將威脅建模（Threat Modeling）、程式漏洞分析與修補等能力交由AI Agent協助完成。

他指出，傳統威脅模型多仰賴資安工程師手動建立，不但耗時，也容易因系統持續更新而失效。新的AI Agent可直接依據企業程式碼、系統架構與設計文件，自動建立威脅模型，分析攻擊路徑、評估風險並提出修補建議，初期仍由人工確認，待企業建立信任後，再逐步交由AI自動處理。

除了AWS自建Agent，Rory Richardson也表示，真正能創造競爭優勢的，仍是企業自行打造符合自身需求的AI Agent。

為協助企業縮短開發時間，AWS推出Amazon Bedrock AgentCore，提供Agent執行環境、記憶能力、身分驗證、API串接與資料存取等核心能力，讓企業不需自行建置大量基礎架構，即可快速打造可投入正式營運的AI Agent。

在資料應用方面，AWS同步強化企業知識管理能力，包括推出新版Amazon Bedrock Managed Knowledge Base、Agentic Web Search及AWS Context等服務，整合企業內部文件、影像、影片、資料庫及外部網路資訊，協助AI建立更完整的企業知識圖譜（Knowledge Graph）。

Rory Richardson指出，再強大的模型，如果不了解企業自己的資料，就無法真正做出正確判斷。企業未來最大的競爭力，不只是擁有先進模型，而是如何把自身知識、流程與資料，轉化為AI代理可理解、可推理、可持續學習的能力。

他表示，AI代理的價值已不只是提升單一員工效率，而是建立一套能持續運作、持續改善的工作模式。當工作、開發、資安與企業知識都能形成持續迭代的循環，企業才能真正發揮AI帶來的長期競爭優勢。

這篇文章 AWS宣布代理工具正式接管工作流程 開發、資安都交給AI 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

訓練日期：2026-07-11上課地點：台北市大安區復興南路一段390號2上課費用：12000 課程介紹：   …

訓練日期：2026-07-11
上課地點：台北市大安區復興南路一段390號2
上課費用：12000

課程介紹：

1.技術+實務整合：涵蓋從理論基礎、核心技術到應用實作的完整脈絡
2.最前沿主題：深入探討 MCP、OpenAI Agents SDK、On-premises LLM Server 等關鍵新技術
3.案例導向學習：結合實際應用場景與企業實務需求，強化實戰力
4.可立即上手：課程內容設計兼具深度與操作性，讓學員能快速應用於實務中

報名此課程

課程內容：

備註：
詳細內容及報名需知，請點選報名後見協會網站內容

報名此課程

[elementor-template id="128291"]

這篇文章 【7/11台北場】代理式人工智慧(Agentic AI)與企業 workflow 自動化- 資展國際股份有限公司 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

企業搬遷的核心動力是成本控制，但「自建更便宜」需多維度評估。作者：黃婉中（雲端架構師）

企業搬遷的核心動力是成本控制，但「自建更便宜」需多維度評估。

[caption id="attachment_222913" align="alignnone" width="863"] （圖／黃婉中提供）[/caption]

我最近觀察到有些客戶開始考慮把部分工作負載搬回私有環境。但這不代表企業在逃離雲端，公有雲整體仍在成長，2025 年全球公有雲支出預計達 723 億美元，年成長 21%。

我認為更準確的描述是：更多企業打算採用混合模式，公有雲和私有雲並存。

「AI履歷健檢」看見自己優勢：https://campaign.1111.com.tw/resume-review/
更多科技工作請上科技專區：https://techplus.1111.com.tw/

最大動力：節省成本

企業轉向私有雲或混合雲，最大原因就是成本控制。根據 IDC 調查，59% 的組織在 2024 年雲端支出超出預算。

37signals（Basecamp 的母公司）每年付 AWS $320 萬，搬回去後預計五年省超過 $700 萬。而巴菲特旗下的美國保險公司 GEICO，經歷了十年的雲端遷移，結果費用漲了 2.5 倍。

「費用更低」不是對所有企業都成立

但仔細研究，會發現這些案例有個共同點：他們的工作負載非常穩定，不是偶爾爆發。

如果你的工作負載是「偶爾爆發、容易停」，那公有雲的彈性優勢仍然明顯，成本會更低。問題是，現在有越來越多企業發現自己的工作負載其實是「穩定型」，不是「爆發型」。對於這類工作，自建硬體的總持有成本（TCO）可能比長期租用公有雲便宜。

但成本不是唯一因素

不過，穩定的工作負載 = 自建更便宜，這個方程式有例外。

以 AI 工作負載為例。這幾年 GenAI 爆發，AI 從「實驗」變成「持續業務」，看起來工作負載穩定了。但企業面臨新的問題：不願因為三年承諾就被鎖定在特定方案上。

開源模型品質快速提升，已能應付大多數需求，而 AI 市場變化太快，下個月可能有更便宜或更好的選擇出現。結果是很多企業選擇：不簽長約，保有轉換的靈活性。 他們願意付略高的價格，換來隨時切換的自由。

這說明：在市場變化快速的領域，即使工作負載穩定，企業也可能為了保留靈活性而放棄純成本優勢。

自建不是簡單的決定

GEICO 的案例很有啟發性。他們決定搬遷回私有雲後，才發現自建帶來的實際挑戰遠比想像中複雜。他們在一年後公開談論搬遷過程中碰到的問題：

• 電源系統不相容，得自己開發混合方案
• 韌體管理幾乎要從零建起
• 跨不同硬體廠商的管理工具各自為政，難以統一
• 需要招募一批在傳統 OEM 採購模式下根本不需要的專業人才

GEICO 的經驗說明：自建不只是成本問題，還有運維複雜度、人才要求、技術整合等多個維度的挑戰。

所以，如果你發現自己的工作負載其實是穩定型，在考慮自建之前，可以評估以下幾個方面：

1. 人力資源（最大挑戰）

自建最大的成本來自人。不只是「有人會裝機器」，還要「有持續的人來維護、優化、處理突發狀況」，就像 GEICO 遇到的韌體管理和工具整合問題。組一個團隊，光薪資成本就很龐大，必須節省夠多才值得。

判斷標準：

• 你現在有多少人懂基礎設施管理？
• 自建的成本節省是否超過他們的薪資？
• 如果關鍵人物離職了，有接班人嗎？

2. 工作負載的穩定性

如果有臨時的、不可預測的專案，自建不只是不划算，甚至會來不及。

混合雲的做法是：穩定的放在私有，臨時的放在公有。 但代價是複雜度增加，跨雲管理、資料一致性、工具整合都需要額外投入。

3. 合規與安全

某些行業（金融、醫療、政府）或地區有特殊的監管要求，資料必須在特定地區、有特定的安全認證。

判斷標準：

• 你的行業是否有數據位置或安全認證的硬性要求？
• 公有雲廠商是否在你需要的地區有合適的 Data Center？

先檢查公有雲廠商是否提供符合要求的服務（Azure EU、阿里雲等）。只有都不符合，才需考慮自建。

4. 未來的靈活性需求

如果你計劃全球擴展，自建可能不夠靈活。建立全球私有基礎設施的成本和複雜度很高。

判斷標準：

• 業務是否會擴展到新的地理區域？
• 業務模式或技術棧是否會頻繁改變？

如果是，公有雲的靈活性更有價值。如果業務相對穩定，自建的長期成本優勢更明顯。

所以，我該怎麼辦

如果你在考慮是否應該轉向私有雲或混合雲，我建議這樣評估：

第一步：評估你的工作負載

• 哪些是持續穩定跑的？
• 有沒有臨時或不可預測的專案？

第二步：評估你的人力資源

• 有多少人懂基礎設施管理？轉向混合需要改變什麼？
• 你有沒有辦法在關鍵人物離職後保持營運？

第三步：評估你的特殊需求

• 有沒有合規或地理位置的硬性要求？
• 是否需要對特定資料有完全的控制權？

第四步：做成本計算 別只看公有雲的月費。要算上：

• 硬體購買、安裝、更新的成本
• 人力成本（招聘、培訓、流失）
• 機房成本（電力、冷卻、物理安全）
• 隱性成本（緊急維修、停機時間）

如果能清楚回答上面 4 個評估維度時，自然會知道什麼選擇最好。

這篇文章 混合雲時代：為什麼「省成本」可能是假命題｜專家論點【黃婉中】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

隨著年度開發者大會（WWDC 2026）進入倒數階段，科技巨擘蘋果（Apple）正低調地為即將發表的生成式人工智慧（Generative AI）應用進行網路架構鋪路。外媒《MacRumors》特約開發者阿隆．佩里斯（Aaron Perris）發現，蘋果已正式將「genai.apple.com」子網域加入其網域名稱伺服器（DNS）中。儘管該網頁目前尚未正式上線，但此舉無疑證實了蘋果將在下個月的主題演講中，帶來顛覆性的 AI 技術革新。記者孟圓琦／編譯

隨著年度開發者大會（WWDC 2026）進入倒數階段，科技巨擘蘋果（Apple）正低調地為即將發表的生成式人工智慧（Generative AI）應用進行網路架構鋪路。外媒《MacRumors》特約開發者阿隆．佩里斯（Aaron Perris）發現，蘋果已正式將「genai.apple.com」子網域加入其網域名稱伺服器（DNS）中。儘管該網頁目前尚未正式上線，但此舉無疑證實了蘋果將在下個月的主題演講中，帶來顛覆性的 AI 技術革新。

[caption id="attachment_222699" align="alignnone" width="1376"] Apple Intelligence 將為一系列新的輔助功能提供支持，例如為使用 iPhone 錄製的影片自動添加字幕。（圖／AI生成）[/caption]

由於蘋果官網目前已設有專屬的「Apple Intelligence」介紹頁面，外界正熱烈討論「genai.apple.com」未來的具體定位。市場推測，該網域極可能作為開發者專區，或用於承載類似 ChatGPT 與 Claude 等新型態生成式 AI 工具的互動平台。

獨立 Siri 應用程式與全螢幕感知

伴隨新網域的曝光，關於新世代作業系統 iOS 27、iPadOS 27 及 macOS 27 的 Apple Intelligence 升級細節也進一步明朗。其中最受矚目的變革，在於語音助理 Siri 將迎來重大蛻變。新版 Siri 不僅具備更強大的「螢幕操作感知能力」，能提供高度個人化的回應，更傳出將推出獨立的 App 介面，允許用戶如同使用主流 AI 聊天機器人般，與其進行流暢、具連續性的前後文深度對話。

「AI履歷健檢」看見自己優勢：https://campaign.1111.com.tw/resume-review/
更多科技工作請上科技專區：https://techplus.1111.com.tw/

輔助功能與生產力工具全面 AI 化

除了核心助理的進化，Apple Intelligence 也將深度賦能各項系統原生應用：

• 無障礙輔助體驗：

  系統將支援自動為 iPhone 錄製的影片生成字幕。此外，「語音控制（Voice Control）」功能將首度導入自然語言理解，用戶可以直接發出複雜指令，例如在蘋果地圖中說出「點擊關於最佳餐廳的指南」，或在檔案 App 中指示「點擊紫色資料夾」

• 日常工作流程自動化：

  AI 將大幅降低「捷徑（Shortcuts）」App 的建置門檻，並在「錢包（Wallet）」App 中新增「建立卡票（Create a Pass）」的自動化選項

• 智慧瀏覽與視覺辨識：

  Safari 瀏覽器將具備自動為標籤頁群組命名的功能。此外，「視覺智慧（Visual Intelligence）」功能將迎來史詩級升級，用戶透過相機鏡頭即可掃描食品營養標籤，或直接將名片、紙本文件上的核心資訊一鍵擷取並歸檔至「聯絡人」App 中

蘋果 WWDC 2026 主題演講已定於太平洋時間 6 月 8 日上午 10 點（台灣時間 6 月 9 日凌晨）正式登場。屆時，這個神祕的「Gen AI」網站是否會同步解禁，以及上述 AI 生態系的完整面貌，都將在發表會上揭曉。

延伸閱讀：
信仰值點滿！華碩ROG 20週年黑金新機神祕現身 Astral RTX 50顯卡亮相
你的手機有上榜嗎？Google頂級 AI 支援機型名單大公開 成安卓獨佔大絕招
iPhone 天氣 app竟還是「賞月神器」？果粉必學4大神功能一次看

資料來源：macrumors

這篇文章 WWDC 2026 前夕大動作！蘋果啟用Gen AI新網域 全新獨立App傳下月登場 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

科技巨擘谷歌（Google）近日無預警揭曉了旗下次世代人工智慧「Gemini Intelligence」的官方硬體規格要求。根據官方公佈的嚴苛條件顯示，想要流暢運行這項頂級 AI 自動化服務的用戶，恐怕必須持有「近期推出」且「規格攻頂」的旗艦智慧型手機，否則將面臨必須被迫升級硬體的命門。記者孟圓琦／編譯

科技巨擘谷歌（Google）近日無預警揭曉了旗下次世代人工智慧「Gemini Intelligence」的官方硬體規格要求。根據官方公佈的嚴苛條件顯示，想要流暢運行這項頂級 AI 自動化服務的用戶，恐怕必須持有「近期推出」且「規格攻頂」的旗艦智慧型手機，否則將面臨必須被迫升級硬體的命門。

[caption id="attachment_221876" align="alignnone" width="1376"] Google聲明其“功能僅適用於具備最先進功能和規格要求的 Android 設備”，這些要求包括 12GB 或更多 RAM、“旗艦級”晶片組、至少五年的操作系統升級以及對 Gemini Nano v3 或更高版本的支援等等。（圖／AI生成）[/caption]

在 Gemini Intelligence 的官方產品頁面底部，谷歌明確指出：「本服務所包含的各項先進功能，僅限於具備最頂尖處理能力與特定規格需求的 Android 裝置上運行。」官方列出的硬體與軟體護城河相當高，包含了裝置必須配備 12GB 或以上的隨機存取記憶體（RAM）、搭載「旗艦級」系統單晶片（SoC）、承諾至少五年的作業系統升級保證，並且必須原生支援核心關鍵「Gemini Nano v3」或更高版本的微型大型語言模型。

外媒《9to5Google》對此分析指出，在這套綜合限制標準中，是否支援「Gemini Nano v3」無疑是現階段最大的隱形壁壘。因為從目前技術佈局來看，該版本幾乎是由 2026 年後發表的新世代手機專門壟斷。

「AI履歷健檢」看見自己優勢：https://campaign.1111.com.tw/resume-review/
更多科技工作請上科技專區：https://techplus.1111.com.tw/

根據谷歌開發者官網隨後釋出的相容性清單，目前確認滿足 12GB RAM 並能順利執行 Gemini Nano v3（即具備運行 Gemini Intelligence 資格）的裝置名單如下：

• Google： Pixel 10 系列
• 三星（Samsung）： Galaxy S26 系列
• 一加（OnePlus）： OnePlus 15、OnePlus 15R
• 榮耀（Honor）： Magic 8 Pro
• 真我（Realme）： GT 7T
• iQoo： iQoo 15
• 聯想（Lenovo）： Idea Tab Pro Gen 2、Legion Tab Gen 5（平板裝置）
• 摩托羅拉（Motorola）： Motorola Signature
• Vivo： X200T、X200、X200 Pro、X300、X300 Pro
• Oppo： Find X8、Find X8 Pro、Find X9、Find X9 Pro，以及 Reno 14 Pro 5G、Reno 15 Pro 系列（含標準版、Mini、Max 5G）

值得注意的是，這份名單揭露了相當驚人的遺珠憾事。包含去年的頂規旗艦 Google Pixel 9 全系列、三星現行的 Galaxy S25 系列，甚至連尚未問世的兩款摺疊主力 Samsung Galaxy Z Fold 7 與 Galaxy Z Flip 7，皆因未能擠進 Nano v3 的技術大門而被排除在外。儘管外界預測谷歌未來不排除透過軟體更新向下相容，但結合其餘硬體框架限制，未來能享受到全套 AI 服務的 Android 機種勢必屈指可數。

此外，鑑於蘋果公司（Apple）在系統層級與 AI 隱私上採取較為封閉和保守的策略，Gemini Intelligence 短期內幾乎不可能進駐 iPhone 生態系。雖然目前 iPhone 用戶仍能透過獨立 App 使用「Gemini Spark」進行基本互動，但想要體驗與 Android 系統底層深度整合的自動化核心，機率微乎其微。

對全球用戶而言，這項硬體限制作風無疑相當令人惋惜。因為 Gemini Intelligence 被視為極具革命性的「Agentic AI（代理型 AI）」自動化工具，能跨應用程式為使用者執行複雜的多步驟任務，並帶來包含「Create My Widget（自主建立小工具）」以及更為精準流暢的語音轉文字（Voice-to-Text）等核心殺手級功能。

谷歌最後透露，凡持有上述相容裝置的幸運車主，預計將於今年「夏季期間」（約落在 6 月至 9 月之間）率先獲得升級推播，並將由三星與 Google 的自設旗艦機型拔得頭籌，展開第一波全球測試與正式實裝。

延伸閱讀：
殺入Canva與Anthropic大本營！Google推全新AI設計軟體Pics
Google搜尋近年最大改版！破天荒要你「少搜尋一點」

資料來源：techradar、gemini-intelligence、Google開發者頁面

這篇文章 你的手機有上榜嗎？Google頂級 AI 支援機型名單大公開 成安卓獨佔大絕招 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。