隨著生成式 AI 正式進入軍備競賽階段，是否具備 AI 相關技能，成為當前求職的一大加分項，就連在台灣，Google 關鍵字「AI 教育」、「AI 課程」的搜尋量也在兩年內增加逾 10 倍，顯見對 AI 人才的迫切需求。
Coursera 最新發布的《2025 就業技能報告》指出，全球雲端技能缺口巨大，數百萬職位空缺；IBM 近期的一項研究也顯示，47% 的高管認為他們的團隊缺乏必要的 AI 技能，無法在工作中取得成功。
AWS 培訓和認證總監 Jenni Troutman 強調，職場人士需要為工具的變革做好準備。因此，僅僅學習生成式 AI 的基礎知識已經遠遠不夠，「特別是對於技術職位的人來說，熟練掌握 AI 工具的進階應用和協作至關重要。」
Troutman 建議：「透過學習和使用這些工具來保持領先地位，無論是為了提升目前的工作，還是幫助自己成長到一個新的職位，這才是所有人都需要關注的重點。」
免費 AI 課程資源豐富
根據《Forbes》報導，STEM（科學、技術、工程和數學）領域的職業和技能組合提供最高的薪資。例如根據 Indeed 的數據，僅僅掌握生成式 AI（GenAI）技能，就可以將薪資提高多達 47%。
有鑑於此，以下提供一些具體的免費 AI 課程（如果不是免費的會標註），以幫助職場人士進一步了解 AI 工具（如 AI 代理和其他軟體），以及如何有效地將它們整合，以滿足自己的工作需求，更可增加你對 GenAI 和 AI 工具的信心！
課程一：Google 機器學習基礎課程
Google 頁面指出，基礎課程涵蓋機器學習（ML）的基礎知識和核心概念，包括機器學習簡介、機器學習密集課程、問題解析、資料準備與特徵工程、測試及偵錯，以及探索進階課程等六大階段。
例如，第一堂機器學習簡介中，將由淺入深的瞭解不同類型的機器學習，與傳統做法有何不同；又例如在第二堂密集課程中，就會具體學習線性迴歸的基礎概念（用於找出變數之間的關係的統計技巧）。
課程二：IBM SkillsBulid 人工智慧免費課程
課程分為學生與教育工作者，可學習人工智慧的基本原理，包括自然語言處理，實際應用和道德考量等技術基礎，然後通過建構自己的聊天機器人獲得實作經驗；除了人工智慧、區塊鏈、雲端運算等名詞解釋課程外，也包括設計思維及敏捷等職場技能。
課程三：台大生成式 AI 導論
台大電機系李宏毅教授的 AI 課程，總共包括 18 堂課程，從生成式 AI 本身說明到 AI Agnet，全程以中文授課，因此非常適合對 AI 概念相對不清楚的讀者。
課程四：IBM 的《電腦視覺與影像處理簡介》
該課程透過 Coursera 提供，幾乎可免費參加課程，可學到電腦視覺在不同產業的應用，並利用 Python、Pillow 和 OpenCV 進行基本影像處理，並執行影像分類和物件偵測。
課程五：Google 的類神經網路
在這堂課中，將說明建立類神經網路的動機和用途等 AI 開發原則，並定義及解釋深層類神經元重要構成的功用，例如節點、隱藏圖層、啟用函式等。
課程六：機器學習專項課程
由 DeepLearning.AI 和史丹佛大學線上合作建立的基礎線上課程，適合具有程式設計和高中程度數學基礎知識的學習者，或希望提升機器學習技能的軟體工程和資料分析領域的初級專業人員，課程包括：
監督式學習：多元線性回歸、邏輯迴歸、神經網路和決策樹。
非監督式學習：分群、降維、推薦系統。
AI 和機器學習創新領域的最佳實務：評估和調整模型，並採用以資料為中心的模型來提升效能。
（本文轉載自《數位時代》）
