AI應用規劃師中級課程(iPAS)

掌握技術選型與系統部署的關鍵決策力

初級證照證明你會使用工具，而中級證照證明你有能力帶領 AI 專案落地。 本課程針對中級考試 進行全方位備考。我們將深入探討 NLP、電腦視覺、大數據分析與機器學習模型調校，協助您跨越技術門檻，成為企業數位轉型中不可或缺的技術規劃師。

🎯 課程核心：為什麼你需要挑戰中級？

中級能力鑑定不再只是考觀念，而是考「實戰技術邏輯」。本課程將協助您建立以下三大核心職能，精準對應官方考綱：

技術決策力： 不只知道 AI 是什麼，還能根據業務需求，決定該用 NLP、CV 還是多模態模型。

系統部署力： 懂得如何進行數據準備、模型選擇，並將 AI 系統集成到現有架構中。

數據洞察力： 掌握統計學與大數據處理技術，確保餵給 AI 的資料品質，並能優化模型效能。

📚 課程大綱：必考科目＋選考攻略

本課程完整覆蓋科目 1（必考），並針對科目 2 與科目 3（選考）提供重點輔導，讓您依據自身優勢選擇最有利的戰場。

【科目 1：人工智慧技術應用與規劃 (L21)】

掌握 AI 技術落地的核心架構，PM 與工程師的共同語言。

關鍵技術應用 (L211)：

• 自然語言處理 (NLP) 與 電腦視覺 (CV) 技術原理與商用場景解析。
• 多模態 AI (Multimodal AI)：整合文字、影像、語音的最新趨勢應用。

導入與部署 (L212, L213)：

• 技術可行性評估：資源配置（算力/人力）、技術適配性分析。
• 系統集成與部署：從數據準備、模型選擇到 API 串接的完整流程。
• 風險管理：識別資安漏洞、隱私合規與模型偏誤。

【A科目 2：大數據處理分析與應用 (L22)】

推薦給：數據分析師、資料科學家、統計背景學員

統計基石 (L221)： 敘述性統計、機率分佈模型、假設檢定在 AI 中的應用。

數據工程 (L222)：ETL 流程詳解（收集、清理、儲存），數據倉儲與管理技術。

• 分析與視覺化 (L223, L224)：
• 大數據分析工具應用與視覺化洞察挖掘。
• 大數據如何優化生成式與鑑別式 AI 的效能。
• 數據隱私保護技術（去識別化、加密）。

【科目 3：機器學習技術與應用 (L23)】

推薦給：AI 工程師、演算法開發者、資工背景學員

數學原理 (L231)： 針對機器學習所需的線性代數、微積分、機率統計進行重點複習。

深度學習與演算法 (L232)：

• 常見 ML 演算法（SVM, Random Forest, XGBoost）原理。
• 深度學習 (Deep Learning) 框架與神經網絡運作機制。

建模與調優 (L233, L234)：

• 特徵工程 (Feature Engineering)：數據轉換與特徵提取技巧。
• 參數調校：模型評估指標 (Accuracy, Recall, F1-score) 與優化策略。

👥 建議報考對象

中級考試難度較高，建議具備以下背景者報考：

具備資通訊 (ICT) 相關技術能力者。

曾參與企業 AI 應用專案導入與實施經驗者。

已取得 AI 應用規劃師初級證照，欲進階技術職者。