--- title: "2026年10月3日/17日 iPAS AI 應用規劃師中級認證課程" slug: ipas-ai-1003 url: https://course.sustainnovation.academy/courses/ipas-ai-1003 type: paid --- # 2026年10月3日/17日 iPAS AI 應用規劃師中級認證課程 > 最完整的AI考照實戰班，涵蓋必考技術＋大數據選考攻略，全方位打造你的 AI 規劃職能 ## Description 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。 ## Learning Objectives - 技術選型： 深入解析 自然語言處理 (NLP)、電腦視覺 (CV) 與 生成式 AI 的技術原理與適用場景。 - 多模態整合： 掌握 多模態 (Multimodal) AI 的應用趨勢，學習如何整合文字、影像、語音數據解決複雜問題。 - 可行性分析： 學習評估 AI 專案的技術適配性、算力資源需求與人力配置。 - 風險管控： 識別資安風險、模型偏誤 (Bias) 與法規合規性 (Compliance)。 - 數據準備： 規劃模型訓練前的數據清洗與標註策略。 - 系統部署： 了解 AI 模型如何與現有企業系統集成 (Integration) 及部署上線流程。 - 統計推論： 掌握敘述性統計、機率分佈模型與假設檢定 (Hypothesis Testing) 在資料分析中的應用。 - ETL 流程： 熟悉數據 收集 (Collection)、清理 (Cleaning)、儲存 (Storage) 的完整技術架構。 - 工具應用： 運用數據處理工具進行資料治理與品質管理。 - 視覺化分析： 運用工具將複雜數據轉化為可視化圖表，挖掘商業洞察。 - AI 賦能： 探討大數據如何優化機器學習與生成式 AI 的效能，並確保數據隱私安全。 - 核心數學： 強化 線性代數 (Linear Algebra)、機率統計 與 數值優化 (Optimization) 的基礎，理解演算法背後的數學原理。 - 演算法剖析： 深入常見 ML 演算法（如 SVM, Random Forest）與 深度學習 (Deep Learning) 神經網絡架構。 - 特徵工程： 實作數據特徵提取 (Feature Extraction) 與轉換技巧。 - 模型優化： 執行模型訓練、評估驗證 (Validation) 與 參數調校 (Hyperparameter Tuning) 以提升精確度。 - 模型治理： 確保演算法的公平性，消除偏見並符合安全規範。 ## Course Info - Video: 12h ## Instructors ### 邱勇標 *AI首席教育長* S學院AI首席教育長，具備超過二十年教學與產業經驗，長期投入人工智慧、數據分析與數位轉型相關領域之研究與實務推動。 專精於AI技術於商業決策、自動化流程與知識應用的整合，熟悉AI基礎理論、生成式AI應用與最新產業發展趨勢。 ## Pricing ### one_time_purchase - NT$6,800