2026年7月 iPAS AI應用規劃師初級輔導課程【預計開課】

直擊 iPAS 官方考點！化繁為簡的 AI 理論架構，為您打造最短考證路徑

本課程專為針對經濟部 iPAS AI 應用規劃師（初級）能力鑑定所設計。我們深入剖析官方考試簡章，將龐雜的技術名詞轉化為清晰的考試邏輯。課程專注於「觀念釐清」與「實務規劃」，協助學員在有限時間內，精準掌握人工智慧的基礎概論、資料治理流向以及生成式 AI 的導入關鍵，是您考取這張國家級證照的最佳輔導方案。

🎯 課程目標

• 精準定義邊界： 徹底釐清 AI、ML、DL 與 GenAI 的層級關係，建立清晰的知識體系，不再被專有名詞混淆。
• 完備應試能力： 針對「人工智慧基礎概論」與「生成式 AI 應用與規劃」兩大考科進行重點教學，確保考點無遺漏。
• 強化解題邏輯： 透過流程化的教學（如資料處理與專案導入步驟），加深對法規倫理與評估指標的記憶，提升答題命中率。

📚 兩大考科重點拆解

【科目一：人工智慧基礎概論 (AI Fundamentals)】

旨在建立學員對 AI 發展脈絡、運作原理及數據治理的正確觀念。

AI 發展與層級定義

• 解析人工智慧 (AI)、機器學習 (ML)、深度學習 (DL) 的包含關係與差異。
• 強人工智慧 vs. 弱人工智慧的特徵辨析。
• AI 演進史與現代核心應用目標。

機器學習核心原理

• 三大學習法門：監督式、非監督式、強化學習的定義比較與應用場景（如：AlphaGo、垃圾郵件過濾）。
• 關鍵演算法概念解析：迴歸預測、分類判別、分群歸納。

資料處理與數據治理

• 資料旅程 (Data Pipeline) 全解析：從收集、清洗 (Cleaning)、標註 (Labeling) 到分析視覺化。
• 掌握 GIGO 原則：資料品質如何決定模型成敗。

AI 倫理、法規與安全

• 演算法偏見 (Bias)、隱私權保護技術（去識別化）與資安風險。
• 國內外重要 AI 治理規範與倫理準則導讀。

【科目二：生成式 AI 應用與規劃 (GenAI Planning)】

旨在培養學員對生成式 AI 的工具掌握度及企業導入規劃能力。

生成式 vs. 鑑別式模型

• 運作機制比一比：鑑別式 (Discriminative) 的分類邏輯 vs. 生成式 (Generative) 的機率創造。
• 技術核心：Transformer 架構概念與機率分布基礎。

No Code / Low Code 工具應用

• 無程式碼時代的 AI 開發：定義、優勢與適用邊界。
• 如何利用工具快速進行原型設計 (Prototype) 與概念驗證。

AI 導入規劃實務

• 前期評估 (Assessment)：需求確認、問題定義與效益分析。
• 資源盤點：算力需求、數據來源與人力配置標準。
• 落地驗證：PoC (概念驗證) 流程設計、風險控管（幻覺、版權）與試用測試。

👥 建議報考對象

• 證照目標族群： 已報名或準備參加 iPAS AI 應用規劃師（初級）考試者。
• 在學大專生： 欲在畢業前取得國家級證照，增加履歷亮點與求職競爭力者。
• 跨領域工作者： 非工程背景（如PM、行銷、行政），需快速建立 AI 知識架構以利職場溝通與專案推動者。