嗨 我是CCChen
已報考 iPAS AI應用規劃師 2025/03/22 第一梯次人才鑑定
分享一些準備資源與個人心得目前 iPAS AI應用規劃師 剛成立, 尚未開始正式考試, 所以沒有參考考古題
收集目前官方釋出資源與教材整理如下: 供大家參考
本篇文章2大重點:
一 分享準備資源: 教材/課程
二 分享 製造業AI升級引擎/人才培訓/ 產業AI種子三日班 線上課程 (產業AI授課講師培訓~完訓證書)
參考iPAS官網的培訓資源
個人的準備資源如下整理:
1 參考資料: (官方教材)
1.1 114年度AI應用規劃師能力鑑定簡章(初、中級)公告版v4.1
1.2 1131226經濟部iPAS AI應用規劃師推廣說明會簡報(經濟部產業發展署)
1.3 產業AI人才種子三日班課程 簡報(1014頁)
2 參考課程(實體)
2.1 經濟部產發署114年度「低碳淨零人培開班資訊」 3日AI種子班~已報名,待資格審核
2.2 政府補助，製造業在職員工免費參加。
2.3 報名網址: https://www.ftis.org.tw/online/lct2025/defaulte.htm
3 參考課程(線上)
3.1 經濟部產發署: 製造業AI升級引擎/人才培訓/ 產業AI種子三日班 線上課程
3.2 共分七大單元 , 約15hr 課程時數 (免費觀看)
3.3 滿足觀看15hr 課程，可以參加線上測試, 合格後, 可取得「產業AI授課講師培訓~完訓證書」
2025/02/18 更新
今天經濟部產發署: 製造業AI升級引擎/人才培訓 下午修復後, 提供新版完訓證書, 新舊版差異, 右下方發證單位 移除經濟部產發署, 改為 台北市電腦公會,
2025/02/22 再次更新
今天又發現經濟部產發署: 製造業AI升級引擎/人才培訓 第二次更新完訓證書,
2/16開放測驗後證書下載(第一版)
2/18修改一次(第二版)
2/22修改第二次(第三版)
加上2/16正式拿到的原本證書, 我都有三張不同版本證書了, 這一次新舊版差異, 課程資格名稱 由原本"產業AI授課講師培訓" 改成 "產業AI人才培訓",
以上, 同一個AI線上學習, 能一次拿到3張證書, 讓人物超所值. 就留個紀念吧,
參考教材:
參考實體課程
產業AI種子三日班 線上課程 (產業AI授課講師培訓~完訓證書) 如下說明: (皆有圖示說明)
1 先去” 製造業AI升級引擎” 官網~登入會員
官網 連結: https://aimfg.org.tw/
線上課程連結: https://aimfg.org.tw/online_course/list
2 點選”人才培訓”~”選擇”線上課程”
3 選擇課程後, 即可開始觀看各單元影片
4 重要操作說明:
4.1 觀看時, 不要隨意離開視窗畫面, 建議要離開或停止觀看課程, 先按”左上方 *離開課程*”,這樣才會”有效累積觀看時數”.(時數很重要喔)
4.2 各單元, 免費觀看, 不限次數, 不限時數.可以重複累積有效累積觀看時數
4.3 我個人習慣案右下”齒輪圖案” 設定, 調整速度為1.5~2.0倍速度, 快速看完課程.
4.4 觀看時數查詢, 可至右上方”人物圖案” 我的學習, 即可顯示已累積觀看時數
4.5 有效累積觀學習時數>15小時, 旁邊就會顯示” 前往測驗”
4.6 點選”開始測驗Go”, 進行10題選擇題, 每題10分, 需70分合格, 取得完訓證書
4.7 提供我的測試題目: 10題選擇題+答案與解析供參考
4.8 AI小技巧:測驗中,不會的題目,自行複製去問GPT (提示詞: 提供以下題目的答案與解析, 以下為題目~~~~)
以下為操作過程參考照片:
分享我的測驗題目:
- 1. 在機器學習中，L1正則化技術主要用於達成什麼目的，以防止模型的過度擬合？
- 增加模型的複雜度，使其能夠捕捉更多的數據特徵
- 減少模型的過擬合風險，通過懲罰過大的權重
- 增加訓練數據的數量，提供更多的學習樣本
- 增強特徵提取的效果，提升模型的表現
- 2. 在情感分析的應用中，主要用於標註情感極性的技術是什麼，以便識別文本中的情感傾向？
- 分詞，將句子拆分成單詞
- 詞嵌入，將詞語轉換為向量表示
- 標註，對文本中的情感進行標記
- 聚類，將文本分組到不同的情感類別中
- 3. BERT 模型在自然語言處理中的主要應用是什麼，特別是在理解和生成語言方面？
- 生成文本，自動創建新的句子或段落
- 分詞，將句子拆分成單詞
- 預訓練語言模型，用於理解上下文和語義
- 語音合成，將文本轉換為語音
- 4. 使用 R-CNN 技術在電腦視覺中的主要目的是什麼，特別是在處理圖像中的物體時？
- 圖像分類，將整張圖像分類到特定類別
- 物體檢測，識別並定位圖像中的特定物體
- 圖像生成，創建新的圖像數據
- 數據增強，擴展圖像數據集
- 5. 圖像分割技術在電腦視覺中通常應用於哪一種領域，特別是在將圖像中的不同部分進行細分和識別方面？
- 文字生成，用於創建新的文本內容
- 圖像分類，將圖像分配到不同的類別
- 圖像修復，用於修補損壞的圖像部分
- 醫療影像分析，用於分割和識別醫療圖像中的不同組織和結構
- 6. 在機器學習的訓練過程中，以下哪一種方法主要用於減少模型過擬合的風險，通過對模型的複雜度進行懲罰來提升模型的泛化能力？
- 正則化技術，通過添加懲罰項來控制模型複雜度
- 遺傳算法，通過模擬自然選擇來優化模型
- 貝葉斯網絡，基於概率推理的模型
- K最近鄰（KNN）算法，基於鄰近樣本進行預測
- 7. 在電腦視覺的應用中，為了縮小圖像的尺寸以減少計算量，通常會使用哪一種方法？
- 決策樹算法，用於分類和回歸
- 池化層（Pooling），用於縮小圖像尺寸
- 過濾技術，用於圖像增強
- 特徵提取方法，用於提取圖像特徵
- 8. 在圖像分類的應用中，以下哪一種神經網絡的縮寫代表了專門用於處理圖像數據的卷積神經網絡？
- 循環神經網絡（RNN）
- 卷積神經網絡（CNN），專為圖像處理設計
- 長短期記憶網絡（LSTM）
- 生成對抗網絡（GAN）
- 9. 在生成式 AI 中，強化學習主要用於什麼目的，特別是在提升生成數據的質量方面？
- 訓練生成器，通過獎勵機制優化生成數據
- 分類數據，將數據分配到不同的類別中
- 提高生成數據的品質，通過獎勵信號指導生成過程
- 提取特徵，從數據中提取有用特徵
- 10. 在電腦視覺中，邊緣檢測技術通常用於實現什麼目的，特別是在識別和定位圖像中的目標物體方面？
- 強化學習，通過獎勵機制來優化模型
- 圖像增強，提升圖像的視覺效果
- 目標檢測，識別並定位圖像中的特定物體
- 圖像變形，改變圖像的形狀和結構
AI小技巧: 用GPT提供答案與解析 (大家還是要重視自己有效學習,有學到知識才重要)
以下是這些問題的答案與解析：
- 減少模型的過擬合風險，通過懲罰過大的權重：L1正則化技術主要用於通過懲罰權重的大小來減少模型的過擬合風險。
- 標註，對文本中的情感進行標記：在情感分析中，標註技術主要用於標註文本的情感極性。
- 預訓練語言模型，用於理解上下文和語義：BERT 模型在自然語言處理中主要用於預訓練語言模型，以便更好地理解上下文和語義。
- 物體檢測，識別並定位圖像中的特定物體：R-CNN 技術主要用於在圖像中識別並定位特定的物體。
- 醫療影像分析，用於分割和識別醫療圖像中的不同組織和結構：圖像分割技術通常應用於醫療影像分析，從而分割和識別圖像中的不同部分。
- 正則化技術，通過添加懲罰項來控制模型複雜度：正則化技術通過在模型中添加懲罰項以控制模型的複雜度，從而減少過擬合的風險。
- 池化層（Pooling），用於縮小圖像尺寸：在電腦視覺中，池化層被用於縮小圖像尺寸以減少計算量。
- 卷積神經網絡（CNN），專為圖像處理設計：卷積神經網絡（CNN）是專門用於處理圖像數據的神經網絡。
- 提高生成數據的品質，通過獎勵信號指導生成過程：強化學習在生成式 AI 中主要用於通過獎勵信號來指導和提升生成數據的質量。
- 目標檢測，識別並定位圖像中的特定物體：邊緣檢測技術在電腦視覺中通常用於識別和定位圖像中的目標物體。
測驗完成, 送出答案
輸入名字, 取得完訓證書
主題
類型
題目
答案
機器學習
正則化技術
在機器學習中，L1正則化技術主要用於達成什麼目的，以防止模型的過度擬合？
增加模型的複雜度，使其能夠捕捉更多的數據特徵 減少模型的過擬合風險，通過懲罰過大的權重 增加訓練數據的數量，提供更多的學習樣本 增強特徵提取的效果，提升模型的表現
減少模型的過擬合風險，通過懲罰過大的權重
自然語言處理
情感分析的應用
在情感分析的應用中，主要用於標註情感極性的技術是什麼，以便識別文本中的情感傾向？
分詞，將句子拆分成單詞 詞嵌入，將詞語轉換為向量表示 標註，對文本中的情感進行標記 聚類，將文本分組到不同的情感類別中
標註，對文本中的情感進行標記
自然語言處理
BERT 模型
BERT 模型在自然語言處理中的主要應用是什麼，特別是在理解和生成語言方面？
生成文本，自動創建新的句子或段落 分詞，將句子拆分成單詞 預訓練語言模型，用於理解上下文和語義 語音合成，將文本轉換為語音
預訓練語言模型，用於理解上下文和語義
電腦視覺
R-CNN 技術
使用 R-CNN 技術在電腦視覺中的主要目的是什麼，特別是在處理圖像中的物體時？
圖像分類，將整張圖像分類到特定類別 物體檢測，識別並定位圖像中的特定物體 圖像生成，創建新的圖像數據 數據增強，擴展圖像數據集
物體檢測，識別並定位圖像中的特定物體
電腦視覺
圖像分割技術
圖像分割技術在電腦視覺中通常應用於哪一種領域，特別是在將圖像中的不同部分進行細分和識別方面？
文字生成，用於創建新的文本內容 圖像分類，將圖像分配到不同的類別 圖像修復，用於修補損壞的圖像部分 醫療影像分析，用於分割和識別醫療圖像中的不同組織和結構
醫療影像分析，用於分割和識別醫療圖像中的不同組織和結構
2025/03/15 更新
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