iPAS AI應用規劃師 能力鑑定備考心得

更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘


114年二月看到這個考試時,沒有多想什麼直接先報名,後來看了一下官網,扣除簡章,只有三日班教材、樣題、能力指標、評鑑內容範圍,然後就沒了~~~

即然考AI應用規劃師,索性就一切靠AI,透過生成式AI給我一些教材,並且結出教材的同時,再生成一些單選題給我。

也就差不多一個月左右的時間,得到以下這樣的成績:

考試成績

考試成績

今天我也不是來賣課的,就純粹分享備考時用的工具,還有提示詞。


工具


在三月初時比較過幾個模型生成的結果,我直接給結論,最終採用xAI的Grok3模型。

使用模型時,建議要使用要開啟DeepSearch功能(現有更新的DeeperSearch),可以檢索到最新的資訊。

每個單元各自開啟一個獨立的對話,各個單元用到的Prompt可以在下方評鑑內容範圍中點選進去查看,取得你要的結果後,記得追加讓AI依據上述所有的對話內容,生成N道單選題試題,Prompt舉例如下,你可以依實際需要調整Prompt內容:

依據上述所有的對話內容,生成50道單選題試題,以表格方式呈現,提供欄位包括題號、題目及四個選項、答案,其中題目及四個選項整合在一個欄位中,50道題目可以是一般的單選、也可以是出現以上皆是、或者以上皆非的選項。並於提供完所有題目之後,依題號順序進行解說。

註1: 每個生成式AI的服務,會有token限制,要求生成太多內容不易一次達到想要的效果,所以每個章節一個新的對話主題,才不易生成到一半AI忘了前面的內容。

註2: 生成考題時,使用表格呈現也不一定每次按想要的樣子呈現,可以自己嘗試找出最好的方式處理即可。另外生成考題時,可以不用開啟DeepSearch功能。


114年度AI應用規劃師能力鑑定簡章(官網)


能力指標


依指簡章針對初能能力鑑定能力指標,說明如下:


1.人工智慧基礎概論

    • 能掌握人工智慧的基本概念與應用領域,瞭解人工智慧的定義、基本理論和核心目標,及AI 技術在隱私、安全性與倫理層面可能面臨的挑戰。
    • 具備基本的資料處理知識,包括資料收集、清洗、分析和視覺化等過程,並能夠理解資料在AI模型中扮演的角色與作用。
    • 理解機器學習的基本原理及其 在 AI 中的作用,並熟悉常見的機器學習方法及其應用。
    • 能夠區分鑑別式 AI 和生成式 AI 的特性,並理解生成式 AI 的概 念、基本原理及其相關應用。


2.生成式AI應用與規劃

    • 理解 No Code / Low Code 工具的基本概念與應用,掌握其在生成 式AI應用中的功用和優勢,並能運用工具進行AI解決方案的設計與測試。
    • 熟悉生成式 AI 常見工具的基本操作,瞭解其應用領域及適用場景,能有效選擇與應用。
    • 掌握生成式 AI 導入的初步規劃要領,包含需求確認、資源分配、試用測試等步驟等。



初級鑑定建議報考對象


    • 具基本AI概念和知識的學習者
    • 熟悉AI工具導入日常工作者



評鑑內容範圍(官網)

(依官網公告為主,可點選上方連結查看)

以下評鑑範圍可點選查看AI的整理(2025/03/06左右整理)


L11:人工智慧基礎概論
L111:人工智慧概念
L11101:AI的定義與分類(1)
L11101:AI的定義與分類(2)
L11101:AI的定義與分類(3)
L11101:AI的定義與分類(4)
L11101:AI的定義與分類(5)
L11101:AI的定義與分類(6)
L11101:AI的定義與分類(7)
L11102:AI治理概念
L112:資料處理與分析概念
L11201:資料基本概念與來源
L11202:資料整理與分析流程
L11203:資料隱私與安全
L113:機器學習概念
L11301:機器學習基本原理
L11302:常見的機器學習模型
L114:鑑別式AI與生成式AI概念
L11401:鑑別式AI與生成式AI的基本原理
L11402:鑑別式AI與生成式AI的整合應用
L12:生成式AI應用與規劃
L121:No code / Low code 概念
L12101:No code / Low code的基本概念
L12102:No code / Low code的優勢與限制
L122:生成式AI應用領域與工具使用
L12201:生成式AI應用領域與常見工具
L12202:如何善用生成式AI工具
L123:生成式AI導入評估規劃
L12301:生成式AI導入評估
L12302:生成式AI導入規劃
L12303:生成式AI風險管理



考試樣題(官網)


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