嗨 我是CCChen:
iPAS AI應用規劃師 初級 第一場
03/22 已舉辦全國首次測驗04/09 已開放成績查詢
04/10 已公告官方統計之考試結果
根據官方資料，2025年3月22日舉辦的首次 iPAS「AI應用規劃師」初級能力鑑定考試，報考人數為1,349人，實際到考人數為1,226人，到考率為91%。其中，694人通過考試並取得證書，總合格率為56.6% 。
「重要提醒：本文為個人整理與參考。實際需自己至官方確認法規與文件，自行判斷內容是否正確 ，切勿只是讀個人文章而不去求證。 」
要參加考試的是各位考生 ，學習的知識正確與否 ，是考生自己要判斷與承擔成績的責任，這邊只是提供個人對於題目的分析看法，不代表官方正式文件，僅供參考，以上特別聲明與提醒。CCChen）
簡單來分析一下, 供第二場考生參考:
03/22 第一場 AI考試 統計:
報考人數: 1349人. 實際到考人數:1226人. 實際到考率: 91%
本次核發證書: 694張 本次獲證率: 56.6%
科目一: 平均分數65分, 及格人數: 458人, 及格比例: 37%
科目二: 平均分數73分, 及格人數: 863人, 及格比例: 70%
比對分析結果: (淨零碳規劃管理師 VS AI應用規劃師)
2025/06/25 更新
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推薦筆記: iPAS AI應用規劃師初級學習筆記與題目 V3版
筆記連結: https://vocus.cc/salon/678ac6e5fd89780001eb761c/products/AIGO168
1. 含前2次考試的考古題 2,針對第3,4次考試的模擬猜題
最新版更新, 含2場考古題收集+主題重點模擬猜題
本次新增: 排版格式調整,題號, 頁碼, 人工校稿+AI校正.
(提醒已有購買V2筆記的朋友, 我已有mail給大家V3更新版, 請勿重新購買筆記)
分析討論:
報考人數:
淨零碳規劃管理師 第一場 2614人 明顯人數高於 AI應用規劃師人1349人.除了AI推廣時間還是初期, 相關法規政策要求也還在規劃中, 同時AI的專業性較強, 適合資訊/資安/軟體/程式/通訊等相關產業領域直接切入,
一般跨領域在職者或是在校生, 需要從頭學習相關AI基礎+資料處理+大數據分析+機器學習+深度學習+生成式AI+企業AI導入評估與規劃+AI國際法規+AI治理與安全隱私等等相關科目領域.相對難度較高, 準備時間較長.
科目難度:
於03/22考試當天, 所有考生反應得知科目一題目較難,部分題目沒有於AI三日班講義教材, 也無於2日培訓班講義教材, 也無於產發署:製造業AI升級引擎~線上課程教材, 屬於難度偏難, 因此, 如果是非本科專業或是非職場工作專業考生, 只讀官方現有簡報教材, 要取得70分合格, 需要有相當的準備與深入學習.
因此, 第一場的科目一合格率只有37%, 算是偏低, 從另一個角度來看, 可以說AI應用規劃師的出題水準有相當辨識度, 能讓有實際工作經驗或專業領域人士可以正常發揮, 但是又能區分跨領域初學者的鑑別.
而科目二 則是偏向概念應用, 搭配AI三日班講義教材+2日培訓班講義教材, 足以應付80%以上題目, 屬於能拿高分的科目, 第一場的科目二格率70%, 算是偏高的.
後續05/03第二場~考試準備策略:
1.學習資源: 第二場考試資源真的是比第一場的豐富多了, 除了114年更新版AI三日班講義教材(682頁簡報)+2日培訓班講義教材(含約330題練習題)+三月最新公告的官方參考指引~科目一+二(含更專業詳細範圍的內容+約70題練習題)+第一場相關考古題題型(針對已考出重要題型加強學習), 相信第二場考生可以取得的資料絕對足夠豐富與應付.
2.準備策略: 第二場考試預估報考人數約1300~1500人(含培訓班免費團報150~250人), 原則上, 依據iPAS通過率調整機制, 第一場合格率56% (符合 50%~60%範圍), 推測第二場 合格率40%~45% (符合 40%~50%範圍), 預估第三場 合格率30%~35% (符合 30%~40%範圍),
建議考生:
- 趁早報名, 越早考過越好, 因為題目只會越來越難, 合格率會越低,
- 因此, 第二場真心推薦趕快報名, 至04/11報名截止, 還有2天, 大家把握機會.
- 預計下半年 第三四場 報名人數就會大爆發, 甚至開始考計算題(統計/機率/模型評估公式計算)
以下為 05/03 第二場 建議備考策略
分析一: 先知道 初級 要考那些內容?
1.1 共考2大科目, 共7大主題, 共16項評鑑內容
1.2 科目一: 人工智慧基礎概論 (考試範圍: 4大主題 + 9項評鑑內容)
1.3 科目二: 生成式AI應用與規劃 (考試範圍: 3大主題 + 7項評鑑內容)
2 分析二: 再知道2個科目的得分策略
2.1 取證資格: 單科需60分以上+ 2科平均70分以上
2.2 得分策略: 科目一至少需60分以上 + 科目二少需80分以上
2.3 備考策略:
2.3.1 科目一: 範圍廣又雜，且第一場出題難度高，不易得高分。
2.3.2 科目二: 範圍少又集中，且第一場出題難度簡單，容易得高分。
3 分析三: 科目二準備分析 (先說好準備的)
3.1 科目二 :生成式AI應用與規劃。
3.2 考試範圍: 3大主題+7 項評鑑內容。
3.3 屬於範圍少+好準備+重記憶+背考題的科目
3.4 建議以下三大方向熟讀+多刷題，即可得分80分以上
3.4.1 重點一: No code / Low code (無程式碼/低程式碼) 概念+應用+優缺點與限制
3.4.2 重點二: 生成式AI 工具與應用 (文本+圖像+音樂+影像+程式碼生成)
3.4.3 重點三: 生成式AI導入評估規劃 (評估+規劃+風險管理)
3.4.4 最後有相關練習題供參考。
4 分析四: 科目準備分析
科目一: 人工智慧基礎概論
5.1 考試範圍: 4大主題+9項評鑑內容。
5.2 屬於範圍多+不易準備+重基礎+多記憶+有法規+背考題的科目
5.3 建議以下4大方向熟讀+多刷題，即可得分60分以上
5.3.1 重點一: 資料處理與分析 (資料類型+如何使用+情境題)
5.3.2 重點二 歐盟EU AI Act相關法規(第一場考4~5題關於各類風險的應用與判斷)
5.3.3 重點三 機器學習概念與應用(含ML+DL+CV+LLM+GPT+Transformer)+ 模型能力評估(此範圍略偏中級難度)
5.3.4 重點四 鑑別式AI與生成式AI的各領域如何應用(含情境題)
5.3.5 最後有相關練習題供參考。
2025/05/16 更新
分享 03/22與05/03 二個場次我都有參加, 也都合格取證
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