我不是工程師，也沒有程式背景
🟢 我沒有工程背景
🟢 我沒有大量時間🟢 我只有不到 10 小時的備考時間
🟢 但我用對策略、請 AI 幫忙練習與講解，就成功通過！
我每天用 ChatGPT、Perplexity、Claude、Raphael生成圖片， 做專案管理、寫簡報、製作素材，AI 工具對我來說早就成了日常。只是每次在跟同事或客戶討論時，總有人問：「你很會用，但你真的懂 AI 嗎？」
這個問題讓我決定報考「AI應用規劃師初級能力鑑定」。我想要一個更正式的證明，讓自己能夠自信地說：我不只會用，我也懂 AI 背後的邏輯與應用架構。
🧪 我的實際成績公開
我這次兩科分別的成績如下：
- 人工智慧基礎概論：62 分（✔ 及格門檻）
- 生成式 AI 應用與規劃：84 分（✔ 拿高分！）
- 總平均：73 分，順利通過證照考試
我只花了不到十小時準備考試
我參加的是 114 年第一次舉辦的 AI 應用規劃師考試，作為第一屆考生，很榮幸，也有點刺激。因為——
- ✅ 沒有考古題
- ✅ 官方教材有限
- ✅ 線上幾乎找不到完整備考策略
我必須用最少的時間、最有效的方式，掌握出題方向並拉高通過機率。
我的備考流程公開：4 步驟不到十小時
步驟一：研究樣題與網友猜題方向（約 1 小時）
我先上網找別人分享的考前猜題，例如有人整理了哪些知識點可能會考、範圍包含 AI 法規、生成式 AI 應用、LLM 模型原理、風險分類等。我也下載了經濟部產發署釋出的十題官方樣題，作為備考參考。
步驟二：請 AI 幫我解釋我不懂的題目（約 4 小時）
我把樣題中的題目一一輸入 ChatGPT，請它用「國小生也聽得懂」的方式解釋。這個策略幫我跨越很多專業詞彙的理解障礙。
以下是我真實學習的一題範例：
樣題：哪一個是監督式學習的例子？
(A) 聚類分析 (B) 圖像分類 (C) 自然語言生成 (D) 主題探勘
答對這題的前提，是你要先知道「什麼是監督式學習」。
我就問 ChatGPT：
幫我用國小生也能聽懂的方式解釋什麼是監督式學習。
ChatGPT 給我的回答是這樣的：
「假設你是老師，拿出很多有標籤的圖片給學生看，圖片下面寫著：這是貓、這是狗。學生看多了這些有答案的圖片，就學會了怎麼分辨。這就叫監督式學習。因為有老師（答案）在旁邊指導。」
這比我去看機器學習課程還快！我當下理解了這件事，也知道答案應該是 B 圖像分類。
我用這種方式，把所有樣題都學懂，並且「轉換為自己的語言」理解 AI 概念。
步驟三：請 AI 出模擬題給我練習（約 4 小時）
理解完題目後，我對 ChatGPT 說：
幫我出 10 題跟樣題風格類似的選擇題，每題有 4 個選項，範圍包括 AI 基礎、生成式 AI、風險管理、應用導入規劃等，出題後幫我標出答案並解釋。
接著，我用這種方法練習了 5～6 組題目（大概 50 題），針對錯的題目再回頭請 AI 幫我分析我哪裡理解錯。這種「錯誤→立即理解→立即再練」的迴圈，比單靠死背快太多。
步驟四：考試策略安排（約 1 小時）
因為要拿證書，必須：
- 兩科平均 ≥ 70 分
- 單科不得低於 60 分
我就採取策略是：
- 科目一（人工智慧基礎概論）：難度高，法規多，內容廣 → 保守達 60 分即可
- 科目二（生成式 AI 應用與規劃）：偏實務，易抓重點 → 努力拿 80 分以上
我靠科目二「拉平均」，這也成為我最後成功過關的關鍵！
給準備參加第二場 AI 應用規劃師考試的你
👉 如果你是PM、工程師、AI重度使用者，每天都在用 AI 協助完成工作，但不確定該不該考這張證照，我會跟你說：
很值得。這不只是一張證照，它代表你對 AI 的理解不只是皮毛。
👉 如果你擔心沒時間準備、不是科技科系出生，請記得我這句話：
「不需要程式背景，只要策略對、方法對，AI 會是你最好的備考助教。」
結語：用 AI 考過 AI 證照，是一件非常有成就感的事
這次的通過不只是多了一張證書，而是我真正體會到：「AI 不只是工具，它也可以是老師。」只要善用 AI，不管是誰，都可以快速理解複雜知識，踏出成長的第一步。
👉 如果你想在履歷上多一張真正有價值的證明
👉 如果你也每天在用 AI 工具做事
👉 如果你準備報名 5 月 3 日的第二場考試
📌 第二場考試報名只到 4 月 11 日，就別再觀望了。這是一個能證明你真的懂 AI 的好機會！
