作者：CCChen
在 2025 年的年初，我為自己訂下了一個成長目標：
學習AI實務技能，並打造一套屬於自己的跨領域專業成長地圖，成為知識型創作者。不是為了追求數張證照的光環，而是希望能夠自主學習和系統性學習，打通 生成式AI、AI應用、雲端架構、資安防護與品牌策略整合的知識脈絡，讓我能在品牌行銷、AI技術、雲端管理與知識創新之間自由來回成長，建立真正能實際應用於職場與生活中的能力。
這一年，我選擇了 AI 工具（ ChatGPT 4o + Gemini pro +NotebookLM）作為我的主要學習助手，並展開一段跨越六大認證類別的密集學習/準備/認證。
這是一篇回顧，更是一份紀錄，我將分享我如何在 8 個月內(2025/01~2025/08)完成以下挑戰：
- 8張 國內外數位科技證照考取
- 4項 微軟認證900系列證書
- 2 項 大型Google培訓計畫結訓
- 1 套 AI 自學方法論的親身實驗
⛳ 一月：啟動「生成式AI能力認證」，為AI技術基礎打底
2025 年的第一個月，我報名參加了資策會推出的「生成式AI能力認證」，這是一張以各種生成式AI工具ChatGPT、Midjourney、Copilot 等領域應用為主軸，結合AI基礎理論與應用實作的能力認證。
在這個階段，我學會了：
- 提示詞工程的基礎（Prompt Engineering）
- 多模態圖文生成工具的選擇與應用策略
- 生成式AI的實務應用場景（如內容創作、教育輔助、行銷素材製作）
我用 GPT 與NoteboolLM整理了學習資料與彙整高效複習筆記，並在考前兩週運用AI生成模擬題庫集中練習與鞏固知識，並成功通過測驗取得首張AI認證。
📘 三月：挑戰 iPAS AI 應用規劃師，打通AI應用與導入思維
接下來我報名了經濟部產發署今年新推出國家級首張AI認證「iPAS AI應用規劃師 初級能力鑑定」。
這張證照與前一張生成式AI能力認證不同，它偏重於：
- 更全面的AI概念、機器學習概念、AI導入流程與評估
- 資料處理與大數據分析應用
- AI技術模型訓練與優化、PoC 驗證與導入AI策略
- AI素養、負責任AI核心概念、風險治理管理規劃建立
我更加熟練地使用 GPT 4o模型，並搭配更精準的提示詞優化 ，建立「AI 導入規劃流程圖」、「AI核心應用分析模板」、「模型調校與優化指標設計」等自學素材，也請 GPT 扮演教練角色進行模擬問答練習，達到最佳學習效果，並成功通過測驗取得首張國家級AI認證。。
💼 五月：iPAS 品牌企劃師認證，整合行銷與創新策略
身為具備品牌管理實務經驗的部落格創作者與Youtube頻道學習分享者，我決定進一步挑戰「iPAS 品牌企劃師」初級認證，提升相關個人品牌經營與規劃能力。
這張證照讓我重新整理了以下核心能力：
- 品牌行銷建立邏輯（定位、識別、價值主張）
- 自媒體行銷與市場受眾分析
- 個人品牌企劃書撰寫與頻道經營策略實踐
- 創意思維與文案技巧和教學影片製作與公開演說能力提升
我使用 GPT 協助我擬定品牌策略與提案練習、評估教學簡報，也在考前一週進行歷屆題型的整理解說與解析，最後順利通過考試。
這是我學習歷程中，一個很重要的「橫向整合」關鍵點，讓我能將理工思維與品牌策略接軌。
☁️ 六月：參與 Google 2025 數位人才探索計畫，進修雲端課程
6 月我完成了 Google 主辦的「2025 數位人才探索計畫：雲端學程」，供11門課程涵蓋：
- AI基礎技術與虛擬機器實作應用
- 雲端運算基礎（IaaS / PaaS / SaaS）
- Kubernetes 與容器架構簡介
- 雲端資料處理與大數據分析
- 伺服器架設與防火牆設定應用
- GCP 核心服務介紹與應用範例
我每天觀看Google學習平台的課程影片重點，並進行虛擬機器與Lab實驗室反覆實作與案例演練。
這個月我學會了：雲端架構並不是工程師專屬，而是所有想快速落實創意與數據整合者的必備基礎。
🤖 六月底～八月中：兩個月內，考取 Microsoft 四張微軟基礎證照（AI-900 / DP-900 / AZ-900/SC-900）
從 6 月底開始，我用 8週時間密集快速學習，並成功通過：
- AI-900：人工智慧基礎認證
- DP-900：資料數據基礎認證
- AZ-900：Azure雲端服務基礎認證
- SC-900: 安全性、合規性與身份識別基礎認證
📍 AI-900 重點收穫：
- 清楚理機器學習三大類型:解監督式、非監督式學習的應用差異
- 熟悉電腦視覺、自然語言處理的各領域應用
- 學會使用 GPT 當作模擬考官訓練我的知識反應
📍 DP-900 重點收穫：
- 分辨資料類型:結構化與非結構化資料差異
- 學會 Cosmos DB、SQL、Data Lake 的資料庫類型比較與分析應用
- 用 GPT 建立關聯式資料庫與 NoSQL 學習地圖
📍 AZ-900 重點收穫：
- 熟悉公有雲、私有雲、混合雲的雲端部署條件
- 搞懂 IaaS、PaaS、SaaS 的雲端商業模式
- AZure成本管理與雲端平台評估管理
- 使用 GPT 解構實際應用題，模擬部署策略
這四張微軟基礎證照不僅為我建立了人工智慧/雲端架構/資料思維/資安相關的底層邏輯，更重要的是：我證明了自己可以用AI工具完成跨領域知識學習＋考證實戰的有效流程。
2025/08/13 更新:
於8/12順利通過微軟認證考試， 取得SC-900證書，終於在2個月內, 自學取得900系列的4張證書。
🔐 七～八月：挑戰資安三大認證計畫（Microsoft SC-900 + Google 資安證書 + iPAS 資安工程師）
進入 7、8 月，我將主力集中在「資安防護」這個高敏感、高需求的跨領域。
1️⃣ Microsoft SC-900：安全、合規、身份與雲端服務認證
我目前已完成平台課綱總覽課程，正在進行知識點強化與考題拆解模擬測驗，重點包含：
- CIA三大原則、SCI三大核心、ZAT零信任架構與最小權限原則
- MFA多因子認證、IAM 身分識別與權限管理
- NSG、CSPM、SIEM、SOAR、Defender、Purview 等資安解決方案基礎
- GDPR、CCPA、DLP、PAM等相關合規性管理
2️⃣ Google 資安專業證書（Cybersecurity Certificate, 2025）
這門課由 Coursera 與 Google 聯手推出，針對8 大主題課程，與 Coursera Google Cybersecurity Professional Certificate 相同：
- 網路安全基礎（Foundations of Cybersecurity）
- 安全風險管理（Play It Safe: Manage Security Risks）
- 網路與網路安全（Connect and Protect: Networks and Network Security）
- Linux 與 SQL（Tools of the Trade: Linux and SQL）
- 資產、威脅與漏洞分析（Assets, Threats, and Vulnerabilities）
- 偵測與事件回應（Sound the Alarm: Detection and Response）
- Python 自動化資安任務（Automate Cybersecurity Tasks with Python）
- 職涯準備與求職技巧（Put It to Work: Prepare for Cybersecurity Jobs）
每2周完成1門線上課程與通過測驗，取得單一課程證書
目標於11月底完成全部8門專業課程與結訓認證。
補充資料:
Google Cybersecurity Professional Certificate（資安專業證書）
- 課程平台：Coursera（Google Career Certificates 系列）wicys.org+13Coursera+13grow.google+13
- 課程內容：共 9 個模組，涵蓋資安威脅識別、漏洞評估、Python／Linux／SQL、SIEM 工具與 IDS 等技術應用Coursera+1grow.google+1。課程另加入 AI 工具於資安工作流程中的運用介紹grow.google+1grow.google+1。
- 學習時長：每週約 7 小時，可於 6 個月內完成Courseragrow.google。
- 報名需求：無經驗背景限制，首次開放後已有超過百萬學員註冊，完成者可申請與超過 150 家企業（如 Deloitte、Mandiant 等）連結面試或職缺媒合機會Courseragrow.googlegrow.googleReddit。
3️⃣ iPAS 資安工程師 初級認證
這張國內資安技能導向的能力檢定，我目前正在準備資安攻防手法、防禦策略、ISMS、滲透測試等知識模組，預計於 8月或11月報考。
🎯 結語：我如何持續前進？
2025年對我來說，是學習密度最高的一年。我運用 AI 工具當助手，用自律心態當引擎，用證照與成果當學習里程碑。
這一年我學到：
- 跨領域，不是學得多，而是學得懂、學得靈活。
真正的價值，不在於知識堆疊的多寡，而在於能否在不同領域之間靈活轉化、舉一反三，讓知識真正「活」起來。 - 證照，從來不是終點，而是能力說話的方式，是你專業深度的延伸。
一張證照不是炫耀，而是你能將知識落實為價值、將潛力轉化為行動的具體證明。 - AI 工具不是學習的捷徑，而是自學者手中的放大器。
它不是偷懶，而是讓我們用更少的時間、更高的效率，把每一分學習轉化為十倍的成長。
✅ 如果你也想開始這樣的成長計畫，可以從這三步驟開始：
- 設定跨領域目標：選擇2~3個你未來想整合的專業領域（如：AI+行銷、雲端+資安）
- 運用GPT規劃路線圖：把每個目標對應的考試、教材、技能點交給GPT幫你整合成「可執行計畫」
- 每日自律輸入×輸出：每天用GPT建立「知識輸入→測驗驗收→反饋學習」循環
最後，我想說的是：
學習不再是單點突破，而是一場橫跨知識、技術與未來想像的探索旅程。
2025年，我會持續用一整年的時間實驗了一種新的學習模式——以AI為槓桿、自律為燃料、跨領域為軸心，讓自己的成長更有方向、更有動能，也更貼近AI時代的需求。
這不是一場比速度的遊戲，而是一場比持久的個人成長訓練。
每一張證照的背後，不是為了貼上標籤，而是為了累積「說得出來、做得到」的能力。
每一項挑戰的完成，不是為了炫耀成績，而是為了拓展自己人生的選擇權與掌握感。
在這條自學之路上， AI 工具GPT 4o成了我最堅實的學習拍檔，幫我放大時間價值、快速拆解困難、整理知識脈絡，讓我更有餘裕去吸收知識與創造成長。
我知道，這條路不會停在這裡。
未來，我將持續深入資安領域、拓展AI應用的戰略視野，並回饋更多「可複製的自學跨領域學習經驗分享」給正走在這條路上的你。
如果你也在迷惘中找尋未來方向，不妨試跟著我這麼做：
✅ 選定一個你想跨足的領域
✅ 啟動一個可以幫你拆解知識的工具（如 GPT）
✅ 用行動，把未知變成執行力與能力
我是CCChen
願我們都能在 AI 時代，學得深、走得遠，成為能整合知識、實踐價值的行動者。
