嗨 我是CCChen
iPAS AI應用規劃師-初級 08/16 第三場考試 倒數 16 天了！
最近收到很多朋友私訊問我：「要怎麼有效準備考試？有沒有學習順序？到底該怎麼開始？」
回想我 2~3 月準備第一場AI初級考試時，也是跟你們一樣徬徨無助，因此特別整理這篇文章，分享我當初03/22第一場+05/03第二場的學習過程與個人建議。
希望能給你一些前進的力量。
⚠️ 重要提醒： 每個人的程度、背景、學習方法與考試目的不同，以下純屬個人經驗分享，請依自身情況靈活調整。
1. 從徬徨無助的起點開始
2025 年 2 月初，我一時衝動報名了第一場 iPAS AI 應用規劃師初級檢定。
那時候的我，剛接觸 ChatGPT 幾個月，只會開心地跟 AI 聊聊天而已。身為化工理工背景、製造業品保職務的人，我實在看不出自己跟 AI 有什麼關聯。
當我打開簡章，看到考試科目是「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」，腦中完全沒有概念。
搜尋 Google 關鍵字「iPAS AI應用規劃師 初級」，幾乎沒有任何有用資訊，因為這是新推出的考試，沒有考古題、沒有經驗分享。
當時的我，真的不知道要如何準備與開始。
2. 傳統準備方法：行不通
按照台灣教育體系的考試準備流程：
- 找教科書和講義
- 找考古題
- 找整理好的重點筆記
- 瘋狂刷題+背答案
但是這次完全行不通，因為 考試新、資料少、無分享。
搜尋Google 出來的AI資料是大量專業文獻與國外技術新聞，看不懂。
博客來網路書局雖然有很多 AI、機器學習的書，但對新手來說內容太難，只能看懂書名。
當下的想法是：「報名費都繳了，總不能不去考吧！
我是真的想要拿到一張台灣官方認可的 AI 證書。
3. 用 AI 學習 AI 的轉念
我忽然想到，今年 1 月我通過資策會的生成式 AI 能力認證，就是用 GPT 整理考試重點、生成模擬題目來幫助學習。
於是我思考：「AI應用規劃師到底要幹嘛？是不是要學會利用 AI 工具，幫忙規劃工作？」
我給自己下一個結論：
要用 AI 工具學習，打敗 AI 考試，用 AI 拿到 AI 證書！
這個方法讓我不再卡住，於是立即開始行動。
4. 學習步驟建議（Step by Step）
如果你現在跟當初的我一樣，剛報名完卻徬徨無助，請仔細看看以下三個步驟。
步驟一：知道 AI 是什麼（基礎入門）
- 看官方簡章、評鑑範圍、學習指引
- 報名 & 繳費，建立考試承諾感
- YouTube 找考試介紹影片與整理影片
- 開始翻閱相關書本
適合對象：完全沒 AI 經驗的新手 → 建議花 1~2 天完成
步驟二：熟悉 AI 的核心內容（中階理解）
- 參考已獲證者的學習筆記
- 開始刷題練習 50~100 題
- 錯題複習，查漏補缺
- 遇到不懂的知識點再加強
適合對象：有基本概念者→ 建議花 6~10 天完成
步驟三：會用 AI 工具來幫自己學習（進階整合）
- 搜尋更多資料、心得、經驗分享
- 用 AI (GPT) 彙整核心重點
- 持續刷題、錯題複習
- 用 AI 生成更難題目練習，挑戰自己
- 累積刷題總量 250~400 題
適合對象：已具備 50~60% 信心的考生→ 建議考前 2~3 天完成
5. 學習資源推薦
iPAS 官網資料
- 考試簡章
- 評鑑範圍
- 學習指引
書本類
- AI 基礎知識書籍（適合快速理解概念）
- 生成式 AI、ChatGPT 應用書籍
影片類
- YouTube「iPAS AI應用規劃師考試介紹」系列影片
- AI 基礎概論課程影片
學習筆記類
- 已考取者的公開筆記整理
- FB 社團/論壇經驗分享
用 GPT 彙整核心重點類
- 將評鑑範圍逐條丟進 GPT，請 AI 產出筆記、重點摘要、模擬題庫
- 錯題回饋給 GPT，請它解釋概念、生成類似題型
依據官方簡章與學習指引整理出的 iPAS AI 應用規劃師初級科目一與科目二的 10 大核心重點整理，結合 CCChen 分享文章與iPAS 官方「能力鑑定評鑑內容範圍參考」與官方學習指引所列主題解析內容，適合用來專注備考與建立記憶脈絡：
🧠 科目一：人工智慧基礎概論 — 十大核心重點
- AI 定義與分類（L11101）
- 掌握 AI、機器學習、深度學習的差異與強弱 AI 概念。
- AI 治理與政策法規（L11102）
- 理解責任 AI 原則、公平性、透明性；熟悉 EU AI Act 分級與台灣 AI 指引。
- 資料基本概念與來源（L11201）
- 區分結構化、非結構化資料類型，了解資料來源與大數據特性。
- 資料整理與分析流程（L11202）
- 由收集 → 清洗 → 分析 → 視覺化的全流程邏輯。
- 資料隱私與安全（L11203）
- 了解 GDPR、差分隱私、資料去識別化與企業資料保障機制。
- 機器學習基本原理（L11301）
- 監督式、非監督式、半監督式、強化學習的核心用途與差異。
- 常見機器學習模型（L11302）
- 理解決策樹、SVM、K-means、KNN、神經網路等模型特性與應用。
- 鑑別式 AI 與生成式 AI 概念（L11401）
- 鑑別式做分類、生成式創內容；兩者原理與應用場景。
- 鑑別式與生成式 AI 的整合應用（L11402）
- 比如 RAG 檢索增強生成式應用，以及 Agent 系統融合兩種模型。
- 模型評估與倫理風險控制
- 評估指標如 Accuracy、Precision 等；注意偏誤、可解釋性、治理與風險控管。
🤖 科目二：生成式 AI 應用與規劃 — 十大核心重點
- No-Code / Low-Code 概念與使用情境（L12101–L12102）
- 理解兩者的技術方式、適用場景與差異化優缺點。
- 平台特性與工具實例
- 熟悉 Zapier、AppSheet、Power Apps、Mendix、OutSystems….
- 生成式 AI 應用領域與工具（L12201）
- ChatGPT（文本）、Midjourney（圖像）、Copilot（程式）、Studio 等工具使用。
- Prompt 工程技巧與策略（L12202）
- 提示語設計要明確、具體；Few-shot、Chain-of-thought 等優化提示方法。
- RAG 技術與微調比較（L12202）
- RAG 不需重訓模型，可結合檢索；微調需更新模型權重準確性高。
- 生成式 AI 導入評估（L12301）
- 評估參數包含技術成熟度、資源配置、可行性、成本效益。
- 導入規劃步驟（L12302）
- 包含需求確認、目標設定、組織安排、PoC 試驗設計與執行。
- 風險管理與治理體系（L12303）
- 管理模型偏誤、資料隱私、生成內容倫理風險、公規合規性控管等。
- 導入效益與績效追蹤
- 評估 KPI、ROI 分享、使用者接受度與系統績效回饋運維。
- 結合 AI 導入實務與生成技術案例
- 實務案例分析（如 ChatGPT 實務導入、客服生成回應、自動報表），與工具選型策略對應。
6. 寫給還在猶豫的你
如果你現在正處於 不知從何開始的狀態，請不要焦慮，先靜下心來，好好依照步驟執行，先開始第一步，一次只做一件事，專心完成眼前的事物。
因為我自己就是從完全不懂 AI 開始的，也是經歷過從無到有的一模一樣過程。
現在的你，唯一要做的就是「行動」，照著三個步驟走， 你一定也能夠順利取得「iPAS AI 應用規劃師 初級 合格證書」。
相信我，我可以也真的做到了，你一定也可以的
藉由AI工具的協助+跨領域自主學習，我都能累積取得4張iPAS證書，你一定也可以的
希望這篇文章，能成為你的備考指南，也希望我部落格的其他 115 篇 AI 學習文章，能繼續幫助到你們。
我是CCChen 16 天後，8/16 我們一起考場見！
免責聲明
本資料為個人自行整理之學習筆記，僅供學習參考之用。內容並非官方正式文件，亦不構成任何形式之考試建議或保證。本筆記所涉資訊、題型、知識點與觀點，均可能與官方發布有所出入，請使用者自行判斷其適用性。
所有資料之正確性與完整性應以iPAS AI應用規劃師 官方網站與公告資料為準。準備考試時，建議以官方所提供之「考試簡章」、「評鑑範圍參考」、「樣題集」、「科目學習指引」等正式資源為主要依據。
使用者如依本資料進行準備或學習，須自行承擔相關風險，作者不負擔任何直接或間接之損失或責任。
