嗨 我是CCChen
已報名iPAS AI應用規劃師-中級 11/08第二場考試
我選擇的科目組合是科目一(AI技術應用與規劃) + 科目二 (大數據處理分析與應用)
本篇文章主題: AI中級的能力鑑定規劃分析
預計於9月底, 會再提供"AI中級V2版更新筆記"
給之前有購買iPAS AI應用規劃師(中級) 科目1+2與1+3重點與題庫的朋友, 提供強化學習參考.
根據官方資料:課程規劃書 (114.02)、評鑑內容範圍 (114.04) 與 職能基準 三大來源
彙整核心內容如下:
🧭 AI應用規劃師中級 規劃整理:
一、定位與目標
- 定位：屬於「開發實務者」，強調 AI 技術應用落地、導入開發、系統部署與優化。
- 目標對象：
- 具備資通訊相關技術能力。
- 曾參與企業 AI 導入專案，熟悉軟硬體開發與應用實務。
- 能力表現：能落實 AI 技術應用，進行 AI 工具或技術的開發、設計、導入與優化。
二、課程與評鑑架構
📌 科目一：人工智慧技術應用與規劃 (L21)
- L211 AI相關技術應用
- 自然語言處理 (NLP)
- 電腦視覺 (CV)
- 生成式 AI 技術
- 多模態應用 (文字、圖像、聲音整合)
- L212 AI導入評估規劃
- 導入評估（效能、解決方案選擇、成本效益分析）
- 導入規劃（需求分析、目標設置、資源分配）
- 風險管理（安全合規、AI倫理、負責任AI）
- L213 AI技術應用與系統部署
- 數據準備與模型選擇
- 系統集成與部署（雲端、效能監控、更新管理）
📌 科目二：大數據處理分析與應用 (L22)
- L221 機率統計基礎
- 敘述統計、機率分佈、假設檢定
- L222 大數據處理技術
- 數據收集、清理、儲存、管理
- L223 大數據分析方法與工具
- 統計分析、數據可視化、分析工具（Hadoop、Spark 等）
- L224 大數據在AI應用
- 與機器學習結合
- 在鑑別式與生成式 AI 中應用
- 資料隱私保護與合規
📌 科目三：機器學習技術與應用 (L23)
- L231 機器學習基礎數學
- 機率統計、線性代數、數值優化
- L232 機器學習與深度學習
- 常見 ML 演算法、DL 原理與框架 (CNN、RNN 等)
- L233 建模與參數調校
- 特徵工程、模型選擇、訓練與驗證、超參數優化
- L234 機器學習治理
- 資料隱私與合規、演算法偏見、公平性
三、核心職能對應 (依職能基準)
- T1 評估與分析 AI 技術：趨勢分析、需求掌握、導入效益與風險評估。
- T2 提出應用策略與建議：制定 AI 技術應用計畫、規範。
- T3 開發與部署規劃：協調資源、監控開發進度、技術部署與系統整合。
- T4 執行與持續優化：專案管理、成效追蹤、持續改善與風險管控。
這些職能對應中級課程與考試科目，核心強調「實務操作 + 導入規劃 + 系統部署 + 風險治理」。
四、建議學習策略 (實施方案)
- 階段一：基礎補強 (1–2週)
- 複習統計與機率、線性代數。
- 熟悉資料清理、特徵工程流程。
- 工具實作：Python (pandas, numpy, sklearn)。
- 階段二：AI技術應用 (2–3週)
- NLP、CV、生成式 AI 技術案例實作。
- 訓練一個小型模型，嘗試部署 (如 Flask/Streamlit)。
- 工具：HuggingFace、OpenAI API、TensorFlow/PyTorch。
- 階段三：大數據應用 (2週)
- 學習 Spark/Hadoop、SQL/NoSQL、資料視覺化。
- 建立一個數據管道 (ETL → 分析 → 視覺化)。
- 階段四：專案與治理 (2週)
- 撰寫 AI 導入規劃書 (含 SWOT、成本效益分析、風險管理)。
- 模擬跨部門 AI 專案角色分工，熟悉 WBS/KPI 設計。
- 階段五：模擬考試與總複習 (1週)
- 模擬題庫練習（選擇題 + 實務案例）。
- 回顧 L21–L23 各知識點。
✅ 總結：
AI中級能力鑑定 強調「AI應用落地」與「系統部署規劃」，學習策略要兼顧 技術實作 (NLP/CV/生成式AI/大數據/ML) 與 專案管理 (風險治理/效益分析/跨部門協作)。
AI應用規劃師-中級 職能基準（K=知識, S=技能）的準備建議:
AI應用規劃師中級 職能 ，K 與 S 詳細準備指南
一、知識面 (K = Knowledge)
二、技能面 (S = Skills)
整合準備建議
- 知識面 (K)
- 📘 理論串接：建立「AI 知識樹狀圖」，將 技術 (ML, DL, NLP, CV, GenAI) 與 管理 (專案、風險、治理) 串聯。
- 📑 法規對照表：整理 EU AI Act、ISO 42001、台灣 AI 指引。
- 📊 案例閱讀：聚焦 3 大產業案例 (製造、金融、醫療) → 如何導入 AI。
- 技能面 (S)
- 🖥️ 實作演練：至少完成 2 個小專案（例如 Chatbot、缺陷檢測模型）。
- 📝 專案規劃練習：寫一份模擬「AI 導入計畫書」，含需求、KPI、效益評估。
- 📂 工具熟練度：Python + Spark + PowerBI + Docker/MLOps。
- 考試策略
- 選擇題：針對 K 知識點，整理公式、定義與比較表。
- 案例題：練習 S 技能（需求分析、專案規劃、效益評估）。
- 建議建立 速查表 (K+S 對照表 + 範例案例)，考前快速複習。
📌 總結：
AI應用規劃師中級的準備關鍵在於「K知識全景 + S技能實作」。
理論上要能答題，實務上要能寫規劃書、設計系統、做風險分析。
📘 AI應用規劃師中級考試
各科目核心概念整理:
