嗨 我是CCChen
AI 應用規劃師初級的考題,題目長、概念多、混合型題目比例高。
許多考生看到「監督式/非監督式」「資料處理流程」「生成式 AI × 風險 × 法規」等題目,就會瞬間卡住。
我以前也是如此——直到開始使用 Gemini 3 多模態模型+ RAG 比對技術 + OCR字元辨識技術 +文生圖(Text-to-Image, T2I)技術+CLIP圖文技術+ 結構化提示詞優化技巧,把題目一張一張做成「圖文並茂的知識圖卡」,學習效率完全不同。
這篇文章,就是我把自己這段時間最有效率的「三合一學習法」整理成一份能立刻使用的AI實用技能知識分享文。

1️⃣ 我們真正需要的,不是更多題目,而是更會讀題的自己
很多考生跟我說:
「我看得懂題目,但題目很長+選項都太相似,常常第二題就懷疑人生。」
這不是你的問題,而是 AI 初級的命題方式本來就設計得「概念 × 應用 × 判斷」。
例如官方科目一人工智慧基礎概論裡提到的:
- AI治理框架
- 資料來源、資料型態
- 機器學習分類(SL/USL/RL)
- 生成式 AI 與鑑別式 AI
- NLP、CV、模型效能
- 隱私、風險、倫理
而官方提供的題目整理也顯示:
- ROC/AUC
- 資料處理異常值
- 鑑別式 vs 生成式
- Transformer 注意力機制
- 強化學習
- NLP + LLM
- RAG
- No-code/Low-code
- AI倫理 × 金融指引 × 風險管理
因此,重點不是「記題」,而是如何看到題目能快速抓出核心概念。
而這就是圖文知識圖卡能發揮力量的地方。


2️⃣ 我如何用 Gemini 3 生成題目知識圖卡
「文字能轉化自己的內在」。
這段期間我在做圖卡時深深感受到—— AI 考題不是難在知識,而是難在 敘事力不足=看不懂題目的邏輯。
所以我做了三件事,也推薦每位考生照做:
✦(1)用 OCR 先把題目抽乾淨:讓題目變得可讀
我會把試題照片丟進 Gemini:
請進行 OCR,輸出:
1. 題目文字
2. 四個選項
3. 保持格式,只做文字化,不做解釋
因為題目通常圖片小+字多,先把題目「轉成乾淨文字」能讓後續 RAG 與解題更精準。
✦(2)用 RAG 提醒 AI 不能胡說:比對官方知識點來源
我會給 Gemini 一段 RAG 核心提示:
請根據我提供的官方文件內容(L11/L12)交叉比對,
僅使用文件中出現的概念與定義,不可臆測。
若題目涉及:
AI治理、模型分類、資料型態、ROC、AUC、資料處理、
生成式/鑑別式AI、NLP、CV、No-code、風險管理……
請逐點引用文件內容再回答。
這能避免 AI「以為自己知道」。
✦(3)生成知識圖卡:讓題目變成一眼就懂的敘事
這一步是最關鍵的。
我會用以下提示詞,讓 Gemini 3 生成「日式手繪 × 白底方格紙 × 16:9 × 向量文字」的圖卡:
🌟《CCChen 專用:AI考題圖卡生成提示詞》
(可直接複製貼到 Gemini3 / Midjourney / NotebookLM)
請依照下列格式製作高清晰度知識圖卡(直式 16:9),
風格要求:日式手繪筆記、背景白底方格紙、向量字體。
【上方區塊】
題目來源:XXXX標題X
【題目與選項】
(插入 OCR 後題目與選項文字)
【正確答案】
(請只根據官方文件與 RAG 核對後給出唯一答案)
【解題說明】
(分 3個步驟)
(每點不超過 20 字)
(須引用 AI 初級 L11/L12 官方知識點)
【圖文解釋】
請繪製日式手繪風圖示,如:
- 機器學習分類樹
- ROC曲線小圖
- 資料處理流程箭頭
【核心知識點】
以條列呈現 3點
【容易混淆的觀念】
列出 2點錯誤迷思
最後右下角標註小字:
「XX製作學習圖卡」
3️⃣ 文字讓知識變得柔軟,AI讓學習變得輕盈
學 AI,不是追著算式跑,也不是靠死背題庫。
真正能讓我們前進的,是「把複雜的知識內化成自己的敘事」。
我在這段準備中深刻體會到:
- 文字轉化:題目用圖卡表達後,知識變得柔軟。
- 敘事力:用自己的語言整理一次,理解才完整。
- 自我覺醒:知道自己卡在哪、弱在哪。
- 跨界:AI × 設計 × 數據 × 教學組合在一起。
- 影響力:圖卡讓更多考生看懂那些原本很硬的知識。
學習不是孤單的路,而是一段把「自己變得更清晰」的歷程。
也希望今天這篇文章,能讓你也找到屬於自己的 AI 學習節奏。
— CCChen 心語
「把考題畫成圖,是把知識交給未來的自己。」


後續相關新學習的AI知識圖卡技術, 我會運用於2026年考試筆記整理
幫助大家能更有效學習與知識吸收.
預計12/30 提供 AI 初級 11/01第四場 科目一+科目二 共20題核心考題
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更新2025/11/25
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iPAS AI 初級 1101 第四場 公告題目 圖文詳解知識圖卡整理V1 CCChen 22051125






















