今年8月我參加了iPAS AI應用規劃師初級考試，也幸運地順利通過了。
另外，不喜歡閱讀文字的讀者可以直接看我使用NotebookLM生成的解說影片:
一、動機：焦慮與興奮的雙重驅動
對AI技術的快速發展，我同時感受到焦慮與興奮兩種截然不同的情緒。
焦慮源於一個深層的擔憂：我之前投入多年學習的知識和技能，會不會在AI浪潮中迅速過時？但更強烈的興奮感來自於一個美好的可能性——那些曾經讓我感到困難、耗時且重複性高的工作，現在可以透過AI工具輕鬆代勞。這份矛盾的心情，正是驅使我決定踏上更系統化學習之旅的關鍵動力。
一開始，我的學習路徑相當直接——就是鑽研各種AI工具的使用操作。但不久後，我發現了一個殘酷的現實：AI工具的更新迭代速度遠超我的學習進度。
曾經有個很具體的例子讓我感到無力。當時，我花費時間學會了會議記錄整理的完整流程，這個流程分為三個明確的步驟：
- 第一步：使用工具將會議錄音轉成文字稿
- 第二步：對逐字稿進行修正與潤色
- 第三步：將修正後的逐字稿進行摘要整理
在當時，沒有單一工具能完成這三個步驟，所以我必須依序尋找、學習、使用三個不同的工具。我為此投入了不少時間和精力去掌握每個工具的邏輯和特性。
但令我感到沮喪的是，不到半年的時間，市場上已經出現了好幾個能一次完成全部三步驟的新工具。更扎心的是，其中不少還是免費的。我之前辛苦學到的「正確的工具組合方式」，瞬間就變成了過時的知識。
這段經歷讓我深刻反思：如果我只是一直追著工具跑，我永遠都會處於被動和疲累的狀態。工具會不斷更新，新的平台會層出不窮，但如果我只是被動地適應，就永遠無法站到知識的制高點。
於是，我決定做出一個根本性的改變——從學習工具的操作，轉向理解AI的技術原理。
- 為什麼要學習AI原理而不只是工具？
掌握AI的核心原理給予了我以下的優勢：
- 應變能力：即使工具改變，我能快速理解新工具的邏輯和優劣
- 獨立思考：我不再被工具廠商的行銷話語所左右，而是能批判性地評估每個解決方案
- 長期價值：這些知識不會因為某個工具的消亡而變成廢品
- 職涯競爭力：懂原理的人永遠比只會操作工具的人更有市場價值
透過系統化學習AI的技術原理——包括機器學習的基礎、數據處理的邏輯、模型評估的方法、AI治理與倫理等——我能夠為自己建立起一套穩固、持久的專業基礎。這不是一時的技能，而是能夠支撐我整個職業生涯的知識體系。
- 為什麼選擇考iPAS AI應用規畫師？
除了深化自己的知識外，考證照的另一個重要動機是為了正式留下我的學習記錄。
部落格上的零散筆記很容易被時間沖淡，但一張認可的證書卻能清晰地證明你在某個特定時間點掌握了某些能力。這不只是一張紙，它代表著：
- 學習的承諾：決定系統化投入時間來深入某個領域
- 能力的驗證：通過獨立的第三方評估機構的考核
- 職業的信號：向雇主、客戶或合作夥伴傳達你的專業程度
尤其是iPAS（經濟部產業人才能力鑑定）的AI應用規畫師認證，它不是某個訓練機構自行發放或花錢上課就可以通過的證書，而是由經濟部發證、教育部認可、產業界支持的專業工程師考試。這份認證的公信力意味著：
- 與產業需求對接：考試內容是根據企業用人能力需求來規劃的
- 職涯助力：許多企業認可此認證，甚至將獲證者設為優先面試、聘用或加薪的對象
- 學用合一：這個認證幫助縮短學習與實際工作應用之間的落差
二、我的考生特質：理解優先，記憶其次
我並非資訊相關科系畢業的，記憶力也不太好。我深知自己的學習弱點：短期記憶非常不理想，如果只是死記硬背，知識點很快就會忘記，因此我的準備策略核心就是盡量「理解」。
人工智慧領域的知識，特別是技術原理和模型概念，一旦真正理解了背後的邏輯，記憶自然就會變得牢固。這也引導了我後續的準備方法和書目選擇。
三、我的備戰策略：圖書館與數位資源的組合
我的準備過程主要圍繞著圖書館的書目資源，以及網路上的數位學習內容。
1. 圖書館借閱策略：從官方到入門
我主要閱讀的書分為以下2類：
- iPAS官方書目: 硬著頭皮先看一次，看不懂的先歸還，看得懂或能吸收的續借。目的是建立對考試範圍的初步認知。對我最有幫助的是以下3本書:
- 人工智慧導論[鴻海教育基金會]: 標準的考試教科書，內容涵蓋考試範圍，是必讀的基礎。
- 資料科學的建模基礎[江崎貴裕]: 內容紮實，值得花時間細讀，有助於建立資料科學的建模思維。
- 圖解AI｜機器學習和深度學習的技術與原理[山口達輝, 松田洋之]: 強烈推薦，圖解方式對理解複雜的機器學習和深度學習原理對我非常有幫助。
- AI相關入門書廣泛借閱: 看不懂的歸還，有收穫的重複閱讀。目的是透過不同作者的解釋，加深對核心概念的理解。推薦以下幾本我覺得對我有幫助的書籍:
- 圖解AI與深度學習的運作機制 [涌井貞美著 ; 陳朕疆譯] → 數學的部份，整理得還不錯。
- 圖解AI人工智慧 = Artificial intelligence [三津村直貴著 , 温政堯譯] → 其實寫得不錯，圖示很有幫助，但內容篇淺，偏應用。
- 從人到人工智慧, 破解AI革命的68個核心概念[三宅陽一郎/ 森川幸人] → 作者很會講解概念，相當有幫助，值得借來看。
- 圖解機器學習人工智慧與人類未來[吳作樂, 吳秉翰著] → 部分知識整理得很有條理，覺得有幫助，但有部分內容已過時。
特別是那些日本翻譯的「圖解」系列的書籍，我個人覺得非常有幫助，日本人真的很厲害，他們很擅長用視覺化的方式輔助理解複雜的原理。
2. 官方學習指引與課程
•官方學習指引：這是掌握考試方向的關鍵，建議一定要看熟。對於指引中不理解的名詞或概念，我會立即利用AI工具（主要是Perplexity & Manus AI 這2個工具）來尋求更白話、更直觀的解釋，或請AI工具幫我找搜尋YouTube上相關的教學影片。
•iPAS官方學習指引課程：我建議可以用 2 倍速快速看完一次。目標不是完全吸收所有細節，而是先建立一個初略的知識框架和概念。
3. 透過 YouTube 學習資源學習
Youtube上的教學影片是理解複雜概念的絕佳輔助，除了台大李宏毅老師的影片(中級備考必看)之外，以下是我個人覺得對建立 AI 概念非常有幫助的幾個頻道和影片：
- 漫士科普：很風趣且淺顯易懂的解說影片。
- 柴知道
- 清华大佬终于把AI大模型教程做成動畫片: 看前7個影片即可
- 憶筆M.S. | 陪你走過 AI 學習之路 頻道的影片: 記得用2被速撥放 ^^
4. 透過 AI工具生成模擬試題
模擬試題是檢視自己學型成效相當重要的環節，但因當時官方並沒有公布過往的試題，所以當時只能自己使用AI工具生成試題來練習。這部分可以參考我另外一篇文章:
我也把我透過AI工具生成的2套模擬試題分享給大家，如下:
- 科目1:
- 科目2:
結語
我參與考試的當次獲證率與平均成績如下:
我的考試成績如下:
這次官方還提供的鑑定成績個人能力比較表的功能
只要找到適合自己的學習方法，善用圖書館資源和網路上的優質教學影片...等免費資源，即使是像我這樣短期記憶不佳的考生，也能順利通過考試。希望這些分享的資訊對於準備iPAS AI應用規畫師考試的考生們有些幫助。
如果有想要知道其他備考細節或有其他問題，歡迎在底下留言給我說。
