構思了很久，還是決定寫下這篇導覽文，一方面是讓讀者有個「閱讀路徑」，另一方面則是「理念」：希望程式能夠藉由「白話」、「生活化」， 讓更多的人可以低痛點踏入這個領域。
整個系列涵蓋「AI應用規劃師」+「AI-900」二部分，其中「AI應用規劃師」會先以初級為主，未來會繼續延伸內容到中級。
「AI應用規劃師」+「AI-900」這二張證照算是 AI 入門級的證照，重點在介紹 AI 的基本概念與應用，不管未來的職涯規劃如何，我個人強力推薦應納入生活基本知識，科技在進步，生活應變能力也要跟著升級。
「AI-900」的範圍較小，在學習「AI應用規劃師」(初級)時，也等於在準備「AI-900」(它多了 Microsoft Azure 平台知識)。
課程內，我會以「AI應用規劃師」為主，將考試大綱打散，依 企業/技術/應用 分成三大塊，我稱之為 三大航線。每條航線由淺到深，先介紹[🔍觀念]，再代入較深的[🧠技術層面]，最後整合成完整的[⚖️知識體系]。
👉如果你符合以下其中一種狀況，那麼，這個系列會很適合你：
1. 對 AI 有興趣，但不想一開始就被技術名詞淹沒
2. 正在準備 AI 應用規劃師或 AI-900，卻覺得考綱很散
3. 工作上開始接觸 AI 專案，但不知道該怎麼判斷方向
文章內容的安排，我採用短文式的寫法，開頭先來個案例場景，代表企業或系統可能遇到的問題，然後剖析問題點與如何解決。讀者可依自己的情況安排進度。會這麼做是因為二種考試都偏好情境題，只有真正理解才能順利解題。
不要試圖背答案，如同我們的生活：遇到不同情況、不同時間、不同對象，也會有不同的選擇，所以我們需要邏輯思考，選擇適合而非最佳的方案，這一點，恰好與 AI 應用場景吻合。
學習路徑
以下這張圖，就是我規劃的學習航線圖，三大島對應三大主題 (企業/技術/應用)， 每一主題都先從外圍的基本概念開始、逐步向島中心前進，愈接近島中心則代表核心技術愈關鍵。每完成一個小主題我就在島上插旗，方便大家檢視自己的進度，也蠻有趣的。
三大航線主題
附上 三大航線 與「AI應用規劃師」、「AI-900」的內容對照表，供大家參考：
為了讓學習路徑更貼近實務與考試邏輯，我在原本的三大航線架構中，特別把「資料處理與分析」獨立拉出來，作為模型之前的判斷層。
這也是許多考生與初學者最容易忽略、卻最常出錯的地方。
🔵 航線 A｜企業決策 × 法規與治理
需要理解：要不要做 AI？怎麼做才不踩雷？
📌對應內容包含：
- AI 的定義與分類
- AI 治理（AI Governance）與責任 AI
- 資料隱私與安全
- 生成式 AI 的導入評估、規劃與風險管理
👉 對應考綱重點
- AI-900：Responsible AI、AI 工作負載導入考量
- AI 應用規劃師：AI 基礎概論、資料隱私、生成式 AI 導入管理
🟢 航線 B｜模型與方法的判斷邏輯
需要理解：AI 在想什麼？模型該怎麼選？
這條航線分成兩個層次：
📌 B0｜資料處理與分析（模型之前的判斷層）
- 資料是什麼？哪些資料能用？
- 資料清理（缺失值、離群值、重複值）
- 資料轉換、特徵工程、EDA
- 資料隱私與分析邊界
📌B1 之後｜模型與學習方法
- 機器學習基本原理
- 分類、迴歸、分群的判斷邏輯
- 常見機器學習模型
- 鑑別式 AI 與生成式 AI 原理
👉 對應考綱重點
- AI-900：Regression / Classification / Clustering、ML 核心概念
- AI 應用規劃師：資料處理與分析、機器學習概念、AI 分類原理
🟠 航線 C｜新技術與應用落地
需要理解：AI 要怎麼融入工作流程？
📌對應內容包含：
- No Code / Low Code 概念與限制
- 生成式 AI 的應用領域
- 常見生成式 AI 工具
- 提示工程與整合應用
👉 對應考綱重點
- AI-900：Azure AI 工具、CV / NLP / Generative AI 工作負載
- AI 應用規劃師：GenAI 應用、工具使用與整合
三大航線的閱讀順序(溫馨建議)
- 完全新手：可先從 航線 B（模型與方法） 建立基本語言
- 本身是企業主或管理角色：建議優先 航線 A（決策與治理）
- 已懂觀念、想看工具應用者進入 航線 C（應用落地）
👍航線 B > 航線 A > 航線 C
❤️如果你是第一次看到這個系列，可以從 第一篇概念文 開始，慢慢建立自己的 AI 心智地圖。
❤️未來也會為各大航線製作「文章列表」，期許能趕在2026/3月中旬前完成。
