嗨 我是CCChen
iPAS AI應用規劃師-初級 11/01 第四場的考生們, 你們有擬訂新的考試策略了嗎???
題目會不會越來越難?
範圍會不會越來越廣?
AI的知識無邊無際, 要如何有效準備?
新題型會不會考計算題?
明年會不會增加術科考試?
今年一定要考過取證嗎??
📣 #iPAS考證最後黃金機會？！
你知道嗎？根據過往數據，iPAS證照從第四場考試開始，授證率就會被調整到 30%～40% 的專業管控區間，這不只是數字，而是為了維護證照的專業價值與含金量。💎
這意味著什麼？
👉 報考人數愈多，難度愈高。 👉 授證率愈低，機會愈稀有。
🔥 11/01 的第四場，或許就是「最後一個相對高機率」取得證書的關鍵時刻！
錯過了，未來要面對的可能是更嚴格的把關、更艱難的試題、更低的通過率。
✨ 想像一下——在眾人眼中，你是那個提早卡位、成功拿下證書、用專業實力開啟職涯新篇章的人。這份證照，未來會成為你履歷上最亮眼的一筆。
⚡️ 你還在觀望嗎？
👉 趁現在，為自己搶下這張專業入場券！ 👉 11/01，把握黃金時刻，讓證書屬於你！
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🎯 準備考 iPAS 的你，絕不能錯過！
08/16 的第三場考試剛落幕，CCChen特別整理了 題目深度剖析與重點方向，只為了幫助你在 11/01 的第四場考試能夠更有把握。📚✍️
💡 為什麼這份分析很重要？
因為 iPAS 從第四場開始，往往是難度上升、通過率下降的關鍵分水嶺。懂得題目趨勢的人，就能比別人快一步抓到方向！
🔥 這篇內容會帶你：
✔ 看懂第三場題目的出題邏輯 ✔ 掌握下一場可能延伸的知識範疇 ✔ 建立更精準的備考策略
✨ 想像一下，如果你比其他考生更早知道方向、更早找到重點，第四場考試就不再只是挑戰，而是你證照到手的最佳契機。
👉 別再盲目準備了，趕快來看「08/16 第三場考試題目分析」，讓 11/01 成為你證照上榜的日子！
#iPAS #考試攻略 #題目分析 #考前必讀 #證照衝刺
📘 08/16 第三場考題深入分析
科目一：人工智慧基礎概論
1. 批次推論（Batch Inference）
- 核心概念：一次性將大量資料丟給模型做「離線/定期推論」，強調高吞吐量，不強調即時性。
- 應用場景：
- 報表生成（每日交易報告）
- 品質檢測（如玻璃瓶批量瑕疵檢測）
- 離線推薦（電商每日推薦清單）
- 考點陷阱：容易與 即時推論 Online Inference 混淆（如金融交易詐欺偵測 → 必須即時）。
2. EDA（探索性資料分析）
- 重點：透過圖表/統計量檢視數據分布、離群點、缺失值。
- 應用情境題：可能提供不同圖表（如散佈圖 vs 長條圖），問哪一個最適合觀察變數關係。
- 專業補充：EDA 是機器學習前的必要步驟，連結「資料品質 → 模型表現」。
3. AI產品與系統評測中心（數發部）
- 角色定位：第三方驗證/檢測/認證機構。
- 關注面向：準確性、安全性、公平性、合規性。
- 考點方向：問「哪一項不是其功能」 → 若選項涉及「商業推廣/銷售」，通常是干擾選項。
4. AI Act 高風險應用題
- 情境：公司以語音分析判斷員工升遷。
- 歐盟 AI Act Annex III：明確規範招聘、升遷、績效評估屬於 高風險 AI。
- 專業補充：台灣考題常連結「Responsible AI」與「金融業 AI 指引」，屬於法規跨題。
5. 特徵工程題
- 題目方向：從「姓名、年資、科別、是否當主管」中，選出適合作為特徵。
- 分析：
- 「姓名」屬於識別資訊，不具預測力。
- 「年資、科別、是否主管」具可解釋性與預測力。
- 考點提醒：考生要能分辨 Feature（輸入） vs Label（輸出目標）。
科目二：生成式 AI 應用與規劃
1. No code / Low code 工具辨識
- 重點：出題會放幾個「看似 AI 工具」的名稱。
- 陷阱：像 GitHub、VS Code 本身不是 No code/Low code 平台。
2. RAG 與微調
- 區別：
- RAG：結合外部知識檢索 → 增強生成準確性。
- 微調：調整模型參數 → 適應特定領域。
- 常考結合題：問「哪個最適合快速應用？哪個適合長期優化？」
3. 溫度參數調整題
- 案例：AI 客服系統回答專業條款時幻覺多，日常對話自然。
- 正解：將溫度調至 0.1~0.3，提升穩定性與嚴謹度。
- 補充：
- 高溫度 → 發散/創意
- 低溫度 → 嚴謹/可控
- 出題陷阱：選項會放「增加 batch size」混淆考生。
4. MCP（Model Context Protocol）
- 用途：多工具、多模型間的 上下文協同協作協議。
- 應用：AI Agent 之間共享知識，支援跨平台協作。
- 考點：此為 2025 年最新熱門名詞，可能會成為後續考試常考點。
5. 台灣本土 LLM 測資集
- TTQA：Taiwan Text Question Answering Dataset。
- 出題方向：考「哪個屬於本土數據集」。
🎯 總結：第三場考試趨勢
- 題目難度提升 → 強調 AI 實務應用、技術原理、跨領域整合。
- 新增知識點 → GRPO、MCP、TTQA、AI Agents，反映最新 AI 發展。
- 情境題比例高 → 要能把「公式+技術」轉換到「應用案例」。
- 混合型題目 → 法規 + 技術 (AI Act + Feature Engineering)，或 模型 + 實務 (RAG + 微調)。
後續11/01 第四場的準備建議:
- 根據官網公告的評鑑主題與評鑑內容+第一場與第二場的題目方向, 確實把基礎概念學習紮實, 確保基本題+送分題可以得分20~30分基本盤.(基本的要學好)
- 根據08/16 第三場 難度提升的題目方向, 針對已有考試的重要名詞考點, 進一步釐清觀念與加強學習.(有考出來的要知道)
- 對於11/01 第四場的準備建議: 提升學習範圍的廣度與內容的深度, 參考08/16 第三場 題目難度, 針對考點進行平行展開與垂直加強. (再讀更多更廣)
- 不斷持續優化AI模擬出題的提示詞技巧, 有針對性的優化修正, 生成更精準與真實的擬真練習題目, 導入出題邏輯+題型設計.
🎯 11/01應考建議
- 官方教材與講義和V3 版筆記已經不足應付題目難度：第三場新增知識點（GRPO/PPO、MCP、TTQA、Agent 協作）。
- 新增多情境混合題：需能把「理論公式 → 應用案例」融會貫通做連結。
- 專注在誤差指標、資料處理、AI Act、Agent 應用，因為這些新興技術名詞跨多題出現。
- 科目二強調最新AI工具與應用框架（Dify、AutoGen、LLaMA Factory、TTQA）。
我會不斷的優化與進步, 嘗試更好的AI技術來整理考試筆記,
運用更強大的分析與彙整技巧,持續更新筆記的專業度與猜題命中率.
根據 08/16 第三場考題方向，進一步延伸出 「平行擴展」（同類型或同層級的知識點，擴展 breadth）與 「垂直包含」（更深層次、細節化的子技術，深化 depth）考點來掌握潛在出題方向。
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