AI應用規劃師
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台灣第一屆 AI 證照考試結束後，一場令人哭笑不得的「資訊空窗期」才剛開始。從未公告的範圍更新、突襲式信件，到證明至今無法下載，這不只是系統問題，更是制度設計的提醒。
經濟部舉辦114年度AI應用規劃師初級能力鑑定，整理考試心得、官網簡章、能力指標、鑑定範圍、樣題。此外提供作者備考期間用到的工具及Prompt，供大家參考。
企業導入生成式AI時，應如何就技術或工具效能評估、適用解決方案選擇、成本效益分析等，進行相關作業？另外在台灣的經濟部產業發展署《AI導入指引》相關資料等，能為生成式AI導入帶來哪些幫助？
無代碼/低代碼平臺近年來蓬勃發展，提供企業與個人快速開發應用程式的解決方案。此篇文章深入探討無代碼/低代碼的定義、優勢、限制、應用案例及未來趨勢，並列舉多個知名平臺與案例研究，有助於讀者瞭解此技術的價值與潛力。
本文探討無代碼(No-code)與低代碼(Low-code)應用開發平臺的差異與應用。無代碼平臺著重於非技術用戶，透過視覺化介面建構簡單應用程式；低代碼平臺則允許一定程度的程式碼客製化，適用於較複雜的企業級應用。文章比較兩者的優缺點，並探討市場趨勢與未來發展。
鑑別式AI與生成式AI的整合應用日益受到重視，本文探討其在電腦視覺、語音辨識及文本生成的應用，並分析其優勢與挑戰。整合應用能提升系統準確度及多功能性，例如圖像修補、語音辨識系統和聊天機器人的回應，但需考量計算成本及倫理議題。
本文深入探討鑑別式AI的基本原理、運用技術、目的和特性，並與生成式AI進行比較，旨在幫助讀者理解其優勢和侷限性，以利於在實際應用中做出更佳的模型選擇。文章包含詳細的技術解說、應用場景分析及多個可靠來源的佐證，提供全面且深入的鑑別式AI知識。
本文探討機器學習的基本原理及其應用目的。機器學習的基本原理包括數據預處理、模型選擇、訓練、評估和持續學習，以及特徵工程和超參數調優。機器學習可用於預測、分類、聚類、異常檢測等多種目的，應用範圍涵蓋金融、醫療、電商等領域。
