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現在位置：艾鍗學院＞數位學習＞ IPAS AI應用規劃師能力鑑定課程
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◆ 歡迎企業/學校單位填表索取輔導考照資訊，或撥02-23167736洽詢

3大學習理由  ✔ 拿下iPAS AI應用規劃師證照
理由1 : 優先獲得企業面試/聘用及加薪之機會
iPAS產業人才能力鑑定是經濟部為充裕產業升級轉型所需人才， 整合產官學研能量所建立的鑑定體制。目前有801家以上企業簽署認同，如鴻海、台積電、聯發科、宏達電、華碩電腦等，承諾優先聘用獲證者，代表你的專業能力由政府作保證，更容易獲得企業優先面試/聘用及加薪之機會。

理由2 : 無形專業，有形呈現！獲證讓你的實力和衝勁被看見，獲得晉升機會
身為職場工作者，一樣都要學習提升自己、累積實作經驗，若能留下證照作為成果與憑證，何樂而不為？！ iPAS認證制度依照專業程度分成 : 初級、中級、高級。各級都有明確律定該具備的能力，逐步闖關通過，個人成長的企圖心、積極度看的見，讓你在人海中脫穎而出！

理由3 : AI即未來！所有產業都離不開AI
人工智慧如火如荼發展，整個產業勢必向智慧化靠攏， AI人才需求也倍數增長！或許你短期沒有轉職就業的需求，但身為偌大產業的一份子，勢必會遇到、碰到、用到，或是必須協同、參與、領導相關的產品專案。與其相見恨晚，不如加入學習，掌握先機！
◎ 歡迎企業/學校單位索取輔導考照資訊

鑑測資訊
 
 

※ 如果您已取得 iPAS「巨量資料分析師（初級/中級）」或「機器學習工程師（初級/中級）」證照，只需報考 L21 人工智慧技術應用與規劃，並通過該科目，即可獲得 「AI 應用規劃師（中級）」 證照。

🎯初級
• 鑑測科目
專業級等科目 ( 共2科 )能力指標鑑測資訊
初級 1.人工智慧基礎概論 瞭解該專業的基本知識與技能
具擔任該專業入門水準		 詳見iPAS官網
2.生成式AI應用與規劃
 
專業等級 考試日期 科目時間 題型 鑑定方式 考區
初級

■ 第一次：
115/03/21(六)

■ 第二次：
115/05/16(六)

■ 第三次：
115/08/15(六)

■ 第四次：
115/11/07(六)

■ 第一次：     
09:00~10:15
■ 第二~四次：
13:30~14:45

(科目1：75分鐘)

 單選題 電腦測驗

■ 第一次：
台北、台中、高雄
■ 第二次：
台北、桃園、新竹、台中、
嘉義、台南、高雄、屏東、金門
■ 第三次：
台北、桃園、新竹、台中、
虎尾、台南、高雄、花蓮
■ 第四次：
台北、桃園、新竹、台中、
虎尾、台南、高雄、金門、澎湖

■ 第一次：     
10:45~12:00
■ 第二~四次：
15:15~16:30

(科目2：75分鐘)
🎯中級
• 鑑測科目
專業級等

科目

( 共3科，科目2或科目3擇一報考 )

能力指標鑑測資訊
中級 1.人工智慧技術應用與規劃 具備該專業知識與技能
可應用於實際作業		 詳見iPAS官網

2.大數據處理分析與應用

3.機器學習技術與應用 (2、3擇一)
  ※備註： 中級科目2及科目3可分別報考，取得雙鑑定證書。
專業等級 考試日期 科目時間 題型 鑑定方式

考區
中級

■ 第一次：
115/05/23(六)

■ 第二次：
115/11/14(六)

13:30~15:00

(科目1：90分鐘)

 單選題 電腦測驗 ■ 第一次：
台北、桃園、台中、
高雄、金門、澎湖
 ■ 第二次：
台北、桃園、台中、
高雄、屏東、金門 

15:30~17:00

(科目2或3：90分鐘)

單選題

 電腦測驗


(資料來源 : iPAS官網)

• 建議報考對象 (符合任一項):

初級：

1. 具基本AI概念和知識的學習者
2. 熟悉AI工具導入日常工作者

中級：

1. 具資通訊相關技術能力者
2. 具備AI相關技術開發經驗，或曾參與企業AI應用專案的導入與實施

為什麼選擇艾鍗學院
  • 艾鍗學院擁有豐富的培訓經驗，是全國首家為iPAS AI能力鑑定量身規劃課程的培訓中心，培訓對象包含想要進入相關產業工作的新人，或有2年以上相關工作經驗者，也適合以iPAS證照作為畢業資格之一或是為求職加分的大學生。
  • 本班講師已取得iPAS AI應用規劃師能力鑑定[初級]、[中級]證書，將完整解析iPAS認證題目，帶給學員最有幫助的iPAS應試方針。
鑑定定位 【AI 應用規劃師】
 
iPAS AIAP TA
▲根據iPAS AI應用規劃師能力鑑定簡章重製
 
學習目標
▲本課程旨在培養學員成為合格的AI應用規劃師，具備人工智慧應用的基礎知識、規劃與實施能力，以及解決實際問題的技能，為參加 AI 應用規劃師能力鑑定做好準備。

📌初級目標

  • 掌握人工智慧基本概念與應用場景。
  • 熟悉資料處理及機器學習基礎知識。
  • 了解生成式AI的應用規劃。

📌中級目標

  • 熟悉AI技術架構，具備規劃與部署能力。
  • 掌握生成式AI模型訓練與優化技能。
  • 深入了解大數據處理與機器學習應用。
學習菜單

● 章章精彩、片刻不冷場幫你打穩考取AI應用規劃師能力鑑定所需知識

● 可選擇初級、中級單報或合報

  • 課程所附教材：
    • 線上助教系統
    • 中級另提供程式範例方便理解 (使用Google Colab)
<<初級>>
一、機器學習基礎
1. 人工智慧的技術浪潮
2. 機器學習原理
3. 資料與特徵
4. 資料預處理與視覺化
5. 探索式資料分析(EDA)
6. 如何挑選好的特徵
7. Regularization
8. 評估迴歸模型的效能(MAPE, R2)
9. 評估分類模型的效能(PR, AUC)
 
二、生成式AI基礎知識
1. 生成式AI基本原理
2. 生成式模型架構簡介 (VAE、GAN、Diffusion Models)
3. LLM 與 Transformer 簡介
4. 生成式AI工具應用介紹
5. Prompt 工程與優化
 
三、生成式AI倫理規範
1. AI的倫理挑戰與風險
2. AI隱私保護
3. 生成式AI相關法律
4. AI風險管理與責任歸屬
5. AI在企業與社會中的負責任應用原則
四、AI導入規劃
1. AI佈署與導入
2. No Code / Low Code基本概念
3. AI民主化
 
<<中級>> 
強化更多機器學習/深度學習的知識
Section A：監督式機器學習演算法
  •  
  • 1. 迴歸模型:
      • 線性迴歸
      • Ridge v.s. Lasso 線性迴歸
      • 評估迴歸模型的性能指標
  • 2. 分類模型:
      • Logistic Regression 演算法
      • KNN 演算法
      • 決策樹演算法
      • SVM 演算法與數學原理
      • 評估分類模型的性能指標
  • 3. Ensemble Method
      • Random Forest隨機森林
      • Adaboost
Section B：非監督式機器學習演算法
  • 1. PCA 演算法
  • 2. Clustering:
      • K-means 演算法
      • Hierarchical Method 演算法
  • 3. 強化學習
      • 強化學習的架構
      • Q-learning 演算法
Section C：深度學習
  • 1. 深度學習技術簡介
  • 2. 類神經網路運算模型原理
  • 3. 深度學習建立模型的流程
  • 4. 深度學習框架TensorFlow/Keras 程式架構說明
  • 5. 其他網路結構簡介：RNN/LSTM、CNN
Section D：綜合練習：試題實戰演練

 

     ※ 本課程以AI觀念與實作為導向，精確考試範圍以iPAS官方網站為準

背景知識
  1. 部份內容所提數學僅須高中數學之一般程度。
  2. 有基本的 Python 程式概念有助中級學習影片的理解。
職涯方向
數據分析工程師  |  AI工程師  |  資料科學家  |  機器學習工程師  |  演算法開發工程師  |  AI應用規劃師

 

培訓佳績
  • 感謝台北大學、中央大學、國立台北護理健康大學、輔仁大學、海洋大學、明志科技大學、 真理大學、亞東技術學院等學校肯定
  • 感謝台北大學、中央大學、國立台北護理健康大學、輔仁大學、海洋大學、明志科技大學、 真理大學、亞東技術學院等學校肯定
  • 感謝台北大學、中央大學、國立台北護理健康大學、輔仁大學、海洋大學、明志科技大學、 真理大學、亞東技術學院等學校肯定
  • 感謝台北大學、中央大學、國立台北護理健康大學、輔仁大學、海洋大學、明志科技大學、 真理大學、亞東技術學院等學校肯定
 

專業培訓iPAS考照單位，已有超過200多位的學員通過
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