◆ 歡迎企業/學校單位填表索取輔導考照資訊,或撥02-23167736洽詢
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
※自114年起,經濟部規劃「AI應用規劃師」能力鑑定初級/中級。原iPAS「巨量資料分析師」與「機器學習工程師」能力鑑定項目整合至中級「AI應用規劃師」的評鑑科目中,原鑑定考試科目可依規定抵免「AI應用規劃師」中級考試科目,相關抵免辦法與說明,請參考《AI應用規劃師-中級考試科目抵免說明》
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:114/03/22(六) 第二次: 114/05/03(六) 第三次:114/08/16(六) 第四次:114/11/01(六) |
13:30~14:45 (75分鐘) |
單選題 | 電腦測驗 |
第一、三次:台北、桃園、新竹、台中、雲林、台南、高雄 |
15:15~16:30 (75分鐘) |
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:114/05/17(六) 第二次:114/11/08(六) |
13:30~15:00 (90分鐘) |
單選題 | 電腦測驗 | 第一次考試:台北、台中、高雄、澎湖 第二次考試:台北、台中、高雄、金門 |
15:30~17:00 (90分鐘) |
單選題 |
電腦測驗 |
(資料來源 : iPAS官網)
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
- 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。
- 本班講師將完整解析iPAS認證題目,帶給學員最有幫助的iPAS應試方針。
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📌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。
● 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
- 課程所附教材:
- 完整範例程式碼 (使用Google Colab)
- 實體紙本講義
- 線上助教系統
- ● AI的定義與分類
- ● AI在倫理、隱私與安全方面的挑戰
- ● 資料收集與來源分析
- ● 資料清洗與視覺化技術
- ▼視覺化工具: Matplotlib
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- ● 資料隱私與安全實踐
- ● 機器學習原理及其作用
- ● 常見機器學習模型介紹
- ▼迴歸模型 - 線性迴歸
-
- ● 鑑別式AI與生成式AI的基本原理
- ● 生成式AI應用案例剖析
- ● No Code / Low Code的基本概念
- ● 工具應用優勢與限制
- ● 常見工具介紹(如ChatGPT、Gemini、Copilot)
- ● 工具操作實務與選擇技巧
- ● 導入需求分析與資源分配
- ● 試用測試與風險管理
- ● 初步規劃與實施案例分享
- ● 自然語言處理與生成式AI技術應用
- ● 電腦視覺與多模態應用實例
- ● 業務需求分析與技術適配性評估
- ● AI應用架構設計與資源分配
- ● 導入風險管理與效益評估
- ● 數據準備與模型選擇
- ● AI系統整合與測試部署
- ● 機率與統計基礎
- ● 敘述性統計與資料摘要
- ● 線性代數與機率統計應用
- ● 數據收集、儲存與清理
- ● 數據可視化工具應用
- ● 資料驅動AI模型優化
- ● 隱私保護與合規實踐
- ● 機器學習特徵工程
- ● 模型選擇、訓練與參數調校
- ● 模型效能測試與優化技巧
- ● 深度學習框架與實例分析
- ● AI應用場景解決方案
※ 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
- 部份內容所提數學僅須高中數學之一般程度。
- 有基本的 Python 程式概念。
- 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
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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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