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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
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
 
 

※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》

 
🎯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: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
第二、四次:
台北、桃園、新竹、台中、雲林、台南、高雄、澎湖、金門

15:15~16:30

(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: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)

• 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

  • 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
 
初級
 
 
一、人工智慧基礎概論
1. 人工智慧概念
  • ●  AI的定義與分類
  • ●  AI在倫理、隱私與安全方面的挑戰
2. 資料處理基礎
  • ●  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
  •       iPAS ML linear regression
  • ●  資料隱私與安全實踐
3. 機器學習基礎
  • ●  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
  •       iPAS ML linear regression
4. 生成式AI與鑑別式AI
  • ●  鑑別式AI與生成式AI的基本原理
  • ●  生成式AI應用案例剖析
 
二、生成式AI應用與規劃
1. No Code / Low Code工具基礎
  • ●  No Code / Low Code的基本概念
  • ●  工具應用優勢與限制
2. 生成式AI工具應用
  • ●  常見工具介紹(如ChatGPT、Gemini、Copilot)
  • ●  工具操作實務與選擇技巧
3. 生成式AI導入規劃
  • ●  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
 
三、【初級】iPAS AI應用規劃師試題詳解
AI應用規劃師考試樣題詳解
AI應用規劃師模擬考題詳解
 
中級
 
 
一、人工智慧技術應用與規劃
1. AI技術框架
  • ●  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
2. AI導入規劃
  • ●  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
3. 系統整合與部署
  • ●  數據準備與模型選擇
  • ●  AI系統整合與測試部署
二、大數據處理分析與機器學習技術應用
1. 基礎數學
  • ●  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
2. 大數據技術與工具
  • ●  數據收集、儲存與清理
  • ●  數據可視化工具應用
3. 大數據在AI中的應用
  • ●  資料驅動AI模型優化
  • ●  隱私保護與合規實踐
4. 機器學習建模與優化
  • ●  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
5. 機器學習與深度學習應用
  • ●  深度學習框架與實例分析
  • ●  AI應用場景解決方案
 
 
三、【中級】iPAS AI應用規劃師試題詳解
AI應用規劃師考試樣題詳解
AI應用規劃師模擬考題詳解
 
 
 

※ 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。
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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