iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定考 2 科：
L11 人工智慧基礎概論與L12 生成式 AI 應用與規劃。
涵蓋 7 個評鑑主題、16 項評鑑內容，每科 75 分鐘，題型為單選題。
- 考試科目
- 2
- L11 + L12
- 題型
- 單選
- 官方題庫
- 每科題數
- 50
- 題
- 每科時間
- 75
- 分鐘
- 評鑑主題
- 7
- 個
- 評鑑內容
- 16
- 項
初級能力鑑定：考試範圍
L11 人工智慧基礎概論
L111｜人工智慧概念
| 代號 | 評鑑內容 | 說明 | 術語連結 |
| L11101 | AI 的定義與分類 | AI 定義、弱 AI vs 強 AI vs 超 AI 分類、三大 AI 浪潮 | 人工智慧 → |
| L11102 | AI 治理概念 | 框架、歐盟、數位發展部手冊、金管會指引、AI 風險評估 | AI治理 → |
L112｜資料處理與分析概念
| 代號 | 評鑑內容 | 說明 | 術語連結 |
| L11201 | 資料基本概念與來源 | 大數據、資料型態與結構 | 大數據 → |
| L11202 | 資料整理與分析流程 | 資料收集、清理、特徵工程、資料標準化 | 特徵工程 → |
| L11203 | 資料隱私與安全 | PDPA 個資保護法告知義務、差分隱私、資料匿名化 | 資料隱私 → |
L113｜機器學習概念
| 代號 | 評鑑內容 | 說明 | 術語連結 |
| L11301 | 機器學習基本原理 | 模型訓練與泛化機制 | 機器學習 → |
| L11302 | 常見的機器學習模型 | 監督式、非監督式、半監督式、強化式、多模態、深度學習 | 監督式學習 → |
L114｜鑑別式 AI 與生成式 AI 概念
| 代號 | 評鑑內容 | 說明 | 術語連結 |
| L11401 | 鑑別式 AI 與生成式 AI 的基本原理 | 模型部署與效能管理、技術測試與驗證 | 生成式 AI → |
| L11402 | 鑑別式 AI 與生成式 AI 的整合應用 | 電腦視覺、語音辨識、生成技術 | 電腦視覺 → |
L12 生成式 AI 應用與規劃
L121｜No code / Low code 概念
| 代號 | 評鑑內容 | 說明 | 術語連結 |
| L12101 | No Code / Low Code 的基本概念 | 工具本身的基本認知與基礎概念 | 低程式碼 → |
| L12102 | No Code / Low Code 的優勢與限制 | 一般基本的理論知識與實際各場域應用 | 無程式碼 → |
L122｜生成式 AI 應用領域與工具使用
| 代號 | 評鑑內容 | 說明 | 術語連結 |
| L12201 | 生成式 AI 應用領域與常見工具 | 文本、圖像、聲音；OpenAI API、ChatGPT、Midjourney、Copilot Studio、GitHub Copilot、Cursor、Gemini | 生成式 AI → |
| L12202 | 如何善用生成式 AI 工具 | 提示工程（提示詞框架、設計與優化）、RAG、AI 工具整合 | 提示工程 → |
L123｜生成式 AI 導入評估規劃
| 代號 | 評鑑內容 | 說明 | 術語連結 |
| L12301 | 生成式 AI 導入評估 | 技術效能評估、成本效益分析、AI 代理；《AI 導入指引》 | AI 代理 → |
| L12302 | 生成式 AI 導入規劃 | 目標設置、資源分配、導入策略、因應措施、測試 | 成本效益分析 → |
| L12303 | 生成式 AI 風險管理 | 倫理風險、資料安全隱私與合規性、風險影響 | 人工智慧倫理 → |