TD4530 iPAS AI 應用規劃師(中級)培訓班 - 列印 - 財團法人中國生產力中心線上商城

課程介紹
- 歡迎加入官方LINE諮詢課程問題。ID:@274aywrg
  
  本課程專為希望取得 iPAS AI應用規劃師（中級）認證的學習者設計，旨在幫助學員掌握將人工智慧技術轉化為實際商業價值的能力，填補技術理論與產業應用間的落差。內容涵蓋當前最關鍵的技術領域，包括自然語言處理、電腦視覺、生成式 AI 及多模態應用。課程不僅止於技術介紹，更深入探討 AI 導入企業時的評估、規劃與風險管理，並教授從數據準備、模型選擇到系統集成與部署的完整流程，協助學員掌握 AI 專案落地的全貌。
  
  完成本課程後，學員將：
  ✅ 具備人工智慧與機器學習的基礎知識
  ✅ 能夠操作與應用生成式 AI 工具
  ✅ 熟悉資料處理、分析與可視化技巧
  ✅ 能夠運用 No Code / Low Code 工具開發 AI 解決方案
  ✅ 了解 AI 應用導入的規劃與風險管理
  ✅ 為 IPAS AI 應用規劃師（中級）考試做好準備 ✅ 提升職場競爭力，獲取 AI 技能的認證與應用能力
  
  『經濟部iPAS AI應用規劃師 (中級)能力鑑定』（考試日期依據iPAS公告）
  
  課程將從經濟部iPAS產業人才能力鑑定重點出發，課程內容針對iPAS AI應用規劃師關鍵能力、鑑定重點、輔助教材說明，具備進入該專業人員之入門水準，提升學員進入從事 AI應用規劃師相關職務。
  
  ※ 提醒您，經濟部對 iPAS AI應用規劃師(中級)能力鑑定考試須自行個別報名，謝謝您!
  
  ※ iPAS AI應用規劃師-初級能力鑑定考試相關資訊請按此https://www.ipas.org.tw/AIAP
  
  Ø及格標準：
  每科100分，成績計算以四捨五入方式取整數，達 70分為及格。
  Ø成績保留：
  保留及格單科成績自應考日起三年有效。
  1. 同時報考同一級等之所有科目，平均達 70分，且每科成績不得低於 60分。
  2. 非同時報考同一級等之所有科目，每科皆達 70
課程大綱
- 人工智慧技術應用與規劃
  • 自然語言處理技術與應用
  • 電腦視覺技術與應用
  • 生成式AI技術與應用
  • 多模態人工智慧應用
  
  AI導入評估規劃
  • AI導入評估
  • AI導入規劃
  • AI風險管理
  
  AI技術應用與系統部署
  • 數據準備與模型選擇
  • AI技術系統集成與部署
  
  大數據處理分析與應用
  機率統計基礎
  • 敘述性統計與資料摘要技術
  • 機率分佈與資料分佈模型
  • 假設檢定與統計推論
  
  大數據處理技術
  • 數據收集與清理
  • 數據儲存與管理
  • 數據處理技術與工具
  
  大數據分析方法與工具
  • 統計學在大數據中的應用
  • 常見的大數據分析方法
  • 數據可視化工具
  
  大數據在人工智慧之應用
  • 大數據與機器學習
  • 大數據在鑑別式AI中的應用
  • 大數據在生成式AI中的應用
  • 大數據隱私保護、安全與合規
  
  機器學習技術與應用
  機器學習基礎數學
  • 機率/統計之機器學習基礎應用
  • 線性代數之機器學習基礎應用
  • 數值優化技術與方法
  
  機器學習與深度學習
  • 機器學習原理與技術
  • 常見機器學習演算法
  • 深度學習原理與框架
  
  機器學習建模與參數調校
  • 數據準備與特徵工程
  • 模型選擇與架構設計
  • 模型訓練、評估與驗證
  • 模型調整與優化
  
  機器學習治理
  • 數據隱私、安全與合規
  • 演算法偏見與公平性
  
  考試重點複習&模擬測驗(含拆解考題、建立AI知識庫、AI運用)
課程對象
- 1.對 AI 有興趣的學習者（不限專業背景）
  2.希望取得 IPAS AI應用規劃師（中級）證書者
  3.企業內部希望導入 AI 技術的管理人員
  4.IT 相關從業人員，希望提升 AI 規劃與應用能力
  5.學生與職場新鮮人，增強 AI 競爭力
課程效益
- 一、人工智慧技術應用與規劃課程（L21）：
  
  ‧ 熟悉AI相關技術框架，具備根據需求選擇合適技術進行應用開發的能力
  
  ‧ 能夠根據業務需求分析適合的AI技術，進行技術可行性評估，設計符合需求的應用架構，並綜合考慮資源配置、技術適配性與實施可行性
  
  ‧ 熟悉AI模型的訓練流程，包括數據處理、模型調參與效果評估等，確保模型性能符合應用要求，並能夠針對實際情況進行必要的優化與改進
  
  二、大數據處理分析與應用課程（L22）：
  
  ‧ 瞭解機率與統計的基礎知識，並能將其應用於數據分析過程，以確保數據處理與分析結果的準確性
  
  ‧ 具備使用大數據處理技術與分析方法的能力，熟悉如何使用工具進行數據視覺化，並能深入挖掘數據中的洞察
  
  ‧ 具備評估大數據在AI 應用中的效益的能力，能夠規劃如何利用大數據優化與增強 AI 模型的應用效果
  
  三、機器學習技術與應用課程（L23）：
  
  ‧ 熟悉機器學習中所需的基本數學知識，包括線性代數、微積分、機率和統計等，能夠理解算法的運作原理並正確應用於模型開發
  
  ‧ 具備建構、訓練與調校模型的能力，能選擇合適的算法，進行特徵工程，並優化模型參數，以提升模型的精確度與效能
  
  ‧ 瞭解機器學習與深度學習的概念、方法和技術差異，能夠根據不同類型的AI解決方案選擇並應用最適合的技術
主辦單位
- 中國生產力中心經管學習發展組