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iPAS - AI應用規劃師中級應鑑指南(人工智慧技術應用與規劃、機器學習技術與應用)含AIE國際認證：MLAE機器學習應用工程師(Expert Level) - 最新版- 附贈MOSME

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章節 總題數 選擇 試題預覽
第1篇　人工智慧技術應用與規劃（iPAS中級科目1） 377 377
主題1　AI相關技術應用 158 158
第1章　自然語言處理（NLP）技術與應用 40 40
第2章　電腦視覺技術與應用 40 40
第3章　生成式AI技術與應用 42 42
第4章　多模態人工智慧應用 36 36
主題2　AI導入評估規劃 124 124
第5章　AI導入評估 45 45
第6章　AI導入規劃 44 44
第7章　AI風險管理 35 35
主題3　AI技術應用與系統部署 95 95
第8章　數據準備與模型選擇──以生成式AI為例 50 50
第9章　AI技術系統集成與部署──以生成式AI為例 45 45
第2篇　機器學習技術與應用（iPAS中級科目3） 397 397
主題1　機器學習基礎數學 75 75
第1章　機率/統計之機器學習基礎應用 24 24
第2章　線性代數之機器學習基礎應用 24 24
第3章　數值優化技術與方法 27 27
第4章　機器學習原理與技術 36 36
第5章　常見機器學習演算法 35 35
第6章　深度學習原理與框架 34 34
主題3　機器學習建模與參數調校 146 146
第7章　數據準備與特徵工程 38 38
第8章　模型選擇與架構設計 38 38
第9章　模型訓練、評估與驗證 35 35
第10章　模型調整與優化 35 35
主題4　機器學習治理 71 71
第11章　數據隱私、安全與合規 36 36
第12章　演算法偏見與公平性 35 35
附錄 AIE國際認證：MLAE機器學習應用工程師Expert Level（試題來源整合自各章節習題） 300 300
領域範籌01 AI相關技術應用 60 60
領域範籌02 AI導入評估規劃 48 48
領域範籌03 AI技術應用與系統部署 45 45
領域範籌04 機器學習基礎數學 27 27
領域範籌05 機器學習與深度學習 38 38
領域範籌06 機器學習建模與參數調校 58 58
領域範籌07 機器學習治理 24 24
擴增 代理式AI 400 400
1-1 代理式AI定義與分類 40 40
1-2 代理式AI治理概念 23 23
2-1 代理式AI資料基本概念與來源 20 20
2-2 代理式AI資料整理與分析流程 20 20
2-3 代理式AI資料隱私與安全 20 20
3-1 代理式AI機器學習基本原理 20 20
3-2 代理式AI常見的機器學習模型 28 28
4-1 生成式AI與代理式AI基本原理 25 25
4-2 生成式AI與代理式AI整合應用 35 35
5-1 代理式AI與LCNC基本概念 20 20
5-2 代理式AI與LCNC整合應用 25 25
6-1 代理式AI應用領域與常見工具 24 24
6-2 如何善用代理式AI工具 20 20
7-1 代理式AI導入評估 25 25
7-2 代理式AI導入規劃 25 25
7-3 代理式AI風險評估 30 30

學習資源列表
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影音教學
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章節 總題數 選擇 自我練習
第1篇　人工智慧技術應用與規劃（iPAS中級科目1） 377 377
主題1　AI相關技術應用 158 158
第1章　自然語言處理（NLP）技術與應用 40 40
第2章　電腦視覺技術與應用 40 40
第3章　生成式AI技術與應用 42 42
第4章　多模態人工智慧應用 36 36
主題2　AI導入評估規劃 124 124
第5章　AI導入評估 45 45
第6章　AI導入規劃 44 44
第7章　AI風險管理 35 35
主題3　AI技術應用與系統部署 95 95
第8章　數據準備與模型選擇──以生成式AI為例 50 50
第9章　AI技術系統集成與部署──以生成式AI為例 45 45
第2篇　機器學習技術與應用（iPAS中級科目3） 397 397
主題1　機器學習基礎數學 75 75
第1章　機率/統計之機器學習基礎應用 24 24
第2章　線性代數之機器學習基礎應用 24 24
第3章　數值優化技術與方法 27 27
第4章　機器學習原理與技術 36 36
第5章　常見機器學習演算法 35 35
第6章　深度學習原理與框架 34 34
主題3　機器學習建模與參數調校 146 146
第7章　數據準備與特徵工程 38 38
第8章　模型選擇與架構設計 38 38
第9章　模型訓練、評估與驗證 35 35
第10章　模型調整與優化 35 35
主題4　機器學習治理 71 71
第11章　數據隱私、安全與合規 36 36
第12章　演算法偏見與公平性 35 35
附錄 AIE國際認證：MLAE機器學習應用工程師Expert Level（試題來源整合自各章節習題） 300 300
領域範籌01 AI相關技術應用 60 60
領域範籌02 AI導入評估規劃 48 48
領域範籌03 AI技術應用與系統部署 45 45
領域範籌04 機器學習基礎數學 27 27
領域範籌05 機器學習與深度學習 38 38
領域範籌06 機器學習建模與參數調校 58 58
領域範籌07 機器學習治理 24 24
擴增 代理式AI 400 400
1-1 代理式AI定義與分類 40 40
1-2 代理式AI治理概念 23 23
2-1 代理式AI資料基本概念與來源 20 20
2-2 代理式AI資料整理與分析流程 20 20
2-3 代理式AI資料隱私與安全 20 20
3-1 代理式AI機器學習基本原理 20 20
3-2 代理式AI常見的機器學習模型 28 28
4-1 生成式AI與代理式AI基本原理 25 25
4-2 生成式AI與代理式AI整合應用 35 35
5-1 代理式AI與LCNC基本概念 20 20
5-2 代理式AI與LCNC整合應用 25 25
6-1 代理式AI應用領域與常見工具 24 24
6-2 如何善用代理式AI工具 20 20
7-1 代理式AI導入評估 25 25
7-2 代理式AI導入規劃 25 25
7-3 代理式AI風險評估 30 30
總計 1474 1474

影音教學
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章節 總題數 選擇 自我練習
第1篇　人工智慧技術應用與規劃（iPAS中級科目1） 377 377
主題1　AI相關技術應用 158 158
第1章　自然語言處理（NLP）技術與應用 40 40
第2章　電腦視覺技術與應用 40 40
第3章　生成式AI技術與應用 42 42
第4章　多模態人工智慧應用 36 36
主題2　AI導入評估規劃 124 124
第5章　AI導入評估 45 45
第6章　AI導入規劃 44 44
第7章　AI風險管理 35 35
主題3　AI技術應用與系統部署 95 95
第8章　數據準備與模型選擇──以生成式AI為例 50 50
第9章　AI技術系統集成與部署──以生成式AI為例 45 45
第2篇　機器學習技術與應用（iPAS中級科目3） 397 397
主題1　機器學習基礎數學 75 75
第1章　機率/統計之機器學習基礎應用 24 24
第2章　線性代數之機器學習基礎應用 24 24
第3章　數值優化技術與方法 27 27
第4章　機器學習原理與技術 36 36
第5章　常見機器學習演算法 35 35
第6章　深度學習原理與框架 34 34
主題3　機器學習建模與參數調校 146 146
第7章　數據準備與特徵工程 38 38
第8章　模型選擇與架構設計 38 38
第9章　模型訓練、評估與驗證 35 35
第10章　模型調整與優化 35 35
主題4　機器學習治理 71 71
第11章　數據隱私、安全與合規 36 36
第12章　演算法偏見與公平性 35 35
附錄 AIE國際認證：MLAE機器學習應用工程師Expert Level（試題來源整合自各章節習題） 300 300
領域範籌01 AI相關技術應用 60 60
領域範籌02 AI導入評估規劃 48 48
領域範籌03 AI技術應用與系統部署 45 45
領域範籌04 機器學習基礎數學 27 27
領域範籌05 機器學習與深度學習 38 38
領域範籌06 機器學習建模與參數調校 58 58
領域範籌07 機器學習治理 24 24
擴增 代理式AI 400 400
1-1 代理式AI定義與分類 40 40
1-2 代理式AI治理概念 23 23
2-1 代理式AI資料基本概念與來源 20 20
2-2 代理式AI資料整理與分析流程 20 20
2-3 代理式AI資料隱私與安全 20 20
3-1 代理式AI機器學習基本原理 20 20
3-2 代理式AI常見的機器學習模型 28 28
4-1 生成式AI與代理式AI基本原理 25 25
4-2 生成式AI與代理式AI整合應用 35 35
5-1 代理式AI與LCNC基本概念 20 20
5-2 代理式AI與LCNC整合應用 25 25
6-1 代理式AI應用領域與常見工具 24 24
6-2 如何善用代理式AI工具 20 20
7-1 代理式AI導入評估 25 25
7-2 代理式AI導入規劃 25 25
7-3 代理式AI風險評估 30 30
總計 1474 1474

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