iPAS AI應用規劃師證照旨在強化全民的人工智慧素養，提升整體社會在AI應用上的競爭力與發展潛力。隨著AI廣泛滲透教育、醫療、製造、金融等產業，各界皆需能理解並善用AI的專業人才。本證照不僅面向技術人員，更強調全民參與，使不同背景的學習者皆能掌握AI基礎知識與實務應用。
透過本書，學習者可循序漸進地建立知識架構，從人工智慧與機器學習核心概念，到AI規劃與應用的實務操作，皆能有效掌握。同時，結合作者設計的ChatGPT小助手，考生在練習題與模擬測驗中可獲得即時引導與答題技巧，提升學習效率與熟練度。
本書亦特別強調AI倫理與風險管理，涵蓋資料隱私、安全性與公平性，確保AI應用符合社會期待與永續發展。透過本書的學習與演練，考生不僅能順利取得證照，更能成為推動全民AI力的重要力量。
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※推薦文
推薦序之一
在這個數位化與人工智慧（AI）迅速發展的時代，AI技術已不僅是科技領域的突破，更已成為各行各業數位轉型和創新的核心驅動力。隨著AI技術在全球範圍內的快速普及，對專業人才的需求持續攀升。在這樣的背景下，我有幸作為經濟部AI人才培訓計畫的一員，與黃老師深入合作，這段時間讓我深刻感受到他在AI領域的專業能力與獨特的教學風格。
黃老師不僅是一位技術專家，更是學員與企業數位轉型過程中的重要推動者。他的教學方法給我留下了深刻的印象。他能夠將人工智慧的核心概念與技術，通過簡單、清晰的方式傳遞給學員，讓新手也能快速掌握。黃老師的課程內容非常實用，專注於如何將AI應用於實際業務場景中，無論是企業內部的專業人員，還是初次接觸AI領域的學員，黃老師都能針對他們的需求，提供量身訂製的學習方案，幫助學員真正掌握AI技術，並能在職場上立即應用以解決具體問題。
作為一起教授AI應用規劃師課程的同事，我特別欣賞黃老師在與學員互動時展現出的耐心與熱情。他對學員的需求非常關注，總是能根據每位學員的背景、經驗和學習節奏，調整教學內容與方式。這樣的教學方式不僅讓學員在短時間內掌握知識，還能激發他們的創新思維，鼓勵他們在學習過程中提出問題及深入探討。這樣的學習環境不僅幫助學員提升專業技能，也讓他們對AI的未來應用充滿信心和熱情。
此外，黃老師的課程亦非常重視實踐應用。他的課堂上，學員不僅學到AI的理論，還會有很多實際操作的機會，使得所學知識與真實的業務需求對接並解決實際問題。無論是關於數據分析、預測模型還是自動化流程，黃老師都能帶領學員深入了解每一個環節，並通過案例分析，幫助學員更好地掌握AI技術的實際應用。
在我們的合作過程中，黃老師不僅關注學員的知識掌握，還非常重視與學員之間建立深厚的信任關係。他始終耐心聆聽學員的疑問，並提供細緻的指導，讓學員在學習過程中感受到支持與激勵。這樣的教學態度讓每位學員在課程結束後，感受到的不僅是知識的積累，更是自信心的提升。
總結而言，黃老師是一位擁有深厚專業知識的AI技術專家，更是一位能激發學員潛力、提升專業能力的卓越教育者。他的教學方法與對學員的關心使他在AI領域成為了不可多得的領導者。我強烈推薦黃老師，無論是個人想要提升AI技術，或是企業希望進行數位轉型，他的專業指導都將助您邁向成功。在未來的數位時代中，黃老師的課程必將為學員和企業帶來持久的價值。
敏實科技大學副校長
林文燦
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黃朝健
早年投注於觸控IC和觸控模組的研發，從人因的互動設計開始進入科技業；後來負笈歐陸留學，指導教授為符號計算大師Burno Buchberger教授，同時也受業於Sepp Hochreiter教授的實驗室，後來在Hagenberg SoftwarePark的RISC公司實習，以醫療影像的研究為主，因疫情輾轉返台，遂協助大型製造業進行智慧製造的轉型，目前也受邀於雲嘉南分署、聯成電腦等企業界任教。
學經歷：
￭ MSc.Informatics Johannes Kepler University of Linz
￭ 中華民國內部稽核協會 講師
￭ 經濟部產發署AI公版教材 講師
￭ 數發部AI GO 講師
￭ 勞動部雲嘉南分署 講師
￭ 正修科大業界偕同專家
￭ 嘉南藥理大學兼任講師
￭ 聯成電腦講師
￭ 教育部部定講師
￭ 天地人文創平台線上課程 講師
￭ 伽碩職業訓練中心講師
￭ 國立政治大學 技師
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A. 考試規則與內容說明
A.1 考試時間
A.2 應考科目說明
A.3 考試範圍與內容說明
A.4 考情分析
B. 初級考科一：人工智慧基礎導論
B.1 人工智慧概念
B.2 初級資料處理與分析概念
B.3 機器學習
B.4 鑑別式AI與生成式AI
C. 初級考科二：生成式AI應用與規劃
C.1 No-Code/Low-Code概念
C.2 生成式AI應用領域與工具使用
C.3 生成式AI導入評估規劃
D. 中級考科一：人工智慧技術應用與規劃
D.1 AI相關技術應用
D.2 AI導入評估規劃
D.3 AI技術應用與系統部署
E. 中級考科二：大數據處理分析與應用
E.1 機率統計基礎
E.2 大數據處理技術
E.3 大數據分析方法與工具
E.4 大數據在人工智慧之應用
F. 中級考科三：機器學習技術與應用
F.1 機器學習基礎數學
F.2 機器學習與深度學習
F.3 機器學習建模與參數調校
F.4 機器學習治理
F.5 機器學習運作流程
F.6 機器學習運作流程仿真考題
G. 推薦讀書書目
H. 即時考情整理
附錄I. iPAS AI應用規劃師考前重點整理
附錄II. 使用chatGPT小幫手
附錄III. 樣題與試題整理
I. 最新試題解析
附錄I. 機器學習技術與應用（中級）
附錄II. 生成式AI應用與規劃（初級）
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5R89-114年_AI應用規劃師_補充講義_20251107_黃朝健.PDF
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