試試你能考過「iPAS AI 應用規劃師初級檢定」嗎？

前幾天跟人聊到 AI 對職涯的影響，才知道經濟部有個 iPAS (Industry Professional Assessment System 產業人才能力鑑定)，是經濟部產業發展署在推的國家級職能證照體系，涵蓋電子通訊、機械、資訊、綠能、生技等多領域證照，而其中有個 AI 應用規劃師被歸屬為跨領域，目前有初級跟中級兩種證照：

• 初級重點在人工智慧基礎概念、資料處理、機器學習原理，以及生成式AI應用與規劃，適合非資工背景、行政與企劃職等入門者。
• 中級強調 AI 技術應用與規劃、大數據分析與機器學習實作，培養能評估導入方案與風險管理的專業規劃能力。

檢定採電腦化測驗、單選題為主，各科滿分 100 分，70 分及格，考過會拿到證書。中級則五年後需要累積 48 小時訓練時數(或用工作經驗折抵)換發：

iPAS 網站上有去年的考古題 PDF 可下載，看了題目，評估自己這兩年進修，有點生成式 AI 及資料探勘演算法基礎(至少知道 CNN/RNN/KNN 😛)，加上題目並不刁鑽(畢竟初級設定的對象是以非資工背景、行政與企劃職等入門者)，我應該有機會不準備直接考過，便想測測自己的 AI 知識儲備有沒有達到國家標準 XD

把 PDF 印出來寫太無趣，不合程式魔人的人設。花了一晚上跟 Github Copilot 一起把 PDF 文件轉成互動式測驗網頁。(噗，我覺得寫程式的部分比考試與研究 AI 有趣... 沒救了 XD)

初級的題目不難寫，不太需要死背硬記，也沒什麼陷阱，有資料探勘跟機器學習的基礎，靠觀念推理就有機會猜對。運氣不錯，二科分別猜出 90 跟 84 分的成績，裸考過關，灑花~~~
(註：發現第一科的第四題，PDF 標準答案的 C 被寫成全形，所以好像還可以再加 2 分)

說來好笑，測驗網頁有 Bug，寫到最後才發現程式有 Bug，最後幾題是按 F12 開瀏覽器偵錯工具改 DOM 跟跑 JavaScript 硬填進去的，哈!

既然花時間寫了網頁，索性開放給大家玩，Bug 修完丟上 Github，兩科考試的連結我放在文章最後，大家如果有興趣也可去考看看，試試自己有沒有符合國家標準。

線上測驗介面採用我一向慣用的簡潔直覺風格，應該不需要操作說明才對，若有人使用上遇到困難請再留言回饋給我。有些功能是實際用過發現有需要才加的，例如程式會記下目前答題時間與進度，故可隨時關閉網頁離開，下次再開網頁便可接關再戰，這我第一次作答寫沒幾題垃圾車來了所衍生的規格(笑)，希望大家用得順手。

活這把年紀，證照對我已經沒什麼用，考這個純粹好玩。對於有心想考到這張證照的同學，以下是我的不專業建議：

初級的考題不難，但如果你只會用 AI 工具，例如：擅長用 GPT 寫報告回信、精通 Gemini 生圖表做簡報、甚至是 Vibe Coding 大師，對 AI 原理或理論沒有基礎，能通過初級考試的機率不高。但只要有基礎，對相關名詞都有一定了解，則要考過就不是件難事。以 114 年的考古題為例，有些題目即便出現從沒看過的鬼東西，但若知道術語如 One-Shot 編碼、LSTM、可解釋性...，了解它們的意義，還是有很高的機率猜對。

題目還算貼心，通常會埋一些線索引導你思考選對答案，且選項間差異明顯，少有容易混淆的陷阱。以第一科 28 題為例，題目問「對非常長的輸入序列進行推理（Inference）， Transformer 模型推理的主要計算瓶頸通常是什麼？」，強調「非常長」與 D 選項的「自注意力」關鍵字相互輝映，正確答案也就呼之欲出了。

基本上，能讀懂題目跟答案，理解大部分術語，知道不同項目間的特性差異，應該能輕鬆過關。至於對術語或關鍵字的了解深度，我認為到「概論」或「導論」的程度就可以了，知道是什麼，有什麼特性，觀念正確加上題目並未刻意刁難，要及格不難。

既然有考試有證照，背後自然已有整套的經濟生態體系，不想花時間東市買駿馬，西市買鞍韉，目前已有聚焦考試範圍的現成參考書或培訓課程，也有人在賣自學講義，都是花錢省時間的好選擇。如果不完全以考試為目標，而是想建立 AI 時代的專業素養，我建議可以投資時間研究資料探勘、資料科學、機器學習的原理和理論，理解各種名詞的意義及特性，建立正確觀念，未來在會很多地方可以用到。

線上測驗的連結在這裡：

• 114 年第四次 AI 應用規劃師-初級能力鑑定 第一科：人工智慧基礎概論
• 114 年第四次 AI 應用規劃師-初級能力鑑定 第二科：生成式 AI 應用與規劃