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"
本書係為考試用書，但主要出版的發心為學生報考時，發現本考試並無專門用書，單靠網路網友熱情猜題，通常和實際考情相左；事實上，該證照題目非常靈活，絕對不是死記來路不明的考古題，聽從旁門左道的猜題，並需要「真正」理解AI相關的知識，例如考題中提到的專有名詞如監督式學習、半監督式學習，如果只是囫圇吞棗、一知半解；要從四個選項找出答案亦不容易！
此外，市面上亦有其他出版考試用書，但就其排版實在難以閱讀、消化正確知識，此外就其所謂的學界AI專家多半與產業脫鉤，高掛理論卻和實務脫節，無法將抽象的理論化作簡單易懂之語言；本書的撰寫和出版實在迫於產業需求的必然結果，希冀透過本人業界與學界經驗，端看是否能夠以親切的語言，讓讀者朋友們可以快速了解、建構完善的AI觀點和知識，順利通過本考試！
最後，要再度感謝五南出版社，也感謝學生琇婷和鑫宏幫忙整理考題，沒有他們惠賜機會，我無法將考型和考試精華整理、並且順利成書！
讀者若有考試需求，可以憑本書購買憑證寄信給本人，可附上考試補充資料作為複習。
本人信箱：cjhuang38@gmail.com
2025.朝健於台南
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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