※ 本篇為AI考照心得，相對其他文章會有較進階的內容出現。如果沒有要考照、或希望能先從基礎項目起手的朋友，歡迎到我的其他文章看看！
※ 本篇屬個人心得與經驗分享，非專業或絕對正確的「解答」或「作法」。若有任何問題或是想分享的想法，也請務必留言交流！
上週參加了資策會的「生成式AI能力認證」考試，在按出送交鍵後，看到綠色的「通過」時，也著實是鬆了一口氣。想說在這邊可以留個備考的方式與心得記錄，歡迎各位參考看看。
※8/29更新 - 收到證照本人囉😊不過這時間也是等得有點久...
這張證照該考嗎？含金量如何？CP值高嗎?
這是考證照前通常都會有的問題。【資策會-生成式AI能力認證】是由資策會發行的證照考試，目的為檢核考生「AI應用」的基礎知識與能力🧠。
根據我自己和朋友的討論，收到的想法都是覺得資策會的證照偏水。但個人覺得這張證照的優點有以下✔️：
1. 方向著重在AI應用，而非程式系統相關的專業技術證照，門檻較低。
2. 考試場次頻率高，且考試費用為1,300元，如果真的沒過也不至於太傷。
3. 完全可以自行備考、不須花錢上課。且根據考試範圍進行準備，可以建構對AI基礎學理、應用、法律知識的地基。若未來有想考其他更進階的相關證照，會有很大的幫助。
在這次有通過的前提下，我其實覺得這張證照的價值並不在證照本身、而是在備考過程。因此，會推薦「想在考更進階的AI證照前先試試水溫」、或「單純想接觸AI應用考試」的朋友們報考。
至於這張證照在職場上的含金量，畢竟它的門檻確實偏低，因此我個人無法給予明確的保證，就看各位的評估結果了🤔。
備考 - 資源與工具
首先，我要先感謝以下三位提供的資源：
1. 李弘毅教授 - Hung-yi Lee Youtube頻道
👉李教授基本上是台灣AI學理界的聖人。其Youtube頻道的AI課程影片涵蓋了機器學習與生成式AI等廣範圍領域，在觀看的時候會有種：「這課真的是能免費上的嗎？」的感嘆。聖經頻道沒有之一，且YT影片能結合後續將提及的AI備考方式，根本是全台灣AI學習者的福音。
2. CCchen -【資策會:生成式AI能力認證。通過心得分享CCChen (#AI學習 #生成式AI #ChatGPT)】
👉當時在搜尋「資策會生成式AI」時，第一篇出現的經驗分享就是C大的文章。C大在方格子分享了許多AI考照心得，這篇文章為當時沒甚麼頭緒的我點亮了一盞明燈，並開啟後續「用AI征服AI」的戰略構圖。
3. 原來可以這樣做 -【利用 ChatGPT 打造專屬 AI 考試助教，輕鬆通過資策會認證考試】
👉考前一週的刷題利器，也給了我設計模擬考GPTs的備戰策略。在考前多做不同來源的模擬試題，能強化自己可能遺漏的地方。
由於這張證照於2024下半年才開始舉辦測驗，直到現在都還不斷在調整考題內容，因此網路上並沒有太完整的考古題或題庫。所以，與其按官方資訊無頭緒的備考，不如自己動手整理筆記內容，從頭掌握「自己在讀什麼」與「各項考試範圍對應的知識」🧐。
🌟我所使用的AI工具：
- Gemini (2.5 Pro) - Google的親兒子，在深度研究與資料搜索的能力上，比起ChatGPT我更相信Gemini。
- NotebookLM - 筆記整理神器，能辨識九成以上的文字檔、網頁與YT影片連結。面對大量資料能快速排除非必要內容，並整合重點筆記供後續研讀。
- ChatGPT (GPT-4o) - GPTs強大的自訂功能為設計模擬試題機器人的第一首選。
其中我Gemini與ChatGPT都是使用訂閱版，免費使用的朋友可能會遇到無法進行深度研究、使用額度與無法自訂GPTs的限制，因此可能得考慮以多次執行、或取折衷資料的方式進行準備。
🌟執行的方式：
- 使用Gemini進行關於「資策會 - 生成式AI認證」的深度研究，確認整體的大方向與4個範圍，並奠定這個對話視窗的基礎背景。
- 沿用這個對話視窗，讓Gemini根據測驗範圍，展開整場考試內容的大綱與架構 (就像是魚骨，有主幹與分支)。提供我當時展開的架構清單：【佛卡夏的資策會生成式AI認證 - 測驗內容架構清單】。
- 根據架構清單，讓Gemini搜索所有對應項目的研讀資料或教學影片。❗注意：搜出來的資料來源可能會有錯，需要逐項檢視並要求AI給予正確的資料。
- 搜出來的資料量會相當龐大，但仍建議快速掃過讓腦海中有個印象。掃讀的過程中，同時將網頁資料與影片連結留存下來，以作後續於NotebookLM使用。利用Ctrl+P可以將網頁內容下載成pdf檔。
- 將檔案依照清單大項(學理/應用/倫理法律)作整理，於NotebookLM開啟三個筆記本並各別上傳對應內容。上傳完成後，下提示讓AI為你整理成重點筆記📜。
- 學理篇題示詞核心：著重在核心技術與原理，排除數學推論與程式碼範例。
- 應用篇題示詞核心：聚焦於應用解析與策略，與主流AI工具的應用指南。
- 倫理法律題示詞核心：輸出內容須精確無誤，涵蓋合規內容與風險。 - 熟讀這三篇重點筆記，有必要的話也可以另外再開一個筆記本整理「專有名詞對照表」。
- 以生成的重點筆記檔案作為RAG檢索資料，在ChatGPT設計專屬的模擬考機器人👓(有關GPTs的進階設定教學，可以到👉這裡參考我之前的文章~)。
✔️小技巧➜為了避免爆token，GPTs出題方式可以設計定為：
當啟動測試時，在背景生成完整的80道題目與對應正確答案，之後以每20題一組的方式輸出題目與答案清單。連續輸出4次獲得完整的考卷與答案清單後，自行作答與對卷。之後上傳做錯的題目與答案讓AI為你進行解析。
備考 - 研讀與應考感受
根據官方的4個範圍，對應白話的說法其實就是：
1.生成式AI基礎知識 ➜ 專有名詞+學術原理
2.生成式AI能力強化 ➜ 怎麼用(提示工程/調整生成參數)+了解模型訓練/優化方法
3.生成式AI應用技能 ➜ 真實世界的應用案例+知名工具
4.生成式AI倫理法律 ➜ 就是倫理跟法律
其中2跟3可以整合成使用+案例的「應用面向」，所以考試核心其實就圍繞在三個大方向：
「學理、應用、倫理法律」
在研讀過程中，學理最硬。大量陌生的專有名詞與運作原理，即使排除掉數理與程式推論，仍會是最花時間的項目，也是不建議非本科生裸考的最大原因🙅。
應用部分則相當吃個人過去的AI使用經驗，如果除了語言生成式AI之外，有接觸過圖像(例如stable diffusion)、音樂(例如Suno)、簡報(例如Gamma)等AI工具，這部分的研讀內容(提示工程、生成參數設定、模型訓練等)就會比較快上手。因此建議大家平時可以多嘗試使用各種AI工具，強化AI的操作經驗💪。
倫理法律需要注意的是：有些模糊的權責歸屬和偏見種類問題，會容易發生以為答案是A、但正解是B的情況。所以針對著作權、責任歸屬、偏見種類區分的部分會需要特別注意，別只靠直覺進行答題⚖️。
但是，雖說研讀過程會感覺到：學理50%+應用30%+倫理法律20%，但實際應考時，體感學理部分的占比其實相對低很多、相關出題方式也比較偏淺層的名詞解釋。
多數題目還是屬「應用」及「倫理法律」，且可靠直覺獲得答案，但當中還是穿插了一些需要對專有名詞有一定理解才能知道答案的題目。
由於通過門檻僅能錯12題，因此仍需把握學理與應用專有名詞的理解，才會是比較安全的做法。
後話
自己這樣準備下來，其實會感覺研讀的內容比實際考試的題目來得更加深入，這也是為甚麼我會認為這張證照的價值在備考過程、而非證照本體👊。
另外，自行備考其實會有個風險，也就是無法100%確認自己準備的內容是否涵蓋了所有考試範圍。因此，強烈建議各位多去使用其他人製作的AI模擬考機器人，了解自己可能沒有補強到的地方。
👉這裡附上我製作的ChatGPT模擬考GPTs：【佛卡夏的資策會AI模擬考官】
希望這篇心得有幫助到大家，也希望各位都能順利通過考試。如果喜歡我的文章，歡迎加入【佛卡夏的AI實驗廚房】以閱覽更多AI教學與應用文章。
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