先破除一個迷思：科目一不是在考你「寫程式」
很多小白學員一看到 LSTM、SHAP、GAN……就覺得「這是資工系的東西，我不行」。但 Ken 老師要你記住一件事：
考官要找的是「能跟工程師對話、能看穿模型陷阱、能向老闆解釋 AI 決策」的規劃師——不是要你從零刻一個神經網路。
科目一的核心心法只有三個字：認得、判斷、解釋。
七大領域，這樣分配三種備考工具
🃏 最適合「卡牌記憶系統」的區塊
領域一（ML 基礎） 和 領域三（深度學習架構） 充滿了需要兩兩配對的概念：
- 監督學習 ↔ 有標籤資料訓練
- 半監督學習 ↔ 只有少數標籤，大量無標籤
- Sigmoid ↔ 二元分類輸出
- Softmax ↔ 多元分類輸出（加總為 1）
- LSTM ↔ 時間序列／長文本的最佳拍檔
這類題目最怕「看到選項時腦中一片空白」，卡牌每天翻幾張，慢慢就會形成反射。
🤖 最適合「刷題機器人」的區塊
領域二（模型評估與避險） 和 領域六（XAI） 是情境判斷題的大本營，最需要反覆練習「看到情境 → 選工具」的反應速度：
- 醫院不能漏掉癌症病患 → 優先看 Recall
- 資料極度不平衡 → 用 F1-Score 才客觀
- 工程師交出模型前測試集裡混了訓練資料 → 警覺資料洩漏
- 老闆問「AI 為什麼拒絕這筆貸款申請」 → SHAP 或反事實解釋
- 影像辨識要知道「AI 在看哪裡」 → Saliency Map 熱力圖
📰 最適合「每日一詞時事題」的區塊
領域五（生成式 AI & LLMs） 是最貼近產業脈動的區塊，Flash Attention、RLHF、各家 LLM 比較……這些概念每隔幾個月都有新進展，每日一詞幫你把時事和考點接軌，讀新聞就是在備考。
⚠️ 科目一最重要的提醒：XAI 是本屆壓軸
可解釋性 AI（XAI）單一領域就占了 5 道題，是所有領域中比例最高的。Ken 老師的建議是：這區不只要背術語，更要理解「什麼情境用什麼工具」。
用最簡單的方式記四個工具：
工具一句話記憶SHAP賽局理論出身，全局和局部都能解釋，最嚴謹LIME微微擾動一筆資料，快速解釋單一預測反事實解釋「如果你的收入多 3 萬，貸款就過了」——告訴你怎麼改Saliency Map熱力圖，確認 AI 看照片時有沒有看錯地方
科目一 × 科目二 可以一起準備的考點
Ken 老師特別提醒：Build vs Buy 決策、監督 vs 非監督學習、AI 工具評估這三個考點在兩科都有出現。一起備考不只省時間，更能讓概念彼此強化。
📢 明晚說明會，現場解第五屆原題
4/28（二）｜iPAS AI 證照衝刺班最終場線上說明會 Ken 老師將親自拆解科目一 + 科目二原題選項，示範三種備考工具的實際操作方式。
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