最近把 iPAS AI 應用規劃師的備考筆記重新整理了一輪。
這次主要分成兩個部分：
- 初級備考筆記 V3模擬考題組
- 中級科目一、科目二、科目三的備考筆記分別對應模擬考題組。
先說清楚一件事：如果你之前已經購買過對應的筆記，這次不用重新購買。
我已經把更新內容寄送到原購買信箱。
給已購買或正在讀的讀者
初級 V3 是比較大的改版。
這次不是單純修字，而是依照新版考綱與近年 AI 應用變化，重新補強不少內容。新增與補強的範圍包含 Agentic AI、MCP 協定、多代理人協作、小模型與推論加速、AI 治理分級、GraphRAG／HyDE、Function Calling、TCO／ROI 等，也重新整理了一些原本比較容易快速帶過的主題。
所以如果你正在讀初級 V1 或 V2，建議要改看 V3。原本讀過的內容不會白讀，但 V3 比較適合作為後續複習與對照新版考綱的版本。
中級三科則是小幅校修＋新增模擬考。
中級科目一、科目二、科目三的筆記主體沒有大幅重寫，主要是局部校修、排版調整與少量內容補強。這次中級更新的重點，是各科新增兩回共 100 題模擬考，方便讀完筆記後練習情境判斷題。
科目二、科目三方案中也包含 Python 題型速攻手冊。這份手冊先前就已整理在方案內，主要是因應官方公告中級科目二、科目三已納入程式相關題型，協助非程式背景的考生先掌握常見語法、程式邏輯判斷與程式片段解析方式。
簡單說：
初級：建議改看 V3，更新幅度比較大。
中級：原本筆記可以繼續讀 (當然能以信箱最新版本取代原來的會最好) ，Python 速攻手冊原本就有；這次主要新增的是各科兩回模擬考，不需要從頭重讀。
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為什麼這次要重新整理？
iPAS AI 應用規劃師的考試，這幾年已經不太像單純背名詞的考試。
尤其到了中級，很多題目會放在案例裡面問你：
這個情境適合哪一種模型？
資料處理流程哪裡有風險？ 專案導入時要先做 PoC 還是直接上線？ 模型評估不能只看準確率，那還要看什麼？ AI 治理、公平性、隱私與責任歸屬要怎麼判斷？
這類題目不是只靠記憶名詞就能處理，更多時候要能把技術、管理流程、風險判斷放在同一個情境裡理解。
所以這次重新整理的方向，不是把內容寫得更厚，而是把備考時容易斷掉的地方補起來。
初級備考筆記 V3 更新重點
初級 V3 是我以非本科生身份考完 iPAS AI 應用規劃師初級與中級後，回頭重新補齊的第三版備考筆記。因為從 V2 整理完成到現在，AI 產業已經出現不少變化。
例如：小模型開始在端側運行。代理人架構逐漸納入工具串接。 AI 治理、法規與風險分級變得更重要。 RAG、Function Calling、MCP、GraphRAG、HyDE 等概念，也越來越常出現在 AI 應用討論中。
因此這次 V3 不是單純修字，而是針對新版考綱、新興技術與容易混淆的概念重新補強。
這次新增與補強的內容包含：
Agentic AI、MCP 協定、多代理人協作、小模型與推論加速、AutoML、AI 治理分級、GraphRAG／HyDE、JSON Mode、Function Calling、OT／IT 整合、TCO／ROI 等。
既有單元也重新補強，例如強化學習、SMOTE、聯邦學習、同態加密、SHAP、LoRA、RLHF 等原本比較容易被快速帶過或是跨到中級領域的主題。
中級科目一：應用規劃與導入判斷
中級科目一的重點，不只是理解 AI 技術名詞，而是要能在不同案例中判斷應用邊界、導入可行性、專案規劃、部署策略與風險治理。
這份筆記將科目一常見的 NLP、電腦視覺、生成式 AI、多模態應用、PoC 設計、ROI 評估、專案管理、資料準備、模型建構、MLOps、部署架構與 AI 風險治理，整理成：
技術認知 → 戰略決策 → 實作前置 → 落地營運
這次中級科目一的筆記主體沒有大幅重寫，主要是局部校修與排版調整。新增重點是兩回共 100 題模擬考，包含答案與解析，方便讀完筆記後練習情境判斷題。
中級科目二：資料處理、分析與模型落地
中級科目二不只考名詞記憶，更常出現情境判斷題，需要在案例中判斷資料處理、統計分析方法、分析流程、模型選型、導入流程與風險管理。
這份筆記將科目二常見的統計基礎、資料工程、進階分析、模型落地與責任治理，整理成：
看懂資料 → 治理資料 → 分析資料 → 模型落地
這次中級科目二的筆記主體沒有大幅重寫，主要是局部校修、排版調整與少量內容補強。這次新增重點是兩回共 100 題模擬考，包含答案與解析，方便讀完筆記後練習情境判斷題。
科目二方案中也包含先前已整理的 Python 題型速攻手冊。依 iPAS 官方公告，自 114 年第二梯次中級考試起，科目二「大數據處理分析與應用」已納入程式相關題型，內容包含 Python 基本語法、程式邏輯判斷與程式片段解析。這份速攻手冊主要是針對這類題型整理，重點不是從零學程式，而是協助看懂常見語法、判斷資料處理流程與題目邏輯。
中級科目三：機器學習、模型訓練與治理
中級科目三的重點不只是背演算法名稱，而是要能在不同案例中判斷學習範式、演算法選型、模型訓練、評估指標、調校方法，以及上線後的隱私、公平性與治理問題。
這份筆記將科目三常見的數學直覺、機器學習基礎、演算法選型、深度學習架構、模型調校與 AI 治理，整理成：
機器學習地基 → 演算法與資料工程 → 模型訓練與調校 → 機器學習治理
這次中級科目三的筆記主體同樣沒有大幅重寫，主要是局部校修、排版調整與少量內容補強。這次新增重點是兩回共 100 題模擬考，包含答案與解析，方便讀完筆記後練習情境判斷題。
科目三方案中也包含先前已整理的 Python 題型速攻手冊。依 iPAS 官方公告，自 114 年第二梯次中級考試起，科目三「機器學習技術與應用」已納入程式相關題型，內容包含 Python 基本語法、程式邏輯判斷與程式片段解析。
對科目三來說，程式題常會和模型訓練、資料切分、評估指標、過擬合判斷等概念放在一起。因此整理時也會偏向「看懂片段、判斷邏輯」，而不是硬背語法。
科目三比較容易讓非本科背景的考生卡住，因為很多觀念看起來像數學或程式，但真正考試時，常常是問你在某個應用情境下，該怎麼選模型、怎麼看指標、怎麼處理過擬合、怎麼判斷資料偏誤與模型風險。
這個筆記適合誰？
這些內容比較適合：
- 正在準備 iPAS AI 應用規劃師初級或中級的人。
- 非本科背景，但想用比較有脈絡的方式整理考點的人。
- 已經看過考綱，但不知道不同單元之間如何串起來的人。
- 想透過模擬題練習情境判斷的人。 時間不夠，希望搭配 YouTube 影片與筆記交叉複習的人。
這些筆記不是官方教材，也不是保證考過的捷徑。
它比較像是我自己備考過程中，把散落的 AI 技術、應用情境、治理概念與題目判斷邏輯，整理成比較能回頭複習的版本。
正式考試規則、考綱與命題範圍，仍以官方最新公告為準。
筆記購買連結：點我
再次提醒：如果你之前已經購買過對應筆記，請先查看原購買信箱，不需要重新購買。
如果沒有收到更新檔案，可以先查看垃圾郵件或促銷內容分類，仍找不到的話，再來信聯繫我。
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最後
這次重新整理，其實也是我自己回頭檢查備考路徑的過程。
一開始準備 iPAS AI 應用規劃師時，最難的不是單一名詞，而是很多概念看起來都懂，但放進案例裡就不知道該怎麼選。
後來才慢慢發現，這張證照真正需要整理的，不只是 AI 技術，而是「如何判斷 AI 應用能不能落地」。
所以這些筆記和模擬題，也會比較偏向這個方向：
- 不是只記名詞，而是練習在情境中判斷。
- 不是只看技術，而是一起看資料、流程、風險與治理。
- 不是把考綱硬背完，而是把考點整理成自己能回頭理解的備考脈絡。
希望這次整理，對正在準備 iPAS AI 應用規劃師的人有幫助。
