科目一《人工智慧基礎概論》高分關鍵全解析（30大核心考點＋命題趨勢）
作者：CCChen
一、考前關鍵提醒：科目一已經不是「背誦科目」
2026 年的 iPAS AI 初級科目一，我必須先講一個很實際的觀察。
如果你還在用「背名詞」準備這一科，其實風險很高。
因為從 114 年11月到 115年3月 03/21這一場開始，題型已經明顯轉變：
題幹稍微變短+情境與應用變多 + 選項更接近與模糊
換句話說：科目一已經從「知識記憶」 轉變為 「情境判斷能力」
二、30大核心考點：三大模組完整掌握
依據官方學習指引，科目一核心仍圍繞三大主軸：
- AI基礎與治理
- 資料處理與分析
- 機器學習概念
（對應官方科目一評鑑內容）
第一大模組：AI基礎與治理（高命中區）
趨勢判斷：法規題比重持續提升
這一塊是 2026 的考試最明顯的變化。
特別注意: 台灣AI基本法+AIEC產品評測中心+AI主權+AI在地化
必考10題核心：
- AI定義與能力邊界
- 弱AI / 強AI / AGI / ASI
- AI發展三大關鍵（算力、資料、演算法）
- AI治理概念（Responsible AI）
- EU AI Act 風險分級
- 台灣《人工智慧基本法》
- 金融業AI監管
- AI倫理（公平、透明、問責）
- XAI（LIME / SHAP / CFE）
- HITL（人在迴圈中）/ HOTL（人在迴圈上）
命題方式（高機率出題）
不會直接問：EU AI Act 定義
而是：某應用屬於「高風險」還是「不可接受」+ 是否需要人類監督
重點：判斷，而不是記憶
關鍵陷阱
- 把「透明性」與「可解釋性」混淆
- 把 HITL 與 HOTL（over-the-loop）混用
第二大模組：資料處理與分析（穩定出題區）
趨勢判斷：資料治理＋隱私保護
必考10題核心：
- 資料來源（內部 / 外部）
- 結構化 vs 非結構化
- 資料型態（文字 / 影像 / IoT）
- 大數據 4V / 5V
- ETL流程
- 資料品質（完整性 / 正確性）
- 訓練集 / 測試集
- 資料隱私與安全
- 匿名化 / 差分隱私
- Data Leakage
命題方式
100%情境題：
例如：某公司用未來資料訓練模型 → 問問題在哪？
正解：Data Leakage
必考觀念
ETL流程
E：資料蒐集 T：清理轉換 L：數據載入
（官方定義）
常見錯誤
- 把 normalization 與 standardization 混淆
- 把 Label Encoding 用在無序資料
第三大模組：機器學習核心（高鑑別區）
趨勢判斷：模型選擇＋評估能力
必考10題核心：
- 監督式學習
- 非監督式學習
- 半監督式學習
- 強化學習
- 分類 / 迴歸 / 分群 /降維
- Overfitting / Underfitting
- Data Augmentation
- 評估指標（Accuracy / Recall / F1）
- 不平衡資料/資料增強/資料合成
- 即時 vs 批次推論
命題方式（最重要）
給你情境 → 要你選模型 or 指標
例如：醫療診斷 → 要避免漏診
答案：Recall
高頻觀念
不平衡資料
不能看 Accuracy, 要看： F1-score或 AUC
經典陷阱
- Accuracy 99% ≠ 模型好
- 類別不平衡 → 必考
三、2026命題趨勢：四大轉變（必讀）
1. 情境題占比超過70%
題目會長這樣：公司要做AI客服,要選哪種方法,解決何種問題
2. 跨章節整合
一題可能同時考多個混合考點：資料+技術+指標+問題處理
3. 選項鑑別度提高
4個選項都合理,只能選「最正確或最合理的」.
4. 偏向AI PM能力
這一科本質已經是：AI應用規劃能力考試
四、CCChen考前實戰策略（高分關鍵）
我自己考過 4次AI初級合格，也帶過多場衝刺班。
科目一，我給你最直接的備考策略：
策略1：不要背誦，改成「判斷」
每一題都問自己：這個情境在做什麼？
策略2：用「關鍵字法」
例如：
- 漏診 → Recall
- 分群 → Unsupervised
- 未來資料 → Leakage
策略3：三正一反
4個選項： 3個合理+ 1個錯
優先找錯的
策略4：刪去法
先刪明顯錯誤,再比較剩下的
策略5：常識判斷
很多題目： 用邏輯常識判斷就能選
五、最終預測：05/16必考重點 TOP10
我直接幫你壓縮最關鍵：
- EU AI Act（風險分類）
- AI倫理（公平性）
- XAI（LIME vs SHAP）
- Data Leakage 資料洩漏
- ETL流程
- 資料隱私（同態加密/差分隱私/聯邦學習）
- 不平衡資料（F1-score）
- Overfitting
- 分群 vs 分類
- Recall vs Precision
✨ CCChen結語
這一科，其實在考一件事：你是否具備「AI判斷能力」
不是工程師也不是數據科學家
而是： AI應用規劃者
— CCChen 心語
「不是懂AI的人會贏，而是能在情境中做對判斷的人會贏。」
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