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經濟部為建構教訓考用創新模式正向循環帶動人才發展,充裕產業創新所需專業人才,運用專案推動產業人才能力鑑定業務,整合產官學研共同能量,建立能力鑑定體制及擴大辦理考試項目,由經濟部核發能力鑑定證書,並促進企業優先面試/聘用及加薪獲證者。 爰此,因應國內產業數位轉型發展趨勢與人才需要,策劃產業人才之能力鑑定制度,期有效引導學校或培訓機構因應產業需求規劃課程,以輔導學生就業, 縮短學用落差,同時鼓勵我國在校學生及各領域從業人員報考,引導民間機構投入培訓產業,培養符合產業及企業升級轉型所需AI應用人才,並提供企業選用優秀關鍵人才之客觀參考依據,以提升產業AI人才之素質與競爭力。
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報考資格
具基本AI概念和知識的學習者&熟悉AI工具導入日常工作者 每梯次報名限額為5,000人。
報名方式
S1.考生網路報名→S2.取得專屬繳費帳號後進行繳費→S3.繳費後約3-5 個工作天內由執行單位確認是否已完成繳費→S4.線上報名進度查詢顯示「繳費成功」→S5.完成報名程序。
報名網址:
http://www.ipas.org.tw/reg
考試公告:
https://www.ipas.org.tw/AIAP/AbilityExamBulletinList.aspx
考試費用
1,200元/科 (未曾報名過iPAS能力鑑定之考生皆適用, 800元/科)
考試內容
每科目為單選題,採電腦化測驗方式填答
每科100分,該科達70分為及格(成績計算以四捨五入方式取整數)
同時報考同一級等之所有科目,平均達70分得視為及格,但單科成績不得低於60分
1. 人工智慧基礎概論(包含人工智慧概念/資料處理與分析概念/機器學習概念/鑑別式AI與生成式AI概念)
2. 生成式AI應用與規劃(包含No code/Low code概念/生成式AI應用領域與工具使用/生成式AI導入評估規劃)
考試地點
請洽發證單位官網
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iPAS AI 應用規劃師能力鑑定(初級)
本測驗旨在評估考生對人工智慧應用規劃的基礎知識與技術理解,協助企業及個人掌握AI導入流程的基本能力,包含AI技術、應用場景、風險管理及工具操作等內容。專為文組、非資工背景人士設計的AI入門認證。
本測驗內容由 聯成電腦 提供
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做足準備,時間花在哪裡,成就就在哪裡!
iPAS+AI應用規劃師能力鑑定(初級)_樣題參考
iPAS+AI應用規劃師能力鑑定(初級)_樣題(114年3月版)
iPAS+AI應用規劃師初級能力鑑定-考試樣題(114年9月版)
114年第四梯次初級AI應用規劃師第一科人工智慧基礎概論(當次試題公告114_20251226000442
114年第四梯次初級AI應用規劃師第一科人工智慧基礎概論(當次試題公告114_20251226000442
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考取iPAS初級AI應用規劃師證照對職涯有何幫助?
根據104人力銀行統計60.3%AI職務不再限於科系,企業更渴求具備AI應用及解決實務問題的跨域人才。考取iPAS初級AI應用規劃師證照可證明具備AI應用規劃基礎能力,在數據分析、產品規劃、專案管理、行銷科技等多元職位競爭中明顯加分。
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01/13 09:29
【AI 不只是工程師的事:職場人2026都該學會的能力】
在 2026 年的職場裡,討論的重點已從「AI 會不會取代人類」轉向「會不會善用 AI,會不會在本業中把它用對地方」。對人資、行銷、財務等非技術背景的專業人士來說,關鍵多半不是成為工程師,而是培養「AI 協作能力」與「情境應用思維」,讓自己在自動化愈來愈普及時,仍然握有決策主導權。
一、從執行者到調度者
傳統工作模式,強調的是把每一項任務「親手做完」,例如一份份篩選履歷、逐篇撰寫文案或報告。當 AI 能幫忙處理部分重複性工作時,專業人士的角色就不只是在「執行」,而是學會如何把任務拆解、交辦與檢查結果。
兩項能力特別重要:
• 把業務需求拆解成清楚的指令,讓 AI 能理解並產出有用結果。
• 判讀與稽核 AI 輸出內容,確認是否正確、合規,必要時調整或補充。
這不要求每個人都懂演算法細節,但需要明白:哪些流程可以讓 AI 協助,哪些決策仍必須由人負責。只要能把工具「調度」好,就能把更多時間留給真正有價值的工作判斷。
二、證照作為有結構的學習起點
對非工程師而言,AI 相關證照的價值,在於提供一套有系統的學習框架,而不是單純多一張紙本證明。像 iPAS AI 應用規劃師與 Microsoft AI-900,都屬於基礎、概念與應用導向的認證,適合想把 AI 當工作工具的人作為起點。
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透過這類證照課程,非技術背景者能較有架構地理解 AI 能與不能,包含幻覺、偏誤與合規等議題,降低在實務導入時踩雷的機率。
三、在人資與管理情境中的實際應用
在人力資源與管理工作中,AI 正逐漸成為日常工具,而不是實驗玩具。若善用這些工具,人資與主管可以把心力從大量庶務中抽離,轉向更具策略性的任務。
實務上常見的應用包括:
• 利用 AI 協助整理履歷重點、產出面談問題範本、彙整員工意見調查文字回饋,減少重複性閱讀時間。
• 在資料與合規條件許可下,輔助觀察離職、出勤與績效等數據趨勢,作為決策參考,而不是只依直覺判斷。
當部分流程能交由 AI 協助完成,人資與管理者便能更專注在組織發展、關鍵人才盤點、勞資溝通與文化經營等需要高度人際互動與情境判斷的工作。對非工程師來說,真正的競爭力不在技術深度,而在能否在自己的專業場域中,持續找到與 AI 合作的具體場景,並穩定把它用好。
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