AI 應用
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AI應用
具備這項技能代表能理解並運用人工智慧技術來提升工作效率和決策品質。例如，利用機器學習分析大量數據，協助預測市場趨勢或客戶行為；運用自然語言處理自動化客服回應，節省人力成本；或透過影像辨識技術提升產品檢測準確度。這不僅能加速流程，更能創造新商業價值，讓企業在競爭中保持優勢。對個人而言，也代表具備跨領域整合能力，未來職涯更具彈性和競爭力。
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商業模式的策略思維 【生成式 AI 應用實戰系列】
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iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題｜104獨家iPAS AI考證衝刺
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考取專業證照，讓能力被市場看見
AI應用規劃師-中級能力鑑定
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。
iPAS經濟部產業人才能力鑑定
AI應用規劃師-初級能力鑑定
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生成式 AI 商業應用技能證書
AWS 為協助個人突破職涯新價值，推出「AI 人才就緒計畫 」(AI-Ready Talent Development Program)，針對不同角色免費提供系列生成式 AI 課程、專業 AI 認證備考資源、AWS 生成式 AI 服務試用，更進一步協助您取得 AI 認證！
學習本課程，您將能了解生成式 AI 的基礎知識、應用情境、風險和效益，並能理解生成式 AI 帶來的潛在商業價值及如何打造 AI 就緒組織發揮商業價值。
AWS
生成式 AI 技術開發技能證書
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學習本課程，您將能了解提示工程、檢索增強生成與微調的最佳實踐、掌握生成式 AI 端到端流程建溝以及驅動 AI 流程須考量的數據、儲存與運算等基礎架構。還能進一步了解如何將 AWS生成式AI服務應用在實際營運情境。
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SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
AI新媒體初階能力檢定
生成式AI熱潮引爆全球，2024年更被視為AI應用元年，據資策會統計其市場規模於2028年將達到539億美元，呈現快速成長！因應產業數位轉型發展與人才需求，為企業培訓AI領域的優秀人才，提升職場競爭力，無縫接軌。
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職場AI應用3大優點與3大缺點一次看，3大職場AI課，讓你掌握職場AI應用提升工作效能!
隨著人工智能（AI）在職場上的應用日益普及，企業和員工們越來越意識到AI對工作效率、決策和創新能力的影響。然而，導入AI系統並非全是利好，也存在一些挑戰和風險。以下將探討職場AI應用的三大優點與缺點：
導入AI系統的３大優點：
１．提升效率與生產力
AI最直接的優點是能顯著提升工作效率和生產力。透過自動化重複性和耗時的任務，如資料輸入、客戶服務及數據分析，員工可以將時間和精力投入到更具策略性和創造性的工作上。
舉例來說：【職場人必備的GenAI入門課】 GAI提高效率和生產力
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這堂課可以幫助職場人士可以學習如何利用AI工具快速處理和分析龐大的數據，從而更快地做出決策，並發現潛在的商機。
２．改善決策品質
AI系統可以分析大量的數據，並提供深度見解，從而輔助人們做出更好的決策。AI可以通過分析歷史數據、預測趨勢和模式來提供實時的建議，這對於企業的策略制定和風險管理非常有用。
在這堂課【2小時輕鬆學AI | 基礎觀念與應用】
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可以學到如何應用機器學習技術來優化業務流程和產品策略，以提高企業競爭力。
３．創新與競爭優勢
AI有助於企業保持競爭力，並在市場中脫穎而出。無論是個人化行銷、產品推薦系統還是自動化生產，AI的應用可以為企業帶來創新的解決方案，從而吸引更多的客戶並增加收入。
【一次搞懂 ChatGPT 工作法 | 5分鐘看懂，立即上手 AI 應用觀念！】
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可以掌握開發AI應用的技能，並將其應用到企業的創新產品中，以提高產品的附加價值。
導入AI系統的３大缺點：
１技術與知識門檻
對許多人而言，AI仍然是一項複雜的技術，導入AI系統需要相關的專業知識和技能。這意味著企業必須投入資源進行員工培訓，並可能需要聘請專業人才來設計和維護AI系統。
M365 Copilot 微軟AI高效工作流
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可以幫助職場人士學習AI的基礎知識，讓他們更好地應用AI技術來提升工作效率。
２．成本高昂
AI系統的開發和維護可能會涉及高昂的成本。從購買硬體設備、軟體許可證，到聘請專業人員和進行員工培訓，這些都需要大量的資金投入。此外，AI系統的更新和優化也會產生持續的開支，對於中小企業而言，這可能是一個不小的負擔。
３．隱私與倫理問題
AI在職場應用時，常常需要處理大量的個人數據，這就涉及到隱私和倫理問題。企業在導入AI系統時，必須確保數據的安全性，並遵守相關的隱私法律法規，以防止數據洩露和濫用。此外，AI的決策過程透明度不足，可能會引發信任問題，員工可能會對AI的決策產生懷疑。
AI在職場的應用具有無可置疑的優勢，包括提升效率、改善決策品質以及促進創新。然而，同時也面臨技術門檻、成本和倫理等方面的挑戰。為了最大化AI的優勢，企業和員工需要持續學習和適應新的技術，這正是上述課程的重要性所在。
透過參加這些課程，職場人士可以學習到AI的核心技術和應用方法，從而更好地迎接AI帶來的機遇和挑戰。
更多AI課程推薦：
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精選 準備 iPAS 淨零碳規劃管理師，不能只靠背題，更重要的是建立完整的實務能力
115 年兩次 iPAS「淨零碳規劃管理師中級」考試出現有趣的變化：第一次「碳管理制度實務」較難，第二次卻轉為「節能減碳技術實務」較具挑戰。考試難點的轉移，也提醒準備認證的學習者，與其猜測下一次哪一科比較容易，不如扎實建立完整的知識與應用能力。
這篇文章透過報考、獲證率、各科及格率與六大能力主題等數據，帶你看懂考試背後真正想檢驗的能力，以及如何從成績發現自己的學習缺口。
考證照不只是為了「考過」，更重要的是知道自己下一步該學什麼。
如果你正在準備 iPAS 淨零碳規劃管理師，推薦透過這篇分析，重新檢視自己的備考與學習策略。 https://vocus.cc/article/6aa87633fd897800017e33a9
CCChen 老師課程 :
【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習
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iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題｜104獨家iPAS AI考證衝刺
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到銘傳大學AI課程授課｜AI 應用實務工作坊
很榮幸受邀至銘傳大學 AI 應用實務工作坊第三堂 為各位老師及行政人員講授
《AI 如何自動幫助老師出題、改卷、寫評語、當助教》。
這堂課的重點不在於學指令，而是讓老師真正理解
如何把 AI 變成教學上的得力助手。
主要內容包括：
AI 出考題：輸入課綱或章節，AI 可自動生成選擇題、申論題，並標註出題重點。
AI 改考卷：匯入學生答案，AI 即時給分並提出建議，大幅提升批改效率。
AI 寫評語：依學生表現自動產生個別化鼓勵語，減少重複性工作。
AI 助教模式：可協助老師回答學生問題、整理教材重點、生成課堂摘要。
AI 並非要取代老師，而是讓教師把時間用在真正有價值的地方——啟發學生思考、創造與表達。
戰國策AI課程 企業內訓
https://www.nss.com.tw/product-category/ai-course
最好用的生成式AI系統 加入可獲得 500 積分
https://manus.im/invitation/ZNG1HSJMCVFXTP4
AI時代企業升級 思考如何將AI應用於企業經營
AI時代企業升級 思考如何將AI應用於企業經營
AI 不只是降低成本的工具，更是提升決策品質、加速創新與打造新商業模式的能力，未來企業真正的競爭優勢，來自企業能否將 AI 深度融入策略、流程、人才與文化，而不是僅僅導入幾個 AI 應用。
AI 時代的重點，不只是「導入 AI」，而是重新思考企業如何創造價值、提升效率，以及建立新的競爭優勢，企業經營者可以從以下幾個面向規劃 AI 的應用。
1. 從企業策略出發，而不是從技術出發
問題：
• 公司最大的成本在哪裡？
• 哪些工作最耗時？
• 哪些決策依賴大量資料？
• 客戶最在意哪些服務體驗？
AI 應該用來解決這些核心問題，而不是為了跟風導入。
例如：
• 製造業：降低不良率、預測設備故障。
• 零售業：需求預測、智慧補貨、個人化推薦。
• 服務業：客服自動化、知識管理、行銷內容生成。
2. AI 應用於企業的部門管理核心功能
企業功能 AI應用 效益
行銷 文案生成、廣告優化、客戶分群 提高轉換率
業務 客戶分析、商機預測、自動提案 提高成交率
客服 AI客服、語音客服、知識庫 24小時服務、降低人力
人資 履歷篩選、教育訓練、人才分析 提升招募效率
財務 報表分析、異常偵測、現金流預測 提升決策品質
生產 預知保養、品質檢測、排程最佳化 降低成本
3. 建立企業自己的 AI 知識資產
AI 的價值不只是使用公開模型，而是建立企業專屬的智慧。
例如建立：
• SOP 知識庫
• FAQ
• 技術文件
• 合約範本
• 客戶案例
• 歷年專案資料
再透過大型語言模型（LLM）結合企業知識，打造內部 AI 助理，讓員工能快速查詢與應用資訊。
4. 將 AI 納入決策流程
AI 不只是聊天工具，更可以作為決策輔助。
例如：
• 銷售預測
• 庫存預測
• 現金流分析
• 風險評估
• 市場趨勢分析
經營者負責判斷方向，AI 負責快速整理資訊、分析資料與提出可能方案。
5. 建立 AI 驅動的工作流程
將 AI 融入日常流程，目標不是完全取代人，而是讓人專注於高價值工作，例如創新、策略、客戶關係與複雜決策。
6. 培養 AI 能力，而非只購買 AI 工具
企業真正的競爭力來自人才。
可建立不同層級的 AI 能力：
• 全體員工：AI 基本應用與提示詞（Prompt）設計。
• 部門主管：運用 AI 改善流程、提升績效。
• 管理階層：AI 策略、資料治理、風險管理。
• 技術團隊：AI 系統整合、自動化流程、模型部署。
7. 建立 AI 治理機制
導入 AI 時，建議同步建立規範，包括：
• 資料安全與存取權限。
• 個人資料與機密資訊保護。
• AI 產出內容的人工審核流程。
• AI 使用紀錄與稽核。
• 法規遵循與智慧財產權管理。
AI 時代的企業經營思維轉變
傳統管理 AI 時代管理
靠經驗 經驗 + 數據 + AI 分析
人工作業 AI 協作
流程固定 持續優化流程
部門分工 AI 串聯跨部門資訊
定期報表 即時儀表板與預測分析
解決問題 預測問題、提前因應
導入 AI 的步驟
1. 盤點流程：找出重複性高、耗時且資料量大的工作。
2. 小規模試點：選擇一個部門（如客服、行銷或財務）進行驗證。
3. 建立知識庫：整理企業文件與 SOP，提升 AI 回答品質。
4. 串接系統：逐步整合 ERP、CRM、HR、BI 等既有系統。
5. 持續優化：設定 KPI（例如工時節省、成本降低、客戶滿意度提升），定期檢視成效並調整。
今天受邀到國立高雄餐旅大學進行AI應用演講。
國立高雄餐旅大學這是一所對「專業與紀律」要求極高的學校，
學生需穿著制服上課，整體氛圍非常接近產業現場。
這次分享的主題是：
「AI在企業經營與行銷策略上的應用」
我特別強調一件事：
AI的價值，不在工具本身，而在於企業是否有能力把AI納入決策流程。
很多企業目前還停留在：
用AI寫文案
用AI做圖片
但真正產生競爭力的，是：
用AI做決策輔助
用AI優化營運模型
用AI重構行銷流程
餐旅產業其實是最適合導入AI的領域之一，
因為它同時具備：
高人力密度 + 高服務標準 + 高競爭壓力
也因此，這一代的學生，
如果能提早理解AI的應用邏輯，
未來進入產業，競爭力會是斷層式差距。
很開心看到學生的專注度與提問深度，
這不只是一次演講，而是一個產業世代正在轉換的縮影。
今天受邀到國立高雄餐旅大學進行AI應用演講。
第一次到國立高雄餐旅大學，我觀察國立高雄餐旅大學是一所對「專業與紀律」要求極高的學校，學生必須需穿著制服上課，學生的接待禮儀及素質與工作效率非常高，整體氛圍非常接近產業現場 !
這次演講分享的主題是：
「AI在企業經營與行銷策略上的應用」
我特別強調一件事：
AI的價值，不在工具本身，而在於企業是否有能力把AI納入決策流程。
餐旅產業其實是最適合導入AI的領域之一，因為它同時具備：
高人力密度 + 高服務標準 + 高競爭壓力
也因此，這一代的學生，如果能提早理解AI的應用邏輯，
未來進入產業，競爭力會是斷層式差距。
很開心看到學生的專注度與提問的深度，
這不只是一次演講，而是一個產業世代正在轉換的縮影。
機器人大戰／簡立峰：AI應用 美主大腦、陸硬體強
2026-03-09 聯合報記者洪欣慈 由聯合新聞網授權轉載
今年中國春晚舞台上，人形機器人演出成為全球焦點，不僅是技術火力展現，更牽動美中之間的科技戰局，以及全球AI硬體的未來。聯合報專訪台灣AI專家、前Google台灣董事總經理簡立峰，他直指，AI應用賽道，美國定義大腦上限、中國主導小腦硬體。以下為第一人稱專訪內容：
陸專攻硬體製造 想複製電動車路徑
春晚向來是中國展現科技實力的舞台，從這次人形機器人的武術對打、舞蹈等演出，可以看到中國人形機器人的關節靈活度、材料、散熱、視覺能力等技術都有顯著突破。春晚不只是一場科技秀，更是穩定老百姓信心、向全世界展現國家戰略與野心的火力展示。
背後反映出中國在AI競賽中選擇的賽道成果。若將AI發展版圖分為邏輯推演的「大腦」，以及肢體控制、物理移動的「小腦」，中國現在強的就是小腦。中國深知在雲端AI與大型語言模型競逐上，短期內難以超越美國，去年的DeepSeek之後就沒有其他震撼全球的模型突破，具有市場潛力的Manus也出海，中國因此策略性地選擇了另一條賽道，投入大量國家資本、發揮世界工廠優勢，專攻硬體製造。
如今看來確有成績，中國正沿著過去發展電動車的成功路徑，將龐大的硬體製造供應鏈緊握在手。材料的輕量化、散熱模組的升級，以及製造成本的壓制力，讓中國成功定義了全球人形機器人的「產能」。
春晚機器人大秀 只是預排未見應變
但在華麗表演之後，各界也必須理解，能動不是重點，能完成任務才是重點。春晚上機器人的流暢動作是經過預先編排的結果，距離具有高度適應力和彈性、能快速學習新任務的機器人，仍相當遙遠。技術進步也不等於商業成功，今年人形機器人正式進入交付年，摩根士丹利預估，中國的人形機器人銷量今年將達28000台，比原預測多1倍；交付之後，機器人究竟能解決什麼真實痛點、帶來什麼實質經濟回報，才是最大挑戰。
目前人形機器人要商業化，還面臨三個難以跨越的硬傷：
第一是部署的隱形成本極高。在餐廳或工廠等複雜環境，機器人每一次學習新任務、環境調校都非常耗時，當訓練與維護成本遠高於直接聘僱一名熟練工人時，企業導入意願將大幅降低。
第二是從「預先編排」到「自主應變」的任務執行鴻溝。春晚機器人雖展現高超肢體自由度，本質上還是高度預先編排的表演，但無論是應用在產業或軍事，真實環境都充滿變數，核心能力在於能否靈活完成任務。
第三是動力與續航的物理極限。機器人愈靈巧，所需的馬達就愈精細，也需要更複雜的減速機制，來處理更細緻的任務，耗電量隨之劇增。目前人形機器人續航力普遍僅約2到4小時，使其應用場景被嚴格限制。
美應用領域領先 觀望中國商轉成果
在這波市場考驗中，中美兩國如今正扮演截然不同的角色。過去科技發展多由美國驗證市場，但在人形機器人領域，中國正以龐大的製造力，替全球進行大規模的概念驗證（POC）。今年中國人形機器人將大量出貨，硬體通常會帶動軟體，能讓機器人完成各種任務的應用開發預料會開始百花齊放，大批實驗將同時在中國進行，中國會更有機會找到機器人未來發展的可能性。
不過，也需警惕硬體產能過剩的風險。硬體製造必須先行投入鉅額的資本支出，中國選擇由國家投入，先花錢製造、再做市場測試的賽道，如果在今年大量交付萬台機器人後，未能開拓出具備足夠商業價值的應用場景，中國密集的供應鏈就可能面臨嚴重的產能過剩危機。美國市場目前面臨AI軟體估值泡沫的隱憂，而中國則必須嚴防實體機器人的硬體泡沫。
至於美國，預料將持續主導並定義機器人的能力「上限」。儘管中國動作頻頻，但美國在機器人「大腦」的能力，如推理、深度思考，以及軍事、高階醫療、複雜物流等特定應用領域仍保持領先；相較於中國的衝刺，美國機器人的技術發展雖然進度不一，整體透明度還是比中國高，也較能走向全球。美國如今正在觀望中國的商轉落地是否會產生泡沫，進而決定美國是否需要全面加速跟進。
破除人形化迷思 關注成本與泛用性
而這些現實挑戰，也將迫使各界重新思考根本問題：自動化設備一定要是「人形」嗎？
人類往往因為自身形象，對「人形」有著浪漫幻想，但回歸商業本質，解決問題才是關鍵。在倉儲物流中，有輪子的無人搬運車加上AI視覺，移動效率遠勝雙足機器人；軍事偵察上，四足機器狗的穩定度也優於人形。能低成本且精準地解決單一痛點，進而創造巨大商業利潤的自動化設備，才是國家和產業實際所需。
如果一味追求人形，或期待人形機器人達到通用AI（AGI）的能力，試圖用一套昂貴硬體適應千種不同任務，在現有技術下成本效益極低。雖然特斯拉執行長馬斯克年初樂觀預估AGI今年會實現，但AI能力的突破現多半停留在語言模型，要用在物理性的機器人身上，還有很長一段路。
2026年，人形機器人市場將從科幻想像走向務實檢驗，這場美中科技的持久戰，現在僅是起步的第一年。
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【3/19線上直播論壇】AI 2.0 時代的三大翻轉：從思維到實踐，簡立峰與實戰家的深度對談
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生成式AI應用：六大工具全面提升行銷效率與創意
這一篇是基礎AI工具分享，已有底子的朋友們可略過～
跟1~2年前相比，越來越能感受到「使用AI」已變成多數學生和上班族的基本能力了。
但後續我猜會慢慢拉開差距的，不僅是會不會用 AI而已，而是如何把 AI 融入自己或團隊的工作流程中，近期跟一些企業HR窗口在討論內訓時，也深深有感。
我把自己常用的六大生成式 AI 工具應用場景整理起來，包含文字處理、簡報製作、圖像生成、影音剪輯、數據分析到程式設計，每一項都有能簡單好上手的工具介紹。
如果您也想開始試試不同的AI協作，那這篇可以當作您的AI入門參考～
全文在這裡 🔗 https://jasondiginote.com/generativeai-marketing-tools/
【最新】AI應用規劃師證照解析：誰適合考？有什麼優勢？
AI 技術快速滲透各行各業，為了讓不同專業背景的人才掌握 AI 應用能力，經濟部產業發展署 2025年推出 AI 應用規劃師能力鑑定證照（初級與中級）。該證照不僅能提升職場競爭力，也能幫助企業找到適合的 AI 人才。本文將帶你快速了解這兩張證照的特色、優勢、差異，以及適合的報考對象。
證照特色與優勢
1. 政府認證，企業認可度高：由 經濟部產業發展署 主導，工業技術研究院執行，擁有高公信力。
2. 對應不同領域需求：初級證照適合非技術背景人士，中級證照適合 AI 技術專業人士。
3. 提升職場競爭力：幫助考生掌握 AI 技能，提高職場價值與薪資成長機會。
4. 學以致用，提高工作效率：透過 AI 工具應用，幫助工作自動化，提高生產力。
初級 vs. 中級：考試重點與適合對象
✅初級 AI 應用規劃師（適合文組、非資工專業人士）
證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056
目標：幫助非技術背景人士學習 AI 工具應用，提升職場競爭力。
考試重點：
• 人工智慧與資料處理基本概念
• 機器學習、鑑別式 AI、生成式 AI 基礎
• AI 工具應用於工作，如：報表生成、文稿分析，提高工作效率
適合對象：上班族、行政人員、行銷、企劃、管理職等
初級證書：永久有效，可作為 AI 入門技能證明。
🟡初級線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19
✅中級 AI 應用規劃師（適合 IT、資通訊專業人士）
證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057
目標：培養能夠 協助企業導入 AI 的技術專業人才。
考試重點：
• 演算法、物聯網架構設計
• 大數據分析、深度學習
• 自然語言與音訊處理
• AI 導入評估規劃與風險管理
適合對象：AI 工程師、數據科學家、軟體開發人員、IT 技術專家
中級證書：有效期 5 年，需累積 48 小時 AI 相關訓練或工作經驗 以換證，確保技能持續精進。
🟡中級線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe
為什麼要考 AI 應用規劃師證照？
✅ 文組人士也能掌握 AI，提升職場競爭力
✅ 技術專業者獲得 AI 進階能力，助企業數位轉型
✅ 政府認證，企業高度認可，提升就業與升遷機會
無論你是 AI 初學者，還是希望在 AI 領域深入發展的技術專業人士，AI 應用規劃師證照 都將是你的最佳職場加分利器，幫助你迎接 AI 時代的挑戰！
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網友考照經驗分享 :如何在60日內取得AI應用規劃師初級證照
想準備 iPAS AI 應用規劃師初級考試，卻不知道該從哪裡開始嗎？這篇文章分享作者在約 60 天內完成備考並順利通過測驗的實際經驗。作者從閱讀官方學習指引與歷屆試題開始，重新整理成自己的筆記，再搭配 Gemini 每日產生練習題，透過大量刷題、訂正錯題與反覆複習，加深對人工智慧基礎及生成式 AI 應用的理解。
文章也整理兩個考科的準備重點、較具挑戰的內容，以及電腦測驗當天的作答方式與注意事項。對於剛接觸 AI、非技術背景，或正在尋找有效讀書方法的考生而言，都具有實際參考價值。不過，AI 產生的題目與答案仍可能出錯，建議以官方資料為主要依據，並做好內容查核。
想了解完整備考流程、刷題方法及考試心得，可點擊連結閱讀完整文章：
https://www.dcard.tw/f/talk/p/261350889
【AI課程推薦】從零到上榜：最值得投資的 iPAS AI 應用規劃師課程
你是否正在為考取 iPAS AI 應用規劃師認證而努力？
不論你是職涯轉換的新鮮人、正在準備升遷的在職人士，或是想提升 AI 導入與數位優化能力的專業工作者，這門由 104學習精靈 所推出的 「iPAS AI 應用規劃師｜速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題一次通過」 課程是極佳起點。
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⚡內容精準、高效導向：課程透過考照重點整理、模擬題實戰與 GPT 工具輔助刷題的方式，清楚聚焦於考試所需的思維與答題方式，讓你在最短時間內掌握題型邏輯與解題技巧。
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IBM示警 AI模型與AI應用已成為門檻低、商業價值高的駭客攻擊目標
2025-08-04 經濟日報記者簡永祥 由聯合新聞網授權轉載
IBM近日公布《2025數據洩漏成本報告》警示，目前企業應用AI的速度遠超過其建置AI安全與治理，然而許多企業為了讓AI應用快速上線而忽略AI安全與AI治理。缺乏監管的AI系統更容易遭受攻擊，且造成的企業損失更為重大。
今年的報告首次針對AI應用的安全防護、治理機制、與控制訪問狀況進行研究；儘管研究結果顯示曾出現AI相關安全漏洞的企業僅佔採訪樣本的 13%，AI應用已經成為門檻低、商業價值高的網路攻擊目標。
IBM安全和營運產品副總裁Suja Viswesan指出，報告結果顯示AI 應用與治理之間的斷層已經存在，駭客正伺機而動。企業的AI應用普遍缺少基本的存取控制，導致機敏資料遭洩漏、模型可以輕易被篡改。隨著AI技術更多、更深、更廣地融入企業流程，AI安全防護必須成為基礎與重心。不作為的代價不僅損失金錢，更將損害客戶的信任、企業的透明度與自主權。
報告也提出一份比較資料：企業若在其安全業務領域廣泛應用AI與自動化技術，其資料洩露損失平均減少190萬美元，處理數據洩漏事件的周期平均減少80天。
報告的關鍵發現包括以下內容：
AI時代的企業安全漏洞發生領域
AI治理政策：63%曾發生數據洩露的企業尚未建立AI治理政策或仍在規劃階段。已經制定AI治理政策的企業裡，僅有34%定期審查未受批准的AI工具。
「影子 AI」的代價：五分之一的企業曾因影子 AI現象（未經公司同意或監管的AI工具）導致數據洩露，僅 37% 的企業制定管理或偵測影子 AI 的政策。與較少出現影子AI的企業相比，發生率高的企業其平均數據洩露成本多出 67 萬美元。涉及影子AI的安全事件導致個人身份資訊 (65%) 和智慧財產權 (40%) 洩露的比率，遠超過全球平均值（分別為 53% 和 33%）。
由AI驅動的智慧型攻擊：16%的數據洩露事件涉及駭客使用AI工具；主要用於網路釣魚或發動深度偽造的網路攻擊。
數據洩漏的經濟損失：
數據洩漏成本：全球數據洩漏平均成本下降到 444萬美元，是近五年來首次下降；但美國企業的平均數據洩漏成本卻高達1022萬美元。
處理數據洩露的全球平均周期創新低：隨著更多企業執行內部漏洞檢查，讓全球處理數據洩露的平均周期縮短至 241天，較前一年減少17天。與被外部攻擊的洩漏事件相比，透過內部檢測發現漏洞的企業平均減少損失達90萬美元。
醫療照護業的數據洩露成本仍居首位。儘管醫療行業的資料洩露成本較2024年減少235萬美元，其742萬美元的平均損失仍在本次調查的所有行業中居首位。醫療業的安全漏洞識別與控制周期長達 279 天，比全球均值241天多五周以上。
更多企業抵制駭客勒索：企業拒絕支付贖金的比率增加，63%的機構選擇拒絕支付勒索贖金，2024年的比率為 59%。儘管有更多企業抵制勒索，敲詐及勒索軟體事件的平均成本仍居高不下 — 尤其是被駭客攻擊時，損失高達 508萬美元。
AI 風險攀升，但企業對投資AI安全措施的動能卻不足：計畫在經歷數據洩漏事件後增加安全投資的企業比率顯著下降，從 2024年的63%降至2025年的 49%。而在計畫追加投資AI安全的企業裡，建置以AI驅動的安全方案或服務的企業不到一半。
數據洩漏的「長尾效應」：營運中斷 、營運成本增加
幾乎所有受訪企業在數據洩露後都發生業務中斷。大多數企業報告回復平均耗時超過100天，可見業務中斷的嚴重程度。
數據洩露的影響不僅止於漏洞控制：近半數企業表示計畫因洩露事件提高商品或服務的價格，其中近三分之一的企業漲價幅度達 15% 或更高。
這份報告由IBM主持與分析、Ponemon Institute 執行訪問；資料來自於2024年3月至2025年2月全球600家發生過數據洩露的企業。
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