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iPAS AI 規劃師初級考試：筆記使用指南
這篇文章整理 iPAS「AI 規劃師初級」考試的完整筆記導讀，快速建立 AI 概念框架，內容適合非理工背景考生。文章強調「先建立框架、再補細節」的讀書策略，並提醒科目一偏穩定理論、科目二偏快速變動應用，提供適合非理工背景的學習路線與官方資源建議，幫助考生用最短時間抓住考點、提升通過率。
L123︱生成式 AI 導入指南：從策略評估到組織落地與風險治理
本篇從企業實務出發，系統梳理生成式 AI 的導入路徑，涵蓋策略評估、技術選型、組織落地與風險治理，協助決策者避免盲目跟風，將 AI 轉化為可控、可擴展的核心競爭力。
L122︱生成式 AI 的典範轉移：為什麼 AI Agent 是下一場工作革命？
AI 正在經歷從「被動回答」到「主動執行」的變革。AI Agent 透過 ReAct (推理+行動)、工具調用與記憶管理，實現了任務的閉環執行。本文探討了 MCP 協定如何成為 AI 的「標準插座」，以及為何「工作流程工程」正取代「提示詞工程」成為核心技能。專業人士的挑戰在於將直覺式的隱性知識轉譯為可執行的顯性流程。掌握這場典範轉移，是從 AI 使用者進化為流程建築師的關鍵。
L121︱從 AI 玩家到數位指揮官：No-Code/Low-Code 如何重新定義開發？
不會寫程式也能開發應用？No-Code/Low-Code（NCLC）正在打破軟體開發的高牆。本文深入拆解 NCLC 與傳統開發的差異、模型驅動開發（MDD）的核心價值，以及 Vibe Coding 的風險與機會。從選擇工具到結合生成式 AI，帶你看懂什麼時候該用、什麼時候該避開，以及為什麼「想清楚的能力」才是 AI 時代的核心競爭力。適合非技術背景者、開發者、技術 PM 閱讀。
L114︱鑑別式 AI 與生成式 AI：從原理、挑戰到未來趨勢
整理 iPAS AI 規劃師初級 L114 重點，從鑑別式與生成式 AI 的原理與評估指標、LLM 四步驟，到幻覺、算力等技術痛點與微調、RAG、GAN 穩定化等解法，最後說明兩者整合應用。
L113︱機器學習全景圖：從演算法圖鑑、訓練優化到 MLOps 維運
這篇是 iPAS 初級 L113「機器學習概念」的戰略總覽。從 EDA 資料探索、各大演算法流派的適用場景，到模型訓練的參數角力與 MLOps 維運。適合需要快速掌握 AI 運作全貌、釐清考點脈絡，或是想為零散知識建立系統架構的讀者。
L112︱別讓 AI 吃垃圾！一次搞懂資料清洗、特徵工程與統計
這篇是 iPAS 初級 L112「資料處理與分析」的全景地圖：從資料來源、儲存架構、清理與轉換，到統計核心、異常偵測、分析方法與視覺化，一次把資料流程的必備觀念串成可理解的故事。適合準備 iPAS、想補強資料基礎、或需要建立分析流程思維的讀者。
L111︱AI 人機協作、可解釋性與治理的真實問題
本文整理 iPAS AI 規劃師考點，從技術架構延伸至倫理應用。文中強調「認知運算」學派主張 AI 應輔助人類決策而非取代，確立了人機協作的核心定位。同時，針對演算黑盒疑慮，指出「透明度與可解釋性」為治理關鍵，要求 AI 決策須讓人類理解其依據。結合歐盟法規的風險分級，主張 AI 發展不僅在於算力突破，更須建立在可信任、可解釋的互動基礎上。
