「AI應用規劃師」國家級證照考試正式啟動!經濟部iPAS考題、應考資訊一次看
「AI應用規劃師」國家級證照考試正式啟動!經濟部iPAS考題、應考資訊一次看

重點一 : 經濟部將於2025年啟動「AI應用規劃師」國家級證照考試,分初級、中級兩項。

重點二 : 初級考試聚焦AI基礎概念與工具應用,首梯3月22日開跑(目前報名已截止),第二梯次5月3日考試,報名截至日期為即日起至4月11日;至於中級考試則於5月17日登場,報名截止日期也為4月11日。

重點三 : iPAS證照具高度鑑別度,獲廣達、鴻海等大廠支持,淨零碳管理師最受矚目。

AI應用規劃師怎麼考?

隨著人工智慧(AI)科技的快速發展,台灣經濟部積極推動產業AI化。為此,經濟部長郭智輝日前表示, 將於2025年正式啟動「AI應用規劃師」的國家級證照考試,分為初級、中級兩項專業證照,第一梯次初級考試將於3月22日登場。

經濟部產業發展署官員指出,AI技能已成為職場上的重要競爭力,但「不是只會用Chat GPT就是AI人才」,經濟部在與產業溝通了解需求後,推出「AI應用規劃師」產業人才能力鑑定(iPAS),協助企業媒合所需的AI人才。

關於測驗方式,無論初級或中級都以電腦測驗為主(單選題),每科100分,該科達70分為及格,依試場提供電腦應試(勿自行攜帶設備),電腦設備及輸入法等皆依考場提供之規格為準,考試開始前會撥放電腦測驗操作教學短片,考生須依題目要求, 以滑鼠及鍵盤操作填答應試。

考試簡章請點我

AI應用證照有兩種:初級、中級差在哪?

「AI應用規劃師」證照考試分為初級和中級, 初級考試鎖定文組、非資工專業人士 ,考試重點包括人工智慧、資料處理、機器學習以及鑑別式和生成式AI基本概念,以及在工作上如何應用AI工具,例如運用AI工具生產報表和分析文稿,藉此提高工作效率。

考試科目如下,查詢考試樣題請點我

一、人工智慧基礎概論(L11)

  • 人工智慧的基本概念與應用範疇。
  • 大數據特性與應用。
  • 技術應用,如機器學習、自然語言處理等。
  • 生成式 AI 的應用場景。
  • 國際合作在 AI 治理中的重要性。

二、生成式AI應用與規劃(L12)

  • No Code/Low Code 平台的特性與應用。
  • 使用生成式 AI 工具時的內容品質管理。
  • 教育場景中生成式 AI 工具的正確使用方式。
  • 生成式 AI 的倫理風險。
初級考試日程.jpg
初級考試日程表。
圖/ 經濟部

而中級考試則鎖定資通訊科系的專業人士,考試難度相對較高。 產發署官員表示,報考者需要具備演算法和設計物聯網架構等專業知識,了解如何協助公司導入AI,考試內容包含大數據分析、深度學習、自然語言和音訊處理、AI導入評估規劃與風險等面向。

一、人工智慧技術應用與規劃(L21)

  • AI 和 ML 技術的實際應用情境辨別。
  • 文本資料處理技術,如斷詞(Tokenization)。
  • 自然語言處理(NLP)的主要用途及其應用。
  • 深度學習模型的特性與限制。

二、機器學習技術與應用(L23)

  • 特徵工程方法及其適用性。
  • 機器學習模型選擇,如線性迴歸應用於銷售預測。
  • MapReduce 計算框架的基本原理。
  • 卷積神經網路(CNN)架構特點,如 Inception 模型的加寬設計。
  • 模型訓練中可能出現的過度擬合(Overfitting)問題及迴歸模型性能評估指標。
中級考試日程.jpg
中級考試日程表。
圖/ 經濟部

在考試時程方面,初級考試規劃每年舉辦4次,中級考試每年舉辦2次。初級第一梯次考試預計在今年3月22日舉行,中級考試則預計在5月17日首次辦理。

經濟部推iPAS鑑定!淨零碳規劃管理師最夯

產業人才能力鑑定(iPAS)具有公信力和鑑別度。近年來,隨著淨零趨勢推升企業對永續人才的需求,經濟部去年首度推動iPAS淨零碳規劃管理師考試,獲得企業的熱烈迴響,推升iPAS總報考人數達3萬人,年增145%,其中淨零碳規劃管理師的報考者占6成。

經濟部產業發展署近年推動iPAS,透過國家級職能鑑定,涵蓋資安、3D列印、電動車、工具機和智慧機械等20項專業領域,考試平均通過率約3成,具高度鑑別度,獲得廣達、鴻海、佳世達、和碩聯合、健椿、李長榮化工和上銀等大廠響應支持。

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本文合作轉載自:數位時代
資料來源:經濟部

責任編輯:李先泰

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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