「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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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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