圖解iPAS AI應用規劃師初級得分關鍵含AIE國際認證：AIAP人工智慧應用規劃師(Specialist Level)- 附贈MOSME (1版)

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第1章 人工智慧概念與發展｜必考基礎 ★★★ 1-1 什麼是人工智慧？ 1-2 弱 AI、強 AI 與超 AI 1-3 機器學習、深度學習與 AI 的關係 1-4 AI 的主要應用領域 1-5 台灣 AI 產業現況 1-6 AI 的能力與限制 1-7 生成式 AI 的崛起 重點整理 考試比重分析 嘉泰老師帶你飛，考前重點複習 課後練習 第2章 AI治理與政策法規｜高命中率 ★★ 2-1 什麼是AI治理 2-2 AI倫理原則 2-3 歐盟 AI 法案（EU AI Act） 2-4 台灣 AI 政策與法規 2-5 AI偏見與公平性 2-6 AI透明度與可解釋性 2-7 企業如何落實AI治理 重點整理 考試比重分析 嘉泰老師帶你飛，考前重點複習 課後練習 第3章 資料處理與分析基礎｜觀念整合 ★★ 3-1 資料的類型 3-2 資料收集方法 3-3 資料前處理 3-4 特徵工程 3-5 資料標注 3-6 資料集劃分 3-7 資料不平衡問題與處理 3-8 探索性資料分析（EDA） 3-9 常用資料格式 3-10 大數據概念（5V） 3-11 資料倉儲與資料湖 重點整理 考試比重分析 嘉泰老師帶你飛，考前重點複習 課後練習 第4章 資料隱私、安全與機器學習基礎｜易混淆重點 ★★★ 4-1 個人資料保護與台灣個資法 4-2 GDPR 的基本概念與全球影響 4-3 資料去識別化：匿名化與假名化 4-4 差分隱私：讓統計不洩露個人 4-5 聯邦學習：不集中資料的分散式 AI 訓練 4-6 AI 資安威脅：當模型本身成為攻擊目標 4-7 機器學習基本概念：讓機器從資料中學習 4-8 訓練、驗證與測試：模型評估的三道防線 4-9 過擬合、欠擬合與偏差-變異數取捨 4-10 模型評估指標：準確率不是唯一的答案 重點整理 考試比重分析 嘉泰老師帶你飛，考前重點複習 課後練習 第5章 常見機器學習模型與深度學習｜模型核心 ★★★ 5-1 線性迴歸（Linear Regression） 5-2 邏輯迴歸（Logistic Regression） 5-3 決策樹（Decision Tree） 5-4 隨機森林（Random Forest） 5-5 支援向量機（SVM） 5-6 K近鄰演算法（KNN） 5-7 K-Means 分群 5-8 神經網路基礎 5-9 卷積神經網路（CNN） 5-10 循環神經網路（RNN）與LSTM 重點整理 考試比重分析 嘉泰老師帶你飛，考前重點複習 課後練習 第6章 鑑別式AI與生成式AI｜最新重點 ★★★ 6-1 鑑別式AI（Discriminative AI）概念 6-2 生成式AI（Generative AI）概念 6-3 鑑別式 vs 生成式 AI 比較 6-4 生成對抗網路（GAN） 6-5 變分自動編碼器（VAE） 6-6 Transformer 架構 6-7 大型語言模型（LLM） 6-8 擴散模型（Diffusion Model） 6-9 提示工程（Prompt Engineering） 6-10 生成式AI的應用場景與挑戰 重點整理 考試比重分析 嘉泰老師帶你飛，考前重點複習 課後練習 第7章 生成式AI應用、工具與導入規劃｜情境題重點 ★★ 7-1 生成式AI主要文字工具介紹 7-2 圖像生成工具 7-3 影音生成工具 7-4 企業導入AI的步驟與框架 7-5 AI專案的ROI評估 7-6 AI導入的常見失敗原因 7-7 人機協作模式 7-8 AI能力中心（AI Center of Excellence） 7-9 生成式AI在不同產業的應用 7-10 台灣企業AI導入現況與政策 7-11 AI工具的選型原則 7-12 AI導入的倫理考量 7-13 未來AI發展趨勢 重點整理 考試比重分析 嘉泰老師帶你飛，考前重點複習 課後練習 第8章 AI 技術發展與近期考試趨勢 8-1 AI 法規與政策最新動態 8-2 技術與應用趨勢 8-3 AI 開發工具、Low-Code 與市場應用趨勢 重點整理 考試比重分析 嘉泰老師帶你飛，考前重點複習 課後練習 附錄 A iPAS出題方向與常見陷阱 B iPAS分級模擬試題 C 模擬試卷（一） D 模擬試卷（二） E 讀書計畫：14 天考前衝刺與 30 天完整學習