iPAS淨零碳規劃管理師初級能力鑑定(第二版)｜淨零碳規劃管理基礎概論&淨零碳盤查規範與程序概要 (2版)

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【簡介】 ★iPAS經濟部產業人才能力鑑定，淨零碳規劃管理師初級能力鑑定，考試參考用書。 ★因應國際法規更動及考題方向變化，調整重點說明內容與模擬試題。 iPAS淨零碳規劃管理師分為初、中、高三級，為重點產業之師級專業人才，經濟部發證具公信力，教育部認可，工研院與經濟部產發署共同推動。不僅企業認同推廣，大學院校也針對永續ESG議題開設相關課程，此證照為企業實務上及人力就業市場所需之證照。 iPAS淨零碳規劃管理師-初級能力鑑定，考試項目： 考科1.淨零碳規劃管理基礎概論 L111 極端氣候下國際因應歷程與趨勢 L112 淨零碳管理基礎概論 考科2.淨零碳盤查規範與程序概要 L121 ISO14064-1:2018組織型溫室氣體盤查 L122 ISO14067:2018標準與規範 【目錄】 研究團隊 寫在前面 考試簡介 第一篇 淨零碳規劃管理基礎概論 ch01 聯合國氣候變化大會締約方大會（COP） 　　　1-1 聯合國氣候變化綱要公約（UNFCCC） 　　　1-2 締約方大會（COP） ch02 國內外極端氣候變遷治理與因應作法 　　　2-1 氣候變遷 　　　2-2 政府間氣候變化專門委員會 　　　2-3 氣候變遷治理 ch03 國際重要倡議內容 　　　3-1 聯合國永續發展目標（UN SDGs） 　　　3-2 碳揭露計畫（CDP） 　　　3-3 科學基礎減量目標倡議（SBTi） 　　　3-4 RE 100 國際倡議 　　　3-5 GRI 準則 　　　3-6 SASB 準則 　　　3-7 TCFD 準則 3-8 TNFD 準則 3-9 IFRS S1/S2 ch04 國際碳稅關貿政策 　　　4-1 碳關稅 4-2 歐盟碳邊境調整機制 4-3 英國碳邊境調整機制 　　　4-4 我國 CBAM ch05 臺灣 2050 淨零排放路徑及轉型策略作法 5-1 臺灣 2050 淨零目標 5-2 2050 淨零路徑 5-3 2050 淨零四大策略、兩大基礎 5-4 2050 淨零二大基礎 5-5 2050 淨零轉型十二項關鍵策略 5-6 國家減碳新目標 　　　5-7 淨零路徑：臺灣總體減碳行動計畫 ch06 碳資產交易管理架構導論 6-1 碳權 　　　6-2 碳交易市場 　　　6-3 我國碳費制度 　　　6-4 我國自願減量機制 ch07 ISO 14068-1 碳中和標準 　　　7-1 碳中和 　　　7-2 碳中和的標準 第二篇 淨零碳盤查規範與程序概要 ch08 ISO 14064-1:2018 組織型溫室氣體盤查 8-1 溫室氣體 8-2 ISO 14064 系列 8-3 氣候變遷因應法 8-4 碳盤查 8-5 溫室氣體盤查作業程序 8-6 補充說明 ch09 ISO 14067:2018 標準與規範 9-1 生命週期評估 9-2 碳足跡標籤 9-3 ISO 14067 　　　9-4 補充說明 試題解答

人工智慧基礎概論：AI規劃師我也可以成功做到 (1版)

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【簡介】 ＼AI時代除了工程師，更需要能將技術轉化為價值的「AI規劃師」／ ⊙「AI應用規劃師」證照考試參考書：本書解析AI規劃師的核心價值、界定跨領域必備職能與考照重點，適合企業決策者、產品經理（PM）、專案經理，以及所有渴望從零開始建立AI應用藍圖之專業人士。 ⊙以終為始的實踐框架：說明從技術理論，到如何發掘商業痛點、評估導入效益、設計落實路徑，提供系統化的規劃框架與31個跨產業案例，讓讀者能將願景轉化為具體的開發藍圖。 ⊙技術洞察力 × 商業決策力 × 溝通協調力：打造AI規劃師必備的跨領域能力。內容涵蓋從硬體GPU算力配置、深度學習框架選型到AIoT架構，強調如何將複雜的演算法轉化為清晰的商用語言，成為技術團隊與高層決策者之間不可替代的橋梁。 「從『AI旁觀者』轉身成為『AI領航員』」 　　本書解析人工智慧（AI）規劃的基礎概念、核心技術與其廣泛應用。強調「以終為始」的策略思維，帶領讀者從AI開發流程的基礎理論技術，一路深入到教育、工商、軍事等31種業態的實務應用案例。書中不僅介紹GPU、CUDA與深度學習框架等核心技術，更著重於「發掘價值」與「設計路徑」的規劃深度。無論你是想掌握AI規劃師的跨領域職能、考取專業證照，還是為企業打造AI競爭力，本書都將是你跳脫技術細節、掌握AI宏偉藍圖的最佳策略夥伴。 【目錄】 第一章 AI規劃師 1-1　前言 1-2　AI規劃師的考照 1-3　AI規劃師需具備之關鍵專業能力 1-4　許多企業都著手應用AI來提升競爭力 1-5　AI政策的實施 1-6　AI開發流程幾個主要步驟 1-7　AI專案 1-8　AI專題實作可以涵蓋許多有趣的領域 1-9　如何成功規劃AI的專案 第二章 AI基本概念 2-1　何謂AI 2-2　生成式AI的應用 2-3　何謂機器學習 2-4　機器學習的演算法 2-5　何謂物聯網（IoT） 2-6　機器人 2-7　專家系統：人工智慧的早期成功典範 2-8　AI與統計學的關係 第三章 AI系統架構的軟體、硬體 3-1　AI硬體架構 3-2　AI伺服器 3-3　AI系統的架構中常用的軟體及工具類型 3-4　常用的AI資料庫 3-5　AI/ML演算法種類繁多 3-6　何謂AIOT 3-7　AI物聯網（AIoT）系統的軟體架構 3-8　AI物聯網（AIoT）系統的硬體架構 3-9 市面主要的雲端平台（Cloud Computing Platforms） 第四章 AI在教育業的規劃重點 4-1　AI在教育領域的應用 4-2　AI在教學上的應用 4-3　生成式AI在教學領域的應用 4-4　課程設計中之AI應用 4-5　AI在運動及體育產業的應用 4-6　AI在幼兒園的應用 4-7　使用AI增強自主學習、自我效能的三個面向 第五章 AI在商業的規劃重點 5-1　AI在企業五管中的應用 5-2　AI在物流領域及供應鏈的應用 5-3　AI在會計領域的應用 5-4　AI在金融業的應用 5-5　AI在資訊業的應用 5-6　AI在零售業的應用 5-7　AI在交通運輸業的應用 5-8　AI在海運業的應用 5-9　AI在倉儲業的應用 5-10　AI在不銹鋼產業的應用 5-11　AI在娛樂業的應用 5-12　AI在仲介業的應用 5-13　AI在護理的應用 5-14　AI在中醫的應用 5-15　AI在老人照顧的應用 第六章 AI在工業的規劃重點 6-1　如何提升工業競爭力 6-2　應用AI增強工業競爭力 6-3　AI在半導體產業的應用 6-4 台灣憑藉著其在半導體及資通訊（ICT）產業的強大基礎 6-5　AI在電腦製造業的應用 6-6　AI在電腦製造業軟體中的應用 6-7　AI在塑化業（塑膠及化學工業）的應用 6-8　AI在汽車業的應用 6-9　AI在土木的應用 第七章 AI在軍事的規劃重點 7-1　AI在軍事領域的應用 7-2　著名的AI軍事武器 7-3　AI在無人機產業的應用 第八章 AI系統的大整合 8-1　5G及AI的整合 8-2　物聯網（IoT）及AI的整合 8-3　大數據及AI的整合 8-4　機器人及AI的整合

不動產估價概要(基礎篇) (24版)

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