2025 10 13 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 左永安顧問 輔導金牌案例 鬚張股份有限公司 。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

 

2025 10 12 台海兩岸影視文創交流協會 2025 慶祝雙十・以歌會友 熱烈歡迎 洛杉磯華美表演藝術協會 LA Chinese American Performing Arts Association

 台海兩岸影視文創交流協會 

 時間:2025年10月12日(星期日) 

 16:30報到;17:00節目開始 

2025 10 10 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 經濟部 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定 人工智慧基礎概論 (L11) L111 人工智慧概念 L11101 AI定義與分類 L11102 AI治理概念 L112資料處理與分析概念 L11201 資料基本概念與來源 L11202 資料整理與分析流程 L11203 資料隱私與安全 L113機器學習概念 L11301 機器學習基本原理 L11302 常見的機器學習模型L114鑑別式Al vs 生成式AI L11401 鑑別式 AI 與生成式 AI 的基本原理L11402 鑑別式 AI 與生成式 AI 的整合應用AI依應用目的不同 可分為鑑別式AI與生成式AI， 鑑別式AI 擅長 區別 不同數據類型； 生成式AI 基於 數據生成、文本分析的能力，發展 內容生成、翻譯、對話等應用。

 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定-考試樣題 

  科目一：人工智慧基礎概論

人工智慧基礎概論 (L11)

    L111 人工智慧概念         

         L11101 AI定義與分類

         L11102 AI治理概念

                如框架、歐盟等國內外相關 政策法規等

     L112資料處理與分析概念

         L11201 資料基本概念與來源

                大數據、資料型態與結構， 如:數值型資料、文字資料、 圖像資料等

         L11202 資料整理與分析流程

                如:資料收集、清理、分析和 呈現等

         L11203 資料隱私與安全

     L113機器學習概念

          L11301 機器學習基本原理

                 機器學習基本原理與目的

          L11302 常見的機器學習模型

                 機器學習模型與評估， 

                 如監督式學習、非監督式學習、半監督式學習、強化式學習

     L114鑑別式Al vs 生成式AI 

          L11401 鑑別式 AI 與生成式 AI 的基本原理

                 基本原理、運用技術、目的 與特性

          L11402 鑑別式 AI 與生成式 AI 的整合應用

                 應用場域與情境，如電腦視覺、語音辨識、生成技術等

AI依應用目的不同

可分為鑑別式AI與生成式AI，

鑑別式AI       擅長 區別  不同數據類型；

生成式AI       基於 數據生成、文本分析的能力，發展

                                  內容生成、翻譯、對話等應用。

鑑別式AI

針對 預定義的類別 進行 數據分析，適用於  分類、分群、回歸等任務，

目標 是找到最適函數，用以區別不同數據類型

生成式AI

利用 大規模資料  進行訓練，大幅提升自然語言處理能力，

生成式AI  可以 理解  數據特徵，再生成類似的新數據，

有利於智慧工廠的  人機互動應用。

鑑別式AI   可以透過      分類訓練   判斷出是否有瑕疵，

生成式AI   會以 圖片特徵 為基礎，加入更多 圖片特徵，生成瑕疵樣態

                           作為   訓練數據   來源。

鑑別式AI與生成式AI

對於智慧工廠的影響面向不同，

鑑別式A I  著重於處理特定任務，

                           例如瑕疵檢測、需求預估、庫存管理等；

生成式AI   利用  

大型語言模型（Large Language Model，LLM）

對於文本理解  的 優勢，讓使用者簡易了解  問題狀況 與 後續作法。

鑑別式AI與生成式AI各有應用範疇，彼此並非替代關係，

鑑別式AI  應用在  語音識別、圖片辨識、數量預測   等範疇，

生成式AI  應用在  圖像創造、音樂合成、程式編碼和文字生成。

因為製造業容易受到環境影響

生成式AI  能透過

擷取增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）

掌握   即時資料、分析     多種資料來源，同時採用

自然語言輸入  的人機互動方式，

降低人員系統操作時間，

填補  鑑別式AI應用  未被滿足的需求缺口。

2025 10 09 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 Vibe Coding 是一種由 AI 輔助的程式設計方式 知名 OpenAI共同創辦人、前特斯拉AI總監Andrej Karpathy提出 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

 Vibe Coding 是一種由 AI 輔助的程式設計方式

    「Vibe Coding」一詞由

OpenAI共同創辦人、前特斯拉AI總監Andrej Karpathy提出，

核心概念是讓開發者「完全沉浸在氛圍中，擁抱指數級的變化，

甚至忘記程式碼的存在」。 

簡單來說，就是借助日益強大的人工智慧（AI）工具，

透過自然語言描述需求、靠直覺引導，讓AI生成大部分甚至幾乎全部的程式碼。

開發者不再逐行精雕細琢，

而是更像一位指揮家，引導AI這支強大的樂團演奏出創新的樂章。

這代表著，過去被視為高技術門檻的軟體開發，

正在以前所未有的方式被「民主化」。

AI寫程式碼的工具

（如Cursor AI、Google的Firebase Studio、Amazon Q Developer等）

如雨後春筍般湧現，讓更多擁有絕佳商業洞察，但未必精通傳統程式設計的人，

也能將想法付諸實現。

由   知名 AI 專家 Andrej Karpathy 提出，

強調   使用者   透過  自然語言  描述需求，

讓  大型語言模型 (LLM) 自動生成  完整程式碼，

使用者 只需關注  創意 與 想法，而非程式語法細節。

這種方法  降低  了  技術門檻，加速了   原型開發，

但也伴隨著    品質、安全 和 可維護性  等風險，

需要  使用者  謹慎   評估  與  迭代。 

核心概念

• 自然語言驅動： 
• 開發者使用像  中文或英文  這樣的自然語言   告訴 AI 想要實現的功能，
• AI 再將這些需求 轉化 為  程式碼。
• 
  
• 專注於創意而非細節： 
• 使用者  能夠專注  於  產品的  創意 和 整體設計，
• 而  不用深入 研究程式碼  的   語法 和 複雜細節。
• 
  
• AI 作為協作者：
•  Vibe Coding  將 AI 定位為一個   聰明的程式設計夥伴，
• 使用者  負責 提出想法，AI 負責  實現。
• 
  

優點

• 降低技術門檻： 
• 讓非技術背景的人也能快速開發出產品原型。
• 加速開發速度：
•  顯著縮短開發時間，使原型開發和概念驗證更加快速。
• 促進創意實現： 
• 讓開發者更專注於產品的創新與使用者體驗。
• 優化資源： 
• 提高工作效率，加速學習迭代，降低開發成本。
• 
  

風險與挑戰

• 程式碼品質問題： 
• AI 生成的程式碼可能存在邏輯錯誤或不穩定性。
• 潛在的安全漏洞：
•  AI 生成的程式碼可能缺乏資安意識，產生安全風險。
• 可維護性不足： 
• 可能會導致技術快速堆積，影響長期維護。
• 過度依賴與風險： 
• 過於強調速成和忽略檢核步驟，可能導致開發失敗。
• 
  

如何進行 Vibe Coding

明確描述需求：

使用清晰的自然語言描述你想要的功能，並加入使用條件和限制。

與 AI 互動： 

透過對話方式，要求 AI 進行修改或重寫，例如「請幫我優化這段程式碼」。

迭代調整與測試： 

驗證 AI 生成的程式碼，並根據測試結果進行調整和改進。

熟悉工具與能力： 

了解所使用的 AI 工具的能力與限制，例如 LLM 模型如 Claude。

2025 10 09 左永安 顧問/講師/委員/ AI產業人才能力類型說明表 AI 應用素養 AI 工具應用 AI 程式語言應用 AI 模型訓練 AI 服務開發 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

 AI產業人才能力類型說明表 

  AI  應用素養 

  AI 工具應用

  AI 程式語言應用  

  AI 模型訓練 

  AI 服務開發

2025 10 08 左永安 顧問/講師/委員/ AI產業人才及能力項目

 AI產業人才及能力項目

2025 10 08 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 AI應用規劃師 職能基準

AI應用規劃師  職能基準

2025 10 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 AI在金融市場之使用 雖具有 1.增進金融業之效率 2.降低成本 3.提升客戶體驗 4.管理風險 5.促進合規 6.防制金融犯罪 7.防 禦資安事件 8.促進永續發展 等功效，參考 1.國際清算銀行(BIS) 2.國際證券管理機 構組織(IOSCO) 3.歐盟、新加坡、美國 等規範或手冊，提供金融業運 用AI之指引。

    鑒於AI在金融市場之使用

    日趨普遍

  

    惟如  導入AI時   未經審慎規畫、 檢視或使用後未能因應

   科技  或 實際成效   校調，

   不僅可能背離原本導入 之目的，

   亦   可能衍生金融消費者或金融業之損失、增加業者風險程度，

   甚至危及大眾對金融市場之信心。

    為利金融業  辨識  及注意   AI系統生 命週期   宜考量之重點，

    本指引依「金融業運用人工智慧(AI)核心原則 與相關推動政策」內容，

    並參考

      1.國際清算銀行(BIS)

      2.國際證券管理機 構組織(IOSCO)

      3.歐盟、新加坡、美國

     等 規範或手冊，提供金融業運 用AI之指引。

2025 10 06 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 AI 應用規劃師 職能基準 職能基準代碼 SMS2512-002v1 職業 AI應用規劃師 主要 職責 T4 執行 AI應用 發展與 持續優 化 工作 任務 T4.2 持續精 進與優 化 工作 產出 O4.2.1 定期評 估報告 職能內涵（A=attitude態度） A01 主動積極 ： A02 自我管理：A03 應對不確定性：A04 謹慎細心： A05 追求卓越：A06 風險管理：

 

AI 應用規劃師   職能基準  

職能基準代碼 SMS2512-002v1

職業                AI應用規劃師 

主要  職責  

   T4  執行 AI應用 發展與 持續優 化

工作  任務  

      T4.2 持續精 進  與 優 化

工作  產出 

      O4.2.1 定期評 估報告 

行為指標

    P4.2.1   持續掌握與評估 AI 技術的最 新發展，並觀察未來技術趨勢， 

                   提供具價值的優化建議，以滿足 組織需求。  

職能 級別    5級

職能內涵  （K=knowledge知識）  

        K09人工智慧概論（含鑑別 式與生成式AI） 

          K10 AI治理概念（含倫 理、偏見防範等） 

          K12 風險管理概念（含AI 技術、模型偏見、法律合 規等） 

          K13 資訊安全概念

          K15 AI準則與規範知識

職能內涵  （S=skills技能）

          S02 產業趨勢分析能力 

           S03 技術評估與分析能力 

           S04 需求分析能力 

           S08 資料整合與分析能力 

           S10 AI技術/工具應用能力 

           S14 效益評估能力

職能內涵（A=attitude態度） 

 A01 主動積極 ：

不需他人指示或要求能自動自發做事，面臨問題立即採取行動加以解決，

且為達目標願意主動承擔額外責任。 

 A02 自我管理：

設立定義明確且實際可行的個人目標；對於及時完成任務展現高度

進取、努力、承諾及負責任的行為。 

 A03 應對不確定性：

當狀況不明或問題不夠具體的情況下，能在必要時採取行動，

以有效釐清模糊不清的態勢，完成任務。 

 A04 謹慎細心：

對於任務的執行過程，能謹慎考量及處理所有細節，精確地檢視每個程序，

並持續對其保持高度關注。 

 A05 追求卓越：

會為自己設定具挑戰性的工作目標並全力以赴，願意主動投注心力達成或

超越既定目標，不斷尋求突破。

 A06 風險管理：

因應選制定的方案之優劣勢，進行專案風險評估及管理。

說明與補充事項 

⚫ T3 屬擔任技術開發者所需之工作職責。'

⚫ 建議擔任此職類/職業之學歷/經歷/或能力條件：（建議具體以下至少1項）

 • 大專以上畢業或同等學力。 

 • 具1年以上從事演算法設計、人工智慧、機器學習、深度學習、商業智慧

   等技術應用的工作經驗。 

 • 具3年以上程式開發或專案管理經驗，並曾參與大型專案及具協助

    專案管理經驗。 

 • 擔任主管職務1年以上。 

 • 了解no code/ low code、chatGTP、生成式工具。

 • 此項職能基準範圍為跨產業適用。