AI 應用規劃師能力鑑定
初級能力指標
1.人工智慧基礎概論
1.1 能掌握人工智慧的基本概念與應用領域，瞭解人工智慧的定義、基本理論和核心目標，
及AI技術在隱私、安全性與倫理層面可能面臨的挑戰。
1.2 具備基本的資料處理知識，包括資料收集、清洗、分析和視覺化等過程，
並能夠理解資料在AI模型中扮演的角色與作用。
1.3 理解機器學習的基本原理及其在AI中的作用，並熟悉常見的機器學習方法及其應用。
1.4 能夠區分鑑別式AI和生成式AI的特性，並理解生成式AI的概念、基本原理及
其相關應用。
L11 人工智慧基礎概論
L111 人工智慧概念 評鑑內容
L11101 AI的定義與分類
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 AI 與生成式AI概念
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
2.生成式AI應用與規劃
2.1 理解No Code / Low Code工具的基本概念與應用，掌握其在生成式AI應用中
的功用和優勢，並能運用工具進行AI解決方案的設計與測試。
2.2 熟悉生成式AI常見工具的基本操作，瞭解其應用領域及適用場景，能有效選擇與應用。
2.3 掌握生成式AI導入的初步規劃要領，包含需求確認、資源分配、試用測試等步驟等。
L12 生成式 AI 應用與規劃
L121 No code / Low code概念
L12101 No Code / Low Code的基本概念
L12102 No Code / Low Code的優勢與限制
L122 生成式 AI 應用領域與工具使用
L12201 生成式AI應用領域與常見工具
L12202 如何善用生成式AI工具
L123 生成式 AI 導入評估規劃
L12301 生成式AI導入評估
L12302 生成式AI導入規劃
L12303 生成式AI風險管理
發表文章
