iPAS AI Review
iPAS AI 考前 7 日複習表
考前 7 天不要重新學完整本書。重點是把考綱、官方文件、錯題與情境判斷整理成可以上考場的記憶架構。
使用方式
每天安排 60 到 90 分鐘即可。每個考點至少回答三個問題：它解決什麼問題、什麼情境不適合、題目常用什麼方式設陷阱。
- 先對齊考綱不要只背名詞，先確認科目一與科目二的評鑑範圍。
- 錯題比新題重要每題都寫下「為什麼其他選項錯」。
- 最後兩天收斂不要補太多新知識，改做模擬考與弱點複習。
7-Day Plan
考前一週安排
這份表以 iPAS AI 應用規劃師常見命題方向整理，適合搭配題庫、官方考綱與自己的錯題筆記使用。
| 天數 | 主題 | 今天要完成 | 檢查點 |
|---|---|---|---|
| Day 1 | 考綱與官方文件 | 重讀最新評鑑內容範圍，確認人工智慧基本法、公部門人工智慧應用參考手冊、生成式 AI 評鑑新增範圍。 | 整理一張弱點清單，標出不熟的章節與高頻考點。 |
| Day 2 | 資料處理與機器學習基礎 | 複習遺漏值、離群值、標準化、One-Hot / Label Encoding、資料洩漏、監督式 / 非監督式 / 強化學習。 | 看到情境題時，能判斷題目是在問資料品質、特徵處理或模型類型。 |
| Day 3 | 模型評估與深度學習 | 複習混淆矩陣、Precision、Recall、F1、資料不平衡、Bias-Variance、CNN、RNN、Transformer 與多模態 AI。 | 能說明為什麼詐欺、醫療、資安類題目常不能只看 Accuracy。 |
| Day 4 | Prompt、RAG、AI Agent | 整理 Zero-shot、Few-shot、CoT、ToT、APE；複習 RAG 解決知識時效與幻覺的方式，以及 chunking、檢索、工具呼叫與多代理協作。 | 能分辨題目是在問 Prompt 技巧、RAG 架構，還是 Agent 工作流程。 |
| Day 5 | 導入規劃與 AI 治理 | 複習 ROI、TCO、MLOps、資料漂移、Human-in-the-Loop、Guardrails、Prompt Injection、隱私、資安、公平、透明與責任。 | 看到企業導入題時，先判斷風險、資料、流程與人員，而不是只選最炫的工具。 |
| Day 6 | 情境題與錯題整理 | 做 60 到 80 題混合題。錯題分成名詞不熟、情境誤判、選項陷阱、粗心四類。 | 每個錯題都能用一句話寫出正確觀念，並說明其他選項錯在哪裡。 |
| Day 7 | 模擬考與考前 10 分鐘 | 完整計時做一次模擬考，考後只整理高頻錯點與容易混淆的名詞。 | 確認作答節奏、先易後難、標記不確定題，最後只看自己的錯題摘要。 |
提醒：考試規則與評鑑內容可能調整，正式準備仍應以 iPAS 官方公告與最新簡章為準。
考前 10 分鐘口袋清單
- 不要只背定義每個名詞都要連到應用情境與限制。
- 情境題先找風險資料隱私、模型幻覺、資安、偏誤、責任歸屬通常是關鍵。
- RAG 不是萬靈丹還要看資料來源、切分、檢索品質、權限與更新流程。
- Agent 重點是流程感知、規劃、行動、工具使用、回饋與人工監督。