iPAS 初級科目一考前重點總整理：人工智慧基礎概論複習與準備指南（2026）

AI 考照準備 ／ 資料更新至 2026 年 11 月

iPAS AI 應用規劃師初級第四次考試在 2026 年 11 月 7 日（六）登場，科目一「人工智慧基礎概論」13:30 開考。這篇考前重點總整理適合考前複習，依官方評鑑內容範圍（115.02）編排，把 L111 到 L114 的必懂觀念、易混淆對照與手算公式收在一起，也附考前準備指南和原創自我檢測，最後兩天照著複習就好。

01科目一考什麼：評鑑範圍一張表

02L111 人工智慧概念：定義、分類與治理

AI 是最大的範圍，機器學習是其中一種做法，深度學習又是機器學習的一支，三者是包含關係，不是三種互斥的產品。依功能可分三類：

AI 治理：歐盟 AI 法的四級風險

治理原則常以情境出現：公平性看不同群體是否被差別對待，透明與可解釋看能否說明決策依據，課責看出錯時誰負責。國內文件要認得範圍點名的三份：數位發展部《公部門人工智慧應用參考手冊》、《AI 產品與系統評測》，以及金管會《金融業運用人工智慧（AI）指引》。

03L112 資料處理與分析：流程、清理與隱私

清理與特徵工程的判斷句

• 缺失值：數值右偏時，中位數通常比平均數穩健。
• 離群值：先判斷是錯誤還是真實罕見事件，不要一律刪除。
• 標準化與 Min-Max：標準化轉為平均 0、標準差 1；Min-Max 縮放到固定區間，較怕極端值。
• 類別編碼：沒有順序的類別用 One-Hot，任意編成 1、2、3 會製造假順序。
• 資料洩漏：先切分資料，縮放等步驟只從訓練集學，測試集不能先被看到。

隱私技術不要混

04L113 機器學習：學習方式、泛化與指標

泛化是模型處理沒看過資料的能力。訓練表現好、驗證表現差是過擬合，兩邊都差是欠擬合。訓練集用來學參數，驗證集用來選模型和超參數，測試集留到最後評估。

手算一定要會：混淆矩陣

假設 TP=40、FP=10、FN=20。分母是最常考的地方：

怕誤報看 Precision，怕漏報看 Recall。類別不平衡時，準確率容易騙人。迴歸常見 MAE 與 MSE，MSE 會放大大誤差，對離群值較敏感。

05L114 鑑別式與生成式 AI：原理與整合應用

整合應用常見流程是生成式產生內容或合成資料，鑑別式負責檢查與分類，再加上測試驗證和上線監控。LLM 相關要分清楚：RAG 是回答前先取外部資料當依據，微調是調整模型本身的行為。文件常更新選 RAG，要固定語氣或任務格式才考慮微調。

06考前易混淆對照表

07考前準備指南：最後兩天這樣讀

還有觀念卡住時，可以用下面的提示詞請 AI 當助教，把「資料洩漏」換成你的弱點：

請擔任 iPAS AI 應用規劃師「初級科目一」的考前複習助教。
我想加強的觀念是：資料洩漏

請依序進行：
1. 用一個職場例子，三句話內解釋這個觀念。
2. 出 3 題四選一的原創情境題，先不要給答案。
3. 等我作答後，逐一說明每個選項對或錯的原因。
4. 最後整理一句我考場上可以用的判斷口訣。

不要宣稱題目來自官方。不確定的法規或考試規定請直接說不確定，提醒我回官方資料查核。

08考前自我檢測

常見問題

iPAS AI 應用規劃師初級科目一難嗎？

題目多用職場情境包裝，名詞也多，沒有背景的人需要時間熟悉。不考寫程式，但要會基本指標計算。

科目一只考 60 分還能拿證書嗎？

兩科同一次考時，平均要達 70 分且每科不低於 60 分，所以科目一 60 分時，科目二要 80 分以上。分開考則每科都要達 70 分。

考前來不及讀完怎麼辦？

優先處理第 04 節的學習方式與指標，再讀第 05、06 節。這些觀念容易在情境題交叉出現，複習效率較高。

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