非本科系也能考嗎？
答案是：可以，而且很多人都通過了。
iPAS AI 應用規劃師初級考試不需要寫程式、不需要推導數學公式、不需要資工背景。它考的是你對 AI 的「理解」和「應用規劃能力」，而不是技術實作。
初級考試到底考什麼？
科目一：人工智慧基礎概論
- AI 的歷史與發展
- 機器學習的基本分類（監督式、非監督式、強化學習）
- 深度學習的基本概念（不需要推公式）
- AI 在各產業的應用案例
- AI 倫理與治理
科目二：生成式 AI 應用與規劃
- 大型語言模型（LLM）的基本原理
- Prompt Engineering 技巧
- 生成式 AI 的應用場景
- AI 導入企業的流程與考量
- AI 工具的實務應用
你會發現：這些內容跟「會不會寫 Python」沒有太大關係。它更像是 AI 領域的「通識課」。
非本科考生常見的困難
1. 科目一的技術名詞
即使不需要推公式，科目一還是有不少技術名詞：CNN、RNN、Transformer、Overfitting、Gradient Descent... 第一次看到這些詞會有點嚇人。
解決方法：不需要深入到數學層面，只需要理解「它是什麼」「用在哪裡」「有什麼優缺點」。建議用 YouTube 影片學習，視覺化的解釋比讀文字更容易理解。
2. 模型評估指標
Precision、Recall、F1-Score、AUC-ROC... 這些指標的名稱很像，容易搞混。
解決方法：用生活化的比喻來記憶。例如：
- Precision（查準率）：「我說是的裡面，有多少真的是？」
- Recall（召回率）：「真的是的裡面，我找到了多少？」
3. 缺乏實務經驗
本科系的考生可能做過 AI 專案，對概念有直覺。非本科系的考生只能靠「理解」來作答。
解決方法：多看 AI 應用案例。例如銀行怎麼用 AI 偵測詐騙、醫院怎麼用 AI 判讀 X 光片。這些案例能幫你把抽象概念連結到具體場景。
14 天備考計畫（非本科系版）
第 1～5 天：建立基礎
- 每天花 1～2 小時看 AI 基礎概念
- 重點：三大學習類型、神經網路基本結構、常見演算法的「用途」
- 每天做 20 題練習，不求全對，重點是接觸題型
第 6～10 天：深化理解
- 科目二的生成式 AI 相關內容
- Prompt Engineering 的各種技巧（Zero-shot、Few-shot、CoT）
- AI 倫理與治理（背景知識即可，不需要背法條）
- 持續每天做 20 題
第 11～12 天：模擬考
- 完整做兩次模擬考，體驗時間壓力
- 記錄哪些類型的題目容易錯
第 13～14 天：衝刺
- 專攻錯題本，把答錯的題目全部搞懂
- 不懂的概念最後查一遍
- 早睡，保持好的考試狀態
五個給非本科考生的建議
1. 不要試圖「學會所有東西」
你不需要變成 AI 工程師，你只需要理解 AI 的全貌。把時間花在「理解概念」而不是「深入技術細節」。
2. 善用 AI 工具來學 AI
用 ChatGPT 來解釋你不懂的概念，這本身就是在練習 AI 的應用。例如：「請用我奶奶都聽得懂的方式，解釋什麼是 Transformer。」
3. 科目二可能是你的優勢
非本科系的考生在「AI 應用規劃」方面可能反而更有優勢。因為你有其他領域的專業知識，更能理解 AI 在不同產業的應用場景。
4. 不要怕考古題做不好
第一次做考古題正確率只有 40～50% 是正常的。重點是從錯題中學習，每做一輪都會進步。
5. 考試費只要 800 元，不要有壓力
以前報名費上千元，現在只要 800 元。就算第一次沒考過也不會心疼，把它當作一次學習機會。
通過率數據的鼓勵
2025 年第一場考試的合格率是 56.6%，意味著超過一半的考生都通過了。這其中包含大量的非本科系考生。
你不需要考 100 分，每科 70 分就是及格。如果認真準備兩週，非本科系通過初級的機率是很高的。