初級科目一涵蓋基礎概念，免費試考無需註冊顯示答案與說明，完整模擬需註冊與驗證。
初級科目一 AI 基礎概念為 iPAS 初級考試，含 50 題單選，時限 75 分鐘，滿分 100 分，70 分及格。免費試考免註冊，每題附解析，每日每 IP 限 5 次。
初級科目一 AI 基礎概念涵蓋人工智慧定義、演算法類型、機器學習基礎及 AI 應用場景識別。
在準備初級科目一時，首先要釐清人工智慧的核心定義。AI 並非單一技術，而是一組讓機器模擬人類智能行為的技術集合。考生需理解 AI 涵蓋感知、推理、學習與決策等能力，這些能力使系統能處理非結構化資料並做出判斷。考試中常出現的陷阱在於混淆「人工智慧」與「自動化」，前者強調機器具備類人的認知處理能力，後者僅是重複執行固定規則。此外，AI 應用規劃師需辨識不同情境下 AI 的介入程度，例如從簡單的規則引擎到複雜的神經網路模型。理解這些基礎定義有助於在選擇題中快速排除錯誤選項，並準確判斷題目所描述的系統是否真正屬於 AI 範疇，而非傳統程式邏輯。
本節聚焦於演算法分類與機器學習的運作機制。演算法是解決問題的具體步驟，在 AI 領域中，演算法可分為監督式、非監督式與強化學習等類型。監督式學習依賴標註資料進行訓練，適合分類與回歸任務；非監督式學習則從未標註資料中發現隱藏結構，常用於聚類分析。機器學習是 AI 的子集，其核心在於透過資料驅動模型參數調整，而非人工編寫規則。考生需掌握各類型演算法的適用場景與限制，例如過擬合現象的成因與對策。在試題中，常會給出一個業務情境，要求考生判斷應採用哪種演算法類型，因此理解每種方法的輸入資料特徵與輸出結果至關重要，這能幫助規劃師在專案初期做出正確技術選型。
最後一個主題是 AI 應用場景的識別能力。考生需能從實際業務需求中辨識出適合導入 AI 的環節，並評估其可行性。常見的應用場景包括影像辨識、自然語言處理、預測分析與推薦系統等。識別過程需考量資料品質、計算資源與商業價值，並非所有問題都適合用 AI 解決。例如，規則明確且變化少的流程可能用傳統程式更高效，而資料量大且模式複雜的任務則適合機器學習。在考試中，題目常描述一個企業痛點，要求考生判斷是否為 AI 適用場景，或指出當前技術的瓶頸。掌握這些識別技巧，能幫助規劃師在規劃階段避免技術濫用，確保 AI 解決方案能真正解決業務問題，並符合成本效益原則。
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初級 科目一：AI 基礎概念 · 初級 · 75 min · 50 Q · pass 70/100
初級科目一 AI 基礎概念共 50 題，每題 2 分，滿分 100 分。
初級科目一 AI 基礎概念考試時間為 75 分鐘，需答對 35 題及格。
初級科目一 AI 基礎概念免費試考免註冊，每日每 IP 限 5 次。