2026 年度最新政策

2026
iPAS AI應用規劃師

掌握生成式 AI 趨勢。2026 年度政策大利多,報名費大幅調降考試名額倍增,是取得國家級證照的最佳時機。

更新日期: 2025/12/29 by Force Cheng 原力狐老師
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2026 年度考試日程表

上下對照:初級為全年度 4 梯次,中級配合 5月與 11月舉行

01 第一次

3/21 (六)

初級 Only

報名:1/1 ~ 2/10
02 第二次

5/16 (六)

初級

報名:2/11 ~ 4/10
INT 第一次

5/23 (六)

中級 (首戰)

報名:1/1 ~ 4/10
03 第三次

8/15 (六)

初級 Only

報名:4/11 ~ 7/8
04 第四次

11/07 (六)

初級

報名:7/9 ~ 9/22
INT 第二次

11/14 (六)

中級 (年底場)

報名:5/22 ~ 9/22

2025 vs 2026 年度關鍵差異

政府強力推動 AI 人才,大幅降低門檻

比較項目 2025 年度 (舊制) 2026 年度 (新制) 說明與對策
報名費用
初級:$1,200/科
中級:$1,500/科
初級:$400/科
中級:$500/科
大降價
費用約為原價 1/3,大幅降低考證門檻,鼓勵全民報考。
中級證書效期
5 年 3 年 因應 AI 技術迭代快速,縮短效期以確保技術時效性。
*2025年已獲證者維持5年。
中級考試名額
1,500 人/梯 3,000 人/梯 名額翻倍,解決過往報名秒殺問題,擴大辦理。

2026 考試科目與明細

詳細考綱:層級 1 (科目) > 層級 2 (主題) > 層級 3 (能力指標)

初級能力鑑定
適合 AI 基礎使用者與規劃人員
L11

科目 1:人工智慧基礎概論

L111 人工智慧概念

  • L11101AI的定義與分類
  • L11102AI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
L12

科目 2:生成式 AI 應用與規劃

L121 No Code / Low Code 概念

  • L12101No Code / Low Code的基本概念
  • L12102No 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
中級能力鑑定
適合 AI 應用開發實務者 (需報考 科目1 + (科目2 或 科目3))
必考
L21

科目 1:人工智慧技術應用與規劃

L211 AI 相關技術應用

  • L21101自然語言處理技術與應用
  • L21102電腦視覺技術與應用
  • L21103生成式AI技術與應用
  • L21104多模態人工智慧應用

L212 AI 導入評估規劃

  • L21201AI導入評估
  • L21202AI導入規劃
  • L21203AI風險管理

L213 AI 技術應用與系統部署

  • L21301數據準備與模型選擇
  • L21302AI技術系統集成與部署
- 擇一報考 -
選考 A (數據分析)
L22

科目 2:大數據處理分析與應用

L221 機率統計基礎

  • L22101敘述性統計與資料摘要技術
  • L22102機率分佈與資料分佈模型
  • L22103假設檢定與統計推論

L222 大數據處理技術

  • L22201數據收集與清理
  • L22202數據儲存與管理
  • L22203數據處理技術與工具

L223 大數據分析方法與工具

  • L22301統計學在大數據中的應用
  • L22302常見的大數據分析方法
  • L22303數據可視化工具

L224 大數據在人工智慧之應用

  • L22401大數據與機器學習
  • L22402大數據在鑑別式AI中的應用
  • L22403大數據在生成式AI中的應用
  • L22404大數據隱私保護、安全與合規
選考 B (機器學習)
L23

科目 3:機器學習技術與應用

L231 機器學習基礎數學

  • L23101機率/統計之機器學習基礎應用
  • L23102線性代數之機器學習基礎應用
  • L23103數值優化技術與方法

L232 機器學習與深度學習

  • L23201機器學習原理與技術
  • L23202常見機器學習演算法
  • L23203深度學習原理與框架

L233 機器學習建模與參數調校

  • L23301數據準備與特徵工程
  • L23302模型選擇與架構設計
  • L23303模型訓練、評估與驗證
  • L23304模型調整與優化

L234 機器學習治理

  • L23401數據隱私、安全與合規
  • L23402演算法偏見與公平性

獲證效益 與產業趨勢

數據顯示,取得 iPAS 證書將顯著提升您的職場競爭力

薪資與市場價值提升

獲證者平均薪資高於同儕

圖表 1:薪資成長分析 (請將您的薪資統計圖表圖片放置於此)
薪資統計圖表

根據歷年數據統計,擁有 AI 應用規劃師證照的專業人才,在初次求職成功率與薪資議價空間上,皆顯著優於未獲證者。企業普遍將此證書視為評估 AI 實戰能力的重要指標。

產業人才缺口與需求

跨領域 AI 應用人才急缺

圖表 2:人才需求分佈 (請將您的人才分佈圖表圖片放置於此)
產業需求圖表

隨著生成式 AI 的普及,各行各業對於「懂 AI、會規劃、能應用」的人才需求激增。圖表顯示各產業對於 AI 應用職缺的增長趨勢,考取證照是進入高薪科技領域的敲門磚。