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PAS - AI應用規劃師中級應鑑指南(人工智慧技術應用與規劃、大數據處理分析與應用)含AIE國際認證：BDAE大數據應用工程師(Expert Level) - 最新版- 附贈MOSME

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訂購需時10-14天
9786267848197
高煥堂
台科大
2026年2月26日
227.00  元
HK$ 192.95  

詳
細
資
料 		ISBN：9786267848197
  • 規格：平裝 / 408頁 / 26 x 19 x 1.65 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地：台灣
    		•
    分
    類     		電腦資訊 > 概論/科技趨勢 > 人工智慧/機器學習
    同
    類
    書
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    內
    容
    簡
    介 










    
1.全面涵蓋核心技術：從自然語言處理（NLP）、生成式AI、到電腦視覺與多模態應用，完整架構AI知識體系。


    
2.理論與實務並進：不只講解LLM、RAG等前沿技術，更深入探討AI導入評估、風險管理及系統部署流程。


    
3.大數據分析觀念和技術：詳述大數據收集、清理、分析及可視化，掌握AI專案的導入開發流程，並探討隱私保護與合規性。


    
4.大數據與機器學習整合：熟悉如何規劃大數據成為AI模型的優質燃料，大幅提升機器學習的效益。


    
5.完整對應IPAS－AI應用規劃師能力鑑定的最新命題方向，並結合AIE人工智慧專業能力國際認證：BDAE大數據應用工程師的核心知識架構。

    ?



     
    目
    錄 



    
第1篇　人工智慧技術應用與規劃（iPAS中級科目1）


    
主題1　AI相關技術應用


    
第1章　自然語言處理（NLP）技術與應用


    
1-1認識自然語言（NLP）


    
1-2GenAI、LLM和NLP三重奏


    
1-3GenAI、LLM和NLP三合一的魅力


    
1-4展現更多商業價值


    
1-5RAG的角色與使用要點


    
1-6實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第2章　電腦視覺技術與應用


    
2-1介紹電腦視覺（Computer Vision）


    
2-2電腦視覺的發展歷史


    
2-3正在崛起的視覺GenAI


    
2-4電腦視覺的應用


    
2-5電腦視覺技術的未來發展


    
2-6實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第3章　生成式AI技術與應用


    
3-1生成式AI的內涵


    
3-2大型語言模型（LLM）


    
3-3LLM的幻覺問題


    
3-4LLM搭配RAG：降低幻覺


    
3-5RAG、微調與提示工程


    
3-6GenAI的常見應用


    
3-7GenAI的未來發展


    
3-8實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第4章　多模態人工智慧應用


    
4-1簡介多模態AI


    
4-2流行的多模態AI模型


    
4-3多模態AI應用情境


    
4-4多模態AI提升人機介面（HCI）


    
4-5多模態AI提升人的決策力


    
4-6多模態AI的未來發展


    
4-7實務應用


    
模擬試題


    
?


    
主題2　AI導入評估規劃


    
第5章　AI導入評估


    
5-1什麼是「AI導入評估」


    
5-2AI導入評估的主要內容


    
5-3概念驗證（ProofofConcept,POC）方法


    
5-4快速原型（RapidPrototyping）驗證方法


    
5-5實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第6章　AI導入規劃


    
6-1AI專案規劃包含哪些內容


    
6-2了解問題，訂定專案目標（Goal）


    
6-3挑選優先用例（UseCase），進行用例評估


    
6-4模型（Model）選擇


    
6-5收集高品質的資料（Data）


    
6-6組成多元團隊，並制定風險管理計劃


    
6-7模型訓練&部署（Train&Deploy）


    
6-8實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第7章　AI風險管理


    
7-1為什麼AI導入需要風險管理


    
7-2AI專案風險管理的範圍


    
7-3常見AI風險類型


    
7-4風險評估流程


    
7-5對應的控管策略


    
7-6實務應用


    
模擬試題


    
?


    
主題3　AI技術應用與系統部署


    
第8章　數據準備與模型選擇──以生成式AI為例


    
8-1數據準備（DataPreparation）的涵意


    
8-2數據準備的六項關鍵任務


    
8-3數據準備實施中的注意事項


    
8-4模型選擇（ModelSelection）


    
8-5開發原型，快速驗證


    
8-6實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第9章　AI技術系統集成與部署──以生成式AI為例


    
9-1AI系統整合（集成）架構


    
9-2AI部署與挑戰


    
9-3AI部署的流程：以GenAI為例


    
9-4實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第2篇　大數據處理分析與應用（iPAS中級科目2）


    
主題1　機率統計基礎


    
第1章　敘述性統計與資料摘要技術


    
1-1敘述性統計與資料摘要之關係


    
1-2敘述性統計


    
1-3資料摘要技術


    
1-4實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第2章　機率分佈與資料分佈模型


    
2-1機率分佈與資料分佈模型之關係


    
2-2機率分佈


    
2-3資料分佈模型


    
2-4實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第3章　假設檢定與統計推論


    
3-1假設檢定與統計推論之關係


    
3-2統計估計


    
3-3假設檢定


    
3-4統計推論與機器學習之關係


    
3-5實務應用


    
模擬試題


    
?


    
主題2　大數據處理技術


    
第4章　數據收集與清理


    
4-1大數據與傳統數據的區別


    
4-2資料收集


    
4-3資料清理


    
4-4範例說明


    
模擬試題


    
?


    
第5章　資料儲存與管理


    
5-1引言


    
5-2資料管理


    
5-3資料儲存


    
5-4實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第6章　資料處理技術與工具


    
6-1大數據（Bigdata）的優勢


    
6-2大數據的特性


    
6-3大數據處理過程


    
6-4大數據處理技術


    
6-5大數據處理工具的類型


    
6-6介紹7項大數據處理工具


    
6-7實務應用


    
模擬試題


    
?


    
主題3　大數據分析方法與工具


    
第7章　統計學在大數據中的應用


    
7-1複習：資料型態與統計測量


    
7-2統計學與大數據處理


    
7-3大數據的關鍵統計方法


    
7-4實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第8章　常見的大數據分析方法


    
8-1複習：大數據處理流程


    
8-2常見的大數據分析方法


    
8-3大數據分析與演算法


    
8-4實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第9章　數據可視化工具


    
9-1數據視覺化


    
9-2數據視覺化的工作原理


    
9-3數據視覺化工具


    
9-4AI數據視覺化工具


    
9-5常見的5款數據視覺化工具


    
9-6實務應用


    
模擬試題


    
?


    
主題4　大數據在人工智慧之應用


    
第10章　大數據與機器學習


    
10-1複習：大數據


    
10-2複習：機器學習


    
10-3大數據與機器學習的協作關係


    
10-4大數據在機器學習中的應用


    
10-5機器學習應用於大數據分析


    
10-6實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第11章　大數據在鑑別式AI中的應用


    
11-1複習：鑑別式AI


    
11-2鑑別式AI需要大數據


    
11-3大數據分析需要鑑別式AI


    
11-4實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第12章　大數據在生成式AI的應用


    
12-1複習：生成式AI


    
12-2生成式AI需要大數據


    
12-3大數據分析需要生成式AI


    
12-4實務應用


    
模擬試題


    
?


    
第13章　大數據隱私保護、安全與合規


    
13-1大數據隱私與安全


    
13-2大數據常見的隱私風險


    
13-3大數據的隱私保護策略


    
13-4大數據的合規性


    
13-5大數據與AI法規範例


    
13-6實務應用

    模擬試題
    書
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