iPAS 初級備考攻略
115 年第三次初級獲證率 66.58%，各科及格率 L11 47.50%、L12 85.40%，L11 的及格率比 L12 低很多，準備時先顧好 L11，下面是 3 週的建議計畫、讀書方法與答題策略。
- 科目
- L11＋L12
- 時間
- 每科 75 分鐘
- 及格
- 平均 70 分
- 建議準備
- 3 週
每科 50 題單選題，不考程式，也不考數學推導，考的是概念理解與應用判斷，同時考兩科要平均 70 分而且每科不低於 60 分，分開考每科都要 70 分，建議每天讀 1.5 到 2 小時。
3 週建議計畫
時數是建議，依你的基礎調整，做完每週可以用弱點分析看還差哪些主題。
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第 1 週・打底，熟讀核心術語
目標：讀完 L11 範圍的核心術語，能用自己的話說出大部分術語的定義
- 前 30 分鐘：先翻考試範圍，確認今天要讀的主題
- 中間 45 分鐘：讀術語詞典裡對應的術語，重點放在定義和彼此的差異
- 最後 15 分鐘：做 10 題初級診斷或依主題練習，看吸收了多少
重點主題
- AI 定義、發展歷史與三大浪潮
- 機器學習六種類型：監督、非監督、半監督、自監督、強化、遷移學習
- 深度學習基礎：神經網路結構、激活函數、損失函數
- 生成式 AI 基礎：Transformer、LLM、預訓練與微調
提醒：第 1 週重點是廣度不是深度，先把術語都看過一遍，不熟的標起來，第 3 週再補
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第 2 週・做題，找出弱項
目標：讀完 L12 範圍，做完整模擬考，找出要補的主題
- 前 45 分鐘：讀 L12 範圍的術語，提示工程、RAG、AI 導入流程、倫理法規
- 中間 45 分鐘：做一次模擬考（50 題），記下錯題
- 最後 30 分鐘：逐題檢討錯題，回到術語詞典或補強單元補強
重點主題
- 提示技術：Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought 的差異與適用情境
- RAG 架構：為什麼需要 RAG、向量資料庫的角色
- AI 導入流程：需求分析、PoC 驗證、上線評估
- AI 倫理：公平性、透明性、可解釋性、演算法偏見
提醒：這週分數低不用緊張，目的是找出弱項，弱點分析會列出答對比例低、要先補的主題
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第 3 週・衝刺，穩定 75 分
目標：錯題都弄懂，模擬考穩定在 75 分以上
- 前 30 分鐘：回顧考古題與標記起來的弱項
- 中間 60 分鐘：照考試時間做一次完整模擬考
- 最後 30 分鐘：還不熟的術語做最後一輪精讀
重點主題
- 容易混淆的術語對比，例如 Precision 與 Recall、Overfitting 與 Underfitting
- 考古題反覆出現的主題
- 75 分鐘 50 題的作答節奏
提醒：目標是連續 3 次模擬考都在 75 分以上，模擬考分數只是參考，不保證正式考試的結果
讀書方法
1. 術語先行，不要從教科書讀起
初級考的是概念辨識，不是理論推導，從術語詞典開始，掌握每個術語的定義、用途與常見混淆點。
2. 做題比閱讀重要
做題才會發現以為懂了其實不懂的地方，第 1 週結束就開始做題，不要等全部讀完。
3. 錯題是最好的教材
每次做完花差不多的時間檢討錯題，不只看正解，也弄懂其他選項為什麼錯。
4. 對比記憶，不要孤立背誦
初級最容易丟分的是相似概念的辨別，把容易混淆的術語放在一起比。
- Precision、Recall 與 F1-score
- Overfitting 與 Underfitting
- 監督、非監督、半監督與自監督學習
- Zero-shot、Few-shot 與 Chain-of-thought
- Fine-tuning、RAG 與提示工程
5. L11 和 L12 交替讀
兩科有很多重疊的概念，像 LLM 與 Transformer，交替讀可以從不同角度理解，也比較不容易疲乏。
答題策略
先答有把握的
75 分鐘 50 題，平均每題 1.5 分鐘，不確定的先跳過，不要卡在同一題。
不確定就用消去法
先排除明顯錯的選項，再從剩下的選項裡判斷。
注意否定用詞
「下列何者不正確」「下列何者不屬於」最容易看錯，看到「不」字要特別留意。
留時間回頭檢查
最後留 10 分鐘，回頭看跳過的題目和沒把握的題目。
考前一天
考試當天一定要帶有照片的身分證件與筆，考試開始 20 分鐘後就不能入場，開始後 30 分鐘內不能離場，手機進考場前關機。