不一定要會寫程式，但要懂 AI：AI 認知、需求發掘、技術溝通、專案管理。
不一定要會寫程式，但要懂 AI：AI 認知、需求發掘、技術溝通、專案管理。
學習路線把一個大目標拆成 5 個階段，每階段有「要學什麼」「里程碑（學到這你就過關）」「產出範例（動手做什麼證明你會了）」。照順序走，不要跳關。
下面每個階段都可以點開（手風琴），就地展開該階段的學習內容與目標。
這條路線共 5 個階段，循序漸進。點開下面各階段，即可就地展開該階段的學習內容：
建議：每個階段都務必完成「產出範例」那種動手練習。看懂不等於會做，做出來才算真的學會、也才是面試/考試的本錢。
把各階段的里程碑串起來，就是你的成長軌跡。逐一達成，就完成這條路線：
如何規劃與打造 AI 產品：從問題定義、評估可行性、選對技術與指標，到資料、落地與風險治理，偏規劃與決策而非寫程式。
不必能寫模型，但要懂 AI 能做什麼、限制與成本、如何定義問題與成功指標，才能與技術團隊有效協作。
先建立 AI 與機器學習全貌、再學問題定義與評估指標、接著資料與落地考量、最後倫理與治理風險。
問題定義不清、指標與商業脫節、低估資料與標註成本、忽視風險與合規，以及過度承諾 AI 能力。
非常契合；iPAS AI 應用規劃師正是以應用規劃為核心，本路線的問題定義、技術選型與治理觀念都是考試重點。