AI 應用規劃師中級：必考選考、證書類別與程式題
更新日期：（考試資訊已對照 iPAS 官網）
AI 應用規劃師中級的對象是具資通訊技術能力或 AI 開發經驗的人。和初級不同，中級要從兩個方向選一個：數據分析或機器學習，考到的證書類別也跟著不同。這篇依 115 年度簡章與官方公告，整理中級的考法與準備重點。
中級考試一覽
| 必考 | L21 人工智慧技術應用與規劃 |
|---|---|
| 選考（擇一） | L22 大數據處理分析與應用，或 L23 機器學習技術與應用 |
| 證書類別 | L21＋L22 皆達 70 分：AI 應用規劃師（數據分析）；L21＋L23 皆達 70 分：AI 應用規劃師（機器學習） |
| 題型 | 單選題，電腦化測驗；L22、L23 另含程式題（預計約占全卷 25%，含單選題與題組） |
| 作答時間 | 每科 90 分鐘；L21 13:30–15:00，選考科 15:30–17:00 |
| 題數 | 官方未公告，以官方公告為準 |
| 及格標準 | 兩科都要 70 分以上 |
| 證書效期 | 5 年，屆滿前 3 個月內可申請換發 |
三個科目的評鑑主題
L21 人工智慧技術應用與規劃（必考）
- L211 AI 相關技術應用：自然語言處理技術與應用、電腦視覺技術與應用、生成式AI技術與應用、多模態人工智慧應用
- L212 AI 導入評估規劃：AI導入評估、AI導入規劃、AI風險管理
- L213 AI 技術應用與系統部署：數據準備與模型選擇、AI技術系統集成與部署
L22 大數據處理分析與應用（選考）
- L221 機率統計基礎：敘述性統計與資料摘要技術、機率分佈與資料分佈模型、假設檢定與統計推論
- L222 大數據處理技術：數據收集與清理、數據儲存與管理、數據處理技術與工具
- L223 大數據分析方法與工具：統計學在大數據中的應用、常見的大數據分析方法、數據可視化工具
- L224 大數據在人工智慧之應用：大數據與機器學習、大數據在鑑別式AI中的應用、大數據在生成式AI中的應用、大數據隱私保護、安全與合規
L23 機器學習技術與應用（選考）
- L231 機器學習基礎數學：機率/統計之機器學習基礎應用、線性代數之機器學習基礎應用、數值優化技術與方法
- L232 機器學習與深度學習：機器學習原理與技術、常見機器學習演算法、深度學習原理與框架
- L233 機器學習建模與參數調校：數據準備與特徵工程、模型選擇與架構設計、模型訓練、評估與驗證、模型調整與優化
- L234 機器學習治理：數據隱私、安全與合規、演算法偏見與公平性
官方於 2026-04-10 公告了中級學習指引的勘誤表，讀學習指引時記得一起對照。
選 L22 還是 L23？
- 選 L22（數據分析）：工作偏資料處理、報表與商業分析，熟悉統計和資料工具的人。
- 選 L23（機器學習）：工作偏模型開發、調參與部署，或數學基礎較好的人。
兩科都含程式題。官方公告指出程式題約占全卷 25%，準備時要實際讀懂程式碼片段的輸出與用途，不能只背名詞。
持有舊證照可以抵免
簡章規定，原「巨量資料分析師」或「機器學習工程師」的通過者，在 L21 考到 70 分以上後，可以抵免 L22 或 L23，抵免資格保留到 116 年底。細節請看下載專區的《中級科目抵免辦法》。
中級準備建議
- 先顧好 L21：L21 是兩種證書的共同必考，也是抵免的前提。
- 連考兩科的體力：兩科在同一天下午連考，中間休息 30 分鐘。用全真模考練習連續作答 180 分鐘的節奏。
- 單科成績可保留：70 分以上的單科成績保留三年度，一次沒全過，下次只要補考沒過的那一科。
還沒考初級的話，可以先看初級介紹；不確定要不要先考初級，請看常見問題。
本文整理自 iPAS 官網公告，考試日期、費用與規則以官方最新公告為準。本站是獨立經營的練習網站，不是 iPAS 官方網站。
資料來源
- iPAS《115 年度 AI 應用規劃師能力鑑定簡章（初、中級）》
- iPAS《AI 應用規劃師能力鑑定評鑑內容範圍參考》（115.02 版）
- iPAS 公告：中級 L22、L23 程式題說明（2026-03-31）
- iPAS 公告：中級學習指引勘誤（2026-04-10）
- iPAS AI 應用規劃師：下載專區（簡章、學習指引、公告試題）