初級「AI 應用規劃師」考試的「人工智慧基礎概論」科目中，除了AI基本概念，還會涵蓋哪些重要議題？

初級「AI 應用規劃師」考試「人工智慧基礎概論」科目重點

初級「AI 應用規劃師」考試中的「人工智慧基礎概論」科目，除了 AI 基本概念外，還涵蓋了多項重要議題，旨在讓非資訊工程背景的考生也能夠理解並應用 AI 技術。

機器學習與自然語言處理

本科目會深入探討機器學習和自然語言處理 (NLP) 等關鍵技術。考生需要了解機器學習的基本原理，例如監督式學習、非監督式學習和強化學習，以及它們在不同領域的應用。在 NLP 方面，考生應熟悉文本分析、語音辨識和機器翻譯等技術，並了解如何利用這些技術來處理和分析自然語言資料。

大數據的特性與應用

大數據是 AI 應用中不可或缺的一環，因此「人工智慧基礎概論」也會涵蓋大數據的特性與應用。考生需要了解大數據的 5V 特性（Volume、Velocity、Variety、Veracity、Value），以及如何利用大數據技術來提取有價值的資訊。此外，本科目也會介紹大數據在不同領域的應用，例如行銷、金融和醫療保健，讓考生了解大數據如何推動 AI 應用的發展。

AI 倫理與國際合作

除了技術層面，本科目也強調 AI 發展的倫理與社會責任。考生需要了解 AI 可能帶來的倫理風險，例如偏見、歧視和隱私問題，並學習如何制定負責任的 AI 應用策略。此外，本科目也會介紹國際合作在 AI 治理中的重要性，讓考生了解全球 AI 發展的趨勢，以及如何參與國際 AI 合作。