iPAS AI應用規劃師考試重點整理 - L12201 生成式AI應用領域與常見工具

#1

★★★★

生成式 AI 在藝術與設計領域的應用

核心概念

生成圖像、文本描述藝術作品、時尚設計輔助 (根據流行趨勢生成設計概念)、協助動畫與影視內容製作（劇本、故事板）。趨勢是作為輔助工具，提升創作效率。 (對應能力 K04)

#2

★★★★

生成式 AI 在醫療與生物科技領域的應用

核心概念

藥物開發輔助（生成分子結構）、醫學影像分析輔助（生成合成影像以助訓練）、個人化治療方案設計、醫學教育輔助（生成模擬病例）。趨勢是深化精準醫療、提升診斷效率。 (對應能力 K04)

#3

★★★

生成式 AI 在教育與培訓領域的應用

核心概念

生成教材（根據大綱）、個人化學習內容（根據學生需求生成練習題）、智慧教學助理（回答問題）、互動式教材（生成動畫、VR 資源）、語言學習輔助。趨勢是強化學習行為數據分析。 (對應能力 K04)

#4

★★★

生成式 AI 在娛樂與媒體領域的應用

核心概念

遊戲開發輔助（生成地圖、角色、劇情）、劇本/故事創作輔助、虛擬偶像與主播（生成互動內容）、音樂與影片生成輔助（背景音效、剪輯、特效）。趨勢是結合AR/VR 提供沉浸式體驗。 (對應能力 K04)

#5

★★★

生成式 AI 在產品設計與製造領域的應用

核心概念

創新產品設計輔助（生成草圖）、快速原型製作輔助（結合 3D 列印）、模擬與測試輔助（生成效能模擬報告）、供應鏈管理輔助（預測需求、調整生產）。趨勢是朝向智慧製造與自動化發展。 (對應能力 K04)

#6

★★★★★

生成式 AI 在客戶服務領域的應用

核心概念

虛擬智慧客服（模擬真人對話、24/7 支援）、自動化回應生成（快速準確回應）、客訴分析與優化。此為最常見且直接影響用戶的應用之一。 (對應能力 K04)

#7

★★★★★

大型語言模型 (LLM)

核心概念

以龐大參數和訓練數據為基礎的語言模型，能生成連貫且語義豐富的文本。是諸多生成式 AI 應用的基石。 (對應能力 K05, K11)

#8

★★★★

多模態生成模型 (Multimodal Models)

核心概念

能夠理解和生成結合不同數據模態（如文本、圖像、音訊）的內容。例如根據文字描述生成圖像。 (對應能力 K05, K11)

#9

★★★★

AIaaS (AI as a Service) 與雲端平台

核心概念

透過雲端服務提供生成式 AI 能力，用戶無需管理底層硬體和模型部署，降低技術門檻。常見形式是透過 API 存取模型。 (對應能力 K04, K05)

#10

★★★★

常見生成式 AI 工具範例

核心概念

例如：ChatGPT (文本對話)、DALL-E (文本生成圖像)、Midjourney (文本生成圖像)、Copilot 系列 (如 GitHub Copilot, VS Code Copilot - 程式碼生成)。 (對應能力 K05)

#11

★★★★

生成式 AI 工具的核心特性

核心概念

強大的上下文理解能力、優異的遷移學習特性（能應用於未見任務）、支援多模態處理、透過提示詞進行可控生成。這些特性使其能夠處理多樣化任務並生成新穎內容。 (對應能力 K05, K11)

#12

★★★★

個人化與可控性趨勢

核心概念

未來的生成式 AI 工具更注重用戶對生成內容的控制權，透過模型微調 (Fine-tuning) 和提示工程 (Prompt Engineering) 等技術，讓生成結果更符合個人或特定任務需求。 (對應能力 K05, S01)

#13

★★★

輕量化與效能優化趨勢

核心概念

隨著應用場景擴展（如邊緣設備、移動設備），生成式 AI 模型需要更輕量化，透過模型壓縮 (Model Compression) 和量化 (Quantization) 技術，降低計算和儲存資源需求，提升運行效率。 (對應能力 K04)

#14

★★★

開放原始碼與生態系發展趨勢

核心概念

開放原始碼平台 (如 Hugging Face) 和開放 API 促進了生成式 AI 技術的普及和生態系統的擴展，讓更多開發者和企業能參與創新。 (對應能力 K04)

#15

★★★

各領域專業化工具趨勢

核心概念

生成式 AI 工具正逐步針對特定產業（如法律、醫療、教育等）進行深度優化，提供符合該領域需求的專屬解決方案。 (對應能力 K04)

iPAS AI應用規劃師 考試重點

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