卷二：生成式 AI - 環球AI考試認證 ACE

卷二：生成式 AI - 環球AI考試認證 ACE

卷二：生成式 AI (Paper 2: Generative AI)

本單元聚焦於人工智能領域中最具顛覆性的技術——生成式 AI。與卷一的基礎理論不同，本卷考核重點在於「實戰應用」與「前沿開發模式」。課程設計涵蓋了從提示詞工程到自主代理（Agentic AI）的完整技術棧，旨在培養能駕馭現代 AI 工具進行軟體開發與複雜任務處理的專業人才。

 

實戰考核大綱

  1. 生成式 AI 概覽 (Introduction to Generative AI)

    • 全方位解析生成式模型的運作原理、主流應用，以及不可忽視的倫理道德與潛在風險管理。
  2. 高階提示工程 (Prompt Engineering)
    • 深入探討提示詞設計的原則與最佳實踐。
    • 涵蓋多模態（Multi-modal）提示技術及迭代優化策略，應用於內容創作與輔助編程。
  3. Vibe Coding（自然語言驅動開發）
    • 引入「Vibe Coding」概念：一種以自然語言指令為核心的軟體開發工作流。
    • 學習如何結合代碼編輯器與 AI 模型，通過多模態輸入與持續迭代，精準實現開發目標。
  4. 代理式 AI (Agentic AI)
    • 探索 AI 的下一階段：具備自主性（Autonomy）、主動性與適應力的智能代理。
    • 核心支柱：自主目標追求、推理規劃、記憶與上下文保留，以及動態工具使用。
    • 區別傳統 AI：考核其在有限監督下的決策能力、實時適應性及多步驟任務執行能力，重點在於企業工作流中的協作與編排。
  5. MCP 架構實戰 (Model, Code, Prompt)
    • 掌握 MCP 框架：整合 模型能力 (Model)、代碼生成 (Code) 與 提示詞 (Prompt) 的三位一體開發法。
    • 學習如何運用此框架構建複雜的生成式 AI 解決方案。
  6. AI 輔助編碼應用 (Applied Generative AI for Coding)
    • 實戰演練 AI 輔助編程技術，包括除錯（Debugging）與測試驅動開發（TDD）。
    • 將 Agentic AI 與 Vibe Coding 融入真實世界的開發場景中。
  7. 系統評估、部署與未來趨勢
    • 評估與部署：掌握生成式 AI 系統的上線標準與維護。
    • 新興技術：展望語音、視頻生成、合成數據（Synthetic Data）及交互式代理的未來發展。

 

學員專業能力指標

通過本卷認證的學員，將被視為具備現代 AI 應用能力的開發者或專家，具體表現為：

  • 精通技術生態：不僅理解生成式 AI 概念，更能敏銳識別相關的倫理與隱私治理問題。
  • 駕馭指令藝術：能為各類模型設計並優化高效的提示詞（Prompts）。
  • 革新開發模式：熟練運用 Vibe Coding 與 MCP 框架，將自然語言轉化為高品質的軟體解決方案。
  • 構建智能代理：理解並能應用 Agentic AI 原理，設計出能自主決策、協作與執行複雜任務的 AI 系統。
  • 實戰落地能力：具備使用 AI 工具進行編碼、除錯及測試的實操水準，能將先進 AI 技術轉化為實際生產力。