一句話結論
L-code 是什麼？怎麼用它決定先讀哪一章
L-code 是考試範圍的章節代號：L11 是科目一「人工智慧基礎概論」（L111–L114），L12 是科目二「生成式AI應用與規劃」（L121–L123），共 7 章。排順序的做法很單純：先做診斷找出「待加強」的 L-code，弱的先讀，再對照站內 Day 學習路徑補強。
本站為非官方備考資源，考試規則、日期與報名狀態一律以 iPAS 官方公告與當期簡章為準；內容僅供準備參考，不代表任何成績結果。
最後更新:2026-10-17
L-code 的結構：兩科、七章
L-code 對應官方《評鑑內容範圍參考》的章節。前兩碼（L11、L12）是科目，第三碼是科目下的章節。兩科的考試形式相同：各 50 題單選、75 分鐘。
- L111 人工智慧概念（AI 定義、人機協作、可解釋性、AI 治理）
- L112 資料處理與分析概念（前處理、異常值、特徵工程、資料隱私）
- L113 機器學習概念（學習類型、神經網路、過擬合、評估指標）
- L114 鑑別式 vs 生成式 AI（兩者差異與整合應用）
- L121 No code / Low code（優勢、限制、平台治理，115 年範圍新增）
- L122 應用領域與工具使用（RAG、AI Agent、MCP、工具能力邊界等）
- L123 導入評估規劃（導入流程、公平性、資料安全、風險治理）
站內資料有時會看到五碼，例如 L11203（資料隱私與安全）。依站內資料判讀，前三碼就是它所屬的章節，後兩碼是更細的考點。
三步驟：診斷、排序、對照 Day
重點是讓診斷、學習路徑、錯題用同一套代號，這樣你才知道「哪裡弱」和「該讀哪一天」是同一件事。
- 先診斷：做完 25 題免費診斷，結果頁會畫出「你的弱點地圖」，每個主題標示穩固、尚可或待加強。把「待加強」的 L-code 抄下來。
- 再排序：待加強排最前，尚可其次，穩固最後。同樣待加強時，先讀有前置關係的章，例如先弄懂 L113 的學習類型，再讀 L114 的鑑別式與生成式差異。這是建議做法，不是官方規定。
- 最後對照 Day：用下表找到該 L-code 在 /study 路徑裡對應的天數，直接從那天開始。
L-code 與 Day 的對照（出自站內學習路徑設定）
- L111 → Day1（AI 基本概念與發展史）、Day5（AI 應用領域總覽）
- L112 → Day2（機器學習類型與評估指標）、Day8（115 新考點補強）
- L113 → Day2、Day3（深度學習基礎）
- L114 → Day3、Day4（生成式AI與LLM）
- L121 → Day6（生成式AI工具與實戰）、Day8
- L122 → Day4、Day6
- L123 → Day5、Day6
Day7 是第一週總複習，不對應單一章節，適合在補完弱章後用來串起來。
資源頁的建議順序，怎麼參考？
/resources 列了一組預設順序：先 L113 與 L112，再 L122 與 L114，接著 L111 與 L123，L121 是 115 年新增的主題。這組順序與出題頻率都是站內的粗估，頁面本身也標註「非官方公告」，實際範圍請看官方 115.06 版評鑑內容範圍。
用法建議：還沒做診斷時，把它當預設起點；做完診斷後，以你自己的結果為優先。同一個人的弱點，和一般建議順序不一定一樣。
排順序最常見的 3 個失誤
- 只讀自己熟或喜歡的章。讀得順手很舒服，但分數是被弱章拖住的，診斷出來的待加強章要先處理。
- 只背名詞，不理解邏輯。站內資源頁也提醒這是常見誤區，情境題一換說法就容易失手；讀每章時試著用自己的話說出「為什麼」。
- 診斷一次就定案。讀完幾章後再測一次，用新的弱點地圖調整順序，比照著第一次的結果一路讀到底更貼近現況。
下一步：先看看自己的 L-code 地圖
不用一次決定整個計畫。先花一點時間做診斷，拿到自己的弱點地圖，再翻到對應的 Day 讀第一章就好。
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