【AI工程師考試懶人包】做AI工程師年薪過百萬？考專業證書好處+考試攻略

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甚麼是AI? 

人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）指的是利用電腦系統模擬和執行類似人類智慧的功能，如學習、推理、判斷及解決問題。AI不只是軟體編寫的技術，更是一門跨越計算機科學、數學、統計學與認知科學的綜合學科。通過大量數據分析和模型訓練，AI系統能從經驗中學習並做出合理決策。

以下是一些常見的AI專業術語：

• 機器學習（Machine Learning）：機器學習是人工智能(AI)的一個子集，涉及從數據中學習模式和規則，而非明確編程和基於規則的算法。
• 深度學習（Deep Learning）：模仿人體神經網絡，使用多層神經網絡自動從原始數據中提取和學習特徵，無需人工設計特徵工程。。
• 自然語言處理（NLP）：使機器能理解和生成人類語言，如語音識別與文字生成。
• 生成式AI（Generative AI）：能自動生成文本、圖片、音頻和影片等內容的技術，例如AI生成圖片和文字。
• 強化學習（Reinforcement Learning）：AI透過與環境互動，不斷優化決策策略。
• AI智能體（AI Agents）：能夠感知環境、制定計劃並採取行動以達成特定目標的智能系統。

人工智慧於各行各業均可協助令效率增加，大致可分類為以下幾方面：

• 自動化流程：減少繁複重複性工作，提升整體效率與生產力。
• 智慧決策支持：基於大規模數據分析，輔助制定更為精確的決策。
• 內容創作：例如AI生成文本及圖片，有助媒體、設計等產業的創作效率。
• 客服及溝通：運用虛擬客服及聊天機器人，實現自動回應，改善用戶體驗。
• 醫療診斷：透過影像辨識技術，協助醫生進行診斷判斷。
• 數據分析及預測：涵蓋金融風險控制、銷售趨勢預測等多個領域。

想由淺入深認識AI，可參考【7大AI課程】咁多個AI課程從何入手？新手學AI全攻略。

甚麼是AI工程師？

他們的主要工作是負責開發、設計及訓練組成AI的複雜演算法網路，並運用現成的 AI 工具和技術，來解決現實世界中的問題，並把解決方案變成一個可以實際運作、穩定可靠的程式或服務。

AI工程師主要做什麼？

• 處理數據：AI 需要學習大量數據，AI工程師要收集、清理、整理不同數據，就像為AI準備營養的食材。
• 訓練模型：AI工程師選擇合適的AI算法，把準備好的數據讓電腦學習，訓練出一個能解決問題的數學模型（就像教電腦學會一項技能）。
• 產品出產：把訓練好的AI模型變成一個可以使用的產品
• 改善效能：AI上線後需要持續監控模型的表現，確保模型正常運用，並不斷改善它的效能。

例如：

• 做成手機APP的功能
• 變成網站後台的推薦系統
• 整合到工廠的生產線中

AI工程師前景

AI持續滲透金融、醫療、零售、物流等行業，香港企業加大AI技術投資，導致AI工程師人才需求急升。日常職責涵蓋設計機器學習模型、開發演算法、處理大數據及跨業務解決方案。隨着生成式AI、MLOps等技術發展，AI工程師需要不斷進修，具備多元技能。職涯出路包括資深工程師、研發主管、AI產品經理、資料科學家等，晉升空間廣闊。

AI工程師月薪

以職業訓練局（VTC）所提供的資料為例，初級AI工程師月薪約為$25,000至$30,000、晉升至AI工程師後月薪約$30,000至$50,000，而資深AI工程師月薪約為$50,000至$70,000。薪酬水平會隨著持有的專業證書、工作經驗及技能掌握度而有所提升。

1/ 以上內容資料來源︰VTC
2/ 上述內容只供參考，最新資訊及數據請參考官方網站

最新AI工程師考證書趨勢

• 多數AI專業資格只有1-3年有效期，須定期續證、追蹤新趨勢
• 生成式AI（如大型語言模型LLM）、AI倫理、雲端AI部署成為新熱門
• 初學者應優先考取Foundation級或入門級別證書逐步進階
• 網上課程適合在職或兼職進修，利於備考

考專業證書好處

提升求職競爭力，獲得國際與企業業界認可

• 掌握最新AI技術、架構及實戰應用（如生成式AI、雲端AI、MLOps）
• 為晉升高級職位或申請海外發展增添優勢
• 增加參與跨國專案及合作的機會
• 彈性選擇技術、研發、產品、管理等多元發展路向

為什麼市面上有不同雲端系統的專業認證？

不同的AI專業認證之所以存在，是因為市場上的主要雲端平台（如AWS、Microsoft Azure、Google Cloud）各自擁有獨特的AI和機器學習生態系統與技術特色，認證反映自己了解這些平台的技術架構、服務工具和操作方法。因此，考取認證不僅反映您了解特定平台的技術架構，更重要的是，它證明了您具備在該平台上實際部署及管理AI解決方案的專業能力。

• AWS側重於全面且強大雲端技術，包括多樣化的AI服務和完整的機器學習工具，如SageMaker，適合有工程背景且要做深度開發的專業人士。
• Azure則整合了OpenAI GPT等先進生成式AI模型，並提供易用的視覺式工具和強調與現有Microsoft產品（如Office及Dynamics）的深度整合，適合企業級應用和微軟生態的開發者。
• Google Cloud主打一站式的AutoML和Vertex AI平台，強調快速自動化模型訓練和部署，易用性高，適合資料科學家和追求高效率部署的團隊。

因此，不同平台的AI認證幫助學習者根據自己所專注的平台、生態系和職涯路徑選擇合適的技術栈和技能認證，避免只學一套工具而忽略其他重要平台的市場需求及技術特性。

主流AI專業認證須知及考試收費（2025年）

市面主流AI專業認證考試基本上均需付費，以下列出國際熱門AI證照的考試收費及內容摘要：

考試報名費用或因地區、官方折扣及推廣策略而異，建議報名前查閱官網最新政策。

專業證書考試攻略與應試前課程推介

想較容易通過上述專業認證考試，可事先報讀以下課程準備：

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AI與機器學習（Machine Learning）關係

AI（人工智能）與機器學習（Machine Learning, ML）是高度相關但各自有明確分工的技術概念：

• 人工智能（AI）是一個更廣泛的領域，目標是讓電腦、系統或機械模仿人類的智能，包括「思考、判斷、推理、學習及自主決策」。AI涵蓋各種技術，例如規則系統、專家系統、自然語言處理（NLP）、電腦視覺、甚至機器學習本身。
• 機器學習（Machine Learning, ML）則是AI的一個子集，核心在於「讓電腦不經明確程式指令，僅靠數據自動學習和自我優化」。機器學習依靠演算法和統計技術，分析大量數據，進而從數據中發現規律，改善預測、分類或決策能力。換言之，機器學習是AI實現「自我進化」能力的主流方法之一。

簡單分辨：

舉例說明：Siri屬於AI，因為她可以理解語言、回應問題及執行任務。Siri當中的語音辨識與語意理解，就是透過機器學習（ML）去不斷訓練和改善。

因此，所有機器學習都是人工智能，但不是所有人工智能系統都依靠機器學習。例如早期的規則專家系統，就屬於AI但不一定用到ML。因此，修讀課程時可先考慮未來職場需要，選擇報讀AI或機器學習課程。

AI工程師已成為香港高薪、前景最廣的行業之一。要突破晉升門檻，建議選擇國際主流AI雲端認證及靈活運用網上課程備考，並持續提升專業技能、緊貼行業需求，把握AI技術帶來的職涯轉型機遇，早日晉身AI領域的高薪專業之路！

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