一、Cisco 810-110 AITECH 是什麼？
隨著生成式人工智慧（Generative AI）、大型語言模型（LLM）及 AI Agent 技術快速發展，人工智慧已經逐漸成為企業 IT 架構、軟體開發及日常運維的重要組成部分。
Cisco 推出的 Cisco AI Technical Practitioner（AITECH）認證，正是針對這一趨勢所設計的專業認證。
考生需要通過的考試為：
- 考試編號： 810-110
- 考試名稱： Cisco AI Technical Practitioner (AITECH) v1.0
- 認證名稱： Cisco AI Technical Practitioner
- 認證機構： Cisco
- 考試時間： 60 分鐘
- 考試費用： US$150
- 考試語言： 英文
- 成績形式： Pass / Fail（通過或未通過）
通過 810-110 AITECH 考試，即可取得 Cisco AI Technical Practitioner 認證。
與傳統 Cisco 網路認證不同，這項認證的核心不在於路由器、交換器或網路協定配置，而是著重於如何理解、運用及整合 AI 技術，協助企業提升工作效率與技術能力。
官方考試資訊：
https://www.cisco.com/site/us/en/learn/training-certifications/exams/aitech.html
二、Cisco 810-110 考試內容有哪些？
Cisco 810-110 AITECH v1.0 的考試大綱主要分為六大領域，涵蓋生成式 AI、提示工程、AI 安全、資料分析、開發自動化及代理式 AI。
以下是六大考試領域及其比重：
| 考試領域 | 考試比重 |
|---|---|
| 1. Generative AI Models（生成式 AI 模型） | 20% |
| 2. Prompt Engineering（提示工程） | 15% |
| 3. Ethics and Security（倫理與安全） | 15% |
| 4. Data Research and Analysis（資料研究與分析） | 10% |
| 5. Development and Workflow Automation（開發與工作流程自動化） | 20% |
| 6. Agentic AI（代理式人工智慧） | 20% |
從考試比重可以看出，Cisco 不只是希望考生了解 AI 的基本概念，也相當重視 AI 在實際技術工作中的應用。
1. Generative AI Models（生成式 AI 模型）— 20%
這個領域主要考察考生對生成式 AI 技術及模型架構的理解。
主要學習內容包括：
- 大型語言模型（LLM）的基本原理及應用。
- Diffusion Models（擴散模型）及其應用。
- 不同生成式 AI 模型的使用場景。
- Cloud-hosted 與 Locally hosted 模型的差異。
- Context Window（上下文視窗）及 Token 限制。
- AI Model Hub 與模型選擇。
- Retrieval-Augmented Generation（RAG，檢索增強生成）。
- Embeddings（向量嵌入）及 Vector Database（向量資料庫）。
其中，RAG 是非常重要的知識點。
例如，企業希望讓 AI 助手根據內部文件回答問題，就可以透過 RAG 技術，先從企業知識庫檢索相關資料，再交由大型語言模型生成答案。
考生需要理解這類技術的基本架構、優勢及適用場景。
2. Prompt Engineering（提示工程）— 15%
Prompt Engineering 是使用生成式 AI 時非常重要的技能。
同樣的 AI 模型，如果使用不同的提示詞（Prompt），可能產生完全不同的結果。
本部分主要涵蓋：
- Prompt Engineering 基本原則。
- Role、Instruction 與 Constraint 的設計。
- Few-shot Prompting（少樣本提示）。
- Sequential Prompting（序列提示）。
- Chained Prompting（鏈式提示）。
- 文字、圖片及音訊生成的提示設計。
- Prompt Injection（提示注入）攻擊。
- 防禦性提示設計。
- AI Hallucination（AI 幻覺）的識別及改善。
這部分不只是考察如何讓 AI 產生更好的答案，也包括如何避免惡意提示及錯誤資訊影響 AI 的輸出結果。
3. Ethics and Security（AI 倫理與安全）— 15%
當企業開始使用 AI 處理客戶資料、內部文件及業務資訊時，安全與治理就變得非常重要。
本部分主要考察：
- Responsible AI（負責任的人工智慧）。
- AI 公平性與透明度。
- Accountability（問責機制）。
- Bias Mitigation（偏見緩解）。
- AI Data Privacy（資料隱私保護）。
- AI Security Threats（AI 安全威脅）。
- Misinformation（錯誤資訊）。
- AI Governance（AI 治理）。
- Risk Management（風險管理）。
- Compliance（法規遵循）。
例如，企業員工使用 AI 工具處理客戶資料時，應該如何避免敏感資訊外洩？
又或者，AI 模型產生具有偏見的判斷結果時，企業應該如何識別與改善？
這些都是本領域的重要學習方向。
4. Data Research and Analysis（資料研究與分析）— 10%
AI 不僅能夠生成文字，也可以協助使用者進行資料研究、整理及分析。
本部分主要涵蓋：
- AI 輔助資料研究。
- Data Exploration（資料探索）。
- Exploratory Data Analysis（探索性資料分析）。
- 資料清理與轉換。
- AI 輔助資訊搜尋及整理。
- 利用生成式 AI 提取資料中的重要資訊。
- 資料隱私及安全考量。
考生需要了解如何利用 AI 工具協助處理資料，並判斷 AI 產生的分析結果是否合理。
5. Development and Workflow Automation（開發與工作流程自動化）— 20%
這是 810-110 非常值得重視的一個考試領域。
Cisco 希望考生了解 AI 如何融入軟體開發及企業工作流程。
主要內容包括：
- AI 輔助程式碼生成。
- AI-assisted Software Development。
- 程式碼除錯與錯誤修正。
- API 在 AI 系統中的應用。
- AI 工作流程設計。
- Workflow Automation（工作流程自動化）。
- Token 使用量與成本管理。
- AI 輔助軟體開發生命週期。
- Fine-tuning（模型微調）與 RAG 的差異。
需要特別注意：這個領域並不只是考察 AI 能否生成程式碼，更重要的是理解如何將 AI 整合到實際開發流程中。
對於希望從傳統 IT 工程師轉型至 AI 開發領域的人來說，這部分具有很高的實用價值。
6. Agentic AI（代理式人工智慧）— 20%
Agentic AI 是目前人工智慧領域的重要發展方向，也是 810-110 的核心考試內容之一。
與一般生成式 AI 不同，Agentic AI 不只是根據使用者的問題產生回答，而是能夠依據目標，規劃步驟、使用工具並執行多階段任務。
主要學習內容包括：
- Generative AI 與 Agentic AI 的差異。
- AI Agent 的基本架構。
- Agent Goals（代理目標）。
- Tool Usage（工具使用）。
- Agent Orchestration（代理協調）。
- Multi-Agent Systems（多代理系統）。
- Model Context Protocol（MCP）。
- Human-in-the-Loop（人類參與控制）。
- AI Agent 的資料轉換與映射。
- AI Agent 的自主性及安全控制。
例如，傳統 AI 助手可以協助使用者撰寫電子郵件，而 AI Agent 則可以在適當權限與人工審核機制下，進一步搜尋相關資訊、整理內容並協助完成工作流程。
這也是未來企業 AI 自動化應用的重要發展方向。
三、哪些人適合考取 Cisco 810-110 認證？
Cisco 810-110 並非只針對 AI 開發工程師設計，對於不同 IT 背景的專業人士也具有參考價值。
以下幾類人士尤其適合考慮：
1. 網路工程師（Network Engineers）
傳統網路工程師可以透過這項認證，開始了解生成式 AI、AI 自動化及 AI Agent 技術，為未來發展 AIOps、智慧化網路管理等方向打下基礎。
2. 系統管理與 IT 維運人員
AI 可以協助處理日常維運、資料整理、故障分析及工作流程自動化。了解 AI 技術有助於提升日常工作效率。
3. 軟體開發工程師
透過學習 AI 輔助程式碼生成、API 整合及 Agentic AI，可以進一步了解如何將 AI 技術融入軟體開發流程。
4. IT 解決方案架構師
企業在導入 AI 時，需要考慮模型選擇、部署架構、成本、資料安全及系統整合。這些都是本認證涵蓋的重要知識。
5. 希望轉型 AI 領域的 IT 初學者
對於原本從事網路、系統或 IT 維運工作，希望逐步轉向 AI 技術領域的人士，810-110 可以作為一個入門學習目標。
四、沒有 AI 或程式開發經驗，可以考 810-110 嗎？
這是許多 IT 工程師關心的問題。
從 Cisco 公布的考試大綱來看，810-110 的重點主要是理解 AI 技術原理、應用場景、安全風險及工作流程，而不是要求考生具備完整的 AI 模型開發能力。
因此，即使沒有深厚的 Python 或機器學習背景，也可以從基礎開始準備。
不過，建議至少熟悉以下知識：
- 生成式 AI 的基本概念。
- ChatGPT 等 AI 工具的基本使用方式。
- Prompt Engineering 基礎。
- API 的基本概念。
- RAG 與 AI Agent 的基本架構。
- 基本的資料分析概念。
如果完全沒有程式設計經驗，建議先學習 Python 基礎及 API 使用方式，這樣在理解 Development and Workflow Automation 時會更加容易。
需要注意的是，取得這張認證並不等於已經具備獨立開發 AI 系統的能力。認證與實際開發能力仍然需要透過不同的學習及實作來累積。
五、Cisco 810-110 應該如何準備？
建議採用循序漸進的方式，而不是一開始就直接背誦考試題目。
第一階段：建立生成式 AI 基礎
首先熟悉 LLM、Diffusion Models、Token、Context Window、Embedding 及 RAG 等基本概念。
這些知識是理解後續 AI 技術的基礎。
第二階段：學習 Prompt Engineering
透過實際使用 AI 工具，練習不同的提示方式。
例如：
- 如何設定 AI 角色。
- 如何提供清晰的任務指令。
- 如何限制 AI 輸出格式。
- 如何利用 Few-shot Prompting 改善結果。
- 如何識別 Prompt Injection。
第三階段：掌握 AI 安全與治理
了解企業使用 AI 時可能面臨的資料外洩、模型偏見、錯誤資訊及提示注入等風險。
同時熟悉 AI Governance 與 Responsible AI 的基本概念。
第四階段：學習 AI 開發及自動化
建議了解 Python、API、程式碼生成及工作流程自動化的基本應用。
不需要一開始就深入研究複雜的機器學習演算法，但應該理解 AI 如何與其他系統整合。
第五階段：深入理解 Agentic AI
最後集中學習 AI Agent、MCP、多代理協作及 Human-in-the-Loop。
這部分比重達 20%，值得投入足夠時間準備。
六、Cisco 810-110 與傳統 Cisco 網路認證有什麼不同？
Cisco 長期以 CCNA、CCNP 及 CCIE 等網路技術認證聞名。
但 810-110 AITECH 的定位與傳統網路認證有明顯差異。
| 比較項目 | 傳統 Cisco 網路認證 | 810-110 AITECH |
|---|---|---|
| 核心領域 | 網路技術 | 人工智慧 |
| 主要知識 | Routing、Switching、Security | LLM、RAG、AI Agent |
| 技術方向 | 網路架構與管理 | AI 應用與自動化 |
| 主要工具 | Cisco 網路設備 | AI 模型、API、AI 工具 |
| 職涯方向 | Network Engineer | AI Technical Practitioner、AI 技術應用相關職務 |
對於已經取得 CCNA、CCNP 或具有多年網路維運經驗的人來說，這是一個拓展技術領域的機會。
未來網路工程師不一定只需要熟悉網路設備，也可能需要了解如何利用 AI 分析網路資料、自動化維運流程，以及整合 AI Agent。
七、考取 Cisco 810-110 對職涯發展有幫助嗎？
從 IT 產業的發展趨勢來看，AI 已經逐漸融入企業資訊系統、軟體開發及 IT 維運。
810-110 的價值，在於協助 IT 專業人士建立一套相對完整的 AI 技術知識框架。
對於以下發展方向具有一定參考價值：
- AI Technical Specialist
- AI Solutions Architect
- AI Automation Engineer
- AIOps Engineer
- AI Application Developer
- IT Infrastructure Automation Specialist
但需要提醒的是，這張認證屬於 AI 技術應用與基礎能力的認證，並不能直接取代 Python、機器學習、深度學習及實際 AI 系統開發經驗。
如果未來目標是成為 AI Developer，建議將 810-110 作為入門階段，再逐步深入 Python、Machine Learning、LLM Application Development、RAG 及 AI Agent 開發。
八、總結：810-110 是否值得考取？
Cisco 810-110 AITECH 是一項值得 IT 專業人士關注的 AI 認證。
它涵蓋了目前 AI 技術應用中相當重要的六個領域：
- Generative AI Models
- Prompt Engineering
- Ethics and Security
- Data Research and Analysis
- Development and Workflow Automation
- Agentic AI
對於傳統網路工程師、系統管理員及 IT 維運人員而言，這張認證可以作為跨入 AI 領域的起點。
對於已經具備程式開發經驗的人士，則可以藉此系統化整理生成式 AI、AI 安全及 Agentic AI 等相關知識。
AI 正在改變 IT 產業的工作方式。對於希望在未來保持競爭力的 IT 專業人士而言，除了傳統網路及系統技術之外，開始建立 AI 技術能力，將會是一項值得投入的長期投資。
官方參考資料
- Cisco 810-110 AITECH 官方考試介紹：
https://www.cisco.com/site/us/en/learn/training-certifications/exams/aitech.html - Cisco 810-110 AITECH 官方考試大綱：
https://learningcontent.cisco.com/documents/marketing/exam-topics/810-110-AITECH-v1.0.pdf - Cisco AITECH 官方課程介紹：
https://www.cisco.com/c/dam/en_us/training-events/training/courses/aitech.pdf
註：考試費用、考試政策及官方考試大綱可能隨時間調整，報名前請以 Cisco 官方網站最新資訊為準。