3/22 iPAS AI應用規劃師 考科2 模擬考題（50題） / iPAS AI 應用規劃師, AI 測驗題庫, iPAS AI 初級, 測驗題庫 / 作者: S學院 3/22 iPAS AI應用規劃師 考科2 模擬考題（50題），無限次反覆練習。 1. ChatGPT的深度學習主要使用哪種方法？ Encode only Fully Connected Networks Encoder-Decoder Decode only None 2. AI系統的"可擴展性"（Scalability）主要關注什麼？ 模型適應新任務的能力 系統用戶界面的設計 系統的市場擴張潛力 系統處理增長數據量與用戶數的能力 None 3. 強化學習（Reinforcement Learning）與其他機器學習方法的主要區別是什麼？ 只能在特定領域應用 通過與環境互動和獎勵機制學習 不需要任何數據即可學習 需要更大的計算資源 None 4. 什麼是"少樣本學習"（Few-shot Learning）？ 短時間內完成的快速學習 僅使用少量樣本就能學習的能力 使用極少計算資源的學習方法 針對小型數據集的特殊算法 None 5. 哪種深度學習架構最適合處理序列數據？ 自編碼器（Autoencoder） 多層感知器（MLP） 循環神經網絡（RNN） 卷積神經網絡（CNN） None 6. 哪種技術最適合處理圖像數據？ 朴素貝葉斯 循環神經網絡（RNN） 決策樹 卷積神經網絡（CNN） None 7. 什麼是"知識圖譜"（Knowledge Graph）？ 視覺化顯示AI學習進度的工具 展示數據分布的統計圖 描述神經網絡結構的圖表 表示實體與關係的結構化知識庫 None 8. 量化學習（Quantization Learning）的主要目的是什麼？ 將連續變量轉換為類別變量 簡化數據收集過程 減少模型大小並提高推理速度 增加模型的複雜度以提高準確率 None 9. 在企業AI應用中，"AI治理"（AI Governance）主要關注什麼？ AI使用的道德、法規和風險管理框架 AI系統的硬體配置 AI系統的運行效率 AI模型的預測準確度 None 10. AI模型中的"注意力機制"（Attention Mechanism）主要作用是什麼？ 減少模型參數數量 幫助模型關注輸入的重要部分 提高模型訓練速度 增加模型的穩定性 None 11. 大型語言模型（LLM）的主要特點是什麼？ 專注於圖像識別與處理 僅能處理結構化數據 只能執行特定領域的任務 具有強大的文本理解與生成能力 None 12. 機器學習中的"特徵工程"（Feature Engineering）指的是什麼？ 優化模型訓練參數 設計新型神經網絡架構 從原始數據中提取有用特徵的過程 模型部署後的性能監控 None 13. 下列哪個不是自然語言處理（NLP）的常見應用？ 語音識別 文本摘要 圖像分類 情感分析 None 14. AI模型訓練中的過擬合（Overfitting）問題主要表現為什麼？ 模型無法收斂 模型對所有數據的預測均不準確 模型在訓練數據上表現良好但在新數據上表現差 模型訓練速度過慢 None 15. 以下哪種不是常見的AI模型部署方式？ 紙本部署 雲端部署 混合部署 邊緣設備部署 None 16. 聯邦學習（Federated Learning）的主要優勢是什麼？ 提高模型訓練速度 保護用戶隱私同時允許模型學習 減少計算資源需求 簡化模型部署流程 None 17. 在AI系統中，"冷知識庫"（Cold Knowledge Base）指的是什麼？ 不會隨用戶互動而變化的固定知識庫 特定領域的專業知識集合 很少被訪問的歷史數據 儲存在低溫環境中的數據 None 18. 在AI系統中實現"公平性"（Fairness）的主要挑戰是什麼？ 不同公平標準間的權衡與定義 數據存儲容量 模型訓練時間 計算資源限制 None 19. AI模型的"可解釋性"（Explainability）指的是什麼？ 模型的預測準確度 模型處理複雜數據的速度 理解模型如何做出決策的能力 模型的市場競爭力 None 20. 下列哪種工具無法生成圖片？ DALL·E Midjourney Suno AI Stable Diffusion None 如有問題可留言，謝謝您的寶貴意見！ 暱稱 電郵（提交獲得正確答案，可換題測驗完整題庫，新增題庫電郵通知） Time's up
