iPAS AI應用規劃師(中級) 科目1 人工智慧技術應用規劃 L213 AI技術應用與系統部署 L21301 數據準備與模型選擇 (基本題型)作者: S學院 / 2025-11-22 iPAS AI應用規劃師(中級) 科目1人工智慧技術應用規劃 L213 AI技術應用與系統部署 L21301 數據準備與模型選擇 (基本題型) 模擬試題，採智能選題，無限次反覆練習。 1. Transformer架構的核心機制是？ 卷積層 池化層 自注意力（Self-Attention） 全連接層 None 2. KNN演算法對什麼因素較為敏感？ 資料儲存位置 資料格式 資料來源 資料量與維度 None 3. 邏輯迴歸（Logistic Regression）使用什麼函數進行分類？ Tanh函數 Sigmoid函數 ReLU函數 Softmax函數 None 4. 深度學習在影像辨識中取得突破的關鍵是？ 更少的資料 多層抽象的特徵表示能力 更低的計算成本 更簡單的模型 None 5. 缺失值處理中，Mean/Median Imputation是指？ 刪除缺失值 複製前一筆資料 使用模型預測 使用平均數/中位數填補 None 6. 自動駕駛系統需要整合哪些感知模組？ 只需要攝影機 只需要雷達 攝影機、雷達、LIDAR等多模態感知 只需要GPS None 7. 金融風險預測常使用LSTM的原因是？ 模型簡單 能處理時序交易資料 訓練速度快 不需要資料預處理 None 8. 信用評分和詐欺偵測屬於哪個領域的應用？ 電子商務 金融風險評估 醫療診斷 製造業 None 9. 標準化（Standardization）後的資料分佈特性是？ 所有值都是正數 最小值為0，最大值為1 平均數為0，標準差為1 資料範圍固定 None 10. 智慧客服通常使用什麼架構？ Transformer架構建構語意理解 CNN 決策樹 K-means None 11. PPO（近端策略優化）的主要目標是？ 增加獎勵 減少模型大小 平衡策略更新幅度與學習效率 加快訓練速度 None 12. 處理重複值時，常用的Python方法是？ merge() concat() drop_duplicates() fill_na() None 13. 主鍵欄位（如顧客編號）最需要確保哪種資料品質？ 完整性 唯一性（Uniqueness） 即時性 準確性 None 14. TTS（Text-to-Speech）語音合成常使用什麼模型？ VAE與Transformer架構 只使用K-means 只使用決策樹 只使用線性模型 None 15. One-hot Encoding適用於哪種類型的特徵？ 連續數值 有序類別 無序分類變數 時間序列 None 16. GPT和LLaMA屬於什麼類型的生成模型？ 圖像生成 長文本自動生成 語音生成 影片生成 None 17. 隨機森林相比單一決策樹的優勢是？ 訓練速度更快 不需要特徵工程 準確度更高，過擬合風險更低 模型更簡單 None 18. 隨機森林迴歸如何減少過度擬合的風險？ 只使用一棵決策樹 只使用線性關係 利用多棵決策樹的平均預測結果 刪除所有特徵 None 19. 垃圾郵件識別屬於什麼類型的任務？ 迴歸任務 二元分類任務 降維任務 分群任務 None 20. GAN的訓練方式是？ 監督式學習 無監督分群 生成器和判別器對抗訓練 強化式學習 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
