iPAS AI應用規劃師-初級 (1) / 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 iPAS AI應用規劃師-初級 (1) 模擬測驗，採智能選題，無限次反覆練習。 1. 在電腦視覺中，「光學字元辨識」(OCR)的主要功能是什麼？ 僅識別圖像中的物體 僅識別圖像中的人物 僅測量光線水平 從圖像中提取文字 None 2. 像素對比學習(Pixel-level Contrastive Learning)與標準對比學習的主要區別是： 總是產生更好的結果 在像素級別而非全局級別應用對比損失 不需要負樣本 需要更少的計算資源 None 3. 在電腦視覺中，什麼是「弱監督學習」？ 使用不精確或不完整標記的學習方法 只能用於簡單任務的學習 完全沒有監督的學習 僅用於圖像壓縮的學習 None 4. 在語義分割中，空洞空間金字塔池化(ASPP, Atrous Spatial Pyramid Pooling)的主要作用是： 消除過擬合 減少計算量 在多尺度下捕獲上下文信息 提高訓練速度 None 5. Azure AI視覺的「色彩分析」功能如何幫助數位資產管理？ 只是改變圖像的檔案格式 僅通過壓縮圖像 僅提高圖像質量 允許基於顏色方案搜索和組織圖像 None 6. 在深度學習中，"再歸一化流"(Normalizing Flows)的主要作用是： 建立複雜概率分布與簡單分布間的可逆變換 僅用於特定類型的數據 取代標準標準化技術 標準化特徵分布 None 7. 在深度學習中，"通道混合"(Channel Shuffling)的主要目的是： 完全取代特徵融合 增加模型複雜度 在分組卷積後促進組間信息交流 減少特徵數量 None 8. Azure AI視覺中的色彩分析功能可以識別哪些色彩特性？ 前景色彩、背景色彩和主要色彩集合 只能檢測圖像是否有顏色 只能識別原色 只能檢測黑白 None 9. 深度學習中的"蒸餾"(Distillation)技術主要用於： 提高模型的泛化能力 將複雜模型的知識轉移到更小的模型中 加速模型訓練過程 減少訓練數據的噪聲 None 10. 可互換維度卷積(Interchangeable Dimension Convolution)的主要特點是： 需要更多參數 僅用於3D數據 允許模型根據需要自適應地交換和處理維度 完全取代標準卷積 None 11. 在計算機視覺中，黑色在RGB模式中的值是什麼？ R=255, G=255, B=255 R=0, G=0, B=0 R=127, G=127, B=127 R=100, G=100, B=100 None 12. 在圖像分割評估中，"Dice係數"與"IoU"的關係是： Dice係數總是高於IoU 它們測量完全不同的指標 Dice係數可以通過IoU表示為：2*IoU/(1+IoU) IoU主要用於實例分割而Dice用於語義分割 None 13. 全局上下文塊(Global Context Block)與自注意力機制的主要區別是： 全局上下文塊僅用於分類任務 自注意力需要更多參數 它們處理完全不同的問題 全局上下文塊更高效地模擬長距離依賴 None 14. 在圖像分析中，「標記」通常指的是什麼？ 改變圖像的檔案名稱 只是計算圖像中的物體數量 在圖像上添加版權信息 識別圖像內容並指派描述性關鍵詞 None 15. Azure AI視覺中，「臉部偵測」和「臉部辨識」有何區別？ 臉部偵測找到臉部位置，臉部辨識識別特定人物 它們完全相同 臉部辨識只能處理正面照片 臉部偵測只用於照片 None 16. RGB圖像中的三個通道代表什麼？ 紅色、灰色、黑色 紅色、綠色、藍色 紅色、金色、棕色 紅色、綠色、藍綠色 None 17. Azure AI視覺的「文件辨識」功能與普通OCR有何不同？ 文件辨識只能處理PDF檔案 它們完全相同 文件辨識只能處理英文文件 不僅提取文字，還理解文件結構和布局 None 18. 影像處理中的「高斯模糊」主要用於什麼？ 平滑圖像並減少噪點 增強圖像邊緣 增加圖像亮度 增加圖像尺寸 None 19. 神經風格轉換(Neural Style Transfer)中的"內容損失"(Content Loss)和"風格損失"(Style Loss)分別捕捉： 前景和背景元素 高頻和低頻組件 特徵激活和特徵相關性或紋理信息 圖像的顏色和形狀 None 20. 色彩分析功能中的「前景色彩」是指什麼？ 圖像四周的顏色 圖像最上方的顏色 圖像主要物體的顯著色彩 用戶選擇的顏色 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
