3/22 iPAS AI應用規劃師-考科2 模擬考題（50題） 發佈留言 / 作者: S學院 / 2025-03-24 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. 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 2. 什麼是"混合智能"（Hybrid Intelligence）？ 能夠自主學習與進化的AI 結合多種AI技術的系統 人類與AI系統協作以實現更好結果 模擬人類思維與情感的AI None 3. 哪種深度學習架構最適合處理序列數據？ 卷積神經網絡（CNN） 循環神經網絡（RNN） 自編碼器（Autoencoder） 多層感知器（MLP） None 4. 以下哪項不是生成式對抗網絡（GAN）的應用？ 超分辨率重建 風格轉換 網絡流量異常檢測 圖像生成 None 5. 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 儲存在低溫環境中的數據 很少被訪問的歷史數據 None 6. 在金融科技領域，AI最常用於解決哪種問題？ 數據可視化 市場趨勢預測 客戶服務自動化 欺詐偵測與風險評估 None 7. 強化學習（Reinforcement Learning）與其他機器學習方法的主要區別是什麼？ 需要更大的計算資源 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 None 8. 以下哪種不是生成式AI的常見應用？ 音樂作曲 圖像創作 文本生成 網絡安全入侵檢測 None 9. 以下哪種不是常見的機器學習模型評估指標？ 召回率（Recall） 準確率（Accuracy） 透明度（Transparency） 精確率（Precision） None 10. 什麼是"對抗樣本"（Adversarial Examples）？ 用於模型訓練的高難度數據 經特意設計使AI模型產生錯誤輸出的輸入 模型無法正確分類的數據 來自競爭對手系統的測試數據 None 11. No-code/Low-code平台的主要優勢是什麼？ 提升程式碼的安全性 提供更高級的程式設計功能 使非技術背景人員也能開發應用 減少伺服器的負載壓力 None 12. AI系統的"可擴展性"（Scalability）主要關注什麼？ 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 模型適應新任務的能力 系統用戶界面的設計 None 13. 在生成式AI中，什麼是"幻覺"（Hallucination）問題？ 模型生成看似合理但實際上不準確或虛構的內容 模型過度依賴特定輸入模式 模型無法生成任何輸出 模型生成的內容過於抽象 None 14. 哪種技術最適合進行即時自然語言翻譯？ 關聯規則學習 神經機器翻譯（Neural Machine Translation） 監督式學習 支持向量機 None 15. 在AI系統開發中，"A/B測試"主要用於什麼目的？ 比較不同版本或功能的效果 評估系統安全性 檢測系統漏洞 測試系統在高負載下的表現 None 16. 什麼是"模型蒸餾"（Model Distillation）？ 模型訓練中的一種正則化技術 減少模型參數數量的過程 將複雜模型的知識轉移到較小模型的技術 將多個小模型合併為一個大模型 None 17. 下列哪項是差分隱私（Differential Privacy）的主要目的？ 保護個人數據隱私同時允許數據分析 實現跨平台數據共享 提高數據存儲效率 加速數據處理速度 None 18. 在AI專案管理中，"技術債"（Technical Debt）指的是什麼？ AI人才招聘的預算 為快速實現功能而採取次優方案導致的長期問題 雲端服務的長期訂閱費用 購買AI硬體設備的成本 None 19. 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模型的預測準確度 AI系統的運行效率 None 20. AI模型的"可解釋性"（Explainability）指的是什麼？ 模型處理複雜數據的速度 模型的預測準確度 模型的市場競爭力 理解模型如何做出決策的能力 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
