Free Printable 11202.FriCh04

1.

人工智慧於金融應用加速的驅動力，何者為非?

a)

大數據 (Big Data)與資通訊硬體設備的發展

b)

消費者對技術更加陌生

c)

機器學習方面技術進展快速

d)

金融消費者的期待

2.

關於深度學習 (Deep Learning)，何者錯誤?

a)

(A) 屬於機器學習的一種

b)

(B) 運用比機器學習更多層的神經網路來分析數據

c)

(C) 電腦不能自行分析資料找出「特徵」，而是由人類來決定

d)

(D) 深度學習適合用來分析複雜、多維度的數據，比如影像、音訊、影片

3.

機器學習的分類敘述，何者錯誤?

a)

(A) 監督式學習: 給予全部標籤過的資料

b)

(B) 非監督式學習: 全部丟給機器人自己尋找規則

c)

(C) 半監督式學習: 必須提供些許標籤資料

d)

(D) 強化學習: 機器人沒有能力自我修正

4.

人工智慧的發展的三次熱潮，何者為非?

a)

(A) 1950~1960年讓機器具備「推論」或「探索」的功能，採用樹狀結構的搜尋演算法

b)

(B) 1960~1980年「機器學習」與「深度學習」扮演了相當關鍵的角色

c)

d)

(D) 2000 年後因半導體成本下降，雲端儲存變便宜，加上大數據 (Big Data)推動人工智慧

5.

對於RegTech，以下敘述何者錯誤?

a)

compliance

b)

identification

c)

reporting

d)

strategy

6.

人工智慧於金融應用加速的驅動力，何者為非?

a)

大數據 (Big Data)與資通訊硬體設備的發展

b)

消費者對技術更加陌生

c)

機器學習方面技術進展快速

d)

金融消費者的期待

7.

有關科技如何輔助金融創新監理，何者錯誤?

a)

RegTech (法遵科技)

b)

SupTech (超級科技)

c)

SupTech (監理科技)

d)

LegalTech (法律科技)

8.

對應用型人工智慧的敘述，以下何者錯誤?

a)

(A) 有機器學習(Machine Learning)或以演算法為基礎的認知能力，能取代人類部分決策

b)

(B) 是弱人工智慧

c)

(C) 表現一定比人類更好

d)

(D) 有解決各式各樣不同問題的能力

9.

人工智慧 (AI) 是由哪兩個單字組成？

a)

(A) Artificial與Intelligence

b)

(B) Art與Intelligence

c)

(C) Artificial與Idea

d)

(D) Art與Idea

10.

對於通用人工智慧，何者為非?

a)

(A) 等同於人類的機器智慧和學習系統

b)

(B) 是強人工智慧

c)

(C) 模仿人類的決策，甚至還可能處理非邏輯或訊息提示

d)

(D) OpenAI不是人工智慧的一種系統

11.

科技部於2019年公告8大指引，提供我國AI科，以下何者並非其內容?

a)

公平性與非歧視性

b)

可解釋性

c)

性自主權與控制權

d)

透明性與可追溯性

12.

對於歐洲中央銀行（ECB）於2019年底，公開揭露人工智慧應用於銀行監理的方法何者錯誤?

a)

聚焦機器學習

b)

非監督式機器學習，可應用經濟指標、銀行資料及歷史數據，預測歐元區內不良債權

c)

聚焦自然語言處理

d)

自然語言處理之電腦可協助監理單位分析非結構化資料

13.

OECD之人工智慧發展原則於2019年5月提出，提倡創新和可信賴的人工智慧，何者為非?

a)

包容性成長、可持續發展和福祉

b)

透明度和可解釋性

c)

穩健、防護及安全性

d)

以問責人為錯誤為公平價值

14.

關於應用在金融服務的主要AI 技術，何者錯誤?

a)

自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)

b)

機器人語言處理 (Robotic Language Processing, NLP)

c)

認知計算 (Cognitive Computing)

d)

機器人流程自動化 (Robotic Process Automation, RPA)

15.

人工智慧的分類下，哪個不在其中?

a)

(A) 低等人工智慧

b)

(B) 高級人工智慧

c)

(C) 應用型人工智慧

d)

(D) 通用人工智慧

16.

討論機器如何學習時，我們提到訓練以及預測，何者錯誤?

a)

(A) 收集：收集大量的數據進行訓練

b)

(B) 分析：利用大量的數據分析，找出可能的規則

c)

(C) 建模：找出可能的規則後，利用這個規則來建立「模型」，類似於「經驗」

d)

(D) 預測：學習完後將新的數據輸入模型預測過去，稱為「資料探勘」或「預測建模」

17.

對於通用人工智慧，何者為非?

a)

(A) 語音轉文字、蘋果Siri、谷歌搜尋引擎都沒有使用人工智慧的技術

b)

(B) 人工智慧就是機器人

c)

(C) 人工智慧是一種技術或多種技術的結合體

d)

(D) 目前市場上人機協作的狀態還是最普遍的

18.

關於深度學習 (Deep Learning)，何者錯誤?

a)

屬於機器學習的一種

b)

運用比機器學習更多層的神經網路來分析數據

c)

電腦不能自行分析資料找出「特徵」，而是由人類來決定

d)

深度學習適合用來分析複雜、多維度的數據，比如影像、音訊、影片

11202.FriCh04

Total questions: 18

Worksheet time: 9mins

Similar Resources on Wayground