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i pASS AI應用師 初級

Total questions: 75

Worksheet time: 1hrs 15mins

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1.

關於 AI，下列敘述何者正確？

a)

AI 僅能處理結構化數據的分析

b)

AI 涵蓋多種專業領域與技術

c)

AI 系統只能在學術研究中應用

d)

AI 無法應用於金融領域

2.

下列何者最適合訓練電腦下圍棋、自動駕駛等動態重複地互動的問題？

a)

監督式學習 (Supervised Learning)

b)

非監督式學習 (Unsupervised Learning)

c)

半監督式學習 (Semi-supervised Learning)

d)

強化學習 (Reinforcement Learning)

3.

深度學習模型中，下列哪一項通常用來降低過擬合 (Overfitting) 問題？

a)

增加訓練數據量

b)

增加模型的複雜度

c)

增加學習率

d)

增加正則化項

4.

下列哪一項敘述符合 AI 治理的核心原則？

a)

AI 系統的風險等級應在設計階段預先評估，並於部署後持續監控

b)

只要 AI 模型輸出結果準確，是否公平或透明並非治理重點

c)

AI 治理應聚焦在企業內部自行負責，不需外部規範參與

d)

對於低風險 AI 系統皆可免除透明性與問責機制之要求

5.

若要設計一個能夠辨識並過濾垃圾郵件的系統，應該選擇下列哪一種機器學習演算法以實現最佳效果？

a)

監督式學習 (Supervised Learning)

b)

非監督式學習 (Unsupervised Learning)

c)

半監督式學習 (Semi-supervised Learning)

d)

強化式學習 (Reinforcement Learning)

6.

依歐盟《人工智慧法》(AIA) 的風險分級，社會信用評分與公共場所遠程生物辨識執法屬於哪一風險等級？

a)

不可接受風險

b)

高風險

c)

有限風險

d)

小或低風險

7.

語音輸入「一隻戴著太空帽的企鵝正在火星上跳舞」並生成相對應圖像，屬於下列哪一種生成任務？

a)

語音生成圖片

b)

圖像生成語音

c)

語音翻譯

d)

圖像標註

8.

下列何者非大數據時代資料的特性？

a)

資料量大

b)

資料變動速度快

c)

資料多樣性

d)

資料存儲位置固定

9.

關於 K 平均法 (K-means)，下列敘述何者「不」正確？

a)

希望找出 k 個互不交集的群集

b)

不同的起始群集中心可能造成不同的分群結果

c)

容易受雜訊與離群值影響其群集中心

d)

可以處理類別型資料

10.

在公司財務資料中發現某筆支出金額達 1,000,000 元，若希望合理判斷該筆資料是否為異常值，下列哪一種處理方式最為合適？

a)

以 Z-score 方法量化異常程度，判斷是否為極端值

b)

以資料中的眾數作為參考基準，判斷其是否異常

c)

先透過主成分分析 (PCA) 降低維度，再進行異常值判定

d)

直接將該筆金額替換為資料中位數，以降低其對分析結果的影響

11.

下列哪一種資料類型不屬於非結構化資料？

a)

X 光醫學影像

b)

監控錄影畫面

c)

客服電話錄音

d)

組織內部的關係型資料庫記錄

12.

下列資料型態，何者最常用來儲存員工年齡、員工年資、貨品銷售量等資料？

a)

文字型 (Text)

b)

數值型 (Numeric)

c)

日期型 (Date)

d)

布林型 (Boolean)

13.

某行銷公司欲針對新客戶進行行銷活動推播，若希望預測新客戶是否可能完成購買行為，下列哪一種學習方式與資料搭配最合適？

a)

使用非監督式學習分析異常

b)

使用非監督式學習分群預測轉換率

c)

使用監督式學習預測未標記資料轉換可能性

d)

使用監督式學習以已知購買結果作為標籤訓練

14.

在品質管理中，若一產品的生產過程中標準差顯著偏大，通常意味著什麼？

a)

資料點高度集中，產品質量穩定

b)

生產過程波動大，產品品質不穩定

c)

資料無法反映產品實際狀況

d)

中位數數值高，品質良率較高

15.

某 AI 團隊分析連續型數據時發現部分紀錄數值明顯高於其他資料點，若目標是識別高價值客戶行為，下列哪一種處理方式最合適？

a)

立即刪除離群值

b)

視為錯誤值並替換為平均值

c)

保留離群值並標註為高價值異常點

d)

將離群值轉換為中位數

16.

在檢視資料品質時，可參考資料的變異程度及資料的集中趨勢。下列何者不屬於資料集中趨勢衡量的方法？

a)

平均數 (Mean)

b)

中位數 (Median)

c)

眾數 (Mode)

d)

標準差 (Standard Deviation)

17.

某醫院研究特定心血管疾病成因，收集 50 名病患與 150 名正常人的年齡、血壓、血型等屬性變數。此研究適合使用下列哪一種模型？

a)

決策樹 (Decision Tree)

b)

線性迴歸 (Linear Regression)

c)

DBSCAN

d)

K-means 聚類

18.

公司整合資料時，發現同一客戶姓名拼寫不一致導致資料無法正確對應，應在 ETL 哪一個流程中處理？

a)

資料轉換 (Data Transformation)

b)

資料擷取 (Data Extraction)

c)

資料載入 (Data Loading)

d)

型態轉換 (Type Conversion)

19.

銀行欲建立聊天機器人，可透過下列哪一種技術達成？

a)

資料庫管理技術

b)

機器學習與自然語言處理

c)

網頁開發技術

d)

網路安全技術

20.

線性迴歸模型最適合解決哪種類型的問題？

a)

圖像分類

b)

銷售額預測

c)

聚類分析

d)

遊戲策略學習

21.

AI 模型被客戶質疑不公平，不同族群間預測結果有差異。根據《金融業運用人工智慧指引》，最適當處置方式為何？

a)

重新訓練新模型

b)

啟動人工覆核與調整機制並持續監控

c)

記錄模型預測結果備查

d)

風控單位先審視後決定是否調整

22.

下列何者不是常見的特徵選取技術或方法？

a)

皮爾森相關分析

b)

主成分分析 (PCA)

c)

迴歸分析 (Regression Analysis)

d)

隨機森林 (Random Forest)

23.

交叉驗證的主要目的是什麼？

a)

提高模型訓練速度

b)

驗證數據是否線性可分

c)

減少模型過擬合風險

d)

測試模型容錯能力

24.

智慧工廠用分類模型預測設備是否異常停機，要衡量模型偵測異常的「漏報率」，下列哪項指標最適合？

a)

準確率 (Accuracy)

b)

召回率 (Recall)

c)

F1 分數 (F1 Score)

d)

假陽性率 (False Positive Rate)

25.

神經網路與傳統機器學習模型的主要區別是什麼？

a)

神經網路無法處理非線性數據

b)

神經網路透過多層結構學習複雜特徵

c)

神經網路只適用於迴歸問題

d)

神經網路不需要大量數據支持

26.

下列關於生成對抗網路 (GAN) 的描述正確的是哪一項？

a)

GAN 由生成器和鑑別器組成

b)

GAN 僅用於分類問題

c)

GAN 的結果始終高度可解釋

d)

GAN 不能生成高品質的數據

27.

若希望保留最大資訊量、同時減少特徵數量以提升運算效率，最適合的方法為？

a)

主成分分析 (PCA)

b)

離散化

c)

標準化

d)

移除空值欄位轉 JSON

28.

關於目前生成式 AI 的主要應用，不包括下列哪一項？

a)

創建合成數據樣本

b)

模擬數據分佈

c)

分類醫學影像

d)

生成文本

29.

下列哪項是生成式 AI 支援鑑別式 AI 的典型案例？

a)

模擬交通場景以訓練自動駕駛模型

b)

使用 CNN 對腫瘤分類

c)

使用 SVM 分析風險

d)

創建更好的分類演算法

30.

關於自然語言處理 (NLP) 核心技術，下列敘述何者不正確？

a)

語音識別將語音轉換為文本

b)

自然語言生成可生成流暢文本

c)

語意分析主要用於語音識別與翻譯

d)

機器翻譯自動翻譯文本促進溝通

31.

關於「負責任的 AI」，下列敘述何者較為正確？

a)

AI 系統的開發者對系統行為負責

b)

使用者對系統結果負責

c)

AI 系統本身對其行為負責

d)

政府對 AI 系統發展負責

32.

關於生成式 AI 的基本原理，下列敘述何者較正確？

a)

生成式 AI 通過分析大量數據生成新數據

b)

生成式 AI 通過預定義規則分類數據

c)

生成式 AI 專注於迴歸預測

d)

生成式 AI 通過自動化清洗數據

33.

下列模型中，何者並非以「產生新資料」為主要設計目的？

a)

支援向量機 (SVM)

b)

變分自編碼器 (VAE)

c)

自迴歸模型

d)

擴散模型

34.

某份資料中出現多個欄位（score1、score2、score3）儲存相同成績資訊，屬於下列哪一種資料品質問題？

a)

重複資料

b)

冗餘資料

c)

格式錯誤資料

d)

缺失資料

35.

預測商品是否退貨 (是/否) 的分類模型中，「是否退貨」應歸類為哪一類變數？

a)

特徵 (Feature)

b)

標籤 (Label / Target)

c)

超參數 (Hyperparameter)

d)

正則化係數

36.

下列何者最能表達 No Code / Low Code 平台的主要特色？

a)

需要撰寫大量程式碼

b)

運用模板快速建立應用程式

c)

僅供專業開發人員使用

d)

只能製作靜態網站

37.

下列何者不是推理模型(Reasoning Model)的主要特點？

a)

具備多步驟邏輯推理能力

b)

具備良好的可解釋性與邏輯一致性

c)

採用強化式學習的訓練方式

d)

回應內容結構清晰、推理脈絡完整

38.

下列哪種情況，選擇 Low Code 平台可能比 No Code 平台更為適合？

a)

需要非技術人員快速進行開發與應用

b)

應用需求簡單，無需自訂功能

c)

需要較複雜的業務邏輯並使用自訂整合功能

d)

預算和時間極度有限

39.

關於生成式 AI 與 No Code / Low Code 平台的應用，下列何者最不適合？

a)

自動生成程式碼

b)

自動化生成行銷文案

c)

快速開發個人化 App

d)

自動化生成法律判決

40.

關於 No Code / Low Code 平台，下列敘述何者較正確？

a)

兩者完全相同

b)

Low Code 平台不需要任何程式設計知識

c)

Low Code 平台更適合開發靈活且可擴展的解決方案

d)

No Code 平台可以無限客製化

41.

在使用生成式 AI 模型解決數學或邏輯問題時，若希望引導模型逐步推理以提升答案的準確性與可解釋性，哪一組提示語最能有效啟用 Chain-of-Thought？

a)

請回答這個數學問題，並直接給出答案

b)

幫我算出 125 × 12 是多少？

c)

請詳細列出每一個思考步驟，最後再給出答案

d)

請用一句話簡要回答問題

42.

使用 Low-Code 平台進行開發時，企業應特別留意下列哪一項潛在風險？

a)

可能造成企業內部敏感資料的洩露

b)

難以進行大規模的應用擴展和維護

c)

開發成本將大幅增加

d)

可能有未經 IT 部門管理的應用程式擴散

43.

下列哪一種技術方案適用於改善客戶體驗？

a)

智慧排程系統

b)

消費行為洞察模型

c)

預測性維護工具

d)

自然語言處理(NLP)和生成式回應模組

44.

某公司擬將客戶個人資料傳輸至國外進行雲端儲存，何種情況下主管機關可限制國際資料傳輸？

a)

公司規模未達主管機關要求標準

b)

曾發生個資外洩紀錄

c)

傳輸資料包含已公開資訊但仍涉隱私風險

d)

接收國家之個資法規未完善，可能損害當事人權益

45.

下列哪一項技術是生成式 AI 的基礎？

a)

決策樹模型

b)

聚類演算法

c)

生成對抗網路

d)

隨機森林技術

46.

能使用 DALL·E-2 生成各式逼真的圖片，最關鍵的應用技術為何？

a)

卷積神經網絡(CNN)

b)

生成對抗網絡(GAN)

c)

擴散模型(Diffusion Model)

d)

自然語言處理(NLP)

47.

在企業級數據管道(ETL)中，No Code / Low Code 平台的主要角色為何？

a)

作為前端數據可視化工具

b)

取代部分傳統 ETL，但可能無法處理過於客製化的邏輯

c)

僅適用於小型數據，對大型數據處理效率低

d)

無法應用於任何數據處理場景

48.

使用生成式 AI 技術或工具生成內容時，應採取下列哪一項措施以確保內容品質？

a)

使用內容直接進行學術報告

b)

適當標注引用來源

c)

減少人工審查過程

d)

排除所有生成的資料

49.

小莉老師以生成式 AI 製作個人化學習系統，a:輸入學生特徵；b:生成練習題與回饋；c:生成適應性學習計畫；d:匯入課綱建知識結構。較合理順序為何？

a)

d → a → c → b

b)

a → d → b → c

c)

d → a → b → c

d)

a → b → c → d

50.

下列哪一項不是生成式 AI 工具在使用體驗方面的優化方向？

a)

提供更直觀的操作設計

b)

支援自然語言指令

c)

提供智慧化的參數調整建議

d)

限制使用者自訂生成內容

51.
學校教師如何引導學生正確使用生成式 AI 工具？
a)
不應使用 AI 工具於教學場域
b)
無限制地使用 AI 工具
c)
訂立清晰的使用規範並進行說明
d)
僅鼓勵學生利用 AI 完成課堂作業
52.
企業使用第三方 AI API 處理內部資料，為避免敏感資訊被模型記憶，優先採取何種作法？
a)
啟用 Zero-Retention 或採用具企業資安保障的 API
b)
使用虛擬機建立隔離環境
c)
將原始數據進行視覺化轉換
d)
先轉向量嵌入再傳輸至語言模型
53.
下列何者不是生成式 AI 核心技術？
a)
Variational Autoencoders(VAE)
b)
Generative Adversarial Networks(GAN)
c)
Visual Geometry Group(VGG)
d)
Autoregressive Models(AR Model)
54.
使用生成式 AI 技術或工具生成內容時，應採取下列哪一項措施以確保內容品質？
a)
使用內容直接進行學術報告
b)
適當標注引用來源
c)
減少人工審查過程
d)
排除所有生成的資料
55.
小莉老師以生成式 AI 製作個人化學習系統，a:輸入學生特徵；b:生成練習題與回饋；c:生成適應性學習計畫；d:匯入課綱建知識結構。較合理順序為何？
a)
d → a → c → b
b)
a → d → b → c
c)
d → a → b → c
d)
a → b → c → d
56.
下列哪一項不是生成式 AI 工具在使用體驗方面的優化方向？
a)
提供更直觀的操作設計
b)
支援自然語言指令
c)
提供智慧化的參數調整建議
d)
限制使用者自訂生成內容
57.
學校教師如何引導學生正確使用生成式 AI 工具？
a)
不應使用 AI 工具於教學場域
b)
無限制地使用 AI 工具
c)
訂立清晰的使用規範並進行說明
d)
僅鼓勵學生利用 AI 完成課堂作業
58.
企業使用第三方 AI API 處理內部資料，為避免敏感資訊被模型記憶，優先採取何種作法？
a)
啟用 Zero-Retention 或採用具企業資安保障的 API
b)
使用虛擬機建立隔離環境
c)
將原始數據進行視覺化轉換
d)
先轉向量嵌入再傳輸至語言模型
59.
企業若要有效支援生成式 AI 的運行，內部 IT 環境最需具備何種條件？
a)
提供更多辦公設備
b)
精簡內部流程
c)
高效能運算資源與彈性儲存空間
d)
增加跨部門交流
60.
A 企業要實現客服自動化，需理解文字並依內容調用圖片與影片回覆，應選擇哪一種模型？
a)
強化學習模型
b)
多模態模型
c)
圖像分類模型
d)
單模態大語言模型
61.
下列哪一種情境最能展現提示工程(Prompt Engineering)的價值？
a)
模糊問題→AI 給出非常確定的答案
b)
非常具體問題→答案相關但不完全符合
c)
精準有架構的問題→AI 生成符合架構的答案
d)
簡單問題→AI 給出非常複雜的答案
62.
生成式 AI 在圖像生成領域的發展趨勢為何？
a)
僅能低解析度，無法高解析
b)
可處理更複雜任務且逼真度顯著提升
c)
僅為加速靜態圖像生成，無法生成動態
d)
主要只有風格轉換應用
63.
關於生成式 AI，哪幾項敘述正確？(A)生成內容無偏見 (B)不會有虛假 (C)建議需人審核 (D)每次結果可能不同 (E)不會導致外流
a)
C、D
b)
A、C、D
c)
A、B、D、E
d)
A、C、D、E
64.
跨國企業在財務部門導入生成式 AI 並結合自動化系統，最可能實現的效益？
a)
增加財務收益
b)
顯著提升報告準確性並減少人工錯誤
c)
加速市場推廣並提高銷售
d)
提高品牌曝光與客戶關係管理
65.
製造業以 20MB 高解析工業影像訓練 CNN，GPU 使用率 20~30% 且訓練需數日，最可能原因？
a)
模型過於複雜
b)
資料品質不穩定
c)
從 NAS 載入造成 I/O 瓶頸導致 GPU 等待
d)
Batch Size 設定不當
66.
在生成式 AI 導入過程中，資料安全與隱私保護的哪一方面最重要？
a)
設定目標優先級
b)
增強客服回饋能力
c)
資料視覺化能力
d)
權限控管與合規要求
67.
若企業將資料安全管理外包給第三方供應商，屬於哪種風險應對策略？
a)
風險緩解
b)
風險轉移
c)
風險接受
d)
風險規避
68.
在生成式 AI 的風險管理中，下列哪一項屬於倫理風險？
a)
AI 生成的內容可能帶有偏見或歧視
b)
系統運行中斷影響業務
c)
資料需求增加造成存儲成本上升
d)
員工培訓成本增加
69.
在企業導入 AI 的實施/營運階段，為持續發揮價值，正確排序為：A價值擴散 B上線部署 C模型監控與優化
a)
ACB
b)
ABC
c)
BAC
d)
BCA
70.
用生成式 AI 協助撰寫產業碳排政策分析，文句通順但法規條文與公司名不存在，最可能原因？
a)
語料涵蓋不足
b)
提示語過度簡略
c)
缺乏檢索能力
d)
模型產生幻覺內容
71.
管理生成式 AI 系統的隱私風險，哪一種技術最能確保數據使用的安全性？
a)
強化學習
b)
深度學習
c)
零信任架構(Zero Trust Architecture)
d)
注意力機制
72.
驗證生成式 AI 應用的 POC 時，若要確保模型生成的公平性，最適合的評估策略為？
a)
壓力測試
b)
對抗性測試
c)
偏差檢測(Bias Detection)
d)
延遲測試
73.
生成式 AI 產出需邏輯清晰、高度準確與一致時，哪種溫度設定較佳？
a)
0.1~0.3 穩定可預測
b)
0.5~0.7 兼顧創意與合理性
c)
1.0~1.2 提高多樣性
d)
維持預設溫度不變
74.
何者為評估 LLM 在「台灣本土特有知識」方面表現的基準資料集？
a)
HumanEval
b)
Table Understanding
c)
MBPP
d)
TTQA
75.
某中型零售企業導入 AI 客服系統，依一般流程規劃，下列何者最適合作為第一階段任務？
a)
設計符合品牌風格的回應邏輯與對話範本
b)
選擇合適的 AI 供應商或開源方案
c)
蒐集過往客服對話並進行資料清洗前處理
d)
明確定義導入目標與關鍵績效指標(KPI)