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iPAS AI 應用規劃師能力鑑定-考試樣題(114 年版)
(樣題範例非正式考題，僅供參考使用)
◆ 初級能力鑑定
科目
題號
答案
題目
L11 人工智慧基礎
概論
1
B
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
D
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
3
B
銀行想建立聊天機器人，可透過下列哪一種領域技術來達成？
(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
4
D
在下列哪一種應用領域中，生成式 AI 最有可能被使用來創建新的圖像或影片內容？
(A) 產品品質檢測
2
科目
題號
答案
題目
(B) 醫學影像分析
(C) 監控系統
(D) 虛擬現實圖像
5
D
在AI 治理中，下列何者是國際合作的重要性？
(A) 統一 AI 發展標準
(B) 避免 AI 技術的濫用
(C) 促進 AI 技術的轉移
(D) 以上皆是
L12 生成式 AI 應用
與規劃
6
B
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
7
C
關於 No-Code AI 工具，下列敘述何者最為準確？
(A) 已經完全取代傳統的 AI 開發模式
(B) 只適用於大型企業
(C) 是一種降低 AI 技術複雜性和開發成本的新興方法
(D) 工具都具有完全相同的功能和性能
8
B
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) 減少人工參與的審查過程
(D) 排除所有生成的資料
3
科目
題號
答案
題目
9
C
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
10
A
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) 系統運行中斷可能導致企業業務受到影響
(C) 因資料需求增加而引起的存儲成本上升
(D) 員工培訓成本增加
4
◆ 中級能力鑑定
科目
題號
答案
題目
L21 人工智慧技術
應用與規劃
1
A
下列何者並未使用人工智慧（AI）或機器學習（ML）技術？
(A) 使用一組預定義規則來確定最佳移動做法的象棋遊戲
(B) 使用深度神經網路來提高其準確性的語音識別系統
(C) 使用感測器和預定義的自動駕駛汽車-定義導航規則
(D) 使用自然語言處理算法來理解和反應用戶查詢的聊天機器人
2
C
在文本資料處理過程中，通常會需要「將接續的文本轉換為詞彙單位」，以便後續的處理。請問上
述所指的是文本資料處理中的哪一個方法？
(A) 詞形還原（Lemmatization）
(B) 停用詞移除（Stopword Removal）
(C) 斷詞（Tokenization）
(D) 詞頻-逆向文件頻率（Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF）
3
A
下列何者為自然語言處理（NLP）在機器學習應用中的主要用途？
(A) 情緒分析
(B) 圖像識別
(C) 預測性維護
(D) 供應鏈優化
4
D
關於深度學習模型，下列敘述何者不正確？
(A) 卷積神經網路（Convolutional Neural Networks）適合影像辨識
(B) ReLU（Rectified Linear Unit）比 tanh 和Sigmoid 好，因為 ReLU 可以減緩梯度爆炸與消失
5
科目
題號
答案
題目
的現象
(C) 遞迴神經網路（Recurrent Neural Networks）適合處理序列相關資料
(D) Elman 神經網路（Elman Neural Networks）適合處理影像辨識
5
A
下列何者為機器學習模型在業界部署的主要趨勢？
(A) 越來越多地採用自動化機器學習（AutoML）技術
(B) 轉向使用更簡單的機器學習算法
(C) 基於雲的機器學習平台的使用率下降
(D) 依賴手動超參數調整進行模型優化
L22 大數據處理分
析與應用
6
D
在巨量資料分析班中，共有一年級至四年級，每個年級有 50 個學生，且學生身高呈常態分佈。下
列敘述何者不正確？
(A) 要檢測一年級和二年級的平均身高是否有差異，可以利用 t檢定
(B) 要檢測一年級、二年級、三年級之間的平均身高是否有差異，可以利用 t檢定
(C) 要檢測二年級、三年級、四年級之間的平均身高是否有差異，可以利用 F檢定
(D) 要檢測一年級的平均身高是否等於 170 公分，可以利用卡方檢定
7
A
關於接受者操作特徵（ROC）曲線，下列敘述何者正確？
(A) ROC 曲線繪製了真陽性率與假陽性率的關係
(B) ROC 曲線用於評估模型的準確性
(C) ROC 曲線下的面積（AUC-ROC）始終等於 1
(D) ROC 曲線只適用於二元分類問題
6
科目
題號
答案
題目
8
D
下列何者不屬於特徵工程（Feature Engineering）？
(A) 轉換（Transformation）
(B) 萃取（Extraction）
(C) 挑選（Selection）
(D) 預測（Prediction）
9
D
拉拉網路商城的老闆擬透過機器學習的方式，利用過往的產品銷售資料，預測下一季的產品銷售數
量，以調整現有的庫存水位。下列哪一個類型的模型，比較適合應用在老闆期望的預測目標？
(A) 決策樹分類器（Decision Tree Classifier）
(B) K-means 分群（K-means Clustering）
(C) 主成份分析（Principal Component Analysis, PCA）
(D) 線性迴歸（Linear Regression）
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C
對於低結構化的文本或圖像資料，下列哪一種特徵工程（Feature Engineering）方法最為適用？
(A) 特徵改善（Feature Improvement）
(B) 特徵建構（Feature Construction）
(C) 特徵學習（Feature Learning）
(D) 特徵選擇（Feature Selection）
L23 機器學習技術
與應用
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A
在MapReduce 計算框架中，關於 Map 和Reduce 所負責處理資料的問題，下列敘述何者正確？
(A) Map：一組資料映射成另一組資料；Reduce：統合與歸納資料
(B) Map：地圖式的搜索資料；Reduce：統合與歸納資料
(C) Map：一組資料映射成另一組資料；Reduce：過濾不符合的資料
(D) Map：一組資料映射成另一組資料；Reduce：生成更多的資料
7
科目
題號
答案
題目
12
B
下列何種卷積神經網路（Convolution Neural Networks, CNN）是將卷積層加寬而非加深？
(A) R-CNN
(B) Inception
(C) ResNet
(D) VGG19
13
B
當模型的訓練誤差（Training Error）低、但測試誤差（Test Error）很大時，這通常是在訓練過程
中產生下列哪一種情況？
(A) 模型的泛化能力強
(B) 模型出現過度擬合（Overfitting）
(C) 模型出現欠擬合（Underfitting）
(D) 訓練資料和測試資料之間沒有相關性
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A
下列哪一種指標通常用於評估迴歸模型的性能？
(A) R²
(B) F1-分數
(C) 曲線下面積（AUC）
(D) Precision
15
A
近年來，深度學習研究與應用蓬勃發展，但數據本身可能存在什麼潛在問題？
(A) 數據標註品質鮮少被討論，但它卻直接影響模型性能
(B) 數據品質是完美可信賴的
(C) 大部分情況下，數據不存在類別不平衡問題
(D) 數據不需要領域知識的輔助