嗨 我是CCChen:
目前正在準備"iPAS AI應用規劃師 初級 能力檢定", 我嘗試使用AI學習AI, 自動生成練習模擬題目,供個人學習成果檢驗, 一起分享給大家.
#AI學習 #AI練習 #自主學習這份測驗涵蓋了從基礎到專業的AI應用知識，適合用來評估學習者在數據處理、大數據應用、AI導入、自動化機器學習（AutoML）以及效益評估方面的理解程度。
**提醒: 以下資料為 使用AI (ChatGPT)自動生成, 僅供個人參考, 非官方正式文件內容.**
AI應用模擬檢定測驗卷
基礎能力 (1~20題)
- 下列哪一項是「數據前處理」的常見步驟？
A) 進行模型訓練B) 清理缺失值與異常值C) 調整模型超參數D) 部署AI模型 - 在數據分析過程中，「結構化數據」通常指的是？
A) 影片與音訊資料B) 存放於關聯式資料庫的表格數據C) 來自社群媒體的文字數據D) 任意格式的原始數據 - 哪一種資料視覺化技術最適合用來顯示兩個變數之間的關係？
A) 長條圖B) 折線圖C) 散點圖D) 圓餅圖 - 在大數據應用中，「ETL」代表什麼？
A) 訓練（Train）、測試（Test）、學習（Learn）B) 探索（Explore）、轉換（Transform）、加載（Load）C) 擷取（Extract）、轉換（Transform）、載入（Load）D) 編碼（Encode）、傳輸（Transfer）、記錄（Log） - 當企業導入AI時，第一步應該做什麼？
A) 直接選擇AI模型並部署B) 蒐集數據並進行分析C) 定義AI應用的商業目標D) 建立AI開發團隊 - 下列哪一種技術最適合用於「非監督式學習」的應用？
A) K-Means 分群演算法B) 隨機森林（Random Forest）C) 卷積神經網路（CNN）D) 監督式學習回歸模型 - 哪一項是導入AI的潛在風險？
A) AI可自動學習並降低錯誤率B) AI技術需長期維護且可能存在偏見C) AI能提升決策效率且無需人工干預D) AI的運行不需要數據支持 - 自動化機器學習（AutoML）主要用於哪個過程？
A) 取代所有數據科學家工作B) 幫助自動選擇和優化機器學習模型C) 完全取代人類的決策過程D) 讓企業不需要進行數據收集 - 大數據的「4V」特性包含：數量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）和？
A) 可變性（Variability）B) 真實性（Veracity）C) 價值（Value）D) 視覺化（Visualization） - AI應用於企業時，以下哪個是主要效益？
A) 降低數據存儲需求B) 取代所有人類工作者C) 提高決策效率與準確性D) 降低電力消耗
【1~10題答案】
B, B, C, C, C, A, B, B, C, C
基礎能力 (11~20題)
- 哪一項技術可用來減少AI模型的過擬合（Overfitting）問題？
A) 增加訓練數據B) 減少模型複雜度C) 使用正則化技術D) 以上皆是 - 哪種學習方式不需要標記數據？
A) 監督式學習（Supervised Learning）B) 半監督式學習（Semi-supervised Learning）C) 非監督式學習（Unsupervised Learning）D) 強化學習（Reinforcement Learning） - 以下哪個步驟通常不是AI導入的過程之一？
A) 設計AI策略B) 確保數據的質量C) 直接購買AI系統而不進行測試D) 監測與優化AI系統 - 在機器學習中，「特徵工程」的主要目的是什麼？
A) 設計新的機器學習模型B) 提高數據的可解釋性與模型效能C) 測試不同的模型超參數D) 儲存大數據 - 大數據分析中，「數據湖」（Data Lake）的主要特點是？
A) 只存儲結構化數據B) 可以儲存大量原始數據，支援不同類型的分析C) 僅用於AI模型訓練D) 只能儲存小規模數據 - 當AI系統需要即時分析資料時，通常會使用哪種數據處理方式？
A) 批次處理（Batch Processing）B) 流式處理（Stream Processing）C) 靜態數據分析（Static Data Analysis）D) 手動處理 - AutoML的主要優勢是？
A) 減少模型開發所需時間與人力成本B) 完全取代數據科學家C) 讓AI技術無需維護即可運行D) 無需數據即可訓練模型 - 以下哪一項是評估AI模型效能的常見指標？
A) 訓練時間B) 精確率（Precision）與召回率（Recall）C) 資料存儲量D) 電力消耗 - 哪種技術可用來減少AI運行時的計算成本？
A) 使用雲端運算資源B) 增加模型層數C) 只使用高性能GPUD) 移除數據預處理 - 哪一項是大數據技術的主要挑戰？
A) 數據存儲與管理B) 數據完全無需清理C) 無需擔心數據安全D) 所有數據都能立即使用
【11~20題答案】
D, C, C, B, B, B, A, B, A, A
AI應用模擬檢定測驗卷
基礎能力 (1~20題)
- 下列哪一項是「數據前處理」的常見步驟？
A) 進行模型訓練B) 清理缺失值與異常值C) 調整模型超參數D) 部署AI模型 - 在數據分析過程中，「結構化數據」通常指的是？
A) 影片與音訊資料B) 存放於關聯式資料庫的表格數據C) 來自社群媒體的文字數據D) 任意格式的原始數據 - 哪一種資料視覺化技術最適合用來顯示兩個變數之間的關係？
A) 長條圖B) 折線圖C) 散點圖D) 圓餅圖 - 在大數據應用中，「ETL」代表什麼？
A) 訓練（Train）、測試（Test）、學習（Learn）B) 探索（Explore）、轉換（Transform）、加載（Load）C) 擷取（Extract）、轉換（Transform）、載入（Load）D) 編碼（Encode）、傳輸（Transfer）、記錄（Log） - 當企業導入AI時，第一步應該做什麼？
A) 直接選擇AI模型並部署B) 蒐集數據並進行分析C) 定義AI應用的商業目標D) 建立AI開發團隊 - 下列哪一種技術最適合用於「非監督式學習」的應用？
A) K-Means 分群演算法B) 隨機森林（Random Forest）C) 卷積神經網路（CNN）D) 監督式學習回歸模型 - 哪一項是導入AI的潛在風險？
A) AI可自動學習並降低錯誤率B) AI技術需長期維護且可能存在偏見C) AI能提升決策效率且無需人工干預D) AI的運行不需要數據支持 - 自動化機器學習（AutoML）主要用於哪個過程？
A) 取代所有數據科學家工作B) 幫助自動選擇和優化機器學習模型C) 完全取代人類的決策過程D) 讓企業不需要進行數據收集 - 大數據的「4V」特性包含：數量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）和？
A) 可變性（Variability）B) 真實性（Veracity）C) 價值（Value）D) 視覺化（Visualization） - AI應用於企業時，以下哪個是主要效益？
A) 降低數據存儲需求B) 取代所有人類工作者C) 提高決策效率與準確性D) 降低電力消耗
【1~10題答案】
B, B, C, C, C, A, B, B, C, C
基礎能力 (11~20題)
- 哪一項技術可用來減少AI模型的過擬合（Overfitting）問題？
A) 增加訓練數據B) 減少模型複雜度C) 使用正則化技術D) 以上皆是 - 哪種學習方式不需要標記數據？
A) 監督式學習（Supervised Learning）B) 半監督式學習（Semi-supervised Learning）C) 非監督式學習（Unsupervised Learning）D) 強化學習（Reinforcement Learning） - 以下哪個步驟通常不是AI導入的過程之一？
A) 設計AI策略B) 確保數據的質量C) 直接購買AI系統而不進行測試D) 監測與優化AI系統 - 在機器學習中，「特徵工程」的主要目的是什麼？
A) 設計新的機器學習模型B) 提高數據的可解釋性與模型效能C) 測試不同的模型超參數D) 儲存大數據 - 大數據分析中，「數據湖」（Data Lake）的主要特點是？
A) 只存儲結構化數據B) 可以儲存大量原始數據，支援不同類型的分析C) 僅用於AI模型訓練D) 只能儲存小規模數據 - 當AI系統需要即時分析資料時，通常會使用哪種數據處理方式？
A) 批次處理（Batch Processing）B) 流式處理（Stream Processing）C) 靜態數據分析（Static Data Analysis）D) 手動處理 - AutoML的主要優勢是？
A) 減少模型開發所需時間與人力成本B) 完全取代數據科學家C) 讓AI技術無需維護即可運行D) 無需數據即可訓練模型 - 以下哪一項是評估AI模型效能的常見指標？
A) 訓練時間B) 精確率（Precision）與召回率（Recall）C) 資料存儲量D) 電力消耗 - 哪種技術可用來減少AI運行時的計算成本？
A) 使用雲端運算資源B) 增加模型層數C) 只使用高性能GPUD) 移除數據預處理 - 哪一項是大數據技術的主要挑戰？
A) 數據存儲與管理B) 數據完全無需清理C) 無需擔心數據安全D) 所有數據都能立即使用
【11~20題答案】
D, C, C, B, B, B, A, B, A, A
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