嗨 我是CCChen
緊急更新公告我每天都會注意iPAS官網是否突然更新或是新增變動
果然, 真的更新了
iPAS 官網~AI應用規劃師~最新消息
更新公告: 考試樣題更新
iPAS+AI應用規劃師能力鑑定考試樣題(114年3月版)
連結網址:
https://www.ipas.org.tw/AIAP/AbilityPageContent.aspx?pgeno=2e7faf0d-0e4b-4654-b816-c01af3411433
03/22 第一場還有3天要考試了
現在忽然更新??? 措手不及!!!
考試內容與範圍是否有變動???
初級部分~30題最新樣題
匯出整理如下, 大家參考看看.
重要: 經AI比對分析
iPAS+AI應用規劃師能力鑑定考試樣題(114年1月版) 與 (114年3月版)
比對並分析其差異處。
首先,看到兩份文件都包含 "初級能力鑑定" 的試題,但仔細比較可以發現,兩份文件的題目並不完全相同。
在 "人工智慧基礎概論" (L11) 這個科目中:
- 1月版包含了關於 AI 的基本概念、大數據的特性、聊天機器人的技術基礎、生成式 AI 的應用領域以及 AI 治理的重要性等五個題目。
- 3月版同樣包含了關於 AI 的基本概念和生成式 AI 的應用領域的題目,並且也有關於大數據特性的題目。然而,3月版新增了關於強化學習、降低過擬合的方法以及 K 平均法 (K-means) 的題目。同時,原本1月版中關於聊天機器人技術基礎和 AI 治理重要性的題目,在3月版中則有所調整或替換。
在 "生成式 AI 應用與規劃" (L12) 這個科目中:
- 1月版的題目涵蓋了 No Code/Low Code 平台的主要特色、No-Code AI 工具的特性、使用生成式 AI 生成內容時的品質確保措施、教師引導學生使用生成式 AI 工具的方式,以及生成式 AI 的倫理風險。
- 3月版在這個科目中顯著擴充了題目的數量。除了保留了關於 No Code/Low Code 平台主要特色和 No-Code AI 工具特性的題目外,3月版新增了許多關於生成對抗網路 (GAN)、生成式 AI 的主要應用、生成式 AI 如何支援鑑別式 AI、選擇 No Code / Low Code 平台時的考量、生成式 AI 與 No Code / Low Code 平台的適用性、改善客戶體驗的技術方案、生成式 AI 的基礎技術、生成式 AI 工具在使用體驗方面的優化方向、企業支援生成式 AI 運行所需的 IT 環境條件、企業評估導入生成式 AI 時需識別的問題領域、生成式 AI 導入過程中的資料安全與隱私考量,以及資料安全管理外包的風險應對策略等更深入和廣泛的議題。
總結來說,兩份 "初級能力鑑定" 的樣題在科目劃分上基本一致,都包含 "人工智慧基礎概論" (L11) 和 "生成式 AI 應用與規劃" (L12)。
然而,3月版的樣題在 "人工智慧基礎概論" 中新增了關於強化學習、降低過擬合和 K 平均法的題目**,而在 "生成式 AI 應用與規劃" 中則進行了更大幅度的擴充,涵蓋了更多關於生成式 AI 技術原理、應用場景、平台選擇、倫理考量和風險管理等方面的知識點。這表明 114年3月版的樣題在 "初級能力鑑定" 的範圍內,可能更加側重於對生成式 AI 更為深入的理解和應用規劃能力的考查。
針對iPAS+AI應用規劃師能力鑑定考試樣題(114年3月版)
"初級能力鑑定" 範圍,30題試樣題目
依據題號+題目+選項+答案,條列式如下:
好的,針對文件內容 "初級能力鑑定" 範圍,所有題目依據題號+題目+選項+答案,條列式如下:
- 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 答案: B
- 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) 答案: D
- 3 深度學習模型中,下列哪一項通常用來降低過擬合問題? (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 答案: D
- 4 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 答案: D
- 5 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,可能會造成不同的分群結果 (C) 容易受雜訊與離群值(Outlier)影響其群集中心 (D) 可以處理類別型資料 答案: D
- 6 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 答案: B
- 7 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 答案: B
- 8 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 答案: B
- 9 交叉驗證的主要目的是什麼? (A) 提高模型的訓練速度 (B) 驗證數據是否線性可分 (C) 減少模型的過擬合風險 (D) 測試模型的容錯能力 答案: C
- 10 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 答案: B
- 11 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 答案: A
- 12 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 (B) 醫學影像分析 (C) 監控系統 (D) 虛擬現實圖像 答案: D
- 13 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 答案: C
- 14 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 答案: A
- 15 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 答案: D
- 16 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 答案: B
- 17 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 答案: C
- 18 在選擇 No Code / Low Code 平台時,下列何者為考慮功能與擴展性時最重要因素? (A) 平台的購買成本 (B) 平台的技術整合能力和自訂性 (C) 使用者的程式設計能力 (D) 平台的市場評價 答案: B
- 19 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 答案: D
- 20 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 答案: C
- 21 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 答案: D
- 22 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 答案: C
- 23 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 答案: B
- 24 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 答案: D
- 25 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 答案: C
- 26 企業若要有效支援生成式 AI 的運行,內部 IT 環境最需要具備下列何種條件? (A) 提供更多的辦公設備,以提升員工生產 (B) 精簡企業內部流程,以加速決策效率 (C) 擁有高效能運算資源與彈性儲存空間,以支援 AI 模型訓練與推理 (D) 增加部門之間的交流機會,以促進跨部門合作 答案: C
- 27 以下哪一項屬於企業在評估導入生成式 AI 時需識別的問題領域? (A) 市場趨勢預測能力有限 (B) 設計更高效能的運算資源 (C) 增加銷售團隊人力 (D) 減少 AI 模型參數數量 答案: A
- 28 在生成式 AI 導入過程中,資料安全與隱私保護的哪一方面是最重要的考量? (A) 設定目標優先級 (B) 增強客服回饋(反饋)能力 (C) 資料視覺化能力 (D) 權限控管與合規要求 答案: D
- 29 若企業將資料安全管理外包給第三方服務供應商,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 答案: B
- 30 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 答案: A
我是CCChen:
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