嗨 我是CCChen
今天03/22剛考完 iPAS AI 應用規劃師 初級 第一場
趁著記憶猶新, 趕快分享考題內容與個人心得
總結: 科目一考完 哀號遍野, 科目二考完 滿堂歡樂, 靜待4/21成績揭曉
「重要提醒：本文為個人整理與參考。實際需自己至官方確認法規與文件，自行判斷內容是否正確 ，切勿只是讀個人文章而不去求證。 」
要參加考試的是各位考生 ，學習的知識正確與否 ，是考生自己要判斷與承擔成績的責任，這邊只是提供個人對於題目的分析看法，不代表官方正式文件，僅供參考，以上特別聲明與提醒。CCChen）
本篇文章分4個部分:
1. 題目難易度:
2. 個人考試觀察
3. 第一場考次題目內容
4. 後續第二場準備建議
1 題目難易度: (1~10 數字越多越難)
科目一: 無計算題, 整體難度約中上困難。1/4 約3分、1/4約5分、1/4約6分、1/4約7分 (有看教材+講義, 約得分40分, 熟讀教材+講義, 約得分50~60分)
科目二: 無計算題, 整體難度約低上+中下困難。1/4 約2分、1/4約3分、1/4約4分、1/4約5分 (有看教材+講義, 約得分60分、熟讀教材+講義, 約得分70~80分)
2025/04/10 更新 03/22 第一場 合格成績證明
2025/05/16 更新 05/03 第二場 成績公布了 (合格取證)
還好03/22 與 05/03 二場都有合格 (分數也都平均80分以上)
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就如之前準備建議攻略,
iPAS AI應用規劃師~初級能力 03/22鑑定 ~備考策略分享 CCChen
選科目二,主攻讀熟, 拉高分數,
因為科目一 範圍廣又雜 (包含AI概念+資料分析與處理+機器學習與深度學習+生成式AI與鑑別式AI) 不好準備,
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2 個人考試觀察
雲林~虎尾科大考場, 只有一個教室、36人報考。
台南~長榮大學考場, 約2個教室、106人報考。
台中~約2個教室、88人報考。
高雄~考場約4間教室、約150人報考。
台北~明德財經科大考場約6間教室、約300人報考。
預估AI第一場約1500~2000人, 報考人數不算多。
當初淨零第一場報考約2600人, 題目容易簡單、平均錄取率67%。
3 第一場考次題目內容:
根據AI考試Line群的群友努力,每人考完記憶五題, 大概收集的題目類型與關鍵字.
科目一:
1. 暴雷1: 歐盟的AI Act 風險等級考了約3~4題, 考很細
2. 暴雷2: 如用AI聊天機器人與人互動時, 應告知是跟AI系統溝通, 屬於何種風險? 答案: 聊天機器人是屬於 受限風險/有限度風險
3. 暴雷3: 如開發AI去預測人類的行為/隱私/信用評分/種族, 屬於何種風險?
4. 暴雷4: ROC曲線與AUC 衡量模型效能表現哪個正確? 1題
5. 暴雷5: 關聯資料庫相關
6. 暴雷5: 負責任AI 應由誰對AI行為負責? 開發者, 使用者,AI系統, 政府
7. 負責任AI 約1~2題 (含)
8. 資料類型: 人名+座號+地址+生日+???, 是什麼資料型態, 每個選項有三個組合, 如文字型、日期型、數值型、布林數
9. 資料處理 約2~3題
如以下哪個不適合處理異常值? 眾數,平均數,標準差,四分位數
如寢具店收集20萬個客戶資料, 5筆特性, 應用何種方法分析是否會再回購? 皮爾森均方誤差MSE, 線性回歸, 主成分分析, 隨機森林法
如何者無法判斷資料集中趨勢? 直方圖,雷達圖,分佈圖, 箱型圖(四分衛數)
如資料超出收集範圍, 是屬於何種異常?
10. 如何者非集中趨勢判斷數值? 平均數,中位數,眾數,四分衛數
11. 混淆矩陣相關 約2題
12. 模型性能評估 約1~2題
13. 金融業AI指引 約2~3題
14. 機器學習 約3~4題
機器學習的定義何者正確?
15. 監督式學習與非監督式學習 約2~3題
16. 強化學習 約1~2題
17. 深度學習 約2~3題
18. NLP 約2~3題 (關於以下NLP描述, 何者錯誤?)
19. LLM約1~2題
20. 特徵提取 約1題
21. 正則化防止過度擬合, 下列何者敘述不是?
22. RLHF的三個步驟排順序? 提示示範, 獎勵模型, 部屬應用
23. 電腦識別與應用 約3~4題
24. Transformre模型的核心技術? 注意力機制
25. 何者不是深度學習(或生成式AI)? GAN, VAE, SVM, ML 答案 SVM不是
26. 生成式AI 定義與應用 約 3~4題
如生成式AI的定義,何者正確?
27. 鑑別式AI 定義與應用 約2~3題
如何者為鑑別式AI應用場景? 醫學診斷,虛擬新場景, 生成新角色 , 生成產品創新, 答案是 醫學診斷
28. 情境題約5~6題
如 超市購物,商品放到購物車中, 自動結帳, 為何種AI技術?
如特斯拉的無人駕駛採用端對端機器學習與傳統機器學習的差異?
如智慧客服系統的優點?
如醫院評估病人健康情況, 收集50個異常者. 150個正常人的年齡, 血型+體重+心跳等數據, 要用何種機器學習模型評估? 答案是 監督學習(分類)
如Chat GPT本來只有文本功能, 後來引入Canvas多甚麼功能?
如Function Calling 是什麼功能?
如運算模型時,發現運算時間變短與GPU使用率偏低, 是何種情形?
科目二: 普遍簡單, 舉出一些較難的 或是有爭議的題目
1. 有提出異議: 生成式AI於金融領域的最可行應用? 建議ABC都可以, 應該送分
2. 有爭議的題目: 哪種AI應用最可能侵權? 用AI生成藝術品去市場販售, 選用商業報告去做數據分析… 這2個選項都是高風險.
3. 考很細的: 導入AI 於實施/運行階段 三個步驟 選出正確順序? AI價值擴散, 方案落地, 模型監控與重新訓練 ,答案是 方案落地→模型監控與重新訓練→AI價值擴散
4. 考很細的: 移除個人識別資訊（PII Removal）和去識別化（De-identification）數於哪種技術? 加密技術, 差分隱私
5. 偏冷門的: 保護敏感資料應該使用哪種安全技術? 答案應該是 零信任架構（ZTA, Zero Trust Architecture）
6. Chat GPT的深度學習用什麼方法? Encode,Fully Connected Networks, Decode only, Encode-Decode
7. Open的API 應用?
8. 提示工程的應用與目的?
9. No cpde / Low code 考約10題, 基本概念與應用
10. 何者工具無法生成圖片? DALL ·E, Suno AI, Midjourney, Stable Difffusion 答案為 Suno AI (生成音樂AI)
11. 哪種AI應用符合供應鏈管理? 自動化採購訂單, 自動生成市場報告提高業務績效.....
4 後續第二場準備建議
4.1 官方教材AI三日班 單元一~單元七 僅供基本概念學習, 應加強更深入的知識點學習
4.2 第一場題目考的很靈活, 不同其他iPAS題型, 本次有綜合題(多概念一起考) 情境題(實務情境應用) 變相的複選題(給ABCDE選項, 選出正確搭配) 變相的複選題(給ABC選項, 選出正確順序步驟)
4.3 只看AI三日班教材, 或培訓班講義, 只讀主標題或小標題, 不夠應付題目靈活性, 應該再深入詳讀清楚
4.4 題目普遍字數多, 用字華麗, 不是單純一句簡單問而已.
4.5 無腦題較少, 很少基本送分題,
4.6 還是建議, 科目一 拚60分, 科目二 拚80分, 兩科平均70分合格
後續, 等待4/21 成績公布,
我上周參加培訓班, 有免費團體報名05/03第二場,
持續努力更新考古題後, 重新整理更詳細的資料, 準備挑戰更好的成績.
預計也要報名05/17 中級第一場, 去體驗看看中級程度. 提升自己更近一步成長.
分享5/3 iPAS 官網AI報名情況 (限額5000人, 已報名507人)
我是CCChen:
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