iPAS AI應用規劃師 初級的高階重點整理(三)分享 CCChen

嗨 我是CCChen:

在此提供給"非專業本科"跨領域學習初學者, 對於AI應用規劃師 初級的基本重點整理

先初步了解, 再深入學習, 然後藉由練習題確認自己所學吸收程度

從先知道是什麼-->再去知道有什麼-->然後知道需要什麼

一步一步學習與成長

以下內容藉由Chat-GPT plus 4o模型

根據官方公布簡章+課程規劃書+評鑑範圍內容等資料, 分析生成供學習參考:

【AI應用規劃師 初級能力鑑定】 高階版

適合已完成AI三日班或AI培訓班等課程者~高階版

本文有稍微接觸到 "AI應用規劃師 中級" 部分範圍, 值得深入學習:

推薦我的數位商品筆記

iPAS AI應用規劃師(初級)最新重點筆記 V2 ~4月更新版CCChen

連結: https://vocus.cc/salon/678ac6e5fd89780001eb761c/products/IPASAIV2

最新考試訊息與重點整理含約400題官方教材練習題目

科目一:人工智慧基礎概論 220題

科目二:生成式AI應用與規劃 185題

2025年4月最新版更新內容42頁PDF濃縮重點整理

約400題練習題目+大量快速刷題得分官方參考指引

AI培訓班最新講義重點整理

科目一：人工智慧基礎概論（L11）

🔹 L111 人工智慧概念與治理 ▶ 進階筆記：

• 「可信任AI（Trustworthy AI）」架構：包括可解釋性、透明性、可靠性、公平性與問責機制
• 國際法規對照：
• • 歐盟AI法案（EU AI Act）重視風險分類與責任歸屬
  • 歐盟AI法案（EU AI Act）是全球第一部全面規範人工智慧的法律，於2024年正式通過，預計將於2026年起分階段生效。該法案的核心是以**風險為導向（risk-based approach）**來分類與管理AI系統，並配以相對應的規範與罰則。
  • AI系統的四大風險等級: 不可接受風險（Unacceptable Risk）+高風險（High Risk）+有限風險（Limited Risk）+最低風險（Minimal or No Risk）。

• • 歐盟AI法案（EU AI Act）違規罰則（行政罰鍰）
  • 違反不同規定，將面臨不同級別的罰鍰，金額可高達數千萬歐元或公司營收的數個百分比：
  
  • • 台灣：配合GDPR與《個資法》發展本地AI治理原則 ▶ 深化記憶口訣：「可透公問，信任加分」（可解釋、透明、公平、問責＝可信任AI）

🔹L112 資料處理流程與隱私 ▶ 進階筆記：

• 資料前處理技術：標準化、正規化、去除異常值、資料分群
• 數據視覺化工具與技巧：使用 matplotlib / seaborn / Tableau ▶ 深化記憶口訣：「正常分群視圖清，前處決勝機」

大數據分析（Big Data Analytics）專業說明

概述：

大數據分析是指透過各種統計、機器學習、資料探勘技術，從大量、快速且多樣的資料中發掘有價值的洞見。其目標是提升決策品質、預測未來趨勢、強化商業或技術效益。

🔹重點一：5V特性

1. Volume（大量）：資料規模從TB到PB等級，例如社群媒體、感測器資料。
2. Velocity（速度）：資料生成與處理速度極快，如即時串流資料。
3. Variety（多樣性）：結構化、半結構化、非結構化資料共存。
4. Veracity（真實性）：資料品質與可信度需驗證，避免錯誤推論。

🔹重點二：大數據架構與平台

1. Hadoop生態系統：包含HDFS、MapReduce、Hive等，適合分散式批次處理。
2. Spark平台：相較Hadoop更適合記憶體內計算與即時分析。
3. NoSQL資料庫：如MongoDB、Cassandra，用於儲存非關聯大規模資料。
4. 雲端架構：AWS、Google Cloud、Azure 提供可擴展的大數據分析平台。

🔹重點三：資料分析方法

1. 描述性分析（Descriptive Analytics）：回顧性統計，如平均值、分布。
2. 診斷性分析（Diagnostic Analytics）：了解原因，如關聯分析。
3. 預測性分析（Predictive Analytics）：預測未來，如機器學習模型。
4. 規範性分析（Prescriptive Analytics）：提供最佳決策建議，如最適化模型。

🔹重點四：資料視覺化與溝通

1. 視覺化工具：如Power BI、Tableau、Looker，提升報告溝通效率。
2. 資料敘事（Data Storytelling）：將資料轉換為易懂故事。
3. 儀表板設計：即時數據呈現，方便決策者快速反應。
4. 互動式分析：使用濾鏡、滑桿進行動態資料探索。

🔹重點五：AI與大數據整合

1. 機器學習模型訓練：需大量標記資料作為訓練基礎。
2. 深度學習與資料湖：利用神經網絡進行非結構資料分析（如影像）。
3. AutoML工具：自動化建模流程，如Google AutoML。
4. 強化學習應用：用於複雜決策場景，如智慧工廠或供應鏈優化。

💾 二、資料處理（Data Processing）專業說明

概述：

資料處理是大數據與資料分析的前置核心步驟，包含從資料收集、清洗、轉換到整合、儲存與存取等流程。良好的資料處理流程是確保資料分析正確與可信的基礎。

🔹重點一：資料前處理（Preprocessing）

1. 資料清理（Cleaning）：去除遺失值、異常值、重複值。
2. 資料標準化（Normalization）：縮放數值至相同尺度，避免模型偏差。
3. 資料編碼（Encoding）：將類別型資料轉為數值（如One-hot encoding）。
4. 資料分割：劃分訓練集、驗證集與測試集，避免過擬合。

🔹重點二：ETL流程（Extract, Transform, Load）

1. Extract（擷取）：從不同資料來源（API、資料庫、IoT）抓取資料。
2. Transform（轉換）：進行資料清洗、轉型、欄位轉換與格式統一。
3. Load（載入）：將處理後資料載入數據倉儲或分析平台。
4. 工具應用：如Apache NiFi、Talend、Airflow 等自動化ETL流程。

🔹重點三：資料整合與儲存

1. 資料倉儲（Data Warehouse）：如Snowflake、Redshift，針對分析最佳化設計。
2. 資料湖（Data Lake）：儲存原始非結構化資料，用於AI訓練與探索性分析。
3. 資料融合（Data Integration）：將來自不同格式的資料匯整成一個統一資料集。
4. 主資料管理（MDM）：維護資料一致性與唯一性（如顧客ID統一）。

🔹重點四：資料品質與治理

1. 資料完整性：檢查欄位填寫是否缺失、是否正確格式。
2. 資料一致性：跨平台資料是否一致（如訂單ID在CRM與ERP一致）。
3. 資料安全性：保護個資，進行遮罩、加密與存取權限控管。
4. 資料稽核與記錄：所有資料處理步驟需可追溯（Data lineage）。

🔹重點五：即時資料處理（Real-time Processing）

1. 串流處理平台：如Apache Kafka、Flink、Spark Streaming。
2. 事件驅動架構：資料觸發即處理，應用於金融風控、IoT監控。
3. 低延遲儲存設計：NoSQL資料庫或In-memory資料結構。
4. 混合批次+即時模式：如Lambda架構，兼顧準確性與即時性。

🔹 L113 機器學習概論 ▶ 進階筆記：

一、機器學習模型選擇策略（Model Selection Strategy）專業說明

概述：

模型選擇是機器學習專案的核心決策之一。不同的問題性質（分類、回歸、聚類等）、資料特性（維度、數量、分布）與資源限制，都會影響模型選擇。正確的策略可提升效能、降低訓練成本與過擬合風險。

🔹重點一：依問題類型選擇模型

1. 分類問題（Classification）：如邏輯迴歸、隨機森林、SVM、XGBoost。
2. 回歸問題（Regression）：如線性迴歸、Ridge、Lasso、Gradient Boosting。
3. 聚類分析（Clustering）：如K-Means、DBSCAN、Gaussian Mixture Model。
4. 序列預測（Time Series Forecasting）：如ARIMA、LSTM、Prophet等。

🔹重點二：根據資料規模與維度

1. 小樣本資料：可使用KNN、Naive Bayes或簡單決策樹，避免過擬合。
2. 高維資料（如文本）：適用SVM、L1正則化模型、TF-IDF特徵工程。
3. 大量樣本（百萬級）：選擇能擴展的模型，如SGD、LightGBM。
4. 資料稀疏性高：如推薦系統中使用Matrix Factorization、神經協同過濾。

🔹重點三：考量訓練與推論資源

1. 訓練成本高的模型：如深度學習、Boosting需大量GPU/CPU資源。
2. 推論速度需求：如實時預測需用Logistic Regression、Decision Tree等輕量模型。
3. 資源受限情況：可考慮模型壓縮（如知識蒸餾、模型剪枝）。
4. 可解釋性 vs 效能權衡：高可解釋性如LIME、SHAP，低可解釋性如深度神經網絡。

🔹重點四：利用交叉驗證輔助模型選擇

1. K-fold交叉驗證：將資料分成K個子集輪流訓練與驗證。
2. 留一驗證法（Leave-One-Out）：每次用一筆資料驗證，適合小資料集。
3. Stratified K-Fold：分類問題常用，確保每類比例平均。
4. 交叉驗證組合 Grid Search / Random Search：搭配參數調整更有效率。

🔹重點五：使用自動化建模技術（AutoML）

1. AutoML平台：如Google AutoML、H2O.ai、Auto-sklearn，能自動試多模型。
2. 超參數優化：內建Bayesian Optimization、Grid/Random Search。
3. 模型集成（Ensemble）：自動選擇Stacking/Blending策略。
4. 適用場景：快速原型測試、中小企業無資料科學家時的好幫手。

📈 二、機器學習模型效能評估（Model Performance Evaluation）專業說明

概述：

模型訓練完畢後，效能評估是不可或缺的一步。選擇正確的評估指標與方法，能幫助我們判斷模型是否適合部署，並比較不同模型優劣，防止過擬合與偏差誤解。

🔹重點一：分類模型的效能指標

1. 準確率（Accuracy）：正確預測的比例，適用類別分布平衡問題。
2. 精確率（Precision）：真正例佔所有預測為正例的比例。
3. 召回率（Recall）：真正例佔所有實際為正例的比例。
4. F1 Score：Precision與Recall的調和平均，權衡兩者的重要性。

🔹重點二：回歸模型的效能指標

1. 平均絕對誤差（MAE）：預測值與實際值之間的平均絕對差。
2. 均方誤差（MSE）：誤差平方平均，對大誤差較敏感。
3. RMSE：MSE的平方根，與原單位一致，解釋性高。
4. R²決定係數：衡量模型解釋變異程度，1表示完美預測。

🔹重點三：混淆矩陣與進一步評估

1. True Positive（TP） / False Positive（FP）
2. True Negative（TN） / False Negative（FN）
3. 混淆矩陣視覺化：可幫助快速找出分類誤差所在。
4. 常見衍生指標：如Specificity（特異性）、MCC（Matthews Correlation Coefficient）。

🔹重點四：曲線與門檻分析

1. ROC曲線：橫軸為FPR，縱軸為TPR，描繪模型分類能力。
2. AUC指標：ROC曲線下的面積，越接近1表示模型越好。
3. PR曲線（Precision-Recall）：用於不平衡資料，比ROC更敏感。
4. 門檻調整：視應用場景調整分類邊界（如醫療中寧可召回率高）。

🔹重點五：防止過度擬合與模型泛化評估

1. 訓練 vs 測試效能差異：過度擬合模型在測試集表現差。
2. 學習曲線分析：觀察樣本數增加對訓練與驗證效能的影響。
3. K-fold交叉驗證平均效能：可更穩定估計模型泛化能力。

Early Stopping技術：在驗證集效能不再提升時停止訓練，避免過度學習。

🔹 L114 鑑別式 vs 生成式 AI ▶ 進階筆記：

• 鑑別式模型適合用於安全驗證、人臉辨識、醫療分類
• 生成式模型常搭配LLM（大語言模型）進行跨模態創作，如文本＋圖像融合 ▶ 深化記憶口訣：「鑑驗安全醫診好，生跨模態畫故事」

• • 科目二：生成式 AI 應用與規劃（L12）
  • 🔹 L121 No Code / Low Code ▶ 進階筆記：
    • 工具選擇原則：依據使用者技術背景與場域需求（e.g. 營運自動化 vs 輕量開發）
    • API串接能力：如Zapier支援Slack/Google Sheets等整合 ▶ 深化記憶口訣：「無碼營運省時快，串API讓流程帶」
     🔹 L122 生成式AI工具與應用 ▶ 進階筆記：
    • Prompt 工程技巧：使用模板、變數引導、角色扮演、語氣控制
    • 多工具整合應用：如ChatGPT + DALL·E做圖文輸出，+Python Script做邏輯生成 ▶ 深化記憶口訣：「提詞模板變角色，多工串聯效率高」
     🔹 L123 導入規劃與風險評估 ▶ 進階筆記：
    • 技術成熟度評估（Technology Readiness Level, TRL）作為選擇依據
    • 導入KPI設定原則：效能（產出數）、準確度（錯誤率）、使用者滿意度 ▶ 深化記憶口訣：「技術熟成KPI，定指標才不亂來」
     一、AI導入規劃與評估（AI Planning and Assessment）概述：AI導入規劃與評估是確保專案成功與資源投資效益最大化的第一步。良好的規劃可明確問題定義、技術選型、商業目標與風險控管。

    ---

    🔹重點一：明確定義業務需求與問題
    1. 問題痛點釐清：確認痛點是否能透過AI解決（如流程瓶頸、預測錯誤等）。
    2. 業務目標對齊：AI方案需與企業KPI、效益指標掛鉤。
    3. 利害關係人溝通：跨部門共識決定需求優先順序。
    4. 建立需求規格書（BRD）：記錄業務流程、輸入輸出、KPI與限制條件。

    ---

    🔹重點二：AI導入可行性評估
    1. 資料可用性與品質分析：AI專案成功仰賴乾淨、完整、標記清楚的資料。
    2. 技術成熟度評估：確認相關AI技術（如NLP、CV）是否成熟。
    3. 法規與倫理審查：確認導入是否涉及敏感個資、法規限制。
    4. 資源盤點與風險預估：預估人力、時間、技術與潛在風險（如過擬合、偏見）。

    ---

    🔹重點三：制定導入路線圖與時程規劃
    1. 分階段推進（PoC → MVP → Rollout）：從小範圍驗證逐步擴大。
    2. 任務里程碑設定：明確各階段交付成果與評估指標。
    3. 資源分配表：配置技術人員、資料工程師、業務協作窗口。
    4. 預算與ROI規劃：導入與營運成本評估、投資報酬分析。

    ---

    🔹重點四：挑選合適的AI技術與平台
    1. 模型選擇依據：分類、回歸、分群或推薦系統等不同AI任務對應不同模型。
    2. 平台選型：雲端（如AWS SageMaker、Azure ML）或地端（如TensorFlow、PyTorch）。
    3. 工具生態系整合性：是否與現有系統（ERP、CRM）兼容。
    4. 開源 vs 商業方案：考慮維運成本與安全性風險。

    ---

    🔹重點五：導入前的評估與回饋機制
    1. 設立驗證指標（KPI、準確率、誤差率）：提供成效衡量依據。
    2. 模擬測試場景建置：如使用歷史資料模擬真實環境。
    3. 用戶測試回饋（UAT）：確認系統是否符合實際使用需求。
    4. 風險應對計畫：提前制定Fallback策略與應變措施。

    ---

    🧩 二、AI導入驗證與營運（AI Validation and Operations）
  • 概述：AI模型成功開發後的驗證與上線營運才是創造實際價值的關鍵。這一階段需確保模型穩定性、可監控性與持續效能，並融入企業流程。

    ---

    🔹重點一：模型驗證與準備上線
    1. 驗證集測試結果分析：確認模型在未見資料下的泛化能力。
    2. 模型效能與KPI符合性：是否達到PoC階段設定的商業或技術目標。
    3. 異常情境模擬測試：驗證模型對於邊界資料的處理能力。
    4. 部署驗證（Staging Environment）：在與正式環境相同條件下部署測試。

    ---

    🔹重點二：部署策略與上線環境建置
    1. 選擇部署方式：本地部署、雲端部署或混合架構。
    2. API服務化：將模型封裝為RESTful API方便接入前端或系統。
    3. 容器化（如Docker）與自動化部署（CI/CD）：提升彈性與部署效率。
    4. 與現有流程整合：確保模型可嵌入業務作業流程（如ERP、自動回覆系統）。

    ---

    🔹重點三：模型營運監控與維護
    1. 效能監控指標設定（如Precision/Recall、處理時間）。
    2. 資料漂移偵測（Data Drift）：即時發現輸入資料分布變化。
    3. 模型漂移偵測（Model Drift）：預測表現下降時啟動再訓練流程。
    4. 警示系統與異常通知：自動化提醒團隊異常發生狀況。

    ---

    🔹重點四：持續學習與再訓練機制
    1. 自動化標記資料管道（Active Learning）：人機協同精練資料。
    2. 週期性再訓練排程：根據資料變化定期更新模型。
    3. 實驗版本管理（MLOps）：版本控制、比對與回滾機制。
    4. 效能比較報告產出：舊版與新版模型表現差異量化報告。

    ---

    🔹重點五：使用者教育與營運支持
    1. 內部教育訓練：針對使用者、營運人員及客服的AI應用教育。
    2. 建立SOP與常見問題解決手冊：提升團隊處理效率。
    3. 回饋收集機制：使用者對模型或系統提出建議與問題反應。
    4. 維運團隊角色設定：明確劃分DataOps、MLOps、Support等職責。

高階模擬測驗題庫（共40題含解析）

📘 科目一｜人工智慧基礎概論（高階題）

Q1. 歐盟AI法案中的風險分類不包括下列何者？

 A. 最低風險 B. 中度風險 C. 高風險 D. 超高風險 ✅ 【

解析】EU AI Act 分為禁止、高、中、最低風險三類，並無「超高風險」

Q2. 精確率與召回率的最大差異在於？

A. 是否考慮負類樣本 B. 是否考慮資料量 C. 是否考慮錯誤分類的嚴重性 ✅ D. 是否可視化輸出 【

解析】Precision看預測正確比例，Recall重視漏判率，關鍵在錯誤類型的重要程度。

Q3. 下列哪一項屬於資料標準化的目的？

A. 移除所有類別變數 B. 讓數據落在同一尺度範圍 ✅ C. 去除過擬合現象 D. 增加樣本量 【解析】標準化是資料前處理常見技術，處理數值比例不一致問題。

Q4. 在二元分類任務中，若Precision高但Recall低，代表？

A. 錯誤率高 B. 真陽率低 ✅ C. 模型過擬合 D. 預測不穩定 【

解析】低Recall代表漏掉許多實際為正的樣本。

Q5. 下列何者屬於可解釋AI技術？

A. GAN B. LIME ✅ C. Midjourney D. GPT-4 【

解析】LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）為解釋型工具。

Q6. TRL（Technology Readiness Level）技術成熟度中等級9表示？

A. 技術仍在實驗階段 B. 技術進入市場 ✅ C. 僅完成模擬驗證 D. 尚未開發成產品

【解析】TRL 9 代表技術已完成驗證、部署並投入實際運作。

Q7. 若一模型的 F1-score 趨近 1，表示？

A. 預測精確但召回差 B. Precision 與 Recall 都很差 C. 預測非常準確 ✅ D. 模型複雜度過高

【解析】F1-score 趨近 1 表示精確率與召回率都表現極佳。

Q8. 在資料視覺化中使用 Heatmap 主要用途為？

 A. 顯示資料缺漏 B. 顯示分布差異 C. 顯示欄位間相關性 ✅ D. 顯示分類邊界

【解析】Heatmap 常用來呈現欄位間的相關矩陣。

Q9. 若AI模型在不同資料集上表現差異極大，問題可能為？

A. 資料格式錯誤 B. 資料未標準化 ✅ C. 模型準確率太高 D. 模型過於簡單 【

解析】資料特性差異造成模型無法泛化，需標準化處理。

Q10. 以下哪一類模型較不適用於小樣本高維資料？

 A. 決策樹 B. 隨機森林 C. SVM D. 神經網路 ✅

【解析】神經網路對樣本數量需求高，資料太小易過擬合。

Q11. 下列哪一項不是F1-score的計算要素？

A. Precision B. Recall C. Accuracy ✅ D. TP與FP

【解析】F1-score 是 Precision 與 Recall 的調和平均。

Q12. 若模型在訓練集效果好、測試集效果差，可能是？

A. 欠擬合 B. 資料不足 C. 過擬合 ✅ D. 選錯評估指標

【解析】訓練集好但測試集差即代表模型記憶訓練資料過度。

Q13. 資料去識別化常見技術為何？

A. 標準化 B. 欄位遮蔽 ✅ C. 類別重新命名 D. 分群

【解析】去識別化包含遮蔽姓名、身份證號等個資欄位。

Q14. 鑑別式AI無法進行？

A. 分類 B. 判斷真假 C. 生成圖像 ✅ D. 檢測異常

【解析】圖像生成屬生成式任務，非鑑別式能力。

Q15. 若AI模型受特定特徵影響過重，應該？

 A. 增加樣本量 B. 重新訓練模型 C. 進行特徵重要性分析 ✅ D. 增加隱藏層

【解析】可用SHAP、LIME等方式了解特徵權重，調整模型。

📗 科目二｜生成式 AI 應用與規劃（高階題）

Q21. Prompt工程的關鍵不包括下列何者？ A. 指令具體 B. 模板靈活 C. 長度越長越好 ✅ D. 語氣明確

【解析】Prompt 應簡潔有力，非越長越好。

Q22. 在生成式AI中導入角色扮演語境的目的是？

A. 提高模型速度 B. 強化輸出語境一致性 ✅ C. 增加語法錯誤 D. 減少Token使用量

【解析】角色扮演可幫助生成內容保持風格一致。

Q23. ChatGPT與RAG整合的目的為？

A. 讓模型自動搜尋並引用 ✅ B. 增加token數量 C. 減少模型容量 D. 提高計算速度

【解析】RAG（檢索強化生成）為強化生成內容可靠度。

Q24. 以下哪一項最可能造成生成式AI產出虛假資訊？

A. 模型未經訓練 B. Prompt過短 ✅ C. 模型參數過多 D. Token數設太高

【解析】Prompt過短可能導致語意模糊，內容不準。

Q25. Midjourney主要應用領域為？

A. 聲音辨識 B. 程式設計 C. 圖像創作 ✅ D. 論文產出

【解析】Midjourney專注於AI藝術創作。

Q26. 導入生成式AI前進行的「KPI設定」可不包括？

A. 成本/效益分析 B. 使用者滿意度 C. 模型運行速度 D. 員工升遷幅度 ✅

【解析】員工升遷非KPI指標。

Q27. 若ChatGPT產出內容邏輯錯亂，最可能原因？

 A. 網路斷線 B. Prompt結構不良 ✅ C. 模型版本落後 D. 訓練資料過多

【解析】Prompt是輸出品質關鍵，需明確結構設計。

Q28. No Code工具如Zapier的應用限制為？

A. 不支援自動化 B. 無法串API ✅ C. 不支援圖像 D. 需程式知識 【

解析】Zapier提供簡易API串接，但複雜邏輯有限制。

Q29. 若希望生成式AI每次回應都不同，可調整？

A. Top-K B. Temperature ✅ C. Beam width D. Epoch次數

【解析】Temperature控制生成隨機程度。

Q30. 導入生成式AI風險不包括？

A. 隱私外洩 B. 模型偏誤 C. 計算資源充足 ✅ D. 回答不實

【解析】資源充足並非風險，而是有利條件。

Q31. 對話生成式AI中，哪一項設計可避免重複回應？

A. Beam Search B. Max Length C. Top-P Sampling ✅ D. Stop Token

【解析】Top-P（Nucleus Sampling）能平衡品質與多樣性。

Q32. RLHF 的主要貢獻在於？

A. 降低生成延遲 B. 強化人類偏好導向 ✅ C. 提高Token速度 D. 提供標準Prompt模板 【解析】RLHF是讓AI學習人類回饋的方式。

Q33. 多模態生成式AI結合下列哪兩者最常見？

A. 文字＋音頻 B. 影像＋語音 C. 文字＋圖像 ✅ D. 程式碼＋表格

【解析】例如OpenAI的GPT-4支援圖文混合理解與生成。

Q34. KPI中，若著重用戶體驗，應優先評估？

A. 精準率 B. 使用者滿意度 ✅ C. 模型參數 D. 開發成本

【解析】滿意度為使用者觀點的評估指標。

Q35. 導入生成式AI後，常需結合人力以做何事？

 A. 手動計算 B. 二次篩選與審核 ✅ C. Prompt簡化 D. 運算資源優化

【解析】生成內容仍需人力校正與審閱。

Q36. 若需要「快速開發聊天機器人」，推薦使用？

 A. Low Code工具 ✅ B. 純程式手寫 C. 資料庫系統 D. ERP平台

【解析】Low Code適合輕量開發、快速原型。

Q37. 下列哪一項最能提升生成內容品質？

A. 增加模型大小 B. 精細設計Prompt ✅ C. 提高Batch Size D. 降低記憶體佔用

【解析】Prompt設計是提升生成品質的首要條件。

Q38. 生成式AI與鑑別式AI整合應用場景不包括？

A. 智慧客服 B. 圖像生成平台 C. 金融詐騙識別 ✅ D. 數據摘要工具

【解析】詐騙識別屬鑑別任務，不需生成式模型。

Q39. 導入AI系統後若員工抗拒，應採行？

A. 停用模型 B. 加薪解決 C. AI素養教育 ✅ D. 更換工具

【解析】AI導入需配合內部文化與教育推進。

Q40. 生成式AI落地應用時，最需注意的是？

A. 計算速度 B. 法規與倫理 ✅ C. 軟體品牌 D. 資料庫類型

【解析】法規、倫理、合規風險是生成式AI實際應用時首要考量。

推薦我的數位商品筆記

iPAS AI應用規劃師(初級)最新重點筆記 V2 ~4月更新版CCChen

連結: https://vocus.cc/salon/678ac6e5fd89780001eb761c/products/IPASAIV2

最新考試訊息與重點整理含約400題官方教材練習題目

科目一:人工智慧基礎概論 220題

科目二:生成式AI應用與規劃 185題

2025年4月最新版更新內容42頁PDF濃縮重點整理

約400題練習題目

大量快速刷題得分官方參考指引

AI培訓班最新講義重點整理