iPAS AI應用規劃師 中級 難度有多難? 要如何準備? CCChen

嗨  我是CCChen

03/22 考完 iPAS AI 應用規劃師 初級 第一場

預計05/17 參加 iPAS AI 應用規劃師 中級 第一場

依據初級的2場考試經驗, 覺得題目實際難度比當初準備時,自己認知的設定難度,還要再稍微難一點.

因此, 我大膽重新設定難度分類,

將初級,中級,高級 細分6類

分別為 入門,初級,進階,中級,專業,高級

而對應目前初級的2場題目, 難度範圍應該為 入門,初級,進階

所以, 後續準備中級程度時, 難度範圍應該為 進階,中級,專業

對照使用AI工具 (Chat GPT / NotebookLM / Gemini)生成相關學習資料與模擬題目

AI 初級的提示詞應該使用"基本"+"入門"+"初級"+"進階"等難度設定要求

AI 中級的提示詞應該使用"進階"+"中級"+"專業"等難度設定要求

本文章分享固定主題與關鍵字, 分別使用AI工具提供不同等級程度的內容, 供參考比較

測試主題: 科目一 L21 人工智慧技術應用與規劃

測試關鍵字: 多模態AI應用

測試內容: 提供200字解析說明+5題題目

測試AI工具: Chat-GPT 4o

測試4個等級的內容程度: 入門,進階,專業,高級專家

不同難度測試結果:

AI 初級的"入門"

根據主題"科目一 L21 人工智慧技術應用與規劃", 提供關鍵字" 多模態AI應用"相關200字解析說明+5題題目, 難度設定為入門等級.

🔍【200字解析說明】多模態AI應用（Multimodal AI Applications）

多模態AI是指能夠同時理解與處理多種資料型態的人工智慧系統，例如文字、圖片、語音、影片等。相較於傳統單一模態的AI，多模態AI能夠融合不同來源的資訊，以達到更完整、靈活的理解與推理能力。常見應用包括語音助理結合語音與語義理解、圖片描述生成（Image Captioning）、影片分析、跨模態檢索（如用語音搜尋圖片）等。這類AI技術需結合自然語言處理、電腦視覺與語音處理等技術，是推動生成式AI與智慧應用的重要基礎。

✅【入門難度選擇題 5 題】

1. 多模態AI是指人工智慧能夠同時處理下列哪一種資料？
   (A) 只有文字 (B) 只有語音 (C) 多種資料型態，如文字、圖片與語音 (D) 只能處理數值資料 答案：3（C）
   說明：多模態AI能處理多種模態資料。
2. 下列哪一項是多模態AI的應用範例？
   (A) 文本拼寫檢查 (B) 使用語音描述搜尋圖片 (C) 文字轉換成小寫 (D) 電子郵件分類 答案：2（B）
   說明：語音搜尋圖片為典型跨模態應用。
3. 多模態AI常結合以下哪幾種AI技術？
   (A) 電腦視覺、語音辨識、自然語言處理 (B) 演算法交易、密碼學、量子運算 (C) 機器學習、化學反應、建築設計 (D) 僅使用深度學習 答案：1（A）
   說明：多模態AI涉及三種主要AI技術的融合。
4. 多模態AI技術中，「Image Captioning」的中文意思為何？
   (A) 語音翻譯 (B) 圖片生成 (C) 圖片標註/說明生成 (D) 語音合成 答案：3（C）
   說明：Image Captioning 是根據圖片產生對應文字描述。
5. 多模態AI發展的主要挑戰之一是什麼？
   (A) 記憶體不足 (B) 不支援語音輸入 (C) 不同模態資料的整合與對齊 (D) 只支援影像 答案：3（C）
   說明：模態資料整合是多模態AI核心挑戰。

AI 初級的"進階"

根據主題"科目一 L21 人工智慧技術應用與規劃", 提供關鍵字" 多模態AI應用"相關200字解析說明+5題題目, 難度設定為進階等級.

🔍【200字進階解析說明】多模態AI應用（進階版）

多模態AI應用是指結合多種感知資料來源（如文字、圖像、語音、影片、感測數據等）的人工智慧系統，其核心挑戰包括模態對齊（alignment）、模態融合（fusion）、與模態間關聯學習（cross-modal learning）。實現此類AI需用到編碼器-解碼器架構、多模態Transformer、對比學習（Contrastive Learning）等技術。代表性模型如OpenAI的CLIP、Google的Gemini等，能將圖像與文字投影至共同語義空間。此技術廣泛應用於智慧醫療診斷、虛擬助手、影片摘要生成、跨模態檢索等，為AI實現類人感知與推理奠定基礎。

✅【進階難度選擇題 5 題】

1. 多模態AI中，將圖像和文字映射至共同語義空間的技術常依賴以下哪種學習方法？
   (A) 聚類學習（Clustering） (B) 對比學習（Contrastive Learning） (C) 強化學習（Reinforcement Learning） (D) 自監督分類（Self-supervised Classification） 答案：2（B）
   說明：對比學習可強化模態間語義對齊。
2. 在多模態Transformer架構中，進行模態間關聯學習時，以下哪一機制最常被用來強化不同模態間的互動？
   (A) Position Encoding (B) Cross-Attention (C) Residual Connection (D) Batch Normalization 答案：2（B）
   說明：Cross-Attention是多模態訊息融合的關鍵。
3. OpenAI 的 CLIP 模型訓練方式為何？
   (A) 對圖像進行標籤分類任務 (B) 預測圖像中的物體位置 (C) 將圖像與文字配對進行對比訓練 (D) 使用GAN生成圖像後與文字比對 答案：3（C）
   說明：CLIP使用大量圖文配對資料進行對比學習。
4. 以下哪一項最能代表多模態AI的跨模態檢索應用？
   (A) 用圖片搜尋相似圖片 (B) 用影片預測天氣變化 (C) 用語音輸入搜尋相關圖片 (D) 用文字生成純文字摘要 答案：3（C）
   說明：語音到圖片屬於跨模態資訊檢索。
5. 多模態AI在智慧醫療中的應用，下列哪一項屬於典型案例？
   (A) 使用聲音生成報告摘要 (B) 利用X光影像與病例文字進行自動診斷 (C) 將感測器資料轉換為熱圖 (D) 使用聊天機器人解答用藥問題 答案：2（B）
   說明：影像與病例紀錄結合診斷屬多模態AI應用。

AI 中級的"專業"

根據主題"科目一 L21 人工智慧技術應用與規劃", 提供關鍵字" 多模態AI應用"相關200字解析說明+5題題目, 難度設定為專業等級.

🔍【200字專業級解析說明】多模態AI應用（專業版）

多模態AI應用涉及多源異質資料（Heterogeneous Modalities）的整合與語義對齊，重點技術包括多模態融合策略（early fusion, late fusion, hybrid fusion）、共享表示學習（joint representation learning）、跨模態生成（cross-modal generation）與多模態對齊（alignment）。進階模型如BLIP-2、Flamingo、Gemini、GPT-4o等，融合大型語言模型（LLM）與視覺編碼器（如ViT、ResNet），透過Cross-Attention與雙塔結構（dual encoder）實現圖文共訓、語意投影與推理。多模態AI在醫療影像診斷、法規智能分析、多感知人機互動與AGI路徑中具關鍵戰略地位。

✅【專業難度選擇題 5 題】

1. 在多模態AI架構中，使用dual encoder + contrastive loss的設計目的主要是？
   (A) 提高模態內部特徵辨識精度 (B) 生成模態間融合表示 (C) 學習模態間語意對齊並最大化相似樣本相依性 (D) 執行模態轉換並生成目標模態輸出 答案：3（C）
   說明：雙編碼器設計透過對比學習優化模態對齊效果。
2. 多模態模型BLIP-2的核心特性為何？
   (A) 單一模態預訓練後進行微調 (B) 圖文聯合預訓練並以Q-former橋接LLM與視覺模態 (C) 將文字與聲音轉換為圖像表示後進行分類 (D) 專為生成影片摘要而設計的時序網路模型 答案：2（B）
   說明：BLIP-2使用Query Transformer連接LLM與視覺編碼器。
3. 下列哪一種多模態融合策略最具靈活性，能針對下游任務進行動態調整？
   (A) Early Fusion (B) Late Fusion (C) Hybrid Fusion (D) Cross-modal Transfer 答案：3（C）
   說明：Hybrid Fusion兼具早期與晚期策略，彈性高且表現穩定。
4. CLIP模型將圖文資料投影至共享語義空間，常使用何種數學運算以衡量相似性？
   (A) 均方誤差（MSE） (B) 餘弦相似度（Cosine Similarity） (C) KL散度（KL Divergence） (D) 交叉熵（Cross-Entropy） 答案：2（B）
   說明：CLIP使用餘弦相似度計算圖文配對相似性。
5. 關於大型多模態模型（如Gemini或GPT-4o），下列何者最不可能是其技術挑戰？
   (A) 多模態訓練資料品質與均衡性 (B) 資源密集的跨模態對比學習運算負擔 (C) 單模態編碼器的生成能力劣化 (D) 模型於上下文理解中維持跨模態對齊的一致性 答案：3（C）
   說明：單模態編碼器非重點瓶頸，挑戰多來自跨模態一致性與資源負擔。

AI 中級的"高級專家"

根據主題"科目一 L21 人工智慧技術應用與規劃", 提供關鍵字" 多模態AI應用"相關200字解析說明+5題題目, 難度設定為高級專家等級.

🧠【200字高級專家級解析說明】多模態AI應用

多模態AI應用為實現類AGI目標的核心之一，其挑戰在於處理模態異質性（heterogeneity）、模態不對稱性（asymmetry）、模態缺失（modality missingness）與語境保持（contextual grounding）。當前先進架構如Gemini、GPT-4o、Flamingo、Kosmos-2採用視覺-語言對齊的混合編碼架構，並結合跨模態注意力（Cross-modal Attention）、共訓任務（Joint Pretraining Objectives）、動態模態融合（Dynamic Fusion Routing）與語義投影技術（Semantic Projection）。此外，提示對齊（Prompt Alignment）和多模態鏈式推理（Multimodal CoT）正快速發展，推動推論能力與多模態AGI邊界。

✅【高級專家難度選擇題 5 題】

1. 針對多模態推理場景，使用**Multimodal Chain-of-Thought (CoT)**主要目的是？
   (A) 優化圖像分類精度 (B) 提高模態間表示空間的分離度 (C) 引導模型跨模態語義推理步驟並提升可解釋性 (D) 將視覺訊號轉為語音輸出 答案：3（C）
   說明：多模態CoT可引導AI跨模態邏輯推理，提升推理透明度與效能。
2. 在解決模態不對稱性問題時，最適合用於處理圖像-文本資料對中語義維度不匹配的方法為何？
   (A) 融合式殘差連接（Fusion Residual Connections） (B) 動態模態選擇（Dynamic Modality Selection） (C) 語義對比嵌入（Semantic Contrastive Embedding） (D) 特徵通道壓縮（Channel-wise Pruning） 答案：3（C）
   說明：語義對比嵌入可強化不同模態中語義對齊的能力。
3. Gemini與GPT-4o在多模態對齊方面皆強調何種技術以強化訊息整合效率與推理一致性？
   (A) Early Fusion + RNN記憶模塊 (B) Visual Prompt Tuning與Unified Embedding (C) Latent Token Matching與Hard Negative Mining (D) Symbolic Reasoning與離散表示學習 答案：2（B）
   說明：Gemini與GPT-4o廣泛使用統一編碼空間與視覺提示微調。
4. 若模型訓練資料中存在模態缺失（如文字與圖像無法對齊），下列哪種方法最適合於訓練階段提升模型泛化能力？
   (A) 模態間Attention遮罩 (B) 模態投影蒸餾（Modality Projection Distillation） (C) 雙向自監督重建（Bidirectional Self-supervised Reconstruction） (D) 模態摻混（Modality Mixup） 答案：4（D）
   說明：模態摻混是一種多模態數據擴增技巧，能緩解模態缺失對學習的影響。
5. 在多模態AI模型訓練中引入shared latent space with modality-specific encoders設計的主要優點是？
   (A) 增強模態獨立性避免干擾 (B) 加強模態間的低維干涉映射 (C) 保持各模態特徵同時實現語義對齊 (D) 增加記憶體使用效率與資料壓縮率 答案：3（C）
   說明：此架構允許模態保有獨特性，同時共享語義潛空間以實現跨模態學習。

藉由不同難度的提示詞要求, 大家可以自行設定需要學習的等級範圍

原則上, 想要考試答題輕鬆, 學習難度建議稍微調高一個階級

學習難一點+深一點+廣一點的知識

以上 分享

CCChen