大家好 我是祖安:
接下來我會依照自己的經驗分享
我是如何準備經濟部iPAS AI應用規劃師證照
iPAS AI應用規劃師官網有培訓資源資源分別有
學習指引
政府相關培訓資源
數位學習課程
沒有任何相關背景的小白初學者
可以建議從政府相關培訓資源《製造業AI升級引擎》開始
《製造業AI升級引擎》內有實體課程和線上課程的資訊
實體課程:
從製造業AI升級引擎的實體課程會跳轉到產業競爭力發展中心
產業競爭力發展中心會提供全台的開班資訊
大多數實體課程是免費課程
上完課程後可以免費報名初級AI應用規劃師
要注意的是 有些計畫要符合他的條件 例如 : 服務業或是製造業
線上課程:
公版教材有7個單元，上完後完成測驗可以獲得完訓證書
證書由台北市電腦公會頒發
以下是我遇到的題目給大家參考:
1. 在以下提供的選項中，請仔細考慮並指出哪一個選項不屬於監督式學習的範疇？
- 回歸分析方法，主要用於預測連續型目標變數
- 分類技術，主要用於將數據分類到不同的類別中
- K-means 分群演算法，一種常見的非監督式學習方法
- 降維技術，用於減少數據的特徵數量
2. 在機器學習的過程中，通常使用哪一種資料集來評估和測試模型的整體性能和準確性？
- 訓練集，主要用於訓練模型
- 測試集，專門用於評估模型在未見過數據上的表現
- 驗證集，用於調整模型的參數
- 開發集，通常用於模型的初步開發和測試
3. 在生成式 AI 中，通常用於生成影像的模型是什麼，特別是在產生高品質和逼真的圖像方面？
- 生成對抗網路（GAN），專門用於生成高品質圖像
- 卷積神經網路（CNN），主要用於圖像分類
- 循環神經網路（RNN），主要用於序列數據處理
- 支援向量機（SVM），主要用於分類任務
4. 在生成式 AI 中，強化學習主要用於什麼目的，特別是在提升生成數據的品質方面？
- 訓練生成器，通過報酬機制優化生成數據
- 分類數據，將數據分配到不同的類別中
- 提高生成數據的品質，通過報酬信號指導生成過程
- 提取特徵，從數據中提取有用特徵
5. 在生成式 AI 中，以下哪一種技術常用於生成自然語言文本，特別是在產生連貫且有意義的句子方面？
- 循環神經網路（RNN）
- 卷積神經網路（CNN）
- GPT（生成預訓練轉換器）
- 長短期記憶網路（LSTM）
6. 在機器學習的應用中，以下哪一種方法主要用於處理分類問題，特別是在將數據分類到不同類別的過程中？
- 回歸分析方法，主要用於預測連續型目標變數
- 聚類分析技術，用於將數據分組到不同的集群中
- 支援向量機（SVM），一種常用於分類和回歸的監督式學習演算法
- 主成分分析（PCA），一種用於降維的非監督式學習方法
7. 在機器翻譯的應用中，以下哪一種模型類型被廣泛使用，以實現不同語言之間的自動翻譯？
- 卷積神經網路（CNN）
- 循環神經網路（RNN），特別是長短期記憶網路（LSTM）
- 隨機森林演算法，用於分類和回歸
- 決策樹演算法，用於分類和回歸
8. 在生成式 AI 中，以下哪一種技術常用於生成音樂，特別是創作具有連貫性和旋律性的音樂片段？
- 循環神經網路（RNN），特別是長短期記憶網路（LSTM）
- 卷積神經網路（CNN）
- 生成對抗網路（GAN）
- 長短期記憶網路（LSTM）
9. 在電腦視覺的應用中，為了縮小圖像的尺寸以減少計算量，通常會使用哪一種方法？
- 決策樹演算法，用於分類和回歸
- 池化層（Pooling），用於縮小圖像尺寸
- 過濾技術，用於圖像增強
- 特徵提取方法，用於提取圖像特徵
10. 在生成式 AI 中，為了提高生成文本的品質，通常會採用哪一種方法，特別是在使用預訓練模型的基礎上進行調整？
- 資料增強，通過增加訓練數據來提升品質
- 微調預訓練模型，根據特定任務調整模型參數
- 提高數據量，使用更多的訓練數據
- 使用卷積層，增加模型的複雜度
答完題目後，會馬上知道有沒有通過
沒通過後也不用擔心，可以重複測驗
沒有時間的小白初學者可以從線上課程建立基礎
