每日AI練習(一): 模擬題目範圍:資料分析+大數據應用+ AI導入步驟+自動化機器學習（AutoML）+導入AI的效益

嗨 我是CCChen:

目前正在準備"iPAS AI應用規劃師 初級 能力檢定", 我嘗試使用AI學習AI, 自動生成練習模擬題目,供個人學習成果檢驗, 一起分享給大家.

#AI學習 #AI練習 #自主學習

這份測驗涵蓋了從基礎到專業的AI應用知識，適合用來評估學習者在數據處理、大數據應用、AI導入、自動化機器學習（AutoML）以及效益評估方面的理解程度。

**提醒: 以下資料為 使用AI (ChatGPT)自動生成, 僅供個人參考, 非官方正式文件內容.**

AI應用模擬檢定測驗卷

基礎能力 (1~20題)

1. 下列哪一項是「數據前處理」的常見步驟？
   A) 進行模型訓練B) 清理缺失值與異常值C) 調整模型超參數D) 部署AI模型
2. 在數據分析過程中，「結構化數據」通常指的是？
   A) 影片與音訊資料B) 存放於關聯式資料庫的表格數據C) 來自社群媒體的文字數據D) 任意格式的原始數據
3. 哪一種資料視覺化技術最適合用來顯示兩個變數之間的關係？
   A) 長條圖B) 折線圖C) 散點圖D) 圓餅圖
4. 在大數據應用中，「ETL」代表什麼？
   A) 訓練（Train）、測試（Test）、學習（Learn）B) 探索（Explore）、轉換（Transform）、加載（Load）C) 擷取（Extract）、轉換（Transform）、載入（Load）D) 編碼（Encode）、傳輸（Transfer）、記錄（Log）
5. 當企業導入AI時，第一步應該做什麼？
   A) 直接選擇AI模型並部署B) 蒐集數據並進行分析C) 定義AI應用的商業目標D) 建立AI開發團隊
6. 下列哪一種技術最適合用於「非監督式學習」的應用？
   A) K-Means 分群演算法B) 隨機森林（Random Forest）C) 卷積神經網路（CNN）D) 監督式學習回歸模型
7. 哪一項是導入AI的潛在風險？
   A) AI可自動學習並降低錯誤率B) AI技術需長期維護且可能存在偏見C) AI能提升決策效率且無需人工干預D) AI的運行不需要數據支持
8. 自動化機器學習（AutoML）主要用於哪個過程？
   A) 取代所有數據科學家工作B) 幫助自動選擇和優化機器學習模型C) 完全取代人類的決策過程D) 讓企業不需要進行數據收集
9. 大數據的「4V」特性包含：數量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）和？
   A) 可變性（Variability）B) 真實性（Veracity）C) 價值（Value）D) 視覺化（Visualization）
10. AI應用於企業時，以下哪個是主要效益？
    A) 降低數據存儲需求B) 取代所有人類工作者C) 提高決策效率與準確性D) 降低電力消耗

【1~10題答案】

B, B, C, C, C, A, B, B, C, C

基礎能力 (11~20題)

1. 哪一項技術可用來減少AI模型的過擬合（Overfitting）問題？
   A) 增加訓練數據B) 減少模型複雜度C) 使用正則化技術D) 以上皆是
2. 哪種學習方式不需要標記數據？
   A) 監督式學習（Supervised Learning）B) 半監督式學習（Semi-supervised Learning）C) 非監督式學習（Unsupervised Learning）D) 強化學習（Reinforcement Learning）
3. 以下哪個步驟通常不是AI導入的過程之一？
   A) 設計AI策略B) 確保數據的質量C) 直接購買AI系統而不進行測試D) 監測與優化AI系統
4. 在機器學習中，「特徵工程」的主要目的是什麼？
   A) 設計新的機器學習模型B) 提高數據的可解釋性與模型效能C) 測試不同的模型超參數D) 儲存大數據
5. 大數據分析中，「數據湖」（Data Lake）的主要特點是？
   A) 只存儲結構化數據B) 可以儲存大量原始數據，支援不同類型的分析C) 僅用於AI模型訓練D) 只能儲存小規模數據
6. 當AI系統需要即時分析資料時，通常會使用哪種數據處理方式？
   A) 批次處理（Batch Processing）B) 流式處理（Stream Processing）C) 靜態數據分析（Static Data Analysis）D) 手動處理
7. AutoML的主要優勢是？
   A) 減少模型開發所需時間與人力成本B) 完全取代數據科學家C) 讓AI技術無需維護即可運行D) 無需數據即可訓練模型
8. 以下哪一項是評估AI模型效能的常見指標？
   A) 訓練時間B) 精確率（Precision）與召回率（Recall）C) 資料存儲量D) 電力消耗
9. 哪種技術可用來減少AI運行時的計算成本？
   A) 使用雲端運算資源B) 增加模型層數C) 只使用高性能GPUD) 移除數據預處理
10. 哪一項是大數據技術的主要挑戰？
    A) 數據存儲與管理B) 數據完全無需清理C) 無需擔心數據安全D) 所有數據都能立即使用

【11~20題答案】

D, C, C, B, B, B, A, B, A, A

AI應用模擬檢定測驗卷

基礎能力 (1~20題)

1. 下列哪一項是「數據前處理」的常見步驟？
   A) 進行模型訓練B) 清理缺失值與異常值C) 調整模型超參數D) 部署AI模型
2. 在數據分析過程中，「結構化數據」通常指的是？
   A) 影片與音訊資料B) 存放於關聯式資料庫的表格數據C) 來自社群媒體的文字數據D) 任意格式的原始數據
3. 哪一種資料視覺化技術最適合用來顯示兩個變數之間的關係？
   A) 長條圖B) 折線圖C) 散點圖D) 圓餅圖
4. 在大數據應用中，「ETL」代表什麼？
   A) 訓練（Train）、測試（Test）、學習（Learn）B) 探索（Explore）、轉換（Transform）、加載（Load）C) 擷取（Extract）、轉換（Transform）、載入（Load）D) 編碼（Encode）、傳輸（Transfer）、記錄（Log）
5. 當企業導入AI時，第一步應該做什麼？
   A) 直接選擇AI模型並部署B) 蒐集數據並進行分析C) 定義AI應用的商業目標D) 建立AI開發團隊
6. 下列哪一種技術最適合用於「非監督式學習」的應用？
   A) K-Means 分群演算法B) 隨機森林（Random Forest）C) 卷積神經網路（CNN）D) 監督式學習回歸模型
7. 哪一項是導入AI的潛在風險？
   A) AI可自動學習並降低錯誤率B) AI技術需長期維護且可能存在偏見C) AI能提升決策效率且無需人工干預D) AI的運行不需要數據支持
8. 自動化機器學習（AutoML）主要用於哪個過程？
   A) 取代所有數據科學家工作B) 幫助自動選擇和優化機器學習模型C) 完全取代人類的決策過程D) 讓企業不需要進行數據收集
9. 大數據的「4V」特性包含：數量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）和？
   A) 可變性（Variability）B) 真實性（Veracity）C) 價值（Value）D) 視覺化（Visualization）
10. AI應用於企業時，以下哪個是主要效益？
    A) 降低數據存儲需求B) 取代所有人類工作者C) 提高決策效率與準確性D) 降低電力消耗

【1~10題答案】

B, B, C, C, C, A, B, B, C, C

基礎能力 (11~20題)

1. 哪一項技術可用來減少AI模型的過擬合（Overfitting）問題？
   A) 增加訓練數據B) 減少模型複雜度C) 使用正則化技術D) 以上皆是
2. 哪種學習方式不需要標記數據？
   A) 監督式學習（Supervised Learning）B) 半監督式學習（Semi-supervised Learning）C) 非監督式學習（Unsupervised Learning）D) 強化學習（Reinforcement Learning）
3. 以下哪個步驟通常不是AI導入的過程之一？
   A) 設計AI策略B) 確保數據的質量C) 直接購買AI系統而不進行測試D) 監測與優化AI系統
4. 在機器學習中，「特徵工程」的主要目的是什麼？
   A) 設計新的機器學習模型B) 提高數據的可解釋性與模型效能C) 測試不同的模型超參數D) 儲存大數據
5. 大數據分析中，「數據湖」（Data Lake）的主要特點是？
   A) 只存儲結構化數據B) 可以儲存大量原始數據，支援不同類型的分析C) 僅用於AI模型訓練D) 只能儲存小規模數據
6. 當AI系統需要即時分析資料時，通常會使用哪種數據處理方式？
   A) 批次處理（Batch Processing）B) 流式處理（Stream Processing）C) 靜態數據分析（Static Data Analysis）D) 手動處理
7. AutoML的主要優勢是？
   A) 減少模型開發所需時間與人力成本B) 完全取代數據科學家C) 讓AI技術無需維護即可運行D) 無需數據即可訓練模型
8. 以下哪一項是評估AI模型效能的常見指標？
   A) 訓練時間B) 精確率（Precision）與召回率（Recall）C) 資料存儲量D) 電力消耗
9. 哪種技術可用來減少AI運行時的計算成本？
   A) 使用雲端運算資源B) 增加模型層數C) 只使用高性能GPUD) 移除數據預處理
10. 哪一項是大數據技術的主要挑戰？
    A) 數據存儲與管理B) 數據完全無需清理C) 無需擔心數據安全D) 所有數據都能立即使用

【11~20題答案】

D, C, C, B, B, B, A, B, A, A

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