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114年 - iPAS AI應用規劃師初級能力(科目一) 51-100#126092
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64. 哪一項不是數據分佈和特徵對開發的影響?
(A) 數據預處理
(B) 模型選擇
(C) 硬體維護
(D) 調參優化
答案:
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統計:
A(20), B(13), C(823), D(9), E(0) #3416339
私人筆記 (共 1 筆)
Terry Tung
2026/10/03
私人筆記#8613960
未解鎖
答案:(C) 硬體維護解析: 數據分...
(共 401 字,隱藏中)
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65. 了解數據的分佈和特徵可以幫助開發者進行哪項 優化? (A) 選擇合適的特徵 (B) 盲目增加數據量 (C) 忽略數據異常 (D) 固定使用同一種模型
#3416340
66. AI 錯誤分析結果可能影響哪些應用場景? (A) 自動駕駛 (B) 醫療診斷 (C) 生產瑕疵檢測 (D) 以上皆是
#3416341
67. 錯誤分析如何幫助AI系統改進? (A) 增強錯誤識別能力 (B) 提升AI的透明度 (C) 幫助開發人員診斷錯誤 (D) 以上皆是
#3416342
68. 為何AI錯誤分析應該與彙總精確度計量分開? (A) 更精確地識別問題區域 (B) 提高模型的公平性 (C) 讓開發者能更有效改進 AI (D) 以上皆是
#3416343
69. 可靠性與安全性為何對AI重要? (A) 確保AI系統穩定運行 (B) 降低AI系統風險 (C) 增強AI的可信度 (D) 以上皆是
#3416344
70. 哪些方法可提升 AI的可靠性與安全性? (A) 嚴格測試 (B) 監控AI運行 (C) 針對異常情況設計應對機制 (D) 以上皆是
#3416345
71. 哪些措施可以提高AI的透明度? (A) 提供決策過程說明 (B) 允許用戶查詢AI 推薦依據 (C) 確保 AI訓練數據公開透明 (D) 以上皆是
#3416346
72. 如何提高AI的可解釋性? (A) 提供決策依據 (B) 記錄AI行為 (C) 讓使用者獲取模型運作資訊 (D) 以上皆是
#3416347
73. 透明度與可解釋性對AI的重要性包括? (A) 增強信任 (B) 發現潛在風險 (C) 促進公平決策 (D) 以上皆是
#3416348
74. AI 利害關係人包括哪些群體? (A) 開發人員 (B) 使用者 (C) 政府機構 (D) 以上皆是
#3416349
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