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45. 小育喜歡探討人與物的關係,對於家電用品、交通工具、生活雜貨的造形設計,下列何者 是老師最可能推薦的課程組合? (A) 材料學、環境學、室內裝修製圖 (B) 人因工程、產品語意、模型製作 (C) 媒體企劃、影音剪輯、腳本分鏡 (D) 印前作業、包裝設計、廣告設計

46. 小琪對於立體構成、製造生產、結構設計、飾品設計有高度興趣,也喜愛關注社會弱勢 族群的議題。若小琪考慮就業,下列職缺何者最為適合? (A) 工業產品設計師 (B) 影音剪輯設計師 (C) 視覺傳達設計師 (D) 建築空間設計師

9. 某電商平台計劃開發一個機器學習模型,目標是在每個月底自動預測哪些現有會員在下個月可能會流失(不再消費),以便行銷團隊提前發送優惠券進行挽留。若要提升模型預測會員流失的效果,在進行特徵工程(Feature Engineering)時,下列哪一項作法最適合? (A)為了提高預測的準確度,特徵與要預測的目標值(是否流失)之間,在統計上不需要具備任何關聯性或因果關係; (B)可以將「會員下個月是否仍有消費紀錄」加入模型特徵,因為該資訊與會員是否流失具有高度關聯性; (C)為了縮短模型推理(Inference)的反應時間,特徵所涵蓋的時間範圍越短越好,建議一律只保留前一天的單日行為資料; (D)所選取的特徵,必須是在每個月底模型進行預測的當下,系統就能實際取得且掌握的已知資料

10. 某零售電商平台計劃建置機器學習模型分析會員行為。在資料預處理階段,資料科學團隊發現會員的「年消費總額」與「月到訪次數」數值範圍差異較大,可能影響部分機器學習模型的訓練效果,因此決定採用 Z-Score 標準化(Standardization)進行特徵縮放。已知該平台全體會員的「年消費總額」平均值為 30,000 元,標準差為 5,000 元。若某位 VIP 會員的年消費總額為 40,000 元,下列敘述何者正確? (A)經過 Z-Score 轉換後,該會員的年消費總額特徵值將被限制於 0 至 1 的範圍內,以利模型訓練; (B)計算後該會員的 Z-Score 值為 2,代表其消費金額高於平均值兩個標準差,可反映其消費金額相對於整體會員的高低程度; (C)不論原始消費資料的分布為何,只要經過 Z-Score 轉換,整組資料一定會轉換為標準常態分配; (D)即使完成 Z-Score 轉換,由於「月到訪次數」與「年消費總額」原始計量單位不同,兩項特徵仍不適合同時作為機器學習模型的輸入

49. 某金融機構計劃開發一套智慧理賠防詐欺與自動化審查系統。該系統的運作流程為:先由模型 A 分析客戶上傳的診斷書與收據影像,評估並輸出該案件屬於「正常理賠」或「疑似詐欺(高風險)」的機率值;確認為正常案件後,再由模型 B 根據診斷書內容進行上下文語意推理,自動撰寫客製化的理賠通知信函與案件摘要報告。下列關於兩個模型的敘述,何者最正確? (A)模型 A 負責判斷案件風險,屬於鑑別式 AI;模型 B 負責產生通知信與摘要內容,屬於生成式 AI; (B)模型 A 會產生風險分數,因此屬於生成式 AI;模型 B 負責解讀與鑑定內容,因此屬於鑑別式 AI; (C)兩個模型皆採用深度學習技術,因此皆屬於生成式 AI; (D)兩個模型皆以分析資料內容為主,因此皆屬於鑑別式 AI