114年 - 114-1 中國工業工程學會_工業工程師等相關證照考試：人工智慧#133860

1. 想要將一張真實的人像照片轉換成具有日本畫風的漫畫可使用下列哪種網路？(A) 全連結神經網路(B) 生成對抗網路(C) 循環式生成對抗網路(D) 條件式生成對抗網路

2. 下列何者不是視訊/影片識別的主要目標？(A) 動作估計(B) 聲音識別(C) 行為識別(D) 物體追蹤

3. 若以「K 最近鄰居法」將右圖中資料點分群的話，k 設為多少可將*歸類在 O？
(A) 9(B) 7(C) 5(D) 3

4. 下列有關人工智慧的敘述何者有誤？ (A) 函數學習機若只會回答歷史資料的答案，對於沒看過的問題就錯得離譜，稱為過度擬合 (B) 在訓練函數學習機時為了達到好的訓練效果會保留所有歷史資料作為訓練資料 (C) 人工智慧的核心技術大概在 1980 年代就已經存在 (D) 隨著人工智慧日趨發達，許多工作將被取代，但也會創造許多新的工作機會

5. 在電腦視覺領域中可使用下列哪個索伯濾波器來檢測垂直線？ (A) (B) (C) (D)

6. 假設有以下書籍銷售紀錄，關聯規則 B→C 的信賴度(confidence)為何？
(A) 75%(B) 85%(C) 95%(D) 100%

7. 下列何者人工智慧領域不是效法自然？(A) 神經網路(B) K-平均演算法(C) 基因演算法(D) 強化學習

8. 下列何者不在生成對抗網路的架構中？(A) 判別器(B) 生成器(C) 對抗器(D) 真實內容/生成內容

9. 在 Q-learning 的運作流程中，Q 表初始化後重複執行以下步驟的順序為何？a. 更新 Q 表,
b. 選擇一個行動, c. 量測獎勵, d. 執行行動(A) acbd(B) abcd(C) bdca(D) dcab

10. 下列有關迴歸分析何者有誤？(A) 了解兩個或多個變數之間是否相關(B) 了解兩個或多個變數之間的相關方向與強度(C) 可用來預測我們感興趣的變數(D) 類別變數可直接用來建立迴歸模型，不須轉換

11. 下列何者關於「K 最近鄰居法」與「K-平均演算法」的描述有誤？(A) 兩者均屬分類演算法(B) 「K-平均演算法」需計算某些樣本點的重心(C) 「K 最近鄰居法」的 k 值設定一般以奇數為原則(D) 兩者皆須計算樣本點間的距離

12. 下列有關右圖神經網路的敘述何者有誤？
(A) 此網路屬於輸入是三維，輸出是一維的函數(B) 有一個隱藏層，包含四個神經元(C) 每一層跟下一層完全連結(D) 圖中每個小圓圈都代表一個神經元

13. 下列哪些為影像預處理的方式？a. 放大縮小, b. 旋轉, c. 空間濾波器(A) ab(B) abc(C) bc(D) ac

14. 下列有關決策樹的描敘何者有誤？(A) 二元樹是一種資料結構續往下層前進(B) 要用哪個特徵進行分類在於比較各特徵的資訊獲利(C) 由於要做為決策樹，只能使用二元樹結構，不可使用多元樹(D) 具有階層概念，從最上層的根節點開始經由分支做決策後繼

15. 右圖中搜尋區塊的動作向量估計為何？
(A) (1, 2)(B) (1, 1)(C) (2, 2)(D) (2, 1)

16. 下列有關人工智慧的學派發展何者有誤？(A) 聯結主義是以模仿大腦神經網路及網路間連結機制與學習的演算法(B) 聯結主義主要的代表是深度學習演算法(C) 符號主義主要表現為具有獎懲機制的強化學習方法(D) 行為主義是以模仿人類或生物個體、群體控制行為功能及感知的演算法

17. 下列何者不是工業人工智慧的元素？(A) 分析與人工智慧技術(B) 虛擬貨幣(C) 專業知識與經驗(D) 實際改善

18. 下列有關神經網路的敘述何者有誤？(A) 標準神經網路又稱為全連結神經網路(B) 不同神經網路的架構可以混用，建構出功能不同的學習機器(C) 隱藏層達到十層以上才符合深度學習的標準(D) 神經網路由輸入層、隱藏層及輸出層組成

19. 強化學習(reinforcement learning)以心理學的哪個理論為啟發？(A) 行為主義(B) 機能主義(C) 聯想主義(D) 結構主義

20. YouTube 的自動字幕產生系統屬於哪種語音識別系統？(A) 對話(B) 關鍵詞偵測(C) 聽寫(D) 語音命令

21. 關於「卷積層」描述，何者有誤?(A) 一個 CNN 是以卷積層為主建構而成(B) 在卷積層中，是以卷積的核心為基本單位(C) 經過運算的矩陣可以視為一張新的圖片(D) 可將卷積層的核心當作濾鏡，它會讓圖片的特性更不明顯

22. 關於「池化層」描述，何者有誤?(A) 可幫助壓縮卷積層的輸出，只留下主要特徵(B) 會增加計算資源的負擔(C) 可分為平均池化層與最大池化層(D) 在於找出局部特殊值

23. 為了解決「過度擬合」，何者有誤?(A) 增加數據庫的資料量(B) 資料增強(C) 維持圖片的色溫或亮度(D) 適時加入丟棄機制

24. AI 創新中心舉辦的研習營中，老師提出「平行時空之師」主題，是屬於何項技術?(A) 圖形辨識(B) 影像辨識(C) NLP(D) 強化學習

25. 關於剖析系統的描述，何者有誤?(A) 將某些詞彙組在一起後可構為成份(B) 可產生剖析樹(C) 主要採用相依剖析原理(D) 可瞭解詞句間的非結構化關係

26. 自然語言處理中，「詞意的產生來自如何使用哪個詞彙，以及伴隨它出現的其他詞彙」
是在說明何者?(A) 詞意聚集(B) 詞意消歧(C) 詞意簡化(D) 詞意結構

27. 自然語言處理中，通常會把特性類似的詞彙聚在一起並給予類別，形成(A) 詞意(B) 詞組(C) 詞性(D) 語法

28. 根據自然語言處理模式的描述，何者有誤?(A) 可只經過詞袋處理(B) 先經斷詞後執行詞性標記(C) 依序經斷詞、詞性標記、相依剖析(D) 以上描述皆正確

29. 根據自然語言處理模式，可以哪種方法表示句子之間的「相似度」?(A) BMI 係數(B) Jaccard coefficient(C) Hash(D) 正規化

30. 一項「貓狗圖片辨識」的任務，請問以下敘述何者有誤?(A) 貓和狗的圖片被稱為「資料」(B) 資料的標籤可以是「貓」或「狗」(C) 如果原始資料沒有標籤，可以人工進行標註(D) 如果資料沒有標籤模型就無法訓練

31. 以深度學習網路來進行自然語言處理的學習時，何者描述正確?(A) 詞向量是一種非數值化的表現方式(B) 詞向量是一種高維度稠密向量(C) 透過詞消除可產生 word vector(D) 經過餘弦相似度計算可獲得詞彙關聯度

32. 關於機器學習的實務，何者有誤?(A) 通常不會將所有的資料都拿來訓練模型(B) 越複雜的模型表現越好(C) 模型中的參數在訓練過程中會不斷改變(D) 可能會發生訓練時表現很好，驗證時績效卻變差的現象

33. 在知識發現的關鍵流程中，不包含下列何者?(A) 資料散焦(B) 資料預處理(C) 資料轉換(D) 知識評估

34. 在 Amazon 網站瀏覽哈利波特簡介，網頁上同時推薦了魔戒、怪獸與牠們的產地等作品，這可能不包含何項技術? (A) 關聯分析 (B) 資料挖掘 (C) 知識發現 (D) 創作 AI

35. 以下關於決策樹的敘述，何者有誤?(A) 同一項任務可以生成多棵決策樹(B) 模型具備可解釋性(C) 不會發生過度擬合問題(D) 可以處理非數值化資料

36. 關聯規則探勘，此技術的描述何者有誤?(A) 窮舉法是典型的方法(B) 支持度是評估關聯性強度的指標(C) 先找到支持度夠高的頻繁項目，再利用頻繁項目來生成信賴度夠高者(D) 先驗演算法可用於避免典型方法的缺點

37. 下列哪一種職業，目前較不宜被人工智慧所取代?(A) 客服人員(B) 醫師(C) 計程車司機(D) 零件組裝員

38. SVM 的描述何者有誤?(A) 非線性可分的問題，需要採用進階的核技巧方法(B) 主要籍由資料特徵找尋 hyperplane(C) 可將兩個類別的資料點分開者，稱為 Decision extreme(D) 可在線性空間中進行分類分析

39. 階層式聚類，何者描述有誤?(A) 是集群分析法的衍生方法(B) 又稱為 parents clustering(C) 分裂式是由樹狀圖的頂部開始(D) 凝聚式是由樹狀圖的底部開始

40. 關於創作 AI 的描述，何者有誤?(A) 又稱為對抗式學習(B) 生成器在潛在空間中隨機抽取(C) 判別器在訓練之初必須對數據進行標記(D) 潛在空間經常假設為不均勻分布

41. 下列有關在工業場域中運用人工智慧的敘述何者有誤？(A) 人工智慧可取代專業領域知識(B) 利用大數據分析及人工智慧技術來分析工業數據(C) 要能夠提供改善實證(D) 需要符合物聯網標準的感測器

42. 有關電腦圖像的說明，何者有誤？(A) 圖像可以分為灰階與彩色(B) 灰階圖像就是黑白照片，只要用三個數字即可表示一種灰度(C) 一張圖片由多少個像素的行數和列數所組成，就是解析度(D) 圖片中一小格，一小格的色塊，稱為像素

43. 關於空間濾波器的說明，何者正確(A)通常是圓形(B) 濾波器會對原圖像進行池化運算(C) 可以突顯原圖某方面聲音上的特色(D)空間濾波器有多種

44. 有關影片中物體追蹤的順序為何？a. 進行物體偵測, b. 計算兩影格間物體特徵距離矩陣, c.特徵配對與物體追蹤(A) abc(B) cba(C) cab(D) acb

45. 關於梯度下降，何者有誤(A)損失函式移動的方向，和梯度的方向一致。(B) 梯度下降法要讓損失達到最小(C) 神經網路的學習法稱為反向傳播(D)梯度較小，就代表比較平緩

46. 關於神經網路的說明，何者有誤？(A)包含輸入層，隱藏層，以及輸出層(B) 要打造一個神經網路學習機，要先決定要有幾個隱藏層(C) 只要知道原來函式的樣子，就可以打造一個神經網路學習機(D)隱藏層會對資料做某一形式的轉換

47. 關於支持向量機的說明，何者正確？(A)它的分類函數稱為元函數(meta function)(B) 它的分類函數可以是線性的，也可以是非線性的(C) 支持向量機是個很熱門的分群方法(D)支持向量機可以透過分類函數的轉換，簡化分類的困難度

48. 「行為識別」雙流卷積網路包含哪二個？(A) 影像串流＋動作串流(B) 空間串流＋動作串流(C) 空間串流＋時間串流(D) 影像串流＋時間串流

49. 甲:增加數據庫的資料量，乙:增加模型的複雜度，丙:使用資料擴增，何者可以減緩過度擬合的問題？(A)甲，乙(B) 甲，丙(C) 乙，丙(D)乙

50. RGB 影像轉為向量表示時，資料量會變成原本的 2/3。假設原始影像切割成若干個 4*4個區塊，那動作向量的資料量為原始資料的？(A)2 倍(B) 1/96 倍(C) 1/24 倍(D)24 倍