所屬科目：iPAS◆AI應用規劃師◆初級
151.資料收集時應注意哪一項以確保AI系統的公平性？(A)數據集的多樣性和代表性(B)減少數據的成本(C)增加數據的噪聲(D)使用單一類型的數據
152.非監督式學習的主要特性是什麼？(A)使用標籤化數據(B)預測未見過的輸入(C)無需監督輸出．聚類相似實例(D)使用延遲回報
153.增強式學習的主要應用場景是什麼？(A)遊戲和機器人迷宮(B)圖像壓縮(C)客戶細分(D)詐騙偵測
154.深度學習的主要應用不包括以下哪一項？(A)自動臉部辨識(B)自動駕駛(C)垃圾信件過濾(D)語音辨識
155.以下哪一項是迴歸分析的主要目標？(A)找出數據間的線性或非線性關係(B)找出分群相似實例(C)檢測垃圾郵件(D)構建深度學習模型
156.深度學習神經網路的結構以什麼為基礎？(A)人類大腦的神經元模型(B)非監督式學習模型(C)聚類算法(D)強人工智能的框架
157.人工智慧的特性包括以下哪一項？(A)學習能力(B)記憶能力(C)語言能力(D)以上皆是
158.以下哪一項描述了弱人工智能的特性？(A)僅處理特定問題(B)自我學習能力強(C)擁有完整人類認知(D)具備創造新知識的能力
159.機器學習的主要用途不包括以下哪一項？(A)分類事物(B)預測結果(C)模擬人類感官(D)模式識別
160.監督式學習的主要特性是什麼？(A)使用標籤數據進行訓練(B)能夠預測未見過的輸入(C)僅適用於靜態數據(D)無需輸入與輸出配對
161.以下哪一項是機器學習的學習類型之一？(A)規則學習(B)監督式學習(C)模式萃取(D)強人工智能
162.電腦視覺的主要目的是什麼？(A)處理文本數據(B)使AI能夠「看到」世界(C)分析語音(D)處理數位訊號
163.在圖像中，像素的範圍通常是什麼？(A)-1到1(B)0到255(C)0到1024(D)1到100
164.CNN卷積運算在圖像處理中的作用是什麼？(A)儲存圖像(B)改善圖像的質量(C)應用內核修改圖像像素(D)生成隨機數據
165.卷積神經網路(CNN)最常見的應用場景是什麼？(A)語音識別(B)圖像分類和物體檢測(C)自然語言處理(D)音樂生成
166.多模態模型的主要特徵是什麼？(A)僅處理圖像數據(B)僅處理文本數據(C)結合圖像與文本進行分析(D)處理時間序列數據
167.電腦視覺服務的主要功能是什麼？(A)處理文本(B)分析影像內容(C)儲存數據(D)生成人工智慧模型
168.在AzureAI服務中，光學字元辨識(OCR)的主要用途是什麼？(A)生成標籤(B)讀取影像中的文字(C)製作縮圖(D)移除背景
169.數位資產管理(DAM)的核心目的是什麼？(A)儲存圖像數據(B)管理豐富的媒體資產(C)儲存影像標籤(D)創建數據模型
170.哪項功能可以偵測影像的背景並輸出透明背景？(A)智慧裁切(B)審核敏感內容(C)背景移除(D)圖像分類
171.電腦視覺服務如何支持影像分類？(A)判斷圖像格式(B)生成描述和標籤(C)偵測影像中的物件(D)確定適當的分類
172.OCR技術的主要功能是什麼？(A)分析影像中的顏色(B)從影像中提取文字(C)分析影像的大小(D)創建圖片標籤
173.AzureOCR的讀取API能自動識別什麼類型的文本？(A)只適用印刷字(B)包含手寫字的圖像(C)只適用簡單字符(D)只分析單頁影像
174.文件辨識服務的核心優勢是什麼？(A)手動輸入數據(B)自動化文本提取與理解(C)僅支持收據分析(D)生成隨機數據
175.面部偵測服務如何判斷人臉位置？(A)分析顏色分佈(B)使用邊界框標記人臉位置(C)檢查圖像分辨率(D)計算影像像素值
176.智慧門鈴中的臉部配件偵測能檢測哪些項目？(A)眼睛和口罩(B)圖像大小(C)臉部分佈(D)相機焦距
177.電腦視覺服務可以自動生成哪種類型的描述？(A)數據摘要(B)圖像描述(C)聲音特徵(D)圖像大小
178.哪一項功能可以從影像中去除背景並保留主要主體？(A)影像標記(B)智慧裁剪(C)背景移除(D)色彩分析
179.色彩分析中可提供哪些主要屬性？(A)影像亮度(B)前景色彩和背景色彩(C)圖像分辨率(D)文件大小
180.使用AzureAI訓練自訂模型的主要優勢是什麼？(A)支持多種格式(B)少量圖像即可有效訓練(C)無需訓練(D)提高存儲效率
181.智慧裁剪縮圖的目的是什麼？(A)調整影像亮度(B)移除背景並(C)增加圖像大小(D)確保縮圖聚焦於主體區域
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