iPAS 考題解析
某 AI 科技公司在工業缺陷檢測領域已有成熟的辨識產品經驗。現欲與新客戶合作開發一項類似產品的表面瑕疵檢測系統，但因新產品量產不久，標注樣本極為稀少且專家標注成本高昂。在不大幅增加標注預算的前提下，下列哪一種做法最能利用該公司既有的技術優勢來提升模型表現？
初級 人工智慧基礎概論
難度：基礎 ☆☆☆ 115 年考題
題目與選項
某 AI 科技公司在工業缺陷檢測領域已有成熟的辨識產品經驗。現欲與新客戶合作開發一項類似產品的表面瑕疵檢測系統，但因新產品量產不久，標注樣本極為稀少且專家標注成本高昂。在不大幅增加標注預算的前提下，下列哪一種做法最能利用該公司既有的技術優勢來提升模型表現？
- A. 增加模型參數規模，使模型具備更強表達能力
- B. 透過資料增強（Data Augmentation）擴展影像變化，以提升模型穩定性
- C. 重新蒐集大量影像並進行完整人工標註
- D. 採用遷移學習（Transfer Learning），利用既有預訓練模型進行調整 ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 採用遷移學習（Transfer Learning），利用既有預訓練模型進行調整
舊模型學過類似任務的視覺特徵，新任務只要少量樣本就能微調，遷移學習直接利用既有預訓練模型的知識，不需要大量標注就能達到好效果。
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
某團隊訓練深層神經網路模型時，發現訓練誤差長時間幾乎未下降，模型參數更新幅度極小，呈現學習停滯現象。若判斷問題與梯度傳遞效率有關，下列何者最適合的改善策略？
初級 人工智慧基礎概論 難度 ☆☆☆ 115 年
某零售業者建立顧客行為預測模型，資料集中包含「年消費金額」、「平均單筆交易金額」及「會員年資」等數值型特徵。資料分析顯示，部分金額特徵呈現高度偏態分佈，少數樣本的數值遠高於多數觀測值。為降低極端值對模型學習穩定性的影響，下列哪一種特徵工程方法最適合？
初級 人工智慧基礎概論 難度 ☆☆☆ 115 年
某企業建置基於檢索增強生成（RAG）的法務知識輔助系統，用於整合法規條文、內控制度與歷史函釋文件。系統運行後發現，每當法規更新或新增解釋文件時，需重新建立完整索引，導致更新期間系統暫停服務，且部分回應有引用舊版內容的情形。若希望在兼顧查詢效率的同時提升知識更新彈性與系統穩定性，下列何者最適合？
初級 人工智慧基礎概論 難度 ☆☆☆ 115 年
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 115 年 AI 應用規劃師初級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。