iPAS 考題解析
關於Q-Learning與Deep Q-Learning，下列敘述何者最正確？
初級 人工智慧基礎概論
難度：進階 ★★★
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 人工智慧基礎概論
- 知識主題
- 人工智慧概念
- 能力指標
- AI 的定義與分類（L11101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「人工智慧基礎概論」科目中的「人工智慧概念」範疇， 對應的能力指標為「AI 的定義與分類」，涵蓋AI 定義、弱 AI vs 強 AI vs 超 AI 分類、三大 AI 浪潮等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
關於Q-Learning與Deep Q-Learning，下列敘述何者最正確？
- A. Q-Learning與Deep Q-Learning的差異在於是否使用標記資料作為學習基礎；
- B. Q-Learning可處理任意維度的狀態空間，因此比Deep Q-Learning更靈活；
- C. Deep Q-Learning透過深度神經網路近似Q值，避免了Q表在高維空間中難以擴展的問題； ✓ 正確答案
- D. Deep Q-Learning無法搭配經驗回放（Experience Replay），因為會導致樣本順序被打亂
詳細解析
正確答案：C. Deep Q-Learning透過深度神經網路近似Q值，避免了Q表在高維空間中難以擴展的問題；
Deep Q-Learning（深度 Q 學習）用深度神經網路（Deep Neural Network）近似 Q 值函數（Q-value Function），解決了傳統 Q 表（Q-table）在高維狀態空間中難以擴展的問題。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. Q-Learning與Deep Q-Learning的差異在於是否使用標記資料作為學習基礎； （不正確）
兩者差異在於是否用神經網路（Neural Network, NN）近似 Q 值，而非是否使用標記資料
B. Q-Learning可處理任意維度的狀態空間，因此比Deep Q-Learning更靈活； （不正確）
Q-Learning 使用 Q 表，在高維空間中無法擴展，Deep Q-Learning 才更靈活
D. Deep Q-Learning無法搭配經驗回放（Experience Replay），因為會導致樣本順序被打亂 （不正確）
Deep Q-Learning 經常搭配經驗回放（Experience Replay）來穩定訓練
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。
進階題備考建議
- ▶ 本題屬於進階難度，涉及技術原理的深入理解或跨領域整合應用，需要紮實的基礎。
- ▶ 進階題通常需要你綜合多個知識點才能判斷，建議建立知識圖譜，把相關概念串聯起來。
- ▶ 如果這題答錯了，建議回頭複習相關的基礎概念，確保每一層知識都沒有漏洞。
- ▶ 中級考試的進階題佔比較高，建議先把初級範圍的基礎打穩，再挑戰中級進階題。
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。
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 iPAS 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。