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：中等 ★★☆ 114 年考題
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 的核心創新是用深度神經網路（DNN）取代傳統的 Q 表來近似 Q 值函數。傳統 Q-Learning 使用 Q 表在高維狀態空間中會遇到維度爆炸的問題，而 DNN 能有效地泛化和近似高維空間中的 Q 值。
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）
兩者都屬於強化式學習，差異不在於是否使用標記資料，而在於 Q 值的表示方式。
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，在高維空間中會遇到維度爆炸問題，反而不如 Deep Q-Learning 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）
Deep Q-Learning 用神經網路近似 Q 值，有效解決了 Q 表在高維空間中的擴展性問題。
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 正是透過經驗回放打破樣本相關性來穩定訓練，兩者可以搭配使用。
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
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初級 人工智慧基礎概論 難度 ★★☆ 114 年
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初級 人工智慧基礎概論 難度 ★★☆ 115 年
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初級 人工智慧基礎概論 難度 ★★☆
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 114 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。