iPAS 考題解析
某製造業工廠規劃導入 AI 監控系統，持續分析設備感測數據（如溫度、震動與壓力）。系統需能在缺乏完整異常標註資料的情況下，辨識與一般運作型態顯著不同的狀態，並觸發出預警。在此需求下，下列何種技術較為適合？
初級 人工智慧基礎概論
難度：中等 ★★☆ 115 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
某製造業工廠規劃導入 AI 監控系統，持續分析設備感測數據（如溫度、震動與壓力）。系統需能在缺乏完整異常標註資料的情況下，辨識與一般運作型態顯著不同的狀態，並觸發出預警。在此需求下，下列何種技術較為適合？
- A. 使用支援向量機（Support Vector Machine, SVM）建立異常分類模型
- B. 以決策樹（Decision Tree）學習異常類型的判斷規則
- C. 採用變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）學習正常資料分佈 ✓ 正確答案
- D. 使用生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）直接預測異常標籤
詳細解析
正確答案：C. 採用變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）學習正常資料分佈
在缺乏異常標註資料的情況下，VAE 可以透過學習正常資料的分佈來建立基準模型。當新資料偏離學習到的正常分佈時，即可判定為異常並觸發預警，屬於非監督式異常偵測方法。
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. 使用支援向量機（Support Vector Machine, SVM）建立異常分類模型 （不正確）
SVM 分類模型需要標註資料，不適合缺乏異常標註的場景。
B. 以決策樹（Decision Tree）學習異常類型的判斷規則 （不正確）
決策樹需要標註資料來學習規則，不符合缺乏標註的條件。
C. 採用變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）學習正常資料分佈 （正確）
VAE 學習正常資料分佈，偏離時判定異常，適合無標註的異常偵測（正確答案）。
D. 使用生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）直接預測異常標籤 （不正確）
GAN 主要用於生成，不適合直接預測異常標籤，且也需要大量資料。
本題涉及的 AI 術語
深入理解以下術語，有助於掌握本題背後的核心概念，也能幫助你在遇到相似題目時更快判斷正確答案。
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。
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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。