iPAS 考題解析某物流公司想導入 AI 以提升營運效率，評估不同資料型態與模型架構。下列哪一種應用情境最適合採用卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）作為主要模型架構？

解析

正確答案：C. 根據倉庫監視器影像，自動辨識貨架是否缺貨並標示缺貨區域位置

CNN 的核心優勢是處理具有空間結構的資料，特別是影像。從倉庫監視器影像辨識貨架缺貨並標示位置，是典型的影像辨識/物件偵測任務，最適合使用 CNN。

每個選項為什麼對或錯

• A 依據包裹每日掃描紀錄的時間序列，預測下週各倉庫的進貨量波動 錯誤選項

  時間序列預測更適合 RNN/LSTM 等序列模型，CNN 不是最佳選擇。

• B 根據客服對話逐句內容的先後順序，判斷客訴是否可能升級為申訴案件 錯誤選項

  對話內容的先後順序分析更適合 RNN/LSTM 或 Transformer 等序列模型。

• C 根據倉庫監視器影像，自動辨識貨架是否缺貨並標示缺貨區域位置 正解

  從影像辨識缺貨區域是典型的電腦視覺任務，最適合 CNN（正確答案）。

• D 依據車隊 GPS 路徑點的連續軌跡，預測下一段可能行駛路線 錯誤選項

  GPS 軌跡是序列資料，預測路線更適合 RNN/LSTM 等序列模型。

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