iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定-考試樣題
科目二：生成式AI應用與規劃
下列何者最能表達No Code / Low Code平台的主要特色？
(A) 需要撰寫大量程式碼
(B) 運用模板快速建立應用程式
(C) 僅供專業開發人員使用
(D) 只能製作靜態網站
關於No Code AI工具，下列敘述何者最為準確？
(A) 已經完全取代傳統的AI開發模式
(B) 只適用於大型企業
(C) 是一種降低AI技術複雜性和開發成本的新興方法
(D) 工具都具有完全相同的功能和性能
下列哪種情況，選擇Low Code平台 可能比 No Code平台 更為適合？
(A) 需要非技術人員快速進行開發與應用
(B) 應用需求簡單，無需自訂功能
(C) 需要較複雜的業務邏輯並使用自訂整合功能
(D) 預算和時間極度有限
關於 生成式AI 與No Code / Low Code平台的應用，下列何者最不適 合？
(A) 自動生成程式碼
(B) 自動化生成行銷文案
(C) 快速開發個人化App
(D) 自動化生成法律判決
關於No Code / Low Code平台，下列敘述何者較正確？
(A) 兩者完全相同
(B) Low Code平台不需要任何程式設計知識
(C) Low Code平台更適合開發靈活且可擴展的解決方案
(D) No Code平台可以無限客製化
使用Low-Code平台進行開發時，企業應特別留意下列哪一項潛在風 險？
(A) 可能造成企業內部敏感資料的洩露
(B) 難以進行大規模的應用擴展和維護
(C) 開發成本將大幅增加
(D) 可能有未經IT部門管理的應用程式擴散
下列哪一種 技術方案 適用於 改善客戶體驗？
(A) 智慧排程系統
(B) 消費行為洞察模型
(C) 預測性維護工具
(D) 自然語言處理（NLP）和生成式回應模組
下列 哪一項 技術 是 生成式AI 的 基礎？
(A) 決策樹模型
(B) 聚類演算法
(C) 生成對抗網路
(D) 隨機森林技術
能 使用DALL·E-2 生成各式逼真的圖片，最關鍵 的 應用技術 為何？
(A) 卷積神經網絡（CNN）
(B) 生成對抗網絡（GAN）
(C) 擴散模型（Diffusion Model）
(D) 自然語言處理（NLP）
下列何者 不是 生成式AI核心技術？
(A) Variational Autoencoders（VAE） 變分自編碼器
是一種生成式的多層深度神經網絡演算法，為人工神經網絡結構，也是AE(Autoencoder)的變形進階版
(B) Generative Adversarial Networks（GAN）
(C) Visual Geometry Group（VGG）
(D) Autoregressive Models（AR Model）
AE是一種非監督式的多層深度神經網絡演算法，主要的目的是會對輸入的資料進行表徵學習（representation learning），並且讓output跟input具有相同的意義。
表徵學習（representation learning）：減少對於特徵工程的依賴，而是增加自動化特徵萃取的功能。可以理解為並非找到要預測的答案，而是找到一個預測、表達的方法。
使用生成式AI技術或工具生成內容時，應採取下列哪一項措施 以 確保 內 容品質？
(A) 使用內容直接進行學術報告
(B) 適當標注引用來源
(C) 減少人工參與的審查過程
(D) 排除所有生成的資料
下列哪一項 不是 生成式AI工具 在 使用體驗 方面 的 優化方向？
(A) 提供更直觀的操作設計
(B) 支援自然語言指令
(C) 提供智慧化的參數調整建議
(D) 限制使用者自訂生成內容
學校教師 如何引導 學生 正確使用 生成式AI工具？
(A) 不應使用AI工具於教學場域
(B) 無限制地使用AI工具
(C) 訂立清晰的使用規範並進行說明
(D) 僅鼓勵學生利用AI完成課堂作業
企業 若要有效 支援 生成式AI的運行，內部IT環境 最需要 具備下列何種 條件？
(A) 提供更多的辦公設備，以提升員工生產力
(B) 精簡企業內部流程，以加速決策效率
(C) 擁有高效能運算資源與彈性儲存空間，以支援AI模型訓練與推理
(D) 增加部門之間的交流機會，以促進跨部門合作
A企業 想要實現 客服自動化，希望 透過AI 理解客戶發送的文本訊息，
並 根據文本內容 調用 相對應的 圖片 和 影片 進行回覆，
A企業應該選擇哪一 種模型？
(A) 強化學習模型
(B) 多模態模型
(C) 圖像分類模型
(D) 單模態大語言模型
下列 哪一種情境 最能展現 提示工程（Prompt Engineering）的價值？
(A) 使用者輸入一個模糊的問題，AI給出一個非常確定的答案
(B) 使用者輸入一個非常具體的問題，AI給出一個相關但不完全符合的 答案
(C) 使用者輸入一個精準有架構的問題，AI生成符合架構的答案
(D) 使用者輸入一個簡單的問題，AI給出一個非常複雜的答案
下列敘述何者 最能反映 生成式AI 在圖像生成領域 的 發展趨勢？
(A) 生成式AI目前僅能生成基於簡單算法的低解析度圖像，
且無法應用 於高解析度或細節豐富的圖像創建
(B) 隨著生成式AI技術的進步，圖像不僅風格多樣，且逼真度顯著提 升，
並可處理更複雜的圖像生成任務
(C) 生成式AI技術目的為加快生成速度，可生成靜態圖像，無法生成動 態圖像
(D) 生成式AI在圖像生成方面的發展主要集中於圖像風格轉換，
無涉及 其他類型的視覺內容生成
關於生成式AI，下列A~E敘述哪些正確？
A. 生成的內容不會帶有偏見
B. 具有高度準確性，不會有虛假信息
C. 生成內容的準確性，建議需要經過人類審核
D. 每次生成的內容都可能不同
E. 生成式AI具有高度安全性，不會導致數據外流
(A) C、D
(B) A、C、D
(C) A、B、D、E
(D) A、C、D、E
一家跨國企業計劃 在財務部門 導入生成式AI，並結合 自動化系統 進行報 告產出。
導入此系統後，最有可能實現 的 效益 為何？
(A) 增加財務收益
(B) 顯著提升報告準確性並減少人工錯誤
(C) 加速市場推廣活動並提高銷售業績
(D) 提高品牌曝光度並增強客戶關係管理
在生成式AI導入過程中，資料安全 與 隱 私保護 的 哪一方面 是 最重要 的考 量？
(A) 設定目標優先級
(B) 增強客服回饋（反饋）能力
(C) 資料視覺化能力
(D) 權限控管與合規要求
若企業將 資料安全管理 外 包 給 第三方服務供應商，屬於哪種風險應對策 略？
(A) 風險緩解
(B) 風險轉移
(C) 風險接受
(D) 風險規避
在生成式AI的 風險管理中，下列哪一項屬於 倫理風險？
(A) AI生成的內容可能帶有偏見或歧視
(B) 系統運行中斷可能導致企業業務受到影響
(C) 因資料需求增加而引起的存儲成本上升
(D) 員工培訓成本增加
在企業導入AI的實施/營運階段，為持續發揮導入AI的價值，
下列步驟 的正確排序應為何？
A. AI價值擴散 B.上線部署 C.模型監控與優化
(A) ACB
(B) ABC
(C) BAC
(D) BCA
在管理生成式AI系統的 隱私風險 時，
下列哪一種技術 最能確保 數據使用 的 安全性？
(A) 強化學習（Reinforcement Learning）
(B) 深度學習（Deep Learning）
(C) 零信任架構（Zero Trust Architecture）
(D) 注意力機制（Attention Mechanism）
在驗證生成式AI應用的 概念 驗證（Proof of Concept, POC）時，
若企 業 希望確保 模型生成 的 公平性，最適合採用哪種評估策略？
(A) 壓力測試（Stress Testing）
(B) 對抗性測試（Adversarial Testing）
(C) 偏差檢測（Bias Detection）
(D) 延遲測試（Latency Testing）
