所屬科目：人工智慧
1. YouTube 的自動字幕產生系統屬於哪種語音識別系統？ (A) 對話 (B) 關鍵詞偵測 (C) 聽寫 (D) 語音命令
2. 有關影片中物體追蹤的順序為何？
a. 進行物體偵測, b. 計算兩影格間物體特徵距離矩陣, c. 特徵配對與物體追蹤 (A) cab (B) cba (C) acb (D) abc
3. 知識發現的技術較被廣泛應用的技術有哪些？
a. 關聯規則探勘, b. 序列樣式探勘, c. 分 類模型, d. 聚類 (A) abcd (B) abc (C) bcd (D) ab
4. 資料預處理階段通常處理以下哪些問題？
a. 資料缺失值, b. 雜訊, c. 不完整資料 (A) ac (B) bc (C) ab (D) abc
5. 下列何者為監督式學習的案例？
a. 根據其他申請貸款的客戶資料評估是否要核貸給新客戶, b. 從個股的歷史資料研判個股未來走勢, c. 透過大量圖片資料讓電腦學習辨識花朵, d. 依據客戶的消費行為將客戶分群 (A) bc (B) abc (C) abd (D) bcd 中國工業工程學會
6. 下列關於強化學習(reinforcement learning)的描述何者有誤？ (A) 強化學習是訓練代理人模仿人類的行為 (B) 代理人與環境互動並從中獲取狀態，而環境會給予代理人獎勵 (C) 如同制約反應，環境給予的獎勵只有正向獎勵 (D) 代理人會根據獎勵更新自己的演算行為
7. 下列關於深度學習(deep learning)的描述何者有誤？ (A) 通常輸入層有三層或三層以上就可稱為深度學習 (B) 屬於神經網路的一種 (C) 具有輸入層、隱藏層及輸出層 (D) 依據不同的應用場合可採用不同的神經網路架構
8. 下列有關神經網路(neural network)的敘述何者有誤？ (A) 標準神經網路最為常見，各種應用場合表現都很好 (B) 遞歸神經網路可記得上次的輸入是甚麼 (C) 卷積神經網路適合用來處理照片或影片 (D) 標準神經網路又稱為全連結神經網路
9. 知識發現的步驟有：
a. 資料預處理, b. 資料篩選, c. 資料挖掘, d. 知識評估, e. 資料轉 換，其正確的順序為？ (A) abecd (B) baecd (C) eabcd (D) acbde
10. 支持向量機(support vector machine)中距離分類線最近的點到分類線間的距離即是下列何者？ (A) 分類向量 (B) 核心向量 (C) 支持向量 (D) 二維向量
11. 下列有關在工業場域中運用人工智慧的敘述何者有誤？ (A) 要能夠提供改善實證 (B) 利用大數據分析及人工智慧技術來分析工業數據 (C) 人工智慧可取代專業領域知識 (D) 需要符合物聯網標準的感測器
12. 在自然語言處理中，為解決資料庫規模增大後計算時間也隨之增長的問題，可採用下列哪種資料結構結構提升系統效率？ (A) 倒置列表 (B) 列表 (C) 堆疊 (D) 佇列
13. 下列有關專家系統的描述何者有誤？ (A) 是一種協助人類處理重複性工作的系統 (B) 遊戲人工智慧可透過專家系統的概念實現 (C) 專家系統包含使用者介面、推理引擎及知識庫 (D) 專家系統是設計給專家使用
14. 想要將一張真實的人像照片轉換成具有日本畫風的漫畫可使用下列哪種網路？ (A) 條件式生成對抗網路 (B) 循環式生成對抗網路 (C) 全連結神經網路 (D) 生成對抗網路
15. 下列關於「動作估計」的敘述何者有誤？ (A) 取樣頻率高低會影響動作估計的效果 (B) 可用在影片中的音訊壓縮上 (C) 估計影片中像素、區塊或物件的位置變化 (D) 被用來辨識物件的動作
16. 下列有關生成對抗網路(generative adversarial network)何者有誤？ (A) 生成網路負責生成內容 (B) 判別網路負責評價生成內容 (C) 生成器的訓練目標是希望其所產生的圖片能被判別器評分接近滿分 (D) 基本流程為從潛在空間隨機抽取圖片，透過生成器產生數據點，再經由判別器判別
17. 下列有關決策樹的描敘何者有誤？ (A) 具有階層概念，從最上層的根節點開始經由分支做決策後繼續往下層前進 (B) 要用哪個特徵進行分類在於比較各特徵的資訊獲利 (C) 由於要做為決策樹，只能使用二元樹結構，不可使用多元樹 (D) 二元樹是一種資料結構
18. 下列關於自然語言處理(Natural Language Processing)何者有誤？ (A) 中文與英文都需要斷詞處理以決定詞彙的邊界 (B) 一個句子會因為不同的詮釋而有一個以上的斷詞結果 (C) 詞性標記是將特性類似的詞彙叢聚在一起並給予相同的類別 (D) 詞義消歧是透過上下文的線索辨識每個詞的詞義
19. 下列有關資料集的描述何者有誤？ (A) 訓練集像是深度學習模型的教科書 (B) 測試集可用來檢驗最終模型的分類效果如何 (C) 模型會根據驗證集調整自己內部的參數 (D) 若模型在測試階段的表現不如訓練階段，可能有過度擬合的問題
20. 下列關於音訊的基本聲學特徵何者有誤？ (A) 在分析音訊時須先將音訊切成比較短的音框 (B) 一個音框須包含數個基本週期才能充分擷取音訊的特徵 (C) 每秒出現的音框數稱為音框率，音框率越高所需的計算資源越少 (D) 音量、音高及音色等為聲學特徵的一種
21. 神經網路的學習原理是調整參數以降低？ (A) 損失函數 (B) 總和函數 (C) 邊際函數 (D) 失敗函數
22. 下列哪一個作業不屬於圖像識別的預處理程序？ (A) 放大縮小 (B) 增加雜訊 (C) 旋轉 (D) 翻轉
23. 人的耳朵能夠聽到的聲音的基本頻率介於 (A) 10Hz~10kHz (B) 20Hz~20kHz (C) 30Hz~30kHz (D) 40Hz~40kHz
24. 支持向量機(SVM)的分類函數稱為 (A) 核函數 (B) 支持函數 (C) 損失函數 (D) 比較函數
25. 下列哪一種不是分類演算法？ (A) 決策樹 (B) 支持向量機 (C) KNN (D) K-平均演算法
26. 圖像識別最適合採用下列哪一種神經網路？ (A) ANN (B) KNN (C) CNN (D) RNN
27. 下列哪一項是索伯濾波器的效用？ (A) 減少雜訊 (B) 凸顯特徵 (C) 模糊化 (D) 把圖縮小
28. 電腦中彩色圖像中的一個像素用幾個數字表示 (A) 1 (B) 2 (C) 3 (D) 4
29. 激活層的主要目的在於引進什麼到神經網路中？ (A) 線性的因素 (B) 非線性的因素 (C) 特徵圖 (D) 準確性
30. 在人工智慧學習時，會將收集的資料分成哪幾個部分？ (A) 訓練集、驗證集 (B) 訓練集、測試集 (C) 測試集、驗證集 (D) 訓練集、測試集、驗證集
31. 「行為識別」雙流卷積網路包含哪二個 (A) 空間串流＋動作串流 (B) 影像串流＋動作串流 (C) 空間串流＋時間串流 (D) 影像串流＋時間串流
32. 下列哪一種神經網路適合幫我們完成一首未完成的詩？ (A) ANN (B) KNN (C) CNN (D) RNN
33. 下列哪一項不是基本聲學特徵？ (A) 音量 (B) 音高 (C) 音頻 (D) 音色
34. 下列哪一個是用 AI 解決問題的步驟：
(1)把問題化成函數的形式，(2)打造一個函數學習 機，(3)學習，(4)收集歷史資料，(5)問一個問題。 (A) (1)(2)(3)(4)(5) (B) (5)(1)(4)(2)(3) (C) (5)(1)(3)(2)(4) (D) (1)(4)(2)(3)(5)
35. 下列哪一項不是池化層的作用？ (A) 放大卷積層輸出的特徵圖 (B) 壓縮卷積層輸出的特徵圖 (C) 找出局部的特殊值 (D) 降低計算的複雜度
36. 下列哪一個是解決「過度擬合」的方法？ (A) 減少數據庫的資料量 (B) 增加神經網路的神經元 (C) 訓練時適時地加入丟棄(dropout)機制 (D) 增加訓練神經網路的時間
37. 在「語音識別」的聽寫應用中，包含哪些模型？ (A) 聲學模型及語言模型 (B) 聲學模型及音學模型 (C) 音學模型及語言模型 (D) 聲學模型、語言模型及音學模型
38. 下列有關「動作估計(motion estimation)」的敘述，何者錯誤？ (A) 是提取視頻中重要資訊最常使用的方法 (B) 目的在估測視頻中像素隨著時間推移在空間中的位置變化 (C) 可用於視頻壓縮(video compression) (D) 可用於視頻識別
39. 在圖像識別中，「資料增強(data augmentation)」增加資料量的方式？ (A) 只有改變亮度及改變色溫二種方式 (B) 只有翻轉及縮放二種方式 (C) 只有改變亮度及翻轉、縮放三種方式 (D) 改變亮度、翻轉、縮放及改變色溫均可
40. 下列哪一個不是卷積運算的目的？ (A) 減少雜訊 (B) 凸顯特徵 (C) 模糊化 (D) 把圖縮小
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