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114年 - iPAS 經濟部產業人才能力初級鑑定_AI應用規劃師:人工智慧基礎概論(模擬考題1-4)#126876
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6. 在醫學影像中,生成式 AI 和鑑別式 AI 的整合應用主要目的是什麼?
(A)減少標記數據需求
(B)自動生成診斷結論
(C)提高診斷準確性和數據多樣性
(D)完全取代醫生的判斷
答案:
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統計:
A(6), B(9), C(401), D(1), E(0) #3433785
詳解 (共 1 筆)
。
B1 · 2025/06/01
#6450770
(C) 提高診斷準確性和數據多樣性 解...
(共 167 字,隱藏中)
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1. 下列何者為鑑別式 AI 的主要目標?(A)學習數據的生成過程(B)生成類似真實數據的新樣本(C)分類或迴歸數據(D)創建多樣化的數據分佈
#3433780
2. 下列何者屬於生成式 AI 使用之模型?(A)支援向量機(SVM)(B)邏輯迴歸(Logistic Regression)(C)生成對抗網路(GAN)(D)隨機森林(Random Forest)
#3433781
3. 關於目前生成式 AI 的主要應用,不包括下列哪一項?(A)創建合成數據樣本(B)模擬數據分佈(C)分類醫學影像(D)生成文本
#3433782
4. 生成對抗網路(GAN)的兩個核心組件是什麼?(A)編碼器與解碼器(B)分類器與生成器(C)生成器與鑑別器(D)訓練器與推斷器
#3433783
5. 關於鑑別式 AI,下列敘述何者較為正確?(A)學習數據的聯合概率 P(x,y)(B)專注於數據的分類或迴歸任務(C)主要用於生成新數據(D)適合處理無標記數據
#3433784
7. 下列哪項是生成式 AI 支援鑑別式 AI 的典型案例?(A)模擬交通場景以訓練自動駕駛模型(B)使用 CNN 對腫瘤分類(C)使用 SVM 分析風險(D)創建更好的分類演算法
#3433786
8. 下列哪種方法能解決生成式模型的訓練不穩定性問題?(A)使用更大的數據集(B)採用 Waserstein GAN(WGAN)(C)提高硬體效能(D)增加模型層數
#3433787
9. 在整合應用中,生成式 AI 提供的數據增強主要解決了哪個問題?(A)模型過擬合(B)數據稀缺或不平衡(C)訓練過程的時間延遲(D)數據隱私問題
#3433788
10. 未來整合鑑別式 AI 和生成式 AI 的關鍵方向是什麼?(A)增加生成模型的參數數量(B)開發更高效的整合框架(C)減少對標記數據的依賴(D)將兩者獨立使用
#3433789
50. 小明想開發一個部落格寫作工具,讓用戶輸入文章開頭後,系統自動幫 忙寫出後續內容,例如輸入「今天去了台北木柵動物園...」,系統就能 續寫。若要實現這樣的功能,最適合選擇下列哪一類任務? (A)序列到序列建模(Sequence-to-Sequence Modeling),透過輸入序列產生新的輸出序列; (B)遮罩語言建模(Masked Language Modeling),補齊文字中缺失的 詞語或片段; (C)生成式語言建模(Text Generation),依據上下文持續產生新的內 容; (D)文本分類(Text Classification),針對輸入文本判斷情感、主題或標籤
#3870654
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