2025 11 30 台海兩岸影視文創交流協會-第三屆第四次理監事聯席會議 秘書處會議記錄 時間:114年 11月 30日(日) 15:00-1630 地點:茶聚點-新北市三重區三和路四段121號
2025年12月1日 星期一
2025年11月9日 星期日
2025年11月7日 星期五
2025 11 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 台北市政府產業發展局 知識學苑 AI驅動 永續創新 中華民國資訊軟體協會「114年度臺北市中小企業知識學苑系列課程」 成果發表會就在11/7(五)13:30-15:00辦理！
2025 11 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 台北市政府產業發展局 知識學苑 AI驅動 永續創新 中華民國資訊軟體協會「114年度臺北市中小企業知識學苑系列課程」 成果發表會就在11/7(五)13:30-15:00辦理！
2025 11 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 台北市政府產業發展局 知識學苑 AI驅動 永續創新 「114年度臺北市中小企業知識學苑系列課程」 成果發表會就在11/7(五)13:30-15:00辦理！
Dear 與會 貴賓，左永安顧問您好：
期待已久的「114年度臺北市中小企業知識學苑系列課程」
成果發表會就在11/7(五)13:30-15:00辦理！
提醒您，當日完成報到者即可兌換咖啡券1張；
全程參與活動者提供精美餐盒1份。
活動日期：114年11月7日(五)
報到時間：13:30-14:00 (準時報到兌換咖啡券)
活動時間：14:00-15:00
2025年11月3日 星期一
2025 11 03 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 大型 小型 企業人力提升計畫 iCAP職能發展應用平台 職能導向課程 產業人才投資方案 TTQS人才發展品質管理系統 【訓練機構版 申請單位查檢表】 計畫 （Plan) 設計 （Design）執行 （Do）查核 （Review）成果 （Outcome） TTQS人才發展品質管理系統 【訓練機構版 申請單位查檢表】 計畫 （Plan) 系統性 連結性 能力 。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問 TTQS人才發展品質管理系統 【訓練機構版 申請單位查檢表】 計畫 （Plan) 系統性 4.訓練品質管理的系統化文件資訊 展示文件 （如：訓練手冊、訓練體系圖表、程序 或辦法 等相關文件） 以說明訓練機構 如何運作 TTQS管理系統。 展示 此文件 如何 核准、公告、更新、保存 紀錄。 參酌資料 1.訓練需求 的 定期 調查 與 分析。 2.不同訓練課程 的 設計 與 規劃 方向。 3.訓練的 提供方式 及 選擇的指標。 4.訓練結果 的 評估、訓練實施 的 依據 及 標準化作業流程（SOP）。 5.機構 如何運作 TTQS 管理系統 及 如何 核准、公告、更新、保存紀錄 的 證明資料。 其他： 連結性 5.訓練規劃及經營目標的連結性 說明 對外 訓練發展課程 及 年 度 營運計畫 之 連結性。 展現 訓練發展 重點課程 的 行動計畫。 參酌資料 1.學員訓練 及 訓練機構 年度事業計畫 的 相關資料。 2.訓練課程 體系 及 訓練機構 業務策略方向 的 相關資料。 3.訓練規劃 及 達到 客戶課程績效目標 的 證明資料。 其他： 能力 6.訓練機構的行政管理能力及訓練主管相關職能 展現 訓練單位 有適當的分工 及 人員有足夠的 訓練相關能力以 執行 對外 訓練業務。 展現 訓練部門主管 具備 能充分了解 訓練單位 發展方向 訂定 及 執行 之 能力。 參酌資料 1.工作經驗 的 相關受訓證明。 2.專業訓練人員 職能評估方法 等 證明。 3.訓練機構 具備執行 訓練業務相關職能 的 說明。 其他：
2025 11 03 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 大型 小型 企業人力提升計畫 iCAP職能發展應用平台 職能導向課程 產業人才投資方案 TTQS人才發展品質管理系統 【訓練機構版 申請單位查檢表】 計畫 （Plan) 設計 （Design）執行 （Do）查核 （Review）成果 （Outcome） TTQS人才發展品質管理系統 【訓練機構版 申請單位查檢表】 計畫 （Plan) 系統性 連結性 能力 。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問
TTQS人才發展品質管理系統
【訓練機構版 申請單位查檢表】
計畫 （Plan)
系統性
4.訓練品質管理的系統化文件資訊
展示文件
（如：訓練手冊、訓練體系圖表、程序 或辦法 等相關文件）
以說明訓練機構 如何運作 TTQS管理系統。
展示 此文件 如何 核准、公告、更新、保存 紀錄。
參酌資料
1.訓練需求 的 定期 調查 與 分析。
2.不同訓練課程 的 設計 與 規劃 方向。
3.訓練的 提供方式 及 選擇的指標。
4.訓練結果 的 評估、訓練實施 的 依據 及
標準化作業流程（SOP）。
5.機構 如何運作 TTQS 管理系統 及
如何 核准、公告、更新、保存紀錄 的 證明資料。
其他：
連結性
5.訓練規劃及經營目標的連結性
說明 對外 訓練發展課程 及 年 度 營運計畫 之 連結性。
展現 訓練發展 重點課程 的 行動計畫。
參酌資料
1.學員訓練 及 訓練機構 年度事業計畫 的 相關資料。
2.訓練課程 體系 及 訓練機構 業務策略方向 的 相關資料。
3.訓練規劃 及 達到 客戶課程績效目標 的 證明資料。
其他：
能力
6.訓練機構的行政管理能力及訓練主管相關職能
展現 訓練單位 有適當的分工 及 人員有足夠的
訓練相關能力以 執行 對外 訓練業務。
展現 訓練部門主管 具備 能充分了解 訓練單位 發展方向
訂定 及 執行 之 能力。
參酌資料
1.工作經驗 的 相關受訓證明。
2.專業訓練人員 職能評估方法 等 證明。
3.訓練機構 具備執行 訓練業務相關職能 的 說明。
其他：
2025年11月1日 星期六
2025 11 02 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 TTQS人才發展品質管理系統 【申請單位查檢表】 企業機構版 設計 （Design） 7.訓練需求相關的職能分析及應用 1.工作說明書 或 職務說明書。 2.職位所需 職能落差分析資料。 3.職能落差分析資料 的 應用等。 8.訓練方案的系統設計展現 適當的 訓練 方案產出， 如 訓練目標 訓練方法 課程時程安排 師資遴選 學員遴選條件 訓練教材 設施與環境 訓練評估方法
2025 11 02 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 TTQS人才發展品質管理系統 【申請單位查檢表】 企業機構版 設計 （Design） 7.訓練需求相關的職能分析及應用 1.工作說明書 或 職務說明書。 2.職位所需 職能落差分析資料。 3.職能落差分析資料 的 應用等。 8.訓練方案的系統設計展現 適當的 訓練 方案產出， 如 訓練目標 訓練方法 課程時程安排 師資遴選 學員遴選條件 訓練教材 設施與環境 訓練評估方法
TTQS人才發展品質管理系統
【企業機構版 申請單位查檢表】
設計 （Design）
7.訓練需求相關的職能分析及應用
展現 課程設計過程中 有進行 適當的 職能落差分析。
展現 職能分析 之 方法及紀錄。
參酌資料
1.工作說明書 或 職務說明書。
2.職位所需 職能落差分析資料。
3.職能落差分析資料 的 應用等。
其他：
8.訓練方案的系統設計
展現 訓練發展 課程規劃 時，
有適當的 訓練課程 設計流程。
如
訓練目標
訓練方法
課程時程安排
師資遴選
學員遴選條件
訓練教材
設施與環境
訓練評估方法
參酌資料
1.訓練（方案）設計流程 的 說明書。
2.界定 訓練目標的 說明書。
3.內訓或外訓 均有
選擇師資、教材或訓練方法及
廠商遴選標準，並 訂有契約。
4.訓練 管控、查核及成果評估方法 設計說明。
其他：
2025 11 01 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 TTQS人才發展品質管理系統【申請單位查檢表】—企業機構版 明 確 性 計畫 Plan 明 確 性 1.組織願景/使命/策略的揭露與目標及需求的訂定 年度的 事業行動計畫發展 2.明確的訓練政策與目標以及高階主管對訓練的承諾及參與訓練政策與承諾 員工年度訓練 的 佐證資料。 3.明確的PDDRO訓練體系及明確的核心訓練類別 訓練體系 圖解及 核心訓練 類別名稱。 員工訓練 核心類型 及 促進關鍵績效指標（KPI） 的 關係
2025 11 01 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 TTQS人才發展品質管理系統【申請單位查檢表】—企業機構版 明 確 性 計畫 Plan 明 確 性 1.組織願景/使命/策略的揭露與目標及需求的訂定 年度的 事業行動計畫發展 2.明確的訓練政策與目標以及高階主管對訓練的承諾及參與訓練政策與承諾 員工年度訓練 的 佐證資料。 3.明確的PDDRO訓練體系及明確的核心訓練類別 訓練體系 圖解及 核心訓練 類別名稱。 員工訓練 核心類型 及 促進關鍵績效指標（KPI） 的 關係
TTQS人才發展品質管理系統【申請單位查檢表】
企業機構版
計畫 Plan
明 確 性
1.組織願景/使命/策略的揭露與目標及需求的訂定
組織 願景、使命、策略 之揭露。
展現 組織 策略及未來發展 方向。
展現 組織 年度工作計畫及 相關行動方案。
展現 組織 年度訓練發展方向。
參酌資料
p 組織 發展策略 或 策略地圖 說明及揭露。
p 組織 的願景 與 核心發展使命 的 說明及揭露。
p 組織 年度的 事業行動計畫發展
涵蓋
人力資源的發展 及 訓練規劃內容、主題或方向 的 佐證。
其他：
2.明確的訓練政策與目標以及高階主管對訓練的承諾及參與
依照 組織 情境及特性 訂有 明確的訓練政策，並適當揭露給員工知悉。
展現 高階主管 對於訓練之 承諾及參與。
展現 組織 年度訓練目標 及 訓練重點。
參酌資料
p 訓練政策與承諾 員工年度訓練 的 佐證資料。
p 員工訓練或進修辦法。
p 對員工訓練成果 的評估標準 的 訂定與說明。
其他：
3.明確的PDDRO訓練體系及明確的核心訓練類別
展示 完整之 教育訓練 體系規劃。
此體系 適當反映 訓練發展 重點 及 核心能力。
參酌資料
p 訓練體系 圖解及 核心訓練 類別名稱。
p 員工訓練 及 組織事業發展 相關的證明。
p 員工訓練 核心類型 及 促進關鍵績效指標（KPI） 的 關係。
其他：
2025年10月26日 星期日
2025 10 26 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 經濟部 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定 人工智慧基礎概論 (L11) 機器學習（Machine Learning）是一種透過 數據訓練 模型，使 機器 具備 預測 與 分類 能力的技術， 常應用於 文字辨識、語音辨識、圖像辨識 等領域。機器學習的 步驟包含： （1）準備訓練資料：（2）訓練模型：（3）測試及評估模型：
2025 10 26 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 經濟部 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定 人工智慧基礎概論 (L11) 機器學習（Machine Learning）是一種透過 數據訓練 模型，使 機器 具備 預測 與 分類 能力的技術， 常應用於 文字辨識、語音辨識、圖像辨識 等領域。機器學習的 步驟包含： （1）準備訓練資料：（2）訓練模型：（3）測試及評估模型：
機器學習（Machine Learning）
是一種透過 數據訓練 模型，使 機器 具備 預測 與 分類 能力的技術，
常應用於 文字辨識、語音辨識、圖像辨識 等領域。
一般而言，資料量愈大 且經過 完整的資料處理，
模型的效果通常會更好。
簡述 機器學習的 步驟包含：
（1）準備訓練資料：
包含資料的蒐集、過濾雜訊 及前處理；
（2）訓練模型：
將前項 準備好 的 訓練資料 輸入 演算法中，並 適度調整 參數，
使模型儘量符合資料之模式或分佈；
（3）測試及評估模型：
測試 並 評估 該 模型的效能，並反覆訓練之；經多次調校仍不佳時，
或許選用其他模型 再重覆前 述流程。
依訓練方式，有以下幾種學習方法：
（1）監督式學習（Supervised learning）
監督式學習主要應用於 分類（Classification）與 迴歸（Regression）
任務，透 過 帶有標記（Labeled Data）的訓練數據來訓練模型，
使其學習 輸入特徵 與 對應標 記 之間的關聯性。
在訓練過程中，模型不斷調整內部參數，以提高對未知數據的 預測準確度，
從而 實現 對 未見 數據的 有效分類 或 數值 預測。
分類模型目標為「如 何將輸入數據 分配至 不同類別」，
例如 垃圾郵件過濾（辨別郵件是否為垃圾郵件）、
影像識別（辨識圖片中的物件類別）。
迴歸模型目標為「學習 輸入變數 與 連續數值 之間的映射關係」，
例如 房價預測（根據房屋特徵預測價格）、
銷售額預測（根據 市場數據預測未來銷售）。
（2）非監督式學習（Unsupervised Learning）
不同於監督式學習，無需使用事先標記好的訓練數據。
演算法會自動從 未標 記的數據 中 發掘潛在的模式、結構或
分群（Clustering），進而揭示 數據內部的關聯 性和特徵。
非監督式學習常用於
資料探索、特徵提取 和數據降維 等任務，
廣泛應 用於
市場區隔分析、異常偵測、推薦系統 和 影像壓縮 等領域。
（3）強化學習（Reinforcement Learning, RL）
強化學習不同於監督式學習和非監督式學習，
是一種 基於「回饋（反饋）機 制」的 學習方法，
透過 評分機制 與 獎勵措施 的制定，讓人工智慧進行自我評估
並朝 獲取最大獎勵的方向進行學習。
強化學習的核心在於 讓代理（Agent）透過與環 境 的互動，
學習如何選擇 最佳行動策略，以獲得最大的累積回報。
強化學習特別 適合用於
需要「試錯學習（Trial-and-Error）」和「長期規劃」
的任務，
例如 遊戲 AI、 機器人控制 和 自動駕駛等領域。
張貼者： 安永歐洲經營學院 左記歐洲商行
2025年10月23日 星期四
2025 10 23 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 人工智慧基礎概論 (L11) 資料（數據）處理與分析 是人工智慧項目中的 基礎階段，旨在 將原始數據 轉化為 高品質 且 適合分析 的格式，進一步從中提取有價值的資訊。 此階段包括 數據蒐集、清洗、轉換與分析， 目標是確保 數據的 品質、一致性 與 可用性。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問
2025 10 23 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 人工智慧基礎概論 (L11) 資料（數據）處理與分析 是人工智慧項目中的 基礎階段，旨在 將原始數據 轉化為 高品質 且 適合分析 的格式，進一步從中提取有價值的資訊。 此階段包括 數據蒐集、清洗、轉換與分析， 目標是確保 數據的 品質、一致性 與 可用性。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問
資料（數據）處理與分析
資料（數據）處理與分析
是人工智慧項目中的 基礎階段，旨在 將原始數據
轉化為 高品質 且 適合分析 的格式，進一步從中提取有價值的資訊。
此階段包括 數據蒐集、清洗、轉換與分析，
目標是確保 數據的 品質、一致性 與 可用性。
（1）數據蒐集（Data Collection）：
A. 數據結構類型分類
數據蒐集的來源廣泛，根據數據類型與應用需求，可分為以下幾類：
結構化數據（Structured Data）：
具有 清晰 且 固定結構 的數據，
通常以 行列 形式 儲存，
便於 直接 進行 查詢 與 分析。
常見於 關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）
和 規範化的電子表格。
半結構化數據（Semi-structured Data）：
數據具有一定結構標籤，但格式靈活，無需嚴格遵循固定架構。
通常以 文件 形式儲存，適用於描述複雜的 層次化數據，
如XML、JSON、CSV 等。
非結構化數據（Unstructured Data）：
無固定結構的數據，需經過處理和解析後才能進行分析。
通常以 檔案 形式儲存，適合 多媒體 或 自由文本類型 數據，
包括 圖片、影像、音訊、文字內容，
如電子郵件、文章等。
B. 常見數據蒐集方法
問卷與調查：
透過 線上 或 線下 方式，直接從 目標受眾中 蒐集第一手數據。
此方法常用於市場研究、用戶回饋（反饋）蒐集 或 行為洞察，
能夠精準捕捉目標群體的意見與需求。
自有產品數據：
來自企業所 開發 或 運營 的產品或設備數據，通常與用戶的互動
相關。
例如自有的網站、App 應用，或 實體裝置 如智慧手錶、汽車等。
外部公開數據蒐集：
透過API 調用方式獲取公開可訪問的數據資源（如政府資
料開放平臺API 等），或利用網路爬蟲（Web Scraping）
自動擷取網站公開數據（如新聞、價格資訊、商品評論等）。
外部付費數據購買：
與第三方數據提供商合作，購買專業數據集以補充內部數
據，例如市場調查數據或人口統計數據。
網路爬蟲（Web Scraping）：
抓取網站公開數據，例如商品價格、使用者評論或新聞文章等。
2025年10月20日 星期一
2025 10 20 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 人工智慧基礎概論 (L11) Gemini ChatGPT perplexity Claude 大型多模態模型 多模態模型(Large Multimodal Models)是指能同時處理多種資料類型的 機器學習模型，包括文字 、圖像、音訊和視訊等。此類模型相較於傳統 專注於單一資料類型的 AI模型，更強調跨模態協同以提升任務準確度。 • 在過去一年內，OpenAI、Anthropic、Perplexity 與 Google 先後發布能 同時理解與生成文字、影像、語音甚至程式碼的新模型；這些新模型都 已從單純的文字生成工具躍升為可支援多場域應用的大型多模態模型。
2025 10 20 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 人工智慧基礎概論 (L11) Gemini ChatGPT perplexity Claude 大型多模態模型 多模態模型(Large Multimodal Models)是指能同時處理多種資料類型的 機器學習模型，包括文字 、圖像、音訊和視訊等。此類模型相較於傳統 專注於單一資料類型的 AI模型，更強調跨模態協同以提升任務準確度。 • 在過去一年內，OpenAI、Anthropic、Perplexity 與 Google 先後發布能 同時理解與生成文字、影像、語音甚至程式碼的新模型；這些新模型都 已從單純的文字生成工具躍升為可支援多場域應用的大型多模態模型。
大型多模態模型
多模態模型(Large Multimodal Models)
是指能同時處理 多種資料類型 的 機器學習模型，
包括文字 、圖像、音訊和視訊等。
此類模型相較於傳統 專注於單一資料類型的 AI模型，
更強調 跨模態 協同 以提升 任務準確度。
在過去一年內，OpenAI、Anthropic、Perplexity 與 Google
先後發布 能 同時 理解 與 生成
文字、影像、語音 甚至 程式碼 的 新模型；
這些新模型 都 已 從單純的文字生成工具 躍升為
可支援 多場域應用 的 大型多模態模型。
2025年10月14日 星期二
2025 10 12 左永安秘書長 紀錄 台海兩岸影視文創交流協會 2025 慶祝雙十・以歌會友 熱烈歡迎 洛杉磯華美表演藝術協會 LA Chinese American Performing Arts Association 時間:2025年10月12日(星期日) 16:30報到;17:00節目開始
2025 10 12 左永安秘書長 紀錄 台海兩岸影視文創交流協會 2025 慶祝雙十・以歌會友 熱烈歡迎 洛杉磯華美表演藝術協會 LA Chinese American Performing Arts Association 時間:2025年10月12日(星期日) 16:30報到;17:00節目開始
台海兩岸影視文創交流協會
2025 慶祝雙十・以歌會友
熱烈歡迎
洛杉磯華美表演藝術協會
LA Chinese American Performing Arts Association
時間:2025年10月12日(星期日)
16:30報到;17:00節目開始
地點:中華民國 新北市
2025年10月13日 星期一
2025 10 12 台海兩岸影視文創交流協會 2025 慶祝雙十・以歌會友 熱烈歡迎 洛杉磯華美表演藝術協會 LA Chinese American Performing Arts Association
2025 10 12 台海兩岸影視文創交流協會 2025 慶祝雙十・以歌會友 熱烈歡迎 洛杉磯華美表演藝術協會 LA Chinese American Performing Arts Association
台海兩岸影視文創交流協會
時間:2025年10月12日(星期日)
16:30報到;17:00節目開始
2025年9月26日 星期五
2025 09 26 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定-考試樣題 科目一：人工智慧基礎概論 (A) 支援向量機（Support Vector Machine） (B) 變分自編碼器（Variational Autoencoder） (C) 自迴歸模型（Autoregressive Model） (D) 擴散模型（Diffusion Model） (A) 特徵（Feature） (B) 標籤（Label / Target） (C) 超參數（Hyperparameter） (D) 正則化係數（Regularization Coefficient）
2025 09 26 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定-考試樣題 科目一：人工智慧基礎概論 (A) 支援向量機（Support Vector Machine） (B) 變分自編碼器（Variational Autoencoder） (C) 自迴歸模型（Autoregressive Model） (D) 擴散模型（Diffusion Model） (A) 特徵（Feature） (B) 標籤（Label / Target） (C) 超參數（Hyperparameter） (D) 正則化係數（Regularization Coefficient）
iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定-考試樣題
科目一：人工智慧基礎概論
一家智慧工廠 使用機器學習分類模型 預測 關鍵設備
是否會異常停機。
完 成模型訓練後，團隊希望全面評估模型在不同面向
的表現。
請問下列哪 項指標最適合用來衡量模型
在偵測異常停機時的「漏報率」
（即未能 正 確偵測出異常事件的比例）？
(A) 準確率（Accuracy），即模型整體預測正確的比例
(B) 召回率（Recall），即模型能正確找出異常停機的比例
(C) F1分數（F1 Score），準確率與召回率的調和平均數
(D) 假陽性率（False Positive Rate），即將正常事件誤判為異常的比例
神經網路 與 傳統機器學習模型 的 主要區別是什麼？
(A) 神經網路無法處理非線性數據
(B) 神經網路透過多層結構學習複雜特徵
(C) 神經網路只適用於迴歸問題
(D) 神經網路不需要大量數據支持
下列關於生成對抗網路（GAN）的描述正確的是哪一項？
(A) GAN由生成器和鑑別器組成
(B) GAN僅用於分類問題
(C) GAN的結果始終高度可解釋
(D) GAN不能生成高品質的數據
一位資料分析師希望 減少輸入特徵的維度，以提升模型運算效率，並觀 察變數間潛在的整體結構關係。若欲保留最大資訊量、同時減少特徵數 量，下列哪一項方法最適合？
(A) 套用主成分分析（PCA）以擷取主要變異方向並轉換新變數；
(B) 利用離散化方法將連續變數轉為分類型欄位；
(C) 使用標準化方法將所有特徵縮放至相同數值區間；
(D) 以ETL技術移除空值欄位並改儲為JSON格式
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
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
關於自然語言處理（NLP）核心技術，下列敘述何者不正確？
(A) 語音識別技術將語音轉換為文本，並用於語音助理和語音輸入
(B) 自然語言生成技術可以生成自然流暢的文本，用於聊天機器人和自 動文案生成
(C) 語意分析技術理解文本的語意，並主要用於語音識別和機器翻譯
(D) 機器翻譯技術自動翻譯文本，促進多語言支援和全球溝通
關於「負責任的AI」，下列敘述何者較為正確？
(A) AI系統的開發者對AI系統的行為負責
(B) AI系統的使用者對AI系統的結果負責
(C) AI系統本身對其行為負責
(D) 政府對AI系統的發展負責
關於生成式AI的基本原理，下列敘述何者較正確？
(A) 生成式AI通過分析大量數據來生成新數據，模擬數據分佈以創造
與訓練數據相似的結果
(B) 生成式AI主要通過預定義的規則來進行數據處理和分類
(C) 生成式AI專注於數據分類和迴歸預測，幫助識別已知數據中的模 式
(D) 生成式AI通過自動化的方式清洗數據，提升數據分析的準確性
關於下列模型 在生成式人工智慧（Generative AI）中的角色，
何者並非 以「產生新資料」為主要設計目的？
(A) 支援向量機（Support Vector Machine）
(B) 變分自編碼器（Variational Autoencoder）
(C) 自迴歸模型（Autoregressive Model）
(D) 擴散模型（Diffusion Model）
某份資料中出現多個欄位（如score1、score2、score3）
儲存相同的 成 績資訊，造成 資料 結構重複 與 使用混淆，
此種情形 屬於下列 哪一種資料 品質問題？
(A) 重複資料（Duplicate Data）
(B) 冗餘資料（Redundant Data）
(C) 格式錯誤資料（Malformed Data）
(D) 缺失資料（Missing Data）
某電商平台希望預測 商品的 退貨機率，以協助降低營運風險。若模型使 用的 輸入資料包含「商品售價」、「顧客年齡」、「運送天數」，而模型的輸 出為 是否退貨（是/否）。請問在此模型中，「是否退貨」應歸類為下列哪 一類變數？
(A) 特徵（Feature）
(B) 標籤（Label / Target）
(C) 超參數（Hyperparameter）
(D) 正則化係數（Regularization Coefficient）
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