經濟部 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定
科目一:人工智慧基礎概論
解題：
「資料預處理」技術
將「類別」資料（如：交通方式）
轉換為機器可讀的二進位向量（如：[1,0,0], [0,1,0]）。
人在迴圈 (Human-in-the-Loop)
解題：
在 AI 流程中引入「人類專家」進行監督、標註或修正。
「人類日常監督 AI，必要時才介入或停止」。
ETL (萃取、轉換、載入)
解題：
資料倉儲的標準流程。
從來源「萃取 (Extract)」資料，
進行 「轉換 (Transform)」(如清洗、排序)，
最後 「載入 (Load)」到 目標 資料庫。
K-Means
解題：
一種「非監督式學習」的「分群」演算法，
將資料自動分成 K 個群組。
MSE (均方誤差) / MAE (平均絕對誤差)
解題：
評估「回歸模型」（如預測房價）準確度的指標，
用來計算「預測值」與「實際值」之間的誤差。
RNN (循環神經網路) / Transformer (轉換器)
解題：
兩者都用於處理「序列資料」（如文字）。
RNN 的技術痛點包含「梯度消失或爆炸」；
Transformer 則是目前 LLM (如 GPT) 的基礎架構。
VAE (變分自動編碼器)
解題：
一種「生成式模型」，透過機率分佈來「生成」
新的資料（如新圖片）。
聯邦學習 (Federated Learning)
解題：
一種「保護隱私」的訓練方式。
模型「到」各裝置（如醫院、手機）本地端進行訓練，
只回傳更新後的「參數」，原始資料（如病歷）絕不上傳。
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