115 年度 iPAS AI 應用規劃師科目一（基礎概論）新增之評鑑內容，整理重點與精選題目解析如下：
一、 AI 治理與法規
重點整理：
- 《人工智慧基本法》：
- 主管機關： 中央主管機關與 AI 戰略幕僚單位為**「國家科學及技術委員會（國科會）」**，而非數位發展部，這是考試最常見的陷阱題。
- AI 的法律定義： 系統必須具備**「自主運行能力」**，並透過機器學習及演算法實現預測、內容、建議或決策。傳統的規則式軟體（Rule-based）不被視為 AI。
- 七大基本原則： 永續發展與福祉、人類自主、隱私保護與資料治理、資安與安全、透明與可解釋、公平與不歧視、問責。
- 創新實驗環境： 參考歐盟制度，推動 Regulatory Sandbox（監理沙盒/創新實驗環境），讓企業在受控環境下進行開發與測試。
- 金融業 AI 運用指引：
- 核心理念： 包含治理與問責、重視公平性、保護隱私及客戶權益、確保系統穩健性與安全性、落實透明性與可解釋性、促進永續發展。
- 系統生命週期： 明確分為「系統規劃及設計」、「資料蒐集及輸入」、「模型建立及驗證」、「系統部署及監控」四個階段。
- AI 產品與系統評測：
- 評測單位： 數位發展部成立 AIEC（AI 產品與系統評測中心） 作為國家級檢驗機構。
- 五大指標（防呆支柱）： 準確性、可靠性、公平性、隱私、資安。
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二、 資料處理深化
重點整理：
- 特徵工程（Feature Engineering）：
- 定義： 透過數據轉換提升模型對目標變數的預測能力。
- 實務方法：
- 特徵縮放： 處理異常大的值或不同量級的數據，避免特定特徵主導訓練。
- 特徵交叉（Feature Cross）： 將多個特徵組合以捕捉非線性關係（如：星期 + 小時）。
- One-hot 編碼： 將類別型資料（如：交通方式）轉化為數值。
- 資料標準化（Standardization / Scaling）：
- 最小-最大縮放（Min-Max Scaling）： 將數據壓縮到 0 與 1 之間。
- Z-score 標準化： 將數據轉換為均值為 0，標準差為 1 的分佈。
- 目的： 消除單位影響（如：房價 vs. 坪數），提升梯度下降演算法的收斂速度與模型穩定性。
- 實務流程（ETL）： 包含資料抽取（Extract）、轉換（Transform，含清理與排序）與載入（Load）。
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三、 多模態學習（Multimodal AI）
重點整理：
- 定義： 同時利用多種資料類型（文字、圖像、音訊、影片等模態）進行洞察、預測或產生內容的 AI 系統。
- 技術特性：
- 共同嵌入空間（Shared Embedding Space）： 將不同模態（如圖、文）映射至同一空間，實現跨模態理解。
- 對比式學習（Contrastive Learning）： 如 CLIP 模型，透過文字提示直接進行影像識別，達成「零樣本分類」。
- 企業應用： 多用於自動駕駛（感知多種感測器資料）、醫療診斷（影像結合病歷文字）、智慧客服（語音結合文本意圖）。
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精選練習題與解析
題目 1：根據《人工智慧基本法》，關於我國 AI 政策的統籌與戰略幕僚作業單位，下列何者正確？ (A) 數位發展部 (B) 國家科學及技術委員會（國科會） (C) 經濟部產業發展署 (D) 工業技術研究院
- 解答： (B)
- 解析： 根據法規，中央主管機關與戰略特別委員會的幕僚作業均由「國科會」辦理。
題目 2：數位發展部 AI 產品與系統評測中心（AIEC）提出的「五大防呆支柱」中，旨在確保 AI 不會因性別或年齡給出歧視性建議的指標為何？ (A) 準確性 (B) 可靠性 (C) 公平性 (D) 資安
- 解答： (C)
- 解析： 公平性指標專注於檢測模型是否存在演算法偏見、歧視，並確保在地化社會價值。
題目 3：在資料處理流程中，若發現某些屬性出現異常大的數值，可能誤導模型訓練，應採取何種處理使所有值轉換到 0 至 1 之間？ (A) 資料組織 (B) 資料特徵縮放 (C) 資料清理 (D) 資料分析
- 解答： (B)
- 解析： 特徵縮放中的「最小-最大縮放」可將數據壓縮至 0 到 1 之間，確保所有特徵在相同量級運作。
題目 4：關於多模態學習模型 CLIP 的關鍵技術特性，下列敘述何者正確？ (A) 僅能處理單一模態的文字資料 (B) 透過對比式學習將影像與文字映射至共同嵌入空間 (C) 需依賴大量標註影像才能識別新內容 (D) 核心技術為傳統的決策樹演算法
- 解答： (B)
- 解析： CLIP 的優勢在於將圖像與文字映射至共同嵌入空間，使其能透過文字提示直接進行零樣本分類，不需額外標註訓練。
題目 5：在金融業 AI 運用生命週期中，哪一個階段的工作重點包含「選擇與建立模型演算法」及「驗證效能、安全性與機密性」？ (A) 系統規劃及設計 (B) 資料蒐集及輸入 (C) 模型建立及驗證 (D) 系統部署及監控
- 解答： (C)
- 解析： 模型建立及驗證階段專注於演算法選擇、模型訓練以及安全性的最終確認。