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( )1. 像《Pokémon GO》遊戲一樣,透過手機鏡頭在真實世界的影像上「疊加」一層數位資訊(如寶可夢),這屬於哪一種技術的應用?(1)虛擬實境(VR) (2)擴增實境(AR) (3)混合實境(MR) (4)元宇宙(Metaverse)
( )2. 在Transformer 的架構中,下列哪一個部分主要負責捕捉輸入文本的上下文語意關係,並生成富含語意的「詞嵌入」向量?(1)語言模型(Language Model) (2)提示工程(Prompt Engineering) (3)解碼器(Decoder) (4)編碼器(Encoder)
( )3. 下列哪一種技術具備「去中心化」與「資料不可竄改性」,可用於虛擬貨幣?(1)物聯網 (2)區塊鏈 (3)5G (4)AR
( )4. 當使用者戴上MR頭盔,看到一個虛擬球體放在真實的桌面上,當使用者移動頭部時,虛擬球體依然固定在桌面上,不會隨使用者視線移動。這體現了AR與MR的下列哪項關鍵視覺差異?(1)AR會讓使用者頭暈,MR則不會 (2)AR的畫面是黑白的,MR的畫面是彩色的 (3)AR是將虛擬訊息「投影」或「重疊」在視線上,移動時訊息會跟著動;MR則是將虛擬訊息「錨定」在實體位置上,移動時訊息會停留在原地。 (4)AR只能顯示文字,MR可以顯示3D物件
( )5. 元宇宙概念中的「可互通性(Interoperable)」指的是什麼?(1)所有使用者都必須說同一種語言 (2)元宇宙只能在特定的遊戲機上運作 (3)使用者的數位身分與資產(如服裝)可以自由穿梭於不同的虛擬世界之間 (4)元宇宙中的經濟活動與現實世界完全隔離
( )6. 下列何者屬於虛擬實境(Virtual Reality, VR)應用的例子?(1)Pokémon Go (2)LINE視訊時在真人臉上加上特效 (3)Sony PlayStation頭盔 (4)微軟的HoloLens
( )7. 語言模型的核心運作方式,是基於字詞間的「統計相關性」來生成文本,這也導致了它有時會產生看似流暢但實則錯誤的內容。這種現象被稱為什麼?(1)參數爆炸(Parameter Explosion) (2)知識過時(Outdated Knowledge) (3)幻覺(Hallucination) (4)語法錯誤(Grammar Error)
( )8. 在元宇宙的願景中,使用者可以化身為「數位替身」在虛擬世界中與他人互動,這個數位替身被稱為什麼?(1)化身/虛擬人(Avatar) (2)智慧合約(Smart Contract) (3)非同質化代幣(NFT) (4)區塊(Block)
( )9. 下列何者是傳統電腦的CPU之所以不適合處理AI運算的主要原因?(1)CPU是為通用型任務設計的「通才」,效率低落於AI所需的大量重複性數學運算 (2)CPU的體積太大 (3)CPU的運算速度比GPU慢 (4)CPU不需要散熱
( )10. 下列何者是指量子電腦最基本的運算單元?(1)神經元(Neuron) (2)位元(Bit) (3)電晶體(Transistor) (4)量子位元(Qubit)
( )11. 下列何者適合用以說明:「Transformer就好比汽車的引擎,LLM是汽車的統稱,而GPT則可以看成是某一廠牌型號的汽車。」這樣的比喻?(1)Transformer和LLM是完全相同的東西 (2)引擎比汽車本身更重要 (3)Transformer是LLM的底層核心架構,而GPT是基於此架構的一種具體模型實現 (4)GPT是唯一一種大型語言模型(LLM)
( )12. AI電腦的核心思想是「平行運算」,這句話的比喻最貼近下列何者?(1)一輛法拉利vs一輛卡車 (2)手工計算vs使用計算機 (3)一本百科全書vs一本小說 (4)一位老師傅(CPU)vs一千個工人同時在流水線上作業(GPU)
( )13. 下列何者為一旦某筆交易被記錄到區塊鏈上,就幾乎不可能被竄改的原因?(1)因為區塊鏈的伺服器由政府保護,無法被駭客攻擊 (2)因為竄改需要得到中心管理員的授權 (3)因為資料一旦寫入,就會被加密成無法閱讀的亂碼 (4)因為任何對區塊資料的微小改動,都會導致該區塊的雜湊值(數位指紋)發生巨大變化,從而破壞與下一個區塊的鏈接,這種不一致會被整個分散式網路輕易發現並拒絕
( )14. 下列何者為支撐「比特幣」這個電子貨幣系統運作的底層核心技術?(1)雲端運算(Cloud Computing) (2)物聯網(IoT) (3)區塊鏈(Blockchain) (4)人工智慧(AI)
( )15. 一位銀行風控專家,根據經驗定義出「收入負債比」、「信用卡循環利息」等變數來預測貸款違約風險。這個由人類專家定義、設計和提取特徵的過程,稱為什麼?(1)模型部署(Deployment) (2)特徵工程(Feature Engineering) (3)超參數調校(Hyperparameter Tuning) (4)模型訓練(Model Training)
( )16. 下列何者為使用者以肉眼裸視可同時看到視訊影像畫面中的真實世界與虛擬物件內容?(1)延展實境(Extended Reality, XR) (2)混合實境(Mixed Reality, MR) (3)擴增實境(Augmented Reality, AR) (4)虛擬實境(Virtual Reality, VR)
( )17. 在神經網路中,為什麼需要使用「激勵函數(Activation Function)」將線性運算轉換為非線性?(1)為了讓模型的輸出結果永遠介於0和1之間 (2)如果沒有非線性轉換,無論神經網路有多少層,其本質都只相當於一個單層的線性模型,無法學習和擬合複雜的現實世界問題 (3)為了加快運算速度 (4)為了減少模型訓練所需的記憶體
( )18. 在一個基礎的神經網路結構中,介於「輸入層」和「輸出層」之間,負責主要計算和特徵提取的層稱為什麼?(1)記憶層(Memory Layer) (2)連接層(Connection Layer) (3)卷積層(Convolutional Layer) (4)隱藏層(Hidden Layers)
( )19. 下列哪一項革命性的工具,以其自注意力機制和高度平行化特性,成為大型語言模型(LLM)技術上的關鍵催化劑?(1)循環神經網路(RNN/LSTM) (2)轉換器(Transformer) (3)生成對抗網路(GAN) (4)卷積神經網路(CNN)
( )20. 「使用者通常需使用頭戴式顯示器,僅看到電腦所建構的虛擬物件內容,使用者身歷其境,虛擬世界對應使用者的移動或互動產生回饋」此段文字是關於下列何者的敘述?(1)虛擬實境(Virtual Reality, VR) (2)混合實境(Mixed Reality, MR) (3)延展實境(Extended Reality, XR) (4)擴增實境(Augmented Reality, AR)

解答:
001.【2】002.【4】003.【2】004.【3】005.【3】006.【3】007.【3】008.【1】009.【1】010.【4】
011.【3】012.【4】013.【4】014.【3】015.【2】016.【3】017.【2】018.【4】019.【2】020.【1】

詳解: