行業導入AI的策略 解答

目前仍沒有能真正取代資料庫管理、或系統管理員的人工智慧系統?

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下列何者不是數據工程基本五大面向?

• 採集
• 標準化
• 儲存
• 視覺化

由於AI技術繁瑣，所以需要慢慢學習，不需跟上創的新速度?

• 對
• 錯

資料集愈大,或是深度學習模型具有更多處理層,就會耗費「更多」時間來訓練神經網路?

• 對
• 錯

公部門推行AI所須補足的相關人才為何?

• 資料科學家
• 人工智慧專家
• 機器學習開發人員
• 以上皆是

下列何者不是人工智慧的十大要件?

• 擁有少量資料
• 能夠定期更新學習模型
• 能夠部屬預測模型
• 完成對資料的統計分析

台灣傳統密集人力所產出的商品,因目前尚有市場所以不需導入AI?

• 對
• 錯

台灣那些產業適合一開始就導入AI技術?

• 智慧居家
• 物聯網
• 車聯網
• 以上皆是

何謂為人工智慧採用的策略框架?

• 定義 AI 知識分類學與 AI 類型
• 以內外力為基礎,修正採用曲線
• 探索 AI 類型與確切企業功能的交集
• 以上皆是

因應世界的產業趨勢發展,AI已逐步朝向何者前進?

• 任務導向
• 演算法
• 系統整合
• 簡單化

公部門於應用AI時，為避免資料錯誤，所以僅需聘用「一位」資料科學家?

• 對
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公部門若將較低層級的工作交給更適合那類任務的機器，將會有甚麼影響?

• 員工薪資降低
• 錯誤率提升
• 使人力可使用在更具價值之工作上
• 員工工時增加