「人工智慧基礎-與政府轉型的新契機」[解答]@e等公務園+e學中心

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 「人工智慧基礎-與政府轉型的新契機」e等公務園+e學中心+學習平臺解答

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問:下列關於數位轉型之描述,何者正確?
    因應疫情發展之無接觸新常態,對於數位轉型並無正面影響
    目前國內大多數機構之重大決策與日常業務,已加入數據維度,並運用資料科學方法/人工智慧實現自動化
v   機構之數位轉型程度取決於最弱的一環
    數位啟蒙程度 (能在工作中運用生活中就能接觸到的工具) 之轉型,即可達到新常態下之領先族群均標
   
問:下列何者為我國個人資料保護法規定之「特種」個人資料?
    姓名
    出生年月日
v   健康檢查
    財務狀況
   
問:下列何者為資料清理可能需要面對之議題?
    大量缺值
    資料格式中途改變 (未正規化)
    同一項資料有不同的紀錄方式
v   以上皆非
   
問:運用去識別化技術與資料價值可用性,有呈現 正比現象
   
v  
   
問:下列何者「非」歐盟用以宣示加強個人資料保護,或人工智慧相關發展規管力度之文件?
    人工智慧白皮書 (White Paper on Artificial Intelligence)
v   安全港原則 (International Safe Harbor Privacy Principles
    歐洲數據戰略 (European Data Strategy)
    一般資料保護規範 (General Data Protection Regulation, GDPR)
   
問:「信任」是 AI 產業化的基礎
v  
   
   
問:下列有關於機器倫理 (Robot Ethics) 之敘述,何者「錯誤」?
v   只與工程人員有關
    為適用於機器之倫理學
    其重要性會隨著科技演進逐漸增加
    在自動駕駛領域已經開始引起探討
   
問:下列關於對於人工智慧系統解決方案之期待與規劃,何者「錯誤」?
v   可預期初代人工智慧系統即為完美解決方案
    上線後應使用大量資料反饋,重新訓練並快速疊代
    資料循環應在一開始規劃運作模式時就納入考?
    配套措施亦為真實系統之重要元素
   
問:下列何者為構成深度學習之基本要件?
    神經網路
    大數據
v   神經網路與大數據
    以上皆非
   
問:關於個人資料保護與數據價值可用性之關聯,下列何者正確?
    如何界定「個人資料已去識別化」,非屬事實認定,且不具有變動性
v   與其他資料的對照、組合、連結等操作,可能使被認為已去識別化的資料被重新識別
    運用去識別化技術與資料價值可用性,有呈現正比現象
    資料持續累積、資訊技術的發展演進與資料儲存成本下降等因素,對於去識別化之難度與不確定性並無影響
   
問:構成深度學習之基本要件是神經網路與大數據
v  
   
   
問:下列何者「非」人工智慧白皮書 (White Paper on Artificial Intelligence) 對於未來技術發展路徑之規管宣示?
    需佐證使用的數據足夠完備,以確保結果有足夠的普適性
v   需確保人工智慧系統運無人為監督,能達到全自動化運作
    需明確釐清人工智慧系統的能力與極限,以避免結果應用的範圍損害人權
    需保證人工智慧系統的穩健性和結果重現性以供驗證
   
問:下列何者為人工智慧有機會應用之公部門領域?
    便民服務
    警政消防
    社會文化
v   以上皆是
   
問:下列何者為一般資料保護規範 (General Data Protection Regulation, GDPR) 賦予當事人的權利?
    拒絕權 (包含個人資料自動化決策反對權)
    資料可攜權
    被遺忘權
v   以上皆是
   
問:以下何者為落實系統解決方案過程中,人工智慧主要能發揮優勢的項目?
    決定專案目標
    資料盤點/資料蒐集
v   分析/建模
    資料清理
   
問:圖像識別中最成熟的領域:自動駕駛
   
v  
   
問:下列何者為人工智慧技術已經相當成熟之領域?
    自動駕駛
    人臉識別
    語音辨識
v   以上皆是
   
問:下列何者「非」區塊鏈信用機制之特性?
    去中心化
v   單一機構 (如銀行、清算所) 持有帳目系統
    每個節點皆有一份帳目透明
    共享的帳目系統
   
問:下列何者「非」人工智慧相較於人類較占優之工作內容?
v   需要大量思考及創造的工作
    重複性高的工作
    高度依賴記憶與穩定度的工作
    需處理大量細節的工作

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