| 題庫總數：20 |
| 是非題：12 (○：6、╳：6) |
| 選擇題：5 (A：1、B：0、C：1、D：3) |
| 多選題：3 |
| roddayeye整理 |
| Q |
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政府AI化的推動，需要有充分數位化的環境及基礎建設支持。 |
| v |
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○ |
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╳ |
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| Q |
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下列哪項不是服務型智慧政府2.0推動計畫的目標？ |
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加速資料釋出，驅動資料再利用 |
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活用民生資料，開創施政新視野 |
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連結科技應用，創新服務新紀元 |
| v |
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建構精準可信賴之數位基礎環境 |
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| Q |
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1956年，人工智慧之父John McCarthy提出「人工智慧」一詞。 |
| v |
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○ |
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╳ |
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| Q |
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智能稅務服務四年計畫所要解決的問題包含以下何者？ |
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各稅選案查核作業，高度仰賴承辦人經驗判斷，作業上手不易 |
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海量稅務資料分析作業龐雜 |
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跨機關資料分析不易 |
| v |
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以上皆是 |
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| Q |
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臺灣發展AI的戰略不包含以下何者？ |
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AI研發平台 |
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智慧機器人創新基地 |
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AI創新研究中心 |
| v |
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臺灣AI行動計畫 |
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| Q |
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健保醫療資料導入AI是有助於改善人工判讀檢查報告與醫療影像效率低的問題。 |
| v |
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○ |
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╳ |
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| Q |
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以下何者是政府服務AI化可能會面臨的挑戰？ |
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偏鄉數位資源不足 |
| v |
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個人資料保護問題 |
| v |
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資通安全問題 |
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政府人力將完全被AI取代 |
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| Q |
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美國2021年1月1日通過的AI推動策略法案名稱是？ |
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人工智慧規則(AI Act) |
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國家人工智慧策略(National AI Strategy) |
| v |
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國家人工智慧倡議法案(National Artificial Intelligence Initiative Act of 2020) |
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人工智慧管理法案(AI Management Act) |
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| Q |
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當過去的作業方式難以應付現在的工作量，表示思維和工作模式需要改變，例如引進RPA工作模式。 |
| v |
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○ |
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╳ |
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| Q |
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AI技術從一開始就有極高的準確率。 |
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○ |
| v |
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╳ |
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| Q |
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下列哪些為DIGI+的重點工作項目？ |
| v |
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建構有利數位創新基礎環境 |
| v |
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促進數位經濟 |
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促進國際研究合作 |
| v |
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永續智慧城鄉 |
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| Q |
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歐盟的2021《人工智慧規則(AI Act)》草案依據風險做分級，請問下列分級何者正確？ |
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不可接受的風險－禁止使用 |
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高風險－應揭露予使用者知悉，讓使用者決定是否繼續使用 |
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有限風險－須遵循嚴格法定義務 |
| v |
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最低風險－原則不管制，但供應商得自願性遵守AI行為守則 |
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| Q |
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數位發展部已於2021年第一季掛牌上路。 |
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○ |
| v |
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╳ |
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| Q |
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荷蘭交通及水管理部的治水經驗告訴我們，政府AI治理只適合由政府自行推動，方能獲得最大效率。 |
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○ |
| v |
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╳ |
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| Q |
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下列何者不是促成智慧國家方案的計畫之一？ |
| v |
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半導體射月計畫 |
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前瞻基礎建設計畫（數位建設） |
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臺灣AI行動計畫 |
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台灣5G行動計畫 |
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| Q |
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AI in Government已成為先進國家治理趨勢。 |
| v |
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○ |
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╳ |
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| Q |
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促成AI應用的關鍵元素一個是大數據；另一個是區塊鏈。 |
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○ |
| v |
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╳ |
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| Q |
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因人口高齡化與少子化，未來人口勢必會減少，AI技術的導入將有助於提高政府作業效率，減輕人員工作負擔。 |
| v |
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○ |
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╳ |
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| Q |
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深度學習(Deep Learning)是需要人類提供特徵才有辦法完成學習。 |
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○ |
| v |
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╳ |
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| Q |
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智慧國家方案的四大計畫分別為數位基盤、數位整合、數位創新、數位治理。 |
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○ |
| v |
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╳ |
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