rodiyer.idv.tw 拉里拉雜
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| 問 | 名目尺度（Nominal Scale）與順序尺度（Ordinal Scale）通常合稱為哪一類資料？ |
| 數值型資料 (Quantitative Data) | |
| 連續型資料 (Continuous Data) | |
| 計量尺度資料 (Metric Data) | |
| ✓ | 類別型資料 (Categorical Data) |
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| 問 | 知識管理（Knowledge Management, KM）層級中，位於最底層、作為所有知識基礎的原材料是？ |
| ✓ | 資料 (Data) |
| 資訊 (Information) | |
| 知識 (Knowledge) | |
| 智慧 (Wisdom) | |
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| 問 | KM 知識層級架構，透過「學習 (Learning)」和「格式化 (Formatting)」後，將隱性知識 (Tacit Knowledge) 轉化為哪一類知識？ |
| 資料 (Data) | |
| 資訊 (Information) | |
| 知識 (Knowledge) | |
| ✓ | 顯性知識 (Explicit Knowledge) |
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| 問 | 當 AI 系統在問答中未能提供預期答案或輸出品質不佳時，簡報建議使用者應採取的態度或行動是什麼？ |
| 盲目信任模型的輸出 | |
| ✓ | 以理性方式引導，協助其回到正確的方向 |
| 採用負面或消極的態度 | |
| 立即更換一個更強大的 AI 模型 | |
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| 問 | 公務機關 AI 智能系統帶來的時間效益是，原本 3-5 個工作天的工作現在可以在多長時間內完成？ |
| ✓ | 30 分鐘 |
| 3-5 小時 | |
| 1 小時 | |
| 1 個工作天 | |
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| 問 | 為什麼建議在將 Excel 檔案內容丟給 ChatGPT 前，先在記事本中輸入整理好？ |
| 因為 ChatGPT 無法直接上傳 Excel 檔案 | |
| 只是個人習慣問題 | |
| 直接上傳 Excel 檔案時，內容可能會出現亂碼 | |
| ✓ | 節省免費帳號的 token 使用量 |
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| 問 | 在 AI 公務應用模式矩陣中，「公文/談參稿產生器」被歸類於哪一種層級與類別？ |
| 高層/前端 | |
| ✓ | 基層/後端 |
| 高層/後端 | |
| 前端/基層 | |
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| 問 | 大型語言模型 (LLM) 中常見的「幻覺（Hallucinations）」現象指的是下列哪一種情況？ |
| 模型產生無法理解的亂碼 | |
| 模型拒絕回應敏感問 | |
| ✓ | 模型說出聽起來有道理但實際上不是真的陳述 |
| 模型執行複雜計算時產生錯誤 | |
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| 問 | NotebookLM 的核心特色，是將外部資料作為什麼基礎？ |
| 網路搜尋結果 | |
| AI Studio 預設知識庫 | |
| 程式碼執行器 | |
| ✓ | 來源（Sources） |
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| 問 | Gamma 工具的主要功能是什麼？ |
| ✓ | 使用 AI 根據單行提詞快速建立簡報或文件 |
| AI 數據分析與建模 | |
| AI 語音摘要與轉錄 | |
| AI 智能客服機器人 | |
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| 問 | NotebookLM 透過整合哪些功能，有助於公務人員解決「效率低下，人工閱讀耗時冗長」的痛點？ |
| 僅靠網路搜尋 | |
| 僅靠數據視覺化 | |
| ✓ | 自動摘要、對話問答與記事功能 |
| 僅靠 Excel 函式 | |
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| 問 | 以下哪一項不適合用來呈現數值型資料？ |
| 直方圖 | |
| ✓ | 圓餅圖 |
| 折線圖 | |
| 散佈圖 | |
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| 問 | 構成「Prompt 萬用公式」中，AAA 所代表的核心元素意義是？ |
| 格式的要求 | |
| 依據的資料或背景 | |
| ✓ | 扮演的角色或人設 |
| 產出的內容或目標 | |
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| 問 | 以下哪一項是 Google 公司提供的知名 GAI 聊天機器人？ |
| ChatGPT | |
| Claude | |
| ✓ | Gemini |
| Perplexity | |
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| 問 | ChatGPT for Excel 增益集提供的多個功能中，哪一個是專門用來生成或處理表格數據的功能名稱？ |
| ✓ | AI.TABLE |
| AI.ASK | |
| AI.TRANSLATE | |
| AI.FILL | |
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| 問 | 數據清理（Data Cleaning）中的經典格言「Garbage In, Garbage Out」主要強調了什麼？ |
| ✓ | 如果輸入的數據品質不佳，輸出的分析結果也將無法可信 |
| 模型無法處理大量的輸入數據 | |
| 數據輸入的速度必須優於輸出的速度 | |
| AI 幻覺是不可避免的結果 | |
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| 問 | RAG 檢索增強生成技術 (Retrieval-Augmented Generation) 在 AI 知識管理系統中的主要目的是什麼？ |
| 負責模型的基礎訓練 | |
| ✓ | 從特定知識庫中檢索資訊，增強 LLM 回應的準確性和即時性 |
| 進行大規模的數據視覺化 | |
| 自動執行公務流程 (RPA) | |
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| 問 | 直方圖 (Histogram) 與 長條圖 (Bar Chart) 在視覺呈現上的主要區別是？ |
| 直方圖用於類別資料 | |
| 長條圖用於連續資料 | |
| ✓ | 直方圖的長條間不能有間隔，長條圖的長條間應有間隔 |
| 直方圖主要用來檢視離群值 | |
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| 問 | 下列哪一項是 Notion 可以做到的？ |
| 只能做文字筆記 | |
| 無法多人協作 | |
| 不能插入圖片 | |
| ✓ | 建立專案管理系統 |
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| 問 | 在 AI 數據分析的 Prompt 範例中，思維鍊 (Chain of Thought, CoT) 步驟的第一項任務是什麼？ |
| 資料轉換 (Data Transformation) | |
| ✓ | 資料清理 (Data Cleaning: 處理缺失值及移除重複值) |
| 探索性資料分析 (EDA) | |
| 變數相關性計算 |
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