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科技前沿議題解碼,考試高分核心!

影音 - 兩個可逆矩陣相乘之後是否仍然為可逆矩陣? (線性代數)

兩個可逆矩陣相乘之後仍然是可逆矩陣,此性質在數學的應用領域中具有重要的意義。
在幾何上代表線性變換如旋轉、縮放等,但不改變空間的維度。兩個這樣的變換相乘(連續進行)仍然保有這種性質,代表複合變換仍然可還原,不會造成訊息丟失。
在線性代數中,解線性方程組 Ax = b 中,若 A = A1*A2 且 A1 與 A2 皆為可逆矩陣,則 A 也是可逆的,表示系統仍有唯一解。這讓我們可以拆解矩陣來簡化計算,同時保證問題的可解性。

考點
#可逆矩陣

人工智慧應用新趨勢:從 AIoT、XAI 到 AGI 的全面解析

越來越接近考試的時節,各位同學對於準備上有十足的把握了嗎?由於近幾年人工智慧的發展,不管是高普考還是研究所考試,幾乎都會遇到與人工智慧相關的題目。高普考的題型我相信各位同學都已經十分熟悉,考古題也都解得得心應手。所以老師特別從研究所的試題中找到一個相對經典好玩的人工智慧衍生題。
112年成大研究所考題中問到三個非常經典與人工智慧相關的術語,分別是AIOT、XAI和AGI。本文將針對以上三個名詞分析,並讓同學熟悉這三者的關聯與差異。

考點
#人工智慧
#AIOT
#XAI
#AGI

第五集 - AI溝通技巧

你跟Qwen的溝通技巧會決定了Qwen的輸出結果是否能夠讓你滿意,因此我們整理了網路上各位大神們的使用經驗,整理出下列幾個有關跟AI溝通之技巧,期盼大家後續使用AI時能夠縮短互通的次數。
第一招:扮演角色 + 明確任務 + 輸出格式。第二招:解釋問題 + 說明後果 + 設計解法。第三招:期望結果 + 指定角色 + 明確行動。第四招:背景資訊 + 指定角色 + 目標設定 + 關鍵成果 + 改進方向。第五招:給出情節 + 描述行動 + 定義結果 + 舉例說明

考點
#AI溝通
#Qwen

演算法進階觀念:近似演算法

在大學的演算法課程中,會學習利用貪婪法、分治法、動態程式規劃等觀念來設計方法,並正確的解決眼前遇到的問題,例如最短路徑、排序、搜尋...等。然而在現實世界中,許多問題的求解不僅需要正確性,還必須考慮效率。對於某些計算複雜的問題,尋找最優解往往需耗費大量時間與資源,甚至在理論上也無法在合理時間內完成。舉例來說,如果希望導航計算出從台北車站到墾丁的最短距離,卻需要花費半小時才能計算出真正最短的路徑,相信沒有人會願意等待這麼久的時間。

考點
#近似演算法
#頂點覆蓋問題

人工智慧時代下的風險

隨著人工智慧技術的迅速發展與廣泛應用,AI逐漸成為現代社會中不可或缺的一環,相關AI應用亦深入至教育、醫療、金融、娛樂等各大領域。其中生成式AI尤其備受關注,透過文字、圖像、音樂甚至程式碼的自動生成,帶來前所未有的便利與創意可能性。然而資訊科技所帶來的便利性背後也伴隨著日益嚴峻的風險與挑戰。
AI系統本身可能產生偏見與錯誤資訊,進而對社會輿論、政治決策乃至公共安全造成影響,除此之外,隱私洩露、深偽技術(Deepfake)、假新聞自動生成等問題,也逐漸暴露出AI發展在道德、法律與安全層面的脆弱性。

題測
According to the PwC Global Artificial Intelligence Study, AI is expected to contribute up to USD 15.7 trillion to the global economy by 2030. However, as AI systems become increasingly widespread, organizations face a range of risks when adopting them-including data bias, security vulnerabilities, and lack of transparency in decision-making. In high-stakes sectors such as finance, healthcare, and judiciary, AI risk management has become a critical aspect of corporate governance.
  1. Describe three major types of risks that organizations may encounter when deploying AI systems. Provide examples of how these risks could have real-world impacts on an organization. You may consider perspectives such as technical, legal, and ethical risks. (16 points)
  2. Analyze how organizations can develop an AI risk management framework to mitigate the risks mentioned above. Propose at least three concrete strategies or tools and explain their purposes and key implementation considerations. (16 points)

資料結構與演算法:打好基礎,面向未來

作者Steven

對於資工、資管所考生而言,此科目為必考的重要學科。而在學習程式設計與求職的過程中,資料結構與演算法更是不可或缺的核心能力。
我們考研究所是為了拿到好的學歷讓就業更順利,而無論未來想成為軟體工程師、資料科學家,還是探索人工智慧的奧秘,資料結構與演算法都是「語言獨立」且「實踐導向」的技能。不僅幫助你撰寫高效程式,還能在面試中脫穎而出。
科技業找工作上,有個專有名詞叫做「刷題」,也就是透過反覆練習知名的資料結構演算法題庫網站(如Leetcode、HackerRank)找到很好的工作。

考點
#資料結構演算法
#動態陣列