← 回首頁

iPAS 科目2 題號 ↔ 體系知識圖節點對照表

配合 科目2_體系知識圖.html 使用 來源：115 初級 S2（50 題）+ 114 初級 S2（50 題）= 100 題 對應節點數：59 個

一、依題號查節點

115 S2（50 題）

題號	測驗大類（題目原標）	對應體系節點
1	AI 倫理與風險治理 → 偏差檢測與緩解	H5_genai_risks / H11_bias_fairness
2	模型微調 → PEFT 與 LoRA	E1_finetuning_basics / E2_peft_lora
3	No-Code/Low-Code 平台 → 儀表板與資料整合	B1_nclc_definition
4	系統效能與部署 → 效能指標（延遲／吞吐量）	H14_high_availability
5	生成式模型架構 → Transformer 與自迴歸模型	A2_disc_vs_gen / A4_transformer
6	AI 倫理與風險治理 → 內容溯源與浮水印	H5_genai_risks / H10_provenance_watermark
7	No-Code/Low-Code 平台 → 治理與權限管理	B1_nclc_definition / B5_nclc_governance
8	系統部署 → 邊緣運算	H14_high_availability
9	Prompt Engineering → Few-shot Prompting	D1_prompt_engineering / D2_zero_few_shot
10	模型優化 → 知識蒸餾	E4_knowledge_distillation
11	工具與平台選型 → No-Code 與 AutoML	B1_nclc_definition / B7_automl
12	LLM 應用架構 → MCP 與 RAG	A3_llm_basics / F1_rag_basics / F5_mcp
13	RAG → Chunking 與向量檢索	F1_rag_basics / F2_chunking
14	Prompt Engineering → Context Engineering	D1_prompt_engineering / D6_context_engineering
15	Agentic AI → 情境感知代理	G1_ai_agent_basics / G2_context_aware_agent
16	Agentic AI → 任務分解與規劃	G1_ai_agent_basics / G3_solution_graph
17	系統部署 → 高可用性架構	H14_high_availability
18	AI 開發工具 → AI Coding 助手	C2_ai_coding_assistants
19	AI 開發工具 → Vibe Coding 與品質管理	C3_vibe_coding
20	生成式模型應用 → 即時互動模型	A2_disc_vs_gen / A7_clip_multimodal / C5_realtime_models
21	Agentic AI → 開發工具與平台	G1_ai_agent_basics
22	AI 倫理與風險治理 → 內容溯源與浮水印	H5_genai_risks / H10_provenance_watermark
23	AI 基礎概念 → 鑑別式與生成式 AI	A1_genai_definition / A2_disc_vs_gen
24	AI 專案管理 → 成本評估與 TCO	H3_tco_roi
25	AI 專案管理 → ROI 評估	H3_tco_roi
26	RAG → 案例庫應用	F1_rag_basics
27	工作流程自動化 → n8n	C4_n8n_workflow
28	AI 專案管理 → 成本評估（Token Economics）	H3_tco_roi / H4_token_economics
29	No-Code/Low-Code 平台 → 工具選型	B1_nclc_definition
30	模型訓練 → Few-shot Learning	D2_zero_few_shot
31	RAG → 領域知識整合	F1_rag_basics
32	No-Code/Low-Code 平台 → 模型訓練機制	B1_nclc_definition
33	工具與平台選型 → Low-Code 與 LLM API	A3_llm_basics / B1_nclc_definition
34	No-Code/Low-Code 平台 → 治理與管理	B1_nclc_definition / B5_nclc_governance
35	生成式模型架構 → Transformer 變體	A2_disc_vs_gen / A4_transformer / A5_encoder_decoder
36	Prompt Engineering → 進階提示策略	D1_prompt_engineering
37	LLM 應用架構 → RAG 與 Prompt Engineering 組合	A3_llm_basics / D1_prompt_engineering / F1_rag_basics / F6_rag_vs_finetuning
38	AI 專案管理 → 概念驗證 PoC	H1_genai_adoption_evaluation / H2_poc_pilot
39	AI 倫理與風險治理 → 個資保護	H5_genai_risks / H8_privacy_data_min
40	模型微調 → RFT 與 RLHF	E1_finetuning_basics / E3_rft_rlhf
41	AI 倫理與風險治理 → 偏差檢測與緩解	H5_genai_risks / H11_bias_fairness
42	AI 倫理與風險治理 → 隱私計算技術	H5_genai_risks
43	系統部署 → 私有化部署優勢	H13_deployment_strategy / H14_high_availability
44	AI 系統優化 → 多階段 Pipeline 改進	G1_ai_agent_basics
45	Prompt Engineering → Chain of Thought	D1_prompt_engineering / D3_chain_of_thought
46	AI 倫理與風險治理 → 法規遵循與部署策略	H5_genai_risks / H12_eu_ai_act / H13_deployment_strategy
47	AI 專案管理 → 試行測試與風險	H2_poc_pilot
48	模型營運 → 資料漂移與監控	H15_data_drift
49	系統開發與測試 → 自動化整合測試	B5_nclc_governance
50	AI 倫理與風險治理 → 偏差緩解策略	H5_genai_risks / H11_bias_fairness

114 S2（50 題）

題號	測驗大類（題目原標）	對應體系節點
1	No-Code/Low-Code 平台 → Model-Driven Development	B1_nclc_definition
2	AI 倫理與風險治理 → 隱私計算（聯邦學習）	H5_genai_risks / H9_he_fl_zkp
3	系統開發與測試 → 自動化整合測試	B5_nclc_governance
4	Prompt Engineering → 進階提示策略	D1_prompt_engineering
5	Prompt Engineering → 自動提示工程 APE	D1_prompt_engineering
6	No-Code/Low-Code 平台 → 與生成式 AI 整合	A1_genai_definition / A2_disc_vs_gen / B1_nclc_definition / B6_nclc_with_genai
7	LLM 應用架構 → Model Context Protocol	A3_llm_basics / F5_mcp
8	Agentic AI → Agent-to-Agent 通訊	G1_ai_agent_basics / G5_a2a_protocol
9	Prompt Engineering → Context Engineering	D1_prompt_engineering / D6_context_engineering
10	AI 倫理與風險治理 → 幻覺與上下文矛盾	H5_genai_risks / H6_hallucination
11	Agentic AI → 規劃與搜尋	G1_ai_agent_basics
12	系統部署 → 本地部署優勢	H13_deployment_strategy / H14_high_availability
13	AI 開發工具 → AI Coding 助手	C2_ai_coding_assistants
14	Agentic AI → 工具能力組合	F6_rag_vs_finetuning / G1_ai_agent_basics
15	Prompt Engineering → 風格控制	D1_prompt_engineering / D7_persona_style_control
16	Agentic AI → 多代理系統設計	G1_ai_agent_basics / G4_multi_agent
17	LLM 應用架構 → Fine-tuning 與 RAG 組合	A3_llm_basics / E1_finetuning_basics / F1_rag_basics / F6_rag_vs_finetuning
18	RAG → 檢索品質管理	F1_rag_basics
19	AI 系統優化 → Pipeline 除錯	G1_ai_agent_basics
20	AI 倫理與風險治理 → 模型選型風險	H5_genai_risks
21	AI 系統優化 → 多階段 Pipeline 改進	G1_ai_agent_basics
22	生成式 AI 應用 → 內容多樣性與訓練語料	A1_genai_definition / A2_disc_vs_gen / C1_genai_tools
23	Prompt Engineering → Zero-shot Prompting	D1_prompt_engineering / D2_zero_few_shot
24	AI 倫理與風險治理 → 部署策略	H5_genai_risks / H13_deployment_strategy
25	生成式 AI 應用 → 跨模態（Image Captioning）	A1_genai_definition / A2_disc_vs_gen / A7_clip_multimodal / C1_genai_tools
26	生成式模型應用 → 生成參數調整	A2_disc_vs_gen
27	生成式 AI 應用 → 會議摘要	A1_genai_definition / A2_disc_vs_gen / C1_genai_tools / C6_industry_application
28	Prompt Engineering → Few-shot Prompting	D1_prompt_engineering / D2_zero_few_shot
29	RAG → 即時資料整合	C6_industry_application / F1_rag_basics
30	AI 專案管理 → 導入流程	H1_genai_adoption_evaluation
31	AI 倫理與風險治理 → 個資保護	H5_genai_risks / H8_privacy_data_min
32	RAG → 跨國知識庫	F1_rag_basics
33	No-Code/Low-Code 平台 → MLOps 應用	B1_nclc_definition
34	AI 倫理與風險治理 → 醫療 AI	H5_genai_risks
35	系統效能與部署 → 效能指標	H14_high_availability
36	AI 倫理與風險治理 → Prompt Injection 防禦	H5_genai_risks / H7_prompt_injection
37	模型營運 → 資料漂移與監控	H15_data_drift
38	AI 倫理與風險治理 → 演算法公平性	H5_genai_risks / H11_bias_fairness
39	Prompt Engineering → CoT vs ToT	D1_prompt_engineering / D3_chain_of_thought / D4_tree_of_thoughts
40	Prompt Engineering → Graph Prompting	D1_prompt_engineering / D5_graph_prompting
41	Prompt Engineering → Few-shot Prompting	D1_prompt_engineering / D2_zero_few_shot
42	模型優化 → 知識蒸餾	E4_knowledge_distillation
43	LLM 基礎 → Scaling Laws	A3_llm_basics
44	LLM 應用架構 → MCP vs RAG	A3_llm_basics / F1_rag_basics / F5_mcp
45	LLM 評測 → Benchmark 認識	A3_llm_basics
46	AI 倫理與風險治理 → Guardrails	H5_genai_risks
47	RAG → Chunking 與向量檢索	F1_rag_basics / F2_chunking
48	RAG → 多向量檢索	F1_rag_basics
49	Agentic AI → Solution Graph	G1_ai_agent_basics / G3_solution_graph
50	生成式模型架構 → 語言建模任務類型	A2_disc_vs_gen

---

二、依節點查題號（高頻 → 低頻）

A. 生成式 AI 基礎與架構

• 🔥 A2_disc_vs_gen 鑑別式 AI vs 生成式 AI ★★★★★（命中 10 題）
• 出處：115 S2#5、115 S2#20、115 S2#23、115 S2#35、114 S2#6、114 S2#22、114 S2#25、114 S2#26、114 S2#27、114 S2#50
• 🔥 A3_llm_basics 大型語言模型（LLM）基礎 ★★★★★（命中 8 題）
• 出處：115 S2#12、115 S2#33、115 S2#37、114 S2#7、114 S2#17、114 S2#43、114 S2#44、114 S2#45
• 🔥 A1_genai_definition 生成式 AI 基本概念與核心技術 ★★★★★（命中 5 題）
• 出處：115 S2#23、114 S2#6、114 S2#22、114 S2#25、114 S2#27
• ⭐ A4_transformer Transformer 與自注意力機制 ★★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#5、115 S2#35
• ⭐ A7_clip_multimodal CLIP 與多模態（Multimodal） ★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#20、114 S2#25
• A5_encoder_decoder Encoder-Decoder vs Decoder-only ★★★★（命中 1 題）
• 出處：115 S2#35
• A6_gan_vae_diffusion 生成模型三大家族（GAN／VAE／Diffusion） ★★★★★（命中 0 題）
• 出處：無

B. No-Code / Low-Code

• 🔥 B1_nclc_definition No-Code / Low-Code 平台定義與比較 ★★★★★（命中 10 題）
• 出處：115 S2#3、115 S2#7、115 S2#11、115 S2#29、115 S2#32、115 S2#33、115 S2#34、114 S2#1、114 S2#6、114 S2#33
• ⭐ B5_nclc_governance No-Code/Low-Code 治理與風險 ★★★★★（命中 4 題）
• 出處：115 S2#7、115 S2#34、115 S2#49、114 S2#3
• B6_nclc_with_genai No-Code/Low-Code 結合生成式 AI ★★★★★（命中 1 題）
• 出處：114 S2#6
• B7_automl 自動化機器學習（AutoML） ★★★★（命中 1 題）
• 出處：115 S2#11
• B2_citizen_developer 公民開發者（Citizen Developer） ★★★（命中 0 題）
• 出處：無
• B3_nclc_advantages No-Code/Low-Code 優勢 ★★★★（命中 0 題）
• 出處：無
• B4_nclc_limitations No-Code/Low-Code 限制 ★★★★（命中 0 題）
• 出處：無

C. 生成式 AI 應用領域與工具

• ⭐ C1_genai_tools 常見生成式 AI 工具與基本操作 ★★★★★（命中 3 題）
• 出處：114 S2#22、114 S2#25、114 S2#27
• ⭐ C2_ai_coding_assistants AI 程式碼輔助工具運作原理 ★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#18、114 S2#13
• ⭐ C6_industry_application 生成式 AI 各領域應用 ★★★★（命中 2 題）
• 出處：114 S2#27、114 S2#29
• C3_vibe_coding Vibe Coding 與品質管理 ★★★★（命中 1 題）
• 出處：115 S2#19
• C4_n8n_workflow 工作流程自動化（n8n） ★★★★（命中 1 題）
• 出處：115 S2#27
• C5_realtime_models 即時互動模型（GPT-Realtime） ★★★（命中 1 題）
• 出處：115 S2#20

D. Prompt Engineering

• 🔥 D1_prompt_engineering Prompt Engineering 概念 ★★★★★（命中 14 題）
• 出處：115 S2#9、115 S2#14、115 S2#36、115 S2#37、115 S2#45、114 S2#4、114 S2#5、114 S2#9、114 S2#15、114 S2#23、114 S2#28、114 S2#39、114 S2#40、114 S2#41
• 🔥 D2_zero_few_shot Zero-shot / Few-shot Prompting ★★★★★（命中 5 題）
• 出處：115 S2#9、115 S2#30、114 S2#23、114 S2#28、114 S2#41
• ⭐ D3_chain_of_thought Chain-of-Thought（CoT）思維鏈 ★★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#45、114 S2#39
• ⭐ D6_context_engineering Context Engineering 上下文工程 ★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#14、114 S2#9
• D4_tree_of_thoughts Tree of Thoughts（ToT）思維樹 ★★★★（命中 1 題）
• 出處：114 S2#39
• D5_graph_prompting Graph Prompting 圖提示 ★★★★（命中 1 題）
• 出處：114 S2#40
• D7_persona_style_control 風格與角色控制（Persona / Style） ★★★★（命中 1 題）
• 出處：114 S2#15

E. 微調與訓練策略

• ⭐ E1_finetuning_basics Fine-tuning 微調基礎 ★★★★★（命中 3 題）
• 出處：115 S2#2、115 S2#40、114 S2#17
• ⭐ E4_knowledge_distillation 知識蒸餾（Knowledge Distillation） ★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#10、114 S2#42
• E2_peft_lora PEFT 與 LoRA ★★★★★（命中 1 題）
• 出處：115 S2#2
• E3_rft_rlhf RFT / RLHF（強化微調與人類回饋） ★★★★（命中 1 題）
• 出處：115 S2#40
• E5_quantization 模型量化（Quantization） ★★★（命中 0 題）
• 出處：無

F. RAG 與知識整合

• 🔥 F1_rag_basics RAG（Retrieval-Augmented Generation） ★★★★★（命中 12 題）
• 出處：115 S2#12、115 S2#13、115 S2#26、115 S2#31、115 S2#37、114 S2#17、114 S2#18、114 S2#29、114 S2#32、114 S2#44、114 S2#47、114 S2#48
• ⭐ F5_mcp Model Context Protocol（MCP） ★★★★（命中 3 題）
• 出處：115 S2#12、114 S2#7、114 S2#44
• ⭐ F6_rag_vs_finetuning RAG vs Fine-tuning 選型 ★★★★（命中 3 題）
• 出處：115 S2#37、114 S2#14、114 S2#17
• ⭐ F2_chunking Chunking 文本切分 ★★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#13、114 S2#47
• F3_vector_db 向量資料庫與檢索 ★★★★（命中 0 題）
• 出處：無
• F4_hybrid_search 混合檢索（Hybrid Search） ★★★（命中 0 題）
• 出處：無

G. Agentic AI

• 🔥 G1_ai_agent_basics AI Agent 基本概念 ★★★★★（命中 11 題）
• 出處：115 S2#15、115 S2#16、115 S2#21、115 S2#44、114 S2#8、114 S2#11、114 S2#14、114 S2#16、114 S2#19、114 S2#21、114 S2#49
• ⭐ G3_solution_graph Solution Graph 解決方案圖譜 ★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#16、114 S2#49
• G2_context_aware_agent 情境感知代理（Context-aware Agent） ★★★★（命中 1 題）
• 出處：115 S2#15
• G4_multi_agent 多代理系統（Multi-Agent） ★★★（命中 1 題）
• 出處：114 S2#16
• G5_a2a_protocol Agent-to-Agent（A2A）通訊 ★★★（命中 1 題）
• 出處：114 S2#8
• G6_agentkit OpenAI AgentKit ★★★（命中 0 題）
• 出處：無

H. 導入評估與風險管理

• 🔥 H5_genai_risks 生成式 AI 風險類型 ★★★★★（命中 17 題）
• 出處：115 S2#1、115 S2#6、115 S2#22、115 S2#39、115 S2#41、115 S2#42、115 S2#46、115 S2#50、114 S2#2、114 S2#10、114 S2#20、114 S2#24、114 S2#31、114 S2#34、114 S2#36、114 S2#38、114 S2#46
• 🔥 H14_high_availability 高可用部署架構 ★★★（命中 6 題）
• 出處：115 S2#4、115 S2#8、115 S2#17、115 S2#43、114 S2#12、114 S2#35
• ⭐ H11_bias_fairness 偏差檢測與緩解（Bias Detection / Mitigation） ★★★★（命中 4 題）
• 出處：115 S2#1、115 S2#41、115 S2#50、114 S2#38
• ⭐ H13_deployment_strategy 部署策略（私有化 vs 雲端 API） ★★★★（命中 4 題）
• 出處：115 S2#43、115 S2#46、114 S2#12、114 S2#24
• ⭐ H3_tco_roi TCO（總體擁有成本）與 ROI ★★★★★（命中 3 題）
• 出處：115 S2#24、115 S2#25、115 S2#28
• ⭐ H1_genai_adoption_evaluation 生成式 AI 導入評估框架 ★★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#38、114 S2#30
• ⭐ H2_poc_pilot PoC 概念驗證與漸進部署 ★★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#38、115 S2#47
• ⭐ H8_privacy_data_min 資料最小化與去識別化 ★★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#39、114 S2#31
• ⭐ H10_provenance_watermark AI 內容溯源（C2PA / SynthID / 浮水印） ★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#6、115 S2#22
• ⭐ H15_data_drift Data Drift / Concept Drift 監控 ★★★★（命中 2 題）
• 出處：115 S2#48、114 S2#37
• H4_token_economics Token Economics ★★★★（命中 1 題）
• 出處：115 S2#28
• H6_hallucination 幻覺（Hallucination） ★★★★（命中 1 題）
• 出處：114 S2#10
• H7_prompt_injection Prompt Injection 提示注入攻擊 ★★★★（命中 1 題）
• 出處：114 S2#36
• H9_he_fl_zkp 隱私計算（HE / FL / ZKP / DP） ★★★★（命中 1 題）
• 出處：114 S2#2
• H12_eu_ai_act EU AI Act 風險分級 ★★★★（命中 1 題）
• 出處：115 S2#46

---

三、出題頻次 Top 10（必懂！）

排名	節點	題數
1	H5_genai_risks 生成式 AI 風險類型	17
2	D1_prompt_engineering Prompt Engineering 概念	14
3	F1_rag_basics RAG（Retrieval-Augmented Generation）	12
4	G1_ai_agent_basics AI Agent 基本概念	11
5	B1_nclc_definition No-Code / Low-Code 平台定義與比較	10
6	A2_disc_vs_gen 鑑別式 AI vs 生成式 AI	10
7	A3_llm_basics 大型語言模型（LLM）基礎	8
8	H14_high_availability 高可用部署架構	6
9	D2_zero_few_shot Zero-shot / Few-shot Prompting	5
10	A1_genai_definition 生成式 AI 基本概念與核心技術	5