iPAS AI 應用規劃師中級 115 年第一次 科一 第 23 題 詳解

115 年第一次 科一 人工智慧技術應用與規劃

某製造業公司計劃將AI導入生產線瑕疵檢測流程，目前瑕疵樣本約800張（含各類瑕疵類型）、正常樣本約15,000張，現有IT基礎設施為地端伺服器且無GPU，且生產線環境需於地端即時完成推論，檢測需求為每片零件須在100毫秒內完成檢測，且預算為中等、無法於短期內大規模採購硬體。工程師正在規劃第一階段的AI導入方案，請問下列哪一種規劃最為合適？

1. A從零訓練一個大型CNN模型，並採購高階GPU伺服器以滿足推論速度需求

   從零訓練大型模型且採購高階 GPU，違反樣本少與預算中等的限制。

2. B採用預訓練模型進行Transfer Learning，針對瑕疵樣本進行Fine-tuning，並使用模型量化（Quantization）或蒸餾（Distillation）技術壓縮模型以符合延遲需求，部署於地端（正確答案）

   遷移學習補樣本不足，量化或蒸餾壓縮滿足地端延遲，正確。

3. C因樣本數不足，建議先暫緩AI導入，待蒐集至少10萬筆瑕疵樣本後再啟動專案

   以樣本不足為由暫緩，忽略遷移學習本就為小樣本而生。

4. D將所有影像上傳至雲端，使用第三方AutoML平台自動訓練並部署，以節省開發時間

   上雲推論違反地端即時與資安需求，延遲也不可控。