IPAS Python 題型｜AI應用規劃師 中級 科目3｜37,40,41,46,47,48題講解 | 加密技術、NumPy運算、PCA與模型評估

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📝 影片簡介 延續上次的解題，這次我們深入探討 114 年第二次 iPAS AI 應用規劃師考試中，考生最容易混淆的進階題型！ 本集重點涵蓋：跨銀行風控的加密技術組合（同態加密與 TLS 協定）、NumPy 線性代數的常見陷阱、蒙地卡羅機率計算、PCA 降噪的參數設定，以及 KNN 交叉驗證與資料標準化的正確觀念。 透過詳細的觀念拆解，幫你釐清考試中的「魔鬼細節」。 📌 章節時間軸 (Timecodes) 00:00 開場與題號預告 00:17 Q37 跨銀行風控：同態加密與傳輸安全 01:00 TLS/SSL 協定三要素 (非對稱/對稱/雜湊) 01:32 資安觀念：重放攻擊 (Replay Attack) 04:15 補充觀念：信任錨點 (Trust Anchor) 04:42 憑證撤銷機制：CRL 與 OCSP Stapling 06:00 Q40 NumPy 線性代數陷阱 (反矩陣 vs 行列式) 07:41 Q41 蒙地卡羅方法與條件機率計算 08:13 Q46 PCA 降噪程式碼除錯 (n_components 關鍵參數) 09:10 Q47 KNN 交叉驗證指標 (Accuracy vs F1) 10:27 Q48 資料標準化 (Standardization) 的正確觀念 💡 重點筆記 加密技術整合：要在不解密的情況下訓練模型，必須使用「同態加密」；傳輸過程防篡改與重放攻擊，則需依賴標準的 TLS/SSL (非對稱+對稱+雜湊) 。 NumPy 陷阱：np.linalg.inv 是反矩陣，不是行列式；* 是元素相乘，np.dot 才是矩陣點積 。 PCA 降噪：使用 PCA 去除雜訊時，務必指定 n_components 保留主要成分，否則無法達到降噪效果 。 Scikit-learn 評估：題目若要求「準確率」，scoring 參數必須設為 accuracy，多類別分類若用 f1-score 需設定 average 參數 。 標準化 (Standardization)：將資料轉換為平均值 0、標準差 1 的分佈，並非壓縮在 0 到 1 之間 (那是 Min-Max) 。 🏷️ 相關標籤 #iPAS #AI應用規劃師 #114年考題 #機器學習 #Python #NumPy #資安 #同態加密 #PCA #資料科學 #考題解析