人工智能 HCIA 考试重点:Python、神经网络与华为云服务
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这份文档是关于华为HCIA AI认证考试(H13-311)的练习题目,涵盖了人工智能基础知识,特别是与Python编程、神经网络、深度学习、矩阵运算、线性代数以及华为云EI服务相关的知识。
1. Python程序的构成:题目指出Python程序由模块(A)、模块包含语句(B)、语句包含表达式(C),而表达式则建立和处理对象(D)。这强调了Python程序的基本结构和组成元素。
2. 权重共享的神经网络结构:卷积神经网络(A)和循环神经网络(B)是会发生权重共享的网络结构,这有助于减少模型参数,提高效率和泛化能力。
3. 华为云服务:华为于2013年(B)开始以云服务方式提供服务,与合作伙伴共同提供更丰富的人工智能实践。
4. TensorFlow的多TPU支持:TensorFlow确实支持多TPU(张量处理单元)集群计算,允许大规模并行计算(A)。
5. 深度前馈网络(深度前锁网络可能是笔误):这是一种神经网络类型(A),通常有多个隐藏层,而不是只有一个(B),其unit数量可能非常多(C),用于处理非线性问题而非线性问题(D)。
6. Python元组:元组不可变(A),与列表用方括号不同,元组用小括号表示(B),创建元组时,即使只有一个元素也需要加逗号(D)。
7. 矩阵转置的性质:矩阵的转置再转置仍为原矩阵(A),两个矩阵相加的转置等于它们转置的和(B),标量乘以矩阵的转置等于该标量乘以矩阵的转置(C),但矩阵乘法的转置并不等于转置后矩阵的乘积(D)。
8. 深度学习与机器学习:深度学习是机器学习的一个分支,包括监督、无监督和半监督等学习方法,因此深度学习并非没有非监督类算法(B)。
9. 线性代数的核心内容:线性变换(B)、矩阵理论(C)和向量空间(D)是线性代数的关键概念,而概率论(A)属于概率统计领域。
10. Python数学运算函数:Python中的math和cmath模块提供了许多数学运算函数(A)。
11. 行列式的行数和列数:行列式必须是方阵,即行数等于列数(B)。
12. 华为云EI企业智能服务:包括EI视觉认知(A)、EI语音语义(C)和EI行业场景(D),不包含EI网络游戏(B)。
13. Python语言的引号:Python可以使用单引号(A)、双引号(B)和三引号(C)来定义字符串,没有四引号(D)。
14. TensorFlow的背景:TensorFlow并非谷歌的第一代专有机器学习系统(B),它是在第二代系统DistBelief之后推出的开放源代码框架。
15. TensorFlow的核心概念:包括计算图(B)和张量(D),而非网格(A)和点积(C)。
16. 文档中可能还包含其他题目和答案,但由于篇幅限制,这里只解析了部分题目。这份资料对准备华为HCIA AI认证考试的学习者来说非常有价值,能帮助他们了解和复习考试可能涵盖的主题。
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