人工智能与信息社会考试重点解析
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更新于2024-07-03
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"人工智能与信息社会考试答案.pdf"是一份关于人工智能与信息社会课程的考试答案,涵盖了多项选择题,涉及人工智能领域的多个知识点,包括个人语音助手、围棋比赛中的AI胜利、强化学习概念、搜索算法的剪枝技术、数据集的使用、决策树的理解、图像识别数据集的规模、人机交互方式、强化学习策略以及回报值的特性等。
1. Cortana是由微软公司推出的个人语音助手,与苹果的Siri、亚马逊的Alexa和阿里巴巴的天猫精灵等竞争。
2. 2016年3月,谷歌DeepMind公司的AlphaGo在韩国首尔击败了人类围棋冠军李世石,这是人工智能在棋类游戏中的重大突破。
3. 强化学习中,探索(Exploration)是为了发现未知的动作可能带来的效果,以便更新Q值并优化策略。
4. 图中的剪枝过程被称作Alpha剪枝,这是在搜索算法中减少计算量的一种方法。
5. MNIST数据集是手写数字识别的经典数据集,包含训练集和测试集,通常用于机器学习和深度学习的初步实验,测试集包含约10000个样本和标签。
6. 在minimax算法决策树中,估值为7的结点被称为MAX结点,因为它代表了最大可能的期望结果。
7. ImageNet数据集是一个大型图像识别数据集,包含超过1400万张图片,广泛用于深度学习模型的训练和验证。
8. AI时代的主流人机交互方式是语音结合视觉,例如智能助手和智能家居设备。
9. ε-greedy策略中,ε的值越大,采取随机动作的概率越大,而采取Q函数值最大动作的概率越小。
10. 强化学习的回报值具有滞后性,即它是在动作执行后的一段时间内才能得到的反馈,这与监督学习中的即时反馈不同。
11. 相较于其他早期的面部识别技术,深度学习在人脸识别上有着显著的提升,利用神经网络可以学习更复杂的特征,提高识别的准确性和鲁棒性。
这些题目和答案展示了人工智能领域的一些基础概念和技术,包括自然语言处理、机器学习、强化学习、图像识别以及人机交互等方面的知识。
2023-10-01 上传
2023-11-25 上传
2023-09-10 上传
2023-10-14 上传
2023-07-29 上传
2023-10-16 上传
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2023-08-16 上传
2023-05-24 上传
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