东华大学2020-2021学年人工智能导论期末试题及解析
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更新于2024-08-04
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本资源是一份东华大学2020~2021学年第一学期人工智能导论A卷的期末试题,主要针对人工智能的基础理论和概念进行考察。课程涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、神经网络等多个关键领域。
1. 选择题部分:
- 题目涉及了人工智能的基本划分,如区分机器学习(包括有监督学习、无监督学习和强化学习)与数值分析的关系,以及逻辑回归、支持向量机、神经网络的区别。
- 对线性回归和SoftMax回归的适用场景进行了辨析,强调了逻辑回归的局限性。
- 讨论了神经网络的特点,包括其在非线性分类问题中的优势、梯度计算方法,以及不同框架(如Tensorflow和Pytorch)的差异。
- 计算两个二维数据点之间的欧式距离,考察数学基础在AI中的应用。
- 解释了卷积神经网络(CNN)中的关键概念,如不使用填充(padding)、步长、卷积核大小、1x1卷积的作用以及padding如何保持输出特征尺寸不变。
- 深度学习部分的题目中,分析了残差网络对抗梯度消失的解决方案,汇聚层的功能,以及Padding的作用。
这份试卷旨在测试学生对于人工智能基础知识的理解,涵盖了理论知识和实际应用的结合,对于学习者来说,理解和掌握这些知识点至关重要,如机器学习的不同类型、神经网络的结构和优化算法、深度学习中的核心组件等。通过解答这些问题,学生可以巩固对人工智能核心技术的理解,并评估自己的学习成果。
2022-06-02 上传
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2022-06-15 上传
2022-05-29 上传
2021-10-13 上传
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2021-10-02 上传
2022-07-14 上传
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