人工智能基本概念选择题和判断题(人工智能基本概念选择题和判断题的区别)

人工智能 38
今天给各位分享人工智能基本概念选择题和判断题的知识,其中也会对人工智能基本概念选择题和判断题的区别进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!本文目录一览: 1、人工智能hcia认证考什么题

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人工智能hcia认证考什么题

人工智能HCIA认证需要参加一门考试,并通过考试,才能获取人工智能HCIA证书。

HCIA-AI

考试代码:

H13-311

考试类型:

笔试

试卷题型:单选、多选、判断

考试时长:

90min

及格分/总分:

600/1000

考试费用:

200USD

考试语言:中文

HCIA参加笔试考试,华为认证的笔试考试由全球认证考试服务机构Pearson VUE代理,为考生提供良好的考试解决方案,通过计算机化的考试模式,对涉及到实际应用的ICT学科的相关知识、能力和技巧进行评估。

智汇云校VUE考试中心考试环境图

在规定的时间、保密的环境中进行。考试时间一般为90分钟;根据考试科目,试题数量不等,一般为50—70题;题型为单选、多选、判断题。

注意:答题必须按顺序进行,选择下一题后将不能回到已经做过的试题做修改。

HCIA-AI考试内容

HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为升腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。

1. [多选题] 目前对人工智能的发展所持有的观点有( )。

1、ACD

2、对。通用人工智能还只是一种畅想,不是主流人工智能,实现还有很大的距离。

判断题 人工智能技术的应用

人工智能的智能范畴一般包括人的智能行为,如图像和声音识别、学习、计划、决策、解决问题、自然语言理解等;也可指人的内部认知反映功能和过程,如知觉、记忆、思维等.

所以是对的.

人工智能的概念?

人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类,虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力,但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。

人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作,所以人工智能是以人类的结构来设计开发的,人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起,比如域名,许多相关的top域名已经被注册。

人工智能基础

偷个懒,直接贴上目录的思维导图。

1950 年,艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence) 中提出了著名的图灵测试 (Turing test)

1956年,美国的达特茅斯学院讨论会。 这次会议提出:

这次会议为这个致力于通过机器来模拟人类智能的新领域定下了名 字一一 人工智能 ( Artificial Intelligence, AI) , 从而正式宜告了人工智能作为 一门学科的诞生。

麻省理工学院的约瑟夫· 维森鲍姆 (Joseph Weizen-haum) 教授在 1964 年到 1966 年间建立了世界上第一个自然语言对话程序 ELIZA。 ELIZA 通过简单的模式匹配和对话规则与人聊天。

进人80年代 , 由千专家系统(expert system)和人工神经网络(artific1al neural

专家系统是一种基于一组特定规则来回答特定领域问题的程序系统 。

与此同时 . 人工神经网络的研究也取得了重要进展 。

反向传播算法(backpropagation)可以在神经网络的隐藏层中学习到对输入 数据的有效表达 。从此 , 反向传播算法被广泛用于人工神经网络的训练。

在新一 次人工智能浪潮兴起的同时, 日本通商产业省在1982年雄心勃勃地开始 了旨在建造 “ 第五代计笢机" 的大型研究计划。

经过了10年研发 , 耗费了500亿日元 , 这个项目末能达成预期的目标。 到了80年代后期 , 产业界对专家系统的巨大投入 和过高期望开始显现出负面的 效果。 人们发现这类系统开发与维护的成本高昂 , 而商业价值有限。在矢望情绪的影

响下 , 对人工智能的投入被大幅度削减 , 人工智能的发展再度步入冬天 。

进入了 21 世纪

2012年一次全球范围的图像识别算法竞赛ILSVRC (也称为ImageNet挑战赛)。

多伦多大学开发的一个多层神经网络 Alex Net取得了冠军, 并大幅度超越了使用传统 "一各学习算法的第二名。

这次比赛的成果在人工智能学界引起了广泛的震动。

从此,多层神经网络为基础的深度学习被推广到多个应用领域, 在语音识别、图像分析、 视频埋解等诸多领域取得成功。

2016年,谷歌 (Google) 通过深度学习训练的阿尔法(AlphaGo) 4 : 1 战胜了曾经的围棋世界冠军李世乭(石)。

它的改进版更在2017年战胜了当时世界排名第一的中国棋手柯洁。

人工智能涉及很广,涵盖了感知、学习、推理与决策等方面的能力 。从实际 应用的角度说,人工智能最核心的能力就是根据给定的输人做出判断或预测 。 比如 :

当代的人工智能普 遍通过学习 (learning) 来获得进行预测和判断的能力。 这样的方法被称为 机器学习 ( machine learning) , 它已经成为入工智能的主流方法 。

感知器 (perceplron) 是一种训练线性分类器的算法。

支持向量机 (support vector machine, SVM) 是在特征空间上分类间隔最大的分类 ,与感知器一样,是对两个类别进行分类。

一个深度神经网络通常由多个顺序连接的层 (layer) 组成。 第一层一般以图像为输入 , 通过特定的运算从图像中提取特征。 接下来每一层以前一层提取出的特征榆 人,对其进行特定形式的变换 , 便可以得到更复杂一些的特征。 这种层次化的特征提 取过程可以累加,赋予神经网络强大的特征提取能力。经过很多层的变换之后 , 神经 网络就可以将原始图像变换为高层次的抽象的特征 。

当一个深度神经网络以卷积层为主体时 , 我们也称之为卷积神经网络 (convolutional neural network) 。

参考:《人工智能基础(高中版)》

人工智能主要指的是什么?

人工智能就是用计算机来模拟人的智能,因此又叫做机器智能。

人工智能带来的技术,使人类不仅具有更强的改造世界的能力,而更重要的是掌握了应当改造成什么样世界的能力。它将把人从日常繁琐的脑力劳动中解放出来,让他们去从事科学、艺术等高创造性的脑力劳动。计算机要模拟的人类智能。智能主要指的是:对周围环境的感知和识别、推理、学习和联想的能力。通过对这些能力的模仿,人们已经在模式识别与视觉、专家系统与知识工程、智能控制与智能管理、自然语言理解与机器翻译、自动推理与定理证明、机器学习、博奕、智能机器人、计算机辅助设计、计算机辅助教学……等一系列分支,不仅在学术研究与理论方法上取得了重要的进展,而且在技术开发与实际应用上获得了许多成果,产生了广泛的社会经济效益。

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