一、hm壹面人工智能的面试问题及答案?
在人工智能面试中,可能会问到以下问题:
1. 请解释一下机器学习中的监督学习和无监督学习的区别。
答:监督学习是通过给定的输入和输出数据来训练模型,而无监督学习则是在没有标签的情况下从数据中发现模式和结构。
2. 什么是过拟合和欠拟合?如何解决这些问题?
答:过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在新数据上表现不佳;欠拟合是指模型无法捕捉到数据中的复杂关系。解决过拟合可以使用正则化、增加训练数据或减少模型复杂度;解决欠拟合可以增加模型复杂度或改进特征工程。
3. 请解释一下卷积神经网络(CNN)的工作原理。
答:CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据(如图像)的神经网络。它通过卷积层提取图像中的特征,然后通过池化层减小特征图的尺寸。最后,通过全连接层将特征映射到不同的类别。
4. 什么是循环神经网络(RNN)?它在自然语言处理中的应用是什么?
答:RNN是一种具有循环连接的神经网络,可以处理序列数据。在自然语言处理中,RNN可以用于语言模型、机器翻译、情感分析等任务,因为它能够捕捉到序列数据中的上下文信息。
5. 请解释一下生成对抗网络(GAN)的原理。
答:GAN由生成器和判别器组成。生成器试图生成逼真的数据样本,而判别器则试图区分真实数据和生成器生成的数据。通过对抗训练,生成器和判别器相互竞争,最终生成器可以生成更逼真的数据样本。
以上是一些常见的人工智能面试问题及答案,希望对你有帮助!
二、人工智能的历史答案?
一、孕育期
1.1943年 Warren McCulloch和Walter Pitts利用三种资源:基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论,提出了人工神经元模型。
2.1949年Donald Hebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则,即赫布型学习。
3.1950年Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC,使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。
4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。
5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序,可以通过学习达到业余高手的水平,
二、诞生
1956年约翰.麦卡锡(john McCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会,标志着人工智能的诞生。
此后20年,人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。
1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序'逻辑理论家',能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。
2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言,发明了分时技术、提出了'有常识的程序'。
后者被认为是第一个完整的人工智能系统。
3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题,这些有限域称为微观世界,比如积木世界。
这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、
4.1962年Frank Rosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。
5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。
三、第一次低谷(1974-1980)
1. 由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容,导致机器翻译迟迟没有进展。
2.微观世界能求解的问题,放大之后迟迟没有任何进展。
3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题,导致神经网络几乎销声匿迹。
四、第二次兴起(1980-1987):专家系统的流行
1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL,引发了专家系统的研究。
2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转,该程序帮助为新计算机系统配置订单,到1986年为公司节省了4000万美元。
这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。
五、第二次AI寒冬1987-1995
1.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。
2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。
3.1981年日本提出的'第五代计算机',以研制运行Prolog语言的智能计算,始终无法实现。
4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。
六、第三次兴起(1995-现在)
三、人工智能过去现在未来答案?
过去根本没有用,随着科技的发展,现在用得很多,未来就是自动化为止,使用率更高
四、人工智能导论新版课后答案?
1956年正式提出人工智能
20世纪三大科学技术成就
人工智能
原子能技术
空间技术
智能的特征
(1)感知能力
(2)记忆与思维能力(会思考)【逻辑思维】【形象思维】【动物思维】(灵感思维)
(3)学习能力
(4)行为能力(输出能力)
人工智能的定义 :用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能
人工智能研究的内容
1知识表示(将人类的知识表示模型化,形象化) 【通用】
(1)符号表示法 谓词 专家系统
(2)连接机制表示法 神经网络
2 机器感知 (机器视觉,机器听觉)【机器提东西】
3机器思维(提取知识)
4机器学习(通过大数据学习)
5机器行为
人工智能的主要研究领域
1自动定理证明
归结原理 吴方法
2博弈(下棋)
3模式识别
4机器视觉
5自然语言的理解(语言的翻译,语言的理解,小度,小爱)
6智能信息检索
7数据挖掘与知识发现(淘宝推送)
8专家系统(医疗上,由相关zheng)
9自动程序设计
10机器人
11组合优化问题(调度,合理智能交通)
12人工神经网络
13分布式人工智能与多智能体
14智能控制
15智能仿真
16智能教学(售后服务)
17智能管理和智能决策
五、人工智能的发展历史答案?
一、孕育期
1.1943年 Warren McCulloch和Walter Pitts利用三种资源:基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论,提出了人工神经元模型。
2.1949年Donald Hebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则,即赫布型学习。
3.1950年Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC,使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。
4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。
5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序,可以通过学习达到业余高手的水平。
二、诞生
1956年约翰.麦卡锡(john McCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会,标志着人工智能的诞生。
此后20年,人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。
1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序'逻辑理论家',能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。
2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言,发明了分时技术、提出了'有常识的程序'。
后者被认为是第一个完整的人工智能系统。
3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题,这些有限域称为微观世界,比如积木世界。
这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、
4.1962年Frank Rosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。
5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。
三、第一次低谷(1974-1980)
1. 由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容,导致机器翻译迟迟没有进展。
2.微观世界能求解的问题,放大之后迟迟没有任何进展。
3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题,导致神经网络几乎销声匿迹。
四、第二次兴起(1980-1987):专家系统的流行
1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL,引发了专家系统的研究。
2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转,该程序帮助为新计算机系统配置订单,到1986年为公司节省了4000万美元。
这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。
五、第二次AI寒冬1987-1995
1.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。
2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。
3.1981年日本提出的'第五代计算机',以研制运行Prolog语言的智能计算,始终无法实现。
4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。
六、第三次兴起(1995-现在)
六、dnf减刑问题答案?
一、首先,进入游戏,你要保证你的游戏信用分比较高,最近没受什么处罚,另外最近也没有申请过。
二、然后进入游戏后,在电脑的右下角会有TP图标,点击这个腾讯游戏安全中心。
三、在进入的首页中我们点击中间的游戏信用。
四、跳到游戏信用页面之后,点击下面的减少处罚时间即可。
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六、最后,多刷图,多在线,多PK可以提升你的游戏信用星级,万一出现状况可以帮你解燃眉之急。
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七、入团问题及答案?
问题一,共青团是什么组织?
答:中国共产主义青年团是中国先进青年的群众组织,是学习共产主义和中国特色社会主义理论的学校,是党的助手和后备军。年满多少周岁可以加入共青团组织?
答:团章规定,凡年满十四周岁的中国各界先进青年,可以志愿申请加入共青团组织。
八、人工智能内涵和发展历程答案?
简述人工智能的发展史。 人工智能的发展并非一帆风顺它经历了以下几个阶段。 第一阶段:20世纪50年代人工智能从兴起走向冷落。 第二阶段:20世纪60年代末到20世纪70年代专家系统使人工智能研究出现新高潮。 第三阶段:20世纪80年代第5代计算机使人工智能得到了很大发展。 第四阶段:20世纪80年代末神经网络飞速发展。 第五阶段:20世纪90年代人工智能再次出现新的研究高潮。简述人工智能的发展史。人工智能的发展并非一帆风顺,它经历了以下几个阶段。第一阶段:20世纪50年代人工智能从兴起走向冷落。第二阶段:20世纪60年代末到20世纪70年代,专家系统使人工智能研究出现新高潮。第三阶段:20世纪80年代,第5代计算机使人工智能得到了很大发展。第四阶段:20世纪80年代末,神经网络飞速发展。第五阶段:20世纪90年代,人工智能再次出现新的研究高潮。
九、考验人工智能的问题?
人工智能的发展和应用给人们的生活带来了很多便利,但是也有一些问题需要考验人工智能的能力。以下是一些可能的问题:
人工智能能否超越人类?
人工智能是否会取代人类的工作?
人工智能是否会产生自我意识?
人工智能是否能够像人类一样思考和决策?
人工智能是否可以进行自我学习和进化?
人工智能是否可以解决人类无法解决的问题?
人工智能是否会对人类造成威胁?
人工智能是否可以代替人类进行艺术创作、文学创作等创造性活动?
人工智能是否可以代替人类进行情感交流和社交活动?
人工智能是否可以代替人类进行决策和判断,特别是在医疗、金融等领域?
这些问题需要我们深入思考和研究,以更好地了解和应用人工智能技术。同时,我们也需要关注人工智能技术的发展和应用所带来的伦理和社会问题,并采取相应的措施来保障人类的利益和安全。
十、关于人工智能的问题?
1、底层技术基础差
由于我国人工智能产业重应用技术、轻基础理论,底层技术积累薄弱,存在“头重脚轻”的结构不均衡问题,使我国人工智能产业犹如建立在沙滩上的城堡,根基不稳。基层技术积累薄弱使人工智能核心环节受制于人,阻碍人工智能领域重大科技创新,不利于国内企业参与国际竞争。
2、发展氛围显浮躁
人工智能概念虽当前火热,但企业和政府对产业发展理解不透、思考不足,普遍高估并急于兑现人工智能的近期商业价值。产业发展氛围略显浮躁,面临同质化、碎片化风险,这些都可能延长人工智能商业价值的兑现周期,并加剧产业未来发展的周期性波动幅度。
3、专业人才不充足
人工智能是新兴产业,虽然技术和产业发展迅猛,但专业技术人才,以及兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足,限制了产业发展以及与实体经济的深度融合发展。