题目
A.深度学习
B.人工神经元网络
C.贝叶斯网络
D.类脑人工智能
第3题
A.人工智能>机器学习>深度学习
B.人工智能>深度学习>机器学习
C.机器学习>人工智能>深度学习
D.机器学习>深度学习>人工智能
第4题
A.人工智能>机器学习>深度学习
B.深度学习>人工智能>机器学习
C.深度学习>机器学习>人工智能
D.人工智能>深度学习>机器学习
第6题
A.贝叶斯网络克服了朴素贝叶斯特征之间需要相互独立等不足。
B.贝叶斯网络设计过程中主要是根据领域知识确定贝叶斯网络结构、确定网络参数(条件概率表)。
C.贝叶斯网络变量之间的因果关系和相应的概率部分是人工专家指定,不需要样本训练。
D.贝叶斯网络的参数主要是条件概率表中的概率值,可以使用最大似然估计或贝叶斯估计等方法。
第7题
A.研究人类大脑的结构和智能的起源
B.研究如何用计算机表示人类知识
C.研究如何用计算机来模拟人类智能
D.研究智能学习的机制
第8题
A.基于统计的方法
B.基于深度学习的方法
C.基于字典的方法
D.基于 Chomsky 语言学的方法
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