人工智慧概述練習三

請準時完成！

Q1:班级

填空1

Q2:学号

填空1

Q3:姓名

填空1

Q4:1、構建一個簡單的人工智能系統，完成分類任務，稱為：

分類器

感知器

訓練器

特征識別器

Q5:2、分類器根據什麼進行預測 ?

輸入的特征

計算機視覺

比較相同的特征

否決定的結果

Q6:3、一個好的分類器很大程度上決定於：

選取特征的差異性

選取特征的共同性

輸入資料的圖像質量

預測量的真實值

Q7:4、為了實現 “特征” 的算法，我們利用了數學中的哪種計算方法 ?

向量

幾何

勾股定理

最小公因數法

Q8:5、在人工智能中，分類器就是一個特征向量到______的函數

預測類別

確定結果

組成可變的一元二次

訓練器

Q9:6、用觀察和嘗試來畫出分類直線基本上是不可能和沒效率的，為什麼?

特征點的位置分佈非常複雜

計算太複雜

特征點太相似

數據更新得太快

Q10:7、人工智能系統的學習稱為：

訓練 training

測試 testing

應用 application

標注 annotation

Q11:8、人工地給數據標上真實類別的過程，稱為：

標注 annotation

應用 application

分類 classification

訓練 training

Q12:9、數據標注的好壞會直接影響

訓練後人工智能系統的好壞

測試時的準確度

系統運行的速度

人工智能的圖靈值

Q13:10、要區分香港硬幣1元和澳門硬幣1元，輸入的特征較合理的為：

直徑和重量

顏色和圖案

形狀和氣味

它們沒有特征差別，不能用人工智能判斷

人工智慧概述練習三

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