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A.線(xiàn)性代數(shù)
B.統(tǒng)計(jì)學(xué)
C.機(jī)率
D.微積分
E.物理學(xué)
A.居家照護(hù)機(jī)器人
B.人臉辨識(shí)
C.自然語(yǔ)言處理
D.語(yǔ)音助理
E.停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌辨識(shí)系統(tǒng)
A.分析與人工智能技術(shù)（analyticsandAItechnology）
B.大數(shù)據(jù)技術(shù)（bigdatatechnology）
C.云技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（cloudandIoTtechnology）
D.專(zhuān)業(yè)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)（domainknowhow）
E.實(shí)際改善（evidence）
A.建構(gòu)因特網(wǎng)階段
B.純軟件將大數(shù)據(jù)做起來(lái)的階段
C.透過(guò)傳感器，收集新的數(shù)據(jù)，創(chuàng)造新的應(yīng)用
D.建構(gòu)云儲(chǔ)存階段
E.做到無(wú)人駕駛、機(jī)器人的自動(dòng)化時(shí)代
最新試題
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的關(guān)系是什么（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性（）？
在深度學(xué)習(xí)模型中，用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是：（）。
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究（）？
在自然語(yǔ)言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類(lèi)、情感分析和實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過(guò)擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？
進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，需要先把標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為（）。
反向傳播算法的主要目的是什么（）？
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于改善實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取的效果（）？
根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項(xiàng)不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。