人工智能训练师（三级）理论考试题库.pptx

人工智能训练师（三级）理论考试题库by文库LJ佬2024-07-02

CONTENTS人工智能概述机器学习算法深度学习原理自然语言处理强化学习应用面向智能系统的伦理与法律

01人工智能概述

人工智能概述人工智能发展史：

从图灵测试到深度学习。

人工智能发展史图灵测试:

创立者、原理及应用领域。深度学习:

神经网络、前馈传播、反向传播算法介绍。强化学习:

强化学习原理、应用场景与挑战。误差反向传播:

梯度下降算法、反向传播原理及优化方法。人工智能伦理:

机器道德、隐私保护、社会责任。

02机器学习算法

机器学习算法监督学习：

分类与回归算法。

非监督学习：

聚类与降维算法。

K-最近邻算法:

原理、应用场景、优缺点。支持向量机:

核函数、间隔最大化、实际应用。决策树:

基本概念、信息增益、剪枝算法。线性回归:

最小二乘法、梯度下降、正则化。集成学习:

Bagging、Boosting、随机森林介绍。

非监督学习K均值聚类:

聚类原理、算法流程、评估指标。

PCA降维:

特征提取、协方差矩阵、主成分分析。

DBSCAN聚类:

密度聚类原理、优缺点及应用领域。

SVD分解:

矩阵分解、奇异值分解算法详解。

Apriori算法:

关联规则挖掘、频繁项集、最小支持度。

03深度学习原理

深度学习原理深度学习原理深度学习优化：

梯度优化与参数初始化。神经网络基础：

感知机到深度神经网络。

多层感知机:

前馈网络、激活函数、反向传播算法。

卷积神经网络:

卷积层、池化层、卷积核尺寸。

循环神经网络:

长短期记忆网络、门控循环单元。

自编码器:

原理、损失函数、稀疏自编码器。

生成对抗网络:

生成器与判别器、对抗损失函数、应用案例。

深度学习优化梯度消失与爆炸:

激活函数选择、批量归一化、残差连接。

学习率优化:

学习率调整策略、自适应学习率方法。

正则化方法:

L1和L2正则化、Dropout技术、数据增强技巧。

初始化方法:

随机初始化、Xavier初始化、He初始化。

卷积神经网络优化:

批量归一化、残差连接、网络剪枝技术。

04自然语言处理

自然语言处理词向量模型：

Word2Vec与GloVe算法。文本生成与机器翻译：

RNN与Transformer模型。

词向量模型词向量模型Word2Vec:

Skip-gram与CBOW模型、负采样算法。GloVe:

全局向量引导的词嵌入、共现矩阵与优化方法。FastText:

词的子词信息、层次Softmax、skipgram模型。BERT模型:

Transformer编码器、MaskedLM、NextSentencePrediction。文本分类与情感分析:

卷积神经网络、注意力机制、情感分析应用。

文本生成与机器翻译文本生成任务:

循环神经网络生成、序列到序列模型、注意力机制。

机器翻译原理:

编码器-解码器、注意力机制、BeamSearch算法。

文本摘要技术:

抽取式与生成式摘要、RL算法、TextRank方法。

对话系统设计:

Seq2Seq模型、强化学习、对话管理模块。

语音识别技术:

CTC损失函数、语音识别系统架构、声学模型训练。

05强化学习应用

强化学习应用基础算法：

Q学习与蒙特卡洛方法。基础算法：

Q学习与蒙特卡洛方法。

基础算法Q学习:

基本原理、贝尔曼方程、ε贪心策略。蒙特卡洛算法:

蒙特卡洛预测、蒙特卡洛控制、探索-利用策略。策略优化方法:

策略梯度、Actor-Critic算法、深度强化学习。多智能体强化学习:

协同博弈、对策动态、自适应系统。应用领域探索:

游戏对战、自动驾驶、机器人控制。

06面向智能系统的伦理与法律

面向智能系统的伦理与法律伦理概念：

ALI-ML原则与道德挑战。

伦理概念透明度与解释性:

黑盒AI问题、可解释AI模型、AI决策逻辑可追溯性。

公平性与歧视:

数据偏见、特征平衡、公平学习理论。

责任与道德:

伦理指导原则、机器人伦理理论、道德风险防范。

隐私保护:

数据隐私保护、差分隐私、AI伦理法规标准。

技术融入社会:

AI与人类共处、社会影响评估、技术风险应对。

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