高級(jí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、媒體計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)和-文庫(kù)吧
2025-07-09 00:47 本頁(yè)面
【正文】 范式的理解，特別是兩種斱法的各自的優(yōu)勢(shì)和不足。 ? 選題 2：人工智能研究已在若干特定的領(lǐng)域取得了引人注目的成功，但是已有的成功大都是局部的、彼此分離的，距離“通用智能”的理想仍有較大差距，請(qǐng)說(shuō)明你對(duì)這種狀況的理解。 ? 選題 3： 請(qǐng)論述機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要任務(wù)，以及針對(duì)各主要任務(wù)的常用模型（及算法），特別請(qǐng)說(shuō)明各模型的背景假設(shè)、適用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)。 ? 選題 4： 說(shuō)明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型（深度玻爾茲曼機(jī)、深度卷積網(wǎng)絡(luò)和深度 Recurrent網(wǎng)絡(luò)等）的基本原理和算法，并試闡述你對(duì)深度學(xué)習(xí)模型引人注目的有效性當(dāng)理解。 Tianjin University 丏業(yè)基礎(chǔ)測(cè)試選題 ? 丏業(yè)基礎(chǔ)課程： 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘 ? 參考教材 ? Duda R O, Hart P E, and Stork D G. Pattern classification. John Wiley amp。 Sons, Inc., 2022. ? Han J and Kamber M. Data Mining: Concepts and Techniques. Elsevier, 2022. ? Hastie T, Tibshirani R and Friedman J. The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction. Springer, 2022. ? Russell S J and Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2022. ? 選題 1：不確定機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)型、問(wèn)題和途徑 ? 選題 2： 大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與斱法 ? 選題 3：機(jī)器學(xué)習(xí)模型選擇的理論與斱法 Tianjin University 丏業(yè)基礎(chǔ)測(cè)試選題 ? 丏業(yè)基礎(chǔ)課程 ： 《 量子計(jì)算與量子信息 》 ? 參考教材 ? A. Nilson and I. Chuang《 Quantum Computation and Quantu
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