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12道人工智能领域的题目

时间:2018-01-27 00:38:43      阅读:787      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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12道人工智能领域的题目,答题的过程让大家都get到新姿势了吗?

 

在收到的48个回答中,有两位读者全部答对,真的是非常厉害啦!

今天,就让我们一起回顾一下题目,并看看正确答案的解释吧!

1、人工智能历史上第一个战胜人类的棋类游戏是?

A、国际象棋

B、围棋

C、西洋双陆棋

D、四国军棋

1979年,由Hans Berliner(1929-2017)开发的一个西洋双陆棋程序,以7:1的成绩击败了当时的世界冠军Luigi Villa。创下了计算机第一次在智力游戏中击败冠军级别人类竞争对手的历史。

2、ImageNet的模型中AlexNet的作者中有下列哪个人物?

A、Geoffrey Hinton

B、Yushua Bengio

C、Yann Lecun

D、Andrew Ng

ImageNet大规模视觉识别挑战赛被誉为计算机视觉乃至整个人工智能发展史上的里程碑式的赛事。2012年,Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton创造了一个大型的深度卷积神经网络,也即现在众所周知的AlexNet,赢得了当年的ILSVRC,这是史上第一次有模型在ImageNet 数据集表现如此出色。

3、现在在机器学习中常用的长短时记忆模型(Long Short Term Memory)是在哪一年提出的?

A、2017

B、2007

C、1997

D、1987

LSTM模型于1997由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber两人提出,于2000年被Felix Gers小组优化。长期短期记忆(LSTM)单元是用于递归神经网络(RNN)层的建筑单元。由LSTM单元组成的RNN通常被称为LSTM网络。

4、亚里士多德常说 “自然界选择最短的道路”,这在机器学习中常被称作?

A、奥卡姆剃刀原理

B、没有免费的午餐

C、经验风险最小化原理

D、炼丹原理

奥卡姆剃刀定律又称“奥康的剃刀”,它是由14世纪逻辑学家威廉(William of Occam)提出。这个原理称为“如无必要,勿增实体”,即“简单有效原理”,“切勿浪费较多东西去做,用较少的东西,同样可以做好的事情。” 这个原理最早至少能追溯到亚里士多德的“自然界选择最短的道路”,亚里士多德在相信实验和观测并无必要上走得太远。

5、卷积神经网络起源于哪个任务?

A、图像识别

B、机器翻译

C、个性化推荐

D、语音识别

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。

6、OpenAI设计的人工智能在以下哪个电子游戏中击败了人类顶级玩家?

A、Dota

B、LoL

C、炉石传说

D、守望先锋

2017年8月12日由OpenAI所训练的一款人工智能算法在著名的电子竞技游戏Dota2国际邀请赛The International中,参与了1V1比赛环节,并压倒性的击败了顶级电子竞技选手Dendi。

7、世界上第一位女性程序员的名字是?

A、Anne Hathaway

B、Ada Lovelace

C、Alexandrina Victoria

D、Jane Austen

Ada Lovelace是著名英国诗人拜伦之女,数学家,计算机程序创始人,建立了循环和子程序概念。她不仅是第一个女程序员,而且还是历史上公认的第一个程序员。为了纪念Ada, 微软亚洲研究院成立了Ada Workshop,用以助力心怀科技梦想的女生更好地留在计算机行业,并在不久的将来成为行业领导者。

8、机器学习历史上著名算法SVM,从算法提出到算法标准化,经历了多少年迭代?

A、10年

B、20年

C、30年

D、40年

1963-1993年。在机器学习中,Support Vector Machine(SVM)是基于统计学习理论的一种监督学习模型。最原始的SVM算法于1963年由Vladimir N. Vapnik和Alexey Ya. Chervonenkis发明。1992年,Bernhard E. Boser, Isabelle M. Guyon以及Vladimir N. Vapnik提出了一种非线性分类方法。现行的SVM标准于1993年由Corinna Cortes 和 Vapnik提出。

9、以下机器学习领域的著名人物中哪位获得过图灵奖?

A、Leslie G. Valiant

B、Michael I. Jordan

C、Vladimir Vapnik

C、Robert Schapire

Leslie Gabriel Valiant是一位英国计算机科学家,于2010年获得图灵奖。图灵奖(A.M. Turing Award),由美国计算机协会(ACM)于1966年设立,又叫“A.M. 图灵奖”,专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人。其名称取自计算机科学的先驱、英国科学家艾伦·麦席森·图灵(Alan M. Turing)

10、著名的图像处理ImageNet挑战赛始于哪一年?

A、2009

B、2010

C、2011

D、2012

ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)是一个竞赛,也是计算机视觉乃至整个人工智能发展史上的里程碑,研究团队在给定的数据集上对其算法进行评估,并在多个视觉识别任务中争取更高的准确性。2009年,普林斯顿大学计算机系研究人员在CVPR上首次提出该数据集;2010年,第一届ImageNet挑战赛开始;2017年7月,计算机视觉顶会CVPR 2017同期举行的Workshop——“超越 ILSVRC”(Beyond ImageNet Large Scale Visual Recogition Challenge)宣布IamgeNet大规模视觉识别挑战赛将于 2017 年正式结束,此后将专注于目前尚未解决的问题及以后发展方向。

11、人工智能之父艾伦.图灵在二战时期破解的密码机名称是?

A、Enigma

B、Sigaba

C、Typex

D、Siemens

艾伦·图灵是在二战中帮助英国破解Enigma密码的最大功臣。Enigma是一系列相似的转子机械的统称,它是一个由德国人亚瑟·斯雪比尤斯发明的密码机。Enigma在1920年代早期开始被用于商业,也被一些国家的军队与政府采用过,在这些国家中,最著名的是第二次世界大战时的纳粹德国。

12、AlphaGo Zero比AlphaGo多了以下哪项技术的支持?

A、残差神经网络

B、生成式对抗网络

C、并行计算

D、增强学习

2017年10月19日,谷歌下属公司DeepMind报告新版程序AlphaGo Zero:从空白状态学起,在无任何人类输入的条件下,它能够迅速自学围棋。AlphaGo Zero在DNN网络结构上吸收了最新进展,采用了ResNet网络(深度残差网络)中的Residual结构作为基础模块。ResNet使用的Residual结构比GoogLeNet使用的Inception结构在达到相同预测精度条件下的运行速度更快。深层残差网络(deep residual networks)系统在微软亚洲研究院成功诞生,它实现了惊人的152层,比以往世界范围内的任何系统都深5倍以上。它还使用了一个全新的“残差学习”原则来指导神经网络结构的设计,残差学习最重要的突破在于重构了学习的过程,并重新定向了深层神经网络中的信息流。残差学习很好地解决了此前深层神经网络层级与准确度之间的矛盾。2015年12月10日,微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们凭借深层神经网络技术的最新突破,以绝对优势获得ImageNet计算机视觉识别挑战赛图像分类、图像定位以及图像检测全部三个主要项目的冠军。

12道人工智能领域的题目

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原文地址:https://www.cnblogs.com/timdes1/p/8361902.html

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