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华为HCIA人工智能试题 1. 神经网络研究属于下列哪个学派 [单选题] * 符号主义 连接主义(正确答案) 行为主义 以上都不是 2. 以下哪个不是ModelArts开发类型 [单选题] * 零基础建模 敏捷开发(正确答案) 快速建模 标准模型开发 3. HUWEI HIAI Engine无法提供以下哪个引擎 [单选题] * NLU引擎 CV引擎 ASR引擎 DSP引擎(正确答案) 4. 关于L1正则化与L2正则化以下表述正确的是？ [单选题] * L2正则化比L1正则化产生更加稀疏的模型 L1正则项有利于增强模型的泛化能力(正确答案) 加上L2正则项后，无法使用梯度下降算法迭代参数值 L1，L2正则项不能作用在损失函数之上。 华为HCIA人工智能试题全文共17页，当前为第1页。 华为HCIA人工智能试题全文共17页，当前为第1页。 5. 池化层一般接在哪种网络层之后。 [单选题] * 输入层 输出层 卷积层(正确答案) 全连接层 6. 下列关于随机变量的分布函数，分布律，密度函数的理解描述不正确的是？ [单选题] * 离散型随机变量没有分布函数(正确答案) 密度函数只能描述连续型 在华为的HCIA人工智能试题中，我们可以看到一系列与人工智能基础知识、华为云服务、深度学习模型以及编程语言Python相关的知识点。以下是这些知识点的详细说明： 1. **连接主义**：神经网络的研究属于连接主义学派，它模拟人脑神经元的工作方式来构建计算模型。 2. **ModelArts开发类型**：ModelArts是华为云提供的AI开发平台，其中敏捷开发不是ModelArts的开发类型。正确的开发类型包括零基础建模、快速建模和标准模型开发。 3. **HUWEI HIAI Engine**：华为HIAI Engine提供了多种AI引擎，但不包括DSP（数字信号处理）引擎，其他如NLU（自然语言理解）、CV（计算机视觉）和ASR（语音识别）引擎是支持的。 4. **正则化**：L1正则化倾向于产生稀疏模型，有助于提高模型的泛化能力。而L2正则化则能防止模型过拟合，但不会像L1那样产生稀疏权重。加了L2正则项后仍可使用梯度下降算法，且正则项通常加在损失函数上。 5. **池化层**：在卷积神经网络中，池化层通常接在卷积层之后，用于减少数据维度，提高计算效率。 6. **随机变量**：离散型随机变量具有分布律，描述其可能取值的概率；而密度函数是连续型随机变量的特性，描述其取值的概率分布。 7. **感知器**：在空间中，感知器可以被表示为一个超平面，它可以作为简单的分类器。 8. **聚类算法**：常见的聚类算法包括K-means、谱聚类、密度聚类和层次聚类，用于无监督学习中的数据分组。 9. **泊松分布与二项分布**：泊松分布是二项分布在n很大、p很小情况下的良好近似，它们都属于随机变量的概率模型。 10. **Python3 除法**：在Python3中，5/2的结果是2.5，因为Python3的除法是浮点数除法。 11. **人工智能应用**：AI的应用广泛，包括控制系统、语音识别、计算机视觉和自然语言处理等领域。 12. **ModelsArts开发模式**：ModelsArts支持自定义开发、迭代学习、数据标注和自动学习等开发模式。 13. **tf.keras.preprocessing**：它是Keras库中用于数据预处理的部分。 14. **Python特性**：Python是一种面向对象、开源、简单且解释性的编程语言。 15. **决策树划分依据**：ID3、Gini系数、信息熵和CART都是决策树划分节点的依据。 16. **Python标识符**：print和If_0aa0*是错误的标识符，因为Python中不允许以数字开头的标识符，且print是内置函数名，不应作为变量名。 17. **Python应用领域**：Python广泛应用于网站开发、人工智能、APP开发和数据科学。 18. **Python操作MySQL**：操作MySQL数据库的步骤包括建立数据库连接、执行SQL语句、安装PyMysql库和关闭数据库连接。 19. **随机变量数值特征**：期望反映了随机变量取值的平均水平，方差度量了随机变量与期望之间的偏离程度，相关系数衡量两个变量间的线性关系。 20. **避免过拟合策略**：提前停止训练、Dropout、L1和L2正则化都是有效的防止过拟合的手段。 21. **张量概念**：张量是多维数组，可以是二阶（如矩阵）、三阶或更高阶。四阶及以上张量在几何上可能没有直观的意义，TensorFlow的运算基于张量进行。 22. **卷积神经网络池化层**：池化层通过扫描窗口降低特征图像的尺寸，减少计算量，同时起到降维的作用，常见方法有最大池化和平均池化。 23. **梯度消失问题**：ReLU、Tanh和Softplus激活函数可能会导致梯度消失问题，这会影响深度学习模型的训练。 24. **Keras损失函数**：tf.keras.losses包括绝对百分比误差、相似度二进制交叉熵损失和误差平方损失等。 25. **TensorFlow2.0服务**：TensorFlow2.0支持的服务有Lite、核心库、JavaScript和Extended，分别适用于不同场景和需求。 26. **矩阵**：矩阵是线性代数的基础，是二维数组，常用于表示线性变换和系统方程组。 以上就是华为HCIA人工智能试题中涉及的关键知识点，涵盖了神经网络理论、机器学习平台、数据处理、编程语言特性和深度学习模型等多个方面。掌握这些知识对于理解并应用人工智能技术至关重要。