机器通过人类发现的问题空间的数据,进行机器学习,具有在人类发现的问题空间中求解的能力,并且求解的过程与结果可以被人类智能(),此为机器智能的产生。

A.将实际问题抽象成数学模型

B.设计求解问题的算法

C.编写程序实现算法

D.运行程序求解问题

A.人类学习

B.机器学习

C.有效的进行数据训练

D.提高自我认知

A.知识表示、推理和问题求解、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、人际交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR等

B.知识表示、知识图谱、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、人际交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR等

C.知识表示、贝叶斯网络、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、人际交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR等

A.监督学习(supervisedlearning)是从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果

B.机器学习研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新知识或技能，重新组织已有知识结构使之不断改善自身性能

C.无监督学习(unsupervisedlearning)，又称归纳性学习(clustering)

D.强化学习(ReinforcementLearning)是人类学习方式，不属于机器学习的范畴

A.求解时从边界条件开始

B.可以逆过程进行方向逐段递推寻优

C.逆序求解时，第n阶段的最优结果就是最优解

D.在每个子问题求解时，都要使用它前面已求出的子问题的最优结果

A.机器视觉的灰度分辨力强于人类视觉

B.人类视觉的彩色识别力强于机器视觉

C.机器视觉的空间分辨力弱于人类视觉

D.人类视觉的感光范围弱于机器视觉

A、关注智能体的外部行为，而不是产生该行为的内部过程

B、关注如何模拟人类纯粹智能活动，而不是脑力活动

C、将人工智能问题视为计算问题，通过数学建模进行求解

D、最终目标是得到能够适应人类生存环境的智能体

A、机器视觉

B、语音识别

C、机器翻译

D、机器学习

A、数据

B、算法

C、算力

D、数据和算法