本文将详细介绍惠灵顿维多利亚大学人工智能专业考试涵盖的内容。人工智能作为当今科技领域的热门学科,其研究内容和领域广泛,所需考察的知识也十分全面。人工智能专业考试主要包括数学基础、算法与数据结构、机器学习与深度学习、自然语言处理等方面的知识。下面将详细介绍每个方面的考试内容。
一、数学基础
1. 线性代数:矩阵与向量运算,矩阵的行列式和逆,特征值与特征向量等。
2. 概率与统计:概率论基本概念,条件概率与独立性,随机变量与分布,统计推断等。
3. 微积分:极限与连续,导数与微分,积分与积分应用等。
二、算法与数据结构
1. 算法设计与分析:基本算法思想,递归与递推,动态规划,贪心算法等。
2. 数据结构:线性结构与非线性结构,树与图,排序与查找等。
三、机器学习与深度学习
1. 机器学习基础:监督学习与无监督学习,决策树,支持向量机,聚类算法等。
2. 深度学习:神经网络基础,卷积神经网络,循环神经网络,深度学习框架等。
3. 机器学习与深度学习应用:计算机视觉,自然语言处理,智能推荐系统等。
四、自然语言处理
1. 语言模型与信息检索:词袋模型,TF-IDF模型,文本分类,信息检索评价等。
2. 语义分析与语义理解:词法分析,句法分析,语义角色标注,语义关系抽取等。
3. 自然语言处理应用:机器翻译,情感分析,问答系统,文本生成等。
通过以上内容的考察,惠灵顿维多利亚大学人工智能专业考试严格测试学生的数学基础、算法思维能力以及机器学习和自然语言处理的专业知识。
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