生成式AI能力認證評測-AI基本概念

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生成式AI能力認證評測-基礎概念模擬測驗，採智能選題，無限次反覆練習。

1. 
AI的"強人工智慧"是指：

2. 
電腦視覺技術主要應用於：

3. 
機器人學中的"三大法則"是由誰提出：

4. 
AI的"黑箱問題"指的是：

5. 
"遺傳演算法"的靈感來自：

6. 
"遷移學習"最適合的場景是：

7. 
"對抗生成網路"(GAN)的創新之處在於：

8. 
"自注意力機制"最早應用於：

9. 
"零樣本學習"的優勢在於：

10. 
AI的"可擴展性"主要考慮：

11. 
"知識蒸餾"(Knowledge Distillation)技術的核心是：

12. 
"對比學習"(Contrastive Learning)的核心思想是：

13. 
"神經編碼器"(Neural Codec)的創新應用在於：

14. 
"神經符號推理"(Neural-Symbolic Reasoning)的核心優勢是：

15. 
"神經貝氏網路"(Neural Bayesian Networks)的特點是：

16. 
"元模型"(Meta-Models)在機器學習中的作用是：

17. 
"模型壓縮"(Model Compression)中的"量化感知訓練"指：

18. 
"神經架構搜索"中的"可微分架構搜索"創新在於：

19. 
"元強化學習"中的"策略適應"指的是：

20. 
"可逆殘差網路"(Invertible ResNet)的主要優勢是：


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