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

2. 
AI中的"強化學習"主要應用於：

3. 
RNN（循環神經網路）特別適合處理

4. 
"注意力機制"(Attention)最初應用於：

5. 
"遺傳演算法"的靈感來自：

6. 
"零樣本學習"的優勢在於：

7. 
"神經架構搜索"(Neural Architecture Search)的主要目的是：

8. 
"神經編程"(Neural Programming)的主要目標是：

9. 
自然語言處理（NLP）的主要目標是：

10. 
"元強化學習"(Meta-Reinforcement Learning)的目標是：

11. 
"可微分優化"(Differentiable Optimization)的應用場景是：

12. 
"知識蒸餾"(Knowledge Distillation)技術的核心是：

13. 
"可解釋性機器學習"中的"反事實解釋"是指：

14. 
機器學習中的"監督式學習"指的是：

15. 
"因果表示學習"(Causal Representation Learning)的目標是：

16. 
"深度概率圖模型"(Deep Probabilistic Graphical Models)的特點是：

17. 
"神經邏輯機器"(Neural Logic Machines)的創新在於：

18. 
"神經圖形處理"(Neural Graphics Processing)的突破在於：

19. 
"邊緣運算"在AI應用中的主要優勢是：

20. 
深度學習中的"CNN"主要用於：


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