人工智能学习-AI入试相关题目练习-第二次
- 1-前言
- 2-AI入试相关题目练习
- 3-概念解释-知道中文也需要知道日文什么意思
- 一、整体【出题意图】的真实含义（白话版）
- 1️⃣ 考察范围：AI 的「五大基础分支」
- 2️⃣ 考察重点：**“原理理解”，不是记名词**
- 3️⃣ 隐藏目标：判断是否「适合进大学院」
- 4️⃣ 出题方式：**“看似杂，其实非常准”**
- 二、（3）题的出题意图与概念结构
- 🔍 本题核心主题：**自己位置推定 / 状态推定**
- 选项分类（非常关键）
- ✅ 正确阵营：概率滤波 / 状态估计
- ❌ 干扰项（看着像 AI，但不是这类问题）
- 三、（4）题的出题意图与概念结构
- 🔍 核心主题：**监督学习中的“参数推定与模型学习”**
- 概念分层
- 🟦 参数估计方法
- 🟩 模型 / 算法
- ❌ 典型陷阱
- 四、（5）题的出题意图与概念结构
- 🔍 核心主题：**自然语言处理中的“表示与结构”**
- 两条主线（非常重要）
- 🟦 表示方法（Representation）
- 🟩 语言结构 / 知识结构
- 4-具体做题
- 【問題1】（経路探索・意思決定）
- 【問題2】（自己位置推定・確率推論）
- 【問題3】（教師あり学習・統計的推定）
- 【問題4】（自然言語処理・表現）
- 5-练习（日语版本）解析
- ✅ 判分结果总览
- 【第1题】経路探索（❌）
- 题干核心：
- 正确答案：✅ **C ダイクストラ法**
- 原因：
- 选的：❌ **B 幅優先探索**
- 为什么错：
- 🔑 记忆口诀（考试用）
- 【第2题】自己位置推定（❌）
- 题干核心条件：
- 正确答案：✅ **C カルマンフィルタ**
- 原因：
- 选的：❌ **D SLAM**
- 为什么错（很重要）：
- 🔑 记忆口诀
- 【第3题】教师あり学習（✅）
- 答案：✅ **B 最尤推定（完全正确）**
- 出题点：
- 顺带说明（为什么其他是陷阱）：
- 【第4题】自然言語処理（✅）
- 答案：✅ **B Bag-of-Words**
- 出题点：
- 六、整体诊断（非常关键）
- 6总结
1-前言
为了应对大学院考试，我们来学习相关人工智能相关知识，并做各种练习。
通过学习，也算是做笔记，让自己更理解些。
2-AI入试相关题目练习
3-概念解释-知道中文也需要知道日文什么意思
一、整体【出题意图】的真实含义（白话版）
这段「出題意図」可以翻译成一句话：
不是考会不会“用”，而是考是否真正理解 AI 各核心领域的“基本思想 + 方法定位”。
具体有 4 层含义：
1️⃣ 考察范围：AI 的「五大基础分支」
题目覆盖的是 AI 入门到大学水平最核心、最正统的几个方向：
| 领域 | 意图 |
|---|---|
| 経路探索 | 状态空间搜索、最优路径思想 |
| ゲーム理論 | 意思决策、策略、確率 |
| 自己位置推定 | 状态估计、概率推断 |
| 教師あり学習 | 监督学习的统计基础 |
| 自然言語処理 | 表示方法 + 语言结构 |
👉不是偏门算法，而是“AI 的骨架”
2️⃣ 考察重点：“原理理解”，不是记名词
原文关键句：
基礎的知識や仕組みの理解によって解答可能
意思是：
- 不需要复杂公式
- 不需要写代码
- 只要理解：这个方法是“干嘛的”，适合解决什么问题
3️⃣ 隐藏目标：判断是否「适合进大学院」
这句话非常重要：
大学院で学ぶにあたり必要な知識の定着
直译是：
这些是“进入大学院之前，必须已经掌握的常识级知识”
👉 如果这里分不清，默认本科基础不牢
4️⃣ 出题方式：“看似杂，其实非常准”
每一问只考一个核心判断
但选项里会混进同一领域的“相似但不等价概念”
错在：
- 概念边界不清
- 方法用途混淆
二、（3）题的出题意图与概念结构
🔍 本题核心主题：自己位置推定 / 状态推定
也就是问：
“机器人 / 系统 是如何在不确定环境下估计自身状态的？”
选项分类（非常关键）
✅ 正确阵营：概率滤波 / 状态估计
| 选项 | 概念定位 |
|---|---|
| ベイズフィルタ | 概率推定总框架 |
| カルマンフィルタ | 线性高斯系统 |
| SIR | 粒子滤波的一种 |
| モンテカルロ近似 | 用采样逼近概率 |
| SLAM | 同时定位与建图（高级应用） |
👉这些是一条完整技术链
❌ 干扰项（看着像 AI，但不是这类问题）
| 选项 | 为什么是陷阱 |
|---|---|
| Q学習 | 强化学习（决策，不是估计） |
| ボルツマン選択 | 策略选择（RL） |
| LSTM | 时序建模（不是概率滤波） |
📌出题点：
会不会把「时间序列 ≠ 状态估计」混在一起
三、（4）题的出题意图与概念结构
🔍 核心主题：监督学习中的“参数推定与模型学习”
考的是：
“模型是如何从数据中学出来的？”
概念分层
🟦 参数估计方法
| 选项 | 定位 |
|---|---|
| 最小二乗法 | 回归基础 |
| 最尤推定 | 概率视角的参数估计 |
| 最急降下法 | 数值优化手段 |
👉这是“怎么求参数”
🟩 模型 / 算法
| 选项 | 定位 |
|---|---|
| 一般線形モデル | 统计模型 |
| k-means | 无监督 |
| ランダムフォレスト | 集成学习 |
❌ 典型陷阱
| 选项 | 为什么危险 |
|---|---|
| BERD | 拼写错误（应为 BERT） |
| 表現学習 | 太泛，不是具体方法 |
“是否能识别不是严谨术语 / 不属于该层级的概念”
四、（5）题的出题意图与概念结构
🔍 核心主题：自然语言处理中的“表示与结构”
问的是：
“语言是如何被机器表示与建模的？”
两条主线（非常重要）
🟦 表示方法（Representation）
| 选项 | 含义 |
|---|---|
| Bag-of-Words | 忽略顺序的词频表示 |
| n-gram | 局部序列模型 |
| 単語ラティス | 形态分析中的候选结构 |
🟩 语言结构 / 知识结构
| 选项 | 含义 |
|---|---|
| 構文木 | 句法结构 |
| 意味ネットワーク | 语义关系 |
4-具体做题
【問題1】（経路探索・意思決定）
ある状態空間において，
各状態からの遷移コストがすべて非負であるとする。
このとき，最短経路を必ず正しく求めることができる探索アルゴリズムとして最も適切なものを選べ。
a深さ優先探索
b幅優先探索
cダイクストラ法
dモンテカルロ法
【問題2】（自己位置推定・確率推論）
移動ロボットにおいて，
状態遷移モデルおよび観測モデルが線形かつガウス分布で表される場合，
状態推定に最も適した手法はどれか。
aSIR
bベイズフィルタ
cカルマンフィルタ
dSLAM
【問題3】（教師あり学習・統計的推定）
教師あり学習において，
観測データが確率モデルに従うと仮定し，
そのパラメータを最も尤もらしく推定する方法として適切なものを選べ。
a最小二乗法
b最尤推定
ck-means 法
dランダムフォレスト
【問題4】（自然言語処理・表現）
自然言語処理において，
文中の単語の出現頻度のみを用い，語順を考慮しない表現方法として最も適切なものを選べ。
an-gram モデル
bBag-of-Words 表現
c構文木
d意味ネットワーク
5-练习（日语版本）解析
✅ 判分结果总览
| 题号 | 答案 | 正确答案 | 判定 |
|---|---|---|---|
| 第1题 | B | C | ❌ |
| 第2题 | D | C | ❌ |
| 第3题 | B | B | ✅ |
| 第4题 | B | B | ✅ |
👉得分：2 / 4（50%）
👉结论：基础概念有，但“算法适用条件”是当前最大短板
下面逐题给**「出题人心里在想什么」的解释**。
【第1题】経路探索（❌）
题干核心：
遷移コストがすべて非負
必ず最短経路を正しく求める
这是一个非常标准、非常教科书级的关键词组合。
正确答案：✅C ダイクストラ法
原因：
- 非负权重
- 保证最短路径
- 确定性算法
👉这是在“点名”Dijkstra
选的：❌B 幅優先探索
为什么错：
- BFS只在“所有边权相等”时等价于最短路
- 一旦出现不同权重（即使都是正数），BFS 就可能选错路径
📌典型误区：
“BFS 也能找最短路径”
✔ 只在「单位权重图」
🔑 记忆口诀（考试用）
“非负重み → ダイクストラ”
【第2题】自己位置推定（❌）
题干核心条件：
線形
ガウス分布
这是概率推断领域最强提示词。
正确答案：✅C カルマンフィルタ
原因：
- 卡尔曼滤波 =线性 + 高斯 的最优状态推定
- 这是理论上可证明的最优解
选的：❌D SLAM
为什么错（很重要）：
- SLAM 是“问题框架”
- 卡尔曼滤波 / 粒子滤波是SLAM 中可能使用的“工具”
- 题目问的是：
👉“状態推定に最も適した手法”
把「应用问题」当成「推定手法」
🔑 记忆口诀
“線形 + ガウス = カルマン”
“SLAM ≠ フィルタ”
【第3题】教师あり学習（✅）
答案：✅B 最尤推定（完全正确）
出题点：
- “最も尤もらしく” =Likelihood
- 这是概率论直译级提示
👍这是标准满分反应
顺带说明（为什么其他是陷阱）：
- 最小二乘法：是最尤推定在高斯噪声假设下的特例
- k-means：无监督
- 随机森林：模型，不是推定原则
【第4题】自然言語処理（✅）
答案：✅B Bag-of-Words
出题点：
出現頻度のみ
語順を考慮しない
这是BoW 的定义原句。
👍完全正确
六、整体诊断（非常关键）
- ✅概念定义类（NLP / 统计）稳
- ❌“什么时候用什么算法”判断偏弱
- ❌容易被“听过的大词（SLAM）”吸引
6总结
知识一点点记录吧，最后应对考试，打下基础
