人工智能教育调研问卷

感谢您参与本次调研。

您是否了解自然语言处理技术？

是

否

您是否了解计算机视觉技术？

是

否

您是否了解机器学习框架？

是

否

您是否了解深度学习算法？

是

否

您是否了解强化学习方法？

是

否

您是否了解数据标注流程？

是

否

您是否了解模型压缩技术？

是

否

您是否了解模型量化方法？

是

否

您是否了解模型剪枝策略？

是

否

您是否了解模型融合技巧？

是

否

您认为哪些因素可以用于提升人工智能模型的泛化能力？

增加数据多样性

正则化方法

模型集成

对抗训练

其他

您认为哪些因素可以用于保障人工智能系统的可靠性？

模型可解释性增强

鲁棒性测试

故障诊断机制

备份恢复策略

其他

您认为哪些因素可以用于优化人工智能应用的性能？

硬件加速

算法优化

模型轻量化

分布式计算

其他

您认为哪些因素可以用于提高人工智能学习的效率？

数据预处理

优化器选择

学习率调整

模型初始化

其他

您认为哪些指标可以用于衡量人工智能模型的质量？

均方误差

交叉熵损失

困惑度

ROC曲线下面积

其他

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