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    考试认证

    目录

    1. 页面概览
    2. 证书查询与关联
    3. 学习资料
    4. 参考样题
    5. 监考系统
    6. 常见问题

    页面概览

    深度学习工程师考试由飞桨和Linux Foundation开源软件大学共同创建,面向了解开源知识,具备深度学习领域开发经验的高校学生及企业员工。 通过认证可以获取双重认证,认证人才可以获得百度飞桨人才认证标签、百度AI技术岗位免笔试、生态伙伴岗位联合人才招募“绿色通道”.

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    证书查询与关联

    支持证书查询,并且可以关联证书到AI Studio平台,进入飞桨人才库.

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    学习资料

    提供认证证书配套课程、项目、教材资料

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    参考样题

    初级认证考试样题

    一、单选题

    1. 下列关于微分求导的表达式错误的是?

    A.tanh函数y = tanh(x)的微分为 y' = 1- y^2

    B.sigmoid函数y = 1/(1+exp(-x))的微分为 y' = -y(1-y)

    C.RELU函数y = max(x,0)的微分为 y = 0 if x<0; 1 if x>=0

    D.Leaky RELU函数 y = max(ax, x)的微分为 y' = a if x<0; 1 if x>=0

    参考答案:B

    1. 输入为32x32x3,卷积核大小为5x5,总共有10个卷积核,做卷积的时候stride=1,pad=2,那么这一层总共含有多少参数?

    A.576

    B.760

    C.640

    D.36864

    参考答案:B

    1. 请问下列关于支持向量机SVM算法的描述错误的是?

    A.SVM可以解决非线性问题

    B.SVM对缺失数据不敏感,适合处理空值较多的情况

    C.SVM可以解决小样本情况下的机器学习问题

    D.SVM可以提高模型的泛化性能

    参考答案:B

    1. 在词向量训练中,针对embedding层说法错误的是?

    A.PaddlePaddle中,embedding层支持分布式存储

    B.embedding层其实是一个lookup操作,查找对应ID得到embedding向量

    C.embedding在训练过程中不会被更新

    D.PaddlePaddle中embedding层支持不同精确读的数据类型,如float16,float32

    参考答案:C

    二、多选题

    1. 当我们在回归分类模型中遇到过拟合时,以下哪些方法可以用于优化?(正确选项数量为2个)

    A.减少正则化参数

    B.尝试非线性模型

    C.增大用于训练的数据量

    D.Bagging

    参考答案:CD

    监考系统

    中级以上考试在考试过程中需要启动监考系统. 监考系统由ATA提供技术支持. 请在手机上安装ATA监考App, 并在考试开始时打开监考App, 调整手机位置, 保证能拍摄到电脑屏幕, 考生上半身及侧脸. 请点击这里下载详细操作说明.

    常见问题

    Q1: 为什么输入身份证号手机号还是无法验证?

    A: 考试区分场次, 如果您报考的场次时间不符, 则即使输入号码正确也依然无法验证.

    其次可能是您输入号码有误, 可以再次检查输入.

    如确定不属于上述情况, 请立刻向aistudio@baidu.com反馈. 将有工作人员高优处理.

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