一、人工智能基础概念
考试重点涵盖人工智能的核心定义及分类：
- 强人工智能 vs 弱人工智能：强AI强调自主意识与推理能力，弱AI专注于特定任务实现
- 技术发展阶段：当前处于感知智能阶段，认知智能是未来发展方向
- AI技术关系：人工智能 > 机器学习 > 深度学习的三层包含关系
二、核心技术领域
高频考点聚焦三大技术方向：
- 计算机视觉：目标检测、图像分类、语义分割等技术原理及应用
- 自然语言处理：文本互译、实体抽取、情感分析等核心场景
- 语音处理：语音识别面临的噪声干扰、模型有效性等挑战
三、典型应用场景
考试常涉及行业解决方案：
| 领域 | 应用实例 |
|---|---|
| 医疗健康 | 医疗影像分析、电子病历处理 |
| 金融服务 | 智能理赔、风险控制 |
| 智慧城市 | 全城感知系统、交通流量预测 |
四、华为云工具与平台
关键平台使用要点：
- ModelArts：自动学习模式、Turbo/Economic资源调度模式
- 文字识别服务：行业类OCR在物流单识别中的应用
- 昇腾芯片：专用AI计算芯片的技术优势
五、考试题型与技巧
重点题型分布与应对策略：
- 判断题：聚焦技术挑战（如算力匮乏、标注难题）
- 单选题：认知智能阶段特征、技术指标（FPS/FLOPs）
- 案例分析：结合具体行业场景选择AI解决方案
备考需重点掌握AI基础理论、华为云工具链操作及跨行业应用分析，建议结合模拟试题强化目标检测、自然语言处理等高频技术点的理解。
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