23. 關於人工智慧的專題製作，下列何者是最為正確的描述？
(A)目前影像辨識技術相當成熟，可 以用 Python 和 Keras 輕易地完成
(B)若要訓練電腦可以創作圖形，必須用 RNN（recurrent neural networks）類神經網路
(C)若要製作影像辨識， RNN（recurrent neural networks）類 神經網路最為常用
(D)人工智慧功能十分複雜，很難利用雲端平台線上撰寫人工智慧程式。

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統計： A(70), B(25), C(30), D(19), E(0) #2913626

詳解 (共 3 筆)

#5443661
CNN 卷積神經網路-->影像辨識
RNN 循環神經網路-->語音辨識
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#5469762
「卷積神經網絡」（Covolutiona...
(共 163 字，隱藏中）
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#5473782
用Keras建立卷積神經網路CNN(convolutional neural network)，辨識Cifar10影像資料。CIFAR-10 影像辨識資料集， 共有10 個分類： 飛機、汽車、鳥、貓、鹿、狗、青蛙、船、卡車。CIFAR-10資料集與之前MNIST資料集相比，彩色、雜訊較多，同一分類如卡車：大小不一、角度不同、顏色不同。所以CIFAR-10 影像辨識的難度，比起MNIST資料集高很多。
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