深度學習考古題
1.請寫出SVM的英文全寫並寫出他的分類概念。
Support Vector Machine，是在分類與迴歸分析中分析資料的監督式學習模型與相關的學習演算法。
2.請寫出Perceptron的學習演算法並說明其特性。
前向式、監督式、做線性可分的處理。
3.請問要使用深度學習來解決問題要考慮那些面向？
dataset、model、framework、hardware
4.請寫出AI、ML、DL的差異。
5.請問什麼是Transfer Learning？
轉移式學習，轉移某個已經學好的參數到一個新的model上使用。
6.請依據confusion matrix寫出sensitivity rate、specificity rate和accuracy rate的定義。
sensitivity rate：TP/(TP+FN)
specificity rate：FP/(FP+TN)
accuracy rate：(TP+TN)/(TP+TN+FN+FP)
7.請寫出CUDA的英文全寫並寫出CUDA的處理程序步驟？
Compute Unified Device Architecture
8.請寫出CNN的英文全寫並寫出他的三個重要層與每個層在執行什麼任務。
Convolution Neural Network
捲積層：特徵抽取
池化(Pooling)層：feature selection
全連接層：分類
9.請寫出你對AlexNet的了解。
2012年Image Net挑戰賽冠軍
