终于通过初级认证考试
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就是特别理论的基本不涉及是吧，像VC维，模型的可学习性，泛化上界之类的
哦，主要是涉及梯度下降和激活函数等神经网络的微积分。谢谢。
考试不是难在题目的深度，而是难在题目的宽度。选题范围太广了，需要储备的知识点较多。
我指的理论是机器学习和深度学习的算法及模型基础知识
非常多机器学习基础的题目。大概占到总题数的30%
我遇到的数学基础大概是：分数求导、激活函数求导、链式法则。 很少，没几道
阿尔法狗使用了什么算法来学习围棋知识？阿尔法狗如何实现“自我对弈”来提升经验？
AlphaGo的了解是要到什么程度？Zero要了解吗
理论是指VC维那种理论吗？
涉及机器学习的基础内容么？比如ＳＶＭ之类的、
数学基础覆盖那些？
初级考试7成以上试题是考理论的，应用方面的试题很少
模型研究和模型应用偏重哪个多一些？
这个考试理论和实践的比例是怎样？
只是学习的话不用。如果要考试的话是要了解如何下载本地环境
嗯嗯，还有个问题，学习需要下PaddlePaddle这个软件吗？
那本书有部分知识点，大概占考试试题的20%左右
有模拟题之类的资源么？
请问教材是这本吗~~ PaddlePaddle深度学习实战 (智能系统与技术丛书)
恭喜楼主