山東大學“面向人工智能的Python程序設計”期末考試回憶版
總述：難度適中，主要考察Python的基礎知識、Numpy、Pandas
2019年12月10日考試
一.題型
1.多選題（12道）
- 多選和單選混在一起，所以要謹慎選擇，選多了選錯了0分，選少了扣一部分的分數。
- 在這一部分中主要考察的知識點是Python的基礎知識，即前8章，還有機器學習步驟，TensorFlow的基礎概念，以及一道Matplotlib的題（整張考試卷就一道Matplotlib的題），一道正則。
2.填空題（16道）
- 這一部分包括，一半的Python基礎知識和一半的numpy和pandas，很多題目要求寫出結果，如numpy的結果，列表的結果，字典的結果，Series的結果，DataFrame的結果等等。
- 正則考了一道題（match）（整張試卷就兩道正則題）。
- 整張試卷沒有關於異常的題。
3.程序題（3道）
- 第一道題：給了8行sklearn的代碼，寫出每一行的作用，比較簡單。
- 第二道題：給出了一個卷積神經網絡過濾器的詳細定義a = tf.constant([……]) 它的shape爲(2, 2, 3, 2)，接着題目要求畫出過濾器的形式（行爲channel1 channel2……，列爲卷積核1 卷積核2……）。
- 第三道題：用TensorFlow寫出一個加法操作，要求使用placeholder和Session().run。
二.總結
整張試卷的選擇和填空題，主要針對的是列表、字典、類、numpy、pandas等的考察，對機器學習、Python的概念有所瞭解，TensorFlow要了解基本概念和基本的操作，還有就是卷積神經網絡部分的知識點要清晰清楚。
三.建議
對Python的前十章要精確掌握，把每一段代碼都敲一遍，對機器學習的概念要有清晰，卷積神經網絡的細節要明確把握，關於卷積神經網絡方面，課上的PPT中的內容來自於“吳恩達深度學習”網課的“卷積神經網絡部分”，可以看一看。
祝願各位同學期末取得好成績！