在学习《人工智能》这门课程的过程中，课后习题是检验我们对知识掌握程度的重要环节。以下是一些精选的课后习题及其参考答案，希望对大家的学习有所帮助。

1. 什么是人工智能？它有哪些主要的研究领域？

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由人制造出来的具有一定智能的系统或机器，能够感知环境并采取行动以实现特定目标。人工智能的主要研究领域包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、专家系统等。

2. 机器学习与深度学习有什么区别？

机器学习是一种让计算机通过数据进行学习的方法，而深度学习则是机器学习的一个分支，特别强调使用深层神经网络来模拟人脑的工作方式。深度学习通常需要大量的数据和强大的计算能力。

3. 请简述支持向量机（SVM）的基本原理。

支持向量机是一种用于分类问题的监督学习方法。其基本原理是在特征空间中找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本点到该超平面的距离最大化。这个超平面被称为最大间隔分离超平面。

4. 什么是卷积神经网络（CNN）？

卷积神经网络是一种专门设计用来处理具有网格状拓扑结构的数据（如图像）的深度学习模型。CNN通过卷积层提取局部特征，并通过池化层减少参数数量，从而提高模型效率。

5. 如何评估一个分类器的好坏？

评估分类器的好坏可以从多个角度出发，常用的指标有准确率、召回率、F1分数等。此外，还可以绘制ROC曲线来观察分类器在不同阈值下的表现。

以上就是一些关于《人工智能》课后的练习题及解答。希望大家在复习过程中能够灵活运用这些知识点，不断加深理解。如果还有其他疑问，欢迎继续探讨交流！