智慧树知到《人工智能基础》章节测试答案

智慧树知到《⼈⼯智能基础》章节测试答案智慧树知到《⼈⼯智能基础》章节测试答案第⼀章1、第⼀个击败⼈类职业围棋选⼿、第⼀个战胜世界围棋冠军的⼈⼯智能机器⼈是由⾕歌公司开发的（）。A.AlphaGoB.AlphaGoodC.AlphaFunD.Alpha答案:AlphaGo2、⽆需棋谱即可⾃学围棋的⼈⼯智能是（）A.AlphaGoFanB.AlphaGoLeeC.AlphaGoMasterD.AlphaGoZero答案:AlphaGoZero3、世界上第⼀次正式的AI会议于（）年召开，JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”这⼀术语A.1954B.1955C.1956D.1957答案:19564、以下哪些不是⼈⼯智能概念的正确表述（）A.⼈⼯智能是为了开发⼀类计算机使之能够完成通常由⼈类所能做的事B.⼈⼯智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序C.⼈⼯智能是通过机器或软件展现的智能D.⼈⼯智能将其定义为⼈类智能体的研究答案:⼈⼯智能将其定义为⼈类智能体的研究5、下⾯不属于⼈⼯智能研究基本内容的是（）。A.机器感知B.机器学习C.⾃动化D.机器思维答案:⾃动化6、⼈⼯智能是研究、开发⽤于模拟、延伸和扩展⼈的（）的理论、⽅法、技术及应⽤系统的⼀门新的技术科学。A.智能

B.⾏为C.语⾔D.计算能⼒答案:智能7、图灵测试的含义是（）A.图灵测试是测试⼈在与被测试者(⼀个⼈和⼀台机器)隔开的情况下，通过⼀些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过⼀些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试⼈确认出哪个是⼈、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有⼈类智能。B.所谓的图灵测试就是指⼀个抽象的机器，它有⼀条⽆限长的纸带，纸带分成了⼀个⼀个的⼩⽅格，每个⽅格有不同的颜⾊。有⼀个机器头在纸带上移来移去。机器头有⼀组内部状态，还有⼀些固定的程序。C.图灵测试是⼀种⽤来混淆的技术，它希望将正常的（可识别的）信息转变为⽆法识别的信息。D.不存在图灵测试概念答案:图灵测试是测试⼈在与被测试者(⼀个⼈和⼀台机器)隔开的情况下，通过⼀些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过⼀些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试⼈确认出哪个是⼈、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有⼈类智能。8、下列不属于⼈⼯智能学派的是（）。A.符号主义B.连接主义C.⾏为主义D.机会主义答案:机会主义9、认为智能不需要知识、不需要表⽰、不需要推理；⼈⼯智能可以像⼈类智能⼀样逐步进化；智能⾏为只能在现实世界中与周围环境交互作⽤⽽表现出来。这是（）学派的基本思想。A.连接主义B.符号主义C.⾏为主义D.逻辑主义答案:⾏为主义10、关于⼈⼯智能研究范式的连接主义，相关论述不正确的是（）A.连接主义原理是模拟⼤脑神经⽹络及神经⽹络间的连接机制与学习算法。B.连接主义理论认为思维基本是神经元、⼈脑不同于电脑，并提出连接主义的⼤脑⼯作模式。C.连接主义起源于仿⽣学和⼈脑模型的研究。D.连接主义学派的代表⼈物有卡洛克(WarrenS.McCulloch)、⽪茨(WalterH.Pitts)、Hopfield、布鲁克斯(Brooks)、纽厄尔(Newell)。答案:连接主义学派的代表⼈物有卡洛克(WarrenS.McCulloch)、⽪茨(WalterH.Pitts)、Hopfield、布鲁克斯(Brooks)、纽厄尔(Newell)。11、⼈⼯智能(AI)、机器学习、深度学习三者关系论述正确的是（）A.⼈⼯智能研究、开发⽤于模拟、延伸和扩展⼈类智能的理论、⽅法及应⽤，属于⼀门独⽴的技术学科。B.机器学习专门研究计算机怎样模拟⼈类的学习⾏为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构以完善⾃⾝的性能，

但是机器学习能⼒并⾮AI系统所必须的。C.⼈⼯智能是⼀门研究、开发⽤于模拟、延伸和扩展⼈类智能的理论、⽅法及应⽤的新的交叉学科，机器学习是⼈⼯智能的核⼼研究邻域之⼀，深度学习是机器学习的新领域，研究多隐层多感知器、模拟⼈脑进⾏分析学习的⼈⼯神经⽹络。D.深度学习⽅法研究⼈⼯神经⽹络的单层感知器学习结构。答案:⼈⼯智能是⼀门研究、开发⽤于模拟、延伸和扩展⼈类智能的理论、⽅法及应⽤的新的交叉学科，机器学习是⼈⼯智能的核⼼研究邻域之⼀，深度学习是机器学习的新领域，研究多隐层多感知器、模拟⼈脑进⾏分析学习的⼈⼯神经⽹络。12、⽀持向量机可以看作是具有⼀层隐藏层的神经⽹络。⽀持向量机的理论基础是（）A.统计学B.⽣物神经学C.视觉⽣理学D.控制论S答案:统计学13、深度学习属于（）A.符号主义B.连接主义C.⾏为主义D.逻辑主义答案:连接主义14、计算机视觉可应⽤于下列哪些领域（）。A.安防及监控领域B.⾦融领域的⼈脸识别⾝份验证C.医疗领域的智能影像诊断D.机器⼈/⽆⼈车上作为视觉输⼊系统E.以上全是答案:以上全是15、下列不符合符号主义思想的是（）A.源于数理逻辑B.认为⼈的认知基元是符号C.⼈⼯智能的核⼼问题是知识表⽰、知识推理D.认为智能不需要知识、不需要表⽰、不需要推理答案:认为智能不需要知识、不需要表⽰、不需要推理16、不属于⾃然语⾔处理的核⼼环节的是（）A.知识的获取与表达B.⾃然语⾔理解C.⾃然语⾔⽣成D.语⾳语义识别

答案:语⾳语义识别17、⼈⼯智能的近期⽬标在于研究机器来（）。A.完全代替⼈类B.制造智能机器C.模仿和执⾏⼈脑的某些智⼒功能D.代替⼈脑答案:模仿和执⾏⼈脑的某些智⼒功能第⼆章1、下列哪⼀个是“分类”任务的准确描述（）。A.预测每个项⽬实际的值B.对每个项⽬进⾏排序C.为每个项⽬分配⼀个类别D.发现每个空间中输⼊的排布答案:为每个项⽬分配⼀个类别2、下列对于分类概念描述不正确的是（）A.分类的概念是在已有数据的基础上学会⼀个分类函数或构造出⼀个分类模型（即我们通常所说的分类器(Classifier)）。B.分类的⽅法包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经⽹络等算法C.分类的标准统⼀D.分类的结果有可能错误。答案:分类的标准统⼀3、在机器学习领域，分类的⽬标是指（）。A.将具有相似特征的对象聚集B.将具有相似形状的对象聚集C.将具有相似值的对象聚集D.将具有相似名称的对象聚集答案:将具有相似特征的对象聚集4、两种以上（不含两种）的分类问题被称为（）。A.⼆分类B.多分类C.分类器D.归⼀化答案:多分类5、多分类问题可以拆分为若⼲个⽽分类任务求解，可采取的拆分策略包括：（）A.⼀对⼀B.⼀对多

C.多对多D.以上均可答案:以上均可6、有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：（）A.选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分；B.在训练样本上执⾏分类器算法，⽣成分类模型；C.在训练样本上执⾏分类模型，⽣成预测结果；D.根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。答案:在训练样本上执⾏分类模型，⽣成预测结果；7、分类器是基于现有数据构造出⼀个模型或者函数，以将数据库中的数据映射到给定类别，从⽽可以应⽤于数据预测。常包含以下步骤：①在训练样本上执⾏分类器算法，⽣成分类模型。②在测试样本上执⾏分类模型，⽣成预测结果。③选定样本（包含正样本和负样本），将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为（）A.①②③④B.③①②④C.④①②③D.②③①④答案:③①②④8、下列算法中，不能够对给定样本进⾏分类的是（）。A.决策树算法B.逻辑回归算法C.梯度下降算法D.神经⽹络答案:梯度下降算法9、在测试样本上执⾏分类模型，可以（）。A.区分正样本B.区分负样本C.⽣成预测结果D.⽣成分类模型答案:⽣成预测结果10、SVM是⼀种典型的（）模型A.感知机B.神经⽹络C.⼆类分类D.聚类答案:⼆类分类

11、关于标注，下列说法正确的是A.在SVM中，训练集的数据是经过标注的B.在SVM中，测试集的数据不⽤标注C.在SVM中，识别⽬标的数据是经过标注D.以上都不对答案:在SVM中，训练集的数据是经过标注的12、增加分类器训练集的正负样本集数量（）A.不好说B.会提⾼分类器效果C.还需要增加测试集的正负样本集数量才能提⾼分类器效果D.不会提⾼分类器效果E.以上全是答案:不好说13、把样本所属的类型和样本实现对应起来被称为()A.测试B.训练C.标注D.分类答案:标注14、分类器测试的作⽤是A.获得检测⽬标的分类B.判断测试集样本选择是否合适C.判断测试集样本标注是否合适D.检验分类器的效果答案:检验分类器的效果15、下列叙述中关于归⼀化不正确的是（）A.归⼀化后，所有元素和为1B.归⼀化后，所有元素值范围在（0,1）C.归⼀化后，所有元素值范围在[0,1]D.归⼀化也被称为标准化答案:归⼀化后，所有元素值范围在（0,1）16、深度学习中，常⽤的归⼀化函数是（）函数A.SoftMaxB.SoftMinC.MicroMax

D.MicroMin答案:SoftMax第三章1、有特征，⽆标签的机器学习是（）A.监督学习B.半监督学习C.⽆监督学习D.强化学习答案:C2、⽆监督学习可完成什么任务（）A.分类B.回归C.聚类D.分类、回归、聚类答案:C3、寻找数据之间的相似性并将之划分组的⽅法称为（）A.分组B.分类C.回归D.聚类答案:D4、电影推荐系统是以下哪些的应⽤实例①分类②聚类③强化学习④回归（）A.只有②B.只有①C.除了④D.以上都是答案:D5、下列两个变量之间的关系中,哪个是函数关系（）A.学⽣的性别和他的英语成绩B.⼈的⼯作环境与健康C.孩⼦的⾝⾼和⽗亲的⾝⾼D.正⽅形的边长和⾯积答案:D6、初始化采⽤随机分配的K均值算法，下⾯哪个顺序是正确的（）。①指定簇的数⽬；②随机分配簇的质⼼；③将每个数据点分配给最近的簇质⼼；④将每个点重新分配给最近的簇质⼼；⑤重新计算簇的质⼼；A.①②③⑤④

B.①③②④⑤C.②①③④⑤D.以上都不是答案:A7、从某中学随机选取8名男⽣，其⾝⾼x(cm)和体重y(kg)的线性回归⽅程为y=0.849x-85.712，则⾝⾼172cm的男学⽣，⼜回归⽅程可以预报其体重（）。A.为60.316kgB.约为60.316kgC.⼤于60.316kgD.⼩于60.316kg答案:B8、以下不属于聚类算法的是（）。A.K均值算法B.AGNES算法C.DIANA算法D.朴素贝叶斯算法答案:D9、Z等于Ｘ，则Z与Ｘ之间属于（）A.完全相关B.不完全相关C.不相关D.完全不相关答案:A10、因：经常挑⾷；果：⾝材矮⼩。这组因、果之间属于（）关系。A.完全相关B.不完全相关C.不相关D.完全不相关答案:B11、（）是指根据“物以类聚”原理，将本⾝没有类别的样本聚集成不同的组。A.聚类B.回归C.分类D.⾮监督学习答案:A12、现欲分析性别、年龄、⾝⾼、饮⾷习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这时

应采⽤（）；如果将体重分类，分成⾼、中、低这三种体重类型作为因变量，则采⽤（）。A.线性回归线性回归B.逻辑回归逻辑回归C.逻辑回归线性回归D.线性回归逻辑回归答案:D13、有特征，有部分标签的机器学习属于（）。A.监督学习B.半监督学习C.⽆监督学习D.强化学习答案:B14、下⾯两个两完全相关的是（）。A.圆形的⾯积与直径B.长⽅形的⾯积与边长C.孩⼦的⾝⾼与⽗亲⾝⾼D.每天的温度和季节答案:A15、机器学习包括：A.监督学习B.半监督学习C.⽆监督学习D.强化学习答案:16、两个变量之间的关系包括：A.完全相关B.不完全相关C.不相关D.负相关答案:ABC17、下⾯哪⼀个不是聚类常⽤的算法（）。A.K均值算法B.AGNES算法C.DIANA算法D.SVM算法

答案:D18、AGNES算法步骤正确的是（）。①将每个样本特征向量作为⼀个初始簇；②根据两个簇中最近的数据点寻找最近的两个簇；③重复以上第⼆、三步，直到达到所需要的簇的数量；④合并两个簇，⽣成新的簇的集合，并重新计算簇的中⼼点。A.①②③④B.①②④③C.①④③②D.①④②③答案:B19、下⾯属于强化学习的是（）A.⽤户经常阅读军事类和经济类的⽂章，算法就把和⽤户读过的⽂章相类似的⽂章推荐给你。B.算法先少量给⽤户推荐各类⽂章，⽤户会选择其感兴趣的⽂章阅读，这就是对这类⽂章的⼀种奖励，算法会根据奖励情况构建⽤户可能会喜欢的⽂章的“知识图”。C.⽤户每读⼀篇⽂章，就给这篇新闻贴上分类标签，例如这篇新闻是军事新闻，下⼀篇新闻是经济新闻等；算法通过这些分类标签进⾏学习，获得分类模型；再有新的⽂章过来的时候，算法通过分类模型就可以给新的⽂章⾃动贴上标签了。D.两个变量之间的关系，⼀个变量的数量变化由另⼀个变量的数量变化所惟⼀确定，则这两个变量之间的关系称为强化学习。答案:B第四章1、在⼀个神经⽹络⾥，知道每⼀个神经元的权重和偏差是最重要的⼀步。如果以某种⽅法知道了神经元准确的权重和偏差，就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是什么？（）A.随机赋值，祈祷它们是正确的B.搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值C.赋予⼀个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重D.以上都不正确答案:C2、1943年，神经⽹络的开⼭之作《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》,由（）和沃尔特.⽪茨完成。A.沃伦.麦卡洛克B.明斯基C.唐纳德.赫布D.罗素答案:A3、感知机属于（）。A.⽣物神经⽹络B.BP神经⽹络C.前馈神经⽹络D.反馈神经⽹络答案:C

4、被称为“神经⽹络之⽗”和“⼈⼯智能教⽗”的是（）。A.⾟顿B.赫布C.明斯基D.鲁梅尔哈特答案:A5、反馈神经⽹络⼜称前馈⽹络。A.对B.错答案:B6、下列神经⽹络中哪种架构有反馈连接（）。A.循环神经⽹络B.卷积神经⽹络C.感知机D.都不是答案:A7、对于⾃然语⾔处理问题，哪种神经⽹络模型结构更适合？（）。A.多层感知器B.卷积神经⽹络C.循环神经⽹络D.感知器答案:C8、为解决单个输出的感知机⽆法解决的异或问题，需要⽤有⾄少（）个输出的感知机？A.2个B.3个C.4个D.5个答案:A9、使⽤感知机模型的前提是（）。A.数据样本少B.数据线性可分C.数据线性不可分D.数据样本多答案:B10、有关浅层神经⽹络的说法正确的是（）。

A.各神经元分层排列B.神经元与前⼀层及后⼀层的神经元相连C.是⼀种单向多层结构D.同⼀