人工智能复习题（含答案）

人工智能复习题（含答案）1、以下属于计算机视觉的经典模型的有：（）。A、VGGNetB、ResNetC、RNND、GoogleNet答案：ABD2、关于连接主义，描述正确的是（）A、基础理论是神经网络B、深度学习属于连接主义C、又称为仿生学派D、产生在20实际50年代答案：ABCD3、在自然语言处理任务中，首先需要考虑字、词如何在计算机中表示。通常，有两种表示方式：()表示和()表示A、on-hotB、one-hotC、分布式D、集中式答案：BC4、人工智能研究的主要因素有（）。A、计算能力B、算法C、数据D、天气答案：ABC5、决策树的生成是一个递归过程.在决策树基本算法中导致递归返回的情况包括（）A、当前属性集为空,无法划分B、当前结点包含的样本全属于同一类别,无需划分C、所有样本在所有属性上取值相同,无法划分D、当前结点包含的样本集合为空,不能划分答案：ABCD6、下列关于词袋模型说法正确的是（）。A、词袋模型可以忽略每个词出现的顺序B、词袋模型不可以忽略每个词出现的顺序C、TensorFlow支持词袋模型D、词袋模型可以表出单词之间的前后关系答案：AC7、以下哪些网络结构具有反馈连接功能，即将前一层的输出和当前层自身作为输入（）A、循环神经网络B、卷积神经网络C、LSTM网络D、多层感知机答案：AC8、下列关于极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate，MLE），说法正确的是A、MLE可能并不存在B、MLE总是存在C、如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的D、如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的答案：AC9、常用的损失函数有哪些（）。A、均方差B、Sigmoid交叉熵C、Sofmax交叉熵D、Sparse交叉熵答案：ABCD10、赋范线性空间满足（）A、正定型B、不定性C、正齐次性D、次可加性答案：ACD11、关于卷积神经网络池化成层以下描述正确的是？A、经过池化的特征图像变小了B、池化操作采用扫描窗口实现C、池化层可以起到降维的作用D、常用的池化方法有最大池化和平均池化答案：ABCD12、下面哪项技巧可用于关键词归一化（keywordnormalization），即把关键词转化为其基本形式？A、词形还原（Lemmtiztion）B、LevenshteinC、词干提取（Stemming）D、探测法（Sounex）答案：AC13、数据不平衡问题由于数据分布不平衡造成的，解决方法如下（）A、对小样本加噪声采样B、对大样本进行下采样C、进行特殊的加权D、采用对不平衡数据集不敏感的算法答案：ABCD14、常见的聚类技术有（）A、分层聚类B、K平均值聚类C、两步聚类D、Konhonennetwork答案：ABCD15、关于缺失值处理，说法正确的是（）A、数据缺失是指在数据采集传输和处理过程中，由于某些原因导致的数据不完整的情况。B、数据采集过程不会造成数据缺失C、缺失值的存在不会给数据统计带来问题D、缺失数据值的数据可采用删除法来解决答案：AD16、样本库应包括：（）和（）2部分。A、样本生成B、样本管理C、样本筛选D、样本标注答案：BD17、人工智能应用范围较广的计算框架包括（）。A、TensorFlowB、PyTorchC、PaddlePaddleD、Caffe答案：ABCD18、围绕电力企业审计典型业务场景，基于自然语言处理技术，实现对各类审计依据、审计对象、审计结果中()的自动化抽取，建立信息关联关系，提升审计过程中的信息获取、比对及统计效率。A、关键结构B、信息字段C、标签答案：ABC19、NoSQL中常用的数据模型包括（)A、Key-ValueB、Key-DocumentC、Key-ColumnD、图存储答案：ABCD20、在某神经网络的隐层输出中，包含0.75，那么该神经网络采用的激活函数可能是（）A、sigmoidB、tanhC、relu答案：ABC21、基因遗传算法的组成部分包括()。A、初始化编码B、适应度函数C、选择D、交叉和变异答案：ABCD22、智能技术有着能立刻拓展智能技术用途的潜力，其优点主要有（）A、不需要软，硬件购买等初期投入B、不需要实现预测分析等人工智能技术C、云智能不要求使用者是机器学专家D、使用云智能的分析可以在任意云中储存数据，并毫不费力地进行数据交换答案：ACD23、对于Word2vec的2个基础算法，每次（）更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大，一般使用比较高效的（）算法。A、旋度B、梯度C、负采样D、正采样答案：BC24、端到端强化学习有哪些缺点？A、对问题搜索空间极大B、易收敛C、稳定性低D、不易融合专家知识答案：ACD25、Python中声明一个列表，names=['jack','tom','tonney','superman','jay'],想要打印最后一个元素，可以用（）。A、printnames-1]B、printnames0]C、printnameslennames]D、printnameslennames-1]答案：AD26、以下哪些不是常见的自然语言处理的网络结构。A、LeNetB、BertC、VGGD、ResNet答案：ACD27、Transformer由且仅由（）和（）组成。只要计算资源够，可以通过堆叠多层Transformer来搭建复杂网络。A、Self-AttenionB、FeedForwardNeuralNetworkC、FeedBackwardNeuralNetworkD、Self-Action答案：AB28、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、（）等。A、语言识别B、图像识别C、自然语言处理D、专家系统答案：ABCD29、关于k折交叉验证，下列说法正确的是？A、k值并不是越大越好，k值过大，会降低运算速度B、选择更大的k值，会让偏差更小，因为k值越大，训练集越接近整个训练样本C、选择合适的k值，能减小验方差D、k折交叉验证能够有效提高模型的学习能力答案：ABCD30、广义不确定性可分为（）。A、粗糙性B、模糊性C、不完全性D、时变性答案：BC31、问答系统通常包括哪三个环节()。A、NLU自然语言理解B、NLP自然语言处理C、DM中控平台D、NLG自然语言生成答案：ACD32、目标检测存在的挑战有（）A、光照B、遮挡C、重叠D、多尺度答案：ABCD33、数据来源包括A、关系型数据库B、半/非结构化数据系统C、文本数据系统D、传感器二进制数据答案：ABCD34、深度神经网络的训练通常采用（）等具有隐式正则化效果的策略。A、SVMB、随机梯度下降C、随机失活D、批标准化答案：BCD35、技术发展水平上，（）和（）是我国人工智能市场技术最成熟的两个领域，应用场景主要集中在机器人、无人机、医疗、家居、教育、无人驾驶等领域A、智能语音B、自然语言处理C、类脑智能计算D、人机混合智能答案：AB36、Python异常处理中通常用（）（）语句来检测try语句块中的错误。A、tryB、thenC、breakD、except答案：AD37、目标检测的应用场景有（）A、智慧交通B、智慧医疗C、生产质检D、厂区安防答案：ABCD38、在元宇宙电力系统中，随着虚拟电力系统智能性的提高，人与电力系统关系则会演变为()，人与元宇宙电力系统()，形成以人为中心的智能化电力系统形态，在稳定运行、智能优化、故障诊断等方面提供更精准的智慧化建设[50]。A、共存关系B、共生关系C、虚实交融D、虚实交互答案：BC39、统计学习的主要特点包括（）。A、统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测与分析B、统计学习的目的是对数据进行预测与分析C、统计学习以模型为研究对象，是算法驱动的学科D、统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络之上的答案：ABD40、超大规模预训练模型推动技术效果不断提升，继续朝着规模更大、模态更多的方向发展。各大公司相继推出超大规模预训练模型，包括（）等。A、盘古B、悟道2.0C、ERNIE3.0D、PaddleOCR答案：ABC41、传统目标检测提取特征的方式有（）A、SIFTB、HOGC、SVMD、Adaboost答案：AB42、符合强人工智能的描述是()。A、仅在某个特定的领域超越人类的水平B、可以胜任人类的所有工作C、是通用的人工智能D、在科学创造力、智慧等方面都远胜于人类答案：BC43、python中常用模块有()。A、jsonB、randomC、sysD、datetime答案：ABCD44、NMF(Non-negativeMatrixFactorization)是一种降维算法，它的特点包括A、原始矩阵的元素是非负数B、分解后矩阵的元素是非负数C、分解后矩阵的元素可以是负数D、没有“潜在语义空间的每一个维度都是正交的”这一约束条件答案：ABD45、人工智能平台中运行（）组件、（）组件和具有预标注功能的（）组件的服务器应具备独立的AI芯片计算资源。A、模型B、训练C、推理D、标注答案：BCD46、关于归一化描述正确的是A、归一化可以预防过拟合B、归一化没有实质作用C、归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间D、归一化是一种激活函数答案：AC47、把一个高维空间变换为低维空间时，希望有一些实用的标准来衡量各个类别之间的可分离性。下列可以作为定义可分离性判据的依据的是（）。A、判据与分类错误之间呈单调关系，判据越大，分类错误的概率越小B、特征独立时，判据呈现叠加性C、判据生成的度量矩阵对称，对角线元素为0，非对角线元素为正D、加入新特征时，判据不减小。答案：ABCD48、关于归一化描述正确的是（）。A、归一化可以预防过拟合B、归一化没有实质作用C、归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间D、归一化是一种激活函数答案：AC49、关于线性回归说法正确的是（）A、日常生活中，收入预测可以作为线性回归问题来解决B、商品库存预测，是一种典型的有监督学习方法C、常用的回归模型有线性回实用归和非线性回归D、线性回归是简单的方法"答案：ABCD50、傅里叶变换有下列哪些特点？（）A、有频域的概念B、均方意义下最优C、有关于复数的运算D、从变换结果可完全恢复原始数据答案：ACD51、下列哪些项属于聚类算法?A、K-meansB、BIRCHC、SVMD、DBSCAN答案：ABD52、对于规则的专家系统的缺点，下列说法正确的是A、规则之间的关系不明确B、低效的搜索策略C、没有学习能力D、没有统一的结构答案：ABC53、影响k-means算法效果的主要因素包括以下哪一项？（）A、初始点的选取B、聚类的准则C、k值的选取D、距离的度量方式答案：ACD54、结构化程序设计的基本原则包括A、多态性B、至顶向下C、模块化D、逐步求精答案：BCD55、云计算的特点（）A、超大规模B、可靠性C、虚拟化D、安全性答案：AC56、强化学习问题的三种方法分别是（）A、基于价值（value-based）B、基于策略（policy-based）C、基于模型（model-based）D、nan答案：ABC57、关于OLAP和OLTP的区别描述,正确的是?A、OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同B、与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.C、OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.D、OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.答案：ABD58、大数据的处理需要经过几个流程？A、数据加工B、数据采集C、数据建模D、数据清洗答案：ABCD59、关于概率图，以下说法正确的是（）A、概率图模型提供一种直观，快速的针对具体问题定义模型的方式B、概率图能让建模者根据对问题的理解确定特征之间的依赖关系C、有向图利用条件概率来表示D、无向图利用每个最大团的优势来表示答案：ABCD60、TensorFlow框架模型源文件宜包括（）A、meta文件B、data文件C、index文件D、json文件答案：ABC61、以下哪些是属于深度学习算法的激活函数?A、SigmoidB、ReLUC、TanhD、Sin答案：ABC62、下列哪几种说法是正确的（）。A、除字典类型外，所有标准对象均可以用于布尔测试B、空字符串的布尔值是FalseC、空列表对象的布尔值是FalseD、值为0的任何数字对象的布尔值是False答案：BCD63、)python数据分析常用包pandas中用于数据透视的函数(方法)是以下哪两个A、mergeB、concatC、pivotD、pivot_table答案：CD64、关于神经网络，下列说法正确的是A、增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率B、增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率C、减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率D、减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率答案：AC65、对股票涨跌方向的判断，理论上下列哪些方法是可行的？（）A、SVMB、DBSCANC、FP-growthD、决策树答案：AD66、深度学习的步骤：（）、（）、（）A、效果评估B、建立模型C、损失函数D、参数学习答案：BCD67、关于神经网络模型的说法，哪些是不正确的（）A、神经网络的工作原理与生物体内的神经元是完全一样的B、训练神经网络的实质是对复杂函数求参数最优解的过程C、增加神经网络的层数和增加每层的神经元个数的效果是一样的D、神经网络只能进行二分类，不能进行更多种类的分类了答案：ACD68、从产业链的角度来讲，人工智能分为三层，由（）组成A、基础层B、技术层C、应用层D、过程层答案：ABC69、分类问题的评估方法包括A、正确率B、精确率C、召回率D、均方误差答案：ABC70、以下关于机器学习算法与传统基于规则方法的区别中正确的是?A、传统的基于规则的方法，其中的规律可以人工显性的明确出来B、传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题C、机器学习中模型的映射关系是自动学习的D、机器学习所中模型的映射关系必须是隐性的答案：ABC71、公司级人工智能平台应为公司各业务部门、各省公司及各地市公司提供高效共享的（）及推理服务。A、算法训练B、验证C、推理计算D、管理答案：ABD72、对人工智能常见的误解有哪些？A、人工智能就是机器学习B、机器学习只是人工智能中的一个方向C、人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多D、人工智能就是深度学习答案：AD73、下列关于函数的极限、连续、可导、解析，说法正确的有（）。A、函数在某点的极限存在的充要条件是在该点左极限及右极限均存在且相等B、函数在某点处解析指函数在该点及其领邻域内处处可导，解析函数的导数不一定是解析的C、函数可导不一定连续；不可导的函数一定不连续；存在处处可导但处处不连续的函数D、函数fx在x0处可导的充要条件是x在x0处的左右导数都存在且相等答案：AD74、噪声数据的产生原因主要有：（）A、数据采集设备有问题B、在数据录入过程中发生了人为或计算机错误C、数据传输过程中发生错误D、由于命名规则或数据代码不同而引起的不一致答案：ABCD75、Embedding编码有哪些特点？A、特征稠密B、特征稀疏C、能够表征词与词之间的相互关系（相似度计算）D、泛化性更好,支持语义运算sim答案：ACD76、CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势包括以下哪些？A、特征灵活B、速度快C、可容纳较多上下文信息D、全局最优答案：ACD77、对于朴素贝叶斯分类器，下面说法正确的是（）A、适用于小规模数据集B、适用于多分类任务C、适合增量式训练D、对输入数据的表达形式不敏感答案：ABC78、假设在卷积操作过程中，对于size为3*3的image,如需提取100个特征，卷积层需要（）个卷积核，假设卷积核大小为4,则共需（）个参数。A、100B、200C、400D、$800答案：AC79、选择下列哪些属于可以通过机器学习解决的任务？A、聚类B、分类C、描述D、派生答案：AB80、A为n阶方阵，且对任意n维向量x均满足Ax=0，下列说法不正确的有（）。A、A=0B、A=EC、rA=nD、0答案：BCD81、计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类（）图像以及图像序列的能力A、提取B、处理C、理解D、分析答案：ABCD82、关于随机森林说法正确的是（）A、与Adaboost相比，随机森林采用一个固定的概率分布来产生随机向量B、随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差C、与Adaboost相比，随机森林鲁棒性更好D、随机森林的训练效率往往低于Bagging答案：ABC83、真正的通用人工智能系统具有把握()的能力A、专业性B、跨领域C、局部性D、全局性答案：BD84、以下说法正确的是A、负梯度方向是使函数值下降最快的方向B、当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解C、梯度下降法比牛顿发收敛速度快D、梯度下降法需要确定合适的迭代步长答案：ABD85、高层图片理解算法已逐渐广泛应用于人工智能系统，如（）A、刷脸支付B、智慧安防C、图像搜索D、自动翻译答案：ABC86、数据脱敏需要满足以下（）要求。A、单向性B、匿名处理C、无残留D、易于实现答案：ACD87、在深度学习任务中，遇到数据不平衡问题时，我们可以用以下哪些方法进行解诀?A、批量删除B、随机过采样C、合成采样D、随机欠采样答案：BCD88、以下说法正确的是（）A、离散化本质是将连续型数据分段B、数据中的离群值，会增强模型对于数据离群值的鲁棒性C、离散化后的特征，其取值均转化为有明确含义的区间号D、将连续型特征离散化后，特征的取值大大减少。答案：ABCD89、除了问题本身的定义之外，使用问题特定知识的搜索策略被认为是A、启发式搜索B、有信息搜索C、二元搜索D、无信息搜索答案：AB90、当发现机器学习模型过拟合时，以下操作正确的是：（）A、降低特征维度B、增加样本数量C、添加正则项D、增加特征维度答案：ABC91、采用生理模拟和神经计算方法的人工智能研究被称为（）A、连接主义B、逻辑学派C、生理学派D、符号主义答案：AC92、传统关系数据库技术的优点有（）。A、数据一致性高B、数据冗余度低C、复杂查询的能力强D、产品成熟度高答案：ABCD93、word2vec可以理解为一种对单词one-hot向量的一种降维处理，采用这种空间压缩降维的处理方式对语料库中的词进行训练，主要有两种方式()。A、skip-gramB、CBOWC、GRUD、BERT答案：AB94、边缘计算的缺点包括（）。A、使边缘设备具有处理能力意味着更高的成本和更容易被入侵的危险；B、在大量的边缘设备上进行应用部署和服务监控会成为一个棘手的问题；C、在边缘进行分布式计算并与云端协调任务会让应用编程变得更加复杂；D、计算位于边缘设备，一定程度上使得云端的硬件计算资源无法发挥作用。答案：ABC95、参数学习过程中若采用梯度下降法，梯度为负:（）W,梯度为正:（）WA、增加B、取反C、减小D、取整答案：AC96、配置关键词时，我们可以按照以下哪个方法来进行操作？A、仅配置数字；B、仅配置字母；C、使用核心的词汇或词组来配置D、针对任一问题来提取关键词配置答案：CD97、哪些项属于集成学习？A、KnnB、AdaboostC、随机森林D、XGBoost答案：BCD98、下列对于python定义函数的描述正确的有A、函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号B、任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，在无参数和自变量