人工智能基础（山东交通学院）智慧树知到网课章节测试答案

人工智能基础（山东交通学院）智慧树知到网课章节测试答案绪论单元测试1、单选题：人工智能的名字是A:AirJordenB:AllenLversonC:A-ClassIntelligenceD:ArtificialIntelligence答案:【ArtificialIntelligence】第一章单元测试1、单选题：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:AlphaFunB:AlphaGoodC:AlphaGoD:Alpha答案:【AlphaGo】2、单选题：无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（）A:AlphaGoMasterB:AlphaGoZeroC:AlphaGoLeeD:AlphaGoFan答案:【AlphaGoZero】3、单选题：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:1957C:1955D:1956答案:【1956】4、单选题：以下哪些不是人工智能概念的正确表述（）A:人工智能是通过机器或软件展现的智能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:人工智能将其定义为人类智能体的研究D: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答案:【人工智能将其定义为人类智能体的研究】5、单选题：下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。A:自动化B:机器思维C:机器感知D:机器学习答案:【自动化】6、单选题：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:计算能力B:语言C:智能D:行为图灵测试的含义是（）A: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。B: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。C: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。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、单选题：下列不属于人工智能学派的是（）。A:机会主义B:符号主义C:行为主义答案:【机会主义】9、单选题：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:逻辑主义C:行为主义D:符号主义答案:【行为主义】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.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、单选题：人工智能(AI)、机器学习、深度学习三者关系论述正确的是（）A:深度学习方法研究人工神经网络的单层感知器学习结构。B: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。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: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。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、单选题：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:控制论SB:视觉生理学C:生物神经学D:统计学答案:【统计学】13、单选题：深度学习属于（）A:行为主义B:连接主义C:符号主义D:逻辑主义答案:【连接主义】14、单选题：下列不符合符号主义思想的是（）A:认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理B:人工智能的核心问题是知识表示、知识推理C:源于数理逻辑D:认为人的认知基元是符号答案:【认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理】15、单选题：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:语音语义识别C:自然语言生成D:自然语言理解答案:【语音语义识别】16、单选题：人工智能的近期目标在于研究机器来（）。A:代替人脑B:模仿和执行人脑的某些智力功能C:制造智能机器D:完全代替人类答案:【模仿和执行人脑的某些智力功能】第二章单元测试1、单选题：下列哪一个是“分类”任务的准确描述（）。A:为每个项目分配一个类别B:对每个项目进行排序C:预测每个项目实际的值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、单选题：下列对于分类概念描述不正确的是（）A: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B:分类的标准统一C:分类的结果有可能错误。D: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)）。答案:【分类的标准统一】3、单选题：在机器学习领域，分类的目标是指（）。A:将具有相似形状的对象聚集B:将具有相似特征的对象聚集C:将具有相似名称的对象聚集D:将具有相似值的对象聚集答案:【将具有相似特征的对象聚集】4、单选题：两种以上（不含两种）的分类问题被称为（）。A:多分类B:归一化C:分类器D:二分类答案:【多分类】5、单选题：有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：（）A:在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型；B:选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分；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；】6、单选题：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。A:②③①④B:④①②③C:①②③④D:③①②④答案:【③①②④】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:神经网络D:梯度下降算法答案:【梯度下降算法】8、单选题：在测试样本上执行分类模型，可以（）。A:区分正样本B:生成分类模型C:区分负样本D:生成预测结果答案:【生成预测结果】9、单选题：SVM是一种典型的（）模型B:聚类C:二类分类D:神经网络答案:【二类分类】10、单选题：把样本所属的类型和样本实现对应起来被称为()A:分类B:标注C:训练D:测试11、单选题：分类器测试的作用是A:判断测试集样本选择是否合适B:判断测试集样本标注是否合适C:检验分类器的效果D:获得检测目标的分类答案:【检验分类器的效果】12、单选题：下列叙述中关于归一化不正确的是（）A:归一化也被称为标准化B:归一化后，所有元素和为1C:归一化后，所有元素值范围在（0,1）D:归一化后，所有元素值范围在[0,1]答案:【归一化后，所有元素值范围在（0,1）】13、单选题：深度学习中，常用的归一化函数是（）函数A:SoftMinB:SoftMaxC:MicroMinD:MicroMax答案:【SoftMax】第三章单元测试1、单选题：有特征，无标签的机器学习是（）A:强化学习B:监督学习C:半监督学习答案:【无监督学习】2、单选题：无监督学习可完成什么任务（）A:分类、回归、聚类B:回归C:分类D:聚类答案:【聚类】3、单选题：寻找数据之间的相似性并将之划分组的方法称为（）A:回归B:分类D:聚类答案:【聚类】4、单选题：A:正方形的边长和面积B:学生的性别和他的英语成绩C:人的工作环境与健康D:孩子的身高和父亲的身高答案:【正方形的边长和面积】5、单选题：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:小于60.316kgB:为60.316kgC:大于60.316kgD:约为60.316kg答案:【约为60.316kg】6、单选题：以下不属于聚类算法的是（）。A:K均值算法B:朴素贝叶斯算法C:DIANA算法D:AGNES算法答案:【朴素贝叶斯算法】7、单选题：Z等于Ｘ，则Z与Ｘ之间属于（）A:完全不相关B:不完全相关C:完全相关D:不相关答案:【完全相关】8、单选题：因：经常挑食；果：身材矮小。这组因、果之间属于（）关系。A:完全不相关B:不相关C:完全相关D:不完全相关答案:【不完全相关】9、单选题：（）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:分类C:非监督学习D:聚类答案:【聚类】10、单选题：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:线性回归逻辑回归B:逻辑回归线性回归C:线性回归线性回归D:逻辑回归逻辑回归答案:【线性回归逻辑回归】11、单选题：有特征，有部分标签的机器学习属于（）。A:半监督学习C:强化学习D:监督学习答案:【半监督学习】12、单选题：下面两个两完全相关的是（）。A:圆形的面积与直径B:孩子的身高与父亲身高C:长方形的面积与边长D:每天的温度和季节答案:【圆形的面积与直径】13、多选题：机器学习包括：A:强化学习B:监督学习C:无监督学习D:半监督学习答案:【强化学习;监督学习;无监督学习;半监督学习】A:不相关B:完全相关C:不完全相关D:负相关答案:【不相关;完全相关;不完全相关】15、单选题：下面哪一个不是聚类常用的算法（）。A:DIANA算法B:K均值算法C:AGNES算法D:SVM算法答案:【SVM算法】16、单选题：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:①④②③D:①④③②答案:【①②④③】17、单选题：下面属于强化学习的是（）A: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。B: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。C: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:【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”。】第四章单元测试1、单选题：1943年，神经网络的开山之作《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》,由（）和沃尔特.皮茨完成。A:唐纳德.赫布C:罗素D:沃伦.麦卡洛克答案:【沃伦.麦卡洛克】2、单选题：感知机属于（）。A:前馈神经网络B:BP神经网络C:反馈神经网络D:生物神经网络答案:【前馈神经网络】3、单选题：被称为“神经网络之父”和“人工智能教父”的是（）。A:明斯基B:赫布C:鲁梅尔哈特D:辛顿答案:【辛顿】4、判断题：反馈神经网络又称前馈网络。A:错B:对答案:【错】5、单选题：下列神经网络中哪种架构有反馈连接（）。A:都不是B:卷积神经网络C:感知机D:循环神经网络答案:【循环神经网络】6、单选题：对于自然语言处理问题，哪种神经网络模型结构更适合？（）。A:循环神经网络C:卷积神经网络D:多层感知器答案:【循环神经网络】7、单选题：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？B:5个C:4个D:2个答案:【2个】8、单选题：使用感知机模型的前提是（）。A:数据样本少B:数据样本多C:数据线性可分D:数据线性不可分答案:【数据线性可分】有关浅层神经网络的说法正确的是（）。A:是一种单向多层结构B:神经元与前一层及后一层的神经元相连C:各神经元分层排列答案:【是一种单向多层结构;各神经元分层排列;同一层的神经元之间没有互相连接】10、单选题：对于多层神经网络，BP（反向传播）算法的直接作用是（）。A:加快训练权值参数和偏置参数B:科学评价训练模型C:提供训练集、测试集样本D:提高神经网络特征表示精确度答案:【加快训练权值参数和偏置参数】梯度下降算法的正确步骤是什么？（）(a)计算预测值和真实值之间的误差。(b)迭代跟新，直到找到最佳权重(c)把输入传入网络，得到输出值(d)初始化随机权重和偏差(e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差A:a,b,c,d,eB:c,b,a,e,dD:e,d,c,b,a答案:【d,c,a,e,b】12、单选题：感知机是只含输入层和输出层的一种浅层神经网络，两个感知机输出解决了”异或”问题，进一步扩展到多感知机输出，并增加了偏置单元。关于偏置单元的作用正确的是（）。A:属于一种多层隐含层B:解决异或问题C:施加干扰，消除网络死循环，以达到输出收敛答案:【施加干扰，消除网络死循环，以达到输出收敛】13、判断题：深度学习是一种多层神经网络的模拟认知训练方法，多层神经网络包含多个隐含层感知层，也称作卷积神经网络(CNN)，它的研究热潮兴起于本世纪初期。A:对B:错答案:【错】14、多选题：深度学习可以具有几个隐藏层（）。A:2个B:3个D:4个答案:【2个;3个;4个】15、单选题：深度学习中常用的激活函数不包括（）。A:ReLU函数B:Sin函数C:sign函数D:Sigmoid函数答案:【Sin函数】16、判断题：A:错B:对答案:【错】17、单选题：神经网络中，线性模型的表达能力不够时，可引入（）来添加非线性因素。A:分类函数B:激活函数C:线性函数答案:【激活函数】18、多选题：下列关于神经网络说法正确的是（）。A:具有自学习、自组织、自适应性B:高速寻找优化解C:非线性D:不如决策树稳定答案:【具有自学习、自组织、自适应性;高速寻找优化解;非线性】第五章单元测试1、单选题：视网膜上对弱光敏感的是A:视杆细胞B:瞳孔C:视神经D:视锥细胞答案:【视杆细胞】2、单选题：计算机中存储的图像是A:彩色图像B:模拟图像C:黑白图像答案:【数字图像】3、单选题：数字图像的最小单位是：A:位B:点C:像素D:分辨率答案:【像素】4、单选题：图像的空间离散化叫做：A:二值化B:采样C:灰度化D:量化答案:【采样】5、单选题：计算机处理图像时的三原色是：A:红、黄、绿B:红、黄、蓝C:红、绿、蓝D:蓝、绿、黄答案:【红、绿、蓝】6、单选题：计算机显示器使用的颜色模型是A:CMYKB:RGBC:YUVD:HSV答案:【RGB】7、单选题：已知的最古老的照片是由__完成的B:JosephN.NiepceC:达芬奇D:RussellA.Kirsch答案:【JosephN.Niepce】8、单选题：以下哪个不是图像的基本运算C:点运算D:代数运算答案:【块运算】9、单选题：可以将图中的相应区域进行遮盖的运算是B:图像加法C:图像减法D:图像乘法答案:【图像乘法】10、单选题：以下不属于图像增强方法的是A:伪彩色B:均值滤波C:直方图均衡D:对比度展宽答案:【均值滤波】11、单选题：常用的图像分割方法不包括A:基于区域的方法C:基于阈值的方法答案:【基于视觉观察的方法】12、单选题：图像压缩的目的是A:去除图像中的冗余信息B:降低分辨率C:增加数据量D:减少图像的信息量13、单选题：关于图像梯度，说法不正确的是A:水平梯度图中竖向的边缘会比较清楚B:相邻像素之间的差值称为图像梯度C:边缘梯度值要比平滑纹理梯度值小D:垂直梯度图中，水平方向的边缘会比较清楚答案:【边缘梯度值要比平滑纹理梯度值小】14、单选题：关于视频的说法不正确的是A:视频时离散的B:视频是图像序列C:我们常见的视频一般是20帧/秒D:视频是基于“视觉暂留”现象答案:【我们常见的视频一般是20帧/秒】15、单选题：可以检测出图像中运动的方向和大小的方法是A:光流法B:差分C:梯度直方图D:背景差分答案:【光流法】CNN的基本结构不包括A:全连接层B:反向池化层C:前向池化层D:卷积层答案:【反向池化层】17、单选题：关于卷积层的说法，错误的是A:特征图是为卷积层的最终输出B:卷积层可以作为神经网络的隐藏层C:卷积核的尺寸是由人为指定的D:卷积核的参数值是人为指定的答案:【卷积核的参数值是人为指定的】18、单选题：池化层的作用不包括A:实现特征分类C:降低特征图的分辨率D:实现不同尺度特征的提取答案:【实现特征分类】19、单选题：CNN中用来完成分类的是A:全连接层B:卷积层C:ReLU函数D:池化层答案:【全连接层】1、多选题：依据自然语言是处理系统的输入还是输出，自然语言处理完成的功能可以划分为以下两类。A:自然语言生成B:自然语言理解C:自然语言读写D:自然语言表达答案:【自然语言生成;自然语言理解】2、多选题：自然语言处理作为人工智能领域最重要的一个研究方向，其技术发展与人工智能的发展历史一样，主要有以下两类方法。A:基于深度学习的方法B:基于统计的方法C:基于规则的方法D:基于字典的方法3、单选题：导航软件里面郭德纲的声音是怎么制作的。A:词典查询B:本人录制C:语音合成D:语音识别答案:【语音合成】4、多选题：下列技术属于自然语言处理范畴的有哪些。A:机器翻译C:相似度检测D:字典查询答案:【机器翻译;摘要抽取;相似度检测;字典查询】5、多选题：小Q弟弟聪明好学，下列哪些功能是它能够完成的。A:教他说话B:解释成语C:翻译英语D:网上订餐答案:【教他说话;解释成语;翻译英语;网上订餐】6、单选题：下列哪一个选项是由微软公司研发的。A:Q小弟B:小冰C:SiriD:贤二机器僧答案:【小冰】7、多选题：下列哪些属于词法分析的范畴A:词性标