人工智能导论测试试题及答案

人工智能导论测试试题及答案

1、线性回归模型要解决的问题是。

A、找到自变量与因变量之间的函数关系

B、模拟样本数据曲线

C、数据与时间的变化关系

D、尽量用一条直线去拟合样本数据

答案：D

2、哪一项不是DataFrame在数据处理方面广泛应用的主要优势。

A、支持多类型数据

B、检索数据灵活

C、修改数据方便

D、优于矩阵运算

答案：D

3、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：A

4、下列哪一个选项是由微软公司研发的。

A、小冰

B、Siri

C、Q小弟

D、贤二机器僧

答案：A

5、视网膜上对弱光敏感的是

A、视杆细胞

B、视锥细胞

C、视神经

D、瞳孔

答案：A

6、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、①②③④

B、①②④③

C、①④③②

D、①④②③

答案：B

7、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：D

8、哪个库不属于大数据分析和处理的三剑客。

A^seaborn

B、pandas

C、numpy

D、matplotlib

答案：A

9、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：D

10、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：B

11＞下列应用中，哪一款应用与其他应用采用的方法和原理明显不同()。

A、听歌识曲

B、音乐检索

C、以图搜图

D、图像分类

答案：D

12、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、解决异或问题

B、属于一种多层隐含层

C、施加干扰,消除网络死循环，以达到输出收敛

D、计算网络传播偏差信息

答案：C

13、下列哪一个神经网络模型更适合于自然语言处理

A、卷积神经网络CNN

B、循环神经网络RNN

C、BP神经网络模型

D、HOPfieId神经网格模型

答案：B

14、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1

B、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：B

15、“人工智能”这个概念,首次被提出于1956年的()。

A、图灵测试

B、达特茅斯会议

C、斯坦福会议

D、霍普金斯会议

答案：B

16、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：C

17、卷积神经网络的主要特点是具有。

A、池化层

B、全连接层

C、卷积操作

D、多层隐含层

答案：C

18、深度学习可以具有几个隐藏层O。

A、1个

B、2个

C、3个

D、4个

答案：B

19、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：D

20、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Al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：C

21、关联规则中置信度的含义是。

A、物品频繁出现的概率

B、一个物品的销售数量对另一个物品的影响

C、规则出现的概率

D、两个物品同时出现的频次与前一个物品出现频次的比例

答案：B

22、下列哪个方法不是用于计算相似度的。

A、欧式距离

B、皮尔逊相关系数

C、均方根误差RMSE

D、余弦向量

答案：C

23、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：C

24、梯度下降法的目标是。

A、尽快完成模型训练

B、寻找损失函数的最小值

C、提供算法效率

D、提高模型性能

答案：B

25、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：A

26、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：c

27、表达式1>Oand5的值为（）。

A、1

B、5

C、False

D、True

答案：B

28、下列哪类算法不属于个性化推荐。

A、协同推荐

B、基于内容的推荐

C、关联规则推荐

D、分类推荐

答案：D

29、关于聚类说法正确是。

A、聚类样本一定要有标签

B、应该将所有特征数据作为聚类依据

C、聚类的k值可以随意指定

D、聚类质心就是各簇群特征的平均值

答案：D

30、当消费者A购买了《机器学习》的书籍后,购物平台可能会优先推荐该

消费者购买如下哪本书籍（）。

A、《人工智能》

B、《三体》

C、《英汉词典》

D、《论语》

答案：A

31、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、DlANA算法

D、SVM算法

答案：D

32、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：B

33、CNN中用来完成分类的是

A、卷积层

B、池化层

C、全连接层

D、ReLU函数

答案：C

34、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：D

35、深度神经网络与基本神经网络的区别是。

A、输入层节点数不同

B、输出层节点数不同

C、隐含层个数不同

D、激活函数不同

答案：C

36、关于卷积层的说法,错误的是

A、卷积核的尺寸是由人为指定的

B、卷积核的参数值是人为指定的

C、卷积层可以作为神经网络的隐藏层

D、特征图是为卷积层的最终输出

答案：B

37、关于RFM模型的应用，说法错误的是。

A、R、F、M是区分客户的三个重要指标

B、这三个指标是基于原始数据统计出来的

C、在具体场景应用RFM模型时,可以添加其它指标

D、训练模型前样本不进行标准化处理也是可以的

答案：D

38、下列哪一种形式是最主要的信息载体。

A、图像

B、文字

C、音频

D、视频

答案：B

39、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：C

40、计算机处理图像时的三原色是：

A、红、黄、蓝

B、红、绿、蓝

C、红、黄、绿

D、蓝、绿、黄

答案：B

41、K均值聚类算法,属于（）。

A、监督学习

B、无监督学习

C、半监督学习

D、强化学习

答案：B

42、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：C

43、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：C

44、在何种情况下神经网络模型被称为深度学习模型。。

A、加入更多层,使神经网络的层数增加

B、有维度更高的数据

C、当这是一个图形识别问题时

D、以上都不正确

答案：A

45、机器学习中的从数据中学习通常不包含有（）。

A、监督学习

B、强化学习

C、非监督学习

D、半监督学习

答案：B

46、第三方库Hiatplotlib的作用是。

A、进行科学计算

B、数据可视化

C、制作图表

D、人工智慧预测

答案：C

47、对于多层神经网络,BP（反向传播）算法的直接作用是（）。

A、提供训练集、测试集样本

B、加快训练权值参数和偏置参数

C、提高神经网络特征表示精确度

D、科学评价训练模型

答案：B

48、池化层的作用不包括

A、解决卷积计算量过大的问题

B、降低特征图的分辨率

C、实现不同尺度特征的提取

D、实现特征分类

答案：D

49、SVM的最优分界面是由决定的。

A、支持向量

B、所有样本

C、多数样本

D、少数样本

答案：A

50、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：D

51、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：C

52、不属于家中的人工智能产品的有（）。

A、智能音箱

B、扫地机器人

C、声控灯

D、个人语音助手

答案：C

53、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：C

54、发展出图像识别成功率超越人类的人工智能的主要因素有（）。

A、计算力的提升

B、资金的投入

C、社会关注度提升

D、人类专家规则的完善

答案：A

55、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、①②③④

B、③①②④

C、④①②③

D、②③①④

答案：B

56、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：A

57、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：B

58、如果a=1,b=2,c=3,则表达式(a==b<c)==(a==band

b<C)的值为()。

A、-1

B、O

C、False

D、True

答案：D

59、一幅RGB模式的彩色图像，如果某像素点的三通道值R=255、G=255、

B=255时,该像素点在彩色图像中显示的颜色是()。

A、黑色

B、白色

C、红色

D、绿色

答案：B

60、人工智能的研发和应用的政策,应该将()置于核心位置。

A、道德

B、人

C、资本

D、隐私

答案：B

61、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：C

62、以下那个不是图像的基本运算

A、点运算

B、块运算

C、代数运算

D、逻辑运算

答案：B

63、机器学习的主要特点是。

A、通过各种算法从大数据中学习如何完成任务

B、像人一样开展自主学习

C、具有人类神经网络的功能

D、能对真实世界中的事件做出决策和预测

答案：A

64、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=0.849χ-85.712,则身高172cm的男学生,又回归方程可以预报其体重()。

A、为60.316kg

B、约为60.316kg

C、大于60.316kg

D、小于60.316kg

答案：B

65、计算机显示器使用的颜色模型是

A、HSV

B、CMYK

C、YUV

D、RGB

答案：D

66、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：A

67、OPenCV库主要应用领域的人工智能开发。

A、计算机视觉和机器学习

B、人脸识别

C、深度神经网络

D、图像处理

答案：A

68、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、①③②④⑤

C、②①③④⑤

D、以上都不是

答案：A

69、常用的图像分割方法不包括

A、基于边缘检测的方法

B、基于阈值的方法

C、基于区域的方法

D、基于视觉观察的方法

答案：D

70、（）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：A

71、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：A

72、无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（）

A、AlphaGoFan

B、AlphaGoLee

C、AlphaGoMaster

D、AlphaGoZero

答案：D

73、CNN的基本结构不包括

A、卷积层

B、前向池化层

C、反向池化层

D、全连接层

答案：C

74、在人工智能的三次浪潮中，第三次浪潮是以（）为代表。

A、聊天机器人

B、专家系统

C、人工神经网络

D、AlphaGo

答案：D

75、关于视频的说法不正确的是

A、视频是基于“视觉暂留”现象

B、视频是图像序列

C、我们常见的视频一般是20帧/秒

D、视频时离散的

答案：C

76、要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一

个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究

分支学科叫（）。

A、专家系统

B、机器学习

C、神经网络

D、模式识别

答案：B

77、衡量聚类效果好坏的主要依据是。

A、各类之间的界限明显

B、各样本离各自质心之和最小

C、类别之间的协方差越大越好

D、同类样本紧促,不同类样本相距远

答案：D

78、机器学习可以从以下两种途径来进行学习（）。

A、数据、行动

B、数据、图片

C、经验、图片

D、行动、经验

答案：A

79、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：C

80、关于百度PaddIeHUb错误的说法是。

A、它是一个预训练模型管理工具,支持一键预测

B、它涵盖了图像分类、目标检测、词法和情感分析等许多主流模型

C、它有不同的版本,用户在安装时可以指定具体的版本

D、它的使用要有PaddlePaddle的支持

答案：D

81、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.MCCUIIOch、皮茨

WalterH.Pitts,Hopfield>布鲁克斯BrOoks、纽厄尔NeWel1。

答案：D

82、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：A

83、在juPyternotebook中执行当前单元代码并在下方添加一个新单元的

快捷键是。

A、Enter

B、Shift+Enter

C、Ctrl+Enter

D、Alt+Enter

答案：B

84、制作人脸动态表情包时，图像拉伸技术中不需要设置的变量有（）。

A、起点

B、位移

C、半径

D、像素值

答案：D

85、关于人工智能的概念，下列表述正确的有（）。

A、人工智能可以替代人类做一切事情

B、任何计算机程序都具有人工智能

C、针对特定的任务,人工智能程序都具有自主学习的能力

D、人工智能程序和人类具有相同的思考方式

答案：C

86、以下叙述正确的是（）。

A、COntinUe语句的作用是结束整个循环的执行

B、只能在循环体内使用break语句

C、在循环体内使用break语句或continue语句的作用相同

D、从多层循环嵌套中退出时,可以使用break或continue语句

答案：BD

87、人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术,模拟智能的行为包括

()。

A、感知

B、学习

C、推理

D、决策

E、飞行

答案：ABCD

88、下列哪些是词袋模型存在的缺陷。

A、随着词典规模越来越大,词袋模型维度变得越来越大

B、从词袋模型得到的词向量不能反映词与词之间的关系

C、模型有效值分布越来越稀疏,计