人工智能试题及答案

人工智能试题及答案

1、当需要在字符串中使用特殊字符时，python使用O作为转义字符。

A、\

B、/

C、#

D、%

答案：A

2、O是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、

心理学、工程、计算机技术等领域的知识。

A、语音交互

B、情感交互

C、体感交互

D、脑机交互

答案：A

3、聚类的性能度量亦称聚类“（）”

A、有效性指标

B、无效性指标

C、驱动性指标

D、可靠性指标

答案：A

4、rcnn网络用O结构生成候选框？

A、RPN

B、NMS

C、SelectiveSearch

D、RCNN

答案：C

5、感知机描述错误的是

A、感知机根据正确的程度进行权重调整

B、输入层接收外界输入信号传递给输出层

C、输出层是M-P神经元

D、感知机能容易实现逻辑与、或、非运算

答案：A

6、回归分析的任务，就是根据O和因变量的观察值，估计这个函数，并

讨论与之有关的种种统计推断的问题

A、相关变量

B、样本

C、已知数据

D、自变量

答案：D

7、K-means算法采用了哪些策略？O

A、自底向上

B、贪心策略

C、自顶向下

D、以上都是

答案：B

8、（）和假设检验又可归结为统计推断的范畴，即对总体的数量特征做出

具有一定可靠程度的估计和判断

A、参数估计

B、逻辑分析

C、方差分析

D、回归分析

答案：A

9、深度学习神经网络训练时需要大量的矩阵计算，一般我们需要配用硬件

让计算机具备并行计算的能力，以下硬件设备可提供并行计算能力的是：

A、主板

B、内存条

C、GPU

D、CPU

答案：C

10、中国在哪年首次举办机器人世界杯？。

A、1999

B、2004

C、2006

D、$2,008

答案：D

11、卷积神经网络经常使用的激活函数有好几种：。、tanh函数、ReLu

函数、LeakyReLu函数、PReLu函数等。

A、sigmoid函数

B、main函数

C、max函数

D、sum函数

答案：A

12、学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为（一）。

A、错误率

B、精度

C、误差

D、查准率

答案：C

13、在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟

合问题（）

A、增加训练集量

B、减少神经网络隐藏层节点数

C、删除稀疏的特征

D、SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

答案：D

14、O是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工

作的人工智能。

A、超人工智能

B、强人工智能

C、弱人工智能

D、人工智能

答案：C

15、HiAI移动计算平台提供丰富的上层功能业务APl,可在移动设备高效

运行。

A、TRUE

B、FALSE

答案：A

16、关于模型参数（权重值）的描述，错误的说法是

A、在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数

不断减少

B、每一次EPOCh都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一

般越小

C、模型参数量越多越好，没有固定的对应规则

D、训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的

偏置中

答案：c

17、Boosting算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，可通过。

实施，对无法接受带权样本的基学习算法，则可通过O来处理

A、重赋权法，重采样法

B、重采样法,重赋权法

C、赋权法，采样法

D、采样法，赋权法

答案：A

18、若一个属性可以从其他属性中推演出来，那这个属性就是（）

A、结构属性

B、冗余属性

C、模式属性

D、集成属性

答案：B

19、下述。不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。

A、框架表示法

B、产生式表示法

C、语义网络表示法

D、形象描写表示法

答案：D

20、参数学习过程中若采用梯度下降法，应如何计算梯度值（）？

A、wL

B、∂L∕∂N

C、∂∖∕∂L.

D、w/L

答案：B

21、Transformer架构首先是由下列哪项引入的？

A、GloVe

B、BERT

C、OpenAΓsGPT

D、ULMFit

答案：C

22、抛掷一枚质地均匀的硬币，若抛掷95次都是正面朝上，则抛掷第100

次正面朝上的概率是（）

A、小于1/2

B、等于1/2

C、大于1/2

D、无法确定

答案：B

23、以才哪种组合在CNN不常见

A、conv+relu

B、conv+relu+pool

C、conv+relu+pool+fc

D、conv+k-means

答案：D

24、线性回归在3维以上的维度中拟合面是？

A、曲面

B、平面

C、超平面

D、超曲面

答案：C

25、使用了兴奋剂被检测出的概率为95除没有使用兴奋剂被误判的可能

性10%,实际使用兴奋剂的概率0∙ll½,如果只做1次检测被检测服用兴奋剂，

真实服用兴奋剂的概率是多少？

A、0.90%

B、7.90%

C、45%

D、95%

答案：A

26、以下机器学习中，在数据预处理时，不需要考虑归一化处理的是：()

A、logistic回归

B、SVM

C、树形模型

D、神经网络

答案：C

27、下面是一段将图像转换为向量的函数img2vector°该函数创建

IX1024的NUmPy数组，然后打开给定的文件，循环读出文件的前32行，并将

每行的头32个字符值存储在NUmPy数组中，最后返回数组。请问填充在空白处

的代码应该是哪个。defimg2vector(fiIename):returnVect=

zeros((1,1024))fr=open(filename)foriinrange(32):

forjinrange(32):returnVect[0,

32*i+j]=int(IineStr[j])returnreturnVect

A、IineStr=fr.readlines

B、IineStr=fr.read_line

C、IineStr=readline

D、IineStr=fr.readline

答案：D

28、关于梯度下降算法描述正确的是：

A、梯度下降算法就是不断的更新W和b的值

B、梯度下降算法就是不断的更新w和b的导数值

C、梯度下降算法就是不断寻找损失函数的最大值

D、梯度下降算法就是不断更新学习率

答案：A

29、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，()必然可以得到该

最优解。

A、广度优先搜索

B、深度优先搜索

C、有界深度优先搜索

D、启发式搜索

答案：A

30、()就是要得到一些数据大致是什么样的，它的区间是什么，它的统计

指标，以及这样的数据是怎么分布的等信息。

A、数据搜查

B、数据检查

C、数据探查

答案：C

31、小王和老张交换名片后，小王打开手机中安装的灵云智能输入法app,

拍照老张的名片，很快得到名片文字信息并保存，这其中最主要应用的技术是

O

A、模式识别

B、文字合成

C、图像搜索

D、图像还原

答案：A

32、2010年谷歌推出以顶点为中心的图处理系统O,其专为大规模图数

据处理而设计，将图数据保存在主存储器中并采用并行计算的BSP模型

A、Aregel

B、Pregel

C、Cregel

D、Dregel

答案：B

33、数据挖掘技术包括三个主要的部分()。

A、数据、模型、技术

B、算法、技术、领域知识

C、数据、建模能力、算法与技术

D、建模能力、算法与技术、领域知识

答案：C

34、下列哪些没有使用AnChorbox?()

A、FasterRCNN

B、YOLOvl

C、Y0L0v2

D、Y0L0v3

答案：B

35、智能语音应用中具备辨别声音来源方向的硬件设备/技术是O

A、语音识别

B、语种识别

C、说话人识别

D、麦克风阵列

答案：D

36、1997年5月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比

分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为O

A、深蓝

B、IBM

C、深思

D、蓝天

答案：A

37、神经网络训练过程中，一般会遇到停滞期，即神经网络在进入全局最

小值之前陷入局部最小值。以下哪个策略可以避免上述情况？

A、增加参数数量

B、减少参数数量

C、在开始时将学习率降低10倍

D、改变几个时期的学习率

答案：D

38、ReSNet从角度改进了之前的图像分类网络？

A、增加网络宽度

B、轻量化网络模型

C、改善网络退化现象

D、增加网络深度

答案：C

39、对没有标签的数据进行分类的问题属于机器学习中哪一类问题（）。

A、回归

B、分类

C、聚类

D、强化

答案：C

40、做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5,概率不小于0.5的样本

归入正例类（即1）,小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n

（n>0.5）重新划分样本到正例类和反例类，下面说法正确的是Oo

A、增加阈值不会提高召回率

B、增加阈值会提高召回率

C、增加阈值不会降低查准率

D、增加阈值会降低查准率

答案：A

41、以下。的说法是正确。

A、术语NoSQL是rtNolSQLw的缩写

B、术语NOSQL可以理解为“NotOnlySQL”的缩写

C、NoSQL数据库始终遵循ACID原则

D、NoSQL数据库属于关系数据库技术

答案：B

42、以下说法错误的一项是O

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、梯度下降法比牛顿法收敛速度快

D、拟牛顿法不需要计算HeSSe矩阵

答案：c

43、在线性回归算法中，我们认为误差项是符合什么分布的()

A、高斯分布

B、均匀分布

C、二项分布

D、泊松分布

答案：A

44、第一个成功应用的专家系统是()。

A、ELIZA

B、Dendral

C、Xcon

D、Deepblue

答案：B

45、代码array=np.arange(10,31,5)中的5代表()?

A、元素的个数

B、步长

C、第一个元素

D、最后一个元素

答案：B

46、深度学习是当前很热门的机器学习算法，在深度学习中，涉及到大量

的矩阵相乘，现在需要计算三个稠密矩阵A,B,C的乘积ABC,假设三个矩阵的尺

寸分别为m*n,n*p,p*q,且m

A、ABC

B、ACB

C、ABC

D、所有效率都相同

答案：A

47、Python中heapq是一种()数据结构

A、树型数据结构

B、列表数据结构

C、队列数据结构

D、链表数据结构

答案：A

48、下面关于SVM中核函数的说法正确的是？O

A、核函数将低维空间中的数据映射到高维空间

B、它是一个相似度函数

C、A、B都对

D、A、B都不对

答案：C

49、

image=fluid.layers,data(name="image,,shape=[1,28,28],dtype=(float32,),

代码中28表示？

A、训练的周期

B、训练的批次

C、输入数据的维度

D、数据的通道

答案：C

50、以下关于机器学习说法错误的是

A、机器学习可以解决图像识别问题

B、目前机器学习已经可以代替人类

C、机器学习在一定程度上依赖于统计学习

D、监督学习和非监督学习都属于机器学习

答案：B

51、半监督学习四大范型不含有(一)

A、基于分歧方法

B、半监督SVM

C、生成式方法

D、半监督聚类

答案：D

52、a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],a[l:5]的输出为O0

A、0,1,2,3]

B、1,2,3,4]

C、0,1,2,3,4]

D、1,2,3,4,5]

答案：B

53、。为我们进行学习器性能比较提供了重要依据

A、二项检验

B、t检验

C、交叉验证t检验

D、统计假设检验

答案：D

54、下列哪项是自然语言处理的PythOn开发包？

A、openCV

B、jieba

C、sklearn

D、XGBoost

答案：B

55、在其他条件不变的前提下，以下做法容易引起机器学习中的“过拟合”

问题的是Oo

A、增加训练集量

B、减少神经网络隐藏层节点数

C、删除稀疏的特征

D、SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

答案：D

56、下列哪个不属于特征的类型（一）

A、关键特征

B、冗余特征

C、相关特征

D、无关特征

答案：A

57、下列哪种机器学习算法不需要归一化处理？（）

A、DecisionTree

B、B.SVM

C、Kmeans

D、LogisticRegression

答案：A

58、在人工智能当中，图像、语音、手势等识别被认为是。的层次;而问题

求解、创作、推理预测被认为是（）的层次。

A、感知智能

B、认知智能

C、认知智能

D、感知智能

E、感知智能

F、感知智能

答案：A

59、下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合()

A、树的数量

B、树的深度

C、学习速率

答案：B

60、下面()不是有效的变量名。

A、_demo

B、banana

C、Numbr

D>my-score

答案：D

61、循环神经网络之所以有作用是因为:

A、序列中的元素是无关的

B、序列中的元素蕴含着顺序的规律

C、序列中的元素都是随机出现的

D、序列中的元素都来自同一个数据源

答案：B

62、a=[[1.,2.,1.],[1.,2.,I.]],a+3的值为（）。

A、1.,2.,1.],4.,5.,4.]]

B、4.,5.,4.],4.,5.,4.]]

C、以上都不对

D、4.,5,,4.L1.,2.,1.]]

答案：C

63、下面算法中哪个不是分类算法

A、决策树

B、高斯混合模型GMM

C、随机森林

D、Xgboost

答案：B

64、下列有关决策树说法错误的是

A、是一个监督学习算法

B、是一个分类模型

C、是一个回归模型

D、主要用来处理时间序列数据样本

答案：D

65、a={2:3},a.get(2,4)返回的值是

A、4

B、3

C、None

D、$2

答案：B

66、下述()不是知识的特征。

A、复杂性和明确性

B、进化和相对性

C、客观性和依附性

D、可重用性和共享性

答案：A

67、下列哪项不是SVM的优势

A、可以和核函数结合

B、通过调参可以往往可以得到很好的分类效果

C、训练速度快

D、泛化能力好

答案：C

68、()是指将“数据”转换为“产品”的艺术。

A、数据柔性

B、数据运用

C、数据挖掘

D、数据开发

答案：A

69、智能变电站全站配置模型文件，指的是。。

A、SSD文件

B、CID文件

C、SCD文件

D、ICD文件

答案：C

70、下列哪一项属于特征学习算法(representationlearning

algorithm)?

A、K近邻算法

B、随机森林

C、神经网络

D、都不属于

答案：C

71、以下哪些算法是分类算法？

A、DBSCAN

B、C4.5

C、K-Mean

D、EM

答案：B

72、产生式系统的推理不包括（）

A、正向推理

B、逆向推理

C、双向推理

D、简单推理

答案：D

73、一条规则形如：，其中“一〃左边的部分称为（一）

A、规则长度

B、规则头

C、布尔表达式

D、规则体

答案：B

74、Python3中有几种标准数据类型？

A、5

B、6

C、7

D、$8

答案：B

75、对于图像分类问题，以下哪个神经网络更适合解决这个问题？

A、感知器

B、循环神经网络

C、卷积神经网络

D、全连接神经网络

答案：C

76、在PythOn中，设a=2,b=3,表达式not（b^^a>O）值是（）

A、1

B、-1

C、True

D、FALSE

答案：D

77、以下关于Ll正则化和L2正则化的说法正确的是？

A、防止模型欠拟合而加在损失函数后面的一项

B、Ll范数符合拉普拉斯分布，是完全可微的

C、Ll正则化项是模型各个参数的平方和的开方值

D、Ll正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特

征选择

答案：D

78、DOCker是一个开源的应用容器引擎，基于O语言并遵从APaChe2.0

协议开源。

A、Go

B、Python

C、C/C++

D、Java

答案：A

79、下面不是超参数的是：

A、权重和偏置

B、学习率

C、mini-batch的大小

D、网络结构

答案：A

80、卷积神经网络做图像分类任务通常不包含：

A、卷积操作

B、池化操作

C、全连接层

D、均方误差损失函数

答案：D

81、APriOri算法主要使用标准的发现关联规则的步骤，先发现数据中的

0,然后从中产生关联规则。

A、聚类数据集

B、中位数

C、拟合数据集

D、频繁项目集

答案：D

82、下面的数据中哪个不属于噪声数据()

A、重复数据

B、虚假数据

C、错误数据

D、异常数据

答案：A

83、循环神经网络优于全连接网络的一个原因是循环神经网络实现了权值

共享，那么权值共享的好处有：①.模型参数变少②.运算速度变快③.占用内存

少④.所有权值都共享同一个值

A、①③④

B、①②③

C、①③④

D、①②④

答案：B

84、O是空语句，一般用做占位语句，不做任何事情。

A、break

B、pass

C、continue

D、print

答案：B

85、O是以样本统计量作为未知总体参数的估计量，并通过对样本单位

的实际观察取得样本数据，计算样本统计量的取值作为被估计参数的估计值

A、参数估计

B、逻辑分析

C、方差分析

D、回归分析

答案：A

86、在数据产品研发的过程中，以下()属于低层次数据。

A、零次数据

B、一次数据

C、二次数据

D、三次数据

答案：A

87、下列关于深度学习神经网络结构的描述，正确的是()

A、不同的神经网络结构，层数与神经元数量正相关，层数越多，神经元数

量越多

B、网络结构的层次越深，其学习特征越多，10层的结构要优于5层结构

C、深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量有关，也与样本

的特征多少有关

D、网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络比4层的训练时间长

答案：C

88、无监督的建模技术有（）、关联分析、预报三类

A、聚合

B、离散

C、相关性分析

D、聚类

答案：D

89、主观Bayes推理中，因子LS、LN的如下取值那组不合理？（）

A、LS>RLN

B、LSl

C、LS=1、LN=I

D、LS>kLN>1

答案：D

90、在非均等代价下，希望最小化（）

A、召回率

B、错误率

C、错误次数

D、总体代价

答案：D

91,机器学习训练时,Mini-BatCh的大小优选为2的日,如256或512。

它背后的原因是什么？O

A.Mini-Batch为偶数的时候，梯度下降算法训练的更快

B、Mini-Batch设为2的暴，是为了符合CPU、GPU的内存要求，利于并

行化处理

C、不使用偶数时，损失函数是不稳定的

D、以上说法都不对

答案：B

92、一个医生诊断了病人，并说该病人患流感的概率为40机这里的概率

为Oo

A、频率派概率

B、古典概率

C、贝叶斯概率

D、条件概率

答案：C

93、()适合连续特征，它假设每个特征对于每个类都符合正态分布。

A、GaussianNB

B、Be