人工智能考试试题及答案

人工智能考试试题及答案

1、GOOgle认为，响应时间每延迟0.5s,查询数将会减少（）

A、0.05

B、0.1

C、0.15

D、$0.20

答案：D

2、在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入

端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的什么参数

A、输入数据大小

B、神经元和神经元之间连接有无

C、相邻层神经元和神经元之间的连接权重

D、同一层神经元之间的连接权重

答案：C

3、如果将数据科学比喻成“鹰”，那么，理论基础、数据加工、数据计算、

数据管理、数据分析、数据产品开发相当于“鹰”的O

A、翅膀

B、脚

C、躯体

D、头脑

答案：C

4、以下关于回归算法描述中不正确的是

A、最小二乘法可以求解线性回归问题

B、梯度下降法可以求解线性回归问题

C、利用最小二乘法求解线性回归问题可能会出现局部最优解

D、学习率是梯度下降法的重要参数

答案：C

5、添加用户时使用参数（）可以指定用户目录。

A、-d

B、-p

C、-U

D、-C

答案：A

6、下属模型是一阶段网络的是O

A、Y0L0v2

B、rcnn

C、fast-rcnn

D、faster-rcnn

答案：A

7、一条规则形如：，其中“一”右边的部分称为（一）

A、规则长度

B、规则头

C、布尔表达式

D、规则体

答案：D

8、下面关于随机森林和集成学习的说法，正确的是O

A、随机森林只能用于解决分类问题

B、集成学习通过构建多个模型，并将各个模型的结果使用求平均数的方法

集成起来，作为最终的预测结果，提高分类问题的准确率

C、随机森林由随机数量的决策树组成

D、随机森林的弱分类器（基分类器）的特征选择不是随机的

答案：B

9、关于Python中的复数，下列说法错误的是（）

A、表是复数的语法是real+imagej

B、实部和虚部都是浮点数

C、虚部必须后缀j,且必须小写

D、方法Ce）njugate返回复数的共枕复数

答案：C

10、对于k折交叉验证，以下对k的说法正确的是？

A、k越大，不一定越好，选择大的k会加大评估时间

B、选择更大的k,就会有更小的bias（因为训练集更加接近总数据集）

C、在选择k时，要最小化数据集之间的方差

D、以上所有

答案：D

11、frompandasimportDataFranle这个语句的含义是。

A、从DataFrame类导入pandas类

B、从pandas库导入DataFrame类

C、从PandaS库导入DataFrame库

D、从DataFrame库导入pandas类

答案：B

12、以下关于最大似然估计MLE的说法正确的是

A、MLE中加入了模型参数本身的概率分布

B、MLE认为模型参数本身概率是不均匀的

C、MLE体现了贝叶斯认为参数也是随机变量的观点

D、MLE是指找出一组参数，使得模型产生出观测数据的概率最大

答案：D

13、第三次工业革命的地点是

A、英国伦敦

B、美国硅谷

C、德国汉诺威

D、美国辛辛那提农场

答案：B

14、下述字符串格式化语法正确的是？

A、GNU,sNot%d%%,%'UNIX'

B、GNU∖,sNot%d%%"%'UNIX"

C、GNU,sNot%s%%,%,UNIX,

D、GNU∖,sNot%s%%,%,UNIX'

答案：D

15、下列哪项不属于集成学习

A、随机森林

B、Adaboost

C、kNN

D、XGBoost

答案：C

16、LSTM是一种什么网络?

A、卷积神经网

B、前馈神经网

C、循环神经网

D、李生网络

答案：C

17、在以下模型中，训练集不需要标注信息的是0

A、k-means

B、线性回归

C、神经网络

D、决策树

答案：A

18、（）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

19、数据挖掘技术主要有分类、估计、（）、关联分析和预报。

A、回归

B、统计

C、聚类

D、假设

答案：C

20、下列朴素贝叶斯估计描述错误的是（_）

A、采用属性条件独立性假设；

B、假设属性之间相互独立；

C、为了避免条件概率是所以属性上的联合概率；

D、假设属性之间是相关的；

答案：D

21、半监督学习不包括

A、直推学习

B、纯半监督学习

C、主动学习

D、图半监督学习

答案：C

22、下列关于深度学习说法错误的是

A、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题

B、CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合

C、只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法

D、随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题

答案：C

23、fasterRCNN用于生成候选框ProPOSal的模块名称。

A、RPN

B、CNN

C、ResNet

D>RoIpooling

答案：A

24、以下关于人工智能系统架构的表述，不正确的是

A、人工智能分为应用层、技术层、基础层

B、数据处理一般都是在应用层完成

C、应用层聚焦人工智能技术和各个领域的结合

D、基础层提供计算能力和数据资源

答案：B

25、当数据太大而不能同时在RAM中处理时，哪种梯度技术更有优势

A、全批量梯度下降

B、随机梯度下降

答案：B

26、使用()关键字来创建PylhOn自定义函数。

A、function

B、func

C、procedure

D、def

答案：D

27、下列代码执行结果是什么?x=ldefchange(a):x+=lprintx

change(x)

A、1

B、2

C、3

D、报错

答案：D

28、PythOn字体切片时(S[0,10])下标的取值范围为()。

A、0,10]

B、(0,10)

C、0,10)

D、(0,10]

答案：C

29、下列哪个神经网络结构会发生权重共享

A、卷积神经网络&

B、&循环神经网络&

c、&全连接神经网络&

D、&卷积和循环神经网络

答案：D

30、如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的

丢失，所以在标准化之后，BatChNorm会紧接着对数据做缩放和O

A、平移

B、删除

C、移动

D、收敛

答案：A

31、以下程序的输出是。？array=np.array

([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]);print(array,shape)

A、(4,3)

B、(3,4)

C、3

D、$4

答案：A

32、迄今为止，最成功的神经网络学习算法是O

A、感知机

B、BB算法

C、BP算法

D、阿黛尔算法

答案：C

33、昇腾AI处理器的逻辑架构不包括以下哪个选项？

A、DVPP

B、GPU

C、Al计算引擎

D、芯片系统控制CPU

答案：B

34、聚类分析属于典型的。。

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

35、a=np.arange(2),b=np.arange(3,5),print(np.Iexsort([a,b]))fr⅛

输出结果是0。

A、a,b]

B、0,1]

C、O,1,3,4]

D、O,1,2,3]

答案：B

36、在Python中，运行以下程序，结果应为()a=5b=7b+=3a=b*20

a+=2a=a%bprint(a,b)

A,57

B、2010

C、227

D、210

答案：D

37、回归算法预测的标签是？

A、自变型

B、离散型

C、应变型

D、连续型

答案：D

38、检索的()和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领

域重要的研究方向

A、公平性

B、真实性

C、快速性

D、准确性

答案：A

39、下列关于线性回归分析中的残差(ReSidUalS)说法正确的是？

A、残差均值总是为零

B、残差均值总是小于零

C、残差均值总是大于零

D、以上说法都不对

答案：A

40、跳出所处的最近层循环的是()

A、break

B、continues

C、continue

D、pass

答案：A

41、下列哪项不属于聚类算法O

A、K-means

B、BIRCH

C、SVM

D、DBSCAN

答案：C

42、关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（）。

A、当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好

地处理。

B、混合模型比K均值或模糊均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布。

C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。

D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。

答案：B

43、简单遗传算法的遗传操作主要有三种：选择操作，交叉操作，O操

作

A、连接

B、复制

C、变异

D、结合

答案：C

44、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

45、（）是一类用图来表达变量相关关系的概率模型。

A、概率图模型

B、隐马尔可夫模型

C、变量图模型

D、以上都不对

答案：A

46、为什么不能用多层全连接网络解决命名实体识别问题：

A、序列数据的输入和输出通常是不固定的，有的序列长，有的序列短

B、全连接网络的根本不能处理任何序列数据

C、全连接网络的层次太深导致梯度消失，所以不能处理序列问题

D、命名实体识别问题是一个无法解决的问题，全连接网络也不能解决这个

问题

答案：A

47、不属于噪声数据表现形式的是()

A、重复数据

B、虚假数据

C、错误数据

D、异常数据

答案：A

48、后剪枝是先从训练集生成一颗完整的决策树，然后(—)对非叶结点进

行考察。

A、自上而下

B、在划分前

C、禁止分支展开

D、自底向上

答案：D

49、LARS属于哪种特征选择方法(一)

A、包裹式

B、启发式

C、嵌入式

D、过滤式

答案：C

50、云计算提供的支撑技术，有效解决虚拟化技术、()、海量存储和海

量管理等问题

A、并行计算

B、实际操作

C、数据分析

D、数据研发

答案：A

51、YOLOV3在COC。数据集上聚类了。个矛框？

A、3

B、9

C、80

D、nan

答案：B

52、神经网络研究属于下列哪个学派

A、符号主义

B、连接主义

C、行为主义

D、其他选项均不对

答案：B

53、以下属于回归算法的评价指标是？

A、召回率

B、混淆矩阵

C、均方误差

D、准确率

答案：C

54、多层前馈神经网络描述错误的是

A、输出层与输入层之间包含隐含层，且隐含层和输出层都拥有激活函数的

神经元

B、神经元之间存在这同层连接以及跨层连接

C、输入层仅仅是接收输入，不进行函数处理

D、每层神经元上一层与下一层全互连

答案：B

55、Python标记语句块使用()

A、花括号

B、小括号

C、引号

D、缩进

答案：D

56、DSSM经典模型的优点；L解决了字典爆炸问题，降低了计算复杂度；2.

中文方面使用字作为最细切分粒度，可以复用每个字表达的词义，减少分词的

依赖，从而提高模型的泛化能力；3.字母的n-gram可以更好的处理新词，具有

较强的鲁棒性；4.使用有监督的方法，优化语义embedding的映射问题；5.省

去了人工特征工程；6.采用有监督训练，精度较高。

A、1.2.3.4

B、1.3.4.6

C、1.2.3.4.5.6

D、3.4.6

答案：C

57、衡量模型预测值和真实值差距的评价函数被称为O

A、损失函数

B、无参数函数

C、激活函数

D、矩阵拼接函数

答案：A

58、智能体的性能度量用来（）

A、进行正确感知

B、评价智能体在环境中的行为表现

C、财务分析

D、进行自我学习与自我优化

答案：D

59、（）是一种基于贝叶斯法则为基础的，通过概率手段进行学习的方法。

A、遗传算法

B、分析学习

C、归纳学习

D、贝叶斯学习

答案：D

60、在TenSOrFIOW中，TenSOrBOard运行时的默认访问端口是以下哪个端

口号？

A、4004

B、8080

C、8008

D、$6,006

答案：D

61、下列人工神经网络属于反馈网络的是。

A、Hopfield网

B、BP网络

C、多层感知器

D、LVQ网络

答案：A

62、PyTorCh框架算法模型配置文件应为。格式。

A、prototxt

B、py

C、config

D、params

答案：B

63、关于用4V来表示大数据的主要特征，描述错误的是

A、大数据的时间分布往往不均匀，近几年生成数据的占比最高

B、“如何从海量数据中洞见（洞察）出有价值的数据”是数据科学的重要

课题之一

C、数据类型的多样性往往导致数据的异构性，进而加大数据处理的复杂性,

对数据处理能力提出了更高要求

D、数据价值与数据量之间存在线性关系

答案：D

64、关系云的一个重要功能是提供0。

A、数据库即服务

B、虚拟服务

C、弹性计算

D、按需服务

答案：A

65、在卷积神经网络中，要求输入尺寸必须固定的层是？O

A、卷积层

B、全连接层

C、池化层

D、以上都不是

答案：B

66、机器执行学习的框架体现了其学习的本质是（）

A、参数预估

B、机器翻译

C、图像识别

D、参数估计

答案：D

67、在感知机中(Perceptron)的任务顺序是什么？1随机初始化感知机

的权重2去到数据集的下一批(batch)3如果预测值和输出不一致，则调整

权重4对一个输入样本，计算输出值

A、1,2,3,4

B、4,3,2,1

C、3,1,2,4

D、1,4,3,2

答案：D

68、以下关于机器学习描述正确的是？

A、深度学习是机器学习的一个分支

B、深度学习与机器学习是互相包含的关系

C、深度学习与机器学习同属于人工智能但相互之间没有关系

D、以上都不对

答案：A

69、中心极限定理告诉我们，当样本量足够大时，样本均值的分布围绕总

体均值呈现O0

A、泊松分布

B、正态分布

C、伯努利分布

D、几何分布

答案：B

70、关于MNlST,下列说法错误的是。。

A、是著名的手写体数字识别数据集

B、有训练集和测试集两部分

C、训练集类似人学习中使用的各种考试试卷

D、测试集大约包含IOOOO个样本和标签

答案：C

71、在抽样估计中，随着样本容量的增大，样本统计量接近总体参数的概

率就越大，这一性质称为()

A、无偏性

B、有效性

C、及时性

D、一致性

答案：D

72、LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其

他时序信号进行建模，是一种Oo

A、循环神经网络

B、卷积神经网络

C、朴素贝叶斯

D、深度残差网络

答案：A

73、CPU主要通过增加指令，增加核数等方式来提升Al性能。

A、TRUE

B、FALSE

答案：A

74、在多通道卷积过程中，要生成n个featuremaps,需要（）个卷积核

立方体。

A、n-2

B、n^2

C、n∕2］注x］表示对X取整

D、n

答案：D

75、C4.5决策树算法中采用（）对连续属性进行离散化处理。

A、二分法

B、最小二乘法

C、均值法

D、投票法

答案：A

76、C5.O和QUEST决策树只能处理（）目标值的问题。

A、随机型

B、连续型

C、离散型

D、分类型

答案：D

77、循环神经网最常常遇到的问题是：①.梯度消失②.词语依赖位置较远

③.梯度爆炸④.维数灾难

A、①③④

B、①②③

C、①③④

D、①②④

答案：B

78、表达式3or5的值为。

A、TRUE

B、3

C、5

D、$2

答案：B

79、下列哪部分不是专家系统的组成部分

A、用户

B、综合数据库

C、推理机

D、知识库

答案：A

80、归结原理的特点是(_)

A、发明新的概念和关系

B、发现更多的规则

C、缓解过拟合的风险

D、将复杂的逻辑规则与背景知识联系起来化繁为简

答案：D

81、一个盒子内装有大小、形状相同的四个球，其中红球1个、绿球1个、

白球2个，小明摸出一个球不放回，再摸出一个球，则两次都摸到白球的概率

是()

A、1212122022年1月2日

B、1212122022年1月4日

C、1212122022年1月6日

D、1212122022年1月12日

答案：C

82、在£-greedy策略当中，ɛ的值越大,表示采用随机的一个动作的概率

越()，采用当前Q函数值最大的动作的概率越。。

A、大

B、小

C、大

D、大

E、小

F、小

答案：A

83、下列说法中对专用人工智能理解正确的是OO

A、在某一个特定领域应用的人工智能。

B、不是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。

C、充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智

能。

D、是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象。

答案：A

84、对不具备泛化能力的规则转变为更一般的规则的最基础的技术为（一）

A、最大一般泛化

B、最小一般泛化

C、最大一般特化

D、最小一般特化

答案：B

85、。是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分

A、极值

B、标准值

C、平均值

D、残值

答案：D

86、下列不是知识表示法的是（）

A、计算机表示法

B、“与/或”图表示法

C、状态空间表示法

D、产生式规则表示法

答案：A

87、（）的人工神经网络适合学习、分类等应用。

A、反馈型

B、随机型网络

C、自组织竞争型

D、前向型

答案：D

88、机器学习算法中，以下不属于集成学习策略的是？

A、Boosting

B、Stacking

C、Bagging

D、Marking

答案：D

89、在PythOn程序中，已知x=2,y=l,当执行语句y+=x*2,y的值是()

A、3

B、4

C、5

D、$6

答案：C

90、输入图片大小为200X200,依次经过一层卷积(kernelsize5×5,

paddingl,stride2)，pooling(kernelsize3×3,paddingθ,Stridel)，又

一层卷积(kernelsize3×3,paddin