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文档简介
人工智能基础知识考试题库300题(含答案)
一、单选题
1.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
2.模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。
A、目标值
B、结果
C、自变量
D、因变量
答案:A
3.2016年5月,在国家发改委发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》
中明确提出,到2018年国内要形成。的人工智能市场应用规模.
A、千万元级
B、亿元级
C、百亿元级
D、千亿元级
答案:D
4.数据审计是对数据内容和元数据进行审计,发现其中存在的()
A、缺失值
B、噪声值
C、不一致、不完整值
D、以上都是
答案:D
5,下列哪项不是机器学习中基于实例学习的常用方法()
A、K近邻方法
B、局部加权回归法
C、基于案例的推理
D、Find-s算法
答案:D
6.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
7.利用计算机来模拟人类的某些思维活动,如医疗诊断、定理证明,这些应用属
于()
A、数值计算
B、自动控制
C、人工智能
D、模拟仿真
答案:C
8.知识图谱中的边称为?
A、连接边
B、关系
C、属性
D、特征
答案:B
9.人工神经网络在20世纪()年代兴起,一直以来都是人工智能领域的研究热
点
A、50
B、60
C、70
D、80
答案:D
10.下面哪一句话是正确的
A、人工智能就是机器学习
B、机器学习就是深度学习
C、人工智能就是深度学习
D、深度学习是一种机器学习的方法
答案:D
11.0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
12.()是人工智能地核心,是使计算机具有智能地主要方法,其应用遍及人工智
能地各个领域。
A、深度学习
B、机器学习
C、人机交互
D、智能芯片
答案:B
13.贝叶斯学习是一种以贝叶斯法则为基础的,并通过()手段进行学习的方法。
A、逻辑
B、概率
C、推理
D、假定
答案:B
14.0技术可以将所有数据的特性通过图的方式展现出来。
A、支持向量机
B、神经网络
C、数据可视化
D、数据挖掘
答案:C
15.对于神经网络的说法,下面正确的是:()
A、增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率
B、减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率
C、增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率
答案:A
16.ImageNet大赛是计算机视觉领域非常重要的大赛,从ImageNet大赛中走出
来的著名网络结构有:①.AIexNet②.VGG③.GoogLeNet®.RestNet
A、①③④
B、①②③④
C、①③④
D、①②④
答案:B
17.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
18.CRISP-DM将数据挖掘的过程抽象为四个层次:阶段、一般任务、()和过程
实例
A、具体任务
B、分析
C、规划
D、建模
答案:A
19.信念传播算法将变量消去法中的求和操作看作一个()过程,较好地解决了求
解多个边际分布时的重复计算问题。
A、消息传递
B、消息累加
C、消息分辨
D、以上都对
答案:A
20.从加工程度看,以下()属于数据产品中的应用类产品。
A、洞见与行动
B、实施指南
C、桌面应用
D、预料库
答案:C
21.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
22.()是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标
语言)的过程。
A、文本识别
B、文本分类
C、机器翻译
D、问答系统
答案:C
23.()的本质是一种逼近离散值目标函数的过程。
A、基于实例学习
B、概念学习
C、决策树学习
D、人工神经网络学习
答案:C
24.数据可视化技术可以将所有数据的特性通过()的方式展现出来
A、文字
B、图
C、表格
D、树
答案:B
25.()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
26.以下()不属于广义上的数据可视化技术。
A、类别可视化
B、科学可视化
C、信息可视化
D、可视分析学
答案:A
27.人工智能的主要学派有:符号主义、连接主义和()
A、语义网络
B、行为主义
C、逻辑主义
D、以上没有正确答案
答案:B
28.以下哪类算法是分类算法0。
A、K-Mean
B、DBSCAN
C、EM
D、C4.5
答案:D
29.某篮运动员在三分线投球的命中率是2(1),他投球10次,恰好投进3个球
的概率()。
A、128(15)
B、16(3)
C、8(5)
Dv16(7)
答案:A
30.()的出现,使研究无限假设空间的复杂度成为可能。
A、VC维
B\Natarajan维
C、计算机学习理论
D、Rademacher复杂度
答案:A
31.()是SVM(支持向量机)的基本概念
A、线性分类
B、方差分析
C、分层聚类
D、关联规则
答案:A
32.留出法直接将数据集划分为0个互斥的集合
A、—
B、二
C、三
D、四
答案:B
33.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()
A、翅膀
B、脚
C、躯体
D、头脑
答案:C
34.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、以上都不是
答案:B
35.假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7X7,
具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224X224X3。那么该层输出
的维度是多少?()
A、217x217x3
B、217x217x8
C、218x218x5
D、220x220x7
答案:C
36.关于图像的说法,正确的是()
A、灰度图只有一个通道
B、彩色图一定是RGB三通道
C、不同的开发包,对读取图片的通道顺序必须相同
D、以上说法都正确
答案:A
37.最初的决策树算法是心理学家兼计算机科学家EBHunt1962年在研究人类的
概念学习过程时提出的CLS,这个算法确立了决策树()的学习策略
A、分而治之
B、合而治之
C、自下而上
D、自上而下
答案:A
38.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
39.人工智能的分类()
A、AGN和AGI
B、ANI和ANG
GANG和AGI
D、ANI和AGI
答案:D
40.负荷预测分为四类()
A、(1)按小时负荷预测(2)日负荷预测(3)周负荷预测(4)月负荷预测
B、(1)日负荷预测(2)周负荷预测(3)月负荷预测(4)年负荷预测
C、(1)超短期负荷预测(2)短期负荷预测(3)中期负荷预测(4)长期负荷
预测
D、(1)日负荷预测(2)周负荷预测(3)月负荷预测(4)季负荷预测
答案:C
41.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
42.对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的实验估计方法,还需要
有衡量模型泛化能力的评价标准,这就是()。
A、性能度量
B、性能评估
C、泛化能力评估
D、性能衡量
答案:A
43.Bagging是并行式集成学习方法最著名的代表,它直接基于
A、自助采样法
B、富集采样法
C、自然采样法
D、填充柱采样法
答案:A
44.数据产品开发中,需要综合考虑三个不同的指标,下列哪项不是三项指标之
A、查全率
B、查准率
C、响应时间
D、响应速度
答案:A
45.()网络是一种竞争学习型的无监督神经网络,它能将高维输入数据映射到低
维空间,同时保持输入数据在高维空间的拓扑结构,即将高维空间中相似的样本
点映射到网络输出层中的临近神经元。
A、SOM网络
B、RBF网络
C、ART网络
D、ELman网络
答案:A
46.()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
47.火车票抢购软件可以在购买火车票时自动识别并输入图片中的验证码,所采
用的技术是()
A、模式识别
B、语音识别
C、自动翻译
D、智能代理
答案:A
48.下列哪一个不是神经网络的代表()
A、卷积神经网络
B、递归神经网络
C、残差网络
D、xgboost算法
答案:D
49.决策树中不包含一下哪种结点0。
A、根结点
B、内部结点
C、外部结点
D、叶结点
答案:C
50.关于OLAP的特性,下面正确的是:()(1)快速性⑵可分析性⑶多维性(4)
信息性⑸共享性
A、(1)(2)(3)
B、(2)(3)(4)
C、(1)(2)(3)(4)
D、(1)(2)(3)(4)(5)
答案:D
51.以下不属于数据处理包含五个部分的是:
A、数据形状变换
B、模型筛选
C、数据集划分
D、数据归一化处理
答案:B
52.()算法是一种最有影响的挖掘关联规则频繁项目集的算法
A、FP-growth
B、EClat
C、聚类
D\Apdori
答案:D
53.以下哪些算法是分类算法?
A、DBSCAN
B、C4.5
C、K-Mean
D、EM
答案:B
54.下列关于半朴素贝叶斯描述错误的为
A、假设属性之间完全独立
B、假设属性之间部分相关
C、独依赖估计为半朴素贝叶斯最常用的策略
D、假设所以属性都依赖于同一个属性
答案:A
55.强化学习的基础模型是()模型
A、马可夫决策
B、贝叶斯
C、HMM
D、最大后验概率
答案:A
56.0是规则的置信度与先导的置信度之间的绝对差。
A、置信度差
B、信息差
C、置信度值
D、标准差
答案:A
57.阿尔法狗是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工
智能程序,它的主要工作原理是什么?
A、机器学习
B、深度学习
GBP神经网络
D、卷积神经网络
答案:B
58.在专家系统的开发过程中使用的专家系统工具一般分为专家系统的和通用专
家系统工具两类。
A、模型工具
B、外壳
C、知识库工具
D\专用工具
答案:B
59.通过KMeans算法进行聚类分析后得出的聚类结果的特征是0
A、同一聚类中的对象间相似度高,不同聚类中的对象间相似度高
B、同一聚类中的对象间相似度高,不同聚类中的对象间相似度低
C、同一聚类中的对象间相似度低,不同聚类中的对象间相似度低
D、同一聚类中的对象间相似度低,不同聚类中的对象间相似度高
答案:B
60.()是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或
技能,重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身的性能。
A、机器学习
B、深度学习
C、有监督学习
D、无监督学习
答案:A
61.下列对人工智能芯片的表述,不正确的是()。
A、一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片
B、能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算
C、目前处于成熟高速发展阶段
D、相对于传统的CPU处理器,智能芯片具有很好的并行计算性能
答案:C
62.以下不属于对抗生成网络的应用是?
A、文字生成
B、图像生成
C、图像识别
D、数据增强
答案:C
63.Mahout的核心是。算法及其实现。
A、人工智能
B、数据挖掘
C、云计算
D、机器学习
答案:D
64.以()为中心是数据产品区别于其他类型产品的本质特征
A、客户
B、分析
C、资源
D、数据
答案:D
65.假设你使用log-loss函数作为评估标准。下面这些选项,哪些是对作为评估
标准的log-loss的正确解释。()
A、如果一个分类器对不正确的分类很自信,log-loss会严重的批评它。
B、对一个特别的观察而言,分类器为正确的类别分配非常小的概率,然后对I。
g-loss的相应分布会非常大。
C\log-loss越低,模型越好
D、以上都是
答案:D
66.()是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
A、专家系统
B、进化算法
C、遗传算法
D、禁忌搜索
答案:A
67.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
68.()是人工智能的核心,是使计算机具有智能的主要方法,其应用遍及人工
智能的各个领域。
A、深度学习
B、人机交互
C、机器学习
D、智能芯片
答案:C
69.关于Boltzmann描述错误的是
A、基于能量的模型
B、优化目标函数为最小化能力函数
C、分为显层和隐层
D、神经元都是数值型
答案:D
70.假如你在训练一个线性回归模型,有下面两句话:①如果数据量较少,容易
发生过拟合。②如果假设空间较小,容易发生过拟合。关于这两句话,下列说法
正确的是?
A、①和②都错误
B、①正确,②错误
C、①错误,②正确
D、①和②都正确
答案:B
71.如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率,但在测试集上仅
能达到70%左右,这说明:()。
A、欠拟合
B、模型很棒
C、过拟合
答案:C
72.语言模型的参数估计经常使用MLE(最大似然估计)。面临的一个问题是没
有出现的项概率为0,这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题,需
要使用()
A、平滑
B、去噪
C、随机插值
D、增加白噪音
答案:A
73.有统计显示,在未来,非结构化数据的占比将达到()以上。
A、0.6
B、0.7
C、0.8
D、0.9
答案:D
74.Prolog语言的三种基本语句是:。
A、顺序、循环、分支
B、陈述、询问、感叹
C、事实、规则、询问
D、肯定、疑问、感叹
答案:C
75.在证据理论中,信任函数与似然函数的关系为()。
A、BelWPI
B、Bel<PI
C\Bel'PI
D、Bel>PI
答案:A
76.选择正确的()是最近邻方法中最重要的一步。
A、训练集
B、测试集
C、验证集
D、预测集
答案:A
77.下列不是知识表示法的是()
A、计算机表示法
B、谓词表示法
C、框架表示法
D、产生式规则表示法
答案:A
78.不属于人工智能的学派是()
A、符号主义
B、机会主义
C、行为主义
D、连接主义
答案:B
79.关于Boosting,Bagging和随机森林,以下说法错误的是
A、从偏差-方差分解的角度看,Boosting主要关注降低偏差
B、从偏差一方差分解的角度看,Bagging主要关注降低方差
C、随机森林简单、容易实现、计算开销小
D、Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
答案:D
80.预测性分析主要关注的是()
A、“过去”,回答“已发生什么”
B、“过去”,回答“为什么发生”
C、“模拟与优化”的问题
D、“未来”,回答“将要发生什么”
答案:D
81.人工智能的目的是让机器能够()
A、具有智能
B、和人一样工作
C、完全代替人的大脑
D、模拟、延伸和扩展人的智能
答案:D
82.以下哪种方法不属于数据转换方法()。
A、分箱
B、数据调整
C、数据清理
D、数据重新编码
答案:C
83.中心极限定理是指在给定条件下,大量互相独立的随机变量的值的()趋近于
正态分布。
A、标准差
B、最大值
C、平均值
D、最小值
答案:C
84.决策树的最顶层是树的()
A、根节点
B、叶节点
C、父节点
D、子节点
答案:A
85.一般来说,下列哪种方法常用来预测连续独立变量?
A、线性回归
B、逻辑回归
C、线性回归和逻辑回归都行
D、以上说法都不对
答案:A
86.有关一般卷积神经网络的组成,下面哪种说法是正确的?
A、卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连
接层组成。
B、卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、激活层、卷积层、池化层和全连
接层组成。
C、卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、池化层、激活层和全连
接层组成。
D、卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、池化层、卷积层、激活层和全连
接层组成。
答案:A
87.专家系统是以()为基础,以推理为核心的系统。
A、专家
B、软件
C、知识
D、解决问题
答案:C
88.在方差分析中,()反映的是样本数据与其组平均值的差异。
A、总禺差
B、组间误差
C、抽样误差
D、组内误差
答案:D
89.以下()不属于数据统计分析工具。
AxWeka
B、SAS
C、SPSS
D\MatIab
答案:A
90.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
91.0为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素
A、物联网
B、大数据
C、云计算技术
D、以上都是
答案:D
92.()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
93.()中期,“统计学习”闪亮登场并迅速占据主流舞台,代表性技术是支持向
量机以及更一般的“核方法”。
A、二十世纪七十年代
B、二十世纪八十年代
C、二十世纪九十年代
D、二十世纪六十年代
答案:C
94.一般情况,K-NN最近邻方法在()的情况下效果较好.
A、样本较多但典型性不好
B、样本较少但典型性好
C、样本呈团状分布
D、样本呈链状分布
答案:B
95.人工智能是一门
A、数学和生理学
B、心理学和生理学
C、语言学
D、综合性的交叉学科和边缘学科
答案:D
96.我国《新一代人工智能发展规划》中规划,到()年成为世界主要人工智能
创新中心。
A、2020
B、2025
G2030
D、2035
答案:C
97.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
98.对于线性不可分的数据,支持向量机的解决方式是()
A、软间隔
B、硬间隔
C、核函数
D、以上选项均不正确
答案:C
99.下面哪一项不属于卷积神经网络结构
A、LeNet
B、ResNet
C、VGGNet
D、RNN
答案:D
100.人工智能的概念最早是由哪一位科学家提出来的
A、约翰•麦卡锡
B、图林
C、冯•诺依曼
D、明斯基
答案:A
101.根据机器智能水平由低到高,正确的排序是()。
A、计算智能'感知智能、认知智能
B、感知智能、认知智能、计算智能
C、计算智能'认知智能、感知智能
D、认知智能、计算智能、感知智能
答案:A
102.在主观Bayes方法中,证据E支持结论H时,有()。
A、LS=0
B、LS<1
C、LS=1
D、LS>1
答案:D
103.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
104.从产品形态看,以下()属于数据产品中的知识类产品。
A、规约数据
B、摘录
C、规则库
D、数据业务化
答案:C
105.图像灰度的方差表示图像的哪种属性
A、图像整体亮度
B、图像饱和度
C、图像对比度
D、图像细节
答案:C
106.对一次数据进行深度处理或分析(如脱敏、归约、标注、分析、挖掘等)之
后得到的“增值数据”称为()
A、零次数据
B、一次数据
C、二次数据
D、三次数据
答案:c
107.()聚类算法采用概率模型来表达聚类原型。
A、K均值算法
B、学习向量量化
C、高斯混合聚类
答案:C
108.训练图像分类模型时,对于图像的预处理,下列技术哪项经常要用?()
A、图像增强
B、图像灰度化
C、图片二值化
D、图片RGB通道转换
答案:A
109.()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
110.剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著,有实验研究表明,在数
据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。
A、0.2
B、0.25
C\30%
D、0.35
答案:B
111.传统科学计算中的建模方法可分为从()出发的建模和从数据出发的建模两
类
A、机理
B、检索
C、设计
D、存储
答案:A
112.当前机器学习研究的核心是()。
A、拟合数据的概率分布曲线
B、证明模型的理论意义
C、计算性能的突破发展
D、超高速的数据读取
答案:A
113.大数据的最显著特征是()
A、数据规模大
B、数据类型多样
C、数据处理速度快
D、数据价值密度高
答案:A
114.人工智能的近期目标是()。
A、实现机器智能
B、实现自我学习
C、降低搭建成本
D、超越人类
答案:A
115.神经网络感知机只有()神经元进行激活函数处理,即只拥有一层功能神经元。
A、输出层
B、输入层
C、感知层
D、网络层
答案:A
116.一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是()。
A、VJ
B、C<
C、Foxpro
D、LISP
答案:D
117.绝大多数的决策树学习算法都是基于哪个核心算法设计出来的()
A、Find-S算法
B、候选消除算法
C、ID3算法
D、遗传算法
答案:C
118.在数据加工过程中,将特征值按比例缩小,使之落入一个特定的区间的方法
是()
A、标准化
B、平滑处理
C、特征构造
D、聚集
答案:A
119.物联网为人工智能的()提供了基础设施环境,同时带来了多维度、及时全
面的海量训练数据。
A、应用层
B、感知层
C、数据层
D、以上都是
答案:B
120.下面对强化学习、有监督学习和无监督学习描述正确的是
A、都是人工智能的学习算法
B、都是深度学习的学习算法
C、都需要标注数据
D、都不需要标注信息
答案:A
121.维利昂特在1984年发表的论文创立了0研究领域,使机器学习有了坚实的
数学基础,扫清了学科发展的障碍。
A、计算学习理论
B、机器学习理论
C、机器科学理论
D、机器数据理论
答案:A
122.关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()
A、K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象
B、K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念
C、K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不
同形状的簇
D、K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN
会合并有重叠的簇
答案:A
123.当训练数据较少时更()发生过拟合。
A、不容易
B、容易
C、不会
答案:B
124.关于人工智能的发展历史下列说法中不正确的是()。
A、其发展阶段经历了三次大的浪潮。
B、第一次是50-60年代注重逻辑推理的机器翻译时代。
C、人工智能的概念形成于20世纪40年代。
D、第二次是70-80年代依托知识积累构建模型的专家系统时代。
答案:C
125.相互关联的数据资产标准,应确保0。数据资产标准存在冲突或衔接中断时,
后序环节应遵循和适应前序环节的要求,变更相应数据资产标准。
A、连接
B、配合
C、衔接和匹配
D、连接和配合
答案:C
126.()年,一名名叫HenryBeck的机械制图员借鉴电路图的制图方法设计出了伦
敦地铁线路图,逐渐成为全球地铁路线的标准可视化方法,沿用至今。
A、1930
B、1931
C、1932
D、1933
答案:B
127.下列哪个不是人工智能的研究领域()。
A、机器证明
B、模式识别
C、人工生命
D、编译原理
答案:D
128.不属于噪声数据表现形式的是0
A、重复数据
B、虚假数据
C、错误数据
D、异常数据
答案:A
129.数据库系统的核心是()
A、数据库
B、数据库管理系统
C、数据模型
D、软件工具
答案:B
130.知识图谱中的实体统一主要的目的是?
A、从文本中提取实体
B、从实体间提取关系
C、不同写法的实体统一为一个实体
D、明确代词指向哪个实体
答案:C
131.一般的神经网络模型通常假定网络结构是事先固定的,与此不同,结构自适
应网络则将网络结构也当作学习的目标之一,()网络是重要代表。
A、级联相关
B、能量相关
C、网格相关
D、以上都不对
答案:A
132.若变量间存在显式的因果关系,则常使用()模型。
A、贝叶斯网
B、马尔可夫网
C、切比雪夫网
D、D珀尔网
答案:A
133.有三种方法可以帮助决策者确定决策的作用:()、场景分析和What-If
分析
A、建模
B、测试
C、假设分析
D、回归分析
答案:B
134.正态分布的两个参数U与。,()对应的正态曲线愈趋扁平。
A、|1愈大
B、|1愈小
C\a愈大
D、。愈小
答案:C
135.世界上第一次正式的Al会议于()年召开,JohnMarthy正式提出"Artifi
iaIInteIIigene"这一术语
A、1954
B、1955
C、1956
D、1957
答案:C
136.()预测是正类的样本中,真正为正类的样本所占预测是正类的样本的比例;
()在真实的正类的样本中,被预测出是正类的样本所占的比例。
A、召回率;准确率
B、召回率;召回率
C、准确率;准确率
D、准确率;召回率
答案:D
137.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
138.基于()的搜索是使用最为广泛的参数寻优方法
A、梯度
B、维度
C、纵向
D、横向
答案:A
139.二十世纪五十年代到七十年代初,人工智能处于()期。
A、理论
B、知识
C、推理
D、智能
答案:C
140.0决策树选择信息增益最大的属性来划分。
A、CART决策树
B、C4.5算法
C、多变量决策树
D、ID3算法
答案:D
141.()是一种单隐层前馈神经网络,它使用径向基函数作为隐层神经元激活函数,
而输出层则是对隐层神经元输出的线性组合
A、SOM网络
B、RBF网络
C\ART网络
D、ELman网络
答案:B
142.数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是()
A、数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容;
B、捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;
C、数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;
D、数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行
重新综合.
答案:C
143.“数据的故事化描述”是指为了提升数据的()和(),将数据还原成关联
至特定的情景的过程。
A、可理解性可记忆性可体验性
B、可接受性可记忆性可体验性
C、可接受性可记忆性可呈现性
D、可理解性可记忆性可呈线性
答案:A
144.下列选项中,不属于生物特征识别技术的是()
A、步态识别
B、声纹识别
C、文本识别
D、虹膜识别
答案:c
145.下列哪项不属于知识图谱的分布式表示方法()
A、word2vec
B、TransD
C、TransH
D、TransE
答案:A
146.国际标准分类中,人工智能技术涉及到信息技术应用、信息技术(IT)综合、
工业自动化系统、信息技术用语言、()、网络
A、语后
B、词汇
C、逻辑
D、语法
答案:B
147.1956年之前,人工智能领域的三论不包括().
A、控制论
B、数据论
C、信息论
D、系统论
答案:B
148.下面关于RandomForest和GradientBoostingTrees说法正确的是?()
A、RndomForest的中间树不是相互独立的,而GrdientBoostingTrees的中间树
是相互独立的
B、两者都使用随机特征子集来创建中间树
C、在GradientBoostingTrees中可以生成并行树,因为它们是相互独立的
D、无论任何数据,GraientBoostingTrees总是优于RanomFores
答案:B
149.图像识别主要是以()为基础的
A、元素
B、像素
G特征
D、部件
答案:C
150.绝大多数统计和数据挖掘算法是按照()来实现的。
A、关系型
B、实践型
C、参考型
D、互联型
答案:A
151.0和()是监督学习的代表,()是无监督学习的代表。
A、回归;分类;聚类
B、分类;聚类;回归
C、聚类;回归;分类
答案:A
152.随着集成中个体分类器(相互独立)数目T的增大,集成的错误率将呈()
下降,最终趋向于零
A、指数级
B、对数级
C、线性级
D、平方级
答案:A
153.()是科学推理的两大基本手段。
A、归纳和演绎
B、归纳和泛化
C、归纳和特化
D、演绎和泛化
答案:A
154.在集成学习中,当训练数据很多时,最常见的结合策略是0。
A、平均法
B、投票法
C、学习法
答案:C
155.下列核函数特性描述错误的是
A、只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定,就能称为核函数
B、核函数选择作为支持向量机的最大变数
C、核函数将影响支持向量机的性能
D、核函数是一种降维模型
答案:D
156.人工智能产业链条主要包括:基础技术支撑、()、人工智能应用。
A、智能平台建设
B、大数据平台
C、互联网应用
D、人工智能技术
答案:D
157.循环神经网络不同于卷积神经网络,它比较擅长解决以下哪些问题?
A、序列相关问题
B、图像分类
C、图像检测
D、推荐问题
答案:A
158.关于SMO神经网络描述错误的是
A、一种竞争学习型的无监督神经网络
B、将高维输入数据映射到低维空间,保持输入数据在高维空间的拓扑结构
C、SMO寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重
D、输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间
答案:C
159.下列不是人工智能研究领域的是()
A\专家系统
B、模式识别
C、编译原理
D、机器翻译
答案:C
160.尽管人工智能学术界出现“百家争鸣”的局面,但是,当前国际人工智能的
主流派仍属于:
A、连接主义
B、符号主义
C、行为主义
D、经验主义
答案:B
多选题
1.重复抽样的特点是()。
A、每次抽选时,总体单位数始终不变
B、每次抽选时,总体单位数逐渐减少
C、各单位被抽中的机会在每次抽选中相等
D、各单位被抽中的机会在每次抽选中不等
E、各次抽选相互独立
答案:ACE
2,下列哪些属于AI的子领域?
A、机器学习
B、计算机视觉
C、语音识别
D、自然语言处理
答案:ABCD
3.按用途分类,专家系统可分为()
A、诊断型解释型
B、预测型决策型
C、设计型规划型
D、控制型调度型
答案:ABCD
4.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:ABCD
5.机器智能研究如何提高机器应用的智能水平。这里的“机器”主要是指
A、计算机
B、自动化装置
C、通信设备
D、无人车
答案:ABCD
6.2019年5月,《人工智能北京共识》发布,包含()等内容。
A、实现数据与平台垄断
B、实现人工智能系统的数据安全
C、避免数据与平台垄断
D、建立合理的数据与服务撤销机制
答案:BCD
7.自然语言处理产生的对话系统,对企业有哪些好处?
A、节省人工
B、提高奖金
C、节省费用
D、降低耗电
答案:AC
8.下列属于人工智能发展预测的()
A、长期来看专用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究
B、短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。
C、在商业应用方面,短期内,专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场
景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。
D、人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消
费者与企业。
答案:BCD
9.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
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:ACD
10.数据科学的三要素()
A、理论
B、实践
C、精神
D、运用
E、挖掘
答案:ABC
11.机器学习的主要应用领域包括?
A、图像识别
B、认知模拟
C、规划问题求解
D、数据挖掘
答案:ABCD
12.数据可视化的基本模型有:
A、顺序模型
B、循环模型
C、分析模型
D、挖掘模型
答案:ABCD
13.考察聚类内的特征指标有()
A、SSB
B、聚类半径
C、SSE
D\标准差
答案:BCD
14.下列方法中,可以用于特征降维的方法包括?()
A、主成分分析PCA
B、线性判别分析LDA
C、AutoEncoder
D、矩阵奇异值分解SVD
E、最小二乘法LeastSquares
答案:ABCD
15.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:AC
16.可视分析学是一门以可视交互为基础,综合运用()等技术等多个学科领域
的知识,以实现人机协同完成可视化任务为主要目的分析推理学科。
A、物理学
B、图形学
C、数据挖掘
D、人机交互
答案:BCD
17.“噪声”是指测量变量中的随机错误或偏差,噪声数据的主要表现形式有哪
些?
A、错误数据
B、虚假数据
C、异常数据
D、缺失数据
答案:ABC
18.下列属于“统计学习”的有()
A、BP算法
B、支持向量机
C、一般的“核”方法习
D'决策树
答案:BC
19.数据统计方法中的推断统计包括以下()。
A、集中趋势分析
B、相关分析
C、采样分布
D、参数估计
E、假设检验
答案:DE
20.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:ABC
21.以下哪几项是数据科学的重要活动()
A、数据加工
B、数据审计
C、数据分析
D、数据呈现
答案:ABCD
22.人工智能历经两波浪潮,此次人工智能风潮再度崛起是因为()
A、大量数据变得可得
B、CPU计算能力的提升
C、GPU计算能力的提升
D、深度学习的发展
答案:ACD
23.《新一代人工智能伦理规范》提出了增进人类福祉、()、提升伦理素养等
基本伦理要求。
A、促进公平公正
B、保护隐私安全
C、确保可控可信
D、强化责任担当
答案:ABCD
24.假设检查的步骤()。
A、提出假设
B、设定检验水准
C、选定统计方法
D、确定检验假设成立的可能性P大小并判断
答案:ABCD
25.在应用层,我国人工智能企业主要选择在()、智能运载工具等领域
A、智能机器人
B、智能医疗
C、智能金融
D、智能零售
答案:ABCD
26.关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法正确的是()。
A、K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象
B、K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念
C、K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不
同形状的簇
D、K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN
会合并有重叠的簇
答案:BCD
27.以下属于Al机器决策优点的有()
A、具有一致性和逻辑性
B、获取和处理投研信息范围广、内容全
C、可减少人为疏漏和失误
D、可以进行简单问题的直接回复、复杂问题转人工支持
答案:ABC
28.人工智能应用类企业的切入领域有()。
A、机器人
B、教育培训
C、医疗设备
D、智能家居
答案:ABCD
29.有哪些因素推动了大数据的出现?
A、社交媒体
B、数据挖掘
C、普适计算
D、摩尔定律
答案:ABCD
30.为加强人工智能领域标准化顶层设计,推动人工智能产业技术研发和标准制
定,促进产业健康可持续发展,国家标准化管理委员会、中央网信办、国家发展
改革委、()等部门近日联合印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》
A、教育部
B、科技部
C、工业和信息化部
D、商务部
答案:BC
31.机器学习的要素有哪些?
A、一致性假设
B、样本空间划分
C、泛化能力
答案:ABC
32.下列哪种方法可以用来减小过拟合?()
A、更多的训练数据
B、L1正则化
GL2正则化
D、减小模型的复杂度
答案:ABCD
33.神经网络的感知机由()两层神经元组成。
A、输入层
B、输出层
C、感知层
D、网络层
答案:AB
34.机器学习的基本活动包括()。
A、训练经验的选择
B、目标函数的选择
C、目标函数的表K
D、函数逼近算法的选择
答案:ABCD
35.NoSQL数据库中采用的主要数据模型有()。
A、Key-VaIue
B、Key-Document
C、Key-CoIumn
D、图存储
答案:ABCD
36.在计算机视觉应用中,常用的图像特征有()。
A、颜色特征
B、纹理特征
C、形状特征
D、空间关系特征
答案:ABCD
37.相关与线性关系,下列说法正确的是?
A、相关不一定是线性关系,可能是非线性关系。
B、相关一定是线性关系,不可能是非线性关系。
C、相关时若有相关系数r为0,说明两个变量之间不存在线性关系,仍可能存
在非线性关系。
D、相关系数为0是两个变量独立的必要不充分条件。
答案:ACD
38.参数估计可以分为()。
A、点估计
B、一致估计
C、区间估计
D、无偏估计
答案:AC
39.知识表示必须兼顾()o
A、表达能力强
B、易于推理
C、易于扩展
D、容易修改知识库
答案:ABCD
40.下列陈述中哪些是描述强AI(通用AI)的正确答案?
A、指的是一种机器,具有将智能应用于任何问题的能力
B、是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算机,因此有与人类同样判断力
的头脑
C、指的是一种机器,仅针对一个具体问题
D、其定义为无知觉的计算机智能,或专注于一个狭窄任务的AI
答案:AB
41.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:AB
42.讨论变量的关系,主要有三种方法:()。
A、相关分析
B、方差分析
G回归分析
D、数据分析
答案:ABC
43.常见的聚类算法有()。
A\分层(HierarchicaI)聚类
B、两步(TwoStep)聚类
C\Kohonennetwork
D、KNN算法
E\K平均值(K-means)算法
答案:ABCE
44.数据质量基本属性是()
A、一致性
B、完整性
C、可读性
D、正确性
答案:ABD
45.大数据的来源包括()。
A、探测数据
B、互联网数据
C、传感器数据
D、实时数据
答案:ABCD
46.如何解决不平衡数据集的分类问题()。
A、扩充数据集
B、数据重采样
C、设计对数据分布不敏感的损失函数
D、使用复杂的网络
答案:ABC
47.真正的通用人工智能系统具有把握0的能力
A、专业性
B、跨领域
C\局部性
D、全局性
答案:BD
48.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:ABD
49.Spark适用于那些场景?
A、计算量大
B、数据量大
C、效率要求高
D、web爬虫
答案:AC
50.计算智能的主要内容包括()
A、神经计算
B、进化计算
C、免疫计算
D、蚁群算法
答案:ABCD
51.下列机器学习方法属于基于获取知识的表示分类的是
A、产生式规则
B、归纳推理
C'决策树
D、神经网络
答案:ACD
52.NoSQL数据库的主要优势体现在()。
A、易于数据的分散存储与处理
B、数据的频繁操作代价低以及数据的简单处理效率高
C、适用于数据模型不断变化的应用场景
D、数据统计及分析的准确率高
答案:ABC
53.如何在监督式学习中使用聚类算法()?
A、首先,可以创建聚类,然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法
B、在应用监督式学习算法之前,可以将其类别ID作为特征空间中的一个额外的
特征
C、在应用监督式学习之前,不能创建聚类
D、在应用监督式学习算法之前,不能将其类别ID作为特征空间中的一个额外的
特征
答案:AB
54.哪些项属于集成学习?
A、Knn
B、Adaboost
C、随机森林
DvXGBoost
答案:BCD
55.人工智能研究范畴广泛而又异常复杂,其发展需要与()和社会科学等学科
深度融合。
A、计算机科学
B、数学
C、认知科学
D、神经科学
答案:ABCD
56.机器学习标准分为()、集成学习、深度学习和强化学习等不同类型的模型、
训练数据、知识库、表达和评价
A、规范监督学习
B、无监督学习
C、半监督学习
D、神经网络学习
答案:ABC
57.数据挖掘的技术可以分为两个大类:()。
A、有监督的建模技术
B、无监督的建模技术
C、分类建模技术
D、聚合建模技术
答案:AB
58.以下哪种评估方法受随机样本的影响?
A、留一法
B、交叉验证法
C、流出法
D、自助法
答案:BCD
59.通过使用时间散点图绘制需要分析的时间序列,可以察看是否存在()。
A、趋势
B、季节性变化
C、离散值
D、缺失值
答案:ABCD
60.模型评估与选择的评估方法有()。
A、留出法
B、交叉验证法
C、自助法
D、调参与最终模型
E、去参法
答案:ABCD
判断题
1.选择样本数据时,我们一般采用随机抽取的方式组成自己的训练集和测试集来
使用
A、正确
B、错误
答案:A
2.人工智能是对人的意识和思维过程的模拟,利用机器学习和数据分析方法赋予
机器类人的能力
A、正确
B、错误
答案:A
3.从公众关注视角定义的人工智能的范畴是在不断变化的。()
A、正确
B、错误
答案:A
4.2015年5月,国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办制定了
《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》
A、正确
B、错误
答案:B
5.目前来看,虽然人工智能发展迅速,但是人工智能的产业化发展和应用仍然处
在萌芽起步阶段。
A、正确
B、错误
答案:A
6.基于人工智能技术的数据深度伪造将威胁网络安全、社会安全和国家安全。
A、正确
B、错误
答案:A
7.人工智能技术可通过对特征库学习自动查找系统漏洞和识别关键目标,提高攻
击效率。
A、正确
B、错误
答案:A
8.用户是专家系统的组成部分
A、正确
B、错误
答案:B
9.“大数据”一词,最早出现于20世纪90年代,当时的数据仓库之父比尔•恩
门经常提及BigDatao
A、正确
B、错误
答案:A
10.误差逆传播算法(BP)仅可用于多层前馈神经网络的学习算法
A、正确
B、错误
答案:B
11.人工智能算法设计与优化需要以海量优质数据资源为基础。
A、正确
B、错误
答案:A
12.人工智能发展阶段中技术驱动阶段包括特有性目标、通用行为目标、算法语
言程序。
A、正确
B、错误
答案:B
13.语音识别指的是将音频数据识别为文本数据。
A、正确
B、错误
答案:A
14.基于图像特征的人脸识别技术和基于声纹的语音识别技术均属于典型的生物
特征识别技术。
A、正确
B、错误
答案:A
15.科技巨头对人工智能的定位不仅是新技术,更是基础设施,为了铺设基础设
施,科技巨头主要通过自主研发、收购两种方式布局。
A、正确
B、错误
答案:B
16.训练集准确率高,测试集准确率低是欠拟合。
A、正确
B、错误
答案:B
17.1956年的达特茅斯会议上,科学家们探讨用机器模拟人类智能等问题,首次
提出了人工智能(AI)的术语,AI的名称和任务得以确定,同时出现了最初的
成就和最早的一批研究者。
A、正确
B、错误
答案:A
18.当前的主流人工智能是通向真正的通用人工智能的康庄大道()
A、正确
B、错误
答案:B
19.由机器学习算法构成的模型,在理论层面上,它并不能表征真正的数据分布
函数,只是逼近它而已。
A、正确
B、错误
答案:A
20.20世纪30年代和40年代,数理逻辑和关于计算本质的新思想对人工智能的
形成产生了重要影响。
A、正确
B、错误
答案:A
21.深度学习是隐藏层更多的人工神经网络模型。
A、正确
B、错误
答案:A
22.机器语言的特点是有丰富的修辞手段()
A、正确
B、错误
答案:B
23.大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存
储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和
服务业态
A、正确
B、错误
答案:A
24.深度学习就是一种绿色人工智能()
A、正确
B、错误
答案:B
25.人工智能发展历程的第一次热潮是20世纪50年代神经网络相关基础理论的
提出。
A、正确
B、错误
答案:A
26.方差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法
本身的拟合能力。
A、正确
B、错误
答案:B
27.在以连接主义为基础的神经网络中,每个节点都能表达特定的意义。
A、正确
B、错误
答案:B
28.图灵测试是图灵于1950年提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试
验,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。()
A、正确
B、错误
答案:A
29.在知识的规则表示法中,产生式的基本形式是P,>Q()
A、正确
B、错误
答案:B
30.归一化是指将数据集数据缩放到0~1
A、正确
B、错误
答案:A
31.基于人工智能的网络安全防护手段相比传统基于静态规则的方法具有持续进
化能力。
A、正确
B、错误
答案:A
32.反向推理是以已知事实作为出发点,按照一定的策略,运用知识库中的知识,
推断出结论的过程。
A、正确
B、错误
答案:B
33.深度学习是隐藏层更多的人工神经网络模型
A、正确
B、错误
答案:A
34.知识图谱以结构化的形式,描述客观世界中存在的概念、实体和实体间的关
系。
A、正确
B、错误
答案:A
35.人工智能研究的先驱者认为人的智能主要表现在人能学习知识和运用知识上,
知识是智能的基础。于是学者们把专门的知识集、规则集和附加过程组成知识库,
开发出许多专家系统(英文缩写为ES),在领域获得成功()。
A、正确
B、错误
答案:A
36.计算机视觉系统,主要解决的是物体识别、物体形状和方位确认以及物体运
动判断这三个问题,让机器代替人眼处理问题。
A、正确
B、错误
答案:A
37.美国计算机科学家艾伦图灵对于人工智能的发展起到了至关重要的推动作用
A、正确
B、错误
答案:B
38.人工智能按照按任务来分类,分为回归/拟合/函数逼近、聚类、特征提取/
降维/主成分分析、生成创作
A、正确
B、错误
答案:B
39.1997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
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