人工智能基本原理及应用结营测试

人工智能基本原理及应用结营测试（135分）1、姓名【填空题】________________________2、绘制夏令营课程内容的思维导图。提示：可以使用Gitmind等思维导图绘制工具，也可以手绘。【填空题】（5分）________________________3、请提交至少三张“人脸检测”实验结果（项目一）。提交示例：【填空题】（5分）________________________4、某个程序在运行时，报了图中的错误，请问该如何解决。在纸上描述出你的解决办法【填空题】（5分）________________________5、小智使用指令“pipinstallpygame”安装某模块，发现安装过程特别慢。请问这是什么原因？将答案填写在下面的输入框中【填空题】（5分）________________________6、变量a和变量b中存放的值如下图所示，请利用a和b这两个变量，输出字符串“HelloWorld”【填空题】（5分）________________________7、如下图所示，小智想编程找出列表li中数字2的个数，现在程序中还缺一个条件。请拍照上传完整的程序，使程序能够满足需求【填空题】（5分）________________________8、回归算法在学习和生活中都有广泛的应用，如：预测电影票房走势、人口增长趋势、疫情发展趋势（兰州大学疫情预测系统）、房屋价格等。下图中的程序是对蛋糕的尺寸和价格进行回归分析的部分代码，请将图中确实的3个地方补充完整。说明：X_test中的三个数据用于对训练好的模型进行测试【填空题】（5分）________________________9、下图是小智在对一些图片进行分类后的结果，请计算这次分类的准确率和召回率。图中要有计算过程【填空题】（5分）________________________10、在【隐形眼镜决策树分类】案例中，我们利用ID3算法构造决策树：先把24个样本分为“适合佩戴隐形眼镜”和“不适合佩戴隐形眼镜”两个类别，计算出这种分类情况下的信息熵为0.954。接下来我们要进行第一轮信息增益的计算。课堂上我们分别计算了按照“年龄”、“眼泪数量”这两个特征划分D集合的信息熵和信息增益，得到按眼泪数量划分D集合的信息增益Gain(D,眼泪数量)=0.5485，按年龄数量划分D集合的信息增益Gain(D,年龄)=0.032。请你计算按照“是否散光”这一特征划分D集合的信息熵和信息增益。注意：上传的图片中要有计算过程【填空题】（5分）________________________11、绘制【隐形眼镜决策树分类】案例中最终的决策树。要求：节点都为中文。【填空题】（5分）________________________12、矩阵A=[[1,3,4],[1,1,1],[1,0,1],[5,0,5]]矩阵B=[[1,3],[4,3],[7,2]]计算矩阵A和矩阵B相乘的结果（要有过程）【填空题】（5分）________________________13、运行课堂上使用K-均值算法解决“办事处选址”问题的程序，要求：调整程序中scatter()函数中至少一个参数的值scatter()绘图工具的常用参数如下图所示【填空题】（5分）________________________14、下面6张图是K-均值算法聚类的过程，顺序是乱的，请按照聚类过程进行排序（用图中的字母表示这张图即可），将字母顺序填在文本框中【填空题】（5分）________________________15、A*算法是一种特殊的启发式搜索算法。A*算法有个非常重要的评估函数：现在，请绘制利用A*算法解决八数码问题的过程棋子的初始状态和目标状态如下图所示【填空题】（5分）________________________16、已知：男性中5%的人患色盲症，女性0.5%患色盲症。随机抽取一人发现其患有色盲症，问：此人为男性的概率是多少？（假设人群中男性的比例是52%，女性是48%）【填空题】（5分）________________________17、在Keras模块中，我们可以使用指令model.summary()查看神经网络的结构。下面是某个神经网络的结构，问：该神经网络有几层？【填空题】（5分）________________________18、计算下图神经网络第一次前向传播后的y0和y1【填空题】（5分）________________________19、下图中的神经网络的层数是？【填空题】（5分）________________________20、学习速率（LearnRate）是在模型梯度下降的过程中用于控制参数变化程度的一个重要参数。下图中哪个颜色表示学习速率过大的情况？（蓝色or黑色）【填空题】（5分）________________________21、【预测广告收益】的案例中，为了让模型能够更好地预测未知数据，我们将所有的数据打乱，取前160组作为训练集数据，之后的20组作为验证集数据，最后的20组作为测试集数据。现在，上传训练100轮、500轮、2000轮的三张训练后的loss变化图像【填空题】（5分）________________________22、下图中的三种拟合情况，哪一张是过拟合（左or中or右）？【填空题】（5分）________________________23、下图中，左上角的矩阵是卷积核，中下方的矩阵是输入图像。计算卷积后的输出矩阵【填空题】（5分）________________________24、画出下图中的矩阵经过平均值（MeanPooling）池化后的结果。注意：是平均值池化，不是最大值池化【填空题】（5分）________________________25、智能机器人可以分为工业机器人、服务机器人和特种机器人三大类。常见的服务机器人有医疗机器人、迎宾机器人、教育机器人、扫地机器人、快递机器人、聊天机器人和智能陪伴机器人等。查阅资料，使用类似于流程图的形式，绘制出你梦想中的某个机器人的架构【填空题】（10分）________________________26、阅读论文或根据自己的已有知