人工智能（AI）训练师职业技能鉴定考试题及答案

人工智能（AI）训练师取业技能鉴定考试题及答案

单选题

1.下面不属于人工神经网络的是（）。

A、卷积神经网络

B、循环神经网络

C、网络森林

D、深度神经网络

参考答案：C

2.决策树算法在分裂节点时依据的是什么原则？

A、最大化信息嫡

B、最小化信息增益

C、最大化信息增益

D、最小化均方误差

参考答案：C

3.以下哪种类型的机器人最可能在家庭环境中使用？

A、工业机器人

B、服务机器人

C、军事机器人

D、研究机器人

参考答案：B

4.在计算机视觉中，"BoW模型”主要用于什么？

1st

A、实现图像的词袋表示

B、进行图像的块编码

C、加速图像检索过程

D、描述图像中的对象关系

参考答案：A

5.机器学习从不同的角度，有不同的分类方式，以下哪项不属于按

系统学习能力分类的类别O()

A、监督学习

B、无监督学习

C、弱监督学习

D、函数学习

参考答案：D

6.在自然语言处理中，语义消歧指的是什么？

A、从文本中移除歧义词汇

B、确定单词或短语在特定上下文中的确切意义

C、自动检测拼写

D、使计算机能够发出人类语音

参考答案：B

7.TSP是()的缩写。

A、梵塔问题

B、八数码问题

C、旅行商问题

2nd

D、八皇后问题

参考答案：C

8.什么是强化学习中的探索策略？

A、一种在模型训练中寻找最优参数的策略

B、一种在决策过程中随机选择动作的策略，以探索新的可能性

C、一种用于选择最佳特征的策略

D、一种用于评估模型性能的策略

参考答案：B

9.在Python中，如何计算一个字符串的长度？

A、len()

B、size()

C、length()

D、count()

参考答案：A

10.在数据标注过程中，以下哪种标注类型用于回归问题？

A、连续标注

B、离散标注

C、有序标注

D、无序标注

参考答案：A

11.决策树算法中，哪个参数用来衡量分裂的质量？

A、信息增益

3rd

B、基尼不纯度

C、均方误差

D、准确率

参考答案：A

12.什么是图像识别任务中常用来减少参数数量和计算复杂度的

技术？

A、数据增强

B、迁移学习

C、池化层

D、批量归一化

参考答案：C

13.Transformer架构最初是为解决什么问题而提出的？

A、图像分类

B、语音识别

C、机器翻译

D、文本生成

参考答案：C

14.SVM（支持向量机）主要用于解决什么问题？

A、聚类问题

B、分类问题

C、回归问题

D、所有以上

4th

参考答案：B

15.在计算机算法中，下列哪个排序算法的时间复杂度为O(2

2)?

A、冒泡排序

B、快速排序

C、归并排序

D、堆排序

参考答案：A

16.BP神经网络模型拓扑结构不包括()o

A、输入层

B、隐层

C、输出层

D、显层

参考答案：D

17.“群体机器人学”研究的是以下哪种现象？

A、单个机器人的行为

B、多个机器人之间的交互与协作

C、机器人的结构设计

D、机器人的生产过程

参考答案：B

18.深度学习中的ReLU(RectifiedUnearUnit)激活函数有什么特

占?

八、、•

5th

A、它输出输入值的平方

B、它添加了偏置项

C、它对负值进行压缩

D、它对正值进行放大

参考答案：C

19.人工智能的定义是什么？

A、使机器能够像人一样思考和行动

B、使机器能够执行复杂的计算任务

C、使机器能够模仿人类的某些智能行为

D、使机器能够进行自我学习和改进

参考答案：C

20.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

参考答案：D

21.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

C、2030

6th

D、2035

参考答案：C

22.哪种类型的学习问题涉及到将实例分为预定义的标签或类

别？

A、回归问题

B、分类问题

C、聚类问题

D、时间序列问题

参考答案：B

23.以下哪种类型的机器人主要用于执行重复性任务？

A、自适应机器人

B、自主机器人

C、工业机器人

D、人形机器人

参考答案：C

24.BP神经网络的拓扑结构为()0

A、反馈前向型

B、互连前向型

C、广泛互连型

D、分层前向型

参考答案：D

25.什么是大模型中的参数共享？

7th

A、不同模型之间共享相同的参数

B、不同层之间共享相同的参数

C、不同任务之间共享相同的参数

D、不同数据集之间共享相同的参数

参考答案：B

26.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

参考答案：D

27.传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,

其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,

称为分类，标签为连续的类型，称为什么0

A、给定标签

B、离散

C、分类

D、回归

参考答案：D

28."多模态知识图谱”是什么意思？

A、包含多种类型数据的图谱

B、同时使用多种硬件平台的图谱

8th

C、包括多个独立领域的图谱

D、包括多种编程语言的图谱

参考答案：A

29.循环神经网络（RNN）为什么会出现梯度消失问题？

A、因为使用了ReLU激活函数

B、因为权重初始化不当

C、因为梯度爆炸

D、因为长时间依赖难以捕捉

参考答案：D

30.”K-均值”（"means）聚类算法中，"K"指的是什么?

A、数据点的数量

B、聚类中心的数量

C、特征的数量

D、迭代的次数

参考答案：B

31.以下哪个评价指标不适用于衡量分类模型的性能？

A、精确度（Precision）

B、召回率（Recall）

C、Fl分数

D、信息增益

参考答案：D

32.梯度为（）的点，就是损失函数的最小值点，一般认为此时模

9th

型达到了收敛。

A、-1

B、0

C、1

D、无穷大

参考答案：B

33.以下哪个是计算机视觉中常用的立体匹配算法？

A、SIFT

B、ORB

C、SURF

D、Stereomatching

参考答案：D

34.以下哪个软件包用于矩阵和向量的科学计算？（）。

A、Numpy

B、Pandas

C、MatplotliB

D、Seaborn

参考答案：A

35."L1正则化“与“L2正则化”有何不同？

A、L1产生稀疏解，而L2产生平滑解

B、L1用于分类，L2用于回归

C、L1对异常值更敏感，L2对异常值更稳定

10th

D、LI比L2更容易计算

参考答案：A

36.人工智能的分类()

A、GN和AG

B、ANYANG

C、ANG和AGI

D、ANI和AGI

参考答案：D

37.以下哪个是大语言模型的例子？

A、GPT-3

B、LSTM

C、NN

D、RNN

参考答案：A

38.以下哪项是训练大模型时常见的挑战？

A、过拟合

B、欠拟合

C、快速收敛

D、无需调参

参考答案：A

39.研究某超市销售记录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购

买尿布，这种属于数据挖掘的那类问题()。

11th

A、关联规则发现

B、聚类

C、分类

D、自然语言处理

参考答案：A

40.哪种测试方法主要关注软件在不同环境和条件下的稳定性？

A、黑盒测试

B、白盒测试

C、灰盒测试

D、压力测试

参考答案：D

41.在计算机算法中，下列哪个查找算法的平均时间复杂度为O

(n)?

A、顺序查找

B、二分查找

C、插值查找

D、B树查找

参考答案：A

42.在大模型中使用集成方法的主要目的是什么？

A、提高速度

B、减少内存占用

C、提高鲁棒性

12th

D、减少计算量

参考答案：C

43."决策树”中的“剪枝"（pruning）操作有什么作用？

A、增加模型的存储空间

B、减少过拟合的风险

C、加速训练过程

D、提高模型的泛化能力

参考答案：B

44.知识图谱中的边称为？

A、连接边

B、关系

C、属性

D、特征

参考答案：B

45.哪种测试方法主要关注软件的内部结构和实现细节?

A、黑盒测试

B、白盒测试

C、灰盒测试

D、压力测试

参考答案：B

46.”知识抽取”通常包括哪些步骤？

A、实体识别、关系提取和事件检测

13th

B、文本挖掘和模式识别

C、数据清洗和转换

D、信息检索和排序

参考答案：A

47.逻辑回归算法主要用于处理什么问题？

A、线性回归问题

B、分类问题

C、聚类问题

D、时间序列预测问题

参考答案：B

48.下列哪个选项是大数据处理的主要挑战?

A、数据的存储和管理

B、数据的分析和解释

C、数据的获取和更新

D、所有以上选项

参考答案：D

49.以下哪个是强化学习的例子？

A、遗传算法

B、支持向量机

C、Q-learning

D、K-means聚类

参考答案：C

14th

50.什么是人工智能中的可解释性？

A、模型能够生成人类可理解的解释或理由

B、模型能够处理大量数据的能力

C、模型训练的速度有多快

D、模型在测试集上的准确率有多高

参考答案：A

51.()作为机器学习重要算法之一，是一种利用多个树分类器进

行分类和预测的方法。

A、决策树

B、随机森林

C、人工神经网络

D、贝叶斯学习

参考答案：B

52.机器人的智能程度通常根据哪种标准来评估？

A、计算速度

B、物理尺寸

C、智能级别

D、功能复杂性

参考答案：C

53."Sentimentanalysis”在商业上常用于什么目的？

A、检测网络上的恶意软件

B、分析客户对产品或服务的情感倾向

15th

C、优化搜索引擎的结果相关性

D、开发新的加密算法

参考答案：B

54.回归测试的主要目的是什么？

A、确保新功能的稳定性

B、确保修改后的功能稳定性

C、确保所有功能的稳定性

D、确保软件的稳定性

参考答案：B

55.以下哪个步骤不是机器学习所需的预处理工作()

A、数值属性的标准化

B、变量相关性分析

C、异常值分析

D、与用户讨论分析需求

参考答案：D

56.在Python中，如何遍历一•个列表的元素？

A、fbriteminlist:

B、fbriteminlist():

C、foriteminlist[]:

D、fbriteminlist{}:

参考答案：A

57.下列关于半朴素贝叶斯描述错误的为

16th

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

参考答案：A

58.大模型在训练过程中常用的一种加速技术是？

A、提前停止

B、权重共享

C、延迟更新

D、多任务学习

参考答案：C

59.规则A—(B,c(B|A))中的c(B|A)表示在前提A为真的

情况下结论B为真的()。

A、可信度

B、信度

C、信任增长度

D、概率

参考答案：B

60.在大模型的训练过程中，提前停止(earlystopping)的主要目

的是什么？

A、减少训练时间

B、防止过拟合

17th

C、提高模型容量

D、增加模型的多样性

参考答案：B

61.哪种搜索算法用于在非常大的搜索空间中找至U近似最优解?

A、深度优先搜索

B、广度优先搜索

C、启发式搜索

D、二分搜索

参考答案：C

62.下列哪个选项不属于排序算法？

A、冒泡排序

B、快速排序

C、插入排序

D、数据库查询

参考答案：D

63.在机器学习中，“众数”是哪种统计量的一个例子？

A、中心趋势的度量

B、离散程度的度量

C、相关性的度量

D、偏态的度量

参考答案：A

64JK近邻”（k-NN）算法在分类时使用了什么原则？

18th

A、分割超平面

B、多数投票

C、最近邻的类别

D、边缘最大化

参考答案：C

65.大模型在训练时，为了提高效率常常采用哪种技术？

A、批量训练

B、在线学习

C、一次性加载所有数据

D、不使用任何技术

参考答案：A

66.大模型在深度学习中的一个挑战是它们的训练过程通常需要

什么样的硬件支持？

A、低性能CPU

B、高性能GPU或TPU

C、仅软件仿真

D、不需要特别硬件

参考答案：B

67.”知识嵌入”通常用什么模型实现？

A、深度学习模型

B、关系型数据库模型

C、文件系统模型

19th

D、Web服务模型

参考答案：A

68.CRISP-DM将数据挖掘的过程抽象为四个层次：阶段、一般任

务、0和过程实例

A、具体任务

B、分析

C、规划

D、建模

参考答案：A

69.在自然语言处理中，"handcraftedfeatures"是指什么？

A、人工设计并提取的特征，用于机器学习模型

B、由用户直接输入的特征

C、通过自动化工具生成的特征

D、从数据库中检索的特征

参考答案：A

70.下面的()是对产生式系统而言的。

A、归结策略

B、控制策略

C、调度策略

D、支持集策略

参考答案：B

71.哪种软件开发方法强调团队协作和客户参与？

20th

A、瀑布模型

B、敏捷开发

C、V型模型

D、RAD模型

参考答案：B

72.以下哪个是大语言模型的挑战？

A、如何提高模型的性能

B、如何减少训练时间

C、如何防止过拟合

D、所有以上的

参考答案：D

73.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

参考答案：B

74.K-近邻算法(KNN)中，"K"代表什么？

A、数据集大小

B、特征数量

C、最近的邻居数

D、迭代次数

21st

参考答案：C

75.自主机器人能够根据什么来执行任务?

A、远程指令

B、预定程序

C、实时环境反馈

D、人为操作

参考答案：C

76.“拓扑地图”在机器人导航中指的是什么？

A、地理区域的详细地图

B、三维空间的图像表示

C、简化的抽象空间布局图

D、基于文本的地图描述

参考答案：C

77.当数据特征不明显、数据量少的时候，采用下面哪个模型()。

A、线性回归

B、逻辑回归

C、支持向量机

D、神经网络

参考答案：C

78.”网格搜索”(gridsearch)通常用于什么目的？

A、数据预处理

B、特征选择

22nd

C、超参数调优

D、模型融合

参考答案：C

79.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

参考答案：C

80.长短期记忆网络（LSTM）在NLP中的应用是什么？

A、用于图像识别

B、用于处理和预测时间序列数据

C、在NLP中，特别是在处理顺序数据如文本时，用于记住长期

依赖关系

D、用于实时股票交易

参考答案：C

81.在深度学习中，DeconvNet（反卷积网络）通常用于什么目的？

A、数据预处理

B、特征提取

C、上采样和分割任务

D、下采样和分类任务

23rd

参考答案：C

82."Hessian矩阵”在优化问题中通常表示什么？

A、目标函数的二阶导数矩阵

B、目标函数的梯度向量

C、目标函数的一阶导数矩阵

D、目标函数的雅可比矩阵

参考答案：A

83."F1分数”是评估分类模型性能的哪个方面？

A、精确率和召回率的调和平均

B、真正例和假正例的比例

C、真负例和假负例的比例

D、精确率和准确率的平均值

参考答案：A

84.下列哪个选项不属于常见的递归算法？

A、斐波那契数列

B、阶乘计算

C、快速排序

D、矩阵相乘

参考答案：D

85.下列哪项不是机器学习中的无监督学习算法?

A、K-均值聚类

B、主成分分析(PCA)

24th

C、线性回归

D、自组织映射(SOM)

参考答案：C

86."知识嵌入”在知识图谱中指的是什么？

A、将知识以向量形式表示

B、将知识以图形形式表示

C、将知识以文本形式表示

D、将知识以音频形式表示

参考答案：A

87.在神经网络中，”反向传播”的主要作用是什么？

A、增加网络层数

B、更新网络权重

C、加速学习过程

D、减小计算量

参考答案：B

88.在软件开发过程中，哪种方法主要用于评估软件的安全性?

A、安全审计

B、安全扫描

C、安全测试

D、所有以上选项

参考答案：D

89."本体匹配”在知识图谱中指的是什么?

25th

A、匹配不同的本体结构

B、确保本体的一致性

C、寻找相似的本体概念

D、合并多个本体

参考答案：C

90.在机器人技术中，用于模拟人类手部运动的机构被称为什么？

A、操纵器

B、动态系统

C、末端执行器

D、传感器阵列

参考答案：C

91.大模型在图像分类任务中的主要挑战是什么？

A、缺乏足够的标签数据

B、计算成本过高

C、无法处理小图像

D、无法处理大图像

参考答案：A

92.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

26th

参考答案：C

93.以下哪个是大语言模型的应用场景？

A、自动驾驶

B、语音识别

C、自然语言生成

D、所有的以上的

参考答案：D

94.不确定性是指()

A、随机性

B、模糊性

C、不一致性

D、时变性

参考答案：A

95."信息增益”在决策树中的作用是什么？

A、评估节点的纯度

B、分割数据集的特征选择依据

C、确定树的深度

D、定义叶节点的输出值

参考答案：B

96.长短期记忆网络(LSTM)通常用于解决什么问题?

A、图像分类

B、语音识别

27th

C、文本分类

D、序列预测

参考答案：D

97.在强化学习中，哪个概念描述了环境的反馈对智能体行为的影

响？

A、状态价值

B、策略

C、奖励函数

D、目标状态

参考答案：C

98.下列哪种方法通常用于处理类别不平衡的数据？

A、随机初始化

B、数据标准化

C、重采样

D、梯度下降

参考答案：C

99.”过拟合”现象通常出现在哪种情况下？

A、训练数据太少

B、模型复杂度太低

C、模型复杂度太高

D、测试数据太少

参考答案：C

28th

100.在二叉查找树中，叶子节点的个数等于多少？

A、n/2+1（n为节点数）

B、n/2（n为节点数）

C、n（n为节点数）-1（减一是因为根节点没有左右子节点）

D、以上选项均不正确

参考答案：D

101.（）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

参考答案：A

102.在数据处理中，数据的“去重”是指什么？

A、删除重复的数据

B、增加重复的数据

C、修改重复的数据

D、复制重复的数据

参考答案：A

103.以下哪个不是人工智能在医疗领域的应用？

A、疾病诊断

B、药物研发

C、病人监护

29th

D、手术操作

参考答案：D

104.深度学习的实质是()o

A、推理机制

B、映射机制

C^识别机制

D、模拟机制

参考答案：B

105.在机器学习中，支持向量机(SVM)中的“支持向量”是指

什么？

A、数据点

B、超平面

C、边缘

D、维度

参考答案：A

106.在数据挖掘中，“方差”主要指的是什么？

A、数据的离散程度

B、数据的中心趋势

C、数据的分布形状

D、数据的相关性

参考答案：A

107.验证集和测试集，应该：()。

30th

A、样本来自同一■分布

B、样本来自不同分布

C、样本之间有一一对应关系

D、拥有相同数量的样本

参考答案：A

108.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)

D、16(7)

参考答案：A

109.下列有关人工智能、机器学习、深度学习三者关系的说法正

确的是()0

A、深度学习是实现机器学习的一种方法

B、深度学习是实现人工智能的一种技术。

C、人工智能是实现机器学习的一种方法。

D、深度学习是实现机器学习的一种技术。

参考答案：D

110.神经网络中的激活函数有什么作用？

A、增加网络层数

B、提供非线性建模能力

31st

C、加速学习过程

D、减少计算量

参考答案：B

111.”深度学习”中的“激活函数”(activationfunction)有什么作用？

A、加速计算过程

B、增加模型的存储空间

C、帮助模型捕捉非线性关系

D、简化目标函数

参考答案：C

112.下列哪个选项是数据库管理系统(DBMS)的主要功能？

A、数据输入

B、数据输出

C、数据存储和检索

D、所有以上选项

参考答案：D

113.()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

参考答案：C

32nd

114.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

参考答案：A

115.无人超市采用了()等多种智能技术，消费者在购物流程中

将依次体验自动身份识别、自助导购服务、互动式营销、商品位

置侦测、线上购物车清单自动生成和移动支付。

A、计算机视觉、深度学习算法、传感器定位、图像分析

B、虚拟技术，传感器定位、图像分析

C、声纹识别技术、计算机视觉、深度学习算法

D、图像识别、人脸识别、物体检测、图像分析

参考答案：A

116.NLP中的一个挑战是如何有效地处理不规范的语言。这种语

言的例子包括

A、学术论文和正式报告

B、法律文档和政府出版物

C、社交媒体帖子和口语表达

D、新闻文章和编辑过的出版物

参考答案：C

33rd

117.在机器学习中，什么是特征工程？

A、选择和创建输入特征的过程

B、调整模型参数的过程

C、收集数据集的过程

D、评估模型性能的过程

参考答案：A

118.在训练人工智能系统时，哪种数据集是必不可少的？

A、图像数据集

B、文本数据集

C、音频数据集

D、所有以上选项

参考答案：D

119.遗传算法中所用的函数是（）。

A、隶属函数

B、适应度函数

C、启发函数

D、作用函数

参考答案：B

120.在计算机视觉中，"BoW”通常指的是什么？

A、词袋模型

B、括号内的单词

C、二值化操作

34th

D、位平面编码

参考答案：A

121.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

参考答案：C

122.卷积神经网络(CNN)在计算机视觉中的应用主要是

A、图像分类

B、对象检测

C、语义分割

D、所有以上选项

参考答案：D

123.()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

参考答案：C

124.在目标跟踪领域，"MOTA”指标全称是什么？

35th

A、MeanObjectTrackingAccuracy

B、MultipleObjectTrackingAccuracy

C、MostlyOverlappingTrackingAccuracy

D、MaximumObjectTrackingAccuracy

参考答案：B

125.在数据挖掘中，交叉验证的主要目的是什么？

A、提高模型的训练速度

B、评估模型的泛化能力

C、减少模型的复杂度

D、增加模型的预测能力

参考答案：B

126.()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

参考答案：D

127.在计算机算法中，下列哪个算法的时间复杂度为O(nA2)?

A、冒泡排序

B、快速排序

C、归并排序

36th

D、堆排序

参考答案：A

128.假设我们获得了具有n条记录的数据集，其中输入变量为x,

输出变量为y。使用线性回归方法对该数据集进行建模，将数据

集随机分为训练集和测试集。如果我们逐渐增加训练集的大小，

随着训练集大小的增加，则平均训练误差会发生什么变化？（）。

A、减少

B、不确定

C、以上都不对

参考答案：C

129.下列哪个选项是数据分析的主要方法？

A、描述性分析

B、预测性分析

C、诊断性分析

D、所有以上选项

参考答案：D

130.在机器学习中，滑动平均模型主要用于什么目的？

A、加快推理速度

B、提高模型的泛化能力

C、防止过拟合

D、减小计算资源需求

参考答案：B

37th

131.大模型的存储和计算需求通常是怎样的特点？

A、低

B、中等

C、鬲

D、与模型大小无关

参考答案：C

132.支持向量机(SVM)主要用于解决什么问题？

A、回归问题

B、分类问题

C、聚类问题

D、降维问题

参考答案：B

133.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

参考答案：B

134.在机器学习中，什么是支持向量机(SVM)?

A、一种用于分类和回归的算法

B、一种用于数据可视化的工具

C、一种用于特征选择的方法

38th

D、一种用于数据预处理的步骤

参考答案：A

135.什么是集成学习中的一个重要概念，它涉及到结合多个模型

的预测来提高整体性能？

A、特征选择

B、模型融合

C、强化学习

D、自监督学习

参考答案：B

136•以下()不属于数据统计分析工具。

A、WekA

B、SAS

C、SPSS

D、MatlaB

参考答案：A

137.UAV代表的是什么？

A、未授权的访问者

B、不变量分析视图

C、无人机或无人航空器

D、通用音频视频接口

参考答案：C

138.Leakage(泄露)在机器学习中指的是什么？

39th

A、模型训练时的计算

B、特征工程中的一个步骤

C、未来信息的不当使用

D、模型过拟合的一种形式

参考答案：C

139.”光学字符识别（OCR）”的主要目的是什么？

A、增强图像质量

B、从图像中提取文本信息

C、创建三维模型

D、自动绘制草图

参考答案：B

140.”交叉验证”中的“折叠”（folds）指的是什么?

A、数据集划分的次数

B、每次迭代使用的数据集大小

C、模型的复杂性

D、模型的泛化能力

参考答案：A

141.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0

A、数值计算

B、自动控制

C、人工智能

40th

D、模拟仿真

参考答案：C

142.机器人的多传感器数据融合技术主要用于解决什么问题？

A、数据处理速度慢

B、传感器数据不一致

C、机器人耗电量大

D、机器人反应迟钝

参考答案：B

143.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

参考答案：A

144.在机器学习中，过拟合通常是由于什么引起的？

A、模型太复杂

B、数据量太少

C、正则化不足

D、训练时间过长

参考答案：A

41st

145.控制论学派属于()。

A、符号主义

B、认知主义

C、联结主义

D、行为主义

参考答案：D

146.以下哪个评价标准不适用于衡量目标跟踪算法性能？

A、准确度

B、速度

CJPEG压缩比

D、鲁棒性

参考答案：C

147."步长"(learningrate)在梯度下降法中的作用是什么？

A、决定优化算法的收敛速度

B、定义损失函数的形状

C、控制每次参数更新的幅度

D、设置停止迭代的条件

参考答案：C

148.在软件开发流程中，哪个阶段主要负责确定软件的功能需

求？

A、需求分析

B、设计

42nd

C、编码

D、测试

参考答案：A

149.递归神经网络（RNN）主要用于处理哪种类型的数据？

A、时序数据

B、图像数据

C、文本数据

D、音频数据

参考答案：A

150.知识图谱可视为包含多种关系的图。在图中，每个节点是一

个实体（如人名、地名、事件和活动等），任意两个节点之间的

边表示这两个节点之间存在的关系。下面对知识图谱的描述，哪

一1句话的描述不正确（）

A、知识图谱中一条边可以用一个三元组来表示

B、知识图谱中一条边连接了两个节点，可以用来表示这两个节

点存在某一■关系

C、知识图谱中两个节点之间仅能存在一条边

D、知识图谱中的节点可以是实体或概念

参考答案：C

151.大模型的能源效率通常如何？

A、非常高

B、一般

43rd

C、非常低

D、与小模型相同

参考答案：C

152.在知识图谱中，实体之间的连接通常被称为什么？

A、边

B、节点

C、属性

D、关系

参考答案：D

153.支持向量机的简称是（）。

A、I

B、ML

C、ANN

D、SVM

参考答案：D

154.DL是下面哪个术语的简称（）。

A、人工智能

B、机器学习

C、神经网络

D、深度学习

参考答案：D

155.在数据挖掘中，哪种方法可以用来处理不平衡数据?

44th

A、数据规范化

B、数据插补

C、SMOTE算法

D、PCA降维

参考答案：C

156.在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为（）。

A、Bel<PIB>el<PI

B、空

C、Bel>PI

D、Bel>PI

参考答案：A

157.在机器学习中，”特征映射”通常指什么？

A、数据标准化过程

B、将原始数据转换为更适合模型的形式

C、3D数据的表示

D、用于文本处理的特殊类型的神经网络

参考答案：B

158.在机器学习领域，监督学习常用于训练哪种类型的机器人?

A、自适应机器人

B、自主机器人

C、有教师指导的机器人

D、强化学习机器人

45th

参考答案：C

159.哪个指标用于衡量分类模型的一致性？

A、准确率

B、召回率

C、混淆度

D、Cohen'sKappA

参考答案：D

160.什么是自然语言处理中的文本嵌入(TextEmbedding)?

A、将文本转换为数字向量的过程，以便在机器学习模型中使用

B、将文本转换为图像的过程

C、将文本进行分词和标注的过程

D、将文本中的情感倾向进行量化的过程

参考答案：A

161.以下哪个是计算机视觉中常用的图像分割方法？

A、Watershedsegmentation

B、Levelsetsegmentation

C、Edgedetectionsegmentation

D、所有以上选项

参考答案：D

162."深度学习“中的“反向传播"(backpropagation)算法主要用于

什么目的？

A、加速前向传播

46th

B、更新神经网络的权重和偏置

C、确定网络的结构

D、初始化网络参数

参考答案：B

163.在训练人工智能系统时，哪种指标用于评估模型的性能？

A、准确率

B、召回率

C、F1分数

D、所有以上选项

参考答案：D

164.自编码器(Autoencoder)通常用于什么目的？

A、图像生成

B、特征提取

C、文本翻译

D、音频识别

参考答案：B

165.在训练大模型时，为了处理过拟合，通常会使用哪种数据增

强技术？

A、数据压缩

B、旋转和翻转

C、增加噪声

D、减少特征

47th

参考答案：B

166.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

参考答案：B

167.什么是人工智能中的无监督学习？

A、使用带有标签的数据训练模型

B、使用没有标签的数据训练模型，发现数据中的结构和模式

C、依赖于人类专家的指导和反馈来训练模型

D、侧重于模拟人类的推理和决策过程

参考答案：B

168.大模型在自然语言处理中进行词义消歧的一个关键能力是?

A、理解单词的多种含义

B、忽略单词的含义

C、根据上下文选择正确的词义

D、仅使用单词的字面含义

参考答案：C

169.在机器学习中，“特征提取”通常指什么过程？

A、从数据中选择重要的特征

B、转换原始数据为更适合模型的形式

48th

C、删除不相关的特征

D、创建新的特征以增强模型性能

参考答案：B

170.下列直接影响传统机器学习算法成败的关键因素是哪个？

A、预处理

B、后处理

C、训练方法

D、特征提取

参考答案：D

171.深度学习模型通常通过什么方式来防止过拟合？

A、增大数据集

B、减少网络层数

C、L1正则化

D、ropout

参考答案：D

172.GAN（生成对抗网络）的训练过程中，生成器和鉴别器的关

系是什么？

A、互为输入输出

B、同时训练和优化

C、相互竞争和改进

D、独立训练和优化

参考答案：C

49th

173.句法分析和依存解析在NLP中有何不同？

A、句法分析关注单词之间的语法关系，依存解析关注词组如何

组成句子

B、两者是相同的概念

C、依存解析关注单词之间的语法关系，句法分析关注词组如何

组成句子

D、句法分析用于生成文摘，依存解析用于机器翻译

参考答案：C

174.知识图谱的主要目的是什么？

A、数据存储

B、信息检索

C、知识表示和推理

D、数据分析

参考答案：C

175."知识融合”指的是什么？

A、合并多个知识源的信息

B、增加新的知识到图谱中

C、删除冗余的知识

D、更新知识图谱

参考答案：A

176.()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

50th

B、进化算法

C、遗传算法

D、禁忌搜索

参考答案：A

177.大模型在哪些类型的任务中最有可能胜过小模型？

A、简单任务

B、复杂任务

C、所有类型的任务

D、无法确定

参考答案：B

178.在自然语言处理中，"bigram”是指什么？

A、两个字符的组合

B、两个单词的组合，常用于语言模型中

C、两个句子的组合

D、两个语言模型的组合

参考答案：B

179.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

参考答案：C

51st

180.在哪个领域，大模型可能会产生重大影响？

A、自动驾驶

B、医疗诊断

C、量子计算

D、所有以上

参考答案：D

181.在机器学习中，偏差（bias）和方差（variance）之间有什么

关系？

A、它们总是相互独立

B、它们总是相互依赖

C、增加一个会导致另一个减少

D、它们总是同时增加

参考答案：C

182.在机器学习中，”滑动窗口”通常用于什么任务？

A、特征选择

B、特征工程

C、时序数据分析

D、文本分类

参考答案：C

183.机器学习的简称是（）。

A、I

B、ML

52nd

C、DL

D、NN

参考答案：B

184.在自然语言处理中，"parsing”通常指什么？

A、分析文本的句法结构以构建一棵解析树

B、将文本翻译成机器代码

C、对文本进行拼写和语法检查

D、将文本转换为音频输出

参考答案：A

185.()是一种具有非线性适应性信息处理能力的算法，可克服

传统人工智能方法对模式识别、语音识别、非结构化信息处理方

面的缺陷。

A、决策树

B、随机森林

C、人工神经网络

D、贝叶斯学习

参考答案：C

186.在机器学习中，哪个指标用于衡量模型对不同类别的分类能

力？

A、准确度

B、召回率

C、F1分数

53rd

D、混淆矩阵

参考答案：C

187.在计算机视觉任务中，语义分割的主要目的是什么？

A、目标检测

B、图像分类

C、对每个像素进行分类

D、姿态估计

参考答案：C

188.为了应对大模型的高能耗问题，研究者通常会采取哪些措

施？

A、优化算法以降低计算复杂度

B、使用更高效的硬件

C、转向更小、更节能的模型架构

D、所有以上

参考答案：D

189.计算机视觉中，用于表示图像亮度的术语是？

A、对比度

B、色彩

C、强度

D、纹理

参考答案：C

19O."ImagePyramids”在计算机视觉中通常用来做什么？

54th

A、提高图像对比度

B、加速图像处理过程

C、改善图像分辨率

D、实现图像尺度不变性

参考答案：D

191.什么是大模型中的预训练？

A、在大规模数据集上训练模型的过程

B、对模型参数进行初始化的过程

C、使用少量数据对模型进行微调的过程

D、将模型部署到实际应用场景的过程

参考答案：A

192.下面的（）是神经网络中所用的函数。

A、估价函数

B、适应度函数

C、特性函数

D、信任函数

参考答案：C

193.在自然语言处理中，n-gram模型主要用于什么？

A、词性标注

B、分词

C、特征提取

D、情感分析

55th

参考答案：C

194.机器学习按学习方法大致可分为()。

A、模拟人脑的机器学习和采用数学方法的机器学习

B、归纳学习、演绎学习、类比学习、分析学习

C、监督学习、无监督学习、强化学习

D、结构化学习、非结构化学习

参考答案：B

195.在Python中，如何获取一个列表的最后一个元素？

A、list[-l]

B、list[0]

C、list[l]

D、listQen(list)]

参考答案：A

196.在深度学习中，什么是激活函数的饱和现象？

A、激活函数输出值接近于0或1的情况

B、激活函数输出值在某一范围内波动的情况

C、激活函数梯度接近于0的情况

D、激活函数输出值不稳定的情况

参考答案：C

197.在机器学习中，哪个概念描述了从历史数据中学习并预测未

来的能力？

A、监督学习

56th

B、无监督学习

C、强化学习

D、深度学习

参考答案：A

198.在数据挖掘中，”欠拟合”是指什么现象？

A、模型过于简单，无法捕捉数据中的模式

B、模