HCIA-AI H13-311 v3.5认证考试题库（含答案）

PAGEPAGE1HCIA-AIH13-311v3.5认证考试题库（含答案）一、单选题1.以下关于剪枝的描述中，哪一项是错误的?A、决策树容易过拟合需要剪枝来缩小树的结构和规模。预剪枝中设置的层数是一个超参数。B、预剪枝中设置的层数是一个超参数。C、ID3算法中都会进行剪枝。D、剪枝可以分为预剪枝和后剪枝答案：C2.Pytorch是常见的机器学习计算框架，基于Torch,用于自然语言处理等应用程序，以下哪种语言是Torch采用的编程语言?A、PythonB、LuaC、JavaD、C语言答案：B3.深度学习中,不经常使用的初始化参数W(权重矩阵)的方法是哪种?A、Xavier初始化B、Kaiming初始化C、全零初始化D、高斯分布初始化答案：C4.在华为云EI中,以下哪项可以将AI技术融入各行各业的应用场景中,发挥AI技术的优势,从而提高效率，提升体验。A、EI智能体B、OBS对象存储服务C、云数据库D、EI大数据服务答案：A5.以下哪个不是ModelArts开发类型?A、标准模型开发B、快速建模C、零基础建模D、敏捷开发答案：D6.以下哪一项是sigmoid函数导数的最大值A、0.5B、TrueC、0.25D、0答案：C7.以下选项中，哪一项不属于模型训练的超参数?A、训练神经网络的学习率B、—元线性回归模型Y=wX+b中的权置系数(斜率)C、K最近邻算法(KNN)中的KD、随机森林当中的树的棵数答案：B8.在综合实验的语音合成实验中如果想要设置音量，可以使用下面哪一个方法?A、Ttsc_request=ItsCustomRequest(textEttsC_request.setpitch(0)B、Ttsc_request=TtsCustomRequest(test):ttsc_request.set_speed(0)C、Ttsc_request=TtsCustomRequest(textY):ttsc_request.set_sle_rate('800D、Ttsc_request=TtsCustomRequest(text):ttsc_request.set_volume(50)答案：D9.在华为云ei中哪一项是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流?A、MysqlB、MinsporeC、ModelArtsD、Ascend答案：C10.数据集扩充也可以有效的避免过拟合问题的出现，以下哪项关于数据集扩充的说法是正确的?A、数据集越大过拟合概率越大B、数据集增大或减少过拟合概率均会越小C、数据集越小过拟合概率小D、数据集越大过拟合概率越小答案：D11.AI开发的基本流程包括以下步骤(1准备数据(2)部署模型(3)评估模型(4)确定目的(5)训模型，以下个是确的?A、4->1->5->3->2B、4->5->1->3-2C、4->1->5->2->3D、4->5->1->2->3答案：A12.下列选项中不支持TensorFLow2.0进行维度变换的属性是A、squeezeB、reshapeC、gatherD、Transpose答案：C13.在调用华为云服务的环境准备中，下列哪一个不需要确认安装?A、requestsB、setuptoolsC、websocket-clientD、Jieba答案：D14.“人工智能对于所有的数据都可以处理。”关于上述描述，以下哪一个说法是正确的?A、该说法错误，是深度学习能对所有的数据都可以处理B、该说法正确，AI可以处理任何数据C、该说法正确，AI对于数据有很的学习能力D、该说法措误，需要对致据进行预处理等操作才可以输入模型答案：D15.输入32*32的图像，用大小5*5的卷积核做步长为1的卷积计算，输出图像的大小是A、28*23B、28*28C、29*29D、23*23答案：B16.深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响，以下关于其影响说法正确的是:A、隐藏层数适当减少，神经网络的分辨能力不变B、隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越强C、隐藏层数适当减少，神经网络的分辨能力越强D、隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越弱答案：B17.人下关于神经网络的说法错误的是?A、随着神经网络隐藏层数的增加，模型的分类能力逐步减弱B、单层感知器的局限在于不能解决异或问题C、前馈神经网络可用有向无环图表示D、前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系答案：A18.以下关于L1与L2的描述中，错误的是哪一项?A、L1正则不仅可以防止过拟合还可以进行特征选择、因此L2正则在实际分析中几乎不使用。L1相对于L2能够产生更加稀疏的模型B、L1正则化除了防止过拟合还可以起到特征选择的作用。C、如果从概率角度进行分析，很多范数约束相当于对参数添加先验分布，L2范数相当于参数服从高斯先验分布，L1范数相当于参数服从拉普拉斯分布答案：C19.TensorFlow使用的数据类型是?A、ScalarB、VectorC、TensorD、Matrix答案：C20.在调用语音合成服务时,需要提前设置一些参数值，下列哪个范围的值可以作为音量值?A、[-1000,1000]B、[0,100]C、[0,1000]D、[-100,100]答案：B21.下面哪一项不是图像搜索的应用场景?A、服装搜索，营销推荐。B、设计搜索，同类比价。C、视频浓缩，提取有效信息。D、零件搜索，提升效率。答案：C22.以下关于CPU低时延设计的描述，错误的是哪一个选项?A、有很多ALU和很少cache,缓存合并方问DRAM,降低时延B、复杂逻控制单元，多分支程席可通过分支预测能力降低时延C、高时钟顷率降低时延D、强大的ALU单元，可在很短时钟周期完成计算答案：A23.Mindspore中,Tensor初始化时,如果包含多种不同类型的数据,则按照以下哪一项优先级完成数据类型转换?A、int<bool<floatB、int<float<boolC、bool<float<intD、bool<int<float答案：D24.如何获取函数的帮助信息?A、dir()B、help()C、del()D、id()答案：B25.L1和L2正则化是传统机器学习常用来减少泛化误差的方法，以下关于两者的说法正确的是A、L1正则化可以做特征选择B、L1和L2正则化均可做特征选择C、L2正则化可以做特征选择D、L1和L2正则化均不可做特征选择答案：A26.以下哪一个选项不属于智能驾驶的“三大子系统”?A、娱乐系统B、感知系统C、决策系统D、执行系统答案：A27.以下哪一个不属于人脸识别技术?A、人脸搜索B、人脸比对C、人脸检测D、翻拍识别答案：D28.机器学习的算法中，以下哪个不是无监督学习?A、聚类B、XgboostC、关联规则D、GMM答案：B29.当函数在变量空间的某一点处，沿着哪一个方向有最大的变化率?A、梯度B、最小方向导数C、方向导数D、导数答案：A30.机器学习中，从获得数据到模型正式放入模型之前，以下哪个选项不是这个过程的一部分?A、数据清理B、数据准化C、数据可视化D、数据降维答案：C31.下列选项中不是TensorFlow2.0支持的运算符是A、powB、C、^D、//答案：C32.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：C33.特征是描述样本的特性的维度，关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性，以下说法正确的是:A、特征在传统机器学习可解释性强，而在深度学习可解释性弱B、特征在传统机器学习可解释性弱，而在深度学习可解释性强C、特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱D、特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强答案：A34.以下哪一项是ModelArts中训练平台可以做的任务?A、模型部署B、模型管理C、模型训练D、致据标注答案：C35.机器学习中，模型需要输入什么来训练自身，预测未知?A、训练算法B、人工程序C、神经网络D、历史数据答案：D36.以下哪个选项不属于华为云ModelArts提供的功能或服务?A、模型诊断B、智能模型调优C、智能数据标注D、vscodeSDK答案：D37.以下选项中不属于回归算法的性能评估的是哪一项?A、MSE均方误差B、Recall召回率C、R-Square可决系数D、MAE平均绝对误差答案：B38.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，以下硬件设备提供并行计算能力的是:A、主板B、内存条C、GPUD、CPU答案：C39.人工智能的三个阶段包含了计算智能、()、认知智能。A、弱人工智能B、感知智能C、行为智能D、强人工智能答案：B40.以下关于标准RNN模型，说法正确的是?A、不存在一对一的模型结构B、反向传播时不考虑时间方向C、不存在多对多的模型结构D、会出现长时间传输己忆的信息衰减的问题答案：D41.主成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型，以下哪一个选项属于它的基本结构?A、判别器B、感知器C、验证器D、对抗器答案：A42.以下那一项技术可以提供本体设计、信息抽取、知识映射、多源融合以及增量更新等功能?A、分词B、知识图谱C、图像搜索D、可视化答案：B43.感知器在空间中可以展现为?A、线B、平面C、超平面D、点答案：C44.Tensorflow是下面哪家公司开源的第二代用于数字计算的软件库?A、华为B、高通C、微软D、谷歌答案：D45.以下关于机器学习整体流程正确的是A、数据收集->,数据清洗->特征提取与选择->模型训练->模型部署与整合->模型评估测试B、数据收集->特征提取与选择->数据清洗->模型训练->模型评估测试->模型部署与整合C、数据收集->数据清洗->特征提取与选择->模型训练->模型评估测试->模型部署与整合D、数据收集->数据清洗->模型训练->特征提取与选择->模型部署与整合->模型评估测试答案：C46.关于卷积神经网络以下说法错误的是A、卷积神经网络可以包含卷积层、池化层和全连接层B、在处理图片时，是以扫描窗口的方式对图像做卷积C、卷积核不可以用来提取图片全局特征D、常见的池化层有最大池化与平均池化答案：C47.TensorFlow20发布的时间，是在哪一年?A、2015B、2017C、2019D、2018答案：C48.以下输出结果错误的是?A、print(*map(lambdax:x*x,[1,2.3]))输出结果:149B、print(*zip([1,2.3][“a”""],[“A”“B”“C”))输出结果:(1,a’"A)(2,b’,B(3,CC、print(*filter(Jlambdax:x%2==1),[1,2,3]))输出结果13D、sorted(("b’,2).("a,1)(c’,3)(d’4)],key=lambdax:x[1])输出结果:[(a’，1),("’，2).(C.3),(d’4)]答案：B49.“对抗生成网络(GAN)可以用来生成假图片达到以假乱真的目的。”关于上述描述，以下哪一个说法是正确的?A、该说法错误，GAN网络属于聚类模型B、该说法错误，GAN属于回归模型C、该说法正确，GAN网络属于分类模型D、该说法正确，GAN网络性能很强，属于生成学习模型答案：D50.以下哪个不是图像识别服务的应用?A、目标检测B、智能相册C、场景分析D、语音合成答案：D51.以下关于模型有效性的描述中，哪一项是错误的A、误差是指学习到的模型在样本上的预测结构与样本的真实结果之间的差B、训炼误差指的是在新样本上的误差C、机器学习的目标是使学得的模型能够很好的适用于新的样本，而不是仅仅在训炼样本上工作的很好D、从模型训练过程的角度，误差可以被分为训练误差以及泛化误差答案：B52.在语音识别实验中如果想要设置输出结果添加标点，需要使用以下哪一个选项?A、srrequest.setadd_punc('yes')B、asrrequest.setaddpunc('no’)C、onfig.setreadtimeout('yes')D、config.setreadtimeout('no’)答案：A53.以下不属于TensorFlow2.0的特点是?A、多核CPU加速B、分布式C、多语言D、多平台答案：A54.LSTM不包含以下哪个门?A、遗忘门B、输出门C、刷新门D、输入门答案：C55.以下关于昇腾AI软件栈中任务调度器的描述，正确的是哪一个选项?A、负责完成神经网络在昇腾AI芯片上的落地与实现，统筹了整个神经网络生效的过程，控制离线模型的加载和执行过程.B、为神经网络的任务下发和分配提供了各种资源管理通道。C、可对输入的数据进行处理与修饰。D、为异腾AI芯片提供具体的目标任务。答案：D56.GBDT算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的?A、GBDT算法比随机森林容易欠拟合B、随机森林是并行计算的，而GBDT不能C、GBDT算法比随机森林容易过拟合D、GBDT与随机森林都是建立在CART树的基础之上的答案：A57.以下关于softsign函数的描述中，错误的是哪一项?A、Softsign函数相比tanh函数容易饱知B、选择Softsig门函数的网络容易出现样度退化现象，导致模型难以训练C、Softsign函数很准回避裤度消失的问题D、Softsign函数远离画数中心点的位置，函数导数趋于0答案：A58.ModelArts中点击(即可给已经创建好的开发环境同步OBS中的代码和数据集?A、无需操作B、DulicateOBSC、SyncOBSD、MoveOBS答案：C59.神经网络训练时，常会遇到很多问题,对于梯度消失问题，我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题？A、Relu函数B、Sigmoid函数C、tanh函数D、Softsign函数答案：A60.MindsporeLite没有使用以下哪项技术?A、大小核智能超频B、联邦学习C、内存复用D、异构调度答案：A61.创建网络层时，添加dropout层的主要目的是什么?A、提取图像特征B、起到分类器的作用C、增加非线性D、防止过拟合答案：D62.哪条命令可以检查Atlas300(3000)加速卡是否在位?A、Ispci|grep'npu'B、Ispci|grep'd100'C、Ispci|grep'atlas'D、atlasinfo答案：B63.关于机器学习的数据集，以下说法哪一项是正确的?A、数据集可分为训练集和测试集，其中测试集用于模型训练，即寻找特征与目标之间的关系,B、数据集中的样本指的是每条记录的不同属性，比如姓名，年龄，性别等信息C、数据集的特征指的是每条记录的不同属性、比如姓名，年龄，性别等信息D、有监督学习任务中，数据集的目标列一般不包含标签答案：C64.以下关于机器学习常见算法的描述中，哪一项说法是正确的?A、K-means算法不能够保证收敛。B、现有一个点被正确分类目远端决策边界。如果将该点加入到训练集则SVM的边界会受其影响C、朴素贝叶斯是借助树状结构来刻画属性间的依赖关系。D、聚类试图将数据集中的样本划分为若干个子集每个子集称为一个"簇”答案：D65.长短记忆网络是基于循环神经网络发展而来的，长短袖经网络主要解决了循环神经网络的什么问题?A、过拟合问题B、梯度爆炸问题C、梯度消失问题D、欠拟合问题答案：C66.以下哪个不是MindSpore核心架构的特点?A、自动并行B、自动调优C、自动编码D、自动微分答案：C67.“知识表示是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。其表示方法是唯一的。”关于上述描述，以下哪一个说法是正确的?A、该说法正确，知识表示是专家系统的一种B、该说法错误，知识表示方法不是唯一的。C、该说法正确，知识表示可用于专家规则，模糊推理D、该说法错误，知识表示的编码方式是唯一的。答案：D68.0n-Device执行，即整图卸载执行，充分发挥昇腾芯片的算力，可以大大降低交0n-Device执行，即整图卸载执行充分发挥昇腾芯片的算力，可以大大降低交互的开销，从而提升加速器占用率,关于0-Device执行以下描述错误的是?A、MindSpore通过梯度数据驱动的自适应图优化，实现去中心化的自主A11Reduce,梯度聚合步调一致，计算与通信充分流水B、超强芯片算力下模型执行的挑战:内存墙问题、交互开销大、数据供给难。部分在Host执行，部分在Device执行，交互开销甚至远大于执行开销，导致加速器占用率低C、Mindspore通过面向芯片的深度图优化技术，同步等待少,最大化“数据计算通信”的并行度，训练性能相比Host侧图调度方式持平D、超强芯片算力下分布式梯度聚合的挑战:ResINet50单选代20ms时间时会产生中心控制的同步开销和频同步的通信开销。传统方法需要3次同步完成A11Reduce,数据驱动方法自主A11Reduce,无控制开销答案：C69.交通智能体可以实现()小时全时段/全域交通感知?A、5x24B、7x24C、5x12D、7x12答案：B70.当前语音处理研究在任何情况下都能达到90%以上的识别准确度。关于以上观点，下列说法正确的是哪一项？A、错误，识别准确度很高但没那么高。B、正确，语音处理可以达到很高的识别准确度。C、错误，很多情况下，例如噪声、背声等会极大的影响语音的识别准确度,D、正确，语音处理研究的历史很长，已经很成熟。答案：C71.以下哪一项技术常用于图像特征提取研究领域?A、Word2Vec技术B、朴素贝叶斯分类算法C、卷积神经网络D、长短周期记忆网络答案：C72.以下哪一项是在标准RNN结构中的隐藏层中使用的激活函数?A、RaLUB、tanhC、SoftmaxD、sigmoid答案：B73.如果想要对图像翻拍情况进行检测，可以调用华为云图像标签服务提供的功能，主要由以下哪个函数实现？A、imagetagging_aksk()B、initglobalenv()C、recapturedetectaksk()答案：A74.代码model.fit(mnist.train.inmage,mnist.train.labels.epochs=5)中的epochs参数代表?A、全体训练集将被训练5次B、全体测试集将被测试5次C、全体训练集将被分为6份D、全体训练集将被分为5份答案：A75.图像识别实验中,在4251个训练图片中,有超过2000个类别只有一张图片。还有一些类中有2-5个图片。这一描述反映了以下哪一种数据问题?A、数据不平衡问题B、腚数据和数据异常值问题C、数据缺失问题D、数据过拟合问题答案：A76.以下关于回归模型调试与应用的描述中，错的是哪一项?A、当训练完成之后，需要使用测试集进行测试，确保模型的泛化能力。B、如果最后的模型效果不好，也需要注意使用数据清理与特征工程。C、如果出现过拟合，可以使用带有正则项的LASSO回归或者Ridge回归，并调节超参数D、如果出现欠拟合，可以使用更加复杂的回归模型，比如逻辑回归。答案：D77.以下关于达芬奇架构中的控制单元，错误的是哪一个选项?。A、可以读取标量指令队列中配置好的指令地址和参数解码。B、可进行中断处理和状态申报。如果执行过程出错，会把执行的错误状态报告给任务调度器C、可存放神经网络中每层计算的中间结果。D、时刻控制每条指令流水线的执行状态。答案：C78.“批量推理是对批量数据进行推理的批量作业，使用批量推理之前，不需要对模型进行训练。”关于上述描述，以下哪一个说法是正确的?A、该描述错误批量推理不需要训练操作B、该描述错误推理之前要对模型进行训练才可以C、该猫述正确推理意味着训练结束D、该猫述正确批量推理就是不需要再训练了答案：B79.前馈神经网络是一种简单的神经网络,各神经元分层排列,是目前应用最广泛,发展最迅速的人工神经网络之一。以下关于前馈神经网络说法正确的是:A、具备计算能力的神经元与上下两层相连B、其输入节点具备计算能力C、同一层神经元相互连接D、层间信息只沿一个方向传递答案：D80.量子线路就是一些量子门序列作用于量子比特，使量子比特的量子态演化为新的量子态。以下哪一个选项不属于量子线路A、初态制备B、绘制电子线路C、量子态演化D、量子测量答案：B81.昇腾AI处理器的逻辑架构不包括以下哪个选项?A、DVPPB、GPUC、AI计算引擎D、芯片系统控制CPU答案：B82.在智慧医疗场景下，下列技术与应用对应错误的是哪一项?A、疾病风险预测-数据挖掘B、医学影像-计算机视觉C、虚拟助理-语音识别D、药物挖掘-计算机视觉答案：D83.以下关于达芬奇架构的描述错误的是哪一选项?A、通过总线接口单元将数据搬到输入缓中区B、控制单元负责整个AICore的运行C、计算单元包含四种基础计算资源D、AICore的片上存储单元和相应的数据通路构成了存储系统答案：C84.以下哪一项属于零阶张量?A、标量B、向量C、矩阵D、R答案：A85.以下关于联邦学习的描述，哪一个选项是错误的?A、联邦学习有助于实现更安全的数据共享。B、联邦学习原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题C、联邦学习的目的在于保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现共同建模，提升AI横型的效果D、联邦学习最早在2016年由百度公司提出。答案：D86.以下选项中不属于超参数搜索方法的是哪一项?A、网格搜索B、聚类算法C、贝叶斯搜索D、随机搜索答案：B87.白化是一种常见的数据预处理方式，下列对白化的描述哪一项是正确的?A、白化的效果不如零均值化.B、白化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。C、白化是一种使用广泛的数据部降维算法，是一种无监督学习方法，主要是用来将特征的主要分成找出，并去掉基本无关的成分，从而达到降维的目的D、白化就是把各个特征轴上的数据除以对应特征值，从而达到在每个特征轴上都刷归一化幅度的结果。答案：C88.下列哪个不是tensorFlow中的元素?A、graphB、SessionC、tensorD、Point答案：D89.以下哪一项不属于Mindspore全场景部署和协同的关键特性?A、统一模型R带来一致性的部署体验B、端云协同FederalMetaLearning打破端云界限，多设备协同模型。C、数据+计算整图到Ascend芯片。D、软硬协同的图优化技术屏蔽场景差异答案：C90.关于循环神经网络以下说法错误的是?A、循环神经网络可以根据时间轴展开B、LSTM无法解决梯度消失的问题C、LSTM也是一种循环神经网络D、循环神经网络可以简写为RNN答案：B91.批量梯度下降，小批量梯度下降，随机梯度下降最重要的区别在哪里?A、梯度大小B、梯度方向C、学习率D、使用样本数答案：D92.Atlas800AI服务器有多个型号，其中基于鲲鹏处理器平台的是?A、tlas800型号:9000B、Atlas800型号:3000C、Atlas800型号:3010答案：B93.x=Tensor(np.array(I[1,2],[3.4]]),32)在MindSpore中，运行以上这段代码有什么A、修改tensor的维度B、创建tensorC、删除tensorD、创建ndarray答案：B94.以下不属于衡量模型优势指标的是哪一项?A、代码复杂度B、可解释性C、预测速率D、泛化能力答案：A95.某厂家想要生产一批虚拟助理以供医院使用，而对于虚拟助理来说声纹识别主要涉及到以下哪一项技术？A、语音识别和处理技术B、图像识别与处理技术C、图像生成与增强技术D、专家系统与知识图谱技术答案：A96.以下哪项技术的研究与发展能够提升模型训练的精度?A、自动并行B、二阶优化C、数据加速D、内存复用答案：B97.Softmax激活函数可以将一个K维的任意实数向量映射成另一个K维的实数向量，该函数经常用在神经网络的哪一层?A、输入层B、卷积层C、隐藏层D、输出层答案：D98.以下列哪一项不属于语音识别场景的应用?A、会议记录B、电话回访C、口语测评D、人脸识别E、智能音箱答案：D99.深度学习中如果神经网络的层数较多比较容易出现梯度消失问题。严格意义上来讲是在以下哪个环节出现梯度消失问题?A、反向传播更新参数B、正向传播更新参数C、反向传播计算结果D、正向传播计算结果答案：A100.使用MindSpore执行图片中的代码时，以下哪一项是这段代码的正确输出结果﹖图片代码:=tensor([4,o,5,o,o,o]，的type.float64)Print(p)A、Tensor(shape=[3],dtype=Float64,value=[4,5,6])B、Array({4,0,5,06,0)C、Tensor(shape=[3],dtype=Float64,value=[4,00000000e+000,5,00000000e+000,6,00000000e+000])D、Array(shape=[3].dtype=Float64,value=[4,00000000e+000,5,00000000e+000,6,00000000e+000])答案：C101.K-means对于下列哪一种类型的数据集的聚类效果不好?A、凸多边形分布数据集B、摆旋形分布数据集C、带状分布数据集D、园形分布数据集答案：B102.当使用TensorFlow2.0的keras接口搭建神经网络时，需要进行网络的编译工作，需要用到以下哪种方法?A、compileB、writeC、joinD、fit答案：A103.在深度学习网络中，反向传播算法用于寻求最优参数，在反向传播算法中使用的什么法则进行逐层求导的？A、链式法则B、累加法则C、对等法则D、归一法则答案：A104.调用华为云通用表格识别API时能够输出表格子区域识别文字块列表，以下哪一项是其输出顺序?A、公左到右，先上后下B、从左到右，先下后上C、从右到左先下后上D从右到左先上后下答案：A105.以下哪一项是静态图模式的劣势?A、debugB、部署C、性能优化D、分布式训练答案：A106.以下哪个表达式可以“我电话是110，有事请找我”中配出110?A、re.split("d+"，str1)B、re.match("[O-9]+,str1)C、re.search("ld+",strl)D、re.match("d+”,str1)答案：C107.Bagging集成学习中，每个基学习器之间的关系是?A、相加关系B、相关关系C、后面的模型必须建立在前面的模型之上D、相互独立答案：D108.以下关于基于规则的方法描述中，哪一项是错误的?A、基于规则的方法中决策的规则复杂或者难以描述B、基于规则的方法一般不需要使用样本训练C、基于规则的方法使用显性编程来解决问题D、基于规则的方法中规则可以被人工明确答案：A109.“ModelArts仅仅支持华为自己的产品，例如昇腾310、昇腾910，使用的也都是华为自研的MindSpore。”关于上述描述，以下哪一个说法是正确的?A、该描述正确，可以支持其他的产品，但还没用起来B、该描述正确，华为的产品就是应该只支持华为自己的产品。C、该描述错误，昇腾不是华为的产品。D、该描述错误，ModelArts是一个开放包容的Al产品。答案：D110.关于深度学习的描述中，以下哪一项是错误的?A、在大部分情况下，网络在高维的权重参数海量的训练数据下可以获得高性能B、利用算法自动提取特征C、特征可解释性强D、端到端”的学习答案：C111.在应用开发时，以下哪种操作不属于网络定义的步骤?A、指定输入维度B、知识蒸馆C、权值初始化D、指定网络优化器答案：B112.在前馈神经网络的前向传播过程当中，具体是以下哪一项被前向传播?A、输入的数据B、卷积C、输出的数据D、误差答案：A113.有监督学习中，“近朱者赤近墨者黑”是用来形容下列哪个模型?单选题A、K-MeansB、SVMMC、KNND、神经网络答案：C114.通用文字识别服务调用成功时，返回的文字识别结果保存在下列哪个字段中?A、textB、resultC、ontentD、words答案：B115.以下关于前馈神经网络的描述中，错误的是哪一项?A、各层节点中具有计算功能的神经元，称为计算单元，每个神经元只与前一层的神经元相连。B、输入节点具有计算功能，不只是为了表征输入矢量各元素值C、前馈神经网络是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。D、多层的感知器属于前馈神经网络。答案：B116.mindspore.ops.GradOperation(getall=-false,getby_list=False,sens_param=False)。以下关于上述代码的描述中，正确的是哪一项?A、get_all为False时，会对所有揄入求导B、sens_param对网络的输出值做缩放以改变最终梯度C、getby_Iist为False时会对权重求导。D、GradOperation方法在梯度下降和反向传播中没有任何用处答案：D117.Mindspore提供了自动对图像进行增强处理的机制，可以实现算子的自动选择和执行，达到提升训练精度的目的，以下哪些机制是正确的?A、基于精度的自动数据增强B、基于概率的自动数据增强C、基于鲁棒性的自动数据增强D、基于反馈的自动数据增强答案：B118.ModelArts服务与()服务相结合可以轻松将模型部署到“端”?A、OBSB、OCRC、ECSD、HiLens答案：D119.以下关于计算机视觉的说法，哪一个选项是正确的?A、计算机视觉需要用到图像处理技术B、计算机视觉是利用计算机技术来理解并运用自然语言的学科C、计算机视觉就是让计算机去分析语言数据D、计算机视觉就是通过专家经验提供排障指导的学科答案：A120.在达芬奇架构中关于矩阵计算，以下哪个选项和矩阵计算单元主要完成矩阵相关运算?A、寄存器B、累加器C、运算器D、控制器答案：B121.考虑以下场景。使用机器学习算法进行垃圾邮件的过滤。根据机器学习的简单定义，以下哪选项属于性能衡是标准?A、过去三年所有带标签的垃圾邮件和正常邮件数据邮箱地址B、邮箱地址C、过滤垃圾邮件D、垃圾件过滤正确率答案：D122.在一个任务中，试图让学习器利用大量未标记数据以及少量有标记数据进行训练，这样的算法属于以下哪一类学习?A、半监督学习B、无监督学习C、监督学习D、强化学习答案：A123.图引擎服务(GraphEngineService)是针对以下面哪一项为基础的“图”结构数据，A、模型B、数据C、算法D、关系答案：D124.MindSpore在提升计算性能方面做了很多优化，下面哪项不属于优化的内容?A、On-Device执行B、Pipeline并行C、内存专用D、深度图优化答案：C125.下列哪一项是张量[[0,1],[2,3]]的正确阶数?A、3B、4C、2D、6答案：C126.知识图谱构建过程中需要进行信息抽取，以下哪一项不属于信息抽取的关键技术?A、属性抽取B、参数抽取C、实体抽取D、关系抽取答案：B127.关于图像内容审核服务说法错误的是?A、politics为涉政敏感人物检测结果B、terrorism为涉政暴恐检测结果C、onfidence代表置信度，范围0-100D、label代表每个检测结果的标签答案：C128.深度学习中，以下哪种方法不能解决过拟合的问题?A、参数正则化B、数据增强C、提前停止训练D、减小学习率答案：D129.以下哪个激活函数可以很好的解决梯度消失问题?A、TanhB、SoftsignC、ReluD、Sigmoid答案：C130.以下关于朴素贝叶斯的说法中，哪一项是错误的?A、贝叶斯分类器应用于大型数据库具有较高的准确性和快速的速度B、朴素贝叶斯的“朴素"，指的是该方法需要假设各个特征之间是独立的C、朴素贝叶斯是一种简单的多分类算法D、朴素贝叶斯算法依赖于人工神经网格，因此使用起来非常复杂答案：D131.关于华为全栈全场景AI解决方案，以下说法中哪一项是错误的?A、tlas:基于Ascend系列AI处理器，通过丰富的产品形态，打造面向“端、边、云”的全场景AI基础设施方案B、Ascend:基于统一、可扩展架构的系列化AI芯片。C、应用使能:提供全流程服务(ModelArts)，分层API和预集成方案D、MindSpore:芯片算子库和高度自动化算子开发工具。答案：D132.在达芬奇架构中，向量计算单元不支持的计算类型是以下哪一个选项?A、Int16B、FP32C、FP16D、Int8答案：A133.PyTorch中的数据基本存储单元是?A、DataframeB、MatrixC、NumpyD、Tensor答案：D134.HUAWEIHiAI平台中的人脸检测是属于哪个模块?A、HiAlEngineB、HiAlFrameworkC、HiAlFoundationD、HiAlService答案：A135.昇腾AI软件栈中的哪个功能模块为神经网络的任务下发和分配提供了各种资源管道通道?A、流程编排器B、任务调度器C、框架管理器D、运行管理器答案：D136.如果有100个卷积核，每个卷积核的大小是10x10,在不考虑偏置的情况下，以下哪一项是正确的参数量A、100B、100KC、10KD、1K答案：C137.机器学习算法中，以下不属于集成学习策略的是?A、BoostingB、StackingC、BaggingD、Marking答案：D138.以下关于Mindspore子系统的设计目标的描述，错误的是哪一项?A、向用户提供统一的模型训练，推理和导出等接口，满足端，边，云等不同场景B、两层用户AP设计，支撑用户进行网络构建，整图执行，子图执行以及单算子执行C、单机和分布式训练统一的编码方式D、动态图和静态图差异化编码方式答案：D139.TensorFlow是下列哪个公司首先开发的?A、B甲骨文B、FacebookC、英伟达D、Google答案：D140.TensorFlow2.0中查看张量维度的方法是?A、dimensB、dtypeC、ndimD、evice答案：C141.在经典的卷积神经网络模型中，Softmax函数是跟在什么隐藏层后面的?A、卷积层B、池化层C、全连接层D、以上都可以答案：C142.下列选项中对泊松分布与二项分布的关系正确的是?A、泊松分布与二项分布没有关系B、泊松分布可以替代二项分布C、泊松分布是二项分布当n很大p很小时的近似计算D、泊松分布与二项分布的数学模型都是拉格朗日概型答案：C143.Python3中5/2的结果是?A、2B、1C、3D、2.5答案：D144.以下哪个不是Mindspore常用的Operation?A、signalB、mathC、arrayD、nn答案：A145.从技术架构角度，关于AI芯片的描述，错误的是哪一项?A、CPU的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机硬件中的数据B、FPGA实现了半定制芯片的功能C、ASIC属于专用集成电路D、GPU是一种专门在个人电脑、工作站,游戏和一些移动设备上进行图像运算工作的微处理器答案：A146.激活函数对于神经网络模型学习、理解非常复杂的问题有着重要的作用,以下关于激活函数说法正确的是？A、激活函数都是线性函数B、激活函数都是非线性函数C、激活函数部分是非线性函数，部分是线性函数D、激活函数大多数是非线性函数，少数是线性函数答案：B147.在以下哪一个年份，Rosenblat发明感知器(perceptron)算法?A、1969年B、1986年C、1950年D、1958年答案：D148.对于常用梯度下降算法的描述，以下选项中哪一项是错误的?A、小批量梯度下降(MBGD)，每次使用一定数量的的训练样本进行训练B、批量梯度下降(BGD)是收敛速度最快，消耗计算资源最少的一种方法。C、随机梯度下降(SGD)，每次使用一个训练样本进行训练。D、批量梯度下降(BGD)，每次使用所有的训练样本进行训练。答案：B149.以下关于SVM算法说法错误的是?A、SVM算法可以使用用多种核函数B、SVM可以被用于解决分类问题C、支持向量是距离超平面最近的向量点D、SVM算法不能用于处理非线性数据集答案：D150.以下关于特征选择描述的选项中，哪一个选项是错误的?A、使用特征选择的原因是在采集到的数据集中，有一些特征可能是多余的或者与我们要预测的值无关的。B、特征选择无法避免维度爆炸的问题C、特征选择可以帮助我们简化模型，使模型更容易被使用者所解释。D、特征选择技术可减少训练的时间，提升模型泛化性，避免过拟合答案：B151.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：A152.以下关于模型泛化能力的描述中，哪一项是正确的?A、泛化能力指每一条数据的预测需更多长时间。B、泛化能力指预测的结果是否容易被解释。C、泛化能力指实际业务过程中数据量可能很大，随着业务量增大，预测的速率是否仍然可以接受D、泛化能力指能否在实际的业务数据也能预测准确。答案：D153.Atlas加速AI推理使用的是什么处理器?A、昇腾910处理器B、昇腾310处理器C、GPUD、FPGA答案：B154.在语音合成实验的输出结果中，以下哪一个选项的描述是错误的?A、即使调用失败了输出结果中也会有traceid字殷B、savedPath字段表元合成的语音文件的保存路径C、result字段在调用成功时表示识别结果，调用失败时无此字段D、issaved字段表示台成的语音文件是否成功保存答案：D155.PyTorch不具备那种功能?A、内嵌kkerasB、自动求导C、GPU加速D、支持动态图答案：A156.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多选题1.以下哪些项是单层感知机和逻辑回归的主要区别？A、激活函数B、处理的任务C、损失函数D、优化方法答案：AC2.AsCenD.芯片是华为设计的AI芯片，其特点是哪几项？A、高功耗B、高算力C、低功耗D、低算力答案：BC3.下列哪几项是图引擎服务可以应用的场景?A、风控B、销量预C、知识图谱D、推荐答案：ABCD4.以下有关语音合成实验的说法中，正确的有哪些选项？A、语音合成技术的主要目的是帮助用户将上传的完整的录音文件通过处理生成语音对应的文字内容B、用户可根据API进行音色选择、自定义音量、语速，为企业和个人提供个性化的发音服务C、华为云提供开放API的方式，帮助用户通过实时访问和调用API获取语音合成结果，将用户输入的文字合成为音频。D、语音合成，又称文语转换，是一种将文本转换成逼真语音的服务。答案：ABCD5.关于人脸搜索服务，下列哪些说法是正确的?A、没有人脸集时，需要先创建人脸集，再添加人脸数据，然后才能进行搜索B、一个人脸集的大小不能超过10000张图片C、有专门的接口可以删除指定人脸集D、有专门的接口可以删除某个人脸集中的人脸数据答案：ACD6.以下关于模型中参数与超参数的描述中，哪些选项是正确的?A、模型超参数通常由实践者直接指定B、模型超参数只能通过人工直接设定C、模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整D、模型超参数通常可以使用启发式方法来设置答案：ACD7.MoDelArts服务覆盖的几大应用场景包括？A、工控B、图像C、文本D、语音答案：ABCD8.华为云MoDelArts中有AIGAllery,可以提供以下哪些内容？A、预置算法B、IDEC、NoteBookD、数据集答案：ACD9.以下哪些项属于生成对抗网络训练中的问题?A、不稳定性B、模式崩塌C、过拟合D、欠拟合答案：ABC10.下列哪几项是华为云图引擎服务(GrAphEngineServiCe)的优势？A、丰富的图分析算法库B、高性能图计算内核C、分布式高性能图存储擎D、语音交互答案：ABCD11.在构建好神经网络net后，使用MinDspore.moDel进行训练，需要传入net和以下哪些参数？A、损失函数B、评价指标C、正则化方法D、优化器E、梯度更新策略答案：ABD12.以下哪些选项是人工智能深度学习框架?A、MindSporeB、PytorchC、TheandD、TensorFlow答案：ABCD13.下面有关AI应用领域的描述正确的有哪些选项?A、智医疗运用了计算机视觉数据控掘等AI技术B、智慧城市，是一门综合学科，几乎涵盖AI常用三大方向，语音、NLP和计算机视觉C、智慧教育，基本特征是开放、共享、交互、协作、泛在。以教育信息化促进教育现代化用信息技术改变传统模式D、智能家居，运用了物联网、语音识别等技术答案：ABCD14.A.企业在某个实例分割项目中（基于MinDspore实现），使用大量的图片数据为了节省时，AI工程师将数据转换为MinDReCorD格式，以下关于此说法正确的选项有哪些？A、转化为MinDReCorD后，可以提升模型的训练计算速度缩短开发周期，B、转化为MinDReCorD后，可以有效压缩数据的体积方便数据存储。C、转化为MinDReCorD后，减少磁盘IO、网络io开销，缩短开发周期。D、转化为MinDReCorD后，实现数据统一存储、访问，方便数据管理。答案：ACD15.在深度学习神经网络训练过程中我们经常使用优化器加快训练速度，以下属于深度学习中常用的优化器A、DAgrAD优化器B、RMSprop优化器C、ADAm优化器D、动量优化器答案：ABCD16.在神经网络中常有权重共享现象，以下哪些神经网络会发生权重共享？A、感知器B、卷积神经网络C、全连接神经网络D、循环神经网络答案：BD17.深度学习神经网络比较容易出现过拟合问题，以下哪些选项可能导致过拟合问题？A、数据集样本数目少B、使用正则项C、使用SigmoiD激活函数D、隐藏层数过多答案：AD18.华为云MoDelArts是面向AI开发的一战式开发平台，以下哪些功能在MoDelArts上可以具备？A、数据治理B、AI市场C、可视化工作流D、自动学习答案：ABCD19.HUAWEIHAI支持的机型有哪些?A、P30B、iPhone10C、Mate20D、荣耀V20答案：ACD20.以下关于传统机器学习的描述，错误的是哪些选项？A、适合小数据量训练B、需要用GPU做加速C、需要人工做特征选择D、特征可解释性差答案：BD21.决策树的构建过程一般包含以下哪些选项A、特征选择B、聚类C、剪枝D、决策树生成答案：ACD22.以下哪些是属于深度学习算法的激活函数?A、SigmoidB、ReLUC、TanhD、Sin答案：ABC23.人工智能现在的技术应用方向主要有?A、自然语言处理B、控制系统C、计算机视觉D、语音识别答案：ACD24.在随机森林中，最终的集成模型是通过什么策略决定模型结果?A、累加制B、求平均数C、投票制D、累乘制答案：BC25.在深度学习模型训练的过程中，常见的优化器有哪些？A、DAmB、ADAgrADC、SGDD、Momentum答案：ABCD26.以下关于标准RNN的描述正确的是哪几项?A、标准的循环神经网路存在裤度爆炸和棉度消失问题。B、标准RNN结构解决了信息记忆的问题但是对长时间记忆的信息会衰减C、梯度消失梯度爆炸都与路径长度太长有关，前面的权重都基本固定不变，没有训练效果D、标准RNN是一种死板的逻辑，越晚的输入影响越大越早的输入影响越小，且无法改变这个逻辑︰答案：ABCD27.MSR是一种简洁高效灵活的基于图的函数式IR,可以表示的函数式语义类型有?A、自由变量B、高阶函数C、中断D、递归答案：ABD28.在深度学习任务中，遇到数据不平衡问题时，我们可以用以下哪些方法进行解决?A、批量删除B、随机过采样C、随机欠采样D、合成采样答案：BCD29.MinDspore支持端-边-云按需协作的关键技术包括？A、统一模型IRB、集中式架构C、软硬协同的图优化技术D、端云协同FeDerAlMetA.LeArning答案：ABCD30.TensorFlow2.0中可以用来查看是否是tensor的方法有?A、dtypeB、isinstanceC、is_tensorD、evice答案：BC31.以下关于深度学习的描述，正确的是那些选择？A、利用算法自动提取特征B、特征可解释性强C、需要GPU做并行运算D、需要将问题逐层分解答案：AC32.以下关于随机梯度下降和小批量梯度下降的描述，正确的是哪些项？A、随机样度下降的不稳定性可以帮助模型在收敛中跳过一些局部极值点B、小批量梯度下降相比于随机梯度下降更容易受到噪声数据的影响C、随机梯度下降的一种实现是在线学习(OnlineLeArning),它根据每一个样例来更新梯度D、小批量梯度下降的思想是每次使用一小批固定尺寸(BAtChSize)的样例来更新权值答案：ACD33.以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题？A、ReLUB、SoftplusC、TAnhD、SigmoiD答案：CD34.自动驾驶场景下，涉及到的人工智能要素包含以下哪些选项？A、算力B、数据C、思考能力D、算法答案：ABCD35.下列哪些选项是<人工智能综合实验>调用华为云服务中可能会用到的？A、kB、regionC、projeCt_iDD、sk答案：ABCD36.下面哪些属于AI的应用领域A、智慧医疗B、智慧教育C、智慧城市D、智慧家居答案：ABCD37.以下哪些模型可以用来做分类？A、逻辑回归B、支持向量机C、线性回归D、决策树答案：ABD38.图像标签服务调用成功时返回的type包含下列哪些类型？A、oBjeCt:实体标签B、ConCept:概念标签C、sport:运动标签D、sCene:场景标签答案：ABCD39.某企业在部署MinDsporepython开发环境时，可以选择以下哪些安装方式？A、D.oCkerB、源码安装C、PIPD、ConDA答案：ACD40.以下哪几项是华为云EI提供的入侵识别服务的特点?A、高人工成本B、高灵活性C、高易用性D、低误振率答案：BCD41.John在使用MinDspore训练模型时，想要将模型保存在本地文件中，以下选项中能实现他想法的选项有哪些？FromMinDspore.trAinCAllBACkimportCheCkPointConfigA、每隔30秒保存一个CheCkPoint文件，每隔3分钟保留一个CheCkPoint文件：CheCkPointConfig(sAve_CheCkPoint_seC.onD.s=30,keepCheCkPointpernminutes=3)B、每隔30秒保存一个CheCkPoint文件且每隔32个step保存一个CheCkPoint文件：CheCkPointConfig(sAveCheCkPoint_steps=32sAve_CheCkPoint_seC.onD.s=30)C、每隔32个step保存一个CheCkPoint文件，且最多保存10个CheCkPoint文件：CheCkPointConfig(sAve_CheCkPoint_steps=32.keep_CheCkPointmA.x=10)D、开启断点续训功能：CheCkPointConfig(sAve_CheCkPoint_steps=32,keep_CheCkPoint_mA.x=10,exC.eption_sAve=True)答案：ACD42.华为云MoDelArts中推出了MoDelBox用于端边云联合开发，以下哪些选项属于其优化策略？A、算子自动切分B、硬件亲和性C、模型克隆D、算子优化答案：ABD43.用于训练的Atlas产品有A、tals300型号9000B、Atlas800型号9000C、Atals500D、Atals900答案：ABCD44.SVM中常用的核函数包括哪些?A、高斯核函数B、多项式核函数C、Sigmiod核函数D、线性核函数答案：ABCD45.以下关于反向传播算法的描述，正确的是哪些项？A、反向传播的本质是链式求导法则。B、反向传播的目的是计算梯度，更新参数。C、误差反向传播之前需要先进行信号正向传播D、反向传播过程中需要计算每个神经元的误差项。答案：ABCD46.TensorFlow成为深度学习主流框架的原因是？A、后端开发B、深度学习APIC、自动求导D、GPU并行加速答案：BCD47.神经网络深度过深容易出现以下哪一种问题？A、梯度消失B、梯度爆炸C、训练数据丢失D、模型欠拟合答案：AB48.与A.SIC.芯片相比，以下哪些选项是FPGA芯片的特征？A、实现相同功能时，需要的芯片规模更大。B、相同工艺条件下，功耗更小。C、研发风险较低。D、运行时无需加载配置，可立即运行。答案：ACD49.以下哪几项是MindExpress子系统High-LevelPythonAPI提供的功能接口?A、CallbackB、LayersC、InitializerD、Model答案：AD50.当编译模型时用了以下代码，pile(optimizer='Adam'loss='categorical.crossentropy;metrics=[tf.keras.metrics.accuracy]),在使用evaluate方法评估模型时，会输出以下哪些指标?A、categorical_accuracyB、accuracyC、ategorical_lossD、loss答案：BD51.以下哪些选项可以创建全零常量Tensor?A、tf.zeros()B、tf.zeros_like0C、tf.zeros_array)D、tf.zeros_list()答案：AB52.最优化问题根据约束条件可分为以下哪些类？A、不等式约束问题B、半约束问题C、无约束问题D、等式约束问题答案：AD53.HUA.WEIHiAI赋能A.PP哪些价值？A、安全B、稳定C、实时D、随时答案：ABCD54.以下哪些项是Softsign激活函数相比于Sigmoid函数的优势A、输出关于0点对称B、没有梯度消失问题C、梯度饱和速度变缓D、导数最大值为1答案：BD55.下列关于通用表格识别服务的说法正确的是?A、rows代表文字块占用的行信息，编号从0开始，列表形式B、colums代表文字块占用的列信息，编号从0开始，列表形式C、传入的图像数据需要经过base64编码D、words代表文字块识别结果答案：ABCD56.以下选项中，哪几项是传统机器学习的特征?A、适合小数据量训练，再增加数据量难以提升性能。B、对计算机硬件需求较个计算星级别有限，一般不需配用GPU显卡故并行运算C、人工进行特征选择D、特征可解释性强答案：ABCD57.ModelArts中自动学习功能不需要代码编写和模型开发经验。下列哪些选项属于ModelArts中自动学习的功能?A、自动设计模型B、自动训练C、部署模型D、自动调参E、自动压缩答案：ABCDE58.以下属于数据预处理步的是哪些选项？A、数据汇总、训练模型B、训练模型C、合并多个数据源数据D、处理数据缺失E、数据过滤答案：ACDE59.以下关于脏数据的描述中，哪些选项是正确的？A、脏数据中存在矛盾的、有差异的记录。B、脏数据中常缺少属性或者包含一些缺失的值C、脏数据包含太多错误信息，因此无法直接用于机器学习D、脏数据包含错误的记录或者异常点。答案：ABCD60.以下关于机器学习算法与传统基于规则方法的区别中正确的是？A、传统的基于规则的方法，其中的规律可以人工显性的明确出来B、传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题C、机器学习中模型的映射关系是自动学习的D、机器学习所中模型的映射关系必须是隐性的答案：ABC61.以下哪些是MinDspore的优点？A、深度图优化B、端云协同C、On-DeviC.e执行D、Pipeline并行答案：ABCD62.AI芯片从业务应用上来分，可以分为?A、训练B、GPUC、模型构建D、推理答案：AD63.以下哪些选项属于CANN中昇腾计算基础层提供的服务？A、主机-设备通信B、共享虚拟内存C、高级内存复用D、设备虚拟化答案：ABD64.AtlAs300AI加速卡适用于以下哪些场景？A、医疗影像分析B、视频分析C、语音服务D、OCR答案：ABCD65.以下哪些属于AI训练和推理框架?A、MindSporeB、MatlabC、PytorchD、TensorFlow答案：ACD66.在深度学习中，以下哪些是常用的正则项?A、L1B、TanhC、ReluD、12答案：AD67.下面哪几项是属于华为云通用APIS?A、ImAgeB、ImAgeSeArC.hC、nLPD、OCR答案：AD68.关于人工智能技术的争议说法，以下哪些选项是正确的？A、I会取代那些重复性强、创造性低，弱社交的工作。B、随着计算机视觉的发展，图像及视频的可信度也越来越低。现在我们可以通过PS,GAN等技术制作假图像，让人难分真伪。C、未来人工智能将会替代所有的工作，包括具有强社交属性的行业。D、反向传播计算梯度人工智能是非常危险的技术，因此必须停止人工智能的研究。答案：AB69.调用华为云语音合成pythonAPI时，需要初始化客户端参数，主要通过TtsCustomizAtionClient函数完成，以下初始化参数中，必须项有哪几项？A、serviCe-enDpointB、regionC、skD、Ak答案：ABCD70.机器学习一般可分为以下哪些类型A、监督学习B、半监督学习C、无监督学习D、强化学习答案：ABCD71.常见的脏数据的类型有哪些?A、格式错误的值B、重复值C、逻辑错误的值D、缺失值答案：ABCD72.以下说法正确的是？A、若函数在某一点梯度存在，则其梯度唯一B、函数的驻点一定是极值点。C、函数的极值点一定是驻点D、若函数在某一点处方向导数存在，则其方向导数唯一。答案：AD73.关于反向传播算法，下列哪些说法是正确的？A、反向传播算法使得神经网络的效果有了更大的提升。B、如果网络中存在数个隐藏层。也可以使用求导的链式法则逐层求导，选代求解最优参数C、损失函数中产生的误差，是通过输入层到隐藏层到输出层逐渐积累形成的。D、反向传播又叫误差反向传播。答案：ABCD74.以下关于机器学习算法的描述中，哪些选项是正确的？A、深度学习是机器学习的一个特定分支，要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。B、根据学习过程中的不同经验，机器学习算法可以分为无监督算法和监督算法。C、所谓“学习”是指，对于某类任务T和性能度量P,一个计算机程序在E上以P衡量的性能，随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验学习。D、人类通过经验归纳规律，机器学习算法也可以从历史数据当中挖掘规则。答案：BCD75.以下关于MinDspore自述中，哪些选项是正确的？A、包MinDspore支持自动整图切分B、Minispore只能采用手动模型并行，需要设计模型切分，感知集群拓扑，开发难度高，难以保证高性能，难以调优。C、MinDspore支持集群拓扑感知调度D、超大规模模型实现高效分布式训练的挑战答案：ACD76.以下关于Relu激活函数缺点的描述，正确的是哪些项？A、有神经元死亡的现像B、转折点定义的曲面也是有“棱角”的，在某些回归问题中，显得不够平滑C、在0处不可导，强行定义了导数D、无上界，训炼相对发散答案：ABCD77.以下哪些选项属于华为云MoDeArts提供的服务？A、自动学习B、PyC.hArmSD.KC、数据集自动标注D、多人数据标注答案：ABCD78.以下哪些项可以作为深度学习的优化方法？A、梯度下降法B、最小二乘法C、牛顿法D、拟牛顿法答案：ACD79.关于模型容量的说法，以下哪些选项是正确的？A、容量和数据量以及参数数量没有太大的关系B、容量不足的模型不能解决复杂任务，可能出现欠拟合C、容量高的模型能够解决复杂的任务，但是其容量高于任务所需时，有可能会过拟合D、容量与执行任务的复杂度和所提供训练数据的数量匹配时，算法效果通常最佳。答案：BCD80.强化学习可以应用在以下哪些领域中？A、交通B、机器人控制C、游戏D、金融答案：ABCD81.下列属于AI技术方向的是哪些选项？A、自然语言处理B、规划决策C、语音识别D、计算机视觉答案：ABCD82.在卷积神经网络中，不同层具有不同的功能，可以起到降维作用的是以下哪一层?A、输入层B、全连接层C、卷积层D、池化层答案：BCD83.以下哪些选项属于HMSCore提供的AI能力A、HiAIFounDA.tionB、MinDsporeLiteC、HiAIengineD、MLKit答案：ACD84.深度学习在以下哪些领域当中有广泛的应用？A、自然语言处理B、辅助决策C、图像处理D、语音处理答案：ABCD85.下对于数据转换的描述中，哪些选项是正确的？A、数值数据转换为类别数据可以减少变量的值。B、在分类问题中，将类别数据编码成为对应的数值表示C、在文本中，通过词嵌入将词转化为词向量也是一种数据转换对数据进行初步的预处理后，D、需要将其转换为一种适合机器学习模型的表示形式答案：ABC86.深度学习中以下哪些步骤是由模型自动完成的?A、模型训练B、特征选择C、分析定位任务D、特征提取答案：BD87.关于图像内容审核服务调用成功时返回的suggestion字段，说法正确的是？A、pAss代表不包含敏感信息，通过B、review代表需要人工复检C、suggestion字段代表检测是否通过D、BloCk代表包含敏感信息，不通过答案：ABCD88.以下哪些选项属于机器学习中常见的集成学习算法?A、线性回归B、GBDTC、随机森林D、Xgboost答案：BCD89.Python的可用在以下哪些领？A、人工智能B、数据科学C、网站开发D、APP答案：ABCD90.以下选项中，哪几项是深度学习的特征？A、利用算法自动提取特征B、高维的权重参数，海量的训练数据下可以获得高性能。C、对计算机硬件需求较小。D、特征可解释性强。答案：AB91.Python具备以下哪些特性？A、解释性B、开源C、简便D、面向对象答案：ABCD92.以下哪些选项是CNN网络结构?A、InceptionB、ertC、AlexNetD、VGG答案：CD93.softmA.x函数在分类任务中经常被使用，下列关于softmA.x函数的描述，哪些选项是正确的？A、是二分类函数sigmoiD的推广B、softmAx函数又称作归一化指数函教C、SoftmAx回归模型是解决二分类回归问题的算法D、softmAx函数经常与交叉嫡损失函数联合使用答案：ABD94.以下哪些选项属于华为自动驾驶云服务？A、标注平台B、数据存储C、算法管理D、路况数据采集答案：ABC95.下列哪些属于华为云自然语言处理(NAturAlLAnguAgeProCessing)服务的关键技术？A、卷积B、分词C、文本摘要D、池化答案：BC96.如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为A、梯度剪切B、随机欠采样C、使用Relu激活函数D、正则化答案：ACD97.生成对抗网络目前应用非常广泛，以下场景中可以使用此网络的是？A、数据增强B、语义分割C、信息检索D、图像生成答案：ABCD98.华为云EI智能体根据行业和应用场景的不同也有很多种，目前可以实现的华为云引智能体有？A、工业智能体B、交通智能体C、园区智能体D、汽车智能体答案：ABCD99.关于深度学习中常用的激活函数，以下哪些选项是正确的？A、sigmoiD,tAnh,Softsign函数在训练深度神经网络的过程中，都无法回避梯度消失的问题B、sigmoiD函数容易导致梯度爆炸。C、sigmoiD函数单调连续，求导容易，输出有界，网络比较容易收敛D、tAnh函数关于原点对称，均值更接近于0。答案：ACD100.ModelArts中训练平台可以支持的开发模式有哪几种?A、云上开发(IDE+PyCharmToolKit)B、云上开发(Notebook+SDK)C、本地开发(IDE+PyCharmToolKit)D、本地开发(Notebook+SDK)答案：BCD101.以下属于决策树主要构建步骤的是哪些选项？A、构建子学习器B、特征选择C、决策树生成D、剪枝答案：BCD102.深度学习是目前比较火热的人工智能技术，但是在做深度学习任务时常常会遇到各种各样的问题，以下会在深度学习任务中出现的问题有？A、梯度消失问题B、过拟合问题C、数据不平衡问题D、梯度爆炸问题答案：ABCD103.以下哪些选项属于图像识别技术应用场景？A、智能音箱B、安防监控C、无人驾驶D、智能机器人答案：BCD104.图像翻拍检测服务调用成功时标签sugestion有哪些情况？A、CertAintyB、FALSEC、unCertAintyD、TRUE答案：BCD105.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：ABCD106.以下关于超参数调节方法网格搜索的描述中，正确的是哪些选项？A、网格搜索是一种昂贵且耗时的方法。B、网格搜索方法非常适合神经网络使用C、网格搜索尝试穷举搜索所有可能的超参数组合形成超参数值网格。D、网格搜索在超参数数目相对较少的情况下工作良好。答案：ACD107.以下哪凡项是ModelArts中训练平台的优势?A、多种开发模式满足不同需求B、灵活、高效、性价比高C、预置训练模型，加速AI落地D、弹性训练提升训练效率答案：ABCD108.关于矩阵分解，以下正确的是？A、只有方阵才能进行奇异分解B、一个矩阵乘以其特征向量后，向量只发生伸缩变换。C、对矩阵A进行奇异值分解，其左奇异矩阵与右奇异矩阵都是正交矩阵D、奇异值越大，其所对应的奇异向量上包含的信息量越大。答案：BCD109.以下哪些是语音处理研究的主题?A、语音处理B、声纹识别C、语音识别D、语音唤醒答案：BCD110.企业智能EI可以应用于下哪些场景？A、智慧城市B、智能制造C、智能金融D、智政政务答案：ABCD111.下列使用了达芬奇架构的产品有哪些选项?A、scend.310B、Kunpeng920sC、Ascend910D、Kunpengs920答案：AC112.关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是?A、池化操作采用扫描窗口实现B、池化层可以起到降维的作用C、常用的池化方法有最大池化和平均池化D、经过池化的特征图像变小了答案：ABCD113.以下哪些选项属于MinDsporeLite的特性？A、极致性能B、全场景支持C、高效部署D、分布式训练答案：ABC114.以下属于MinDspore中提供CAllBACk的选项有哪些？A、LossMonitorB、TrAinStepC、MoDelCheCkPointD、SummAryColleCtor答案：ACD115.关于Python正确的是？A、用户可以自定义异常B、异常不会终止程序的执行C、使用try语句可以捕获异常D、Python中的异常只能系统抛出答案：AC116.卷积神经网络中的池化层可以减小下层输入的尺寸，常见的池化有:A、最小池化层B、最大池化层C、平均池化层D、乘积池化层答案：BC117.华为云文字识另别OCR技术的优势有哪几项？A、识别精度高B、降低成本C、高适应性D、快速高效答案：ABCD118.处理实际问题时，以下什么情况下该使用机器学习？A、规则十分复杂或者无法描述，比如人脸识别和语音识别B、任务的规会随时间改变，比如生产线上的瑕疵检测，比如预测商品销售的趋势C、数据分布本身随时间变化，需要程序不停的重新适应D、规则复杂程度低且问题的规模较小的问题答案：ABC119.BPTT得步骤包括以下哪些信息？A、计算神经元的层数B、前向计算每个神经元的输出值C、反向计算每个神经元的误差值D、计算每个权重的梯度答案：BCD120.华为云E1让更多的企业边界的使用AI和大数据服务，加速业务发展，造福社会。华为云EI服务可以在以下哪些方面服务企业？A、行业数据B、行业智慧C、算法D、算力答案：ABCD121.常见的聚类算法有哪些？A、密度聚类B、层次聚类C、谱聚类D、K-meAns答案：ABCD122.以下关于MinDspore自动并行关键技术的描述中，哪些选项是正确的？A、MinDspore只能采用手动模型并行，需要设计模型切分，感知集群拓扑，开发难度高，难以保证高性能，难以调优。B、MinDspore支持自动整图切分C、MinDspore可以应对超大规模模型实现高效分布式训练的挑战D、MinDspore支持集群拓扑感知调度。答案：BCD123.以下关于梯度下降法的描述中，正确的有哪几项？A、梯度下降法的思