2024年人工智能技能竞赛考试题库大全-下（多选、判断题）

2024年人工智能技能竞赛考试题库大全-下（多选、判断题

汇总）

多选题

1.知识图谱可以应用到以下哪些场景中？

A、量子计算

B、搜索引擎

C、电影推荐

D、智能问答机器人

答案：BCD

2.关于《网络安全法》，下列说法错误的是（）

A、国家实施网络可信身份战略，支持研究开发安全、方便的电子身份认证技术，

推动不同电子身份认证之间的互认。

B、网络产品、服务的提供者可以设置恶意程序

C、按照规定留存相关的网络日志不少于一个月

D、网络运营者不得泄露、篡改、毁损其收集的个人信息

答案：BC

3.以下关于机器学习算法的描述中，哪些选项是正确的？

A、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

B、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。

C、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。

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。

E、而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。

答案：ABD

4.CNN相比于全连接的DNN有哪些优势？（）

A、参数更少

B、泛化更好

C、训练更快

D、更容易搭建

答案：ABC

5.人工智能项目开发过程中，技术经理的职责是（）

A、技术实施

B、项目进度督导

C、技术选型

D、技术保障

答案：CD

6.3D重建技术适用于哪些应用场景。（）

A、城市建筑建模

B、VR/AR

C、自动驾驶

D、元宇宙内容建模

答案：ABD

7.关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是？

A、常用的池化方法有最大池化和平均池化

B、经过池化的特征图像变小了

C、池化层可以起到降维的作用

D、池化操作采用扫描窗口实现

答案：ABCD

8.无人超市的场景下，使用到的AI技术有哪些选项？

A、推荐算法

B、数据挖掘

C、计算机视觉

D、生物合成

答案：ABC

9.人工智能产品采用B/S架构，B/S架构优点是（）。

A、只需要在服务端对模型进行升级

B、用户不用为每个AI应用单独安装客户端软件

C、数据、计算都在云端，更安全

D、模型计算在客户端计算机上

答案：ABC

10.哪些项不属于使用池化层相比于相同步长的卷积层的优势？（）

A、参数更少

B、可以获得更大下采样

C、速度更快

D、有助于提升精度

答案：BCD

11.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、优化方法

C、损失函数

D、处理的任务

答案：AC

12.下列对早期的全连接方式不适用于图像特征提取的说法，哪些选项是正确

的？

A、容易过拟合

B、参数数量太多

C、计算速度快

D、充分利用像素间的位置信息

答案：ABC

13.以下关于异腾Al软件栈的通用引擎描述,错误的是哪些选项？

A、提供视频或图像处理的算法封装

B、为异腾Al提供计算资源

C、提供通用的神经网络推理能力

D、支持在线和离线模型的加速模型

答案：ABCD

14.(_)由两个簇的最近样本决定，(_)由两个簇的最远样本决定，(_)由两

个簇的所有样本共同决定。

A、样本距离

B、最小距离

C、最大距离

D、平均距离

答案：BCD

15.HMSCore支持以下哪些操作系统？

A、ndroid

B、HarmonyOS

C、Windows

D、IOS

答案：ABCD

16.(),是模型测试评估方案里的内容。

A、测试方法的制定

B、测试环境的搭建

C、测试指标的制定

D、测试数据集的制作

答案：ABD

17.人脸搜索服务调用成功时返回的结果中包含下列哪些项？

A、搜索出的人脸相似度

B、搜索出的人脸id

C、搜索出的人脸位置

D、搜索出的人脸序号

答案：ABC

18.常见的图像样本扩增方式有（）。

A、形状变换

B、颜色变换

C、加噪

D、遮掩

答案：ABCD

19.以下哪些选项属于HMSCore中提供的AI能力？

A、MLKit

B\HiAlEngine

C、MindSporeLite

D、HiAIFoundation

答案：BD

20.下面哪些操作不能把字母上的空洞补上（）。

A、膨胀运算

B、腐蚀运算

C、开运算

D、闭运算

答案：ABC

21.常见的插补缺失值方法有（）。

A、均值插补

B、同类均值插补

G多重插补

D、极大似然估计

答案：ABCD

22.下列选项中属于keras下estimator封装的方法有？

A、评估

B、训练

C、预测

D、输出模型

答案：ABCD

23.对图像生成模型描述正确的是（）。

A、图像生成模型是通过特征转换为图像

B、图像生成模型是通过图像转化为特征

C、图像生成模型是无监督学习

DxGAN是生成模型

答案：ACD

24.OpenAI的DALLE模型用到了哪些人工智能技术。（）

A、图像识别

B、自然语义

C、图像生成

D、语音识别

答案：BC

25.以下关于解决问题方法的描述中，哪些选项是正确的？

A、人工规则适用于解决问题规模小,规则复杂度高的问题

B、机器学习算法适用于解决问题规模大,规则复杂度高的问题

C、基于规则的算法适用于问题规模大,规则复杂度低的问题

D、问题规模大,规则复杂度低的问题属于简单问题

答案：ABC

26.人工智能模型开发过程中，数据方案包括（）内容

A、数据采集

B、数据清洗

C、数据标注

D、数据增强

答案：ABCD

27.在一个完整的多人脸识别算法中，通常包括哪些必要的技术步骤（）

A、人脸关键点定位

B、人脸检测

C、人脸特征提取

D、人脸特征对比

答案：BCD

28.现代计算机的CPU是由（）、（）和（）组成。

A、超导单兀

B、控制单元

C\存储单元

D、输入输出单元

答案：ABC

29.层次聚类试图在不同层次对数据集进行划分。这里数据集的划分可采用（_）

或（_）策略。

A、自顶向下

B、自底向上

C、自左至右

D、自右至左

答案：AB

30.3D点云数据不包含（）的信息。

A、线

B、点

C、面

D、体

答案：ACD

31.以下关于LSTM的描述,正确的是哪几项？

A、门可以选择性地以让信息通过它们由Sigm。id神经网络层和逐点乘法运算组

成

B、LSTM可以通过“门”的精细结构向细胞状态添加或移除信息

C、LSTM的关键健是细胞状态，细胞状态贯穿整个链条，只有一些次要的线性交

互作用，信息很容易以不变的方式流过

D、LSTM有两种门用来保持和控制细胞状态：遗忘门和输入门

答案：ABCD

32.下列关于BP网络说法正确的是(_)。

A、标准BP算法每次仅针对一个训练样例更新连接权和阈值

B、P神经网络经常遭遇过拟合

C、早停策略可用来缓解BP网络的过拟合问题

D、晚停策略可用来缓解BP网络的欠拟合问题

答案：ABC

33.数据产品的存在和表现形式有(_)和数据类产品。

A、情感类产品

B、信息类产品

C、知识类产品

D、智慧类产品

答案：BCD

34.以下哪些选项属于HarmonyOS的关键能力？

A、MLKit

B、分布式能力

C\HMSCore

D、万能卡片

答案：ABCD

35.TensorFIow中keras模块的内置优化器有？

A、daboost

B、SGD

GAdadeIta

D、Adam

答案：BCD

36.华为云可提供的Al服务有以下哪几项？

A、文本识别OCR

B、语音交互

C、图引擎服务

D、图像搜索

答案：ABCD

37.评判分类模型的F1值是以下哪些指标的调和均值？

A、精确度(precision)

B、有效率(validity)

G准确率(accuracy)

D、召回率(reca11)

答案：AD

38.框A面积为30,框B面积为20,两个框可能的I0U值有()

Ax1/3

B、0

C、1

D、2/3

答案：ABD

39.下面属于数据科学主要研究内容的有(_)。

A、理论基础

B、数据加工

C、数据计算

D、数据产品开发

答案：BCD

40.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：ABCD

41.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、基于反馈的自动数据增强

B、基于精度的自动数据增强

C、基于概率的自动数据增强

D、基于鲁棒性的自动数据增强

答案：AC

42.以下关于异腾Al软件栈的通用引擎描述，错误的是哪些选项？

A、提供通用的神经网络推理能力

B、提供视频或图像处理的算法封装.

C、为异腾Al提供计算资源.

D、支持在线和离线模型的加速计算

答案：AD

43.数据战略的基本问题有(_)。

A、数据战略的定位

B、数据战略的目标

C、数据战略的侧重点

D、数据战略的范畴

答案：ABCD

44.人工智能项目开发流程包括()

A、需求分析

B、模型研发

C、实施部署

D、文档交付

答案：ABCD

45.深度学习可进一步分为(_)o

A、无监督和生成式学习深度网络

B、半监督深度神经网络

C、监督学习深度网络

D、混合深度网络

答案：ACD

46.数据科学的基本流程包含(_)。

A、数据可视化

B、数据加工

C、数据化

D、数据洞见

答案：BCD

47.下列属于噪声数据消除噪声的常用方法的是（）o

A、分箱

B、生成

C、回归

D、孤立点分析

答案：ACD

48.以下那几项是华为云EI提供的入侵识别服务的特点?

A、高人工成本

B、图灵活性

C、悬）易用性

D、低误振率

答案：BCD

49.分类模型的误差包括（_）。

A、训练误差

B、泛化误差

C、再代入误差

D、表现误差

答案：ABC

50.管理非结构化数据常采用（一）。

A、NoSQL

B、NewSQL

C、关系云技术

D、关系数据库技术

答案：ABC

51.写字楼人脸闸机使用时的人脸识别效果不佳，可能的主要因素有（）。

A、光线角度问题

B、网络问题

C、面部遮挡问题

D、人脸相似度过大

答案：ABC

52.大数据“涌现”现象有（一）。

A、价值涌现

B、质量涌现

C、隐私涌现

D、数量涌现

答案：ABC

53.下面哪些是循环神经网络的输出模式（_）。

A、多输出

B、单输出

C、同步多输出

D\异步多输出

答案：ABD

解析：循环神经网络是递归的，不可能同步多输出。

54.一个交叉验证将数据集分成两个互补的子集，分别是（_）和（_）。

A、训练集

B、测试集

C、子集

D、补集

答案：AB

55.下面对正确率计算正确的是（）

A、正样本10个，负样本15个，模型预测正样本错误8个，预测负样本正确10

个，正确率为18/25

B、正样本10个，负样本15个，模型预测正样本错误8个，预测负样本错误10

个，正确率为7/25

C、正样本10个，负样本15个，模型预测正样本正确8个，预测负样本正确10

个，正确率为18/25

D、正样本10个，负样本15个，模型预测正样本错误8个，预测负样本正确10

个，正确率为12/25

答案：BCD

56.图像数据扩增的目的是（）。

A、增加样本数据量

B、增加样本多样性

C、加快模型收敛

D、提高模型泛化指标

答案：ABD

57.下面属于范数规则化的作用的是（_）和（_）。

A、保证模型尽可能的简单，避免过拟合

B、约束模型特征

C、最小化问题

D、最大化问题

答案：AB

58.目前，机器学习领域所面临的主要挑战包括（）.

A、过拟合

B、维度灾难

C、特征工程

D、算法的可扩展性

答案：ABCD

59.华为云ModelArts中有AIGallery,可以提供以下哪些内容？

A、Notebook

B、预置算法

C、IDE

D、数据集

答案：BD

60.关于神经元的叙述，哪些是正确的（）

A、每个神经元可以有一个输入和一个输出

B、每个神经元可以有多个输入和一个输出

C、每个神经元可以有多个输入和多个输出

D、每个神经元可以有多个输出和一个输入

答案：ABCD

解析：神经网络基础知识。

61.下面对错误率计算正确的是（）

A、正样本10个，负样本15个，模型预测正样本错误8个，预测负样本正确10

个,错误率为8/25

B、正样本10个，负样本15个，模型预测正样本错误8个，预测负样本错误10

个,错误率为18/25

C、正样本10个，负样本15个，模型预测正样本正确8个，预测负样本正确10

个,错误率为18/25

D、正样本10个，负样本15个，模型预测正样本错误8个，预测负样本正确10

个,错误率为13/25

答案：BD

62.哪些目录是ME模块组件包含的?

A、cmake

B、model

C、train

D、mm

答案：BC

63.人工智能产品采用B/S架构，B和S分别代表（）。

A、客户端

B、网页端

C、服务端

D、数据端

答案：BC

64.Transformer网络结构中，包含（）子网络结构

A、CNN

B、RNN

C、MLP

D、ATTENTION

答案：CD

65.关于卷积神经网络的叙述中正确的是（）。

A、可用于处理时间序列数据

B、可用于处理图像数据

C、卷积网络中使用的卷积运算就是数学中的卷积计算

D、至少在网络的一层中使用卷积

答案：ABD

解析：神经网络中的卷积:我们通常是指由多个并行卷积组成的运算。（因为单

个核只能特区一种类型的特征，我们usually希望可以在多个位置提取多个特征）

输入也不仅仅是实值的网格，而是由一系列观测数据的向量构成的网格。我们有

的时候会希望跳出核中的一些位置来降低计算的开销(相应的代价是提取特征没

有先前那么好了)我们就把这个过程看作对全卷积函数输出的下采样(downslin

g)■如果只是在输出的每个方向上每间隔s个像素进行采样，那么可重新定义一

个下采样卷积函数。我们把s称为下采样卷积的步幅(stride)。在任何卷积网

络的实现中都有一个重要性质：能够隐含地对输入V用零进行填充(pad)使得

它加宽。数学中的卷积：考虑到函数千和g应该地位平等，或者说变量x和y

应该地位平等，一种可取的办法就是沿直线x+y=t卷起来。

66.(_)不属于推断统计的方法。

A、区间估计

B、参数估计

C、假设检验

D、相关分析

答案：AD

67.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：BC

68.模型欠拟合的时候，则()

A、扩大网络规模，防止欠拟合

B、扩大模型参数，防止欠拟合

C、缩小网络规模，防止欠拟合

D、缩小模型参数，防止欠拟合

答案：AB

69.下列哪些数据通常被认为是连续型数据？（）

A、身高

B、性别

C、体重

D、腰围

答案：ACD

70.埃隆马斯克的SpaceX公司发明了火箭回收技术，假设该技术是用强化学习来

设计的，那么火箭回收的时候，环境指（）

A、火箭周围的风向

B、火箭的姿态

C、火箭的位置信息

D、火箭的控制系统

答案：ABC

71.以下（）属于常见语音数据异常。

A、丢帧

B、喷麦

C、重音

D、音调较高

答案：ABC

72.数据科学的基本流程包含(_)。

A、数据化

B、探索性分析

C、数据分析

D、数据存储

答案：ABC

73.常见的脏数据的类型有哪些？

A、逻辑错误的值

B、重复值

C、缺失值

D、格式错误的值

答案：ABCD

74.Feigenbaum等人在著名的《人工智能手册》中将机器学习划分为机械学习和

(_)四种。

A、深度学习

B、示教学习

C、类比学习

D、归纳学习

答案：BCD

75.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、使用Sigmoid激活函数

B、隐藏层数过多

C、数据集样本数目少

D、使用正则项

答案：AB

76.以下关于线性回归的描述中，哪些选项是错误的？

A、线性回归中误差受到众多因素独立影响，根据中心极限定律，误差服从正态

分布。

B、多元线性回归分析出来的一定是高维空间中的一条直线。

C、由于算法复杂度，线性回归无法使用梯度下降的方法求出当损失函数达到最

小的时候的权重参数。

D、根据正态分布函数与最大似然估计，可以求出线性回归的损失函数。

答案：BC

77.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：ABCD

78.以下哪些方法是tf-idf的变种？（）

A、TFC

B、EWC

C、ITC

D、IG

答案：AC

79.华为云提供的自然语言处理（NaturaILanguageProcessing）服务可以应用于

以下哪些场景？

A、机器翻译

B、智能问答

C、语义搜索

D、舆情分析

答案：ACD

80.下列哪些变换属于仿射变换。（）

A\平移

B、旋转

C、错切

D、缩放

答案：ABCD

81.使用人工智能技术监控电梯间电动车驶入的优势有（）

A、发现电梯间驶入电动车，及时告警并通知物业人员

B、提高工作监管效率

C、后台可随时查看统计记录，回看违规事件

答案：ABC

82.已知全连接神经网络的某一层的参数总量为330,则上一层和本层的神经元

数量可能为?

A、32和10

B、10和33

G33和10

D、9和33

答案：BC

83.关于卷积神经网络的结构,下列哪些说法是正确的？

A、在卷积神经网络格中，池化层只能选择最大池化，而不韵选择其他方法。

B、卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低

级的特征如边缘、线条和角，更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特

征。

C、全连接层把所有局部特征结合变成全局特征用来计算最后每一类的得分。

D、卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是

通过反向传播算法优化得到的。

答案：BCD

84.以下哪些方法可以减少过拟合的问题？

A、添加L1或L2正则惩训项

B、提前停止训练

C、使用Dropout方法随机丢弃一部分输入

D、扩充数据集，引入噪声

答案：ABCD

85.下列哪些操作会使得图像变模糊。（）

A、去掉低频信号，保留高频信号

B、去掉高频信号，保留低频信号

C、使用高斯核对图像进行卷积运算

D、使用拉普拉斯核对图像进行卷积运算

答案：BC

86.下列哪些是主流的图像语义分割模型。（）

A、DeepLab

B、UNET

GMaskRCNN

D、FasterRCNN

答案：ABC

87.市面上哪些产品使用了语音识别技术。（）

A、小米的小爱机器人

B、喜马拉雅APP小说智能阅读

C、微信的语音转写

D、抖音短视频AI配音

答案：AC

88.适用于推荐系统的业务场景的有（）。

A、新闻分发

B、电商首页商品展示

C、短视频推送

D、电商商品自动评价

答案：ABC

89.以下哪些选项属于Keras的设计原则？

A、模块性

B、用户友好

G与Python协作

D、易扩展性

答案：ABCD

90.数据采集的方法包括（）

A、互联网数据采集

B、众包'行业合作

C、各种传感器数据

D、商业设计

答案：ABC

91.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：AD

92.以下哪些项是典型的序列数据？

A、股票市场中的价格走势

B、语音里的音频内容

C、文章里的文字内容

D、视频中的图像帧

答案：ABCD

93.在机器学习算法当中，以下哪几类问题是算法要去解决的主要问题？

A、分类问题

B、聚类问题

C、强化问题

D、回归问题

答案：ABD

94.冯■诺伊曼被人们称为“（）”和“（）”。

A、博弈论之父

B、计算机之父

C、人工智能之父

D、深度学习之父

答案：AB

95.采集数据的质量主要考虑下列哪些方面？（）

A、数据量

B、多样性

C\覆盖面

D、均衡性

答案：ABCD

96.Adam优化器可以看做是以下哪几项的结合？

A、Momentum

B、Adagrad

C、Nesterov

D、RMSprop

答案：ABD

97.循环神经网络主要被应用于哪些场景。（）

A、语音识别

B、语音建模

C、机器翻译

D、图像识别

答案：ABC

98.以下关于数据集的描述中，哪些选项是正确的？

A、数据集一般由多个维度构成，任一维度反映样本在某方面的表现或性质的事

项或属性，被称为特征。

B、从机器学习流程角度看，验证集和测试集本质上是一样的。

C、学得模型后，使用其进行预测的过程称为测试，使用的数据集称为测试集，

每个样本称为测试样本。

D、一般会将数据集分为训练集、验证机和测试集。

答案：ABCD

99.MindSpore模型在训练完成后，可以部署在以下哪些选项？

A、tIas800

B、华为云ECS

C、AtIas300TPro

D、HUAWEIMate50Pro

答案：CD

100.于机器学习模型性能评估的说法，以下哪些选项是正确的？

A、通过分类模型的混淆矩阵,可以计算准确率，错误率,召回率，差准率,F1值等

各种信息

B、回模型股可以使用MAE或MSE进行评估

C、分类模型一般可以结合混淆矩阵进行评估

D、聚类模型没有性能评估方法

答案：ABC

101.有两种策略常用来缓解BP网络的过拟合，分别是()和()。

A、晚停

B、早停

G正则化

D、加入损失函数

答案：BC

解析：通常有两种策略来缓解BP网络的过拟合。第一种策略是早停(earlystop

ping)：将数据分成训练集合验证集，训练集用来计算梯度、更新连接权和阈值，

验证集用来估计误差，若训练集误差降低但验证集误差升高，则停止训练，同时

返回具有最小验证集误差的连接权和阈值。第二种策略是正则化(regularizati

on),其基本思想是在误差目标函数中增加一个用于描述网络复杂度的部分，例如

连接权和阈值的平方和。

102.正则化是传统机器学习中重要且有效的减少泛化误差的技术，以下技术属于

正则化技术的是？

A、动量优化器

B、L2正则化

C、Dropout

D、L1正则化

答案：BCD

103.常见的图像颜色空间格式有（）。

A、RGB

B、HSV

C\gray

D、YUV

答案：ABCD

104.下面属于词袋模型的缺点的是？（）

A、词汇表的词汇需要经过精心设计

B、表示具有稀疏性

C、丢失词序忽略了上下文

D、模型复杂，不利于实施

答案：ABC

105.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

106.从方法论角度，基于统计的数据分析方法可以分为(_)。

A、基本分析方法

B、自适应分析方法

C、元分析方法

D、判别模型分析方法

答案：AC

107.以下对数据描述正确的是(—)。

A、数据只包含显性数据和隐性数据

B、数值是数据的一种形式

C、数据到智慧是人们认知提升的过程

D、数据是现实世界的记录

答案：BCD

108.根据学习形式，数据科学中机器学习可分为(_)。

A、人工神经网络和增强学习

B、基于实例学习

C、遗传算法

D、贝叶斯学习

答案：ABCD

109.TensorFIow中keras模块的内置优化器有？

A、dam

B、SGD

GAdaboost

D\AdadeIta

答案：ABD

WO.TextRank首先会提取词汇，形成()；然后依据词汇的关联，建立()。

A、节点

B、词表

C、链接

D、句子

答案：AC

111.以下哪些服务属于华为EI服务家族

AxEl大数据服务

B、自然语言处理

C、对话机器人

D、EI基础服务

答案：ABCD

112.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Node

IArts上可以具备？

A、数据治理

B、AI市场

C、自动学习

D、可视化工作流

答案：ABCD

113.NPU特点描述错误的是（）。

A、擅长神经网络模型推理

B、擅长神经网络模型训练

C、功耗图

D、功耗低

答案：BC

114.在深度学习模型训练的过程中，常见的优化器有哪些?

A、dam

B\Adagrad

C、SGD

D\Momentum

答案：ABCD

115.下面属于数据科学家的主要职责有（_）。

A、提出“好问题”

B、完成“数据加工”

C、实现“数据洞见”

D、数据“故事化”

答案：ABCD

116.选用边缘计算设备的时候，应该考虑哪些因素（）

A、成本

B、算力

C、功耗

D、支持的模型

答案：ABCD

117.以下关于线性回归的描述中，哪些选项是错误的？

A、多元线性回归分析出来的一定是高维空间中的一条直线。

B、由于算法复杂度，线性回归无法使用梯度下降的方法求出当损失函数达到最

小的时候的权重参数

C、根据正态分布函数与最大似然估计，可以求出线性回归的损失函数

D、线性回归中误差受到众多因素独立影响，根据中心极限定律误差服从正态分

布

答案：AB

118.下面对深度神经网络规模描述正确的是（）

A、网络规模越大，能力越强

B、网络规模越大，能力越弱

C、网络规模越大，推理速度越慢

D、网络规模越大，推理速度越快

答案：AC

119.下列关于支持向量回归机说法正确的是（_）。

A、支持向量回归机希望学得一个回归模型，使得预测值千（x）与真实值x尽可能

接近

B、在传统回归模型中，当且仅当预测值千（x）与真实值x完全相同时，损失才为

0

C、支持向量回归假设我们能够容忍预测值千（x）与真实值x之间最多有特定值的

误差

D、支持向量回归以决策函数为中心，构建了一个特定宽度的间隔带，若训练样

本落入此间隔带，则认为是被预测正确的

答案：ABCD

120.交叉验证可用于（_）、（_）和（_）。

A、分类

B、参数选择

C、模型选择

D、特征选择

答案：BCD

121.以下那些方法不常用于灰度内插值。（）

A、最近邻内插法

B、三次内插法

C、双线性内插值法

D、三次样条插值法

答案：ABD

122.目前比较流行的深度学习框架包括（）。

A、Pytorch

B、TensorfIow

C、SciPy

D、PaddIePaddIe

答案：ABD

123.医学数据脱敏后需要进行数据预处理，属于原始医学数据特点的是（）

A、缺失率很高

B、数据完整格式规范

C、脏数据很多

D、数据格式不规整

答案：ACD

124.华为HiAIService提供以下哪些平台?

A、小艺对话开发平台

B、智能图表识别平台

C、快服务智慧平台HAG

D、自定义语音合成平台

答案：AC

125.F1参数由（_）和（_）综合获得

A、查全率

B、查准率

C、误差

D、精度

答案：AB

126.Ascend芯片是华为设计的AI芯片，其特点是哪几项?

A\图功耗

B、高算力

C、低功耗

D、低算力

答案：BC

127.MSIR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：ABD

128.人工智能数据采集方案中，哪些问题应该考虑？（）

A、数据来源

B、数据质量

C、数据采集成本

D、数据清洗

答案：ABC

129.数据治理包括哪些类型

A、应对型治理

B、主动型治理

C、被动型治理

D、安全型治理

答案：AB

130.数据科学项目的基本流程涉及发活动包括(_)和数据的管理与获取、结果的

可视化与文档化、模式/模型的验证和优化。

A、模式/模型的应用和维护

B、项目目标定义

C、项目成本控制

D、模式/模型的洞见

答案：ABD

131.以下属于数据科学的研究目的的是(—)。

A、数据洞见

B、数据生态系统建设

C、数据业务化

D、数据产品的研发

答案：ABCD

132.在深度学习中，以下哪些是常用的正则项？

A、L1

B、Tanh

C\ReIu

D、L2

答案：AD

133.常见的样本数据划分方式为()

A、训练集，验证集

B、验证集，测试集

C、训练集，测试集

D、训练集，验证集，测试集

答案：CD

134.以下关于决策树的描述中，哪些选项是正确的？

A、常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART等

B、决策树的构造就是进行属性的选择,确定各个特征属性之间的树结构

C、纯度的量化指标只能通过信息炳

D、构建决策树的关键步骤就是按照所有的特征属性进行划分操作,对所有的划分

操作的结果集的“纯度进行比较

答案：ABD

135.下列哪些情况不可能是学习率太大导致的（）

A、模型收敛的太慢

B、模型无法收敛，并发散崩溃

C、模型迅速收敛到损失函数最小值

D、模型内部参数大部分变为0

答案：ACD

136.下列使用了达芬奇架构的产品有哪些选项？

A、scend.310

B\Kunpeng920s

C、Ascend910

D、Kunpeng920

答案：AC

137.下列关于偏差、方差、均方差、泛化误差的作用表述正确的是（_）。

A、偏差刻画了模型本身的拟合能力

B、方差刻画了数据扰动所造成的影响

C、噪声刻画了学习问题本身的难度

D、泛化误差可分解为方差与噪音之和。

答案：ABC

138.以下哪些项是常用的扩充数据集的方法？

A、对图像进行几何变换

B、在文本中进行近义词替换

C、标签平滑

D、对语音信号添加随机噪声

答案：AD

139.数据加工是一种数据转换的过程，可分为（_）。

A、单维度转换

B、高维度转换

C、低维度转换

D、多维度转换

答案：AD

140.长短时记忆神经网络三个门是哪些（）

A、进化门

B、输出门

C、输入门

D\遗忘门

答案：BCD

解析：LSTM拥有三个门（输入门,遗忘门，输出门），来保护和控制细胞状态。判断

题（共4题）

141.强化学习可以应用在以下哪些领域中？

A、机器人控制

B、交通

C、金融

D、游戏

答案：ABCD

142.以下哪些选项是TensorFIow2.xEagerExecution的特点？

A、直观

B、性能

C、可部署性

D、灵活

答案：ABD

143.（_）可以帮助解决训练集在特征空间中线性不可分的问题。

A、硬间隔

B、软间隔

C、核函数

D、拉格朗日乘子法

答案：BC

144.关于TPU,下列说法正确的是()

A、TPU是一款专用于机器学习的芯片

B、TPU是一款专用于数据处理的芯片

C、TPU能用于深度神经网络训练

D、TPU可以提供高吞吐量的低精度计算

答案：ACD

145.下面关于L1范式正则化描述正确的是(_)。

A、L1范数正则化使得学习得到的结果满足稀疏化，从而方便人们提取特征

B、L1范数是指向量中各个元素绝对值之和

C、L1范数正则化也有个美称叫“稀疏规则算子”

D、压缩感知问题可以通过L1范数最小化问题求解

答案：ABCD

146.以下属于Tensorflow2.0的特性的是?

A、支持更多平台和更多语言

B、引入Keras接口

G继续兼容Tensorflow1,X的相关模块

D、支持静态图机制

答案：ABCD

147.以下哪些项是神经网络在感知机的基础上做的改进？

A、加入隐藏层，隐藏层可以有多层，增强模型的表达能力。

B\对激活函数做扩展，包括Sigmoid函数、Softmax和ReLU等。

C、输出层的神经元也可以不止一个，可以有多个输出。

D、引入了损失函数。

答案：ABCD

148.下面哪些属于AI的应用领域？

A、智慧家居

B、智慧城市

C、智慧医疗

D、智慧教育

答案：ABCD

149.下列不包含声纹识别应用场景的是()。

A、语音支付

B、语音播放

GAI文章阅读

D、智能翻译

答案：BCD

150.(_)属于图像平滑的滤波。

A、盒式滤波

B、双边滤波

C、导向滤波

D、贝叶斯变换

答案：ABC

151.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：ABC

152.(_)是基于字符串匹配的分词方法。

A、正向最大匹配法

B、逆向最大匹配法

C、最少切分

D、隐马尔科夫模型

答案：ABC

153.用于训练的Atlas产品有？

A、tals300型号9000

B、Atlas800型号：9000

GAtaIs500

D、AtaIs900

答案：ABCD

154.Al框架从单一的NN向通用张量可微计算演进中，其中一个演进方向是与科

学计算的结合，主要表现为以下哪几项？

A、构建基于AI的可计算模型

B、借助新框架加速方程求解

C、借助神经网络设计新解法

D、借助可微物理引擎实现可微编程

答案：ABC

155.模型训练完成后，在部署前，那种参数会缩小模型规模。()

A、量化

B、加先验

G蒸播

D、剪枝

答案：CD

156.神经网络模型(NeuralNetwork)因受人类大脑的启发而得名。神经网络由

许多神经元(Neuron)组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出

一个输出。请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的(_)。

A、每个神经元有一个输入和一个输出

B、每个神经元有多个输入和一个输出

C、每个神经元有一个输入和多个输出

D、每个神经元有多个输入和多个输出

答案：ABCD

解析：每个神经元可以有一个或多个输入，和一个或多个输出。

157.常用的Python科学计算库有()。

A、Numpy

B、SciKit-learn

C、Pandas

D、SciPy

答案：ABCD

158.昇腾Al处理器支持接入以下哪些种类的内存？

A、SSD

B、HBM

C、SATA

D、DR

答案：CD

159.以下网络模型格式中，可以用于保存训练参数和网络模型的有哪些选项？

A、MindlR

B、AIR

C、heckpoint

D、ONNX

答案：ACD

160.SGD优化器中用到了哪些技术（）

A、反向传播算法

B、小批量学习

C、动态学习率

D、动量学习

答案：AB

161.以下关于小批量梯度下降算法描述中，正确的是哪几项?

A、MBGD兼顾了对率和核度的稳定性，容易冲过局部极小值，是实际工作中最常

用的梯度下降算法

B、MBGD每次使用一个批次的样本进行更新，因此速度也非常慢在实际场景中不

被接受

CxMBGD每次使用小批固定尺寸的样例来更新权值

D、MBGD中的BatchSize是一个超参数，可由人为设定

答案：ACD

162.隐马尔科夫模型和马尔科夫随机场都是(_)模型，而(_)是判别式模型。

A、生成式模型

B、随机模型

C、条件随机场

D、感知机模型

答案：AC

163.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、GBDT

C、随机森林

D\Xgboost

答案：BCD

164.推荐系统的三个重要模块是()。

A、用户模块

B、用户对象关系模块

C、对象模块

D、推荐算法模块

答案：ACD

165.下列哪些项属于传统循环神经网络的性质()

A、上一时刻的网络状态信息将会作用于下一时刻的网络状态

B、并行处理序列中所有信息

C、容易梯度爆炸/消失

D、易于搭建

答案：AC

解析:循环神经网络(RecurrentNeuraINetwork,RNN)是一类以序列(sequenc

e)数据为输入，在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单

元)按链式连接的递归神经网络(recursiveneuraInetwork)。循环神经网络在

误差梯度在经过多个时间步的反向传播后容易导致极端的非线性行为，包括梯度

消失(gradientvanishing)和梯度爆炸(gradientexplosion)。实践中，梯度

爆炸虽然对学习有明显的影响，但较少出现，使用梯度截断可以解决。梯度消失

是更常见的问题且不易察觉，发生梯度消失时，循环神经网络在多个时间步后的

输出几乎不与序列的初始值有关，因此无法模拟序列的长距离依赖(long-term

Dependency)o在数值试验中，SRN对时间步跨度超过20的长距离依赖进行成

功学习的概率接近于0。恰当的权重初始化(weightinitialization),或使用

非监督学习策略例如神经历史压缩器(NHC)可提升循环神经网络学习长距离依

赖的能力，但对更一般的情形，循环神经网络发展了一系列优化策略，其中有很

多涉及网络结构的改变和算法的改进。

166.下面对开运算描述正确的是（）。

A、开运算是先膨胀再腐蚀

B、开运算是先腐蚀再膨胀

C、开运算能填补二值图像上白色小洞

D、开运算能去掉二值图像上白色小点

答案：BD

167.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：ABCD

168.以下关于线性回归与防止过拟合的描述中，哪些选项是正确的？

A、当使用的正则项是L2-norm,使用这个损失函数的线性回归也叫LASSO回归。

B、正则项有助于减少过拟合。

C、线性回归权重系数在样本空间中不能过大/过小，可以在目标函数之上增加一

个平方和损失。

D、追加了绝对值损失的线性回归叫做Ridge回归

答案：BC

169.车牌识别的用到了哪些人工智能图像处理技术。（）

A、图像关键点定位

B、图像生成

C、图像文本识别

D、图像语义分割

答案：CD

170.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：ABCD

171.Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心

是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于（__）、（_）、

（_）规则。

A、逻辑关联

B、布尔关联

C、单维

D、单层

答案：BCD

172.活体检测适用于下列哪些场景。（）

A、人脸支付

B、身份认证

C、银行摄像头监控

D、人脸解锁

答案：ABD

173.下列适用于图像语义分割技术的应用场景有（）

A、CT肿瘤体积计算

B、眼球图片血管提取

C、视频会议智能更换背景

D、车流统计

答案：ABC

174.模型部署前，需要对模型进行量化，下面常见的量化参数精度有（）

A、doubIe64

B\int8

C、int4

D\int2

答案：BCD

175.下列哪些任务属于回归任务（）

A、人脸识别

B、人脸关键点定位

C、人物位置跟踪

D、人物性别辨识

答案：BC

176.图像翻拍检测服务调用成功时标签sugestion有哪些情况？

A、certainty

B、FALSE

C、uncertainty

D、TRUE

答案：BCD

177.对于Al框架可编程性的挑战主要体现在以下哪些方面？

A、多芯片，单芯片跨代，跨型号兼容需求。

B、稀疏加速，图片预处理加速模块及复杂SIMD加速指令。

C、SOC级异构编程。

D、有效算力接近理论算力的定制化实现，对编译器要求高。

答案：ABCD

178.下列属于图像数据采集工具的是（）

A、照相机

B、摄像机

C\手机

D、麦克风

答案：ABC

179.下列关于偏差、方差、均方差、泛化误差描述有误的是（_）。

A、方差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度。

B、偏差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化。

C、泛化误差表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界,

即刻画了学习问题本身的难度。

D、泛化误差可分解为偏差、方差与噪音之和。

答案：ABC

180.下面关于L1范式正则化描述正确的是（_）。

A、压缩感知问题可以通过L1范数最小化问题求解

B、L1范数正则化有助于降低过拟合风险

C、采用L1范数时平方误差项等值线与正则化项等值线的交点常出现在坐标轴上

D、L1范数正则化比L2范数正则化更有易于获得稀疏解

答案：ABCD

181.数据标准化的目的为（）。

A、约束输入数据的值范围

B、把输入数据的分布变为标准正太分布

C、使得输入数据的分布服从均值为0,方差为1

D、对数据做归一化操作

答案：AC

182.以下哪些选项属于数据清理的过程？

A、处理数据异常点

B、简化数据属性，避免维度爆炸

C、发现数据异常点

D、填充缺失值

答案：ACD

183.下面不属于数据分析平台的有（_）。

A、uber

B、datameer

C、Arimo

D、Farmers

答案：AD

184.感知机中，（_）接收外界输入信号后传递给（_）。

A、输入层

B、输出层

C、第一层

D、第二层

答案：AB

185.数据清洗的目的是（）

A、检查数据的一致性

B、处理无效值

C、处理重复数据

D、处理缺失值

答案：ABCD

186.以下哪几个方面属于华为的全栈AI解诀方案？

A、scend

B、CANN

GModeIArts

D\MindSpore

答案：ABCD

187.下列哪些词可以进行命名实体。（）

A、日期

B、数字

C、地址

D、动作

答案：ABC

188.HUAWEIHiAI赋能APP哪些价值？

A、安全

B、稳定

C、实时

D、随时

答案：ABCD

189.训练深度神经完了过的时候，下面那种现象可能是梯度弥散导致的()

A、无论输入什么数据，模型输出为始终Nan

B、无论输入什么数据，前向计算的结果都不再变化或变化特别小，且不为Nan

C、后向计算的时候，靠近输出入的层的模型权重不再变化。

D、损失函数的输出结果越来越大

答案：BC

190.(_)不属于集中趋势分析。

A、数值平均数

B、位置平均数

C、离散系数

D、正相关

答案：CD

191.ModeIArts中训练平台可以支持的开发模式有哪几种？

A、云上开发IDE+PyCharmTooIKit）

B、云上开发（Notebook+SDK

G本地开发IDE+PyCharmToolKit）

D、本地开发（Notebook+SDK）

答案：BCD

192.生成式对抗神经网络结构通常包括（）。

A、编码网络

B、解码网络

C、生成网络

D、判别网络

答案：CD

193.学习率变大，可能会使模型训练的时候（）

A、模型发散

B、模型收敛速度加快

C、训练数据损失曲线变得不稳定

D、模型前向计算过程加快

答案：ABC

194.企业应用包括（_）和人力资本、金融、生产能力、后台自动化等。

A、销售

B、营销

C、法律

D、客户服务

答案：ABCD

195.下面哪些常见的网络模型的主要子网络是CNNo()

A、RESNET

B、UNET

C、YOLO

D、GPT

答案：ABC

196.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：ABC

197.以下可能会导致过拟合的是(—)。

A、训练集中含有噪声样本

B、训练集中缺乏代表性样本

C、训练集的样本数目过少

D、训练集中样本的维度过少

答案：AB

198.以下哪几项属于汉语未登录词的类型？()

A、存在于词典但出现频率较少的词

B、新出现的普通词汇

C、专有名词

D、专业名词和研究领域名称

答案：BCD

199.许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型基础上通过引入(_)和(_)

而得

A、层级结构

B、高维映射

C、降维

D、分类

答案：AB

200.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、脏数据包含错误的记录或者异常点。

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、数据中常缺少属性或者包含一些缺失的值。

答案：ABCD

201.高斯白噪音产生的原因有()。

A、图像传感器在拍摄时不够明亮、亮度不够均匀

B、电路各元器件自身噪声和相互影响

C、图像传感器长期工作，温度过高

D、相机分辨率太低

答案：ABC

202.以下关于ReLU激活函数优点的描述,正确的是哪些项？

A、有神经元死亡的现象。

B、计算简单

C、输出有界训练不易发散

D、有效缓解了梯度消失的问题

答案：ABD

203.以下关于Dropout的描述，正确的是哪些项？

A、一般只在训练时使用。

B、计算复杂度低，实现简单。

C、当训练数据较少时，效果不好。

D、在深度学习中，相比于参数惩罚，该策略更有效。

答案：ABCD

204.下列关于偏差表述正确的是（_）。

A、偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度。

B、偏差刻画了模型本身的拟合能力

C、偏差刻画了数据扰动所造成的影响

D、偏差刻画了学习问题本身的难度

答案：AB

205.数据治理的基本活动主要包含（_）和改进。

A、计划

B、执行

C、记录

D、检查

答案：ABD

206.从方法体系看，数据可视化方法可以分为三个不同的层次（_）。

A、领域方法

B、基础方法

C、方法论

D、智能方法

答案：ABC

207.下列哪些任务属于聚类（）

A、物以类聚，人以群分

B、近朱者赤，近墨者黑

C、同流合污，臭味相投

D、龙生龙，凤生风，老鼠儿子会打动

答案：AC

208.人工智能项目开发流程包括：需求分析，（），（），文档交付。

A、数据处理

B、模型研发

C、模型训练

D、实施部署

答案：BD

209.下列表示同一种学习方法的是（_）。

A、集成学习

B、多分类器系统

C、基于委员会的学习

D、平均策略

答案：ABC

210.算法是（）与（）的核心区别

A、非人工智能程序

B、人工智能程序

C、强人工智能程序

D、弱人工智能程序

答案：AB

211.下面对数据集划分表达正确的是（）

A、测试集，训练集，验证集必须来源于同一个数据集

B、测试集，训练集，验证集可以来源于不同数据集

C、模型开发过程中，可以没有验证集，但测试集和训练集必须有

D、模型开发过程中，可以没有测试集，但验证集和训练集必须有

答案：AC

212.下列关于嵌入式选择描述正确的是（_）。

A、嵌入式选择是将特征选择过程与学习器训练过程融为一体

B、嵌入式选择在学习器训练过程中自动地进行了特征选择

C、对于嵌入式选择，特征选择过程与学习器训练过程在同一个优化过程中完成

D、嵌入式特征选择方法直接针对给定学习器进行优化

答案：ABC

213.华为云提供的内容审核服务可通过管理控制台进行下列哪些操作？

A、查看服务的调用失败次数

B、申请开通内容审核服务

C、管理IAM了账号信息

D、查看服务的调用成功次数

答案：ABD

214.下列关于极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimate,MLE),说法正确的

是(_)。

A、MLE可能并不存在

B、MLE总是存在

C、如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的

D、如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的

答案：AC

解析：极大似然估计方法(MaximumLikelihoodEstimate,MLE)也称最大概似估

计或最大似然估计：利用已知的样本结果，反推最有可能(最大概率)导致这样

的结果的参数值。极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估

计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参

数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大

概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的

概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作

为估计的真实值。当然极大似然估计只是一种粗略的数学期望，要知道它的误差

大小还要做区间估计。

215.从形式语言表达能力而言，规则可分为两类：（_）和（_）。

A、命题规则

B、一阶规则

C、原子命题

D、逻辑连接词

答案：AB

216.人工智能可以分为：弱人工智能阶段、（）、（）。

A、强人工智能阶段

B、超人工智能阶段

C、快速人工智能阶段

D、虚拟人工智能阶段

答案：AB

217.市面上哪些产品使用了语音合成技术。（）

A、小米的小爱机器人

B、喜马拉雅APP小说智能阅读

C、微信的语音转写

D、抖音短视频AI配音

答案：ABD

218.数据集成可以分为(_)。

A、内容集成

B、结构集成

C、模式集成

D、概念集成

答案：AB

219.以下关于张量的叙述，正确的是哪些项？

A、一阶张量可以理解成一个向量

B\MindSpore中最基础的数据结构是张量

C、张量就是数据矩阵

D、张量是基于向量和矩阵的推广

答案：ABD

220.以下方法中属于特征选择过滤法(Filter)的是哪些选项？

A、方差法

B、皮尔逊相关系数

C、卡方系数法

D、LASSO回归

答案：ABC

221.以下对于数据转换的描述中，哪些选项是正确的？

A、处理图像数据，如颜色空间转换、灰度化、几何变化属于数据转换。

B、在数据量较小时，也会对现有变量进行组合或转换已生成新特征，比如平均

数

C、所有的数据都需要进行数据转换

D、机器学习中常对特征进行归一化，标准化，以保证同一模型的不同输入变量

的值域相同

答案：ACD

222.下列属于AI涉及的子领域的有哪些选项？

A、数据挖掘

B、知识工程

C、人机交互

D、机器学习

答案：ABCD

223.一个好的分类模型必须具有(—)o

A、低训练误差

B、低泛化误差

C、过拟合

D、欠拟合

答案：AB

224.以下哪些库是在装有Atlas300(3000)加速卡的服务器中安装DDK(DeviceDe

veIopmentKit)之前需要安装的？

Avdecorator

B、setuptooIs

C、numpy

D、tensorfIow

答案：ABC

225.模型部署前，需要对模型进行剪枝，下面模型剪枝描述正确的是（）

A、模型剪枝目的是加快模型推理速度

B、模型剪枝后通常预测精度有所降低

C、模型剪枝后模型的参数量变少

D、模型剪枝后，模型训练收敛速度提高

答案：ABC

226.下面对onnx格式描述错误的是（）。

A、它用于定义模型优化方法

B、它用户模型在不同框架下进行交换

C、它用于定义模型评估方式

D、它用于模型标准结构定义

答案：ACD

227.以下哪些项对于每一个参数都用自适应的学习率？

A、dam

B、RMSprop

C、Adagrad

D、Momertum

答案：ABC

228.RNN的主要应用领域有（）。

A、自然语言处理

B、机器翻译

C、音乐推荐

D、洗衣服

答案：ABC

229.下列哪些概念是属于强化学习的。（）

A、动作

B、环境和观察状态

C、智能体

D、奖励

答案：ABCD

230.0x算法、（）构成人工智能3要素

A、公式

B、算力

C、数据

D、程序

答案：BC

231.下列哪些工作容易被人工智能所替代？

A、快递员

B、人力资源经理

C会计

D、客服

答案:ABCD

232.端到端设计的优势是（）

A、模型结构设计更灵活容易

B、容易使用多模态输入

C、容易解释模型工作过程

D、不需要人工提取数据特征

答案：ABD

233.下面哪些指标取值范围是0到1,值越大，模型效果越好（）

A、MSE

B、R2

C\mAP

D、余弦相似度

答案：BC

234.下面哪些计算卡使用的计算芯片是国产的（）

A、TesIaA100

B、JetsonNano

GRK3399PR0

D、HI3559A

答案：CD

235.下列哪些情况不能使用数据标准化操作。（）

A、数据中的0表示不存在

B、数据中的0表示值大小为0

C、数据加Log处理

D、Onehot编码

答案：AD

236.词性标注中包含的词性有（）

A、动词

B、商品名

C、量词

D、数词

答案：ACD

237.人工智能产品采用C/S架构，C和S分别是（）。

A、客户端

B、网页端

C、服务端

D、数据端

答案：AC

238.下列属于生成模型的场景有（）

A、戴口罩检测

B、低分辨率图片变成高分辨率图片

C、通过输入文本语义，输出一幅符合文本语义的图像

D、人脸检）则

答案：BC

239.LSTM应用场景应用场景有哪些（）

A、翻译语言

B、语音识别

c、图像识别

D、股票预测

答案：ABD

解析：C:CNN应用于图像识别。

240.以下关于神经网络的描述中，正确的是哪几项？

A、人工神经网络完全基于数学，与仿生学没有关系。

B、人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。

C、人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特征，如并行信息处理、学习、联

想、模式分类、记忆等。

D、人工神经网络是由人工神经元互连组成的网络，它是从微观结构和功能上对

人脑的抽象、简化，是模拟人类智能的一条重要途径。

答案：BCD

241.以下选项中哪些是常用的深度学习激活函数？

A、tanh函数

B、ReLU函数

C、Softsign函数

D\Sigmoid函数

答案：ABCD

242.以下属于数据预处理的是哪些选项？

A、数据降维

B、数据标准化

C、模型训练

D、数据清理

答案：BD

243.下列关于神经网络描述正确的是（_）。

A、我们在机器学习中谈论神经网络是指的是生物学意义上的神经网络

B、神经网络中最基本的成分是神经元模型

C、在MP神经元模型中，神经元接受来自n个其他神经元传递过来的信号

D、神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数处

理以产生神经元的输出。

答案：BCD

244.在昇腾Al处理器中，AlCore的存储控制单元可以完成以下哪些操作？

A、补零

B、lmg2Co1

C\解压缩

D、转置

答案：AB

245.以下关于标准RNN的描述，正确的是哪几项？

A、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。

B、标准的循环神经网络存在梯度爆炸和梯度消失问题。

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。

答案：ABCD

246.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：ABCD

247.下列关于密度聚类说法错误的是（_）。

A、DBSCAN是一种著名的密度聚类算法

B、密度聚类从样本数量的角度来考察样本之间的可连接性

C、密度聚类基于不可连接样本不断扩展聚类簇易获得最终的聚类结果

D、密度直达关系通常满足对称性

答案：BCD

248.图像处理中的开运算是先对图像进行（）操作，再对图像进行（）

A、低通滤波

B、腐蚀

C、局通滤波

D、膨胀

答案：BD

249.以下哪些项属于循环神经网络中多对一的类型？

A、音乐生成

B、动作识别

C、机器翻译

D、情感分析

答案：BC

250.Analyticsl.0的主要特点有().

A、分析活动滞后于数据的生成。

B、重视结构化数据的分析。

C、以对历史数据的理解为主要目的。

D、注重描述性分析。

答案：ABCD

251.下列关于智能机器类别的观点有哪些选项是正确的?

A、理性的思考，属于弱人工智能领域。

B、像人一样行动，属于强人工智能。

C、理性的行动，属于强人工智能。

D、像人一样思考，属于弱人工智能领域。

答案：CD

252.人工智能项目开发过程中，资源成本包括()

A、机会成本

B、数据成本

C、设备成本

D、人力成本

答案：BCD

253.数据产品以数据为中心表现在(_)。

A、数据驱动

B、数据载体

C、数据密集型

D、数据范式

答案：ACD

254.以下关于梯度下降法的描述，错误的是哪些项？

A、梯度下降法不一定能够在凸优化问题中取得全局极值点。

B、梯度下降法一定能够在凸优化问题中取得全局极值点。

C、负梯度方向是函数上升最快的方向。

D、负梯度方向是函数下降最快的方向。

答案：BC

判断题

1.在定义函数时，带有默认值的参数必须出现在参数列表的最右端，任何一个带

有默认值的参数右边不允许出现没有默认值的参数。

A、正确

B、错误

答案：A

2.函数局变量会增加不同函数之间的隐式耦合度，从而降低代码可读性，因此应

尽量避免过多使用全局变量。

A、正确

B、错误

答案：A

3.标注项目质量控制流程包括数据质检与验收、需求解读与确认、人员培训与任

务试标

A、正确

B、错误

答案：A

4.互联网书籍采集可以及时、推确、全面地采集国内外媒体网站、新闻网站、行

业网站、论坛社区和博客微博等互联网媒体发布的文本、图片、图表、音频、视

频等各种类型的信息

A、正确

B、错误

答案：A

5.迁移学习能加快模型推理速度。

A、正确

B、错误

答案：B

6.数据的质量和数量是对模型训练精度影响的关键点之一

A、正确

B、错误

答案：A

7.Anaconda数据科学平台可以安装TensorFIow框架。

A、正确

B、错误

答案：A

8.已知x为非空字符串，那么表达式‘，'.join(x.split，J)