人工智能应用基础 习题及答案汇 周朕 项目1-8

1.7项目练习一、【单选题】1.在人工智能的发展史上，哪一事件标志着人工智能这一新兴学科的正式诞生？（）。A.1943年，神经科学家沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出第一个神经元数学模型。B.1950年，英国数学家艾伦·图灵提出“图灵测试”，作为判断机器是否具有智能的标准。C.1956年夏季，在美国达特茅斯，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的学者首次提出了“人工智能”这一术语，并召开了相关研讨会。D.1966年，斯坦福研究院的约瑟夫·魏泽鲍姆开发了ELIZA，一个能够模仿心理治疗师进行对话的计算机程序。答案：C2.人工智能不包括（）。A.自动驾驶B.PhotoshopC.语音识别D.自然语言处理答案：B3.人工智能的感知能力是其基础，其中哪个领域专注于研究如何让机器“看”，并广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析和安防监控等领域？（）A.语音识别B.自然语言处理C.计算机视觉D.机器人学答案：C4.在人工智能的众多应用中，哪一个领域通过模拟人类对话和交互，极大地提升了人机交互的自然性和便捷性？（）A.自然语言处理B.语音识别与合成C.计算机视觉D.机器学习答案：A5.深度学习在以下哪个领域取得了突破性的进展，通过构建深层神经网络来模拟人脑的学习过程？（）A.逻辑电路设计B.传统统计分析C.心理学研究D.图像识别与自然语言处理答案：D二、【填空题】1.“______”这一术语首次被在达特茅斯会议被提出。答案：人工智能2.人工智能发展的三次浪潮，包括______、______、______步入成熟。答案：AI思潮赋予机器逻辑推理能力、专家系统使得人工智能实用化、深度学习助力感知智能3.在人工智能中，______技术利用已有的知识库和推理规则，通过逻辑推理得到新的结论或解决方案。答案：自动推理【简答题】1.请简述深度学习技术在人工智能发展中的重要性及其主要应用领域。参考答案：深度学习技术在人工智能发展中的重要性体现在其突破性进展和对复杂特征表示及模式识别能力的学习。深度学习通过建立深层的神经网络模型，推动了人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域的快速发展。主要应用领域包括医疗健康、金融、制造业、教育等，这些领域通过深度学习技术实现了更高效、精准的决策和自动化操作。2.请简述具身智能对人工智能领域以及未来生活的影响。参考答案：具身智能作为人工智能的一个重要发展领域，它通过使智能系统或机器具备感知和交互能力，从而实现了与环境的实时互动。这种能力不仅让机器人更加智能和灵活，还推动了人工智能技术的不断进步。在未来生活中，具身智能将带来诸多便利。例如，家用机器人可以更加智能地完成家务，提高工作效率；医疗领域的手术机器人能够辅助医生进行更为精准和复杂的手术，提高治疗效果；此外，具身智能还可以在工业生产、交通出行、安全防护等多个领域发挥重要作用，让我们的生活更加智能、便捷和安全。总之，具身智能的发展将深刻改变人类社会的面貌，为未来的智能化生活奠定坚实基础。2.7项目练习一、选择题1.深度学习中的核心概念是什么？（B）。A.机器学习B.神经网络C.人工智能D.计算机2.用机器学习来解决实际任务时，会面对多种多样的数据形式，这些数据不包括（D）。A.语音B.文本C.图像D.算法3．机器学习在进行手写体数字识别时，输入的数据类型是哪种？（C）A.文字B.数字C.图像D.声音4.在机器学习流程中，数据在进行特征提取之前，要先经过哪个步骤？（A）A.预处理B.特征转换C.预测D.学习5.监督学习与无监督学习的差别，主要表现在什么方面？（D）A.数据是否相似B.是否需要训练C.是否为深度学习D.数据是否有标签二、填空题1._____是人工智能领域中专指利用数据进行学习的技术。答案：机器学习2._____任务根据输入的图片来判断图中的内容。答案：图像识别3.图像信息都是以_____的形式保存在计算机中的。答案：像素三、简答题1.监督学习是目前人工智能领域中最常用的方法，这种方法和人类的学习过程也比较类似。假设现在要训练机器来识别苹果和梨的图像，请简述一下监督学习的过程。答案：首先，需要收集足够多的苹果和梨的图像数据，并且需要对这些图像数据做好标签，标记出哪个图像是苹果，哪些是梨。然后对图像进行预处理，处理包括图像清晰度调整、大小的统一等，以确保数据的质量和一致性。再输入到机器中利用监督学习的方法进行训练。训练完成后可用苹果或梨的照片进行评估。2.我们希望预测宝石的价格，而且我们知道宝石的价格主要由它的重量和等级确定的，如果我们使用监督学习的方法，收集了一批宝石价格的数据如下表，请问用这些数据训练机器学习模型，表中有几个样本，哪部分是样本的标签。表2-1宝石数据集重量等级价格327030416010237960答案：表中每一行是表示一个宝石，总共三行代表三个宝石样本。其中，重量、等级是宝石样本的特征，价格是样本的标签。3.7项目练习一、选择题1.人工神经网络的基本组成单元是什么？（D）。A.树B.细胞体C.矩阵D.神经元2.在神经网络中，权重参数刚开始是多少？（C）。A.1B.0C.随机产生D.103．最简单的神经网络又称为什么？（A）A.感知机B.机器C.深度模型D.神经元4.神经网络的参数存储在哪里？（D）A.轴突B.树突C.神经元D.神经元之间的链接5.深层神经网络在输入层与输出层之间的层称为？（B）A.中间层B.隐藏层C.神经元D.深层二、填空题1.通过对人脑的神经网络进行模拟而设计的模型称为______。答案：人工神经网络2.构成神经网络的基本单元是_____。答案：神经元3.生物神经元由树突、______、轴突三部分组成。答案：细胞体三、简答题1.现在我们要设计一个神经网络用于人脸识别，假设我们收集了100个人的人脸照片，每个人分别收集了100张，共一万张人脸组成的数据集，每张照片由50×50的像素组成。请问该如何设计我们的模型，输入和输出层分别要多少神经元，应该设计多少层。同学们可以收集一些人脸照片，然后上传到百度EasyDL平台，训练一个用于识别人脸的神经网络模型。答案：由于人脸照片的像素大小为50×50，因此输入层的神经元需要2500个，一共有100个人，相当于要分类100个类别，输出层则需要100个神经元，再加上至少需要一个隐藏层，所以模型至少要有3层。2.简述为什么需要深层的神经网络。答案：感知机属于最简单的单层神经网络，只能完成简单的任务。为了让我们的人工神经网络学习诸如识别手写体数字的复杂任务，我们会把数量更多的感知器连接在一起从而组成更高级的网络，从而完成更复杂的任务。4.7项目练习一、选择题1.在图像识别任务中，卷积神经网络的哪一层主要负责特征提取？（B）。A.输入层B.卷积层C.输出层D.全连接层2.图像识别任务中，哪个步骤通常涉及将图像调整为固定大小？（A）。A.数据预处理B.特征提取C.分类D.测试3．哪种神经网络结构特别适用于处理具有矩形结构的图像数据？（C）A.感知机B.全连接神经网络C.卷积神经网络D.神经元4.识别一张图像中有多少个物体及其所处位置，称为什么任务？（D）A.图像识别B.图像分类C.目标定位D.目标检测5.在用CNN进行图像分类时，全连接层的主要作用是什么？（C）A.特征提取B.激活C.分类D.预处理二、填空题1.卷积神经网络结构包含输入层、______、全连接层。答案：卷积层2.卷积层采用______的方法，大大减少的模型的参数。答案：部分连接3.目标检测的流程包括_______、特征提取、分类与定位。答案：区域选择三、简答题1.简述卷积神经网络是怎么检测图像中的模式的。答案：通过滑动扫描的方式。扫描过程中，如果某个神经元的扫描区域内存在待检测的特征，该神经元就会被激活。在卷积层，由于只有部分连接，因此该层上的一个神经元只能检测到输入图片的一个有限区域，并通过一个叫做卷积的操作来计算这个区域有没有相关的特征，如果有的话这个神经元就会被激活，并传递到下一层的神经元继续检测。同一层的其它神经元会按从左到右、从上到下的顺序依次检测对应的区域，直到图片中所有区域都检测完毕。5.7项目练习一、选择题1.将原始文本转换为计算机可以有效处理的格式，不包括下列哪个过程？（B）。A.预处理B.采样C.分词D.编码2.预处理后的文本需要拆分为单词，也称为什么？（A）。A.tokenB.样本C.wordD.分词3．词嵌入技术的主要作用是什么？（A）A.将单词转换为具有语义的向量B.将句子转换为图像C.统计单词数量D.将文本编码为二进制代码4.句子由多个单词组成，可以将句子中单词的词向量进行拼接，形成什么？（D）A.文档B.句子C.主题D.句向量5.在自然语言处理中，情感分析的主要目的是什么？（C）A.确定单词在句子中的位置B.提取句子的主题C.识别句子的情感倾向D.识别单词的词性（如名词、动词等）二、填空题1.将文本中的词汇转换为______，使模型能够更准确地理解文本内容。答案：词向量2.在自然语言处理中，词嵌入把单词（word）转换成实数向量（vector），因此大家都也把词嵌入称为_______。答案：word2vec3.词嵌入主要采用______模型来实现。答案：神经网络三、简答题1.简述将句子中的单词表示为独热编码的步骤。答案：第一步预处理：文本需要标准化以确保一致性，如删除标点符号，对于英文来说还需要统一字母大小写，或者一些缩写的形式，比如：“I’m”和“Iam”。第二步分词：将文本拆分为单词，也称为token。例如，句子“我爱北京天安门”，分词结果为：“我/爱/北京/天安门”，如果是英文句子则可以根据单词之间的空格进行拆分。第三部编码：将每个token转换为一个跟句子长度一样的向量，向量中只在该词出现的位置设置为1，其余全部为0。2.简述用神经网络对“我正在学习人工智能”这句话中的“学习”进行词嵌入的过程。答案：首先，把句子进行分词，生成“我”，“正在”，“学习”，“人工智能”。然后，将这几个单词一同输入神经网络，这样能够更好的表现“学习”在语句中的含义与位置，输入到神经网络的是这些单词的编码，可以是简单的数字编码，也可以是独热编码。最后，神经网络输出“学习”这个词的词向量。6.7项目练习一、选择题1.生成式人工智能的目标是什么？（C）。A.提高训练速度B.提高计算效率C.模拟人类的创造力D.实现自动化生产2.生成式模型能够生成哪些类型的数据？（D）。A.文本B.图像C.音频D.文本、图像、音频和视频等多种类型的数据3．生成对抗网络的作用是什么？（A）A.生成逼真的图像、文字、视频等B.优化数据存储C.图像识别D.目标检测4.生成式人工智能在文本生成方面的应用不包括以下哪一项？（D）A.创作新闻文章B.生成诗歌C.编写程序代码D.实现语音识别5.以下哪项不是生成式人工智能的关键技术？（B）A.深度学习B.样本标签C.神经网络D.生成对抗模型二、填空题1.自动编码器由编码器和解码器两部分组成。答案：编码器；解码器2.生成式人工智能的最大区别在于能根据训练数据生成新数据，如文本、_______和音频等。答案：图像3.生成对抗模型（GAN）的核心组成包括_____和_______两部分。答案：生成器；判别器三、简答题1.简述生成对抗网络的训练过程与传统的分类模型有什么不一样。答案：GAN首先根据判别器的误差来更新判别器的参数，也就是说，先让判别器学会区分真实的和生成的图像。训练完判别器后，相当于有了一个鉴别标准了，此时锁定判别器不训练，只训练生成器。生成器会通过随机噪声生成一张图片，当然一开始这张图像是过不了判别器这关的，如果判断出是生成的图像，就会输出一个较低的分数，比如0，同时计算出与真实图像之间的误差来更新生成器的参数。接下来就交替训练这两个网络，直至生成器能够生成高质量的图像2.简述自编码器的结构特点及其作用。答案：自动编码器由编码器和解码器组成，它们通常情况下是结构相同的两个神经网络，可以由全连接层组成，也可以是由卷积层组成的。编码器的任务将输入数据转换为一个特征向量，它可以看作是对输入数据的一种压缩表示方法，里面包含有能识别出输入数据的特征，是一个机器能理解的参数值。自编器的输出端也不再是对输入数据进行分类，而是一个解码器，它的任务是将该特征向量进行解码重建，重新转换为输入数据的样子，从而使其具备了生成数据的能力。7.7项目练习一、选择题1.下列哪个是代表性的大语言模型？（B）。A.TansformerB.ChatGPTC.自编码器D.CNN2.大模型普遍采用了下列哪个结构？（D）。A.感知机B.自编码器C.全连接神经网络D.基于注意力机制的Tansformer3．下列哪个不属于大模型的特点？（A）A.体积大B.需要海量训练数据C.模型参数规模大D.计算资源需求高4.大模型的分类不包括下列哪个？（B）A.通用大模型B.对话大模型C.特定领域大模型D.多模态大模型二、填空题1.大模型的训练主要包括______和微调两部分。答案：预训练2.大模型在自然语言处理任务中可以完成序列标注、关系抽取、_____。答案：文本生成3.人形机器人主要模仿人的_____、运动和功能，还可以与人进行交流。答案：形态三、简答题1.在当前人工智能的浪潮中，我们应该如何扮演自己的角色，参与到大模型领域中。答案：学习基础概念和技术：掌握人工智能的基础概念，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，以及这些技术在大模型中的应用。结合行业背景：将大模型技术应用于自己所在的行业，如工业制造、金融、教育等，推动行业的智能化转型。2.简述通用大模型与专用大模型的特点。答案：通用大模型通过处理大量通