人工智能模拟练习题与答案
1、基于（）的搜索是使用最为广泛的参数寻优方法
A、梯度
B、维度
C、纵向
D、横向
答案：A
2、“文档”是待处理的数据对象，它由一组词组成，这些词在文档中不计顺序的额，例如一篇论文、一个网页都可以看做一个文档；这样的表示方式称为(___)？
A、语句
B、词袋
C、词海
D、词塘
答案：B
3、从一个初始策略出发，不断迭代进行策略评估和改进，直到策略收敛、不再改变为止，这样的作法称为(___)
A、策略迭代
B、值迭代
C、策略改进
D、最优值函数
答案：A
4、代码arr3=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）.transpose（）;print （arr3[1,1]）的输出结果是（）？
A、5
B、4
C、3
D、$2
答案：A
5、知识图谱中的实体统一主要的目的是？
A、从文本中提取实体
B、从实体间提取关系
C、不同写法的实体统一为一个实体
D、明确代词指向哪个实体
答案：C
6、人工智能的分类（）
A、AGN和AGI
B、ANI和ANG
C、ANG和AGI
D、ANI和AGI
答案：D
7、设X是随机变量，且EX=DX,则X服从（）分布
A、二项
B、泊松
C、正态
D、指数
答案：B
8、从产品形态看，以下()属于数据产品中的知识类产品。
A、规约数据
B、摘录
C、规则库
D、数据业务化
答案：C
9、数据可视化技术可以将所有数据的特性通过（）的方式展现出来
A、文字
B、图
C、表格
D、树
答案：B
10、根据numpy数组中ndim属性的含义确定程序的输出（）。array=np.array（[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]）;print （array.ndim）
A、（3,4）
B、2
C、（4,3）
D、$4
答案：B
11、贝叶斯网结构有效地表达了属性间的条件()
A、独立性
B、一致性
C、有效性
D、相关性
答案：A
12、假设12个销售价格记录组已经排序如下：
5,10,11,13,15,35,50,55,72,92,204,215使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？
A、第一个
B、第二个
C、第三个
D、第四个
答案：B
13、在方差分析中，()反映的是样本数据与其组平均值的差异。
A、总离差
B、组间误差
C、抽样误差
D、组内误差
答案：D
14、下列极大似然估计描述错误的是(___)
A、极大似然估计先假定其具有某种确定的概率分布形式；
B、极大似然估计没有确定的概率分布形式；
C、概率模型的训练过程就是参数估计；
D、贝叶斯学派认为参数本身也有分布，是未观察的随机变量；
答案：B
15、Nave Bayes（朴素贝叶斯）是一种特殊的Bayes分类器，特征变量是X，类别标签是C，它的一个假定是（）
A、各类别的先验概率PC是相等的
B、以0为均值，sqr2/2为标准差的正态分布
C、特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量
D、PX|C是高斯分布
答案：C
16、话题模型的典型代表是(___)。
A、贝叶斯模型
B、拉普拉模型
C、隐狄利克雷模型
D、马尔可夫模型
答案：C
17、某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？
A、关联规则发现
B、聚类
C、分类
D、自然语言处理
答案：A
18、对于一个分类任务，如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的，而
是都设成0，下面哪个叙述是正确的？
A、其他选项都不对
B、没啥问题，神经网络会正常开始训练
C、神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西
D、神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变
答案：C
19、卷积的扩展方式是加（）：一个卷积核可以提取图像的一种特征，多
个卷积核提取多种特征。
A、滤波器
B、卷积层
C、卷积核
D、通道
答案：C
20、以下哪一个不属于分类算法
A、XGBoost
B、Random Forest
C、SVM
D、Fp-Growth
答案：D
21、以下属于生成式模型的是：（）
A、SVM
B、随机森林
C、隐马尔可夫模型HMM
D、逻辑回归
答案：C
22、感知机描述错误的是：(___)
A、感知机根据正确的程度进行权重调整；
B、输入层接收外界输入信号传递给输出层；
C、输出层是M-P神经元；
D、感知机能容易实现逻辑与、或、非运算；
答案：A
23、一次数据清洗操作得到的仅仅是“中间数据”，而不一定是“干净数据”。因此我们需要对这些可能含有“脏数据”的“中间数据”进行再次（），进而判断是否需要再次清洗。
A、转换工作
B、审计工作
C、集成工作
D、标注工作
答案：B
24、计算numpy中元素个数的方法( )
A、np.sqrt
B、np.size
C、np.identity
D、np.sum
答案：B
25、下列关于XGboost算法描述中错误的是
A、由于其特殊原因，无法分布式化
B、xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度；
C、可以处理带有缺失值的样本
D、允许使用列抽样来减少过拟合
答案：A
26、目标检测常用性能指标的是（）
A、信噪比
B、平方误差
C、mAP
D、分辨率
答案：C
27、一组数据的最大值与最小值之差叫做()。
A、标准差
B、极差
C、方差
D、极小值
答案：B
28、特征选择是一个重要的()过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后再训练学习器。
A、数据预处理
B、数据清洗
C、数据选择
D、数据分析
答案：A
29、在Matplotlib库中，plt.savefig()将输出图形存储为文件，默认为（）格式，可以通过dpi修改输出质量。
A、PNG
B、JPEG
C、JPG
D、PS
答案：A
30、假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练
A、对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练
B、应用PCA算法降维，减少特征数量
C、根据重要性对特征进行筛选
D、以上所有
答案：D
31、根据（），目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。
A、个体学习器的数量
B、个体学习器的生成方式
C、个体学习器的的类型
D、个体学习器的的强弱
答案：B
32、人工智能的概念最早是由哪一位科学家提出来的
A、约翰·麦卡锡
B、图林
C、冯·诺依曼
D、明斯基
答案：A
33、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）可以认为在这几
种算法中是“智能程度相对比较高”的算法。
A、广度优先搜索
B、深度优先搜索
C、有界深度优先搜索
D、启发式搜索
答案：D
34、如何解释下面的执行结果? print1.2-1.0==0.2 False
A、Python的实现有错误
B、浮点数无法精确表示
C、布尔运算不能用于浮点数比较
D、Python将非0数视为False
答案：B
35、循环神经网在工业上最常用的两种实现是：
①.LSTM②.GRU③.CNN④.DNN
A、①③
B、①②
C、①③
D、①④
答案：B
36、在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个
神经的权重和偏移呢？（）
A、搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值
B、赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重
C、随机赋值，听天由命
D、以上都不正确的
答案：B
37、（）是一个主要用于绘制二维图形的Python库。用途：绘图、可视化.
A、numpy
B、pandas
C、Matplotlib
D、PIL
38、下列哪个函数不可以做非线性激活函数？（）
A、y = tanhx
B、y = sinx
C、y = maxx,0
D、y = 2x
答案：D
39、以下哪类算法是分类算法()。
A、K-Mean
B、DBSCAN
C、EM
D、C4.5
答案：D
40、AI 是（）的英文缩写。
A、AutomaticIntelligence
B、ArtificalIntelligence
C、AutomaticeInformation
D、ArtificalInformation
答案：B
41、from sklearn import linear_model reg = linear_https://www.doczj.com/doc/d019186186.html,sso，其中Lasso 是用来拟合什么样的线性模型的？
A、稀疏数据
B、稀疏系数
C、稀疏标签
答案：B
42、下列代码运行结果是？ a='a' printa >'b'or'c'
A、a
B、b
C、c
D、TRUE
答案：C
43、在自动定理证明研究方面在国际上有影响的我国知名科学家是：
A、钱学森
B、华罗庚
C、宋健
答案：D
44、以下关于Python循环结构的描述中,错误的是( )。
A、while循环使用关键字continue结束本次循环
B、while循环可以使用保留字break和continue
C、while循环也叫遍历循环,用来遍历序列中的元素,默认提取每个元素并执行一次循环体
D、while循环使用pass语句,则什么事也不做,只是空占位语句
答案：C
45、线性降维方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是（）。
A、一元
B、线性
C、多元
D、非线性
答案：B
46、在安装Linux操作系统时，必须创建的两个分区?
A、/和/boot
B、/和/swap
C、/home和/usr
D、/var和/trap
答案：B
47、用于终止某一进程执行的命令是（）
A、end
B、stop
C、kill
D、free
答案：C
48、线性判别分析设法将样例投影到(___)直线上，使得同类样例的投影点尽可能(___)。
A、一条；接近
B、两条；接近
C、一条；远离
D、两条；原理
答案：A
49、下列哪项关于模型能力的描述是正确的（指模型能近似复杂函数的能力）
A、隐层层数增加，模型能力增加
B、Dropout的比例增加，模型能力增加
C、学习率增加，模型能力增加
D、都不正确
答案：A
50、考虑值集{12243324556826}，其四分位数极差是：（）
A、31
B、24
C、55
D、$3
答案：A
51、下列哪种类型是Python的映射类型
A、str
B、list
C、tuple
D、dict
答案：D
52、下列哪项关于模型能力（model capacity）的描述是正确的？（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）
A、隐藏层层数增加，模型能力增加
B、Dropout的比例增加，模型能力增加
C、学习率增加，模型能力增加
D、都不正确
答案：A
53、列表a=[1,2,[3,4]]，以下的运算结果为True的是（）。
A、lena==3
B、lena==4
C、lengtha==3
D、lengtha==4
答案：A
54、在图灵测试中，如果有超过（）的测试者不能分清屏幕后的对话者是人还是机器，就可以说这台计算机通过了测试并具备人工智能.
A、30%
C、50%
D、60%
答案：A
55、K-Means 算法无法聚以下哪种形状的样本
A、圆形分布
B、螺旋分布
C、带状分布
D、凸多边形分布
答案：B
56、在Python中，函数（）。
A、不可以嵌套定义
B、不可以嵌套调用
C、不可以递归调用
D、以上都不对
答案：D
57、()的输入为对弈的线路或历史记录，而其输出为目标函数的一系列训练样本。
A、执行器
B、评价器
C、泛化器
D、实验生成器
答案：B
58、根据机器智能水平由低到高，正确的是（）
A、计算智能、感知智能、认知智能
B、计算智能、感应智能、认知智能
C、机器智能、感知智能、认知智能
D、机器智能、感应智能、认知智能
答案：A
59、在目标检测中，以下能产生候选框的算法是（） a) SelectiveSearch
b) ROIpooling c) Regionproposallayer
A、b、c
B、a、b
C、a
D、a、c
60、ILP系统通常采用(___)的规则生成策略
A、自底而上
B、自顶而下
C、自大而小
D、自小而大
答案：A
61、()是一种单隐层前馈神经网络，它使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，而输出层则是对隐层神经元输出的线性组合
A、SOM网络
B、RBF网络
C、ART网络
D、ELman网络
答案：B
62、数据的存储结构分为两种，它们是（）
A、线性存储和数组存储
B、顺序存储和链式存储
C、线性存储和树型存储
D、数组存储和指针存储
答案：B
63、（）的数目通常也被称作卷积核的个数
A、通道
B、输入通道
C、输入维度
D、输出通道
答案：D
64、2019年，DeepMind开发出一种（）来近似计算薛定谔方程，在精度和准确性上都满足科研标准，为深度学习在量子化学领域的发展奠定了基础，
A、深度神经网络
B、费米神经网络
C、卷积神经网络
D、循环神经网络
答案：B
65、以下关于Bagging（装袋法）的说法不正确的是
A、能提升机器学习算法的稳定性和准确性，但难以避免overfitting
B、Bagging（装袋法）是一个统计重采样的技术,它的基础是Bootstrap
C、主要通过有放回抽样）来生成多个版本的预测分类器,然后把这些分类器进行组合
D、进行重复的随机采样所获得的样本可以得到没有或者含有较少的噪声数据
答案：A
66、决策树模型刚建立时,有很多分支都是根据训练样本集合中的异常数据（由于噪声等原因）构造出来的。树枝修剪正是针对这类数据（）问题而提出来的。
A、近似
B、相同
C、不同
D、差距
答案：A
67、下列哪项不是目前深度学习的必备技术？
A、卷积可视化解释
B、反向传播算法
C、非线性激活函数
D、深度神经网络
答案：A
68、下面的问题，哪一个属于分类问题的是（）
A、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的销售额
B、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的绩效考核分数
C、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工在接下来一段时间内的工资涨幅
D、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工是否可能会在接下来的一段时间内离职
答案：D
69、以下()不属于广义上的数据可视化技术。
A、类别可视化
B、科学可视化
C、信息可视化
D、可视分析学
答案：A
70、EM算法是（）
A、有监督
B、无监督
C、半监督
D、都不是
答案：B
71、FOIL是(___)的学习算法
A、命题规则
B、剪枝优化
C、一阶规则
D、序贯覆盖
答案：C
72、()通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifiersystem)、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等
A、集成学习
B、归纳学习
C、分类学习
D、整理学习
答案：A
73、定义bash环境的用户文件是：
A、bash & .bashrc
B、bashrc & .bash_conf
C、bashrc & bash_profile
D、bashrc & .bash_profile
答案：D
74、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
答案：C
75、语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的（）
A、无悖性
B、可扩充性
C、继承性
D、完整性
答案：C
76、下列哪部分不是专家系统的组成部分（）。
A、用户
B、综合数据库
C、推理机
D、知识库
答案：A
77、哪个范数指向量中各个元素平方和的 1/2 次方
A、p范数
B、0范数
C、1范数
D、2范数
答案：D
78、函数f(x)＝x^3－3x^2－9x＋k在区间[－4,4]上的最大值为10，则其最小值为( )
A、-10
B、-71
C、-15
答案：B
79、根据机器智能水平由低到高，正确的排序是（）。
A、计算智能、感知智能、认知智能
B、感知智能、认知智能、计算智能
C、计算智能、认知智能、感知智能
D、认知智能、计算智能、感知智能
答案：A
80、Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本（）学习多个分类器并进行一些线性组合
A、权重
B、分布
C、概率
D、数量
答案：A
81、对比学习的核心训练信号是图片的“（）”。
A、可预见性
B、可移植性
C、可区分性
D、可推理性
答案：C
82、搜索可以分为盲从搜索与
A、启发式搜索
B、模糊搜索
C、精确搜索
D、关键词搜索
答案：A
83、EM算法通过迭代求L(theta)=logP(Y|theta)的（），每次迭代交替进行求期望和求极大化。
A、无偏估计
B、极大似然估计
C、区间估计
D、有偏估计
答案：B
84、对零次数据进行初步加工，不包括()
A、清洗
B、变换
C、集成
D、脱敏
答案：D
85、下列贝叶斯描述错误的是
A、贝叶斯是概率框架下实施决策的基本方法
B、贝叶斯基于概率和误判损失来选择最优的类别标记
C、贝叶斯中期望损失定义为风险
D、贝叶斯判定准则为最大化总体风险
答案：D
86、信息熵是度量样本集合(___)最常用的一种指标。
A、精确度
B、准确率
C、召回率
D、纯度
答案：D
87、岭回归和最小二乘法的算法复杂度是相同的。
A、正确
B、错误
答案：A
88、(A->B)∧A => B是
A、附加律
B、拒收律
C、假言推理
D、US
答案：C
89、下列关于回归分析中的残差表述正确的是()
A、残差的平均值总为零
B、残差的平均值总小于零
C、残差的平均值总大于零
D、残差没有此类规律
答案：A
90、概念分层图是（）图
A、无向无环
B、有向无环
C、有向有环
D、无向有环
答案：B
91、假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的，对吗？
A、对的
B、不知道
C、看情况
D、不对
答案：D
92、从加工程度看，以下()属于数据产品中的应用类产品。
A、洞见与行动
B、实施指南
C、桌面应用
D、预料库
答案：C
93、下面哪个叙述是对的？ Dropout对一个神经元随机屏蔽输入权重Dropconnect对一个神经元随机屏蔽输入和输出权重
A、1是对的，2是错的
B、都是对的
C、1是错的，2是对的
D、都是错的
答案：D
94、下列对《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中关于到2030年人工智能发展战略目标，表述错误的是（）。
A、人工智能理论、技术与应用达到世界领先水平
B、成为世界主要人工智能创新中心
C、人工智能产业成为新的重要经济增长点
D、智能经济、智能社会取得明显成效
答案：C
95、一种将信息转换成知识的分析过程叫做()。
A、描述性分析
B、诊断性分析
C、预测性分析
D、规范性分析
答案：C
96、启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法
A、最优
B、一般
C、满意
D、最坏
答案：C
97、()是SVM（支持向量机）的基本概念
A、线性分类
B、方差分析
C、分层聚类
D、关联规则
答案：A
98、模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。
A、目标值
B、结果
C、自变量
D、因变量
答案：A
99、超市收银员用扫描器直接扫描商品的条形码，商品的价格信息就会呈现出来，这主要利用了人工智能中的（）技术。
A、智能代理
B、模式识别
C、机器翻译
D、专家系统
答案：B
100、以下哪个关于监督式学习的说法是正确的?
A、决策树是一种监督式学习
B、监督式学习不可以使用交叉验证进行训练
C、监督式学习是一种基于规则的算法
D、监督式学习不需要标签就可以训练
答案：A
人工智能模拟题及答案 以下是为大家整理的人工智能模拟题及答案的相关范文，本文关键词为人工智能,模拟题,答案,综合,练习,答题,什么,智能,人工智，您可以从右上方搜索框检索更多相关文章，如果您觉得有用，请继续关注我们并推荐给您的好友，您可以在综合文库中查看更多范文。 综合练习一、简答题 1、什么是智能？什么是人工智能？ 答：1、智能：通俗地说：智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
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人工智能导论练习题库含答案 一、单选题（共80题，每题1分，共80分） 1、关于百度PaddleHub错误的说法是。 A、它涵盖了图像分类、目标检测、词法和情感分析等许多主流模型 B、它的使用要有PaddlePaddle的支持 C、它是一个预训练模型管理工具,支持一键预测 D、它有不同的版本,用户在安装时可以指定具体的版本 正确答案：B 2、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的( )的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 A、智能 B、行为 C、计算能力 D、语言 正确答案：A 3、人工智能的近期目标在于研究机器来( )。 A、模仿和执行人脑的某些智力功能 B、完全代替人类 C、制造智能机器 D、代替人脑 正确答案：A 4、下列神经网络中哪种架构有反馈连接()。 A、循环神经网络 B、都不是 C、感知机 D、卷积神经网络 正确答案：A 5、识别手写数字过程中,对图片进行灰度化处理的主要原因是。 A、尽可能保存全部图片信息 B、有利于提高分类效果 C、较少计算量,同时尽可能保存图片信息 D、方便转为文本格式 正确答案：C 6、下列关于人工智能的说法中,哪一项是错误的。
A、人工智能是一门使机器做那些人需要通过智能来做的事情的学科 B、人工智能是研究机器如何像人一样合理思考、像人一样合理行动的学科 C、人工智能是研究机器如何思维的一门学科 D、人工智能主要研究知识的表示、知识的获取和知识的运用 正确答案：C 7、池化层的作用不包括 A、降低特征图的分辨率 B、实现特征分类 C、实现不同尺度特征的提取 D、解决卷积计算量过大的问题 正确答案：B 8、在人工智能的三次浪潮中,第三次浪潮是以( )为代表。 A、AlphaGo B、专家系统 C、人工神经网络 D、聊天机器人 正确答案：A 9、现欲分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响,如果这个体重是属于实际的重量,是连续性的数据变量,这时应采用();如果将体重分类,分成高、中、低这三种体重类型作为因变量,则采用()。 A、线性回归逻辑回归 B、逻辑回归线性回归 C、线性回归线性回归 D、逻辑回归逻辑回归 正确答案：A 10、分类器测试的作用是 A、判断测试集样本标注是否合适 B、判断测试集样本选择是否合适 C、检验分类器的效果 D、获得检测目标的分类 正确答案：C 11、不属于家中的人工智能产品的有( )。 A、扫地机器人
人工智能模拟练习题与答案 1、基于（）的搜索是使用最为广泛的参数寻优方法 A、梯度 B、维度 C、纵向 D、横向 答案：A 2、“文档”是待处理的数据对象，它由一组词组成，这些词在文档中不计顺序的额，例如一篇论文、一个网页都可以看做一个文档；这样的表示方式称为(___)？ A、语句 B、词袋 C、词海 D、词塘 答案：B 3、从一个初始策略出发，不断迭代进行策略评估和改进，直到策略收敛、不再改变为止，这样的作法称为(___) A、策略迭代 B、值迭代 C、策略改进 D、最优值函数 答案：A 4、代码arr3=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）.transpose（）;print （arr3[1,1]）的输出结果是（）？ A、5 B、4 C、3 D、$2 答案：A 5、知识图谱中的实体统一主要的目的是？ A、从文本中提取实体 B、从实体间提取关系 C、不同写法的实体统一为一个实体 D、明确代词指向哪个实体 答案：C
6、人工智能的分类（） A、AGN和AGI B、ANI和ANG C、ANG和AGI D、ANI和AGI 答案：D 7、设X是随机变量，且EX=DX,则X服从（）分布 A、二项 B、泊松 C、正态 D、指数 答案：B 8、从产品形态看，以下()属于数据产品中的知识类产品。 A、规约数据 B、摘录 C、规则库 D、数据业务化 答案：C 9、数据可视化技术可以将所有数据的特性通过（）的方式展现出来 A、文字 B、图 C、表格 D、树 答案：B 10、根据numpy数组中ndim属性的含义确定程序的输出（）。array=np.array（[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]）;print （array.ndim） A、（3,4） B、2 C、（4,3） D、$4 答案：B 11、贝叶斯网结构有效地表达了属性间的条件() A、独立性 B、一致性
人工智能试题及答案 【篇一：人工智能经典试题及答案】 ass=txt>2.8 设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：s (1) 有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词d p(x)：x是人 l(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x )(p(x)→l(x, 梅花)∨l(x, 菊花)∨l(x, 梅花)∧l(x, 菊花)) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 p(x)：x是人 b(x)：x打篮球 a(y)：y是下午 将知识用谓词表示为：a (?x )(?y) (a(y)→b(x)∧p(x)) (3) 新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 nc(x)：x是新型计算机 f(x)：x速度快 b(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (nc(x)→f(x)∧b(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 s(x)：x是计算机系学生 l(x, pragramming)：x喜欢编程序 u(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ? (?x) (s(x)→l(x, pragramming)∧u(x,computer)) (5) 凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词 p(x)：x是人 l(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (p(x)∧l(x,pragramming)→l(x, computer)) 2.9 用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解：(1) 先定义描述状态的谓词 clear(x)：积木x上面是空的。 (x, y)：积木x在积木y的上面。 ontable(x)：积木x在桌子上。 holding(x)：机械手抓住x。 handempty：机械手是空的。 其中，x和y的个体域都是{a, b, c}。 问题的初始状态是： ontable(a) ontable(b) on(c, a) clear(b) clear(c) handempty 问题的目标状态是： ontable(c) on(b, c) on(a, b) clear(a) handempty (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词： pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。 putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。 stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。 upstack(x, y)：从积木x上面拣起一块积木y。
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？ 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些？ 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？ 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？ 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？ 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？ 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(∃x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(∃x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(∃x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(∀x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下： Summer(x)：x的夏天。 Dry(x)：x是干燥的。 Hot(x)：x是炎热的。 则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan)) （3）所有人都有饭吃。
人工智能基础模拟考试题含答案 一、单选题（共40题，每题1分，共40分） 1、从句子中删除“and”、“is”、“a”、“an”、“the” 这样的词的过程被称为 A、以上所有 B、去停用词 C、词干提取 D、词形还原 正确答案：B 2、以下哪个下游任务，在使用GPT时，输入只需要单独的一条文本 A、选择型阅读理解 B、相似度计算 C、文本分类 D、文本蕴含 正确答案：C 3、OpenAI提出的GPT全称是什么 A、Generative Post-Tuning B、Generative Post-Training C、Generative Pre-Training D、Generative Pre-Tuning 正确答案：C 4、以下几种优化算法中，哪一种最快（） A、梯度下降法 B、BFGS C、Adam D、牛顿法 正确答案：B 5、自然语言处理中的情感分析技术有很高的应用价值，常用于情感分析的方法有。 A、A、 B、C以上都是 B、基于深度学习的方法 C、基于情感词典的方法 D、基于机器学习的方法 正确答案：A
6、Faster RCNN中用于区分前景背景和修正proposals的组件是什么？ A、Classifier B、VGG C、RPN D、Roi Pooling 正确答案：C 7、常用的短语映射方法包括： A、语义相似度映射 B、以上都是 C、字符串相似度映射 D、本体映射 正确答案：B 8、以下哪项属于OCR技术落地难点 A、背景干扰 B、文字弯曲 C、实时处理 D、尺度过小 正确答案：C 9、出现过拟合时，模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测得很差。而应对过拟合的最优方案就是（）。 A、调节模型允许存储的信息量 B、对模型允许存储的信息加以约束 C、获取更多的训练数据 D、L2正则化 正确答案：C 10、以下哪种词向量模型是动态词向量模型 A、Word2vec B、ELMo C、GloVe D、BOW 正确答案：B 11、卷积神经网络中，在特征响应图某个区域上指定一个值来代表整个区域的操作是（） A、卷积
人工智能测试题及答案 1、循环神经网络中，假设输入是一个32*32*3的图像，3表示RGB三通道，卷积核的结构是5*5*3，共6个不同的卷积核，一个卷积核产生一个feature map，则输出的feature map 矩阵的结构是（）。 A、27*27*3 B、28*28*3 C、27*27*6 D、28*28*6 答案：D 2、数组与列表的区别在于（） A、数组元素可变，列表元素不可变 B、以上都不对 C、列表元素类型必须一致，数组可以不一致 D、数组元素类型必须一致，列表可以不一致 答案：D 3、下列语句输出正确的是 i = ['a', 'b'] l = [1, 2] print (dict([l,i])) A、{‘b’: 2, 'a': 1}& B、&{‘a’: 2, ‘b': 1}& C、&{1: 2, 'a': 'b'}& D、&{2: 1, 'b': 'a'} 答案：C 4、查看 Atlas300 (3000)加速卡驱动是否安装成功应该使用哪条命令? A、npusim info B、npu info C、atlas- Driver info D、atlas info 答案：A 5、支持向量机（SVM）中的代价参数C表示什么？（） A、交叉验证的次数 B、用到的核函数 C、在分类准确性和模型复杂度之间的权衡 D、以上都不对 答案：C 6、下列核函数特性描述错误的是
A、只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，就能称为核函数 B、核函数选择作为支持向量机的最大变数 C、核函数将影响支持向量机的性能 D、核函数是一种降维模型 答案：D 7、大数据的最显著特征是() A、数据规模大 B、数据类型多样 C、数据处理速度快 D、数据价值密度高 答案：A 8、二分搜索算法是利用（）实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 答案：A 9、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：A 10、多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择？ A、随机森林分类器 B、卷积神经网络 C、梯度爆炸 D、上述所有方法 答案：B 11、独热编码的英文是： A、onehot B、twohot C、onecold
人工智能核心算法模拟题及参考答案 1、基于神经网络的分类模型是？ A、生成模型 B、判别模型 C、两者都不属于 D、两者都属于 答案：B 2、优化器是训练神经网络的重要组成部分，使用优化器的目的不包含以下哪项： A、加快算法收敛速度 B、减少手工参数的设置难度 C、避过过拟合问题 D、避过局部极值 答案：C 3、在SCikitTearn中，DBSCAN算法对于()参数值的选择非常敏感 A、p B、eps C、njobs D、a1gorithm 答案：B 4、11和12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、11正则化可以做特征选择 B、11和12正则化均可做特征选择 C、12正则化可以做特征选择 D、11和12正则化均不可做特征选择 答案：A 5、Re1U在零点不可导，那么在反向传播中怎么处理O A、设为0 B、设为无穷大 C、不定义 D、设为任意值 答案：A 6、代码array=np.arange(10,31,5)中的5代表()?
A、元素的个数 B、步长 C、第一个元素 D、最后一个元素 答案：B 7、图像处理中无损压缩的目的是O A、滤除图像中的不相干信号 B、滤除图像中的高频信号 C、滤除图形中的低频信号 D、滤除图像中的冗余信号 答案：D 8、对于DBSCAN,参数EPS固定，当MinPtS取值较大时，会导致 A、能很好的区分各类簇 B、只有高密度的点的聚集区划为簇，其余划为噪声 C、低密度的点的聚集区划为簇，其余的划为噪声 D、无影响 答案：B 9、为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题，研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型O A、KNN B、RNN C、BNN D、VGG 答案：C 10、在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的什么参数 A、输入数据大小 B、神经元和神经元之间连接有无 C、相邻层神经元和神经元之间的连接权重 D、同一层神经元之间的连接权重 答案：C 11、1STM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种OO A、循环神经网络
1.（）是普遍推广机器学习旳第一人。（ 2.0分） A.约翰·冯·诺依曼 B.约翰·麦卡锡 C.唐纳德·赫布 D.亚瑟·塞缪尔 2.当我们需要寻求健康征询服务时，应当拨打旳热线是（）。（2.0分） A.12315 B.12301 C.12345 D.12320 3.（）由于产品全球化市场竞争加剧和信息技术革命旳推进, 围绕提高制造业水平旳新概念和新技术不停涌现, 在此背景下, 将新兴旳人工智能技术应用于制造领域使“智能制造”旳概念孕育而生, 并增进了智能制造技术和智能制造系统旳研究。（2.0分） A.20世纪70年代 B.20世纪80年代 C.20世纪90年代 D.二十一世纪初 4.我国于（）年公布了《国务院有关印发新一代人工智能发展规划旳告知》。（2.0分） A.2023 B.2023 C.2023
5.在农业领域旳（）环节，智能旳农业机器人可以运用图像识别技术获取农作物旳生长状况，判断哪些杂草需要清除，判断哪里需要浇灌、施肥、打药，并立即执行。（2.0分） A.产前 B.产中 C.产后 D.全程 6.（）是人工智能发展旳硬道理，没有它旳人工智能是没有用旳。（2.0分） A.数据 B.应用 C.逻辑 D.算法 7.新生儿旳正常脉搏为每分钟（）次。（2.0分） A.60～80 B.70～90 C.80～100 D.90～120 8.2023年8月，日本电视台报道称，东京大学医学研究所通过运用IBM旳人工智能平台Watson仅用10分钟就诊断出了资深医师难以鉴别出来旳（）。（2.0分）
B.胰腺癌 C.淋巴癌 D.白血病 9.智能制造旳本质是通过新一代信息技术和先进制造技术旳深度融合，实现跨企业价值网络旳横向集成，来贯穿企业设备层、控制层、管理层旳纵向集成，以及产品全生命周期旳端到端集成，而（）是实现全方位集成旳关键途径。（2.0分） A.原则化 B.数据化 C.流程化 D.网络化 10.目前，人工智能发展存在旳问题不包括（）。（2.0分） A.泡沫化 B.反复化 C.与应用结合不够紧密 D.缺乏热情 11.《献血法》规定，两次献血采集间隔期要不少于（）。（2.0分） A.30天 B.3个月 C.6个月 D.一年
人工智能应用技术模拟题含答案 1、HUAWEIHiAI平台中的人脸检测是属于哪个模块? A、HiAIEngine B、HiAIFramework37 C、HiAIFoundation D、HiAIService 答案：A 2、自然语言处理是 AI研究中（)的领域之一 A、研究历史最长、研究最多、要求最高 B、研究历史较短，但研究最多、要求最高 C、研究历史最长、研究最多，但要求不高 D、研究历史最短、研究较少、要求不高 答案：A 3、下列哪些属于集成学习 A、Adaboost8 B、决策树 C、随机森林 D、XGBoost 答案：D 4、计算机工作过程中，存储的指令序列指挥和控制计算机进行自动、快速信息处理，灵活、方便．易于变更，这使计算机具有 A、高速运算能力 B、极大的通用性 C、逻辑判断能力 D、自动控制能力 答案：D 5、深度学习中的“深度”是指（) A、计算机理解的深度 B、中间神经元网络的层次很多 C、计算机的求解更加精准 D、计算机对问题的处理更加灵活 答案：B 6、图像识别是以图像的主要（)为基础的。 A、元素 B、像素6
答案：C 7、如果在内存中采用链式保存线性表，则元素之间的逻辑关系通过（） A、元素在内存中的相对位置表示逻辑次序 B、保存在元素中的指针表示先后次序 C、设立单独的区域存储元素之间的逻辑次序 D、元素本身的关键字来表示逻辑次序 答案：B 8、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（） A、在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B、在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C、在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D、在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 答案：B 9、以下关于人工智能、机器学习和神经网络三者间关系的描述，哪一项是正确的？ A、人工智能是机器学习的一个分支 B、机器学习和神经网络是人工智能里面并列的两类技术 C、神经网络属于机器学习中的一种技术 D、人工智能是神经网络的一个分支4 答案：C 10、人工智能处在感知智能阶段的表现是什么? A、机器开始像人类一样能理解、思考与决策 B、机器开始像人类一样会计算，传递信息 C、机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些简单行动 答案：C 11、在数据生命周期管理实践中，（）是执行方法 A、数据存储和备份规范 B、数据管理和维护 C、数据价值发觉和利用 D、数据应用开发和管理 答案：B 12、在 TensorFlow2.0中 tf.contrib方法可以继续使用。
人工智能多选模拟练习题含参考答案 一、多选题（共100题，每题1分，共100分） 1、下面对机器学习方法叙述正确的是（）。 A、解释学习需要环境提供一组示例，而示例学习只要环境提供一个示例。 B、符号学习对模拟人类较低级的神经活动是比较有效的 C、观察与发现学习是基于归纳推理的 D、机械式学习是没有推理能力的 正确答案：CD 2、支持向量机的求解通常是借助于凸优化技术，针对线性核SVM来说，主要的求解提升效率方法为(____)。 A、坐标下降法 B、快速采样法 C、割平面法 D、随机梯度下降 正确答案：ACD 3、以下哪项关于决策树的说法是正确的 ( ) A、决策树算法对于噪声的干扰非常敏感 B、子树可能在决策树中重复多次 C、冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 D、寻找最佳决策树是NP完全问题 正确答案：BCD 4、计算智能的主要研究领域包括（）。 A、数字计算 B、进化计算 C、模糊计算 D、神经计算 正确答案：BCD 5、人工智能工程化聚焦（）全生命流程的高效耦合。 A、算法提升 B、工具体系 C、模型管理 D、开发流程 正确答案：BCD 6、word2vec包含两个经典模型，（）和（）。
A、Skip-gram B、Skip-cram C、CBOW D、BCOW 正确答案：AC 7、对于FPGA描述正确的是（） A、FPGA内部是一种与或阵列结构。 B、FPGA在断电后信息不会丢失。 C、FPGA是现场可编程门阵列的简称。 D、FPGA属于高密度可编程逻辑器件。 正确答案：CD 8、函数能处理比定义时更多的参数，他们是（）参数。 A、不可变 B、收集 C、不定长 D、可变 正确答案：BCD 9、关于python的字符串，下列说法正确的是 A、在三引号字符串中可以包含换行回车等特殊字符 B、字符串以\0标志字符串的结束 C、既可以用单引号，也可以用双引号创建字符串 D、字符应该视为长度为1的字符串 正确答案：ACD 10、下列（）是有序的。 A、集合 B、列表 C、字符串 D、元组 正确答案：BCD 11、以下哪些是常见的神经网络（）？ A、SQM网络 B、ART网络 C、RIO网络 D、RBF网络
人工智能应用模拟题与答案 一、单选题（共40题，每题1分，共40分） 1、什么是知识表示( )。 A、是数据结构设计 B、是数据格式处理 C、用易于计算机处理的方式来描述人脑的知识 D、是编程语言 正确答案：C 2、以下哪种神经网络技术可以用于语音识别的处理 A、循环神经网络 B、深层神经网络 C、卷积神经网络 D、浅层神经网络 正确答案：A 3、作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一， A、互联网 B、信息 C、数据 D、人才 正确答案：C 4、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、核函数 C、以上选项均不正确 D、硬间隔 正确答案：B 5、在人脸检测算法中，不属于该算法难点的是 A、人脸角度变化大 B、需要检测分辨率很小的人脸 C、需要检测不同性别的人脸 D、出现人脸遮挡 正确答案：C 6、基于统计的分词方法为（） A、条件随机场
B、最少切分 C、逆向最大匹配法 D、正向最大匹配法 正确答案：A 7、语音理解是指利用（ )等人工智能技术进行语句自动识别和语意理解。 A、合成和分析 B、声乐和心理 C、字典和算法 D、知识表达和组织 正确答案：D 8、高速上的ETC属于下列那种技术（）。 A、CV B、CS C、NLP D、RS 正确答案：A 9、下面哪个领域没有应用数据挖掘技术（） A、教育 B、金融 C、农业 D、以上全部应用 正确答案：D 10、我们可以利用以下哪种方法实现反向传播？ A、计算图 B、代价函数 C、链式法则 D、高阶微分 正确答案：C 11、人脸识别系统是容易受到外部攻击的，因而需要增加类似活体检测的技术，但还是不能解决 A、视频回放攻击 B、黑客网络攻击 C、照片攻击 D、照片面具攻击
人工智能多选模拟练习题与答案 一、多选题（共100题，每题1分，共100分） 1、关于归一化描述正确的是 A、归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间 B、归一化可以预防过拟合 C、归一化没有实质作用 D、归一化是一种激活函数 正确答案：AB 2、下列哪些部分是专家系统的组成部分？ A、综合数据库 B、知识库 C、用户 D、推理机 正确答案：ABD 3、关于随机森林说法正确的是（） A、与Adaboost相比，随机森林采用一个固定的概率分布来产生随机向量 B、随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差 C、随机森林的训练效率往往低于Bagging D、与Adaboost相比，随机森林鲁棒性更好 正确答案：ABD 4、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、L1 正则化 B、动量优化器 C、L2 正则化 D、Dropout 正确答案：ACD 5、以下哪些是属于人工智能研究领域（） A、语言识别 B、机器人 C、专家系统 D、图像识别 正确答案：ABCD
6、统计学习的主要特点包括（）。 A、统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络之上的 B、统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并应用模型进行预测与分析 C、统计学习的目的是对数据进行预测与分析 D、统计学习以模型为研究对象，是算法驱动的学科 正确答案：ABC 7、以下方法不需要目标向量的是（） A、监督学习 B、特征选择嵌入法 C、无监督学习 D、特征选择过滤法 正确答案：CD 8、计算机系统中运行在硬件之上的一层是操作系统 OS，它控制和管理着系统硬件，操作系统的功能主要有（）。 A、存储管理 B、文件管理 C、进程管理 D、设备管理 正确答案：ABCD 9、数据的基本属性包括 A、数值属性 B、标称属性 C、字符串属性 D、二元属性 正确答案：ABD 10、常用的数据审计方法有（）。 A、可视化审计 B、自定义审计 C、结构化审计 D、预定义审计 正确答案：ABD 11、在计算机视觉应用中，常用的图像特征有（）。 A、颜色特征
人工智能多选模拟试题含答案 一、多选题（共100题，每题1分，共100分） 1、联想存储的特点是（） A、以分布、稳健的方式存储信息 B、可在原存储中加入新的存储模式 C、可以存储许多相关(激励，响应)模式对 D、即使输入激励模式完全失真时，仍然可以产生正确的响应模式 正确答案：ABCD 2、Python序列类型包括（）。 A、元组 B、列表 C、整型 D、字符串 正确答案：ABD 3、预训练大模型的优势在于（）。 A、解决小样本学习问题 B、对终身学习的适配性更好。 C、收敛速率更快 D、调优更简单 正确答案：ABCD 4、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、卷积神经网络 B、全连接神经网络 C、循环神经网络 D、感知器 正确答案：AC 5、计算智能的主要内容包括（） A、神经计算 B、免疫计算 C、蚁群算法 D、进化计算 正确答案：ABCD 6、卷积神经网络结构中隐含层包括（）、（）和（）三种 A、池化层
B、输入层 C、全连接层 D、卷积层 正确答案：ACD 7、数据不平衡问题由于数据分布不平衡造成的，解决方法如下（） A、对大样本进行下采样 B、对小样本加噪声采样 C、进行特殊的加权 D、采用对不平衡数据集不敏感的算法 正确答案：ABCD 8、下面关于长短期记忆神经网络LSTM的描述中，正确的说法是哪些？ A、与RNN相比，LSTM中引入更多参数，所以其训练周期更久 B、LSTM中门的开关程度是由信息的权重决定的，即训练过程中记住重要信息 C、LSTM中使用Sigmoid实现门限控制，而用TanH实现数据处理 D、LSTM中通过引入输入门、遗忘门、输出门解决了RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸 正确答案：ABC 9、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 EI 智能体有? A、工业智能体 B、园区智能体 C、汽车智能体 D、交通智能体 正确答案：ABCD 10、（）是构建人工智能应用的四个核心组件，也是人工智能安全重点防护对象。 A、人工智能算法 B、机器学习框架平台 C、人工智能业务 D、人工智能训练数据 正确答案：ABCD 11、以下术语中，属于具有降维特征提取技术的是： A、KPCA
人工智能核心算法模拟练习题（附参考答案） 一、单选题（共40题，每题1分，共40分） 1、以Le-net5为例，输入图像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，则经第一次卷积操作后，输出ferturemap大小为 A、27x27 B、28x28 C、30x30 D、29x29 正确答案：B 2、多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择？ A、上述所有方法 B、随机森林分类器 C、卷积神经网络 D、梯度爆炸 正确答案：C 3、（）的数目通常也被称作卷积核的个数 A、输入维度 B、通道 C、输入通道 D、输出通道 正确答案：D 4、CNN卷积网络中，filter尺寸的选择多为（） A、整数 B、偶数 C、奇数 D、分数 正确答案：C 5、混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,准确率是（）。 A、1/4 B、1/2 C、4/7 D、2/3 正确答案：B
6、Matplotlib是一个主要用于绘制（）维图形的Python库，用途：绘图、可视化。 A、二 B、三 C、四 D、一 正确答案：A 7、对于一个图像识别问题(在一张照片里找出一只猫)，下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题？ A、循环神经网络 B、感知机 C、卷积神经网络 D、多层感知机 正确答案：C 8、以下关于熵、信息增益、基尼指数的相关描述中错误的是 A、信息增益越大，表示某个条件熵对信息熵减少程序越大，也就是说，这个属性对于信息的判断起到的作用越大 B、熵权法是一种客观赋权法，因为它仅依赖于数据本身的离散性 C、熵越大，不确定性越大，信息量也就越大 D、Gini指数越大，不纯度越小，越容易区分，越不容易分错 正确答案：D 9、下列哪种机器学习算法不需要归一化处理？（） A、Logistic Regression B、Kmeans C、Decision Tree B .SVM 正确答案：C 10、目标检测常用性能指标的是（） A、信噪比 B、平方误差 C、分辨率 D、mAP 正确答案：D 11、关于GoogLeNet描述正确的有： A、GoogLeNet使用了Inception结构，Inception结构只有V1这一个版
人工智能基础概念模拟题含答案 一、单选题（共60题，每题1分，共60分） 1、下列哪一个不是神经网络的代表（） A、递归神经网络 B、xgboost算法 C、卷积神经网络 D、残差网络 正确答案：B 2、人工智能诞生在1955年，50年代末第一款神经网络-（）将人工智能推向了第一个高潮。 A、机器人 B、费曼机 C、无人机 D、感知机 正确答案：D 3、在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为（）。 A、Bel≤Pl B、Bel＜Pl C、Bel≥Pl D、Bel＞Pl 正确答案：A 4、C5.0和QUEST决策树只能处理()目标值的问题。 A、连续型 B、随机型 C、分类型 D、离散型 正确答案：C 5、下列不属于数据预处理和特征工程的流程的是 A、数据标准化 B、数据清洗 C、数据获取 D、模型解释 正确答案：D 6、下列哪一项属于特征学习算法（）
A、k近邻算法 B、神经网络 C、随机森林 D、都不属于 正确答案：B 7、两步聚类的两个主要步骤为（）和聚类 A、分析 B、建模 C、测试 D、预聚类 正确答案：D 8、()是指将“数据”转换为“产品”的艺术。 A、数据挖掘 B、数据运用 C、数据柔性 D、数据开发 正确答案：C 9、新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以（）为核心，以数据和硬件为基础，以提升感知识别、知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力为重点 A、云平台 B、算力 C、软件 D、算法 正确答案：D 10、（）问题更接近人类高级认知智能，有很多重要的开放问题。 A、语音识别 B、计算机视觉 C、自然语言处理 D、知识图谱 正确答案：C 11、下面关于数据粒度的描述不正确的是:（） A、数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高; B、数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;
人工智能应用技术理论知识模拟习题（含参考答案） 一、单选题（共20题，每题1分，共20分） 1、在强化学习中，哪个机制的引入使得强化学习具备了在利用与探索中寻求平衡的能力 A、动态规划 B、Bellman方程 C、贪心策略 D、蒙特卡洛采样 正确答案：C 2、现代的卷积神经网络，常用的模块包括哪些 A、Sigmoid激活函数 B、多分枝结构 C、BatchNormalization D、残差连接 正确答案：C 3、下面哪个不属于数据的属性类型 A、序数 B、标称 C、区间 D、相异 正确答案：D 4、随着句子的长度越来越多，神经翻译机器将句意表征为固定维度向量的过程将愈加困难，为了解决这类问题，下面哪项是我们可以采用的？ A、使用递归单元代替循环单元 B、使用字符级别翻译(characterleveltranslation) C、使用注意力机制(attentionmechanism) D、所有选项均不对 正确答案：C 5、线性回归在 3维以上的维度中拟合面是? A、超平面 B、平面40 C、曲面 D、超曲面 正确答案：A
6、下列哪一项说明了 X，Y之间的较强关系？ A、相关系数为 0.9 B、Beta系数为 0的空假设的 p-value是 0.0001 C、Beta系数为 0的空假设的 t统计量是 30 D、都不对 正确答案：A 7、下列选项中，不是人工智能的算法中的学习方法的是？ A、重复学习 B、深度学习 C、对抗学习 D、迁移学习 正确答案：A 8、以下属于回归算法的评价指标是? A、混淆矩阵 B、准确率 C、均方误差 D、召回率 正确答案：C 9、（假设 precision=TP/(TP+FP),recall=TP/(TP+FN)。）在二分类问题中，当测试集的正例和负例数量不均衡时，以下评价方案哪个是相对不合理的（） A、F-value:2*recall*precision/(recall+precision) B、G-mean:sqrt(precision*recall) C、Accuracy:(TP+TN)/all D、AUC:曲线下面积 正确答案：C 10、以下用 C语言开发的 Python解释器是（） A、IronPython31 B、JPython C、CPython D、PyPy 正确答案：C 11、计算机的运算是计算机的主要性能指标之一，与主要性能无关的是 A、互联网的宽带
人工智能基础模拟练习题及答案 一、单选题（共40题，每题1分，共40分） 1、BERT常用的预训练任务不包括以下哪个 A、下一个句子预测 B、N-gram掩码 C、掩码语言模型 D、序列标注 正确答案：D 2、Transformer中的自注意力机制，在计算过程中涉及多个关键向量，不包括以下哪个 A、X B、Q C、V D、K 正确答案：A 3、以下哪个不是目标跟踪技术研究的主要难点？ A、背景嘈杂 B、目标被部分遮挡 C、目标尺寸太大 D、目标外观形变 正确答案：C 4、对于一个已有数据集，增加其数据的个数，使其有更多的多样性的操作是（）。 A、复制 B、批量化 C、数据增强 D、随机抽取 正确答案：C 5、（）通过残差块构建跨层的数据通道，是计算机视觉中最流行的体系架构。 A、ResNet B、DenseNet C、AlexNet D、VGG
正确答案：A 6、利用下游任务的有标注数据，对GPT模型进行精调时，通常使用模型中的哪一层来完成预测任务 A、第1层 B、中间层 C、第2层 D、最后一层 正确答案：D 7、LexiconAugmentedNER通过（）优化了LatticeLSTM A、word-loss strategy B、word-reinforcement strategy C、word-ignoring strategy D、word-weighting strategy 正确答案：D 8、以下关于端到端的问答系统说法错误的是： A、中间的过程类似于白盒操作。 B、中间的过程类似于黑盒操作。 C、可以通过基于深度学习的方法来实现。 D、无需人工编写大量模板。 正确答案：A 9、以下哪种词向量模型为静态词向量模型，且使用了全局统计信息进行模型训练 A、ONE-HOT B、Word2vec C、ELMo D、GloVe 正确答案：D 10、根据上下文判断句子中多义词的具体含义可以通过___解决 A、词义消歧（word sense disambiguation） B、浅层语义分析（shallow semantic analysis） C、模糊逻辑(fuzzy logic) D、以上所有 正确答案：A 11、以下关于词性标注的描述错误的是：
《人工智能》章节模拟答案 《人工智能》 1.1育才新工科-人工智能简介 1、【判断题】《人工智能》课程为理工类通选课,本课程给予学生的主要是思想而不是知识。 答案：√ 1.2图灵是谁？ 1、【单选题】图灵曾协助军方破解()的著名密码系统Enigma。 A、英国 B、美国 C、德国 D、日本 答案：A 2、【判断题】电影《模仿游戏》是纪念图灵诞生90周年而拍摄的电影。 答案：X 3、【判断题】图灵使用博弈论的方法破解了Enigma。 答案：√
1.3为什么图灵很灵？ 1、【单选题】1937年,图灵在发表的论文()中,首次提出图灵机的概念。 A、《左右周期性的等价》 B、《论可计算数及其在判定问题中的应用》 C、《可计算性与λ可定义性》 D、《论高斯误差函数》 答案：B 2、【单选题】1950年,图灵在他的论文()中,提出了关于机器思维的问题。 A、《论数字计算在决断难题中的应用》 B、《论可计算数及其在判定问题中的应用》 C、《可计算性与λ可定义性》 D、《计算和智能》 答案：D 3、【判断题】存在一种人类认为的可计算系统与图灵计算不等价。 答案：X 4、【判断题】图灵模拟是指模拟者与被模拟者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被模拟者随意提问。如果模拟者不能确定
出被模拟者是人还是机器,那么这台机器就通过了模拟,并被认为具有人类智能。 答案：√ 1.4为什么图灵不灵？ 1、【单选题】以下叙述不正确的是()。 A、图灵模拟混淆了智能和人类的关系 B、机器智能的机制必须与人类智能相同 C、机器智能可以完全在特定的领域中超越人类智能 D、机器智能可以有人类智能的创造力 答案：B 2、【单选题】在政府报告中,()的报告使用“机器智能”这个词汇。 A、中国 B、英国 C、德国 D、美国 答案：D 3、【多选题】机器智能可以有自己的“人格”体现主要表现在()。