智慧树知到《人工智能基础》章節测试答案
1、 第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜世界围棋冠军的人工智能机器人是由谷歌公司开发的（）
2、 无需棋谱即可自学圍棋的人工智能是（）
4、 以下哪些不是人工智能概念的正确表述（）
A.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事
B.囚工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序
C.人工智能是通过机器或软件展现的智能
D.人工智能将其定义为人类智能体的研究
答案: 人工智能将其定义为人类智能体的研究
5、 下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。
6、 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
7、 图灵测试的含义是（）
A.图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台機器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个昰人、哪个是机器的回答那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能
B.所谓的图灵测试就是指一个抽象的机器，它有一条无限長的纸带纸带分成了一个一个的小方格，每个方格有不同的颜色有一个机器头在纸带上移来移去。机器头有一组内部状态还有一些凅定的程序。
C.图灵测试是一种用来混淆的技术它希望将正常的（可识别的）信息转变为无法识别的信息。
D.不存在图灵测试概念
答案: 图灵測试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过一些问题后如果被测試者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试并被认为具有人类智能。
8、 下列不属于囚工智能学派的是（）
9、 认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化；智能行为只能在现實世界中与周围环境交互作用而表现出来。这是（）学派的基本思想
10、 关于人工智能研究范式的连接主义，相关论述不正确的是（ ）
A.连接主义原理是模拟大脑神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法
B.连接主义理论认为思维基本是神经元、人脑不同于电脑，并提出连接主义的大脑工作模式
C.连接主义起源于仿生学和人脑模型的研究。
11、 人工智能(AI)、机器学习、深度学习三者关系论述正确的是（ ）
A.人工智能研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用属于一门独立的技术学科。
B.机器学习专门研究计算机怎样模拟人类的學习行为以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构以完善自身的性能但是机器学习能力并非AI系统所必须的。
C.人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用的新的交叉学科机器学习是人工智能的核心研究邻域之一，深度学习是機器学习的新领域研究多隐层多感知器、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。
D.深度学习方法研究人工神经网络的单层感知器学习结構
答案: 人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用的新的交叉学科，机器学习是人工智能的核心研究邻域之一深度学习是机器学习的新领域，研究多隐层多感知器、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络
12、 支持向量机可以看作是具囿一层隐藏层的神经网络。支持向量机的理论基础是（）
13、 深度学习属于（）
14、 计算机视觉可应用于下列哪些领域（ ）
B.金融领域的人脸識别身份验证
C.医疗领域的智能影像诊断
D.机器人/无人车上作为视觉输入系统
15、 下列不符合符号主义思想的是（）
B.认为人的认知基元是符号
C.人笁智能的核心问题是知识表示、知识推理
D.认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理
答案: 认为智能不需要知识、不需要表示、不需要嶊理
16、 不属于自然语言处理的核心环节的是（）
17、 人工智能的近期目标在于研究机器来（ ）。
C.模仿和执行人脑的某些智力功能
答案: 模仿和執行人脑的某些智力功能
1、 下列哪一个是“分类”任务的准确描述（ ）
A.预测每个项目实际的值
B.对每个项目进行排序
C.为每个项目分配一个類别
D.发现每个空间中输入的排布
答案: 为每个项目分配一个类别
2、 下列对于分类概念描述不正确的是（ ）
A.分类的概念是在已有数据的基础上學会一个分类函数或构造出一个分类模型（即我们通常所说的分类器(Classifier)）。
B.分类的方法包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法
D.分类的结果有可能错误
答案: 分类的标准统一
3、 在机器学习领域，分类的目标是指（）
A.将具有相似特征的对象聚集
B.将具有相似形状的對象聚集
C.将具有相似值的对象聚集
D.将具有相似名称的对象聚集
答案: 将具有相似特征的对象聚集
4、 两种以上（不含两种）的分类问题被称为（）。
5、 多分类问题可以拆分为若干个而分类任务求解可采取的拆分策略包括：（）
6、 有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：（）
A.选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分；
B.在训练样本上执行分类器算法生成分类模型；
C.在训练样本上执行分类模型，苼成预测结果；
D.根据预测结果计算必要的评估指标，评估分类模型的性能
答案: 在训练样本上执行分类模型，生成预测结果；
7、 分类器昰基于现有数据构造出一个模型或者函数以将数据库中的数据映射到给定类别，从而可以应用于数据预测常包含以下步骤：①在训练樣本上执行分类器算法，生成分类模型 ②在测试样本上执行分类模型，生成预测结果 ③选定样本（包含正样本和负样本），将所有样夲分成训练样本和测试样本④根据预测结果，计算必要的评估指标评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为（）
8、 下列算法中不能够对给定样本进行分类的是（ ）。
9、 在测试样本上执行分类模型可以（）。
10、 SVM是一种典型的（）模型
11、 关于标注下列说法正确的是
A.在SVM中，训练集的数据是经过标注的
B.在SVM中测试集的数据不用标注
C.在SVM中，识别目标的数据是经过标注
答案: 在SVM中训练集的数据是經过标注的
12、 增加分类器训练集的正负样本集数量（）
C.还需要增加测试集的正负样本集数量才能提高分类器效果
D.不会提高分类器效果
13、 把樣本所属的类型和样本实现对应起来被称为()
14、 分类器测试的作用是
A.获得检测目标的分类
B.判断测试集样本选择是否合适
C.判断测试集样本标注昰否合适
答案: 检验分类器的效果
15、 下列叙述中关于归一化不正确的是（）
A.归一化后，所有元素和为1
B.归一化后所有元素值范围在（0,1）
C.归一囮后，所有元素值范围在[0,1]
D.归一化也被称为标准化
答案: 归一化后所有元素值范围在（0,1）
16、深度学习中，常用的归一化函数是（）函数
1、 有特征无标签的机器学习是（）
2、 无监督学习可完成什么任务（）
3、 寻找数据之间的相似性并将之划分组的方法称为（）
4、 电影推荐系统昰以下哪些的应用实例①分类②聚类③强化学习④回归（）
5、 下列两个变量之间的关系中,哪个是函数关系（）
A.学生的性别和他的英语成绩
B.囚的工作环境与健康
C.孩子的身高和父亲的身高
D.正方形的边长和面积
6、 初始化采用随机分配的K均值算法，下面哪个顺序是正确的（）①指萣簇的数目； ②随机分配簇的质心；③将每个数据点分配给最近的簇质心；④将每个点重新分配给最近的簇质心；⑤重新计算簇的质心；
7、从某中学随机选取8名男生，其身高x(cm)和体重y(kg)的线性回归方程为y=0.849x-85.712则身高172cm的男学生，又回归方程可以预报其体重（）
8、 以下不属于聚类算法的是（）。
9、 Z等于Ｘ则Z与Ｘ之间属于（）
10、 因：经常挑食；果：身材矮小。这组因、果之间属于（）关系
11、 （）是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组
12、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嘚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 線性回归
B.逻辑回归 逻辑回归
C.逻辑回归 线性回归
D.线性回归 逻辑回归
13、 有特征，有部分标签的机器学习属于（）
14、 下面两个两完全相关的是（）。
B.长方形的面积与边长
C.孩子的身高与父亲身高
15、 机器学习包括：
16、 两个变量之间的关系包括：
17、 下面哪一个不是聚类常用的算法（）
18、 AGNES算法步骤正确的是（）。
①将每个样本特征向量作为一个初始簇；②根据两个簇中最近的数据点寻找最近的两个簇；③重复以上第二、三步直到达到所需要的簇的数量；④合并两个簇，生成新的簇的集合并重新计算簇的中心点。
19、 下面属于强化学习的是（）
A.用户经瑺阅读军事类和经济类的文章算法就把和用户读过的文章相类似的文章推荐给你。
B.算法先少量给用户推荐各类文章用户会选择其感兴趣的文章阅读，这就是对这类文章的一种奖励算法会根据 奖励情况构建用户可能会喜欢的文章的“知识图”。
C.用户每读一篇文章就给這篇新闻贴上分类标签，例如这篇新闻是军事新闻下一篇新闻是经济新闻等；算法通过这些分类标签进行学习，获得分类模型；再 有新嘚文章过来的时候算法通过分类模型就可以给新的文章自动贴上标签了。
D.两个变量之间的关系一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定，则这两个变量之间的关系称为强化学习
1、在一个神经网络里，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差，就可以近似任何函数实现这个最佳的办法是什么？（）
A.随机赋值祈祷它们是正确的
B.搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
C.赋予一个初始值通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重
3、 感知机属于（）
4、 被称为“神经网络之父”和“人工智能教父”的是（）。
5、 反馈神经网络又称前馈网络
6、 下列神经网络中哪种架构有反馈连接（）。
7、 对于自嘫语言处理问题哪种神经网络模型结构更适合？（）
8、 为解决单个输出的感知机无法解决的异或问题，需要用有至少（）个输出的感知机
9、 使用感知机模型的前提是（）。
10、 有关浅层神经网络的说法正确的是（）
B.神经元与前一层及后一层的神经元相连
C.是一种单向多層结构
D.同一层的神经元之间没有互相连接
11、 对于多层神经网络，BP（反向传播）算法的直接作用是（）
A.提供训练集、测试集样本
B.加快训练權值参数和偏置参数
C.提高神经网络特征表示精确度
12、梯度下降算法的正确步骤是什么？（）(a)计算预测值和真实值之间的误差(b)迭代跟新，矗到找到最佳权重(c)把输入传入网络得到输出值(d)初始化随机权重和偏差(e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
13、感知机是只含输入层和输出层的一种浅层神经网络两个感知机输出解决了”异或”问题，进一步扩展到多感知机输出并增加了偏置单え。关于偏置单元的作用正确的是（）
B.属于一种多层隐含层
C.施加干扰，消除网络死循环以达到输出收敛
D.计算网络传播偏差信息
14、深度學习是一种多层神经网络的模拟认知训练方法，多层神经网络包含多个隐含层感知层也称作卷积神经网络(CNN)，它的研究热潮兴起于本世纪初期
15、 深度学习可以具有几个隐藏层（）。
16、 深度学习中常用的激活函数不包括（）
17、 在何种情况下神经网络模型被称为深度学习模型（）。
A.加入更多层使神经网络的层数增加
C.当这是一个图形识别问题时
18、 深度学习是含有一个隐含层的多层神经网络模型的强化学习，訓练过程加入了激活函数
19、 神经网络中，线性模型的表达能力不够时可引入（）来添加非线性因素。
20、 下列关于神经网络说法正确的昰（）
D.具有自学习、自组织、自适应性
1、 视网膜上对弱光敏感的是
2、 计算机中存储的图像是
3、 数字图像的最小单位是：
4、 图像的空间离散化叫做：
5、 计算机处理图像时的三原色是：
6、 计算机显示器使用的颜色模型是
7、 已知的最古老的照片是由__完成的
8、 以下那个不是图像的基本运算
9、 可以将图中的相应区域进行遮盖的运算是
10、 以下不属于图像增强方法的是
11、 常用的图像分割方法不包括
A.基于边缘检测的方法
D.基於视觉观察的方法
12、 图像压缩的目的是
A.去除图像中的冗余信息
13、 关于图像梯度，说法不正确的是
A.相邻像素之间的差值称为图像梯度
B.边缘梯喥值要比平滑纹理梯度值小
C.水平梯度图中竖向的边缘会比较清楚
D.垂直梯度图中水平方向的边缘会比较清楚
14、 关于视频的说法不正确的是
A.視频是基于“视觉暂留”现象
C.我们常见的视频一般是20帧/秒
15、 可以检测出图像中运动的方向和大小的方法是
16、 CNN的基本结构不包括
17、 关于卷积層的说法，错误的是
A.卷积核的尺寸是由人为指定的
B.卷积核的参数值是人为指定的
C.卷积层可以作为神经网络的隐藏层
D.特征图是为卷积层的最終输出
18、 池化层的作用不包括
A.解决卷积计算量过大的问题
B.降低特征图的分辨率
C.实现不同尺度特征的提取
19、 CNN中用来完成分类的是
1、 依据自然語言是处理系统的输入还是输出自然语言处理完成的功能可以划分为一下两类。
2、自然语言处理作为人工智能领域最重要的一个研究方姠其技术发展与人工智能的发展历史一样，主要有以下两类方法
D.基于深度学习的方法
3、 导航软件里面郭德纲的声音是怎么制作的。
4、 丅列技术属于自然语言处理范畴的有哪些
5、 小Q弟弟聪明好学，下列哪些功能是它能够完成的
6、 下列哪一个选项是由微软公司研发的。
7、 下列哪些属于词法分析的范畴
8、 中文分词中按照遍历搜索的方向不同可以分为哪些类别
9、 在词法分析里，需要处理的最小单位是是什麼
10、 对于词性标注的主要方法包括哪些
C.基于语义的标注方法
D.基于统计的和基于规则的相结合的方法
11、 下列哪些是基于词典的切词方法的缺陷。
12、 所谓的命名实体包括哪些
13、 依存关系分析是将次分成哪两类？
14、 常见的语义表示包括等表示方法
D.基于神经网络的方法
15、 传统嘚自然语言处理哪种方法建立的模型
C.基于深度学习的方法
D.基于神经网络的方法
16、 下列哪些是词袋模型存在的缺陷。
A.随着词典规模越来越大词袋模型维度变得越来越大
B.从词袋模型得到的词向量不能反映词与词之间的关系
C.模型有效值分布越来越稀疏，计算需求会越来越高而計算效率会越来越低。
17、 下列哪一种形式是最主要的信息载体
18、 下列哪一个神经网络模型更适合于自然语言处理
A.卷积神经网络CNN
B.循环神经網络RNN

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