2025年人工智能訓(xùn)練師(三級)職業(yè)技能鑒定理論考試題庫(含答案)一、單選題B、早停法D、增加模型復(fù)雜度E、使用更大的數(shù)據(jù)集B、標(biāo)準(zhǔn)化A、角色扮演法B、案例分析法C、工作輪換法B、設(shè)計(jì)界面UI8.職業(yè)守則是指從事某種職業(yè)的人們在職業(yè)活動中應(yīng)該遵循的行為規(guī)范的總A、道德準(zhǔn)則D、個人習(xí)慣E、文化傳統(tǒng)10.在實(shí)時系統(tǒng)中，除了評估模型的預(yù)測準(zhǔn)確性之外，()指標(biāo)對于確保系統(tǒng)D、推理時間D、數(shù)據(jù)B、增加人工標(biāo)注人員的數(shù)量C、引入主動學(xué)習(xí)的方法優(yōu)化標(biāo)注過程B、降低存儲成本C、解決數(shù)據(jù)傾斜問題A、提供訓(xùn)練損失和驗(yàn)證損失的實(shí)時圖表C、自動調(diào)整模型參數(shù)以優(yōu)化性能D、允許用戶遠(yuǎn)程訪問和操作訓(xùn)練環(huán)境A、優(yōu)先選擇最流行的技術(shù)框架B、確保數(shù)據(jù)采集的全面性和實(shí)時性D、追求最復(fù)雜的算法以獲得最佳性能A、僅對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行部分加密B、隨意限制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限A、流程圖軟件C、電子表格軟件A、提高圖像質(zhì)量D、提取有用的圖像信息E、降低計(jì)算復(fù)雜度A、提交專利申請B、專利局審查D、貝葉斯優(yōu)化A、聲音D、動畫效果B、評估算法的性能D、檢測算法的漏洞和缺陷E、驗(yàn)證算法的可用性32.在優(yōu)化AI模型的響應(yīng)時間時，()方法可以直接減少模型推理時間。A、增加模型的深度和寬度B、使用更復(fù)雜的激活函數(shù)C、在模型中添加更多的正則化項(xiàng)B、員工訪談記錄C、客戶反饋信息D、市場調(diào)查報(bào)告D、早停法35.在算法訓(xùn)練過程中，選擇合適的模型對于提高模型性能至關(guān)重要。()步驟不37.在設(shè)計(jì)人機(jī)交互界面時，()是非常重要的，因?yàn)樗梢詭椭脩艨焖倮斫馊绾问褂卯a(chǎn)品。42.為了保護(hù)用戶隱私，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)相關(guān)流程中應(yīng)該采用()技術(shù)來對數(shù)據(jù)進(jìn)B、折線圖C、餅圖B、制作低保真原型C、將數(shù)據(jù)以圖表等形式展示出來A、提高計(jì)算機(jī)的性能C、實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間的信息交換D、實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間的自然交流E、實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間的無縫連接A、使用刪除法B、使用均值填充缺失值D、使用眾數(shù)填充缺失值B、勤勉C、誠信B、內(nèi)存D、民主B、季節(jié)分解C、自相關(guān)函數(shù)A、獎勵60.在確定數(shù)據(jù)收集方法時，應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)的類型和來源，()方法適用于收集結(jié)B、訪談C、觀察法B、魚骨圖D、甘特圖A、自動化B、手動C、性能B、訪談A、制作用戶旅程地圖C、設(shè)計(jì)界面UI70.自然語言處理中的()任務(wù)通常涉及對文本進(jìn)行分析，以確定其是積極的、消A、命名實(shí)體識別D、句法分析B、高質(zhì)量代碼C、靈活性和可擴(kuò)展性D、降低維護(hù)成本D、數(shù)據(jù)拆解能夠減少運(yùn)行時間和計(jì)算量B、隨意修改數(shù)據(jù)標(biāo)簽D、刪除所有不一致的數(shù)據(jù)C、非法人組織E、基于連接的分片A、數(shù)據(jù)的持久化存儲能力B、支持窗口操作C、異步數(shù)據(jù)處理能力D、容錯恢復(fù)機(jī)制E、數(shù)據(jù)處理的確定性B、制作低保真原型C、設(shè)計(jì)界面UI87.在設(shè)計(jì)AI助手的交互界面時，促進(jìn)用戶與AI進(jìn)行有效溝通的關(guān)鍵因素是()A、使用復(fù)雜的圖形界面確保信息的豐富性A、將小工具拖放到不適當(dāng)?shù)奈恢肂、修改小工具的設(shè)置D、更新小工具E、不更新小工具的軟件版本B、實(shí)施嚴(yán)格的data訪問控制B、創(chuàng)造性A、輸出語句C、單元測試D、調(diào)試器A、響應(yīng)時間B、用戶滿意度C、輸入設(shè)備的價格B、等價類劃分C、因果圖法D、錯誤推測法B、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫A、模型訓(xùn)練E、性能測試B、易于擴(kuò)展B、包裝法A、設(shè)計(jì)界面UIB、制作用戶旅程地圖A、易用性B、高效性D、多樣性C、個性化推薦D、數(shù)據(jù)挖掘A、算法設(shè)計(jì)B、數(shù)據(jù)標(biāo)注119.在設(shè)計(jì)多模態(tài)交互系統(tǒng)時，需要考慮用戶的上下文環(huán)境的原因是()。C、鼠標(biāo)點(diǎn)擊工作表目錄D、將用戶反饋?zhàn)鳛樗惴ㄓ?xùn)練的主要數(shù)據(jù)來源A、創(chuàng)建B、收集C、K.means方法C、使用更復(fù)雜的算法來處理用戶輸入D、限制助手的功能范圍以簡化使用126.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的核心思想是()。A、通過反向傳播算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)C、使用注意力機(jī)制捕捉長距離依賴關(guān)系D、數(shù)據(jù)庫查詢B、模型訓(xùn)練A、模型的性能C、模型的實(shí)時性D、模型的可用性D、數(shù)據(jù)分析A、頻繁修改測試代碼C、在測試之前編寫詳細(xì)的測試計(jì)劃A、收集資料B、設(shè)計(jì)課程大綱C、制作課件139.在Sketch的插件生態(tài)系統(tǒng)中，()插件可以幫助設(shè)計(jì)師快速創(chuàng)建和管理調(diào)色A、業(yè)務(wù)策略制定A、計(jì)算機(jī)程序B、降低B、需要保持元素之間相對位置的頁面C、需要適應(yīng)不同屏幕尺寸的頁面D、需要展示大量圖片的頁面C、鄰居節(jié)點(diǎn)B、評估市場營銷策略B、在規(guī)定的學(xué)術(shù)會議或者技術(shù)會議上首次發(fā)表C、在中國政府主辦或者承認(rèn)的國際展覽會上首次A、使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文本分類B、對文本進(jìn)行情感分析D、使用TA、等價類劃分法C、因果圖法生的情況是()。A、配對t檢驗(yàn)D、相關(guān)系數(shù)A、減少正則化項(xiàng)的權(quán)重B、優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)D、采用隨機(jī)梯度下降A(chǔ)、自由選擇工作時間D、無限制的加班權(quán)利A、僅使用一層隱藏層B、增加模型的復(fù)雜度C、應(yīng)用早停技術(shù)D、減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)量C、貝葉斯優(yōu)化A、彈性伸縮C、高可用性176.云服務(wù)集成中的API集成通常采用()方式。177.當(dāng)需要對圖像中的多個對象進(jìn)行精確邊界框繪制時，通常會使用的標(biāo)注工具是()。A、多邊形標(biāo)注工具B、點(diǎn)云標(biāo)注工具C、目標(biāo)檢測標(biāo)注工具D、關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注工具答案：A178.從道德和社會責(zé)任角度考慮，人工智能訓(xùn)練師在處理用戶數(shù)據(jù)時，應(yīng)確保數(shù)據(jù)的()。A、準(zhǔn)確性B、完整性C、可追溯性D、安全性181.PowerBI支持()操作系統(tǒng)。182.在數(shù)據(jù)處理過程中，()最適合用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布式處理。C、樸素貝葉斯A、設(shè)計(jì)界面UID、制作低保真原型A、子任務(wù)B、總?cè)蝿?wù)C、數(shù)據(jù)在刪除后可以被恢復(fù)D、數(shù)據(jù)在創(chuàng)建時可以自動記錄時間戳E、數(shù)據(jù)在訪問時可以進(jìn)行身份驗(yàn)證A、勞動合同期限C、社會保險和福利待遇A、減少模型的復(fù)雜度D、降低數(shù)據(jù)存儲需求A、信息增益C、相關(guān)系數(shù)A、對每個數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣C、對每個決策樹進(jìn)行隨機(jī)抽樣D、對每個類別進(jìn)行隨機(jī)抽樣C、避免對目標(biāo)網(wǎng)站造成過度負(fù)擔(dān)D、保證數(shù)據(jù)的匿名性和隱私保護(hù)F、S.txt文件規(guī)定的抓取規(guī)則196.在Word中進(jìn)行圖文混排時，可以提高文檔的視覺效果和專業(yè)程度的方法有A、使用"樣式"功能批量修改文字格式D、導(dǎo)入外部樣式庫進(jìn)行快速設(shè)置E、使用"布局"或"排列"功能合理放置圖片和文本C、產(chǎn)品質(zhì)量A、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性C、數(shù)據(jù)的時效性B、不得進(jìn)行非法網(wǎng)絡(luò)活動C、無需獲得相關(guān)資質(zhì)即可提供接入服務(wù)A、減少數(shù)據(jù)存儲空間C、改善模型收斂性D、增加特征之間的可比性E、降低模型預(yù)測精度B、縮放C、大量圖片A、準(zhǔn)確率AccuracyC、召回率RecallA、自然語言處理C、圖像識別D、語音識別B、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性C、數(shù)據(jù)的時效性D、自動執(zhí)行一系列預(yù)定義的操作.B、增加判別器的復(fù)雜度C、使用更小的學(xué)習(xí)率D、使用更大的學(xué)習(xí)率E、增加訓(xùn)練輪次C、模擬登錄D、驗(yàn)證碼識別219.用戶需求分析的目的是()。E、優(yōu)化產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)A、數(shù)據(jù)分類議。A、需求分析E、流程優(yōu)化A、提供豐富的用戶圖形界面D、用人單位免除自己的法定責(zé)任、排除勞動者權(quán)利的B、數(shù)據(jù)的可用性C、模型的預(yù)測能力E、模型的訓(xùn)練時間A、詞法分析B、句法分析D、情感分析D、搜索結(jié)果排序與展示A、數(shù)據(jù)的多樣性B、數(shù)據(jù)的時效性D、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性E、數(shù)據(jù)的標(biāo)注質(zhì)量A、樹立正確的義利觀C、正確處理個人利益和集體利益的關(guān)系D、增強(qiáng)社會責(zé)任感E、以我為主A、反饋的及時性B、反饋的準(zhǔn)確性C、反饋的主觀性D、反饋的針對性E、反饋的激勵性7.在智能訓(xùn)練中，特征提取的主要方法包括()。A、主成分分析B、線性判別分析C、梯度提升樹D、貝葉斯分類器E、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.()正確描述了人工智能訓(xùn)練師在調(diào)試與問題定位中使用的方法與技巧。A、人工智能訓(xùn)練師通常使用逐層檢查的方法來識別深度學(xué)習(xí)模型中的性能瓶頸.B、為了定位問題，人工智能訓(xùn)練師不會修改輸入數(shù)據(jù)，以避免數(shù)據(jù)污染導(dǎo)致的誤C、人工智能訓(xùn)練師會運(yùn)用可視化工具來理解模型內(nèi)部狀態(tài)和中間層的輸出.D、在定位模型性能問題時，人工智能訓(xùn)練師可能會對數(shù)據(jù)集進(jìn)行重新采樣，以便更好地評估模型的泛化能力.E、人工智能訓(xùn)練師往往忽略模型的過擬合問題，因?yàn)檫@只是表明模型已經(jīng)很好地學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù).A、定期評估流程性能E、專注于單個流程的優(yōu)化A、使用搜索引擎查找相關(guān)數(shù)據(jù)A、團(tuán)結(jié)協(xié)作B、顧全大局C、相互學(xué)習(xí)E、個人利益優(yōu)先A、操作系統(tǒng)補(bǔ)丁C、第三方應(yīng)用程序D、安全補(bǔ)丁E、語言包A、最大最小歸一化C、指數(shù)歸一化D、眾數(shù)歸一化B、保持公正客觀D、勇于創(chuàng)新E、個人利益優(yōu)先16.在界面設(shè)計(jì)中，為了提高信息的可讀性和易理解性，通常會采用A、對比布局B、對齊布局C、重復(fù)布局D、親密性布局D、數(shù)據(jù)集必須包含足夠的異常值A(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗B、異常值檢測C、趨勢分析D、周期性分析E、預(yù)測未來趨勢19.在數(shù)據(jù)采集和處理流程中，常見的錯誤包括()。A、數(shù)據(jù)格式不一致B、數(shù)據(jù)缺失C、數(shù)據(jù)處理速度慢D、數(shù)據(jù)存儲不安全E、數(shù)據(jù)分析不準(zhǔn)確20.()正確描述了人工智能訓(xùn)練師和算法魯棒性測試的關(guān)系。A、人工智能訓(xùn)練師負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)施算法的訓(xùn)練計(jì)劃，確保模型能夠達(dá)到預(yù)定的性能標(biāo)準(zhǔn).B、算法魯棒性測試旨在評估模型對異常輸入或故意攻擊的抵抗力.C、人工智能訓(xùn)練師通常不參與模型的魯棒性測試，這通常是質(zhì)量保證團(tuán)隊(duì)的職D、算法魯棒性測試包括對模型進(jìn)行壓力測試，以觀察其在極端數(shù)據(jù)情況下的行A、目標(biāo)受眾的特點(diǎn)B、數(shù)據(jù)的可用性和質(zhì)量C、數(shù)據(jù)收集的成本和時間D、數(shù)據(jù)分析的方法和技術(shù)22.數(shù)據(jù)拆解對模型性能的影響可能是()。A、提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性B、降低模型的過擬合風(fēng)險C、加速模型的訓(xùn)練過程E、減少模型調(diào)參的工作量D、提高職業(yè)技能A、定期進(jìn)行版本迭代B、優(yōu)先解決緊急問題E、持續(xù)監(jiān)控市場動態(tài)B、標(biāo)注指南的制定C、標(biāo)注人員的培訓(xùn)與管理D、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制E、數(shù)據(jù)的存儲與維護(hù)A、引入部分A、報(bào)表生成工具B、數(shù)據(jù)挖掘工具C、可視化工具D、統(tǒng)計(jì)分析工具A、圖像識別B、自動翻譯C、智能推薦E、自動駕駛B、設(shè)計(jì)原則D、評估方法A、承擔(dān)責(zé)任D、履行責(zé)任B、界面設(shè)計(jì)D、技術(shù)支持E、數(shù)據(jù)分析A、統(tǒng)計(jì)分析E、聚類A、人工智能訓(xùn)練師負(fù)責(zé)收集和分析用戶的反饋信息，以優(yōu)化AI系統(tǒng)的性能.B、人工智能訓(xùn)練師不參與用戶反饋的收集工作，這一任務(wù)通常由客戶服務(wù)團(tuán)隊(duì)完成.C、人工智能訓(xùn)練師利用用戶反饋調(diào)整算法參數(shù)，以提高系統(tǒng)的用戶滿意度.D、人工智能訓(xùn)練師只關(guān)注技術(shù)層面的反饋，如系統(tǒng)錯誤或性能問題，而忽略用戶的主觀感受.E、人工智能訓(xùn)練師需要將用戶反饋轉(zhuǎn)化為具體的訓(xùn)練目標(biāo)和策略，確保模型持續(xù)改進(jìn).34.在人工智能領(lǐng)域，成為一名合格的人工智能訓(xùn)練師需要具備()能力或知識。A、理解并掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本原理B、能夠設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程策略C、精通至少一種編程語言，如Python,并能使用相關(guān)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練D、了解人工智能倫理、隱私保護(hù)和相關(guān)法律法規(guī)E、擁有優(yōu)秀的溝通技巧，能夠清晰地向非技術(shù)人員解釋復(fù)雜概念35.自動化標(biāo)注的優(yōu)勢包括()。A、提高標(biāo)注效率B、降低人力成本C、減少標(biāo)注誤差D、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量E、增加標(biāo)注速度B、確保模型輸出的準(zhǔn)確性和可靠性D、不斷提升自身專業(yè)技能A、使用Python中的PIL庫可以讀取和保存圖像文件C、使用C++中的OpenCV庫可以讀取和保存圖像文件D、使用Java中的Bufferedlmage類可以讀取和保存圖像文件A、過度追求模型的準(zhǔn)確率E、不尊重和保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全D、根據(jù)用戶反饋調(diào)整產(chǎn)品設(shè)計(jì)B、保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性C、保證數(shù)據(jù)的時效性D、保證數(shù)據(jù)的完整性E、保證數(shù)據(jù)的安全性A、成本降低E、創(chuàng)新能力增強(qiáng)A、描述性分析B、隨機(jī)性分析C、規(guī)范性分析D、因果性分析E、探索性分析43.人工智能訓(xùn)練師在使用性能監(jiān)控工具時可以關(guān)注()。A、監(jiān)控模型訓(xùn)練過程中的資源使用情況B、分析模型訓(xùn)練過程中的性能指標(biāo)C、實(shí)時調(diào)整模型參數(shù)以優(yōu)化訓(xùn)練效果D、監(jiān)控并預(yù)測硬件故障，確保訓(xùn)練環(huán)境的穩(wěn)定性E、評估不同算法在同一數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)44.屬于侵犯著作權(quán)人權(quán)利的情形是()。A、未經(jīng)允許，將他人作品改編成電影B、未經(jīng)許可，在公共場合演唱他人的歌曲C、未經(jīng)許可，將他人的軟件進(jìn)行商業(yè)性使用D、未經(jīng)許可，在社交媒體上分享他人的攝影作品E、未經(jīng)許可，將他人的文章進(jìn)行翻譯并發(fā)布45.在選擇數(shù)據(jù)處理框架時，需要考慮()因素。A、性能需求B、數(shù)據(jù)量大小D、框架的社區(qū)支持A、語音識別準(zhǔn)確性C、語音合成自然度D、用戶界面設(shè)計(jì)A、技術(shù)可行性E、法律可行性A、識別異常值E、低分辨率模擬50.云平臺使用的優(yōu)勢包括()。B、降低運(yùn)維成本C、實(shí)現(xiàn)彈性伸縮B、職業(yè)守則強(qiáng)調(diào)從業(yè)者在工作中的專業(yè)態(tài)度和責(zé)任心A、以客戶為中心B、以流程為導(dǎo)向C、以結(jié)果為導(dǎo)向E、以成本為導(dǎo)向A、提高數(shù)據(jù)收集的效率B、確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性E、限制了數(shù)據(jù)來源的多樣性B、任務(wù)分解圖D、風(fēng)險評估報(bào)告A、批處理平臺D、內(nèi)存計(jì)算平臺E、實(shí)時處理平臺B、指標(biāo)拆解D、隨機(jī)拆解A、模塊化設(shè)計(jì)原則C、安全性原則E、封閉性原則C、可視化類型和定制選項(xiàng)B、訪問收藏夾中的網(wǎng)頁鏈接C、通過瀏覽器的歷史記錄找到之前訪問過的網(wǎng)頁D、使用瀏覽器的地址欄直接輸入網(wǎng)址A、問題定義B、數(shù)據(jù)收集D、模型訓(xùn)練與評估B、培訓(xùn)和技能提升C、工作職責(zé)的具體描述D、合同期限和終止條件E、競業(yè)禁止和保密協(xié)議B、平等自愿原則C、協(xié)商一致原則D、遵守法律法規(guī)原則E、雙方公證原則A、明確性C、可重復(fù)性E、無限性A、增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力D、增加網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量E、拉格朗日乘數(shù)法B、白盒測試C、灰盒測試E、藍(lán)盒測試C、通過插值填補(bǔ)異常值D、使用異常值進(jìn)行模型訓(xùn)練A、響應(yīng)時間B、準(zhǔn)確性D、易用性A、手動B、均方根誤差D、提供個性化體驗(yàn)A、流程設(shè)計(jì)E、流程優(yōu)化E、標(biāo)注成本因返工而增加74.故障恢復(fù)的策略性設(shè)計(jì)需要考慮()方面。A、備份策略B、恢復(fù)策略C、容災(zāi)策略D、監(jiān)控策略E、優(yōu)化策略75.()正確反映了“人工智能訓(xùn)練師”和“算法驗(yàn)證技術(shù)”的概念及其作用。A、人工智能訓(xùn)練師負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練流程.B、算法驗(yàn)證技術(shù)主要關(guān)注于確保機(jī)器學(xué)習(xí)模型在現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用中的穩(wěn)定性和可靠性.C、人工智能訓(xùn)練師通常需要掌握編程、數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析等多方面的技能.D、算法驗(yàn)證技術(shù)不涉及對模型的測試，只關(guān)注算法的理論研究.E、人工智能訓(xùn)練師的工作僅限于數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，不包括模型的選擇和調(diào)76.()情況可能導(dǎo)致勞動合同被認(rèn)定為無效。A、用人單位與勞動者未在一個月內(nèi)訂立書面勞動合同B、勞動合同中約定的勞動報(bào)酬低于當(dāng)?shù)刈畹凸べY標(biāo)準(zhǔn)C、勞動合同中約定的試用期為兩個月D、勞動合同中約定了違反法律、行政法規(guī)的條款E、用人單位未按照合同約定支付勞動報(bào)酬A、主成分分析B、線性判別分析D、聚類分析B、功能流程圖繪制C、條件邏輯模擬D、數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)內(nèi)容展示C、準(zhǔn)確性D、可追溯性80.在Sketch的插件生態(tài)系統(tǒng)中，()插件可以幫助設(shè)E、3D渲染引擎81.在文本數(shù)據(jù)預(yù)處理中，常見的步驟包括()。A、分詞B、去除停用詞A、創(chuàng)建個性化樣式模板B、使用"樣式"功能批量修改文字格式D、利用"格式刷"復(fù)制并應(yīng)用格式E、導(dǎo)入外部樣式庫進(jìn)行快速設(shè)置A、確保標(biāo)注準(zhǔn)確性和一致性A、針對性原則C、系統(tǒng)性原則E、主觀性原則C、混合推薦A、簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)E、增加數(shù)據(jù)的復(fù)雜性C、讀寫分離D、備份E、主從切換A、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)C、豐富的數(shù)據(jù)處理函數(shù)E、實(shí)時數(shù)據(jù)處理B、實(shí)用性C、創(chuàng)造性D、可復(fù)制性E、道德合規(guī)性A、數(shù)據(jù)錄入C、數(shù)據(jù)排序D、數(shù)據(jù)去重B、有目的性D、靈活性E、數(shù)據(jù)驗(yàn)證94.屬于Python爬蟲庫的是()。A、制定明確、具體的職業(yè)守則B、建立有效的監(jiān)督和激勵機(jī)制C、提供必要的培訓(xùn)和資源支持D、定期評估職業(yè)守則的執(zhí)行情況并進(jìn)行改進(jìn)E、不透明的處理過程96.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)AR在人工智能訓(xùn)練師的工作中，可以用于提升訓(xùn)練效果的方面包括A、提供實(shí)時數(shù)據(jù)可視化B、模擬復(fù)雜環(huán)境下的操作C、實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程協(xié)同培訓(xùn)D、增強(qiáng)學(xué)習(xí)者的記憶力E、減少實(shí)際操作的風(fēng)險97.在人工智能訓(xùn)練過程中，()行為是不被允許的。A、篡改原始數(shù)據(jù)B、泄露用戶隱私C、優(yōu)化模型性能D、忽視模型可解釋性E、不使用未經(jīng)授權(quán)的算法庫98.高性能計(jì)算資源利用的策略包括()。A、資源分配策略B、響應(yīng)式設(shè)計(jì)D、圖標(biāo)庫E、文檔導(dǎo)出B、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)E、廣告設(shè)計(jì)A、算法的準(zhǔn)確性C、算法的穩(wěn)定性D、算法的代碼長度E、算法的可讀性A、用戶隱私保護(hù)B、數(shù)據(jù)加密技術(shù)C、訪問控制策略A、簡潔明了的界面設(shè)計(jì)B、提供個性化服務(wù)C、確保用戶隱私安全104.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，為了避免模型過擬合，通常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證。()105.在應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法時，為了加快模型的訓(xùn)練速度，可以采取以下()策A、增加正則化強(qiáng)度B、優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)C、使用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)C、提供測試結(jié)果的圖表和可視化D、附帶所有原始數(shù)據(jù)和日志文件E、按照時間順序編排測試事件C、培訓(xùn)資源D、培訓(xùn)時間E、培訓(xùn)成本108.在python中，利用填充缺失數(shù)據(jù)處理缺失數(shù)據(jù)的方法主要有()。B、統(tǒng)計(jì)值填充D、插值方法B、它允許追蹤數(shù)據(jù)來源B、技術(shù)的可行性和成本C、市場競爭狀況A、使用畫布上的網(wǎng)格來對齊元素B、為不同的頁面或屏幕創(chuàng)建單獨(dú)的畫布C、使用圖層來管理不同層次的設(shè)計(jì)元素E、將常用的組件保存到組件庫中以方便重復(fù)使用A、詞性標(biāo)注B、命名實(shí)體識別D、語義角色標(biāo)注E、句法分析A、刪除異常值B、替換異常值為均值或中位數(shù)D、使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測D、手動繪制界面元素B、用戶體驗(yàn)D、技術(shù)可行性C、解決問題E、創(chuàng)新A、訓(xùn)練集50%,驗(yàn)證集25%,測試集25%B、訓(xùn)練集20%,驗(yàn)證集60%,測試集20%C、訓(xùn)練集70%,驗(yàn)證集15%,測試集15%D、訓(xùn)練集40%,驗(yàn)證集30%,測試集30%A、模塊化設(shè)計(jì)D、開閉原則E、依賴倒置原則B、按條件格式圖標(biāo)E、按單元格顏色排序A、資源限制B、技術(shù)可行性A、使用事務(wù)來確保數(shù)據(jù)的一致性B、實(shí)施RAID技術(shù)以提高數(shù)據(jù)冗余和可用性C、采用實(shí)時內(nèi)存數(shù)據(jù)庫加速數(shù)據(jù)訪問D、使用數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)策略E、應(yīng)用數(shù)據(jù)加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)安全B、一致性原則C、反饋性原則D、容錯性原則A、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大小類分析的常用算法。A、層次聚類算法C、主成分分析D、線性判別分析A、自動清洗數(shù)據(jù)B、自動生成圖表C、自動進(jìn)行數(shù)據(jù)分類D、自動填充公式E、自動發(fā)送郵件128.人工智能測試的主要目包括()。B、評估AI系統(tǒng)的性能E、探索新的AI應(yīng)用D、減少函數(shù)調(diào)用開銷E、通過增加冗余代碼來提高可讀性B、降低人工成本C、導(dǎo)航到不同的頁面B、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性C、技術(shù)支持判斷題1.在Python中，使用箱型圖法檢測異常值時，任何位于箱型圖外的點(diǎn)都應(yīng)被視9.Windows系統(tǒng)的維護(hù)利器是一款可以幫助A、正確16.算法可解釋性與透明度測試是確保人工智能系統(tǒng)決策過程能夠被A、正確21.使用Marvel的響應(yīng)式設(shè)計(jì)預(yù)覽，26.特征工程是指從原始數(shù)據(jù)中提取、轉(zhuǎn)換和構(gòu)建有助于提高模型性能的特征的27.人工智能訓(xùn)練師在制定職業(yè)守則的過程中，應(yīng)該充分考慮到人工智能技術(shù)的31.在模型調(diào)試過程中，可以通過觀察訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的損失函數(shù)值來判斷模型36.數(shù)據(jù)分析工具的種類比較多，一款好的數(shù)據(jù)分析工具，可以幫助我們提高學(xué)40.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理圖像數(shù)據(jù)，其基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、42.人工智能測試