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)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)計界面UID、虛擬化A、道德準(zhǔn)則B、法律法規(guī)D、個人習(xí)慣E、文化傳統(tǒng)B、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計C、提高用戶體驗(yàn)C、數(shù)據(jù)集大小D、推理時間A、實(shí)體14.在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時，()工具可以處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。A、Python15.在解決人工智能訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)標(biāo)注問題時，()不是有效的方法。A、提高數(shù)據(jù)標(biāo)注的自動化水平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D、使用預(yù)標(biāo)注和人工審核結(jié)合的半自動標(biāo)注方法16.在智能訓(xùn)練中，特征提取的主要方法之一是()。B、貝葉斯分類器C、主成分分析17.內(nèi)存計算平臺的設(shè)計初衷是為了解決()。A、提高數(shù)據(jù)處理的效率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A、流程圖軟件C、電子表格軟件E、降低計算復(fù)雜度A、提交專利申請B、專利局審查D、投入市場生產(chǎn)C、隨機(jī)搜索D、貝葉斯優(yōu)化D、動畫效果A、檢查算法的正確性B、評估算法的性能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。B、使用更復(fù)雜的激活函數(shù)D、通過剪枝減少模型的參數(shù)數(shù)量A、企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃文件B、員工訪談記錄C、客戶反饋信息B、動量減速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)計人機(jī)交互界面時，()是非常重要的，因?yàn)樗梢訟、直觀性A、定性分析B、定量分析C、邏輯推理39.在系統(tǒng)監(jiān)控中，()工具主要用于實(shí)時收集和分析日志數(shù)據(jù)。40.數(shù)據(jù)治理工具在人工智能培訓(xùn)中的作用，描述正確的是()。A、數(shù)據(jù)治理工具與人工智能培訓(xùn)無關(guān)B、數(shù)據(jù)治理工具主要用于數(shù)據(jù)刪除C、數(shù)據(jù)治理工具幫助人工智能訓(xùn)練師獲取和整理培訓(xùn)所需的高質(zhì)量數(shù)據(jù)D、數(shù)據(jù)治理工具只用于數(shù)據(jù)可視化41.在數(shù)據(jù)處理階段，()的方法可以幫助提高數(shù)據(jù)處理效率。A、使用更強(qiáng)大的硬件設(shè)備B、優(yōu)化數(shù)據(jù)處理算法C、增加數(shù)據(jù)處理人員D、采用集中式計算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)行脫敏處理。B、折線圖C、餅圖A、制作高保真原型B、制作低保真原型D、從各種來源獲取數(shù)據(jù)A、提高計算機(jī)的性能C、實(shí)現(xiàn)人與計算機(jī)之間的信息交換E、實(shí)現(xiàn)人與計算機(jī)之間的無縫連接A、使用刪除法B、使用均值填充缺失值B、勤勉C、誠信D、保密D、民主B、季節(jié)分解C、自相關(guān)函數(shù)D、累積和控制圖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)構(gòu)化數(shù)據(jù)。61.在綜合業(yè)務(wù)流程分析中，常用的工具不包括()。B、魚骨圖62.對于回歸測試，通常采用()測試方法來確保修改沒有引入新的錯誤。B、手動C、性能A、爬蟲A、功能滿意度70.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B、詞性標(biāo)注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、區(qū)位碼A、自然人B、法人C、非法人組織D、某研究所課題組A、基于范圍的分片B、基于哈希的分片C、基于列表的分片D、基于值的分片A、數(shù)據(jù)的持久化存儲能力B、支持窗口操作D、容錯恢復(fù)機(jī)制E、數(shù)據(jù)處理的確定性A、提高計算速度B、制作低保真原型C、設(shè)計界面UIA、數(shù)據(jù)收集與處理87.在設(shè)計AI助手的交互界面時，促進(jìn)用戶與AI進(jìn)行有效A、使用復(fù)雜的圖形界面確保信息的豐富性D、限制用戶輸入，以簡化A1的理解過程A、分詞C、詞干提取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C、刪除小工具D、更新小工具E、不更新小工具的軟件版本A、職業(yè)紀(jì)律B、職業(yè)責(zé)任D、個人與工作職責(zé)B、創(chuàng)造性C、實(shí)用性D、算法的健壯性D、優(yōu)化A、輸出語句D、調(diào)試器A、邊界值分析B、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫A、模型訓(xùn)練B、模型驗(yàn)證E、性能測試C、易于監(jiān)控A、測試用例的描述C、嵌入法A、設(shè)計界面UIB、制作用戶旅程地圖A、易用性B、高效性A、算法設(shè)計119.在設(shè)計多模態(tài)交互系統(tǒng)時，需要考慮用戶的上下文環(huán)境的原因是()。120.在Excel中，()不可以快速切換不同的工作簿。C、鼠標(biāo)點(diǎn)擊工作表目錄121.在人工智能系統(tǒng)測試中，用戶反饋集成的主要目的是()。A、減少測試用例的數(shù)量，降低測試成本B、收集用戶對系統(tǒng)性能的定量評價C、利用用戶的實(shí)際使用情況來評估和改進(jìn)系統(tǒng)D、將用戶反饋?zhàn)鳛樗惴ㄓ?xùn)練的主要數(shù)據(jù)來源122.為了確保數(shù)據(jù)可追溯性，組織應(yīng)該建立一套完整的數(shù)據(jù)管理流程，包括數(shù)據(jù)的()、存儲、傳輸和銷毀等環(huán)節(jié)。A、創(chuàng)建B、收集D、應(yīng)用123.在數(shù)據(jù)校驗(yàn)和異常數(shù)據(jù)檢測的方法中，()方法不可以用于檢測數(shù)據(jù)中的異常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A、通過反向傳播算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)B、利用門控機(jī)制處理序列數(shù)據(jù)C、使用注意力機(jī)制捕捉長距離依賴關(guān)系A(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲D、數(shù)據(jù)庫查詢A、模型的性能B、模型的準(zhǔn)確性D、模型的可用性E、模型的兼容性B、數(shù)據(jù)可視化A、頻繁修改測試代碼C、在測試之前編寫詳細(xì)的測試計劃D、在測試之后編寫測試報告A、收集資料A、業(yè)務(wù)策略制定C、市場推廣141.在進(jìn)行CSV到XML數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換時，可以使用()工具或語A、Excel142.自動標(biāo)注方法是指利用()技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行自動標(biāo)注。A、計算機(jī)程序B、機(jī)器學(xué)習(xí)算法D、自動化143.使用Windows系統(tǒng)的維護(hù)利器可以()系B、降低144.設(shè)計過程中收集用戶反饋的方法不包括()。C、A/B測試D、代碼審查145.在數(shù)據(jù)集成過程中，()有助于處理數(shù)據(jù)沖突和不一致性。B、數(shù)據(jù)融合，結(jié)合多個數(shù)據(jù)源的信息D、數(shù)據(jù)加密，保護(hù)數(shù)據(jù)安全E、數(shù)據(jù)壓縮，減少存儲空間需求146.網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對故障恢復(fù)策略性設(shè)計的影響主要體現(xiàn)在()方面。B、系統(tǒng)容錯能力C、資源利用率D、系統(tǒng)安全性147.在產(chǎn)品設(shè)計中，為了確保可訪問性，()原則是必須遵循的。A、簡潔明了的設(shè)計B、一致性和標(biāo)準(zhǔn)化C、易于理解和操作148.當(dāng)面臨大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)需要標(biāo)注時，()助于提高標(biāo)注效率。A、增加標(biāo)注人員數(shù)量B、減少標(biāo)注任務(wù)量C、采用半自動標(biāo)注工具149.根據(jù)數(shù)據(jù)保護(hù)與隱私的法規(guī)要求，企業(yè)在發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件時必須立即采取A、通知受影響的用戶，報告給相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)D、加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全措施150.流式布局適用于()場景。A、內(nèi)容較多的頁面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151.python工具庫中，()常用于數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理。C、鄰居節(jié)點(diǎn)A、制作高保真原型A、確定產(chǎn)品功能方向B、評估市場營銷策略D、預(yù)測未來市場趨勢C、在中國政府主辦或者承認(rèn)的國際展覽會上首次展出A、使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文本分類D、使用TB、邊界值分析法C、因果圖法D、決策表技術(shù)159.在使用基于統(tǒng)計的特征選擇時，如果特征之間存在高度共線性，最有可能發(fā)生的情況是()。A、特征的重要性會被低估B、特征的重要性會被高估C、特征選擇將無法進(jìn)行D、特征之間的相關(guān)性將被忽略160.在分析算法測試結(jié)果的統(tǒng)計顯著性時，()方法可以用來判斷算法間性能差異是否顯著。A、配對t檢驗(yàn)C、方差分析D、相關(guān)系數(shù)E、皮爾遜卡方檢驗(yàn)161.應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法時，()策略可能導(dǎo)致模型過擬合。A、減少正則化項的權(quán)重B、優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)D、采用隨機(jī)梯度下降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A、數(shù)據(jù)可視化D、職業(yè)要求A、彈性伸縮B、按需付費(fèi)C、高可用性D、標(biāo)記實(shí)體176.云服務(wù)集成中的API集成通常采用()方式。答案：A177.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180.計算機(jī)視覺通過模擬人類視覺系統(tǒng)來處理和分析圖像，()不是其主要功能。D、圖像分類B、制作用戶旅程地圖D、制作低保真原型B、數(shù)據(jù)在傳輸過程中可以被加密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B、工作內(nèi)容和工作地點(diǎn)C、社會保險和福利待遇C、提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性D、降低數(shù)據(jù)存儲需求D、危險職業(yè)B、尊重版權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)D、保證數(shù)據(jù)的匿名性和隱私保護(hù)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C、數(shù)據(jù)的時效性D、數(shù)據(jù)的可解釋性C、改善模型收斂性C、大量圖片B、精確率PrecisionA、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E、數(shù)據(jù)的多樣性A、電容式B、電阻式C、紅外線A、增加生成器的復(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B、單線程C、模擬登錄D、驗(yàn)證碼識別B、評估產(chǎn)品的功能和性能C、確定產(chǎn)品的市場定位D、制定產(chǎn)品的開發(fā)計劃E、優(yōu)化產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)B、模式識別C、模型調(diào)優(yōu)E、流程優(yōu)化A、提供豐富的用戶圖形界面B、需要占用大量的系統(tǒng)資源A、違反法律、行政法規(guī)強(qiáng)制性規(guī)定的A、模型的復(fù)雜性B、數(shù)據(jù)的可用性C、模型的預(yù)測能力B、句法分析C、語義分析C、模型訓(xùn)練與評估D、搜索結(jié)果排序與展示B、數(shù)據(jù)的時效性D、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B、認(rèn)真履行崗位職責(zé)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，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A、使用搜索引擎查找相關(guān)數(shù)據(jù)B、顧全大局E、個人利益優(yōu)先A、操作系統(tǒng)補(bǔ)丁B、驅(qū)動程序E、語言包A、最大最小歸一化D、眾數(shù)歸一化E、零均值歸一化D、勇于創(chuàng)新E、個人利益優(yōu)先A、對比布局B、對齊布局C、重復(fù)布局A、確保數(shù)據(jù)集覆蓋所有關(guān)鍵特征B、數(shù)據(jù)應(yīng)反映真實(shí)世界的分布D、數(shù)據(jù)集必須包含足夠的異常值E、數(shù)據(jù)集應(yīng)定期更新以反映最新趨勢A、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)計和實(shí)施算法的訓(xùn)練計劃，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E、人工智能訓(xùn)練師僅關(guān)注模型的準(zhǔn)確性，而不考慮其對現(xiàn)實(shí)世界變化的適應(yīng)能力.21.在設(shè)計數(shù)據(jù)收集任務(wù)的策略時，需要考慮()些因素。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)E、數(shù)據(jù)存儲和管理的方案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D、增加模型的復(fù)雜度E、減少模型調(diào)參的工作量23.從業(yè)人員要做到愛崗敬業(yè)就應(yīng)()。B、強(qiáng)化職業(yè)責(zé)任C、缺乏團(tuán)隊精神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C、保持技術(shù)債務(wù)最小化E、持續(xù)監(jiān)控市場動態(tài)C、標(biāo)注人員的培訓(xùn)與管理A、報表生成工具B、數(shù)據(jù)挖掘工具D、統(tǒng)計分析工具E、數(shù)據(jù)脫敏工具A、圖像識別C、智能推薦E、自動駕駛D、評估方法A、承擔(dān)責(zé)任D、履行責(zé)任A、用戶體驗(yàn)E、數(shù)據(jù)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)隊完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A、保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全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E、不尊重和保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全B、對用戶反饋進(jìn)行篩選和分類D、根據(jù)用戶反饋調(diào)整產(chǎn)品設(shè)計E、將用戶反饋?zhàn)鳛楫a(chǎn)品開發(fā)的新思路A、提高數(shù)據(jù)處理的效率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E、語音信號處理技術(shù)A、技術(shù)可行性B、經(jīng)濟(jì)可行性C、社會可行性D、環(huán)境可行性E、法律可行性B、分析異常值產(chǎn)生的原因C、對異常值進(jìn)行處理D、忽略異常值E、驗(yàn)證處理后的數(shù)據(jù)質(zhì)量49.在數(shù)據(jù)增強(qiáng)中，()方法可以增加數(shù)據(jù)的多樣性。B、固定剪裁D、添加噪聲E、低分辨率模擬50.云平臺使用的優(yōu)勢包括()。A、提高資源利用率B、降低運(yùn)維成本C、實(shí)現(xiàn)彈性伸縮D、支持多種開發(fā)語言E、提供安全可靠的存儲服務(wù)51.關(guān)于職業(yè)守則，符合其通常具有的特點(diǎn)的描述為()。A、職業(yè)守則具有高度的個性化，每位從業(yè)者都可以根據(jù)自己的喜好來制定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C、職業(yè)守則僅關(guān)注本職業(yè)內(nèi)部的操作規(guī)范和流程E、職業(yè)守則隨著社會發(fā)展和行業(yè)變革而不斷更新和完善A、以客戶為中心B、以流程為導(dǎo)向C、以結(jié)果為導(dǎo)向D、以效率為導(dǎo)向B、確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性C、簡化數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的步驟E、限制了數(shù)據(jù)來源的多樣性C、任務(wù)責(zé)任分配表C、圖計算平臺D、內(nèi)存計算平臺E、實(shí)時處理平臺D、隨機(jī)拆解B、可擴(kuò)展性原則C、安全性原則D、可靠性原則E、封閉性原則C、可視化類型和定制選項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E、競業(yè)禁止和保密協(xié)議B、平等自愿原則D、遵守法律法規(guī)原則E、雙方公證原則D、必要性E、無限性A、增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力B、提供網(wǎng)絡(luò)的稀疏性D、增加網(wǎng)絡(luò)的計算量E、使網(wǎng)絡(luò)具有自我修正的能力C、線性規(guī)劃A、黑盒測試C、灰盒測試D、紅盒測試E、藍(lán)盒測試A、響應(yīng)時間B、準(zhǔn)確性C、可靠性D、易用性C、實(shí)現(xiàn)語音輸入A、流程設(shè)計B、流程執(zhí)行C、流程監(jiān)控D、流程分析E、流程優(yōu)化B、標(biāo)注人員對標(biāo)注任務(wù)失去興趣E、標(biāo)注成本因返工而增加74.故障恢復(fù)的策略性設(shè)計需要考慮()方面。B、恢復(fù)策略C、容災(zāi)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酬低于當(dāng)?shù)刈畹凸べY標(biāo)準(zhǔn)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酬A、主成分分析B、線性判別分析D、聚類分析A、界面布局設(shè)計B、功能流程圖繪制E、用戶界面動畫效果C、準(zhǔn)確性D、可追溯性E、3D渲染引擎A、分詞B、模型構(gòu)建C、參數(shù)初始化D、模型評估A、創(chuàng)建個性化樣式模板C、手動逐一調(diào)整每個段落的字體和大小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E、主觀性原則C、混合推薦A、簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)D、降低數(shù)據(jù)存儲成本E、增加數(shù)據(jù)的復(fù)雜性A、分表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)B、高效的內(nèi)存管理C、豐富的數(shù)據(jù)處理函數(shù)A、新穎性B、實(shí)用性C、創(chuàng)造性D、可復(fù)制性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B、數(shù)據(jù)清洗E、數(shù)據(jù)驗(yàn)證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.高性能計算資源利用的策略包括()。E、文檔導(dǎo)出A、移動應(yīng)用設(shè)計B、網(wǎng)頁設(shè)計D、用戶體驗(yàn)設(shè)計E、廣告設(shè)計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102.在進(jìn)行安全性考慮與設(shè)計時，()因素是需要關(guān)注的。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D、物理安全措施E、網(wǎng)絡(luò)安全措施103.用戶中心的設(shè)計原則包括()。A、簡潔明了的界面設(shè)計B、提供個性化服務(wù)C、確保用戶隱私安全D、快速響應(yīng)和高效操作E、提供多種支付方式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。()正確的描述了交叉驗(yàn)證。A、交叉驗(yàn)證是一種數(shù)據(jù)劃分方法B、交叉驗(yàn)證是一種模型評估方法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)D、采用隨機(jī)梯度下降A(chǔ)、使用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語和定義B、包含詳細(xì)的測試用例和步驟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A、培訓(xùn)目標(biāo)C、培訓(xùn)資源D、培訓(xùn)時間B、統(tǒng)計值填充D、插值方法B、它允許追蹤數(shù)據(jù)來源E、它增強(qiáng)了數(shù)據(jù)分析的透明度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E、將常用的組件保存到組件庫中以方便重復(fù)使用B、命名實(shí)體識別D、語義角色標(biāo)注E、句法分析D、手動繪制界面元素B、用戶體驗(yàn)D、技術(shù)可行性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%B、高內(nèi)聚低耦合C、單一職責(zé)原則D、開閉原則E、依賴倒置原則A、資源限制B、技術(shù)可行性D、用戶滿意度C、采用實(shí)時內(nèi)存數(shù)據(jù)庫加速數(shù)據(jù)訪問B、一致性原則D、容錯性原則A、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大小C、使用早停技術(shù)E、應(yīng)用正則化技術(shù)126.聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于將數(shù)據(jù)集劃分為多個組或簇，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能相似，而不同組之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能不同。()算法屬于聚A、層次聚類算法C、主成分分析D、線性判別分析E、K.means算法127.作為人工智能訓(xùn)練師，在利用Excel宏實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理自動化時，()操作是可能的。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A、驗(yàn)證AI系統(tǒng)的正確性B、評估AI系統(tǒng)的性能C、增強(qiáng)用戶體驗(yàn)D、確保安全性和隱私保護(hù)E、探索新的AI應(yīng)用A、使用全局變量而非局部變量E、通過增加冗余代碼來提高可讀性B、降低人工成本B、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性D、抓取范圍判斷題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A、正確B、錯誤A、正確A、正確B、錯誤B、錯誤B、錯誤A、正確9.Windows系統(tǒng)的維護(hù)利器是一款可以幫助用戶優(yōu)化系統(tǒng)性能、清理垃圾文A、正確B、錯誤B、錯誤A、正確B、錯誤A、正確A、正確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過程。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A、正確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)B、錯誤B、錯誤B、錯誤42.人工智能測試的目的在一定程度上可以識別并解決模型可能存在的偏差，確43.所有的大數(shù)據(jù)處理平臺都專門用于處