2024年1月人工智能導(dǎo)論考試題含參考答案解析一、單選題（共70題，每題1分，共70分）1.刷臉支付比傳統(tǒng)密碼支付的突出優(yōu)勢是。A、更快捷方便B、更安全C、更容易實(shí)現(xiàn)D、成本更低正確答案：B答案解析：刷臉支付采用先進(jìn)的人臉識別技術(shù)，通過對臉部特征點(diǎn)的精確提取和比對來完成支付驗(yàn)證。與傳統(tǒng)密碼支付相比，它無需用戶記憶復(fù)雜密碼，也避免了密碼被盜取、泄露或遺忘等風(fēng)險，具有更高的安全性。而選項(xiàng)A中雖然刷臉支付確實(shí)有快捷方便的特點(diǎn)，但這不是它相較于傳統(tǒng)密碼支付最突出的優(yōu)勢；選項(xiàng)C刷臉支付的實(shí)現(xiàn)依賴于特定的技術(shù)和設(shè)備，并非更容易實(shí)現(xiàn)；選項(xiàng)D刷臉支付涉及到人臉識別設(shè)備等成本，不一定比傳統(tǒng)密碼支付成本更低。2.關(guān)于RFM模型的應(yīng)用,說法錯誤的是。A、R、F、M是區(qū)分客戶的三個重要指標(biāo)B、這三個指標(biāo)是基于原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計出來的C、在具體場景應(yīng)用RFM模型時,可以添加其它指標(biāo)D、訓(xùn)練模型前樣本不進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理也是可以的正確答案：D3.無監(jiān)督學(xué)習(xí)可完成什么任務(wù)()A、分類B、聚類C、分類、回歸、聚類D、回歸正確答案：B答案解析：無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)是聚類，它將數(shù)據(jù)集中的樣本分成不同的簇，使得同一簇內(nèi)的樣本相似度較高，不同簇間的樣本相似度較低。分類和回歸屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的任務(wù)。4.下列哪一項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)必備的一個要素。A、算法B、目標(biāo)標(biāo)簽C、樣本數(shù)據(jù)D、模型正確答案：B答案解析：機(jī)器學(xué)習(xí)必備的要素包括樣本數(shù)據(jù)、模型和算法。樣本數(shù)據(jù)是學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，模型是對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合和表示的方式，算法則用于優(yōu)化模型和進(jìn)行預(yù)測等操作。而目標(biāo)標(biāo)簽不是機(jī)器學(xué)習(xí)必備的要素，在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中并不存在明確的目標(biāo)標(biāo)簽。5.增加分類器訓(xùn)練集的正負(fù)樣本集數(shù)量()A、不好說B、會提高分類器效果C、還需要增加測試集的正負(fù)樣本集數(shù)量才能提高分類器效果D、不會提高分類器效果E、以上全是正確答案：A6.如果a=1,b=2,c=3,則表達(dá)式(a==b<c)==(a==bandb<c)的值為()。A、-1B、0C、FalseD、True正確答案：D答案解析：首先計算(a==b<c)，a==b為False，F(xiàn)alse<c為True，所以(a==b<c)為True；接著計算(a==bandb<c)，a==b為False，所以(a==bandb<c)為False；最后計算True==False，結(jié)果為False，在Python中False等價于0，True等價于1，所以表達(dá)式(a==b<c)==(a==bandb<c)的值為False，而在Python中False可以用False表示，True可以用True表示，題目中用選項(xiàng)的形式給出，True對應(yīng)的選項(xiàng)為[D、]。7.衡量聚類效果好壞的主要依據(jù)是。A、各類之間的界限明顯B、各樣本離各自質(zhì)心之和最小C、類別之間的協(xié)方差越大越好D、同類樣本緊促,不同類樣本相距遠(yuǎn)正確答案：D答案解析：衡量聚類效果好壞主要看同類樣本是否緊密聚集在一起，不同類樣本之間的距離是否足夠遠(yuǎn)。選項(xiàng)A中各類之間界限明顯不一定就代表聚類效果好；選項(xiàng)B各樣本離各自質(zhì)心之和最小不是衡量聚類效果好壞的關(guān)鍵依據(jù)；選項(xiàng)C類別之間協(xié)方差越大越好這種說法不準(zhǔn)確，應(yīng)該是同類樣本內(nèi)方差小，不同類樣本間方差大。所以正確答案是D。8.計算機(jī)中存儲的圖像是A、數(shù)字圖像B、模擬圖像C、彩色圖像D、黑白圖像正確答案：A答案解析：計算機(jī)中存儲的圖像是數(shù)字圖像。數(shù)字圖像是將圖像信息數(shù)字化后得到的，它以離散的數(shù)字形式表示圖像的像素信息。計算機(jī)通過對圖像進(jìn)行采樣、量化等操作，將連續(xù)的圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號進(jìn)行存儲和處理。模擬圖像是連續(xù)的物理圖像，不能直接被計算機(jī)存儲和處理。黑白圖像和彩色圖像只是數(shù)字圖像的不同類型，計算機(jī)可以存儲和處理各種類型的數(shù)字圖像，包括黑白和彩色的。9.關(guān)聯(lián)規(guī)則中置信度的含義是。A、規(guī)則出現(xiàn)的概率B、一個物品的銷售數(shù)量對另一個物品的影響C、兩個物品同時出現(xiàn)的頻次與前一個物品出現(xiàn)頻次的比例D、物品頻繁出現(xiàn)的概率正確答案：B10.圖像的空間離散化叫做:A、采樣B、灰度化C、量化D、二值化正確答案：A答案解析：采樣是將圖像在空間上進(jìn)行離散化的過程，通過采集圖像中不同位置的樣本點(diǎn)，把連續(xù)的圖像轉(zhuǎn)換為離散的圖像數(shù)據(jù)?；叶然菍⒉噬珗D像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；二值化是將圖像轉(zhuǎn)化為只有黑白兩種顏色的圖像；量化是對采樣后的圖像樣本值進(jìn)行離散化處理，確定其具體的灰度級別等。所以圖像的空間離散化叫做采樣。11.有特征,有部分標(biāo)簽的機(jī)器學(xué)習(xí)屬于()。A、監(jiān)督學(xué)習(xí)B、半監(jiān)督學(xué)習(xí)C、無監(jiān)督學(xué)習(xí)D、強(qiáng)化學(xué)習(xí)正確答案：B答案解析：半監(jiān)督學(xué)習(xí)是指利用少量的標(biāo)注樣本和大量的未標(biāo)注樣本進(jìn)行訓(xùn)練的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法。題目中提到有部分標(biāo)簽，符合半監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，所以答案是B。監(jiān)督學(xué)習(xí)是有完整的輸入和對應(yīng)的輸出標(biāo)簽；無監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有標(biāo)簽；強(qiáng)化學(xué)習(xí)是通過智能體與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化策略。12.線性回歸模型要解決的問題是。A、找到自變量與因變量之間的函數(shù)關(guān)系B、模擬樣本數(shù)據(jù)曲線C、數(shù)據(jù)與時間的變化關(guān)系D、盡量用一條直線去擬合樣本數(shù)據(jù)正確答案：D答案解析：線性回歸模型的主要目的是找到一條直線，使得該直線能夠最好地擬合給定的樣本數(shù)據(jù)，從而建立自變量和因變量之間的線性關(guān)系，以便進(jìn)行預(yù)測等分析。選項(xiàng)A中找到函數(shù)關(guān)系表述不準(zhǔn)確，線性回歸是線性關(guān)系；選項(xiàng)B模擬樣本數(shù)據(jù)曲線不是線性回歸的主要任務(wù)；選項(xiàng)C數(shù)據(jù)與時間的變化關(guān)系不是線性回歸重點(diǎn)解決的，它重點(diǎn)是自變量和因變量的關(guān)系，所以選D。13.多分類問題可以拆分為若干個而分類任務(wù)求解,可采取的拆分策略包括:()A、一對一B、一對多C、多對多D、以上均可正確答案：D答案解析：多分類問題拆分為若干個二分類任務(wù)求解時，一對一、一對多、多對多這三種拆分策略都可行。一對一策略是將每兩個類別之間構(gòu)建一個二分類器；一對多策略是將一個類別與其余所有類別構(gòu)建二分類器；多對多策略是將類別進(jìn)行分組，構(gòu)建多個二分類器。所以以上均可。14.計算機(jī)視覺可應(yīng)用于下列哪些領(lǐng)域()。A、安防及監(jiān)控領(lǐng)域B、金融領(lǐng)域的人臉識別身份驗(yàn)證C、醫(yī)療領(lǐng)域的智能影像診斷D、機(jī)器人/無人車上作為視覺輸入系統(tǒng)E、以上全是正確答案：E答案解析：計算機(jī)視覺在安防及監(jiān)控領(lǐng)域可用于視頻監(jiān)控、目標(biāo)檢測等；在金融領(lǐng)域可實(shí)現(xiàn)人臉識別身份驗(yàn)證；在醫(yī)療領(lǐng)域能進(jìn)行智能影像診斷；在機(jī)器人/無人車上作為視覺輸入系統(tǒng)來感知周圍環(huán)境。所以可應(yīng)用于以上所有領(lǐng)域，答案選E。計算機(jī)視覺通過對圖像或視頻的處理和分析，能夠提取有價值的信息，從而在多個領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，滿足不同場景下的各種需求。15.把樣本所屬的類型和樣本實(shí)現(xiàn)對應(yīng)起來被稱為()A、分類B、測試C、訓(xùn)練D、標(biāo)注正確答案：D答案解析：標(biāo)注就是將樣本所屬的類型和樣本進(jìn)行對應(yīng)，以便后續(xù)的分析、訓(xùn)練或測試等操作。16.認(rèn)為智能不需要知識、不需要表示、不需要推理;人工智能可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化;智能行為只能在現(xiàn)實(shí)世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來。這是()學(xué)派的基本思想。A、連接主義B、符號主義C、行為主義D、邏輯主義正確答案：C答案解析：行為主義學(xué)派認(rèn)為智能不需要知識、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化；智能行為只能在現(xiàn)實(shí)世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來。符號主義強(qiáng)調(diào)知識的表示和推理；連接主義主要關(guān)注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；邏輯主義與符號主義有一定關(guān)聯(lián)，強(qiáng)調(diào)邏輯推理等。所以答案是行為主義學(xué)派，選[C、]17.無需棋譜即可自學(xué)圍棋的人工智能是()A、AlphaGoFanB、AlphaGoLeeC、AlphaGoMasterD、AlphaGoZero正確答案：D18.Z等于X,則Z與X之間屬于()A、完全相關(guān)B、不完全相關(guān)C、不相關(guān)D、完全不相關(guān)正確答案：A答案解析：當(dāng)Z等于X時，說明Z和X之間存在一種確定性的函數(shù)關(guān)系，即完全相關(guān)。19.下列哪一種形式是最主要的信息載體。A、音頻B、圖像C、文字D、視頻正確答案：C答案解析：文字是最主要的信息載體。文字可以精確地記錄和傳達(dá)各種知識、思想、指令等信息，具有高度的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可傳播性。在人類社會的發(fā)展過程中，文字承載了絕大部分的文化、歷史、科學(xué)、技術(shù)等信息，是信息交流和傳承的核心工具。圖像、音頻、視頻雖然也能傳達(dá)信息，但它們在信息的精確性和廣泛傳播的便利性上，相對文字而言具有一定的局限性。20.以下四個人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域中,與其他三個不同的是()。A、圖像識別與分類B、醫(yī)學(xué)影像分析C、人臉識別與情感計算D、語音識別正確答案：D答案解析：圖像識別與分類、醫(yī)學(xué)影像分析、人臉識別與情感計算都主要涉及圖像相關(guān)的人工智能應(yīng)用，而語音識別是處理聲音信號的人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，與其他三個基于圖像的應(yīng)用領(lǐng)域不同。語音識別主要是對語音內(nèi)容進(jìn)行識別和轉(zhuǎn)換為文本等處理，重點(diǎn)在于聲音的分析；而圖像識別與分類等是針對圖像的特征提取、類別判斷等操作。21.人工智能研究的最重要最廣泛的兩大領(lǐng)域是()。A、機(jī)器學(xué)習(xí)自動規(guī)劃B、專家系統(tǒng)自動規(guī)劃C、專家系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)D、機(jī)器學(xué)習(xí)自然語言理解正確答案：C答案解析：人工智能研究的最重要最廣泛的兩大領(lǐng)域是專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)。專家系統(tǒng)是一種基于知識的智能系統(tǒng)，它利用領(lǐng)域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗(yàn)來解決特定領(lǐng)域的問題。機(jī)器學(xué)習(xí)則是讓計算機(jī)自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，以實(shí)現(xiàn)各種任務(wù)的能力提升。自動規(guī)劃和自然語言理解雖然也是人工智能的重要領(lǐng)域，但相比之下，專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能研究中更為核心和廣泛應(yīng)用。22.從某中學(xué)隨機(jī)選取8名男生,其身高x(cm)和體重y(kg)的線性回歸方程為y=0.849x-85.712,則身高172cm的男學(xué)生,又回歸方程可以預(yù)報其體重()。A、為60.316kgB、約為60.316kgC、大于60.316kgD、小于60.316kg正確答案：B答案解析：把\(x=172\)代入線性回歸方程\(y=0.849x-85.712\)，可得\(y=0.849×172-85.712=60.316\)，這里是根據(jù)回歸方程進(jìn)行預(yù)測，得到的是一個約數(shù)，所以約為\(60.316kg\)。23.()越多,所得圖像層次越豐富,灰度分辨率高,圖像質(zhì)量好。A、像素數(shù)量B、量化等級C、存儲的數(shù)據(jù)量D、分辨率正確答案：B答案解析：量化等級決定了圖像中可表示的灰度級別數(shù)量。量化等級越多，能夠表示的灰度值就越細(xì)膩，圖像層次也就越豐富，灰度分辨率高，圖像質(zhì)量好。分辨率主要影響圖像的清晰度；像素數(shù)量一定程度上影響圖像大小和細(xì)節(jié)，但對灰度層次表現(xiàn)不如量化等級直接；存儲的數(shù)據(jù)量與圖像質(zhì)量并無直接的因果關(guān)系來表明存儲數(shù)據(jù)量多圖像質(zhì)量就好。24.監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)最大的區(qū)別是。A、先驗(yàn)知識B、有無標(biāo)簽C、學(xué)習(xí)算法D、學(xué)習(xí)方法正確答案：B答案解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)是指從標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)預(yù)測模型的機(jī)器學(xué)習(xí)問題，訓(xùn)練數(shù)據(jù)既有特征又有標(biāo)簽。無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行學(xué)習(xí)，目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。所以監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)最大的區(qū)別是有無標(biāo)簽。25.有特征,無標(biāo)簽的機(jī)器學(xué)習(xí)是()A、強(qiáng)化學(xué)習(xí)B、監(jiān)督學(xué)習(xí)C、無監(jiān)督學(xué)習(xí)D、半監(jiān)督學(xué)習(xí)正確答案：C答案解析：無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有標(biāo)簽的情況下，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式、結(jié)構(gòu)或規(guī)律的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。它主要用于數(shù)據(jù)探索、降維、聚類等目的。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)簽來訓(xùn)練模型以進(jìn)行預(yù)測；半監(jiān)督學(xué)習(xí)是結(jié)合了部分有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)；強(qiáng)化學(xué)習(xí)是通過智能體與環(huán)境交互并根據(jù)獎勵來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，均不符合有特征無標(biāo)簽的描述。26.下列對于分類概念描述不正確的是()A、分類的概念是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)會一個分類函數(shù)或構(gòu)造出一個分類模型(即我們通常所說的分類器(Classifier))。B、分類的方法包含決策樹、邏輯回歸、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法C、分類的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一D、分類的結(jié)果有可能錯誤。正確答案：C答案解析：分類并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，不同的分類算法基于不同的原理和假設(shè)來進(jìn)行分類。選項(xiàng)A準(zhǔn)確描述了分類是基于已有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分類函數(shù)或構(gòu)造分類模型；選項(xiàng)B列舉了常見的分類方法；選項(xiàng)D因?yàn)榉诸愂腔跀?shù)據(jù)和模型進(jìn)行的，存在數(shù)據(jù)偏差、模型局限性等因素，所以結(jié)果有可能錯誤。27.關(guān)于人工智能的概念,下列表述正確的有()。A、人工智能可以替代人類做一切事情B、任何計算機(jī)程序都具有人工智能C、針對特定的任務(wù),人工智能程序都具有自主學(xué)習(xí)的能力D、人工智能程序和人類具有相同的思考方式正確答案：C答案解析：人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能并不可以替代人類做一切事情，A選項(xiàng)錯誤；并不是任何計算機(jī)程序都具有人工智能，B選項(xiàng)錯誤；針對特定的任務(wù)，人工智能程序具有自主學(xué)習(xí)的能力，C選項(xiàng)正確；人工智能程序和人類思考方式不同，D選項(xiàng)錯誤。人工智能是利用計算機(jī)模擬人類智能，通過數(shù)據(jù)和算法來實(shí)現(xiàn)特定任務(wù)，但它和人類在認(rèn)知、情感等多方面存在差異，不能完全等同于人類的思考方式。它是基于設(shè)定的規(guī)則和模型運(yùn)行，主要是對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析以完成任務(wù)，而人類思考更為復(fù)雜多樣，涉及到直覺、創(chuàng)造力、價值觀等諸多因素。28.深度學(xué)習(xí)可以具有幾個隱藏層()。A、4個B、1個C、3個D、2個正確答案：D29.識別手寫數(shù)字過程中,對圖片進(jìn)行灰度化處理的主要原因是。A、方便轉(zhuǎn)為文本格式B、盡可能保存全部圖片信息C、較少計算量,同時盡可能保存圖片信息D、有利于提高分類效果正確答案：C答案解析：在識別手寫數(shù)字時，灰度化處理主要是為了減少計算量。彩色圖像包含豐富的顏色信息，處理起來計算量較大。而灰度化后圖像只保留亮度信息，計算量大幅減少。同時，灰度化在一定程度上也能保留圖片中關(guān)于數(shù)字形狀等關(guān)鍵信息，有利于后續(xù)的處理和識別，所以是較少計算量，同時盡可能保存圖片信息。30.下列哪一個選項(xiàng)是由微軟公司研發(fā)的。A、小冰B、SiriC、Q小弟D、賢二機(jī)器僧正確答案：A答案解析：小冰是微軟公司研發(fā)的智能聊天機(jī)器人。Siri是蘋果公司的語音助手；Q小弟是青云QingCloud推出的智能客服機(jī)器人；賢二機(jī)器僧是龍泉寺的智能機(jī)器人。31.現(xiàn)有一張灰度圖pic存儲在計算機(jī)中,那么pic[i,j]表示的是()。A、圖像第i+1行第j+1列像素點(diǎn)的像素值B、圖像第j+1行第i+1列像素點(diǎn)的像素值C、圖像第j行第i列像素點(diǎn)的像素值D、圖像第i行第j列像素點(diǎn)的像素值正確答案：A32.關(guān)于視頻的說法不正確的是A、視頻是基于“視覺暫留”現(xiàn)象B、視頻是圖像序列C、我們常見的視頻一般是20幀/秒D、視頻時離散的正確答案：C答案解析：視頻是基于“視覺暫留”現(xiàn)象，由圖像序列組成，是離散的。常見的視頻一般是25幀/秒或30幀/秒等，而不是20幀/秒，所以選項(xiàng)C說法不正確。33.以下不屬于聚類算法的是()。A、K均值算法B、AGNES算法C、DIANA算法D、樸素貝葉斯算法正確答案：D答案解析：樸素貝葉斯算法是一種分類算法，用于根據(jù)已知特征預(yù)測類別標(biāo)簽，不屬于聚類算法。而K均值算法、AGNES算法、DIANA算法均為聚類算法。34.如果深度卷積網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過深,不會導(dǎo)致什么問題()。A、計算成本增加B、梯度消失C、過擬合D、欠擬合正確答案：D答案解析：深度卷積網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過深可能會導(dǎo)致過擬合，因?yàn)槟Ｐ妥兊眠^于復(fù)雜，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度擬合而在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳；會出現(xiàn)梯度消失問題，使得網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練；計算成本也會顯著增加，包括存儲和計算量等。而欠擬合通常是由于模型過于簡單，無法很好地擬合數(shù)據(jù)，與網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過深無關(guān)。35.如果訓(xùn)練樣本的誤差很大,測試樣本的誤差也很大,通常不會導(dǎo)致什么問題()。A、泛化性能差B、實(shí)際應(yīng)用效果很差C、過擬合D、欠擬合正確答案：C36.下列哪一個是“分類”任務(wù)的準(zhǔn)確描述()。A、預(yù)測每個項(xiàng)目實(shí)際的值B、對每個項(xiàng)目進(jìn)行排序C、為每個項(xiàng)目分配一個類別D、發(fā)現(xiàn)每個空間中輸入的排布正確答案：C答案解析：分類任務(wù)就是為每個項(xiàng)目分配一個類別，比如將動物分為哺乳動物、鳥類、爬行類等，將文本分為不同的主題類別等。選項(xiàng)A預(yù)測每個項(xiàng)目實(shí)際的值更像是回歸任務(wù)；選項(xiàng)B對每個項(xiàng)目進(jìn)行排序是排序任務(wù)；選項(xiàng)D發(fā)現(xiàn)每個空間中輸入的排布與分類任務(wù)無關(guān)。37.對于自然語言處理問題,哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)更適合?()。A、多層感知器B、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、感知器正確答案：C答案解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）特別適合處理自然語言處理問題，因?yàn)樗鼈兡軌蛱幚硇蛄袛?shù)據(jù)，捕捉文本中的長距離依賴關(guān)系，這對于理解語言的上下文非常重要。多層感知器主要用于處理分類等簡單任務(wù)，對序列數(shù)據(jù)處理能力有限；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別等領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但處理自然語言的序列特性不如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；感知器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，功能相對簡單，不適用于復(fù)雜的自然語言處理任務(wù)。38.初始化采用隨機(jī)分配的K均值算法,下面哪個順序是正確的()。①指定簇的數(shù)目;②隨機(jī)分配簇的質(zhì)心;③將每個數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給最近的簇質(zhì)心;④將每個點(diǎn)重新分配給最近的簇質(zhì)心;⑤重新計算簇的質(zhì)心;A、①②③⑤④B、①③②④⑤C、②①③④⑤D、以上都不是正確答案：A答案解析：K均值算法初始化時首先要指定簇的數(shù)目（①），然后隨機(jī)分配簇的質(zhì)心（②），接著將每個數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給最近的簇質(zhì)心（③），之后需要不斷迭代，重新計算簇的質(zhì)心（⑤），再將每個點(diǎn)重新分配給最近的簇質(zhì)心（④），所以正確順序是①②③⑤④，答案選A。39.分類器測試的作用是A、獲得檢測目標(biāo)的分類B、判斷測試集樣本選擇是否合適C、判斷測試集樣本標(biāo)注是否合適D、檢驗(yàn)分類器的效果正確答案：D答案解析：分類器測試主要目的就是檢驗(yàn)分類器的效果，通過對測試集進(jìn)行分類預(yù)測，評估分類器在準(zhǔn)確性、召回率、F1值等指標(biāo)上的表現(xiàn)，從而了解其性能優(yōu)劣。選項(xiàng)A獲得檢測目標(biāo)的分類不是分類器測試的主要作用；選項(xiàng)B判斷測試集樣本選擇是否合適以及選項(xiàng)C判斷測試集樣本標(biāo)注是否合適，雖然對分類器測試有一定影響，但不是其核心作用，核心是檢驗(yàn)分類器本身的效果。40.機(jī)器學(xué)習(xí)的一個最新研究領(lǐng)域是()。A、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B、類比學(xué)習(xí)C、自學(xué)D、數(shù)據(jù)挖掘正確答案：D41.在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里,知道每一個神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是最重要的一步。如果以某種方法知道了神經(jīng)元準(zhǔn)確的權(quán)重和偏差,就可以近似任何函數(shù)。實(shí)現(xiàn)這個最佳的辦法是什么?()A、隨機(jī)賦值,祈禱它們是正確的B、搜索所有權(quán)重和偏差的組合,直到得到最佳值C、賦予一個初始值,通過檢查跟最佳值的差值,然后迭代更新權(quán)重D、以上都不正確正確答案：C答案解析：選項(xiàng)C描述的是梯度下降等優(yōu)化算法的基本思路。通過賦予初始值，然后根據(jù)損失函數(shù)等指標(biāo)檢查與最佳值的差值，不斷迭代更新權(quán)重，逐步逼近最優(yōu)的權(quán)重和偏差，從而能夠近似任何函數(shù)。選項(xiàng)A隨機(jī)賦值無法保證得到正確結(jié)果；選項(xiàng)B搜索所有權(quán)重和偏差的組合在實(shí)際中計算量過大不現(xiàn)實(shí)。所以最佳辦法是選項(xiàng)C。42.下列應(yīng)用中,哪一款應(yīng)用與其他應(yīng)用采用的方法和原理明顯不同()。A、圖像分類B、音樂檢索C、聽歌識曲D、以圖搜圖正確答案：A43.為解決單個輸出的感知機(jī)無法解決的異或問題,需要用有至少()個輸出的感知機(jī)?A、2個B、4個C、5個D、3個正確答案：A答案解析：對于異或問題，單個感知機(jī)無法解決。需要使用多層感知機(jī)，至少需要兩個隱藏層神經(jīng)元，這樣就至少有三個輸出（輸入層兩個神經(jīng)元，兩個隱藏層神經(jīng)元，輸出層一個神經(jīng)元），所以需要有至少3個輸出的感知機(jī)（這里的輸出包括隱藏層的輸出等廣義的輸出概念），大于2個輸出符合要求。44.利用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行模型訓(xùn)練時,使模型參數(shù)收斂所需要的迭代次數(shù)可能受哪些因素影響()。A、開發(fā)環(huán)境B、學(xué)習(xí)率或?qū)W習(xí)步長C、算法實(shí)現(xiàn)選用的編程語言D、訓(xùn)練用的計算機(jī)設(shè)備的性能正確答案：B45.制作人臉動態(tài)表情包時,圖像拉伸技術(shù)中不需要設(shè)置的變量有()。A、起點(diǎn)B、位移C、半徑D、像素值正確答案：D答案解析：在圖像拉伸技術(shù)中，通常需要設(shè)置起點(diǎn)、位移、半徑等變量來控制拉伸的效果。而像素值是圖像本身的屬性，在拉伸操作時不是直接用于控制拉伸的變量。所以不需要設(shè)置的變量是像素值，答案選D。46.感知機(jī)是只含輸入層和輸出層的一種淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),兩個感知機(jī)輸出解決了”異或”問題,進(jìn)一步擴(kuò)展到多感知機(jī)輸出,并增加了偏置單元。關(guān)于偏置單元的作用正確的是()。A、屬于一種多層隱含層B、計算網(wǎng)絡(luò)傳播偏差信息C、施加干擾,消除網(wǎng)絡(luò)死循環(huán),以達(dá)到輸出收斂D、解決異或問題正確答案：C答案解析：偏置單元可以施加干擾，消除網(wǎng)絡(luò)死循環(huán)，使網(wǎng)絡(luò)能夠收斂到穩(wěn)定的輸出狀態(tài)。它不是解決異或問題的關(guān)鍵，異或問題是通過多個感知機(jī)組合解決；偏置單元不屬于多層隱含層；它也不是用于計算網(wǎng)絡(luò)傳播偏差信息的。47.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化層的本質(zhì)是。A、過濾到不必要數(shù)據(jù)B、提高模型泛化能力C、對數(shù)據(jù)進(jìn)行一個縮小D、提取特征數(shù)據(jù)正確答案：C答案解析：池化層本質(zhì)上是對數(shù)據(jù)進(jìn)行一個縮小操作。它通過對輸入數(shù)據(jù)的局部區(qū)域進(jìn)行下采樣，例如最大池化或平均池化，減少數(shù)據(jù)維度，降低計算量，同時保留主要特征。雖然在一定程度上也有助于提高模型泛化能力等，但本質(zhì)上是數(shù)據(jù)縮小操作。48.AI時代主要的人機(jī)交互方式為()。A、鼠標(biāo)B、鍵盤C、觸屏D、語音+視覺正確答案：D答案解析：在AI時代，隨著技術(shù)的發(fā)展，語音交互和視覺交互變得越來越重要和普遍。語音交互讓用戶可以通過說話與設(shè)備進(jìn)行自然流暢的溝通，無需手動操作；視覺交互則能通過圖像識別、手勢識別等方式實(shí)現(xiàn)更直觀的人機(jī)互動。相比傳統(tǒng)的鼠標(biāo)、鍵盤、觸屏等交互方式，語音+視覺的組合能提供更高效、便捷、自然的人機(jī)交互體驗(yàn)，成為AI時代主要的人機(jī)交互方式。49.一幅RGB模式的彩色圖像,如果某像素點(diǎn)的三通道值R=255、G=255、B=255時,該像素點(diǎn)在彩色圖像中顯示的顏色是()。A、黑色B、白色C、不能確定D、以上皆非正確答案：B答案解析：在RGB色彩模式中，R（紅色）、G（綠色）、B（藍(lán)色）通道值都為255時，表示三原色光都達(dá)到了最大值，混合后呈現(xiàn)出白色。50.因:經(jīng)常挑食;果:身材矮小。這組因、果之間屬于()關(guān)系。A、不完全相關(guān)B、完全不相關(guān)C、完全相關(guān)D、不相關(guān)正確答案：A答案解析：身材矮小可能由多種原因?qū)е?，?jīng)常挑食只是其中一個可能的因素，不是唯一決定身材矮小的原因，所以經(jīng)常挑食和身材矮小之間是不完全相關(guān)的關(guān)系。51.兩種以上(不含兩種)的分類問題被稱為()。A、分類器B、多分類C、歸一化D、二分類正確答案：B答案解析：多分類是指對兩種以上（不含兩種）的類別進(jìn)行分類的問題。例如，將圖像分為貓、狗、鳥、魚等多種類別，或者將文本分為政治、經(jīng)濟(jì)、文化、科技等多個領(lǐng)域。而二分類是只涉及兩個類別的分類問題；分類器是用于進(jìn)行分類的工具或模型；歸一化是對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的一種操作，使其具有特定的分布或范圍。所以兩種以上（不含兩種）的分類問題被稱為多分類。52.在測試樣本上執(zhí)行分類模型,可以()。A、生成預(yù)測結(jié)果B、區(qū)分負(fù)樣本C、區(qū)分正樣本D、生成分類模型正確答案：A答案解析：在測試樣本上執(zhí)行分類模型的主要目的是基于已有的模型對測試樣本進(jìn)行預(yù)測，從而生成預(yù)測結(jié)果。區(qū)分正樣本和負(fù)樣本只是預(yù)測結(jié)果中的一部分表現(xiàn)形式，不是執(zhí)行分類模型本身的主要目的；而分類模型是在訓(xùn)練階段生成的，不是在測試樣本上執(zhí)行模型時生成的。53.數(shù)字圖像的最小單位是:A、像素B、位C、點(diǎn)D、分辨率正確答案：A答案解析：像素是數(shù)字圖像的最小單位，圖像由一個個像素點(diǎn)組成，分辨率是指單位長度內(nèi)像素的多少，點(diǎn)是比較寬泛的概念，位是描述像素顏色等信息的單位，不是圖像最小單位。54.下列聚類性能評價指標(biāo)在[-1,1]之間,值越接近1說明聚類效果越好。A、CH分?jǐn)?shù)B、戴維森堡丁指數(shù)DBIC、輪廓系數(shù)D、inertia正確答案：C答案解析：輪廓系數(shù)是一種常用于評估聚類效果的指標(biāo)，其取值范圍在[-1,1]之間，值越接近1表示聚類效果越好。CH分?jǐn)?shù)用于衡量聚類結(jié)果相對于隨機(jī)劃分的優(yōu)勢程度，其值越大越好，沒有在[-1,1]之間的限制。戴維森堡丁指數(shù)DBI的值越小表示聚類效果越好，不在[-1,1]之間。inertia即慣性，是Kmeans算法中的一個指標(biāo)，其值越小表示聚類效果越好，也不在[-1,1]之間。55.池化層的作用不包括A、解決卷積計算量過大的問題B、降低特征圖的分辨率C、實(shí)現(xiàn)不同尺度特征的提取D、實(shí)現(xiàn)特征分類正確答案：D答案解析：池化層主要有以下作用：解決卷積計算量過大的問題，通過減少數(shù)據(jù)量來降低計算成本；降低特征圖的分辨率，在不損失過多關(guān)鍵信息的情況下縮小數(shù)據(jù)規(guī)模；實(shí)現(xiàn)不同尺度特征的提取，捕捉不同層次的特征。而實(shí)現(xiàn)特征分類是全連接層等的主要功能，池化層本身并不直接進(jìn)行特征分類。56.K均值聚類算法,屬于()。A、監(jiān)督學(xué)習(xí)B、無監(jiān)督學(xué)習(xí)C、半監(jiān)督學(xué)習(xí)D、強(qiáng)化學(xué)習(xí)正確答案：B答案解析：K均值聚類算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。它不需要事先知道數(shù)據(jù)的類別標(biāo)簽，而是通過將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為K個簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較高，不同簇的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較低，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的自動分類和分組。57.被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”和“人工智能教父”的是()。A、辛頓B、魯梅爾哈特C、明斯基D、赫布正確答案：A答案解析：辛頓在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域做出了卓越貢獻(xiàn)，被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”和“人工智能教父”。赫布主要提出了赫布理論；明斯基是人工智能領(lǐng)域的重要人物，但沒有這樣的特定稱呼；魯梅爾哈特在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面也有貢獻(xiàn)，但不是“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”和“人工智能教父”這樣的稱謂。58.以下哪種人工智能的應(yīng)用或功能采用的算法是屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法()。A、智能語音助手可以進(jìn)行語音識別B、手機(jī)自拍功能可以自動識別出人臉C、手機(jī)相冊中的人臉聚類D、通過讓計算機(jī)“看”大量香蕉圖片,讓計算機(jī)“學(xué)會”辨識香蕉正確答案：C答案解析：非監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中尋找模式和結(jié)構(gòu)的算法。手機(jī)相冊中的人臉聚類是將相似的人臉自動聚集在一起，不需要預(yù)先定義的標(biāo)簽，屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。選項(xiàng)A智能語音助手的語音識別、選項(xiàng)B手機(jī)自拍功能的人臉識別、選項(xiàng)D讓計算機(jī)辨識香蕉都是有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，需要大量帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。分割手機(jī)相冊中的人臉聚類是對無標(biāo)簽的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，符合非監(jiān)督學(xué)習(xí)特點(diǎn)，而其他選項(xiàng)是通過大量帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型來實(shí)現(xiàn)特定功能，屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)。59.以下不屬于完全信息博弈的游戲有()。A、圍棋B、黑白棋C、井字棋D、橋牌正確答案：D答案解析：完全信息博弈是指每一參與者都擁有所有其他參與者的特征、策略及得益函數(shù)等方面的準(zhǔn)確信息的博弈。井字棋、黑白棋、圍棋中，雙方對于游戲規(guī)則、局面等信息都是完全知曉的，屬于完全信息博弈。而橋牌中，玩家并不知道其他玩家手中的具體牌型，信息是不完全的，不屬于完全信息博弈。60.在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,分類的目標(biāo)是指()。A、將具有相似形狀的對象聚集B、將具有相似特征的對象聚集C、將具有相似值的對象聚集D、將具有相似名稱的對象聚集正確答案：B61.下列不屬于人工智能學(xué)派的是()。A、連接主義B、符號主義C、行為主義D、機(jī)會主義正確答案：D答案解析：人工智能主要有符號主義、連接主義、行為主義三個學(xué)派。符號主義強(qiáng)調(diào)基于符號推理來實(shí)現(xiàn)智能；連接主義借鑒大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來模擬智能；行為主義從行為和環(huán)境交互角度研究智能。而機(jī)會主義不屬于人工智能的學(xué)派。62.以下那個不是圖像的基本運(yùn)算A、點(diǎn)運(yùn)算B、塊運(yùn)算C、邏輯運(yùn)算D、代數(shù)運(yùn)算正確答案：B答案解析：圖像的基本運(yùn)算主要包括點(diǎn)運(yùn)算、代數(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算等，塊運(yùn)算不屬于圖像的基本運(yùn)算類型。63.程序設(shè)計的三大結(jié)構(gòu)不包括的是()。A、跳躍結(jié)構(gòu)B、循環(huán)結(jié)構(gòu)C、順序結(jié)構(gòu)D、分支結(jié)構(gòu)正確答案：A答案解析：程序設(shè)計的三大結(jié)構(gòu)包括順序結(jié)構(gòu)、循環(huán)結(jié)構(gòu)和分支結(jié)構(gòu)，不包括跳躍結(jié)構(gòu)。64.有關(guān)分類器的構(gòu)造和實(shí)施步驟描述錯誤的是:()A、選定樣本,將所有樣本分成訓(xùn)練樣本和測試樣本兩部分;B、在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類器算法,生成分類模型;C、在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類模型,生成預(yù)測結(jié)果;D、根據(jù)預(yù)測結(jié)果,計算必要的評估指標(biāo),評估分類模型的性能。正確答案：C答案解析：分類器的實(shí)施步驟中，是在測試樣本上執(zhí)行分類模型以生成預(yù)測結(jié)果，而不是在訓(xùn)練樣本上。選項(xiàng)[A]選定樣本并分成訓(xùn)練樣本和測試樣本兩部分是正確的初始步驟；選項(xiàng)[B]在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類器算法生成分類模型也是合理的；選項(xiàng)[D]根據(jù)預(yù)測結(jié)果計算評估指標(biāo)評估分類模型性能同樣是正確的步驟。65.能夠提