人工智能題庫+答案

一、單選題(共103題，每題1分，共103分)

1.數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)中，需要綜合考慮三個不同的指標，下列哪項不是

三項指標之一

A、查準率

B、響應速度

C、響應時間

D、查仝率

正確答案：D

2.強化學習是。領域的一類學習問題

A、cv

B、nIp

C、自然語言處理

D、機器學習

正確答案：D

3.()是規(guī)則的置信度與先導的置信度之間的絕對差。

A、信息差

B、標準差

C、置信度差

D、置信度值

正確答案：C

4.查準率和查全率是一對0的度量

A、相容

B、矛盾

C、包含

D、相等

正確答案：B

5.深度學習可以用在下列哪項NLP任務中

A、情感分析

B、問答系統(tǒng)

C、機器翻譯

D、所有選項

正確答案：D

6.””維數(shù)災難”指的是：()”

A、因在低維情形下出現(xiàn)的數(shù)據(jù)樣本稀疏、距離計算困難等問題,

給機器學習方法造成的障礙。

B、因在高維情形下出現(xiàn)的數(shù)據(jù)樣本密集、距離計算困難等問題,

給機器學習方法造成的障礙。

C、因在低維情形下出現(xiàn)的數(shù)據(jù)樣本密集、距離計算困難等問題,

給機器學習方法造成的障礙。

D、因在高維情形下出現(xiàn)的數(shù)據(jù)樣本稀疏、距離計算困難等問題,

給機器學習方法造成的障礙。

正確答案：D

7.“數(shù)據(jù)的故事化描述”是指為了提升數(shù)據(jù)的()和()，將數(shù)據(jù)還

原成關聯(lián)至特定的情景的過程。

A、可接受性可記憶性可體驗性

B、可理解性可記憶性可呈線性

C、可理解性可記憶性可體臉性

D、可接受性可記憶性可呈現(xiàn)性

正確答案：C

8.通常使用的處理圖像數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡模型是()

A^word2vec

B、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

C、bert

D、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

正確答案：D

9.關于梯度下降算法描述正確的是：

A、梯度下降算法就是不斷尋找損失函數(shù)的最大值

B、梯度下降算法就是不斷的更新w和b的導數(shù)值

C、梯度下降算法就是不斷更新學習率

D、梯度下降算法就是不斷的更新w和b的值

正確答案：D

10.每一棵決策樹擬合的是之前迭代得到的模型的。

A、標準差

B、均方差

C、殘差

D、方差

正確答案：C

11.()作為第四次工業(yè)革命的核心，其前沿算法和基礎理論正在發(fā)

生巨大變化。

A、計算

B、存儲

C、模型

D、數(shù)據(jù)

正確答案：A

12.深度學習中的“深度”是指()

A、計算機理解的深度

B、計算機的求解更加精準

C、計算機對問題的處理更加靈活

D、中間神經(jīng)元網(wǎng)絡的層次很多

正確答案：D

13.算法性能顯著不同時，需要進行(—)來進一步區(qū)分各算法。

A、Friedman檢驗

B、交叉驗證t檢驗

C、后續(xù)檢驗

D、McNemar檢驗

正確答案：C

14.（）是利用樣本的實際資料計算統(tǒng)計量的取值，并以引來檢驗事

先對總體某些數(shù)量特征的假設是否可信作為決策取舍依據(jù)的一種統(tǒng)

計分析方法

A、方差分析

B、回歸分析

C、邏輯分析

D、假設檢驗

正確答案：D

15.馬爾可夫性質(zhì)強調(diào)在每一個動作狀態(tài)序列中，下一個狀態(tài)與（）有

關。

A、歷史狀態(tài)

B、當前狀態(tài)

C、外部影響

D、主體內(nèi)因

正確答案：B

16.對于圖像數(shù)據(jù)，通常使用的模型是。

A、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

B、word2vec

C、bert

D、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

正確答案：A

17.線性回歸方法是假定條件屬性和決策屬性之間存在線性關系，然

后通過訓練數(shù)據(jù)擬合出一個（）方程，并使用該方程去預測未知的

新實例。

A^一^元一次

B、線性

C、二元一次

D、多元

正確答案：B

18.聚類的性能度量亦稱聚類“（）”

A、有效性指標

B、無效性指標

C、可靠性指標

D、驅(qū)動性指標

正確答案：A

19.如果將數(shù)據(jù)科學比喻成“鷹”，那么，統(tǒng)計學、機器學習相當于

“鷹”的（）

A、翅膀

B、頭腦

C、腳

D、軀體

正確答案：A

20.人工神經(jīng)網(wǎng)絡在20世紀（）年代興起，一直以來都是人工智能

領域的研究熱點

A、60

B、70

C、50

D、$80

正確答案：D

21.表達式min（［'1「，'2','3'］）的值為。

A、3'

B、11'

C、5'

D、2'

正確答案：B

22.關于貝葉斯網(wǎng)描述錯誤的是（—）

A、也稱為信念網(wǎng)；

B、用條件概率表來描述屬性的聯(lián)合概率分布；

C、借助無向無環(huán)圖刻畫屬性之間的關系；

D、借助有向無環(huán)圖刻畫屬性之間的關系；

正確答案：C

23.傳統(tǒng)科學計算中的建模方法可分為從（）出發(fā)的建模和從數(shù)據(jù)出

發(fā)的建模兩類

A、設計

B、機理

C、存儲

D、檢索

正確答案：B

24.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡做圖像分類任務通常不包含：

A、卷積操作

B、池化操作

C、全連接層

D、均方誤差損失函數(shù)

正確答案：D

回歸任務最常使用的性能度量是（一

25.）0

A、精度

B、R0C

C、MSE

D、AUC

正確答案：C

26.下列哪個模型屬于無監(jiān)督學習

A、KNN分類

B、邏輯回歸

C、DBSCAN

D、決策樹

正確答案：C

27.二分搜索算法是利用。實現(xiàn)的算法。

A、動態(tài)規(guī)劃法

B、貪心法

C、回溯法

D、分治策略

正確答案：D

28.關于Boltzmann描述錯誤的是（）

A、基于能量的模型；

B、優(yōu)化目標函數(shù)為最小化能力函數(shù)；

C、分為顯層和隱層；

D、神經(jīng)元都是數(shù)值型；

正確答案：D

29.為了解決如何模擬人類的感性思維，例如視覺理解、直覺思維、

悟性等，研究者找到一個重要的信息處理的機制是（）

A、模式識別

B、智能代理

C、人工神經(jīng)網(wǎng)絡

D、專家系統(tǒng)

正確答案：C

30.以下關于人工智能概念的描述中，錯誤的是

A、人工智能英文薇譯是ArtificialIntelIigence

B、人工智能使計算機能實現(xiàn)更高層次應用

C、人工智能就是機器學習

D、人工智能是對人的意識、思維過程進行模擬

正確答案：C

31.0LAM技術一般簡稱為"數(shù)據(jù)聯(lián)機分析挖掘”，下面說法正確的

是：（）

A、OLAP和OLAM都基于客戶機/服務器模式，只有后者有與用戶的交

互性

B、由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別

C、基于WEB的OLAM是WEB技術與OLAM技術的結合

D、OLAM服務器通過用戶圖形借口接收用戶的分析指令，在元數(shù)據(jù)的

知道下，對超級立方體作一定的操作

正確答案：D

32.2010年谷歌推出以頂點為中心的圖處理系統(tǒng)（），其專為大規(guī)模

圖數(shù)據(jù)處理而設計，將圖數(shù)據(jù)保存在主存儲器中并采用并行計算的

BSP模型

A、AregeI

B、PregeI

C、CregeI

D、DregeI

正確答案：B

33.字符串是一個字符序列，例如，字符串s,從右側向左第3個字

符用什么索引？

A、s[0：-3]

B、s[3]

C、s[-3]

D、s[：-3]

正確答案：C

34.python包安裝命令正確的是

A、ipythoninstaIIxxx

B、pythoninstaIIxxx

C^condainstaIIxxx

D、pipinstaIIxxx

正確答案：D

35.我們常說“人類是智能回路的總開關”，即人類智能決定著任何

智能的高度、廣度而深度，下面哪一句話對這個觀點的描述不正確

A、人類智能是機器智能的設計者

B、機器智能目前無法完全模擬人類所有智能

C、機器智能目前已經(jīng)超越了人類智能

D、機器智能和人類智能相互協(xié)同所產(chǎn)生的智能能力可超越人類智能

或機器智能

正確答案：C

36.關于Python語句P=-P,以下選項中描述正確的是

A、P=0

B、P等于它的負數(shù)

C、P的絕對值

D、給P賦值為它的負數(shù)

正確答案：D

37.Python3中獲取用戶輸入并默認以字符串存儲的函數(shù)是（）

A、raw_input

B、raw

C、input

D、print

正確答案：C

38.解線性方程組時，若因變量過多，則會解出多組解都能使均方誤

差最小化，選擇哪一個解，常見的做法是引入（一）o

A、極大似然法

B、對數(shù)線性回歸

C、正則化

D、剪枝

正確答案：C

39.我們想要減少數(shù)據(jù)集中的特征數(shù)，即降維。選擇以下適合的方案

①使用前向特征選擇方法②使用后向特征排除方法③我們先把所有

特征都使用，去訓練一個模型，得到測試集上的表現(xiàn)然后我們?nèi)サ?/p>

一個特征，再去訓練，用交叉驗證看看測試集上的表現(xiàn)，如果表現(xiàn)

比原來還要好，我們可以去除這個特征④查看相關性表，去除相關

性最高的一些特征

A、①②④

B、①②③④

C、②③④

D、①②

正確答案：B

40.關于列表數(shù)據(jù)結構，下面描述正確的是

A、可以不按順序查找元素

B、必須按順序插入元素

C、不支持in運算符

D、所有元素類型必須相同

正確答案：A

41.邏輯回歸模型是解決什么問題的模型？

A、分類問題

B、聚類問題

C、回歸問題

正確答案：A

42.回歸分析的任務，就是根據(jù)（）和因變量的觀察值，估計這個函

數(shù)，并討論與之有關的種種統(tǒng)計推斷的問題

A、相關變量

B、樣本

C、自變量

D、已知數(shù)據(jù)

正確答案：C

43.在神經(jīng)網(wǎng)絡中，我們是通過以下哪個方法在訓練網(wǎng)絡的時候更新

參數(shù)，從而最小化損失函數(shù)的？

A、卷積計算

B、反向傳播算法

C、正向傳播算法

D、池化計算

正確答案：B

44.在集成學習中，對于數(shù)據(jù)型輸出，最常見的結合策略是()

A、平均法

B、投票法

C、學習法

正確答案：A

45.聚類分析屬于典型的()。

A、無監(jiān)督學習

B、監(jiān)督學習

C、半監(jiān)督學習

D、強化學習

正確答案：A

46.當在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中加入池化層(poolinglayer)時，變換的不

變性會被保留，是嗎？

A、不知道

B、是

C、否

D、看情況

正確答案：B

47.深度學習中神經(jīng)網(wǎng)絡類型很多，以下神經(jīng)網(wǎng)絡信息是單向傳播的

是：

A、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

B、LSTM

C、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

D、GRU

正確答案：A

48.CPU主要通過增加指令，增加核數(shù)等方式來提升AI性能。

A、TRUE

B、FALSE

正確答案：A

49.Python中，以下哪個賦值操作符是錯誤的？

A、--

B、*二

C、X二

D、+二

正確答案：C

50.Boosting算法要求基學習器能對待定的數(shù)據(jù)分布進行學習，這

可通過()實施。

A、重賦權法

B、重采樣法

C、重訓練法

D、重預測法

正確答案：A

51.()城市大腦目前已在杭州、蘇州、上海、衢州、澳門、馬來西

亞等城市和國家落地，覆蓋交通、平安、市政建設、城市規(guī)劃等領

域，是目前全球最大規(guī)模的人工智能公共系統(tǒng)之一。

A、海爾云

B、阿里云

C、浪潮云

D、華為云

正確答案：B

52.()是指將“數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)換為“產(chǎn)品”的藝術。

A、數(shù)據(jù)挖掘

B、數(shù)據(jù)柔性

C、數(shù)據(jù)開發(fā)

D、數(shù)據(jù)運用

正確答案：B

53.下列哪些屬r彳盾環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡。

A、LeNet

B、GoogleNet

C、Bi-LSTM

D、BERT

正確答案：C

54.()控制著整個LSTM單元的狀態(tài)或者記憶，它會根據(jù)每個時刻

的輸入進行更新。

A、隱狀態(tài)向量

B、狀態(tài)向量

C、顯狀態(tài)向量

D、以上都不對

正確答案：B

55.以下選項中，不是Python語言保留字的是

A、while

B、do

C、pass

D、except

正確答案：B

56.在廢棄階段，廢棄銷毀使用目的不復存在或者有更好解決方法替

換的人工智能系統(tǒng)，主要包括數(shù)據(jù)、()以及系統(tǒng)整體的廢棄銷毀過

程。

A模型

、

序

B程

、

法

C算

、

D、算法模型

正確答案：D

57.人工智能的目的是讓機器能夠（）

A、模擬、延伸和擴展人的智能

B、和人一樣工作

C、完全代替人的大腦

D、具有智能

正確答案：A

58.假設我們已經(jīng)在ImageNet數(shù)據(jù)集（物體識別）上訓練好了一個卷

積神經(jīng)網(wǎng)絡。然后給這張卷積神經(jīng)網(wǎng)絡輸入一張全白的圖片。對于

這個輸入的輸出結果為任何種類的物體的可能性都是一樣的，對嗎？

A、不對

B、看情況

C、不知道

D、對的

正確答案：A

59.命令既可以刪除列表中的一個元素，也可以刪除整個列

表。

A、drop

B、deIeteFrom

C、deIete

D、del

正確答案：D

60.樸素貝葉斯算法屬于（）

A、強化學習

B、無監(jiān)督學習

C、半監(jiān)督學習

D、有監(jiān)督學習

正確答案：D

61.人工智能的主要學派有：符號主義、連接主義和（）

A、i吾義網(wǎng)絡

B、行為主義

C、邏輯主義

D、以上沒有正確答案

正確答案：B

62.深度學習系統(tǒng)中，如果參數(shù)數(shù)量非常龐大不會出現(xiàn)：

A、運算精度必然高

B、運算速度慢

C、內(nèi)存使用多

D、訓練困難

正確答案：A

63.關于遞歸函數(shù)基例的說明，以下選項中錯誤的足

A、遞歸函數(shù)的基例不再進行遞歸

B、遞歸函數(shù)的基例決定遞歸的深度

C、每個遞歸函數(shù)都只能有一個基例

D、遞歸函數(shù)必須有基例

正確答案：C

64.下面哪個技術跟中文分詞無關()：

A、詞性標注

B、詞語消歧

C、未登錄詞識別

D、槽位填充

正確答案：D

65.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(recurrentneuraInetwork,RNN),是一種用于

處理具有類似()的數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡。

A、序列結構

B、數(shù)組結構

C、網(wǎng)格結構

D、表格結構

正確答案：A

66.VGG網(wǎng)絡在深度學習發(fā)展過程中做出了重要貢獻，下面關于VGG

描述正確的是：

A、VGG全部使用了3*3的卷積核和2*2的池化核

B、VGG證明了網(wǎng)絡越深越好，所以程序員應該沒有限制的搭建更深

的網(wǎng)絡

C、VGG是到目前為止分類效果最好的網(wǎng)絡結構

D、VGG沒有使用全連接網(wǎng)絡結構

正確答案：A

67.可以對Pytorch框架進行網(wǎng)絡結構等數(shù)據(jù)可視化的工具是

A、Visdom

B、Flask

C、Vue

D、以上選項均不正確

正確答案：A

68.下面對強化學習、有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習描述正確的是

A、都需要標注數(shù)據(jù)

B、都是人工智能的學習算法

C、都是深度學習的學習算法

D、都不需要標注信息

正確答案：B

69.()的核心訓練信號是圖片的“可區(qū)分性”。模型需要區(qū)分兩個

輸入是來自于同一圖片的不同視角，還是來自完全不同的兩張圖片。

A、對比學習

B、強化學習

C、遷移學習

D、深度學習

正確答案：A

70.TensorFlow2.0中可用于張量合并的方法有？

A、concat

B、split

C、join

D、unstack

正確答案：A

71.模型出現(xiàn)過擬合，以下何種措施無法降低過擬合現(xiàn)象

A、添加正則化項

B、降低模型復雜度

C、減少訓練數(shù)據(jù)量

D、使用Dropout

正確答案：C

72.關于“與/或”圖表示知識的敘述，錯誤的有。

A、用“與/或”圖表示知識方便使用程序設計語言表達，也便于計

算機存儲處理

B、“與/或”圖表示知識時一定同時有“與結點”和“或結點”

C、“與/或”圖能方便地表示陳述性知識和過程性知識

D、能用“與/或”圖表示的知識不適宜用其他方法表示

正確答案：D

73.關系云的一個重要功能是提供0。

A、數(shù)據(jù)庫即服務

B、彈性計算

C、虛擬服務

D、按需服務

正確答案：A

74.視覺編碼的前提是分析并了解目標用戶的，盡量降低目標用戶的

A、視覺感知特征；感知時間

B、視覺感知習慣；感知障礙

C、視覺感知特征；感知障礙

D、視覺感知習慣；感知時間

正確答案：C

75.對于神經(jīng)網(wǎng)絡的說法，下面正確的是：1.增加神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)，

可能會增加測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率2.減少神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)，總是

能減小測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率3.增加神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)，總是能減

小訓練數(shù)據(jù)集的分類錯誤率

A、$2

B、1和3

C、1

D、1和2

正確答案：C

76.EM算法是（）

A、無監(jiān)督

B、都不是

C、半監(jiān)督

D、有監(jiān)督

正確答案：A

77.測試集應盡可能與訓練集（一）o

A、相容

B、相等

C、互斥

D、包含

正確答案：C

78.1999年，第一款集成了硬件3D加速單元的GPU是由哪個公司

發(fā)布？

A、Microsoft

inteI

C、NVIDIA

D、AMD

正確答案：C

79.設某樹的度為3,且度為3的結點數(shù)為4,度為1的結點數(shù)為9,

沒有度為2的結點。則該樹中總的結點數(shù)為

A、22

B、13

C、$20

D、21

正確答案：A

80.以下關于算法的說法中，不正確的是

A、決策樹算法屬于監(jiān)督學習類別

B、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是重要的遷移學習算法

C、機器學習算法分為有監(jiān)督、半監(jiān)督和無監(jiān)督三種

D、K-Means是屬于無監(jiān)督學習算法

正確答案：B

81.A*搜索算法何時是最優(yōu)的？（）

A、到目標結點的耗散是一個可采納啟發(fā)式

B、到目標結點的耗散可任意選擇

C、不存在求解問題的最優(yōu)的a*搜索算法

D、以上描述都不對

正確答案：A

82.下面的語句哪個會無限循環(huán)下去：

A、while1

B、forainrange(10):time,sleep(10;

C、a=[3,-1,',']foriina[:]:ifnota:break

D、whileTrue:break

正確答案：A

83.下列哪一項在神經(jīng)網(wǎng)絡中引入了非線性？

A、隨機梯度下降

B、修正線性單元(ReLU)

C、卷積函數(shù)

D、以上都不正確

正確答案：B

84.對于神經(jīng)網(wǎng)絡的說法，下面正確的是：()

A、增加神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)，總是能減小訓練數(shù)據(jù)集的分類錯誤率

B、增加神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)，可能會增加測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率

C、減少神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)，總是能減小測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率

正確答案：B

85.()借鑒了生物學的一小部分簡單理論，其目的是從訓練樣本中學

習到目標函數(shù)。

A、決策樹學習

B、人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習

C、基于實例學習

D、概念學習

正確答案：B

86.下列哪部分不是專家系統(tǒng)的組成部分()

A、推理機

B、知識庫

C、綜合數(shù)據(jù)庫

D、用戶

正確答案：D

87.一所大學內(nèi)的各年紀人數(shù)分別為：一年級200人，二年級160人,

三年級130人，四年級110人。則年級屬性的眾數(shù)是：

A、二年級

B、三年級

C、一年級

D、四年級

正確答案：C

88.2*1的數(shù)組與1*3的數(shù)組相加結果為()。

A、2*3的數(shù)組

B、1*1的數(shù)組

C、3*2的數(shù)組

D、以上都不對

正確答案：A

89.以下關于降維，表述錯誤的是：（）

A、降維過程中可以保留原始數(shù)據(jù)的所有信息。

B、多維縮放的目標是要保證降維后樣本之間的距離不變。

C、線性降維方法目標是要保證降維到的超平面能更好的表示原始數(shù)

據(jù)。

D、核線性降維方法目標是通過核函數(shù)和核方法來避免采樣空間投影

到高維空間再降維之后的低維結構丟失。

正確答案：A

90.C4.5決策樹算法中采用（）對連續(xù)屬性進行離散化處理。

A、二分法

B、最小二乘法

C、均值法

D、投票法

正確答案：A

91.SOM網(wǎng)絡是一種（）的無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡，它能將高維輸入數(shù)據(jù)映射

到低維空間。

A、競爭學習型

B、增量學習型

C、在線學習型

D、匹配學習型

正確答案：A

92.哪個范數(shù)指向量中各個元素平方和的1/2次方

A、1范數(shù)

B、2范數(shù)

C、p范數(shù)

D、0范數(shù)

正確答案：B

93.昇騰AI處理器的邏輯架構不包括以下哪個選項？

A、DVPP

B、GPU

C、Al計算引擎

D、芯片系統(tǒng)控制CPU

正確答案：B