8月人工智能基礎(chǔ)概念考試題（附答案）一、單選題（共30題，每題1分，共30分）1.試題：專家系統(tǒng)是一個復(fù)雜的智能軟件，它處理的對象是用符號表示的知識，處理的過程是（）的過程。選項(xiàng)A.推理選項(xiàng)B.思維選項(xiàng)C.思考選項(xiàng)D.遞推答案：【A】答案說明：專家系統(tǒng)處理的過程是推理的過程。專家系統(tǒng)通過對用符號表示的知識進(jìn)行推理，從而得出結(jié)論或提供建議等。思維是一個更寬泛的概念；思考側(cè)重于個體的思索過程；遞推是一種特定的算法邏輯，不符合專家系統(tǒng)處理過程的本質(zhì)特點(diǎn)。所以處理過程是推理的過程。2.試題：()的基本出發(fā)點(diǎn)，是認(rèn)為低維流形嵌入到高維空間之后，直接在高維空間中計(jì)算直線距離具有誤導(dǎo)性，因?yàn)楦呔S空間中的直線距離在低維嵌入流形上是不可達(dá)的。選項(xiàng)A.等空間映射選項(xiàng)B.等距離映射選項(xiàng)C.等度量映射選項(xiàng)D.等范圍映射答案：【C】3.試題：專用人工智能的簡稱是（）。選項(xiàng)A.ANI選項(xiàng)B.AIG選項(xiàng)C.AIN選項(xiàng)D.AGI答案：【A】4.試題：世界上第一次正式的AI會議于（）年召開，JohnMarthy正式提出“ArtifiialIntelligene”這一術(shù)語選項(xiàng)A.1956選項(xiàng)B.1957選項(xiàng)C.1955選項(xiàng)D.1954答案：【A】答案說明：1956年達(dá)特茅斯會議被廣泛認(rèn)為是世界上第一次正式的AI會議，在這次會議上JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語。5.試題：不屬于人工智能的學(xué)派是（）選項(xiàng)A.符號主義選項(xiàng)B.機(jī)會主義選項(xiàng)C.行為主義選項(xiàng)D.連接主義答案：【B】答案說明：人工智能主要有符號主義、行為主義和連接主義三大學(xué)派。符號主義基于數(shù)理邏輯，強(qiáng)調(diào)知識表示和推理；行為主義源于控制論，注重感知和行動；連接主義受神經(jīng)科學(xué)啟發(fā)，模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。機(jī)會主義不屬于人工智能的學(xué)派。6.試題：在自動定理證明研究方面在國際上有影響的我國知名科學(xué)家是：選項(xiàng)A.錢學(xué)森選項(xiàng)B.宋健選項(xiàng)C.吳文俊選項(xiàng)D.華羅庚答案：【C】答案說明：吳文俊在自動定理證明研究方面取得了卓越成就，在國際上具有重要影響。他提出的吳方法為幾何定理機(jī)器證明提供了有效的算法，推動了該領(lǐng)域的發(fā)展。7.試題：人工智能發(fā)展歷程中第二次熱潮是（）期間的算法應(yīng)用升級。選項(xiàng)A.20世紀(jì)50年代選項(xiàng)B.20世紀(jì)80年代選項(xiàng)C.20世紀(jì)70年代選項(xiàng)D.2006年答案：【B】答案說明：20世紀(jì)80年代，專家系統(tǒng)和知識工程在商業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，這一時期人工智能迎來了第二次熱潮，主要是算法應(yīng)用的升級。專家系統(tǒng)通過將領(lǐng)域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗(yàn)編碼成計(jì)算機(jī)程序，能夠解決特定領(lǐng)域的問題，推動了人工智能在實(shí)際應(yīng)用中的發(fā)展。8.試題：用Tensorflow處理圖像識別任務(wù)時，若輸入數(shù)據(jù)的形狀為[64,224,224,3]，下面說法正確的是選項(xiàng)A.模型一次處理224張圖片（batchsize為224）選項(xiàng)B.每一張圖片都是三通道圖片選項(xiàng)C.以上選項(xiàng)均不正確選項(xiàng)D.每一張圖片都是二值圖片答案：【B】答案說明：輸入數(shù)據(jù)形狀為[64,224,224,3]，其中最后一維的3表示通道數(shù)，所以每一張圖片都是三通道圖片。A選項(xiàng)二值圖片通道數(shù)一般為1；C選項(xiàng)batchsize為64，表示模型一次處理64張圖片。9.試題：下面對強(qiáng)化學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)描述正確的是選項(xiàng)A.都不需要標(biāo)注信息選項(xiàng)B.都是深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)算法選項(xiàng)C.都需要標(biāo)注數(shù)據(jù)選項(xiàng)D.都是人工智能的學(xué)習(xí)算法答案：【D】答案說明：強(qiáng)化學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)都是人工智能的學(xué)習(xí)算法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過智能體與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化策略；有監(jiān)督學(xué)習(xí)利用標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練；無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是對無標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式等。它們并不都是深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)算法，有監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)注信息，強(qiáng)化學(xué)習(xí)也不依賴于標(biāo)注信息，所以B、C、D選項(xiàng)錯誤。10.試題：CRISP-DM將數(shù)據(jù)挖掘的過程抽象為四個層次：階段、一般任務(wù)、（）和過程實(shí)例選項(xiàng)A.具體任務(wù)選項(xiàng)B.分析選項(xiàng)C.規(guī)劃選項(xiàng)D.建模答案：【A】答案說明：CRISP-DM將數(shù)據(jù)挖掘的過程抽象為四個層次：階段、一般任務(wù)、具體任務(wù)和過程實(shí)例。具體任務(wù)是對一般任務(wù)的細(xì)化，進(jìn)一步明確在每個階段所需要執(zhí)行的具體操作內(nèi)容。11.試題：從產(chǎn)品形態(tài)看，以下()屬于數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的知識類產(chǎn)品。選項(xiàng)A.數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化選項(xiàng)B.規(guī)約數(shù)據(jù)選項(xiàng)C.摘錄選項(xiàng)D.規(guī)則庫答案：【D】答案說明：知識類產(chǎn)品是將數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、提煉和總結(jié)后形成的具有一定知識內(nèi)涵的產(chǎn)品。規(guī)則庫是對一系列規(guī)則的集合，屬于知識類產(chǎn)品。規(guī)約數(shù)據(jù)更側(cè)重于規(guī)范的數(shù)據(jù)形式；摘錄只是對數(shù)據(jù)的選??；數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化是將數(shù)據(jù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景，它們都不屬于知識類產(chǎn)品。12.試題：云計(jì)算提供的支撐技術(shù)，有效解決虛擬化技術(shù)、（）、海量存儲和海量管理等問題選項(xiàng)A.數(shù)據(jù)研發(fā)選項(xiàng)B.并行計(jì)算選項(xiàng)C.數(shù)據(jù)分析選項(xiàng)D.實(shí)際操作答案：【B】答案說明：云計(jì)算提供的支撐技術(shù)，有效解決虛擬化技術(shù)、并行計(jì)算、海量存儲和海量管理等問題。并行計(jì)算能大幅提高計(jì)算效率，以應(yīng)對云計(jì)算中大量的數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜計(jì)算任務(wù)，是云計(jì)算的重要支撐技術(shù)之一。13.試題：決策樹的最頂層是樹的()選項(xiàng)A.子節(jié)點(diǎn)選項(xiàng)B.葉節(jié)點(diǎn)選項(xiàng)C.根節(jié)點(diǎn)選項(xiàng)D.父節(jié)點(diǎn)答案：【C】答案說明：決策樹的最頂層是根節(jié)點(diǎn)，它是整個決策樹的起始點(diǎn)，后續(xù)根據(jù)根節(jié)點(diǎn)的屬性值進(jìn)行分支，逐步構(gòu)建決策樹，所以答案選A。14.試題：以下()不屬于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工具。選項(xiàng)A.Weka選項(xiàng)B.SAS選項(xiàng)C.SPSS選項(xiàng)D.Matlab答案：【A】15.試題：Mahout的核心是()算法及其實(shí)現(xiàn)。選項(xiàng)A.人工智能選項(xiàng)B.機(jī)器學(xué)習(xí)選項(xiàng)C.數(shù)據(jù)挖掘選項(xiàng)D.云計(jì)算答案：【B】答案說明：Mahout是一個基于Hadoop的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘庫，其核心是機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其實(shí)現(xiàn)。人工智能是一個更廣泛的概念，Mahout主要側(cè)重于機(jī)器學(xué)習(xí)具體算法；數(shù)據(jù)挖掘是一個領(lǐng)域，Mahout是其中用于實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能的工具庫；云計(jì)算是一種計(jì)算模式，與Mahout核心關(guān)聯(lián)不大。所以Mahout核心是機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其實(shí)現(xiàn)。16.試題：在數(shù)據(jù)量大的情況下，對于相同的文本分類任務(wù)，對Bert模型和word2vec模型的分類效果判斷正確的是（）選項(xiàng)A.word2vec分類效果優(yōu)于bert選項(xiàng)B.bert分類效果優(yōu)于word2vec選項(xiàng)C.效果一致選項(xiàng)D.以上選項(xiàng)均不正確答案：【B】答案說明：Bert模型是基于預(yù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜語義理解方面具有顯著優(yōu)勢。它能夠捕捉文本中的豐富語義信息和上下文關(guān)系，通過多層的Transformer結(jié)構(gòu)對文本進(jìn)行深度編碼。而word2vec是一種淺層的詞向量模型，主要通過詞共現(xiàn)關(guān)系來學(xué)習(xí)詞向量，雖然能表示詞的語義，但在處理長文本和復(fù)雜語義關(guān)系時能力有限。在數(shù)據(jù)量大的情況下，Bert模型能夠更好地利用數(shù)據(jù)中的信息進(jìn)行訓(xùn)練和分類，其分類效果通常會優(yōu)于word2vec模型。17.試題：在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，我們常常對數(shù)值特征進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化(standardization,normalization)處理。這種處理方式理論上不會對下列哪個模型產(chǎn)生很大影響？()選項(xiàng)A.決策樹選項(xiàng)B.k-Means選項(xiàng)C.k-NN答案：【A】答案說明：決策樹模型在構(gòu)建過程中主要基于特征的數(shù)值大小和數(shù)據(jù)的分布來進(jìn)行決策樹的劃分，對數(shù)據(jù)的具體數(shù)值大小并不敏感，所以歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理對決策樹模型影響不大。而k-Means和k-NN模型都依賴于樣本之間的距離度量，數(shù)據(jù)的數(shù)值大小會直接影響距離的計(jì)算，進(jìn)而影響模型的性能。18.試題：數(shù)據(jù)清洗是指在數(shù)據(jù)審計(jì)活動的基礎(chǔ)上，將（）清洗成（）的過程。選項(xiàng)A.“亂數(shù)據(jù)”；“整齊數(shù)據(jù)”選項(xiàng)B.“臟數(shù)據(jù)”；“干凈數(shù)據(jù)”選項(xiàng)C.“臟數(shù)據(jù)”；“整齊數(shù)據(jù)”選項(xiàng)D.“亂數(shù)據(jù)”；“干凈數(shù)據(jù)”答案：【B】答案說明：數(shù)據(jù)清洗是指在數(shù)據(jù)審計(jì)活動的基礎(chǔ)上，將“臟數(shù)據(jù)”清洗成“干凈數(shù)據(jù)”的過程。臟數(shù)據(jù)通常存在數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)錯誤、數(shù)據(jù)重復(fù)等問題，通過數(shù)據(jù)清洗可以去除這些問題，使數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確、完整和一致，也就是變成干凈數(shù)據(jù)。19.試題：或圖通常稱為（）。選項(xiàng)A.框架網(wǎng)絡(luò)選項(xiàng)B.狀態(tài)圖選項(xiàng)C.博亦圖選項(xiàng)D.語義圖答案：【B】答案說明：或圖通常也被稱為狀態(tài)圖，它用于表示問題求解過程中可能出現(xiàn)的各種狀態(tài)以及狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移關(guān)系?？蚣芫W(wǎng)絡(luò)主要用于知識表示中的框架結(jié)構(gòu)相關(guān)；語義圖側(cè)重于語義關(guān)系的表達(dá)；博弈圖主要用于博弈相關(guān)場景的描述。所以答案選D。20.試題：正式提出人工智能（artificialintelligence，AI）這個術(shù)語并把它作為一門新興科學(xué)的名稱實(shí)在哪一年。選項(xiàng)A.1960年選項(xiàng)B.1980年選項(xiàng)C.1965年選項(xiàng)D.1956答案：【D】答案說明：1956年達(dá)特茅斯會議正式提出人工智能（artificialintelligence，AI）這個術(shù)語并把它作為一門新興科學(xué)的名稱。21.試題：()是規(guī)則的置信度與先導(dǎo)的置信度之間的絕對差。選項(xiàng)A.信息差選項(xiàng)B.置信度值選項(xiàng)C.置信度差選項(xiàng)D.標(biāo)準(zhǔn)差答案：【C】答案說明：置信度差是規(guī)則的置信度與先導(dǎo)的置信度之間的絕對差。例如在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，置信度差能幫助分析規(guī)則的有效性和穩(wěn)定性等情況，通過比較規(guī)則置信度和先導(dǎo)置信度的差值來評估規(guī)則的價值。22.試題：R語言是()發(fā)明的語言。選項(xiàng)A.數(shù)學(xué)家選項(xiàng)B.語言學(xué)家選項(xiàng)C.統(tǒng)計(jì)學(xué)家選項(xiàng)D.物理學(xué)家答案：【C】答案說明：R語言是由新西蘭奧克蘭大學(xué)統(tǒng)計(jì)系的RossIhaka和RobertGentleman共同發(fā)明的，他們都是統(tǒng)計(jì)學(xué)家，R語言在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。23.試題：下面對集成學(xué)習(xí)模型中的弱學(xué)習(xí)器描述錯誤的是？選項(xiàng)A.他們通常會過擬合選項(xiàng)B.他們經(jīng)常不會過擬合選項(xiàng)C.他們通常帶有高偏差，所以其并不能解決復(fù)雜學(xué)習(xí)問題答案：【A】答案說明：集成學(xué)習(xí)中的弱學(xué)習(xí)器通常帶有高偏差，不能很好地解決復(fù)雜學(xué)習(xí)問題，經(jīng)常不會過擬合，而不是通常會過擬合。24.試題：統(tǒng)計(jì)描述的種類主要包括均值、百分位數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、全距和方差等，（）是指如果將一組數(shù)據(jù)從小到大排序，并計(jì)算相應(yīng)的累計(jì)百分位，則某一百分位所對應(yīng)數(shù)據(jù)的值選項(xiàng)A.中位數(shù)選項(xiàng)B.均值選項(xiàng)C.百分位數(shù)選項(xiàng)D.眾數(shù)答案：【C】答案說明：百分位數(shù)是將一組數(shù)據(jù)從小到大排序，并計(jì)算相應(yīng)的累計(jì)百分位，某一百分位所對應(yīng)的數(shù)據(jù)的值就是該百分位數(shù)，所以這里應(yīng)填“>百分位數(shù)”。25.試題：以下哪種模型是自然語言處理后Bert時代的預(yù)訓(xùn)練模型（）選項(xiàng)A.LSTM選項(xiàng)B.RNN選項(xiàng)C.Word2Vec選項(xiàng)D.XLNet答案：【D】答案說明：XLNet是自然語言處理后Bert時代的預(yù)訓(xùn)練模型。Word2Vec是較早的詞向量模型；RNN和LSTM是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體，它們都早于Bert時代；而XLNet在Bert之后提出，是一種基于Transformer架構(gòu)的自回歸語言模型，屬于Bert時代之后的預(yù)訓(xùn)練模型。26.試題：下列樸素貝葉斯估計(jì)描述錯誤的是選項(xiàng)A.采用屬性條件獨(dú)立性假設(shè)選項(xiàng)B.假設(shè)屬性之間相互獨(dú)立選項(xiàng)C.為了避免條件概率是所以屬性上的聯(lián)合概率選項(xiàng)D.假設(shè)屬性之間是相關(guān)的答案：【D】答案說明：樸素貝葉斯采用屬性條件獨(dú)立性假設(shè)，即假設(shè)屬性之間相互獨(dú)立，這樣可以避免計(jì)算條件概率時涉及所有屬性上的聯(lián)合概率，而不是假設(shè)屬性之間是相關(guān)的。27.試題：對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法,下面正確的是:()選項(xiàng)A.增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù),總是能減小訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的分類錯誤率選項(xiàng)B.增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù),可能會增加測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率選項(xiàng)C.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù),總是能減小測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率答案：【B】答案說明：對于選項(xiàng)A，增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)可能會導(dǎo)致過擬合等問題，從而增加測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率，該說法合理。對于選項(xiàng)B，減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)不一定總是能減小測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率，可能會導(dǎo)致模型表達(dá)能力不足。對于選項(xiàng)C，增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)并不總是能減小訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的分類錯誤率，也可能出現(xiàn)過擬合導(dǎo)致訓(xùn)練錯誤率上升。28.試題：如果將時間序列繪制成圖，時間序列通常會表現(xiàn)出以下特征中的一種多多種，()、離群值、季節(jié)性周期變化。選項(xiàng)A.趨勢選項(xiàng)B.聚合選項(xiàng)C.連續(xù)選項(xiàng)D.回歸答案：【A】答案說明：時間序列通常會表現(xiàn)出趨勢、離群值、季節(jié)性周期變化等特征。趨勢是指時間序列在長期內(nèi)呈現(xiàn)出的上升或下降的總體走向；離群值是指明顯偏離其他數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)值；季節(jié)性周期變化是指時間序列在固定的時間間隔內(nèi)呈現(xiàn)出的周期性波動。聚合、連續(xù)、回歸并不是時間序列典型表現(xiàn)出的特征。29.試題：分類變量的意思就是在給定的數(shù)據(jù)集中，該變量的取值是()的集合。選項(xiàng)A.固定選項(xiàng)B.隨機(jī)選項(xiàng)C.有限選項(xiàng)D.獨(dú)立答案：【A】30.試題：以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)描述正確的是?選項(xiàng)A.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支選項(xiàng)B.深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)同屬于人工智能但相互之間沒有關(guān)系選項(xiàng)C.深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)是互相包含的關(guān)系選項(xiàng)D.以上都不對答案：【A】答案說明：機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。它專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支領(lǐng)域，它是一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)通過構(gòu)建具有很多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和特征表示。所以選項(xiàng)A正確，選項(xiàng)B中深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，不是互相包含關(guān)系；選項(xiàng)C中深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，它們是有關(guān)系的。二、判斷題（共20題，每題1分，共20分）1.試題：所有的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法都屬于有監(jiān)督方選項(xiàng)A.正確選項(xiàng)B.錯誤答案：【A】2.試題：人工智能是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作選項(xiàng)A.正確選項(xiàng)B.錯誤答案：【A】3.試題：數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全直接影響人工智能系統(tǒng)算法模型的準(zhǔn)確性，進(jìn)而威脅人工智能應(yīng)用安全。選項(xiàng)A.正確選項(xiàng)B.錯誤答案：【A】4.試題：感知機(jī)無法解決異或XOR問題的缺陷導(dǎo)致了第一次人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的衰退。選項(xiàng)A.正確選項(xiàng)B.錯誤答案：【A】5.試題：人工校驗(yàn)是指打印數(shù)據(jù)輸出結(jié)果，觀察是否是預(yù)期的格式選項(xiàng)A.正確選項(xiàng)B.錯誤答案：【A】6.試題：可視化建模能通過豐富的算法組件實(shí)現(xiàn)拖拽式建模選項(xiàng)A.正確選項(xiàng)B.錯誤答案：【A】7.試題：深度學(xué)習(xí)是隱藏層更多的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。選項(xiàng)A.正確選項(xiàng)B.錯誤答案：【A】8.試題：要想讓機(jī)器具有智能，必須讓機(jī)器具有知識。因此，在人工智能中有一個研究領(lǐng)域