12月人工智能訓練模擬習題（附參考答案解析）一、單選題（共20題，每題1分，共20分）1.假設已利用""importtensorflowastf""語句導入了tensorflow模塊，則采用線性堆疊網(wǎng)絡層來構建神經(jīng)網(wǎng)絡模型的語句為A、model=tf.keras.Linearmode10B、model=tf.keras.Sequential()C、model=tf.Linear_model()D、model=tf.Sequential()正確答案：B答案解析：在TensorFlow中，使用`tf.keras.Sequential()`可以方便地構建線性堆疊網(wǎng)絡層的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。`tf.keras.Sequential`是KerasAPI中的一個類，用于按順序堆疊模型層。選項A缺少`keras`；選項C和D中的`tf.Linear_model`和`tf.keras.Linear_model`都是錯誤的表述，沒有這樣的函數(shù)或類來構建線性堆疊網(wǎng)絡層的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。2.Tensorflow中Keras亨列模型的fit方法，其功能是A、函數(shù)擬合B、模型訓練C、模型編譯D、模型評估正確答案：B答案解析：fit方法是用于對模型進行訓練的，它會根據(jù)給定的訓練數(shù)據(jù)來調(diào)整模型的參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。A選項函數(shù)擬合表述不準確；C選項模型編譯是使用compile方法；D選項模型評估是使用evaluate方法。3.關系標注是對復句的句法關聯(lián)和語義關聯(lián)作出重要標注內(nèi)一種任務,它不包括以下哪些標注類型？A、平行語料標注B、指向關系楊注C、修飾關系標注D、實體標注正確答案：D4.多層感知機的基本結構不包括A、輸出層B、時間層C、隱藏層D、輸入層正確答案：B答案解析：多層感知機的基本結構包括輸入層、隱藏層和輸出層，不包括時間層。5.以下場合中不一定需要進行模型優(yōu)化的是A、模型的評價指標不符合設計要求B、模型復雜度很高，訓練時間長C、模型在訓練集上表現(xiàn)很好,但是在測試集或者新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差D、模型在訓練集和測試身上表現(xiàn)都不好正確答案：B答案解析：對于選項A，當模型評價指標不符合設計要求時，很明顯需要優(yōu)化模型來達到要求；選項C，模型在訓練集和測試集表現(xiàn)差異大，說明存在過擬合等問題，需要優(yōu)化；選項D，模型在訓練集和測試集表現(xiàn)都不好，說明模型整體存在較大缺陷，需要優(yōu)化。而選項B中模型復雜度高訓練時間長，不一定就需要優(yōu)化模型，有可能通過增加計算資源等方式來解決訓練時間長的問題，不一定非要對模型本身進行優(yōu)化。6.增強現(xiàn)實主要應用于什么場合A、用于實際工作場景B、沉浸式體驗虛擬場景C、在真實世界上疊加虛擬內(nèi)容D、擴展視覺、聽覺等多個感知能力正確答案：C7.神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的激活函數(shù)一般不包括A、Sigmoid函數(shù)B、Tanh函數(shù)C、ReLU函數(shù)D、Cos函數(shù)正確答案：D答案解析：神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的激活函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、Tanh函數(shù)、ReLU函數(shù)等。Cos函數(shù)不是神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的激活函數(shù)。8.設有以下代碼:importtensorflowastfmodel=tf.keras.Sequential()model.add(tf.keres.Iayers.Conv2D(32,kernel_size=(3,3)，activation='relu',inputshape=(28,28,1)))則添加的卷積層中輸入層的神經(jīng)元個數(shù)為A、32B、3×3=9C、28×28×1=784D、無法確定正確答案：C答案解析：輸入形狀為(28,28,1)，表示輸入層的神經(jīng)元個數(shù)為28×28×1=784。卷積層的輸入是一個三維張量，這里的(28,28,1)分別代表圖像的高、寬和通道數(shù)，其神經(jīng)元個數(shù)就是三者的乘積。9.生文本類標注質(zhì)量規(guī)范中，多音字標注的質(zhì)量標準是什么？A、標注好的多音字必須自含所有可能的讀音B、標注好的多音字必須考慮文本的上下文C、標注好的多音字必須使用專業(yè)性工具(如字典)來標注一個字的全部讀音D、標注好的多音字必須包含所有常用的讀音正確答案：C10.在單個業(yè)務數(shù)據(jù)的處理過程中，特征提取的主要目的是A、將原始數(shù)據(jù)轉換為可供模型使用的特征表示B、去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值C、計算數(shù)據(jù)的統(tǒng)計指標摘要信息D、分析數(shù)據(jù)的分布和相關性正確答案：A答案解析：特征提取的主要目的是將原始數(shù)據(jù)轉換為可供模型使用的特征表示。去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值一般是數(shù)據(jù)清洗的工作；分析數(shù)據(jù)的分布和相關性屬于數(shù)據(jù)分析階段；計算數(shù)據(jù)的統(tǒng)計指標摘要信息是對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計的內(nèi)容。而特征提取是把原始數(shù)據(jù)進行加工，變成適合模型處理的特征形式，以便模型更好地學習和做出預測。11.人工智能分類算法測試常見的評價指標不包括A、精確率B、運行時間C、召回率D、準確率正確答案：B答案解析：運行時間不屬于人工智能分類算法測試常見的評價指標，而準確率、精確率、召回率是常見的評價指標。準確率是指分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；精確率是指預測為正例的樣本中實際為正例的比例；召回率是指實際為正例的樣本中被預測為正例的比例。12.制定數(shù)據(jù)標注規(guī)范時需要注意什么？A、對標注數(shù)據(jù)進行觀察B、找出標注對象的共同特征C、定義標注的方法和流程D、以上選項都正確正確答案：D答案解析：制定數(shù)據(jù)標注規(guī)范時，首先要對標注數(shù)據(jù)進行觀察，了解數(shù)據(jù)的特點和分布等情況；然后找出標注對象的共同特征，以便統(tǒng)一標注標準；最后要定義標注的方法和流程，確保標注工作的一致性和準確性。所以以上選項都正確。13.ChatGPT聊天機器人的模型是以網(wǎng)絡為基礎的。A、CINB、RNC、LSTMD、Transforme正確答案：D答案解析：ChatGPT聊天機器人的模型是以Transformer為基礎的。Transformer架構在自然語言處理中取得了巨大成功，為ChatGPT等模型提供了核心的技術支撐。14.什么情況下會出現(xiàn)假負類A、樣本的真實值為正類，算法預測為負類B、樣本的真實值為正類，算法預測正類C、樣本的真實值為負類，算法預測為正類D、樣本的真實值為負類算法預測為負類正確答案：A答案解析：假負類指的是樣本的真實值為正類，但算法預測為負類的情況。選項A樣本真實值為負類算法預測為負類是正確預測；選項C樣本真實值為負類算法預測為正類是假正類；選項D樣本真實值為正類算法預測為正類是正確預測。只有選項B符合假負類的定義。15.序列標注包括哪些標注類型?A、詞性標注B、實體標注C、屬性標注D、句法分析標注正確答案：C16.智能客服機器人在據(jù)采集階段采集的信息不包括A、客戶提問信息B、客戶基本信息C、客戶隱私信息D、常見客戶歷史提問及答復正確答案：C答案解析：智能客服機器人在數(shù)據(jù)采集階段主要采集客戶基本信息、客戶提問信息、常見客戶歷史提問及答復等，目的是為了更好地理解客戶需求并提供準確回答，客戶隱私信息通常不會在這個階段采集，因為采集隱私信息可能涉及侵犯客戶權益等問題。17.智能化汽車的基礎是什么?A、共享化B、車聯(lián)網(wǎng)C、電動化D、汽油車技術正確答案：C18.以下哪一項不屬于文本類數(shù)據(jù)清洗中需要去重的情況？A、兩個不同的數(shù)據(jù)類型B、完全相同的兩條數(shù)據(jù)C、重復的數(shù)據(jù)行D、同一事物的不同表達方式正確答案：A答案解析：在文本類數(shù)據(jù)清洗中，去重主要是針對重復或相似的數(shù)據(jù)。完全相同的兩條數(shù)據(jù)、同一事物的不同表達方式以及重復的數(shù)據(jù)行都屬于需要去重的情況。而兩個不同的數(shù)據(jù)類型本身就不是重復數(shù)據(jù)，不存在去重的問題。19.假設已正確加載paddlepaddle中文票據(jù)OCR識別預訓練模型ocr，則cr.recognize_text()方法返回值的類型是A、字典B、列表C、字符串D、OCR對象正確答案：B答案解析：recognize_text()方法返回值的類型是列表。該方法會返回一個包含識別結果的列表，每個結果是一個字典，包含文本內(nèi)容、置信度等信息。20.下列一般能作為OCR軟件識別對象的文件是A、后綴為MP3的文件B、后綴為JPG的文件C、后綴為XLSX的文件D、后綴為EXE的文件正確答案：B答案解析：OCR軟件主要用于識別圖片中的文字，后綴為JPG的文件是圖片文件，所以能作為OCR軟件識別對象。后綴為MP3的文件是音頻文件，后綴為XLSX的文件是Excel電子表格文件，后綴為EXE的文件是可執(zhí)行文件，均不能用OCR軟件識別。二、判斷題（共30題，每題1分，共30分）1.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RN)和長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)比較適合圖像處理。A、正確B、錯誤正確答案：B答案解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）主要適用于處理序列數(shù)據(jù)，如時間序列、文本等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）更適合圖像處理，它通過卷積層、池化層等操作有效地提取圖像的特征。2.單據(jù)流是企業(yè)業(yè)務流程的核心流程之一。A、正確B、錯誤正確答案：B3.票據(jù)OCR識別中的文本檢測可直接使用經(jīng)典的目標檢測算法。A、正確B、錯誤正確答案：B答案解析：票據(jù)OCR識別中的文本檢測不能直接使用經(jīng)典的目標檢測算法。經(jīng)典目標檢測算法主要針對自然場景下的通用目標檢測，而票據(jù)文本具有其獨特的格式、字體、布局等特點，需要專門設計適用于票據(jù)文本檢測的算法，以提高檢測的準確性和效率。4.在深度學習中,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN由于其具有記憶性的特點,常用于自然語言處理等領域。A、正確B、錯誤正確答案：A答案解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN能夠處理序列數(shù)據(jù)，具有記憶性，可以捕捉到序列中的長期依賴關系，這使得它在自然語言處理等領域中非常有用，例如處理文本的語法、語義、上下文等信息，所以常用于自然語言處理等領域。5.人工智能訓練師需要具備創(chuàng)新能力來應對不斷發(fā)展的人工智能技術。A、正確B、錯誤正確答案：A答案解析：人工智能技術處于不斷發(fā)展變化中，新的算法、模型和應用場景持續(xù)涌現(xiàn)。人工智能訓練師只有具備創(chuàng)新能力，才能更好地理解和運用新的技術，優(yōu)化訓練過程和方法，提高訓練效果，以適應行業(yè)的快速發(fā)展，所以該說法正確。6.F1-score值越大,表示模型的性能越差。A、正確B、錯誤正確答案：B答案解析：F1-score是一種常用的模型評估指標，它綜合了精確率（Precision）和召回率（Recall）。F1-score的取值范圍在0到1之間，值越大表示模型在精確率和召回率之間的平衡越好，即模型的性能越好。7.關系標注中，實體數(shù)量應該盡量多，以便提升關系標注質(zhì)量。A、正確B、錯誤正確答案：B答案解析：關系標注中，實體數(shù)量并非越多越好。過多的實體可能會引入更多噪聲和干擾，增加標注的復雜性和難度，并不利于提升關系標注質(zhì)量，合適數(shù)量的實體才能更好地保證標注質(zhì)量。8.在人工智能訓練的模型訓練階段，需要在新的數(shù)據(jù)上達到理想的評估指標。A、正確B、錯誤正確答案：B9.Transformer內(nèi)部由編碼器和Decoder構成A、正確B、錯誤正確答案：A答案解析：Transformer內(nèi)部主要由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）構成，所以該說法正確。10.若智能產(chǎn)品最后是以硬件形式呈現(xiàn),只需要增加產(chǎn)品的外觀設計這項工作。A、正確B、錯誤正確答案：B答案解析：智能產(chǎn)品以硬件形式呈現(xiàn)，除了增加產(chǎn)品的外觀設計工作外，還涉及硬件的研發(fā)、生產(chǎn)、測試等一系列復雜環(huán)節(jié)，并非只需要增加外觀設計這一項工作。11.在人工智能業(yè)務流程構建中,模型訓練的核心目標是通過對數(shù)據(jù)進行學習和優(yōu)化，生成能夠對新數(shù)據(jù)進行預測和推斷的模型。A、正確B、錯誤正確答案：A答案解析：模型訓練的核心任務就是讓模型從大量數(shù)據(jù)中學習規(guī)律和模式，從而能夠對新的數(shù)據(jù)進行準確的預測和合理的推斷，所以該描述是正確的。12.人工智能訓練師不需要具備團隊協(xié)作能力，獨立完成任務就可以了。A、正確B、錯誤正確答案：B答案解析：人工智能訓練師的工作通常涉及多個環(huán)節(jié)，需要與數(shù)據(jù)標注團隊、算法工程師、業(yè)務部門等緊密合作。比如數(shù)據(jù)標注團隊提供準確標注的數(shù)據(jù)，算法工程師基于數(shù)據(jù)進行模型開發(fā)和優(yōu)化，業(yè)務部門明確應用場景和需求等。只有通過有效的團隊協(xié)作，才能保證整個訓練流程的順暢進行，提高訓練效果和效率，所以團隊協(xié)作能力是人工智能訓練師必備的能力之一。13.PaddlePaddle深度學習框架僅適用于中文文本處理。A、正確B、錯誤正確答案：B答案解析：PaddlePaddle是一個功能強大的深度學習框架，可用于多種類型的任務，包括但不限于圖像識別、語音識別、自然語言處理等，不僅僅適用于中文文本處理，也可以處理其他語言文本以及其他領域的深度學習任務。14.在文本類數(shù)據(jù)清洗中，非空檢查主要是檢查數(shù)據(jù)是否為空值。A、正確B、錯誤正確答案：A答案解析：非空檢查的主要目的就是檢查數(shù)據(jù)中是否存在空值情況，所以該描述是正確的。15.在numpy中，shape屬性和reshape()函數(shù)的功能都是對于數(shù)組的形狀進行操作。shape屬性可以了解數(shù)組的結構，reshape()函數(shù)可以對數(shù)組的結構進行改變。A、正確B、錯誤正確答案：A答案解析：在numpy中，shape屬性用于獲取數(shù)組的形狀，通過它可以了解數(shù)組的結構。而reshape()函數(shù)則用于改變數(shù)組的形狀，將其重新組織成指定的維度結構。所以題目描述是正確的。16.在人工智能訓練的模型驗證階段,需要在驗證集上達到理想的評估指標。A、正確B、錯誤正確答案：A17.scikit-learn中的特征選擇模塊是基于統(tǒng)計方法的，不包括基于模型的特征選擇技術。A、正確B、錯誤正確答案：B答案解析：scikit-learn中的特征選擇模塊既包括基于統(tǒng)計方法的特征選擇，如方差分析、卡方檢驗等，也包括基于模型的特征選擇技術，如基于決策樹的特征重要性、基于線性模型的系數(shù)等。18.Tensorflow中Keras序列模型的fit方法,其validation-split則指定驗證數(shù)據(jù)集占全部訓練樣本的比例A、正確B、錯誤正確答案：A答案解析：在TensorFlow中Keras序列模型的fit方法里，validation-split參數(shù)用于指定驗證數(shù)據(jù)集占全部訓練樣本的比例。例如，如果設置為0.2，那么會從訓練數(shù)據(jù)集中劃分出20%作為驗證集，其余80%作為訓練集。19.scikit-learn中的KMeans構建模塊是用來構建回歸算法的。A、正確B、錯誤正確答案：B答案解析：KMeans是用于聚類分析的算法，不是構建回歸算法的?；貧w算法有線性回歸、嶺回歸等多種，和KMeans的聚類功能是不同的概念。20.標注框應該緊貼標注對象的邊緣A、正確B、錯誤正確答案：A答案解析：標注框緊貼標注對象的邊緣能夠更準確地界定對象范圍，避免出現(xiàn)因標注框與對象邊緣有間隙而導致的標注不準確或不清晰的情況，所以該說法是正確的。21.sklearn中提供了常用的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預處理方法A、正確B、錯誤正確答案：A答案解析：sklearn是一個功能強大的機器學習庫，它提供了許多常用的數(shù)據(jù)集，方便用戶進行模型訓練和測試。同時，它也提供了豐富的數(shù)據(jù)預處理方法，如數(shù)據(jù)標準化、歸一化、特征選擇、缺失值處理等，幫助用戶對原始數(shù)據(jù)進行清洗和轉換，以提高模型的性能和效果。22.在OCR識別中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以取代傳統(tǒng)方式中特征提取器和分類器的角色。A、正確B、錯誤正確答案：A答案解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在OCR識別中能夠自動學習圖像特征，從而取代傳統(tǒng)方式中特征提取器和分類器的角色，實現(xiàn)端到端的識別。23.在模型訓練時,應該根據(jù)硬件資源的充足程度來選擇合適的算法類型。A、正確B、錯誤正確答案：A答案解析：在模型訓練時，硬件資源的充足程度是選擇合適算法類型的重要考量因素之一。如果硬件資源有限，選擇計算復雜度較低的算法；若硬件資源充足，則可以考慮更復雜、