人工智能科普講座學(xué)習(xí)通章節(jié)答案期末考試題庫2023年

人工智能科普講座學(xué)習(xí)通超星課后章節(jié)答案期末考試題庫2023年不屬于思維的分類的是（

）

答案:

連續(xù)思維

不屬于自然界四大奧秘的是（

）。

答案:

物理基本定律

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層作用是將特征的位置從具體的某個(gè)點(diǎn)，拓展成某個(gè)區(qū)域。

答案:

錯(cuò)

深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

答案:

對

OpenCV庫是使用（

）語言編寫的。

答案:

C/C++

人臉識別系統(tǒng)中能輸出五官關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)序列的環(huán)節(jié)是（

）

答案:

人臉配準(zhǔn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立好之后，通過大量的測試集數(shù)據(jù)讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)；

答案:

錯(cuò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多學(xué)習(xí)的深度就越深，也就越能認(rèn)復(fù)雜的圖形。

答案:

對

計(jì)算智能（ComputerIntelligence，CI）彌補(bǔ)了AI在數(shù)學(xué)理論和計(jì)算上的不足，豐富了AI理論框架，使人工智能進(jìn)入了一個(gè)新的發(fā)展時(shí)期。

答案:

對

人工智能之父是麥卡錫。

答案:

對

形象思維是串行的。

答案:

錯(cuò)

不屬于智能控制的基本類型的是（

）。

答案:

開環(huán)控制

目前，機(jī)器人進(jìn)入（

）時(shí)代。

答案:

智能機(jī)器人

2016.3，AlphaGo以4:1戰(zhàn)勝韓國棋手李世石，成為第一個(gè)擊敗人類職業(yè)（

）選手的電腦程序。

答案:

圍棋

下列說法不正確的是（

）

答案:

人工智能的發(fā)展方向是專用人工智能

機(jī)器學(xué)習(xí)（machinelearning）：研究如何使計(jì)算機(jī)具有類似于人的學(xué)習(xí)能力，使它能通過學(xué)習(xí)自動(dòng)地獲取知識。

答案:

對

模式識別是根據(jù)輸入的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行各種分析判斷，從而得到其類別屬性，特征判斷的過程。

答案:

對

機(jī)器視覺(machinevision)或計(jì)算機(jī)視覺(computervision)是用機(jī)器代替人眼睛進(jìn)行測量和判斷。

答案:

對

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)用大量簡單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡(luò)，用來模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。

答案:

對

無監(jiān)督學(xué)習(xí)是通過已有的訓(xùn)練樣本去訓(xùn)練得到一個(gè)最優(yōu)模型的。

答案:

錯(cuò)

不屬于人臉識別系統(tǒng)四個(gè)主要部分的是（

）

答案:

人臉對比

一階謂詞邏輯、產(chǎn)生式等屬于知識的連接機(jī)制表示法。

答案:

錯(cuò)

銀行系統(tǒng)或人臉身份證識別系統(tǒng)檢測過程中，會(huì)提示用戶“眨眨眼”或“點(diǎn)點(diǎn)頭”的作用是（

）

答案:

人臉活體檢測

OpenCV庫自帶的人臉級聯(lián)分級器具有很好的人臉檢測和人臉追蹤效果，它是一個(gè)基于Haar（哈霧）特征的Adaboost級聯(lián)分類器。

答案:

對

VSCode軟件是官方PythonIDE的編程環(huán)境。

答案:

錯(cuò)

關(guān)于人工智能說法不正確的是（

）

答案:

人工智能最早是由1950年英國數(shù)學(xué)家麥卡錫提出。

以下不能作為識別人們的身份的是（

）

答案:

人的身高

Python語言只能在Windows系統(tǒng)中安裝。

答案:

錯(cuò)

人臉識別是將目標(biāo)人臉圖像與人臉訓(xùn)練模型庫進(jìn)行人臉比對計(jì)算