人工智能基礎知識科普考試題庫400題（供參考）

PAGEPAGE1人工智能基礎知識科普考試題庫400題（供參考）一、單選題1.C5.0和QUEST決策樹只能處理()目標值的問題。A、隨機型B、連續(xù)型C、離散型D、分類型答案：D2.事務對數據對象加鎖后擁有何種控制權是由封鎖的()決定的。A、狀態(tài)B、類型C、種類D、屬性答案：B3.1999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、MicrosoftB、intelC、NVIDIAD、AMD答案：C解析：重大事件4.Apriori算法主要使用標準的發(fā)現關聯規(guī)則的步驟，先發(fā)現數據中的()，然后從中產生關聯規(guī)則。A、聚類數據集B、中位數C、擬合數據集D、頻繁項目集答案：D5.神經網絡研究屬于下列哪個學派A、符號主義B、連接主義C、行為主義D、其他選項均不對答案：B解析：神經網絡研究屬于連接主義學派6.數據挖掘技術包括三個主要的部分()。A、數據、模型、技術B、算法、技術、領域知識C、數據、建模能力、算法與技術D、建模能力、算法與技術、領域知識答案：C7.簡單遺傳算法的遺傳操作主要有三種：選擇操作，交叉操作，（）操作A、連接B、復制C、變異D、結合答案：C8.下列哪個不是人工智能的研究領域（）。A、機器證明B、模式識別C、人工生命D、編譯原理答案：D解析：編譯原理是程序設計語言研究的內容。9.人工智能產業(yè)三大要素是技術產品、改造提升行業(yè)融合和（）。A、算法運算B、云計算C、深度學習D、集成應用答案：D10.下列哪部分不是專家系統(tǒng)的組成部分A、用戶B、綜合數據庫C、推理機D、知識庫答案：A解析：專家系統(tǒng)的組成部分是綜合數據庫、推理機、知識庫11.新一代人工智能關鍵共性技術的研發(fā)部署要以（）為核心，以數據和硬件為基礎，以提升感知識別、知識計算、認知推理、運動執(zhí)行、人機交互能力為重點A、軟件B、算力C、云平臺D、算法答案：D解析：新一代人工智能關鍵共性技術的研發(fā)部署要以算法為核心，以數據和硬件為基礎，以提升感知識別、知識計算、認知推理、運動執(zhí)行、人機交互能力為重點12.下列不是知識表示法的是（）A、計算機表示法B、“與/或”圖表示法C、狀態(tài)空間表示法D、產生式規(guī)則表示法答案：A13.規(guī)則學習的目標是產生一個能覆蓋盡可能多的樣例的規(guī)則集，最直接的做法是()A、序貫覆蓋B、剪枝優(yōu)化C、假設驗證D、預測分布答案：A14.趨勢可以是線性的，也可以是()。A、曲線性的B、正態(tài)性的C、非線性的D、離散性的答案：C15.關于python編程語言，下列描述正確的是A、Python中整型有限制大小B、append函數用于給列表增加元素C、del用于刪除變量D、Python中列表無法嵌套答案：C解析：Python中的del語句作用是刪除變量,其對整型無限制，append()函數用于在列表末尾添加新的對象，Python中列表可嵌套16.討論變量之間的關系，主要有三個方法：（）、方差分析和回歸分析A、參數分析B、邏輯分析C、假設分析D、相關分析答案：D17.（）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量特征的假設是否可信作為決策取舍依據的一種統(tǒng)計分析方法A、假設檢驗B、邏輯分析C、方差分析D、回歸分析答案：A18.對沒有標簽的數據進行分類的問題屬于機器學習中哪一類問題（）。A、回歸B、分類C、聚類D、強化答案：C解析：聚類分析起源于分類學，但是聚類不等于分類。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。19.信念傳播算法將變量消去法中的求和操作看作一個()過程，較好地解決了求解多個邊際分布時的重復計算問題。A、消息傳遞B、消息累加C、消息分辨D、以上都對答案：A20.通過迭代優(yōu)化來近似求解的是（）A、學習向量量化B、k均值算法C、高斯混合聚類D、以上都不對答案：B21.下列不屬于特征降維的作用是A、降低時間復雜度和空間復雜度B、較簡單的模型在小數據集上有更強的魯棒性C、提升模型效果D、降低算法的計算開銷答案：B22.()是數據庫管理系統(tǒng)運行的基本工作單位。A、事務B、數據倉庫C、數據單元D、D數據分析答案：A23.專家系統(tǒng)是一個復雜的智能軟件，它處理的對象是用符號表示的知識，處理的過程是（）的過程。A、思維B、思考C、推理D、遞推答案：C24.若A與B是任意的兩個事件，且P（AB）＝P（A）·P（B），則可稱事件A與B（）。A、等價B、互不相容C、相互獨立D、相互對立答案：D25.（）是將比較復雜的問題劃分為若干階段，通過逐段求解，最終求得全局最優(yōu)解A、線性規(guī)劃B、整數規(guī)劃C、多目標規(guī)劃D、動態(tài)規(guī)劃答案：D26.超市收銀員用掃描器直接掃描商品的條形碼，商品的價格信息就會呈現出來，這主要利用了人工智能中的（）技術。A、智能代理B、模式識別C、機器翻譯D、專家系統(tǒng)答案：B解析：掃描條形碼應該是應用了模式識別中的圖像識別技術。27.對零次數據進行初步加工，不包括()A、清洗B、變換C、集成D、脫敏答案：D28.分布式人工智能研究核心領域是（）A、專家系統(tǒng)B、分散控制C、Agent（愛真體）D、互聯網答案：C29.根據機器智能水平由低到高，正確的是（）A、計算智能、感知智能、認知智能B、計算智能、感應智能、認知智能C、機器智能、感知智能、認知智能D、機器智能、感應智能、認知智能答案：A解析：機器智能水平由低到高依次是：計算智能、感知智能、認知智能30.語言模型的參數估計經常使用MLE（最大似然估計）。面臨的一個問題是沒有出現的項概率為0，這樣會導致語言模型的效果不好。為了解決這個問題，需要使用()A、平滑B、去噪C、隨機插值D、增加白噪音答案：A31.如果在大型數據集上訓練決策樹。為了花費更少的時間來訓練這個模型，下列哪種做法是正確的A、增加樹的深度B、增加學習率C、減少樹的數量D、減小樹的深度答案：D解析：一般用決策樹進行分類，從根結點開始，對實例的某一特征進行測試，根據測試結果，將實例分配到其子結點。這時，每一個子結點對應著該特征的一個取值。如此遞歸地對實例進行測試并分類，直至達到葉結點。最后將實例分到葉結點的類中?！岳詈健督y(tǒng)計學習方法》決策樹深度越深，在訓練集上誤差會越小，準確率越高。但是容易造成過擬合，而且增加模型的訓練時間。對決策樹進行修剪，減小樹的深度，能夠提高模型的訓練速度，有效避免過擬合。單決策樹中，學習率不是一個有效參數。決策樹是單樹，隨機森林由多個決策樹組成。32.()的特點是使用先驗知識來分析或解釋每個訓練樣本，以推理出樣本哪些特征與目標函數相關或不相關。A、遺傳算法B、分析學習C、歸納學習D、貝葉斯學習答案：B33.樸素貝葉斯算法屬于（）A、無監(jiān)督學習B、半監(jiān)督學習C、強化學習D、有監(jiān)督學習答案：D解析：樸素貝葉斯算法屬于有監(jiān)督學習34.二項分布的數學期望為（）。A、n(1-n)pB、np(1-p)C、npD、n(1-p)答案：C35.1955年，麥卡錫、明斯基、香農和諾切斯特四位學者首次提出“artificialintelligence（人工智能）”這個概念時，希望人工智能研究的主題是A、避免計算機控制人類B、全力研究人類大腦C、人工智能倫理D、用計算機來模擬人類智能答案：D36.貝葉斯網絡是基于概率推理的()模型。A、數據B、數學C、判斷D、圖形答案：B37.下列哪部分不是專家系統(tǒng)的組成部分（）。A、用戶B、綜合數據庫C、推理機D、知識庫答案：A38.（）問題更接近人類高級認知智能，有很多重要的開放問題。A、自然語言處理B、計算機視覺C、語音識別D、知識圖譜答案：A解析：自然語言處理問題更接近人類高級認知智能，有很多重要的開放問題。39.在方差分析中，()反映的是樣本數據與其組平均值的差異。A、總離差B、組間誤差C、抽樣誤差D、組內誤差答案：D40.從方法論角度看，基于統(tǒng)計的數據分析方法可分為哪兩個不同層次。A、基本分析方法元分析方法B、線性分析方法元分析方法C、基本分析方法線性分析方法D、時間序列分析方法線性分析方法答案：A41.物聯網為人工智能的（）提供了基礎設施環(huán)境，同時帶來了多維度、及時全面的海量訓練數據。A、應用層B、感知層C、數據層D、以上都是答案：B解析：物聯網為人工智能的感知層提供了基礎設施環(huán)境，同時帶來了多維度、及時全面的海量訓練數據。42.最初的決策樹算法是心理學家兼計算機科學家EBHunt1962年在研究人類的概念學習過程時提出的CLS，這個算法確立了決策樹()的學習策略A、分而治之B、合而治之C、自下而上D、自上而下答案：A43.人工智能從其應用范圍上又可分為()。A、ANI與AGIB、ANI與AIC、AGI與VRD、AI與VR答案：A解析：人工智能從其應用范圍上又可分為ANI與AGI。44.在圖靈測試中，如果有超過（）的測試者不能分清屏幕后的對話者是人還是機器，就可以說這臺計算機通過了測試并具備人工智能.A、30%B、40%C、50%D、60%答案：A45.我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中規(guī)劃，到（）年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。A、2020B、2025C、:D、2030E、2035答案：C解析：《國務院關于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》二、總體要求：（三）戰(zhàn)略目標提到46.假設使用邏輯回歸進行n多類別分類，使用One-vs-rest分類法。下列說法正確的是？()A、對于n類別，需要訓練n個模型B、對于n類別，需要訓練n-1個模型C、對于n類別，只需要訓練1個模型D、以上說法都不對答案：A47.（）算法是一種最有影響的挖掘關聯規(guī)則頻繁項目集的算法A、FP-growthB、EClatC、聚類D、Apdori答案：D48.專家系統(tǒng)是以為基礎，以推理為核心的系統(tǒng)。A、專家B、軟件C、知識D、解決問題答案：C49.在數據加工過程中，將特征值按比例縮小，使之落入一個特定的區(qū)間的方法是()A、標準化B、平滑處理C、特征構造D、聚集答案：A50.()主要提供內存計算框架A、Spark核心層B、資源計算層C、服務核心層D、Spark層答案：A51.避免由于過擬合造成貌似線性可分的結果，一個解決的辦法是允許支持向量機在一些樣本上出錯，為此引入()的概念。A、軟間隔B、正則化C、硬間隔D、核函數答案：A52.以下技術中，不屬于人工智能技術的是（）A、自動計算，通過編程計算456*457*458*459的值B、文字識別，如通過OCR快速獲得的圖像中出漢字，保存為文本C、語音輸入，通過話筒將講話內容轉成文本D、麥克風陣列，如利用靈云該技術實現遠場語音交互的電視答案：A解析：自動計算不屬于人工智能技術。53.隨著集成中個體分類器（相互獨立）數目T的增大，集成的錯誤率將呈（）下降，最終趨向于零A、指數級B、對數級C、線性級D、平方級答案：A54.在已知模型的環(huán)境中學習稱為()。A、已知模型學習B、有模型學習C、模型學習D、學習模型答案：B55.（）是指能夠按照人的要求，在某一個領域完成一項工作或者一類工作的人工智能。A、超人工智能B、強人工智能C、弱人工智能D、人工智能答案：C56.將數值類型的屬性值（如年齡）用區(qū)間標簽（例如0~18、19-44、45~59和60~100等）或概念標簽，稱為數據()處理。A、離散化B、標準化C、特征構造D、聚集答案：A57.在專家系統(tǒng)的開發(fā)過程中使用的專家系統(tǒng)工具一般分為專家系統(tǒng)的和通用專家系統(tǒng)工具兩類。A、模型工具B、外殼C、知識庫工具D、專用工具答案：B58.數據管理以()活動為基礎。A、數據分析B、數據處理C、數據預處理D、數據可視化答案：C59.測試集應盡可能與訓練集A、相容B、相等C、互斥D、包含答案：C解析：測試集來測試學習器對新樣本的判別能力，然后以測試集上的測試誤差作為泛化誤差的近似,測試集應該盡可能與訓練集互斥，即測試樣本盡量不在訓練集中出現、未在訓練過程中使用過60.在有監(jiān)督學習中，我們如何使用聚類方法？①我們可以先創(chuàng)建聚類類別，然后在每個類別上用監(jiān)督學習分別進行學習②我們可以使用聚類“類別id”作為一個新的特征項，然后再用監(jiān)督學習分別進行學習③在進行監(jiān)督學習之前，我們不能新建聚類類別④我們不可以使用聚類“類別id”作為一個新的特征項，然后再用監(jiān)督學習分別進行學習A、②和④B、①和②C、③和④D、①和③答案：B61.以下哪種模型是自然語言處理后Bert時代的預訓練模型（）A、Word2VecB、RNNC、XLNetD、LSTM答案：C解析：XLNet是自然語言處理后Bert時代的預訓練模型62.（）算法是決策樹學習的基本算法，其他多數決策樹學習方法都是它的變體A、Find-S算法B、KNN算法C、概念算法D、ID3算法答案：D63.以下關于機器學習說法錯誤的是A、機器學習可以解決圖像識別問題B、目前機器學習已經可以代替人類C、機器學習在一定程度上依賴于統(tǒng)計學習D、監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習都屬于機器學習答案：B64.神經網絡中最基本的成分是()模型。A、神經元B、閾值C、興奮D、節(jié)點答案：A65.下列屬于無監(jiān)督學習的模型是()A、k-meansB、線性回歸C、神經網絡D、決策樹答案：A解析：k-means是聚類，屬于無監(jiān)督學習。66.下列哪項不是構建知識圖譜用到的主要技術（）A、詞性標注B、實體鏈接C、關系抽取D、命名實體識別答案：A解析：詞性標注不是構建知識圖譜用到的主要技術67.機器學習中L1正則化和L2正則化的區(qū)別是？（）A、使用L1可以得到稀疏的權值，使用L2可以得到平滑的權值B、使用L1可以得到平滑的權值，使用L2可以得到平滑的權值C、使用L1可以得到平滑的權值，使用L2可以得到稀疏的權值D、使用L1可以得到稀疏的權值，使用L2可以得到稀疏的權值答案：A68.有統(tǒng)計顯示，在未來，非結構化數據的占比將達到（）以上。A、0.6B、0.7C、0.8D、0.9答案：D69.以下哪類算法屬于關聯分析()。A、決策樹B、Apriori算法C、EMD、K-Mean答案：B70.一般來說，下列哪種方法常用來預測連續(xù)獨立變量？A、線性回歸B、邏輯回歸C、線性回歸和邏輯回歸都行D、以上說法都不對答案：A解析：線性回歸實數預測。邏輯回歸分類71.隨機試驗所有可能出現的結果，稱為（）A、基本事件B、樣本C、全部事件D、樣本空間答案：D72.時間序列分析方法的選擇，主要取決于需要解決的問題，以及時間序列的()。A、特點B、離散度C、聚合度D、線性關系答案：A73.()是人工智能地核心，是使計算機具有智能地主要方法，其應用遍及人工智能地各個領域。A、深度學習B、機器學習C、人機交互D、智能芯片答案：B74.用于相似度度量的距離（）要滿足距離度量的所有基本性質A、一定B、不一定C、可能D、以上都不對答案：B75.以下哪一個不屬于人臉識別技術?A、人臉搜索B、人臉比對C、人臉檢測D、翻拍識別答案：D76.按標注活動的自動化程度，以下()不屬于數據標注的類別。A、手工標注B、自動化標注C、半自動化標注D、半手工標注答案：D77.不屬于人工智能的學派是（）A、符號主義B、機會主義C、行為主義D、連接主義答案：B解析：不屬于人工智能的學派是機會主義78.SOM網絡是一種()的無監(jiān)督神經網絡，它能將高維輸入數據映射到低維空間。A、競爭學習型B、增量學習型C、在線學習型D、匹配學習型答案：A79.回歸分析的任務，就是根據（）和因變量的觀察值，估計這個函數，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、已知數據D、自變量答案：D80.進入21世紀以來，隨著數據的爆發(fā)式增長，計算能力的大幅度提升和深度學習的發(fā)展和成熟，人工智能迎來了（）發(fā)展浪潮A、第一次B、第二次C、第三次D、第四次答案：C解析：進入21世紀以來，隨著數據的爆發(fā)式增長，計算能力的大幅度提升和深度學習的發(fā)展和成熟，人工智能迎來了第三次發(fā)展浪潮81.人工智能發(fā)展的第三次熱潮，是從以下哪個時間段開始的（）A、2000年后B、2006年后C、2012年后D、2015年后答案：B解析：1956年達特茅斯會議提出人工智能的概念，人工智能的第一次熱潮出現；1980年專家系統(tǒng)和人工神經網絡出現，興起第二次浪潮；2006年深度學習正式定義，第三次浪潮興起82.以下()屬于數據統(tǒng)計方法中的離中趨勢分析。A、數值平均數B、位置平均數C、離散系數D、線性相關答案：C83.一般來講,下列語言屬于人工智能語言的是。A、VBB、PascalC、LogoD、Prolog答案：D84.（）是自然語言處理的重要應用，也可以說是最基礎的應用。A、文本識別B、機器翻譯C、文本分類D、問答系統(tǒng)答案：C解析：文本分類問題算是自然語言處理領域中一個非常經典的問題.根據預定義的類別不同,文本分類分兩種:二分類和多分類,85.在數據科學項目的活動流程中，()主要回答的是“我們用什么方式記錄和展現數據結果”。A、數據的獲得與管理B、模式/模型的驗證和優(yōu)化C、結果的可視化與文檔化D、模式/模型的應用及維護答案：C86.以下選項不是聚類算法的是（）A、分層聚類B、K平均值聚類C、兩步聚類D、離散聚類答案：D87.維利昂特在1984年發(fā)表的論文創(chuàng)立了()研究領域，使機器學習有了堅實的數學基礎，掃清了學科發(fā)展的障礙。A、計算學習理論B、機器學習理論C、機器科學理論D、機器數據理論答案：A88.下面關于RandomForest和GradientBoostingTrees說法正確的是？()A、RndomForest的中間樹不是相互獨立的，而GrdientBoostingTrees的中間樹是相互獨立的B、兩者都使用隨機特征子集來創(chuàng)建中間樹C、在GradientBoostingTrees中可以生成并行樹，因為它們是相互獨立的D、無論任何數據，GraientBoostingTrees總是優(yōu)于RanomFores答案：B89.()聚類算法采用概率模型來表達聚類原型。A、K均值算法B、學習向量量化C、高斯混合聚類答案：C90.下列核函數特性描述錯誤的是A、只要一個對稱函數所對應的核矩陣半正定，就能稱為核函數B、核函數選擇作為支持向量機的最大變數C、核函數將影響支持向量機的性能D、核函數是一種降維模型答案：D解析：只要一個對稱函數所對應的核矩陣半正定，它就能作為核函數使用.事實上，對于一個半正定核矩陣，總能找到一個與之對應的映射，任何一個核函數都隱式地定義了一個稱為“再生核希爾伯特空間”的特征空間，我們希望樣本在特征空間內線性可分，因此特征空間的好壞對支持向量機的性能至關重要，在不知道特征映射的形式時，我們并不知道什么樣的核函數是合適的，而核函數也僅是隱式地走義了這個特征空間，于是，“核函數選擇”成為支持向量機的最大變數91.（）是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構，使之不斷改善自身的性能。A、機器學習B、深度學習C、有監(jiān)督學習D、無監(jiān)督學習答案：A解析：機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構，使之不斷改善自身的性能。92.2018年開發(fā)者大會，百度發(fā)布了國內首款云端通用AI處理器（）。A、百度鴻鵠B、百度昆侖C、百度靈云D、百度鴻基答案：B解析：2018年開發(fā)者大會，百度發(fā)布了國內首款云端通用AI處理器是百度昆侖。93.關于人工智能的發(fā)展歷史下列說法中不正確的是（）。A、其發(fā)展階段經歷了三次大的浪潮。B、第一次是50-60年代注重邏輯推理的機器翻譯時代。C、人工智能的概念形成于20世紀40年代。D、第二次是70-80年代依托知識積累構建模型的專家系統(tǒng)時代。答案：C解析：人工智能的概念形成于20世紀60年代。94.OLAM技術一般簡稱為”數據聯機分析挖掘”,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,在元數據的知道下,對超級立方體作一定的操作答案：D95.新一代調度技術支持系統(tǒng)以運行控制平臺、（）兩種平臺協同為支撐。A、云計算平臺（調控云）B、調度數據網平臺C、調度管理系統(tǒng)D、能量管理系統(tǒng)答案：A96.（）的思想是給定訓練樣例集將樣例投影到一條直線上，使得同樣例的投影點盡可能接近、異類樣例投影點盡可能遠離;在對新樣本進行分類時，將其投影到同樣的這條直線上，再根據投影點的位置來確定樣本的類別.A、多分類學習&B、&對數幾率回歸&C、&線性判別分析&D、&多分類學習答案：C解析：基礎概念97.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、都是人工智能的學習算法B、都是深度學習的學習算法C、都需要標注數據D、都不需要標注信息答案：A98.下列屬于無監(jiān)督學習的是：()A、k-meansB、SVMC、最大熵D、CRF答案：A99.神經網絡研究屬于下列哪個學派?A、符號主義B、連接主義C、行為主義D、以上都不是答案：B100.數據清洗的方法不包括（）A、缺失值處理B、噪聲數據清除C、一致性檢查D、重復數據記錄處理答案：D101.AI是（）的英文縮寫。A、AutomaticIntelligenceB、ArtificalIntelligenceC、AutomaticeInformationD、ArtificalInformation答案：B解析：人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI102.數據科學是以各類數據為研究對象，建立在應對（）挑戰(zhàn)的眾多關鍵技術基礎上的科學。A、數據處理B、數據分析C、數據壓縮D、數據收集答案：A103.人工智能發(fā)展歷程中第二次熱潮是（）期間的算法應用升級。A、20世紀50年代B、20世紀70年代C、20世紀80年代D、2006年答案：C解析：人工智能發(fā)展歷程中第二次熱潮是20世紀80年代算法應用升級。104.機器學習中的決策樹學習的本質是一種逼近離散值目標函數的過程，決策樹代表的是一種（）過程A、預測B、回歸C、分類D、聚類答案：C105.Mahout的核心是()算法及其實現。A、人工智能B、數據挖掘C、云計算D、機器學習答案：D106.語義網絡表達知識時，有向弧AKO鏈、ISA鏈表達節(jié)點知識的（）A、無悖性B、可擴充性C、繼承性D、完整性答案：C107.被譽為計算機科學與人工智能之父的是()。A、圖靈B、費根鮑姆C、紐維爾D、西蒙答案：A108.以下不屬于AI機器決策優(yōu)點的是（）？A、具有一致性和邏輯性B、獲取和處理投研信息范圍廣、內容全C、可減少人為疏漏和失誤D、可以進行簡單問題的直接回復、復雜問題轉人工支持答案：D解析：以下不屬于AI機器決策優(yōu)點的是可以進行簡單問題的直接回復、復雜問題轉人工支持？109.傳統(tǒng)科學計算中的建模方法可分為從（）出發(fā)的建模和從數據出發(fā)的建模兩類A、機理B、檢索C、設計D、存儲答案：A解析：傳統(tǒng)科學計算中的建模方法可分為從機理出發(fā)的建模和從數據出發(fā)的建模兩類110.在數據預處理階段，我們常常對數值特征進行歸一化或標準化(standardization,normalization)處理。這種處理方式理論上不會對下列哪個模型產生很大影響？()A、k-MeansB、k-NNC、決策樹答案：C111.知識圖譜可用于提高查詢質量，知識圖譜本質是A、知識數據庫B、多關系圖C、有向無環(huán)圖D、層次結構樹答案：C解析：知識圖譜是一種用圖模型來描述知識和建模世界萬物之間的關聯關系的技術方法。知識圖譜由節(jié)點和邊組成112.關于競爭型學習算法描述錯誤的是A、是一種監(jiān)督學習策略B、每個時刻只有一個競爭獲勝的神經元被激活C、其他神經元的狀態(tài)被抑制D、ART網絡通過競爭型學習算法尋優(yōu)答案：A解析：競爭學習為無監(jiān)督學習策略113.若變量間存在顯式的因果關系，則常使用()模型。A、貝葉斯網B、馬爾可夫網C、切比雪夫網D、D珀爾網答案：A114.或圖通常稱為（）。A、框架網絡B、語義圖C、博亦圖D、狀態(tài)圖答案：D解析：基礎概念115.隨機森林是Bagging的一個擴展變體，它在以決策樹為基學習器構建Bagging集成的基礎上，進一步在決策樹的訓練過程中引入了()選擇。A、隨機屬性B、分支屬性C、機器屬性D、以上都不對答案：A116.以下說法錯誤的一項是（）A、負梯度方向是使函數值下降最快的方向B、當目標函數是凸函數時，梯度下降法的解是全局最優(yōu)解C、梯度下降法比牛頓法收斂速度快D、擬牛頓法不需要計算Hesse矩陣答案：C117.CRISP-DM將數據挖掘的過程抽象為四個層次：階段、一般任務、（）和過程實例A、具體任務B、分析C、規(guī)劃D、建模答案：A118.如果將時間序列繪制成圖，時間序列通常會表現出以下特征中的一種多多種，()、離群值、季節(jié)性周期變化。A、聚合B、趨勢C、連續(xù)D、回歸答案：B119.第一個成功應用的專家系統(tǒng)是()。A、ELIZAB、DendralC、XconD、Deepblue答案：B120.()以當前的假設作為輸入，輸出一個新的問題供執(zhí)行系統(tǒng)去探索。A、執(zhí)行器B、評價器C、泛化器D、實驗生成器答案：D121.學習器在訓練集上的誤差稱為“訓練誤差”或()。A、經驗誤差B、泛化誤差C、精度誤差D、特定誤差答案：A122.關于RBF神經網絡描述錯誤的是A、單隱層前饋神經網絡B、隱層神經元激活函數為徑向基函數C、輸出層是對隱層神經元輸出的非線性組合D、可利用BP算法來進行參數優(yōu)化答案：C解析：輸出層則是對隱層神經元輸出的線性組合123.下面對人類智能和機器智能的描述哪一句是不正確的A、人類智能能夠自我學習，機器智能大多是依靠數據和規(guī)則驅動B、人類智能具有自適應特點，機器智能則大多是“依葫蘆畫瓢”C、人類智能和機器智能均具備常識，因此能夠進行常識性推理D、人類智能具備直覺和頓悟能力，機器智能很難具備這樣的能力答案：C124.圖像識別任務可以分為三個層次，根據處理內容的抽象性，從低到高依次為A、圖像分析，圖像處理，圖像理解B、圖像分析，圖像理解，圖像處理C、圖像處理，圖像分析，圖像理解D、圖像理解，圖像分析，圖像處理答案：C解析：圖像識別任務可以分為三個層次，根據處理內容的抽象性，從低到高依次為圖像處理，圖像分析，圖像理解125.下列選項中，不屬于生物特征識別技術的是（）A、步態(tài)識別B、聲紋識別C、文本識別D、虹膜識別答案：C126.在數據量大的情況下，對于相同的文本分類任務，對Bert模型和word2vec模型的分類效果判斷正確的是（）A、bert分類效果優(yōu)于word2vecB、word2vec分類效果優(yōu)于bertC、效果一致D、以上選項均不正確答案：A解析：在數據量大的情況下，對于相同的文本分類任務，bert分類效果優(yōu)于word2vec127.列算法，哪項不屬于深度學習模型？（）A、支持向量機SVMB、深度殘差網絡C、卷積神經網絡CNND、循環(huán)神經網絡RNN答案：A解析：支持向量機SVM屬于統(tǒng)計學習128.人工智能在圖像識別上已經超越了人類，支持這些圖像識別技術的，通常是A、云計算B、因特網C、神經計算D、深度神經網絡答案：D129.人工智能的主要學派有：符號主義、連接主義和（）A、語義網絡B、行為主義C、邏輯主義D、以上沒有正確答案答案：B130.下列哪個不是專門用于可視化時間空間數據的技術：()A、等高線圖B、餅圖C、曲面圖D、矢量場圖答案：B131.HDFS默認BlockSize的大小是()。A、32MBB、64MBC、128MBD、256M答案：B132.如果我使用數據集的全部特征并且能夠達到100%的準確率，但在測試集上僅能達到70%左右，這說明：（）。A、欠擬合B、模型很棒C、過擬合答案：C133.下列（）不是多艾真體系統(tǒng)的模型A、bdi模型B、協商模型C、聯合規(guī)劃模型D、自協調模型答案：C134.屬于常見損失函數：A、計算預測值函數B、求偏導數函數C、均方誤差損失函數D、更新參數函數答案：C解析：均方誤差損失函數屬于常見損失函數。135.關于貝葉斯網的學習描述錯誤的為A、貝葉斯的學習過程為對訓練樣本計數B、估計出每個結點的條件概率C、網絡結構為已知D、評分搜索為求解的常用辦法答案：C解析：若網絡結構己知，即屬性間的依賴關系己知，則貝葉斯網的學習過程相對簡單，只需通過對訓練樣本“計數”，估計出每個結點的條件概率表即可，但在現實應用中我們往往并不知曉網絡結構，于是，貝葉斯網學習的首要任務就是根據訓練數據集來找出結構最"恰當"的貝葉斯網136.要想讓機器具有智能，必須讓機器具有知識。因此，在人工智能中有一個研究領域，主要研究計算機如何自動獲取知識和技能，實現自我完善，這門研究分支學科叫（）。A、專家系統(tǒng)B、機器學習C、神經網絡D、模式識別答案：B137.4目前，多數NoSQL數據庫是針對特定應用場景研發(fā)出來的，其設計遵循()原則，更加強調讀寫效率、數據容量以及系統(tǒng)可擴展性。A、EASY原則B、READ原則C、BASE原則D、BASIC原則答案：C138.圖像識別主要是以（）為基礎的A、元素B、像素C、特征D、部件答案：C139.為數據的總體分布建模；把多維空間劃分成組等問題屬于數據挖掘的哪一類任務？()A、探索性數據分析B、建模描述C、預測建模D、尋找模式和規(guī)則答案：B140.生物特征識別技術不包括()。A、體感交互B、指紋識別C、人臉識別D、虹膜識別答案：A141.以下()的說法是正確。A、術語NoSQL是“No!SQL”的縮寫B(tài)、術語NoSQL可以理解為“NotOnlySQL”的縮寫C、NoSQL數據庫始終遵循ACID原則D、NoSQL數據庫屬于關系數據庫技術答案：B142.HBase依靠()存儲底層數據。A、HDFSB、HadoopC、MemoryD、MapReduce答案：A143.（）和假設檢驗又可歸結為統(tǒng)計推斷的范疇，即對總體的數量特征做出具有一定可靠程度的估計和判斷A、參數估計B、邏輯分析C、方差分析D、回歸分析答案：A144.剪枝方法和程度對決策樹泛化性能的影響相當顯著，有實驗研究表明，在數據帶有噪聲時通過剪枝甚至可將決策樹的泛化性能提高()。A、0.2B、0.25C、30%D、0.35答案：B145.選擇直接把最終將要使用的學習器的性能作為特征子集的評價標準的是（）A、子集的搜索與評價B、過濾式選擇C、包裹式選擇D、壓縮感知答案：C146.機器學習是（）研究發(fā)展到一定階段的必然產物。A、深度學習B、人工智能C、神經網絡D、計算機工程答案：B解析：機器學習是人工智能研究發(fā)展到一定階段的必然產物。147.有三種方法可以幫助決策者確定決策的作用：（）、場景分析和What-If分析A、建模B、測試C、假設分析D、回歸分析答案：B148.下列哪部分不是專家系統(tǒng)的組成部分（）。A、用戶B、綜合數據庫C、推理機D、知識庫答案：A解析：專家系統(tǒng)通常由人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數據庫、知識獲取等6個部分構成149.以下()屬于數據可視化方法體系中的基礎方法。A、視覺編碼方法論B、視覺隱喻C、地理信息可視化D、時變數據可視化答案：B150.人工神經網絡在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、50B、60C、70D、80答案：D151.（）是一個具有大量的專門知識與經驗的程序系統(tǒng)，它應用人工智能技術和計算機技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題。A、專家系統(tǒng)B、機器系統(tǒng)C、智能芯片D、人機交互答案：A152.兩步聚類的兩個主要步驟為（）和聚類A、建模B、測試C、分析D、預聚類答案：D153.數據庫系統(tǒng)的核心是()A、數據庫B、數據庫管理系統(tǒng)C、數據模型D、軟件工具答案：B154.下列哪項不屬于知識圖譜的分布式表示方法（）A、word2vecB、TransDC、TransHD、TransE答案：A解析：word2vec屬于文字的向量表示。155.()是規(guī)則的置信度與先導的置信度之間的絕對差。A、置信度差B、信息差C、置信度值D、標準差答案：A156.（）是將人類語言經過處理轉化為機器所能理解語言的一門技術。A、自然語言處理B、計算機視覺C、語音識別D、大數據答案：A解析：自然語言處理是將人類語言經過處理轉化為機器所能理解語言的一門技術。157.多層前饋神經網絡描述錯誤的是A、輸出層與輸入層之間包含隱含層，且隱含層和輸出層都擁有激活函數的神經元B、神經元之間存在這同層連接以及跨層連接C、輸入層僅僅是接收輸入，不進行函數處理D、每層神經元上一層與下一層全互連答案：B解析：神經網絡每層神經元與下層神經完全互連，神經元之間不存在同層連接，也不存在跨層連接，這樣的神經網絡結構通常稱為“多層前饋神經網絡”158.描述性分析主要關注的是()A、“過去”，回答“已發(fā)生什么”B、“過去”，回答“為什么發(fā)生”C、“模擬與優(yōu)化”的問題D、“未來”，回答“將要發(fā)生什么”答案：A159.輸入32*32的圖像，用大小5*5的卷積核做步長為1的卷積計算，輸出圖像的大小是A、28*23B、28*28C、29*29D、23*23答案：B160.人工智能應用研究的兩個最重要最廣泛領域為：（）A、專家系統(tǒng)、自動規(guī)劃B、專家系統(tǒng)、機器學習C、機器學習、智能控制D、機器學習、自然語言理解答案：B解析：人工智能應用研究的兩個最重要最廣泛領域為：專家系統(tǒng)、機器學習161.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、所有選項答案：D162.“數據的故事化描述”是指為了提升數據的（）和（），將數據還原成關聯至特定的情景的過程。A、可理解性可記憶性可體驗性B、可接受性可記憶性可體驗性C、可接受性可記憶性可呈現性D、可理解性可記憶性可呈線性答案：A163.如果從來樣(sampling)的角度來看待數據集的劃分過程，則保留類別比例的采樣方式通常稱為()。A、分層采樣B、留出采樣C、隨機采樣D、泛化采樣答案：A164.考慮值集{12243324556826}，其四分位數極差是：（）A、31B、24C、55D、3答案：A165.下列關于bootstrap說法正確的是？A、從總的M個特征中，有放回地抽取m個特征（m<M）B、從總的M個特征中，無放回地抽取m個特征（m<M）C、從總的N個樣本中，有放回地抽取n個樣本（n<N）D、從總的N個樣本中，無放回地抽取n個樣本（n<N）答案：C166.下列關于回歸分析中的殘差表述正確的是()A、殘差的平均值總為零B、殘差的平均值總小于零C、殘差的平均值總大于零D、殘差沒有此類規(guī)律答案：A167.“大數據”一詞從（）年提出來的A、2008B、2009C、2010D、2011答案：B168.2PC主要包括表決階段和()。A、響應階段B、操作階段C、執(zhí)行階段D、處理階段答案：C169.關于正態(tài)分布,下列說法錯誤的是A、正態(tài)分布具有集中性和對稱性B、正態(tài)分布的均值和方差能夠決定正態(tài)分布的位置和形態(tài)C、正態(tài)分布的偏度為0，峰度為1D、標準正態(tài)分布的均值為0，方差為1答案：C170.()是指將“數據”轉換為“產品”的藝術。A、數據柔性B、數據運用C、數據挖掘D、數據開發(fā)答案：A171.機器學習在()正式被視為“解決知識工程瓶頸問題的關鍵”而走上人工智能主舞臺的。A、二十世紀七十年代B、二十世紀六十年代C、二十世紀九十年代D、二十世紀八十年代答案：D172.1997年5月12日，轟動全球的人機大戰(zhàn)中，“更深的藍”戰(zhàn)勝了國際象棋之子卡斯帕羅夫，這是（）。A、人工思維B、機器思維C、人工智能D、機器智能答案：C173.一般而言，隨著劃分過程不斷進行，我們希望決策樹的分支結點所包含的樣本盡可能屬于同一類別，即結點的()越來越高。A、純度B、精度C、準確度D、可信度答案：A174.決策樹學習的關鍵是如何從候選屬性集中選擇一個最有助于分類實例的屬性，而其選擇是以()為依據的A、分類B、聚類C、概率D、信息熵答案：D175.專家系統(tǒng)的推理機的最基本的方式是。A、直接推理和間接推理B、正向推理和反向推理C、邏輯推理和非邏輯推理D、準確推理和模糊推理答案：B176.二十世紀五十年代到七十年代初，人工智能處于（）期。A、理論B、知識C、推理D、智能答案：C解析：二十世紀五十年代到七十年代初，人工智能處于推理期。177.在證據理論中，信任函數與似然函數的關系為（）。A、Bel≤PlB、Bel＜PlC、Bel≥PlD、Bel＞Pl答案：A解析：概念理解178.數據產品開發(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、查全率B、查準率C、響應時間D、響應速度答案：A179.下列哪項不是噪聲數據的主要表現形式A、錯誤數據B、虛假數據C、異常數據D、重復數據答案：D180.以下不屬于對抗生成網絡的應用是?A、文字生成B、圖像生成C、圖像識別D、數據增強答案：C181.知識圖譜中的邊稱為？A、連接邊B、關系C、屬性D、特征答案：B182.在人工神經網絡算法中，不屬于實現“人工神經元”的方法的有()。A、感知器B、線性單元C、Sigmoid單元D、Untied單元答案：D183.下列不屬于數據預處理和特征工程的流程的是A、數據獲取B、數據清洗C、模型解釋D、數據標準化答案：C184.遺傳算法借鑒的生物進化的三個基本原則是A、兩性繁衍突變進化B、適者生存突變進化C、適者生存兩性繁衍進化D、適者生存兩性繁衍突變答案：D185.()通過構建并結合多個學習器來完成學習任務，有時也被稱為多分類器系統(tǒng)(multi-classifiersystem)、基于委員會的學習(mittee-basedlearning)等A、集成學習B、歸納學習C、分類學習D、整理學習答案：A186.概率模型的訓練過程就是()過程。A、參數估計B、概率估計C、極大似然估計D、分布估計答案：A187.我們想要減少數據集中的特征數，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然后我們去掉一個特征，再去訓練，用交叉驗證看看測試集上的表現，如果表現比原來還要好，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、①②B、②③④C、①②④D、①②③④答案：D188.人工智能的三個階段包含了計算智能、()、認知智能。A、弱人工智能B、感知智能C、行為智能D、強人工智能答案：B解析：人工智能的三個階段包含了計算智能、感知智能、認知智能。目前仍處于初級階段。189.人工智能的近期目標是（）。A、實現機器智能B、實現自我學習C、降低搭建成本D、超越人類答案：A解析：人工智能近期目標:是實現機器智能。即先部分地或某種程度地實現機器智能,從而使現有的計算機更靈活好用和更聰明有用。答案選A190.Boosting算法要求基學習器能對特定的數據分布進行學習，可通過（）實施，對無法接受帶權樣本的基學習算法，則可通過（）來處理A、重賦權法,重采樣法B、重采樣法,重賦權法C、賦權法,采樣法D、采樣法,賦權法答案：A191.以下不屬于數據變換的方法有()A、平滑處理B、標準化C、特征構造D、去除虛假數據答案：D192.世界上第一次正式的AI會議于（）年召開，JohnMarthy正式提出“ArtifiialIntelligene”這一術語A、1954B、1955C、1956D、1957答案：C193.以下()不屬于機器學習中基于實例學習方法。A、ID3算法B、K近鄰方法C、局部加權回歸法D、基于案例的推理答案：A194.無監(jiān)督的建模技術有（）、關聯分析、預報三類A、聚合B、離散C、相關性分析D、聚類答案：D195.在IBMSPSS中，將評判準則和評判方法抽象為數學計算方法，就是()的內容。A、數據挖掘B、統(tǒng)計分析C、數理統(tǒng)計D、優(yōu)化技術答案：D196.()的本質是一種逼近離散值目標函數的過程。A、基于實例學習B、概念學習C、決策樹學習D、人工神經網絡學習答案：C197.關于k折交叉驗證，下列說法正確的是？()A、k值并不是越大越好，k值過大，會降低運算速度B、選擇更大的k值，會讓偏差更小，因為k值越大，訓練集越接近整個訓練樣本C、選擇合適的k值，能減小驗方差D、以上說法都正確答案：D198.()就是要得到一些數據大致是什么樣的，它的區(qū)間是什么，它的統(tǒng)計指標，以及這樣的數據是怎么分布的等信息。A、數據搜查B、數據檢查C、數據探查答案：C199.在數據挖掘中，()可以從大量數據中挖掘出有價值的數據項之間的相關生關系。A、關聯規(guī)則B、相關分析C、線性分析D、分布規(guī)則答案：A200.（）是指數據減去一個總括統(tǒng)計量或模型擬合值時的殘余部分A、極值B、標準值C、平均值D、殘值答案：D多選題1.下列哪種方法可以用來減小過擬合？（）A、更多的訓練數據B、L1正則化C、L2正則化D、減小模型的復雜度答案：ABCD2.人工智能主要分為（）A、計算智能B、感知智能C、認知智能D、以上都不正確答案：ABC解析：基礎概念3.選擇下列哪些屬于可以通過機器學習解決的任務？A、聚類B、分類C、描述D、派生答案：AB4.機器學習系統(tǒng)的組成要素包括（）A、任務B、性能指標C、經驗來源D、算法答案：ABC5.NoSQL中常用的數據模型包括（)A、Key-ValueB、Key-DocumentC、Key-ColumnD、圖存儲答案：ABCD6.關于神經網絡，下列說法正確的是A、增加網絡層數，可能會增加測試集分類錯誤率B、增加網絡層數，一定會增加訓練集分類錯誤率C、減少網絡層數，可能會減少測試集分類錯誤率D、減少網絡層數，一定會減少訓練集分類錯誤率答案：AC解析：一般來說，神經網絡層數越多，模型越復雜，對數據的分類效果越好。所以，從最簡單的層數開始，增加網絡層數都能使得訓練誤差和測試誤差減小。但是，神經網絡層數過多容易造成過擬合，即對訓練樣本分類效果很好，誤差小，但是測試誤差很大。為了避免發(fā)生過擬合，應該選擇合適的神經網絡層數并使用正則化技術來讓神經網絡更加穩(wěn)健。7.數據分析的三個基本類型是（）A、描述性分析B、流動性分析C、預測性分析D、規(guī)范性分析E、范圍性分析答案：ACD8.以下屬于仿生算法的有()。A、蟻群算法B、遺傳算法C、人工神經網絡D、蒙特卡洛方法E、歸并排序算法答案：ABC9.在分類問題中,我們經常會遇到正負樣本數據量不等的情況,比如正樣本為10w條數據,負樣本只有1w條數據,以下最合適的處理方法是A、將負樣本重復10次,生成10w樣本量,打亂順序參與分類&B、&直接進行分類,可以最大限度利用數據&C、&從10w正樣本中隨機抽取1w參與分類&D、&將負樣本每個權重設置為10,正樣本權重為1,參與訓練過程答案：ACD解析：基礎概念10.從能力角度來講，人工智能是智能機器所執(zhí)行的通常與人類智能有關的智能行為，如（）、感知、理解、通信、設計、思考、規(guī)劃、學習和問題求解等思維活動。A、判斷B、推理C、證明D、識別答案：ABCD11.基因遺傳算法的兩個常用的結束條件為()。A、達到一定的迭代次數B、適應度函數達到一定的要求C、達到一定的變異次數D、達到一定的交叉次數答案：AB12.數據變換的類型有（）A、平滑處理B、特征構造C、聚集D、標準化E、離散化答案：ABCDE13.在強化學習中,主體和環(huán)境之間交互的要素有()。A、狀態(tài)B、動作C、回報D、強化答案：ABC14.人工智能研究的主要因素有（）。A、計算能力B、算法C、數據D、天氣答案：ABC15.如何在監(jiān)督式學習中使用聚類算法（）？A、首先，可以創(chuàng)建聚類，然后分別在不同的集群上應用監(jiān)督式學習算法B、在應用監(jiān)督式學習算法之前，可以將其類別ID作為特征空間中的一個額外的特征C、在應用監(jiān)督式學習之前，不能創(chuàng)建聚類D、在應用監(jiān)督式學習算法之前，不能將其類別ID作為特征空間中的一個額外的特征答案：AB16.人工智能特指使用機器代替人類實現（）等功能，其本質是對人的意識和思想的信息過程的模擬A、認知B、識別C、分析D、決策答案：ABCD解析：基礎概念17.非機器學習有哪些類型？A、假設與推理學習B、概念與分類學習C、人工智能D、規(guī)則推理答案：CD18.數據可視化的基本模型有：A、順序模型B、循環(huán)模型C、分析模型D、挖掘模型答案：ABCD19.常用的聚類性能度量外部指標有哪些（）A、Jaccard系數B、FM指數C、Rand指數D、DB指數答案：ABC20.下列關于詞袋模型說法正確的是（）。A、詞袋模型可以忽略每個詞出現的順序B、詞袋模型不可以忽略每個詞出現的順序C、TensorFlow支持詞袋模型D、詞袋模型可以表出單詞之間的前后關系答案：AC解析：基礎概念理解21.以下哪些是常用的概念模型（）。A、ER圖B、語言模型C、面向對象模型D、謂詞模型答案：ACD22.常見的聚類技術有（）A、分層聚類B、K平均值聚類C、兩步聚類D、Konhonennetwork答案：ABCD23.NoSQL數據庫的主要優(yōu)勢體現在（）。A、易于數據的分散存儲與處理B、數據的頻繁操作代價低以及數據的簡單處理效率高C、適用于數據模型不斷變化的應用場景D、數據統(tǒng)計及分析的準確率高答案：ABC24.知識表示必須兼顧（）。A、表達能力強B、易于推理C、易于擴展D、容易修改知識庫答案：ABCD25.下面關于數據粒度的描述正確的是？A、粒度是指數據倉庫小數據單元的詳細程度和級別B、數據越詳細,粒度就越小,級別也就越高C、數據綜合度越高,粒度也就越大,級別也就越高D、粒度的具體劃分將直接影響數據倉庫中的數據量以及查詢質量答案：ABD26.以下哪幾項是數據科學的重要活動（）A、數據加工B、數據審計C、數據分析D、數據呈現答案：ABCD27.MapReduce計算框架是一種分布式計算模型，其主要特征有（）。A、自動實現分布式并列計算B、支持大規(guī)模海量數據處理C、借鑒函數式編程思路D、簡潔易用答案：ABCD28.下列哪些屬于AI的子領域?A、機器學習B、計算機視覺C、語音識別D、自然語言處理答案：ABCD29.因為機器在進行人臉檢測、分析和識別的過程中需要對人臉圖像進行（），所以皮膚顏色越深，面部的特征信息就越難提取，尤其是在一些暗光情況下，更加難以檢測和區(qū)分。A、變形B、預處理C、特征提取D、扭曲答案：BC30.人工智能是解決機器（）的學科A、感知B、理解C、決策D、證明答案：ABC31.自然語言處理產生的對話系統(tǒng)，對企業(yè)有哪些好處？A、節(jié)省人工B、提高獎金C、節(jié)省費用D、降低耗電答案：AC32.在機器學習中，建立假設或者模型的三個階段指的是（）。A、建模B、模型測試C、模型應用D、分析模型答案：ABC33.機器學習的要素有哪些？A、一致性假設B、樣本空間劃分C、泛化能力答案：ABC34.以下哪種評估方法受隨機樣本的影響？A、留一法B、交叉驗證法C、流出法D、自助法答案：BCD35.關于連接主義，描述正確的是（）A、基礎理論是神經網絡B、深度學習屬于連接主義C、又稱為仿生學派D、產生在20實際50年代答案：ABCD36.機器學習的基本活動包括（）。A、訓練經驗的選擇B、目標函數的選擇C、目標函數的表示D、函數逼近算法的選擇答案：ABCD37.NoSQL數據庫中采用的主要數據模型有（）。A、Key-ValueB、Key-DocumentC、Key-ColumnD、圖存儲答案：ABCD38.一般說來，人工智能技術包括A、深度學習、機器學習B、計算機視覺、自然語言處理C、人機交互、生物信息技術、智能芯片D、虛擬現實/增強現實、機器人技術答案：ABCD解析：人工智能技術包括5種：機器學習、機器人技術、自然語言處理、生物識別技術、計算機視覺39.機器學習預測類任務包括（）？A、分類B、回歸C、聚類D、關聯規(guī)則挖掘答案：AB40.技術發(fā)展水平上，（）和（）是我國人工智能市場技術最成熟的兩個領域，應用場景主要集中在機器人、無人機、醫(yī)療、家居、教育、無人駕駛等領域A、智能語音B、自然語言處理C、類腦智能計算D、人機混合智能答案：AB解析：基礎概念41.以下屬于AI機器決策優(yōu)點的有（）A、具有一致性和邏輯性B、獲取和處理投研信息范圍廣、內容全C、可減少人為疏漏和失誤D、可以進行簡單問題的直接回復、復雜問題轉人工支持答案：ABC42.下列屬于“統(tǒng)計學習”的有（）A、BP算法B、支持向量機C、一般的“核”方法習D、決策樹答案：BC解析：二十世紀九十年代中期，“統(tǒng)計學習”閃亮登場并迅速占據主流舞臺，代表性技術是支持向量機以及更一般的“核方法”。43.人工智能有幾大學派？A、符號主義B、聯結主義C、行為主義D、仿生主義答案：ABC44.根據結構不同，智能傳感器可以分為（）A、模塊式傳感器B、集成式傳感器C、混合式傳感器D、控制型傳感器答案：ABC解析：基礎概念45.從產業(yè)鏈的角度來講，人工智能分為三層，由（）組成A、基礎層B、技術層C、應用層D、過程層答案：ABC解析：基礎概念46.我們希望減少數據集中的特征數量。你可以采取以下哪一個步驟來減少特征（）？A、使用正向選擇法（ForwardSelection）B、使用反向消除法（BackwardElimination）C、逐步選擇消除法（Stepwise）D、計算不同特征之間的相關系數，刪去相關系數高的特征之一答案：ABCD47.大數據處理流程可以概括為以下哪幾步？A、統(tǒng)計和分析B、挖掘C、導入和預處理D、采集答案：ABCD48.人工智能現在的技術應用方向主要有?A、自然語言處理B、控制系統(tǒng)C、計算機視覺D、語音識別答案：ACD49.新建數據庫至少包括（）A、主要數據文件B、次要數據文件C、日志文件D、系統(tǒng)文件答案：AC50.對人工智能的發(fā)展趨勢劃分，一般可分為（）。A、強人工智能B、泛人工智能C、弱人工智能D、超人工智能答案：ACD解析：基礎概念理解51.考察聚類內的特征指標有（）A、SSBB、聚類半徑C、SSED、標準差答案：BCD52.隨機試驗必須符合以下幾個條件？A、它可以在相同條件下重復進行B、每次試驗只出現這些可能結果中的一個C、預先要能斷定出現哪個結果D、試驗的所有結果事先已E、預先要能知道哪個結果出現的概率。答案：ABD53.關于K均值和DBSCAN的比較，以下說法正確的是（）。A、K均值丟棄被它識別為噪聲的對象，而DBSCAN一般聚類所有對象B、K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念C、K均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇D、K均值可以發(fā)現不是明顯分離的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現，但是DBSCAN會合并有重疊的簇答案：BCD54.在應用層，我國人工智能企業(yè)主要選擇在（）、智能運載工具等領域A、智能機器人B、智能醫(yī)療C、智能金融D、智能零售答案：ABCD解析：基礎概念55.計算智能的主要內容包括（）A、神經計算B、進化計算C、免疫計算D、蟻群算法答案：AB56.請問下面哪些是離散型變量（）。A、示波器B、心電圖及腦動電圖掃描器對腦電波的測量C、過去數月的總銷售額D、公司每年的紅利答案：CD57.以下哪種方法是用來解決過擬合問題的？A、減少模型復雜度B、增加正則化項C、L1范數或L2范數D、使用特征選擇算法E、使用線性模型擬合二次曲線數據答案：ABCD58.機器學習中處理缺失值的常用方法包括（）？A、去掉該屬性B、使用默認值C、使用屬性平均值D、預測最可能的值答案：ABCD59.常用的數據歸約方法有（）。A、量歸約B、維歸約C、值歸約D、類歸約答案：BC60.下述網絡屬于數據挖掘領域中神經網絡的是（）。A、前向神經網絡B、反饋神經網絡C、自組織神經網絡D、生物神經網絡答案：ABC解析：神經網絡可以分為4種類型，前向型、反饋型、隨機型、自組織型。61.計算智能的主要研究領域包括（）。A、神經計算B、進化計算C、模糊計算D、數字計算答案：ABC解析：數字計算不屬于計算智能。62.針對大數據的影響以下說法正確的是（）A、數據科學將成為科研體系中的重要組成部分，并逐漸取得與包括物理化學生命科學等學科在內的自然科學分庭抗爭的地位。B、科學研究和市場產業(yè)的聯系將變得更加密切C、從發(fā)現基本原理到產業(yè)化的周期將會大大被縮短D、以上都不對答案：AB63.對人工智能常見的誤解有哪些?()A、人工智能就是機器學習B、機器學習只是人工智能中的一個方向C、人工智能最近十年受到深度學習的驅動較多D、人工智能就是深度學習答案：AD解析：基礎概念64.人工智能應用類企業(yè)的切入領域有（）。A、機器人B、教育培訓C、醫(yī)療設備D、智能家居答案：ABCD65.在計算機視覺應用中，常用的圖像特征有（）。A、顏色特征B、紋理特征C、形狀特征D、空間關系特征答案：ABCD66.神經網絡的拓撲結構可以分為（）。A、前向型B、反饋型C、自組織競爭型D、隨機型答案：ABCD67.對于規(guī)則的專家系統(tǒng)的缺點，下列說法正確的是A、規(guī)則之間的關系不明確B、低效的搜索策略C、沒有學習能力D、沒有統(tǒng)一的結構答案：ABC68.“以數據為中心”是數據產品區(qū)別于其他類型產品的本質特征。數據產品“以數據為中心”的特征不僅體現在“以數據為核心生產要素”，而且還表現在以下三個方面。（）A、數據驅動B、數據密集式C、數據挖掘D、數據范式答案：ABD69.數據脫敏需要滿足以下（）要求。A、單向性B、匿名處理C、無殘留D、易于實現答案：ACD70.變量之間的關系可以分為兩類：一類是（），另一類是（）。A、邏輯關系B、相關關系C、假設-驗證關系D、函數關系答案：BD71.下列機器學習方法屬于基于獲取知識的表示分類的是A、產生式規(guī)則B、歸納推理C、決策樹D、神經網絡答案：ACD解析：機器學習方法屬于基于獲取知識的表示分類的是產生式規(guī)則、決策樹、神經網絡72.人工智能是“研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學”，被視為計算機科學的一個分支，其研究包括機器人、（）等A、語言識別B、圖像識別C、自然語言處理D、專家系統(tǒng)答案：ABCD解析：基礎概念73.傳統(tǒng)關系數據庫技術的優(yōu)點有（）。A、數據一致性高B、數據冗余度低C、復雜查詢的能力強D、產品成熟度高答案：ABCD74.缺失數據的處理主要涉及以下哪三個關鍵活動。（）A、缺失數據的識別B、缺失數據的分析C、刪除或插補缺失數據D、缺失數據的忽略答案：ABC75.大數據的處理需要經過幾個流程？A、數據加工B、數據采集C、數據建模D、數據清洗答案：ABCD76.與數據工程師不同的是，數據科學家不僅需要掌握理論知識和實踐能力，更需要具備良好的精神素質—即3C精神（）。A、A創(chuàng)造性地做事（CreativeWorking）B、仔細地總結（CarefulConclusion）C、批判性地思考（CriticalThinking）D、好奇性地提出問題（CuriousAsking）答案：ACD77.噪聲數據的產生原因主要有：（）A、數據采集設備有問題B、在數據錄入過程中發(fā)生了人為或計算機錯誤C、數據傳輸過程中發(fā)生錯誤D、由于命名規(guī)則或數據代碼不同而引起的不一致答案：ABCD78.數據脫敏的三個基本活動是（）A、識別敏感信息B、脫敏處理C、脫敏處理的評價D、脫敏操作E、脫敏標準制定答案：ABC79.《新一代人工智能倫理規(guī)范》提出了增進人類福祉、（）、提升倫理素養(yǎng)等基本倫理要求。A、促進公平公正B、保護隱私安全C、確保可控可信D、強化責任擔當答案：ABCD解析：《新一代人工智能倫理規(guī)范》80.我國人工智能基礎層產業(yè)發(fā)展至今，已在智能芯片設計領域取得一定成就，其產品主要聚焦（）工具等應用場景A、智能手機B、安防監(jiān)控C、智能運載工具D、以上都不正確答案：ABC解析：基礎概念81.人工智能包括哪些要素（）A、算力B、算法C、數據D、場景答案：ABCD82.數據分析分為哪三個基本類型（）A、診斷性分析B、描述性分析C、預測性分析D、規(guī)范性分析答案：BCD83.可視分析學是一門以可視交互為基礎，綜合運用（）等技術等多個學科領域的知識，以實現人機協同完成可視化任務為主要目的分析推理學科。A、物理學B、圖形學C、數據挖掘D、人機交互答案：BCD84.計算智能的主要研究領域包括（）。A、神經計算B、進化計算C、模糊計算D、數字計算答案：ABC85.常用的數據審計方法有（）。A、預定義審計B、自定義審計C、可視化審計D、結構化審計答案：ABC86.下面哪些屬于AI的應用領域?A、智慧教育B、智慧城市C、智慧家居D、智慧醫(yī)療答案：ABCD87.大數據有（）特征A、Volume(數據量大)B、Veriety(類型多)C、Value（價值密度低）D、Velocity(速度快)答案：ABCD88.常見的臟數據的類型有哪些?A、格式錯誤的值B、重復值C、邏輯錯誤的值D、缺失值答案：ABCD89.有哪些因素推動了大數據的出現？A、社交媒體B、數據挖掘C、普適計算D、摩爾定律答案：ABCD90.“噪聲”是指測量變量中的隨機錯誤或偏差，噪聲數據的主要表現形式有哪些？A、錯誤數據B、虛假數據C、異常數據D、缺失數據答案：ABC91.根據整數和實數，可以將數值變量分為（）。A、名詞性變量B、順序數值變量C、順序變量D、連續(xù)數值變量E、離散數值變量答案：DE92.決策樹剪枝的基本策略有（）。A、中剪枝B、前剪枝C、先剪枝D、后剪枝E、預剪枝答案：DE93.語音識別的方法（）。A、聲道模型方法B、模板匹配的方法C、利用仍神經網絡的方法D、語音知識方法答案：ABCD94.數據科學的三要素（）A、理論B、實踐C、精神D、運用E、挖掘答案：ABC95.邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的一側，采用（）為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。A、網絡B、計算C、存儲D、應用核心能力答案：ABCD96.兩步聚類的兩個主要步驟為（）。A、建模B、測試C、聚類D、預聚類答案：CD97.數據統(tǒng)計有三大任務，分別是（）。A、統(tǒng)計分析B、參數估計C、假設檢驗D、回歸分析答案：BCD98.聲紋識別與語音識別的不同點有（）A、聲紋識別不考慮語音中的字詞信息B、語音識別強調共性C、語音識別不考慮說話人是誰D、聲紋識別強調說話人的個人特性答案：ABCD解析：聲紋識別和語音識別在原理上一樣，都是通過對采集到的語音信號進行分析和處理，提取相應的特征或建立相應的模型，然后據此做出判斷。但二者的根本目的，提取的特征、建立的模型是不一樣的。聲紋識別不注重語音信號的語義，而是從語音信號中提取個人聲紋特征，挖掘出包含在語音信號中的個性因素。99.云計算的特點（）A、超大規(guī)模B、可靠性C、虛擬化D、安全性答案：AC100.回歸分析有很多種類，常見的有（）。A、線性回歸B、系數回歸C、邏輯回歸D、曲線回歸答案：ACD判斷題1.物聯網采集到各類信息后，直接對信息進行識別和分析，來實現物與物、物與人的泛在連接。A、正確B、錯誤答案：B解析：物聯網采集到各類信息后，需要通過各類可能的網絡接入，實現物與物、物與人的泛在連接2.運行階段的數據異?？蓪е轮悄芟到y(tǒng)運行錯誤。A、正確B、錯誤答案：A解析：正確3.被稱為“神經網絡之父”和“人工智能教父”的是辛頓A、正確B、錯誤答案：A解析：GeoffreyHinton，被稱為“神經網絡之父”、“深度學習鼻祖”，他曾獲得愛丁堡大學人工智能的博士學位，并且為多倫多大學的特聘教授4.AI的英文縮寫是ArtificalInformation。A、正確B、錯誤答案：B5.人工智能技術可通過對特征庫學習自動查找系統(tǒng)漏洞和識別關鍵目標，提高攻擊效率。A、正確B、錯誤答案：A解析：正確6.到目前為止，有少數通用的人工智能技術，所有大部分人工智能應用都是被限定在特定場景中，而少數則可能“通吃。A、正確B、錯誤答案：B7.人工智能提升數據資源價值，數據權屬問題更為突出。A、正確B、錯誤答案：A解析：正確8.目前已有人工智能通過圖靈測試A、正確B、錯誤答案：B9.人工神經元網絡只需要很少的數據便可掌握處理特定問題的能力()A、正確B、錯誤答案：B解析：錯誤10.廣義人工智能是指通過計算機實現人的頭腦思維所產生的效果，通過研究和開發(fā)用于模擬、延伸人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)所構建而成的，其構建過程中綜合了計算機科學、數學、生理學、哲學等內容A、正確B、錯誤答案：A解析：正確11.人工智能因其技術的局限性和應用的廣泛性，給網絡安全、數據安全、算法安全和信息安全帶來風險A、正確B、錯誤答案：A解析：正確12.人工智能特指使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，其本質是對人的意識和思想的信息過程的模擬A、正確B、錯誤答案：A解析：正確13.專家系統(tǒng)的結構包含人機界面、知識庫，推理機，動態(tài)數據庫，知識庫答理系統(tǒng)和解釋模塊。A、正確B、錯誤答案：A14.反向推理是以已知事實作為出發(fā)點，按照一定的策略，運用知識庫中的知識，推斷出結論的過程。A、正確B、錯誤答案：B15.人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性技術，正在對經濟發(fā)展、社會進步和人類生活產生深遠影響A、正確B、錯誤答案：A解析：正確16.人工智能算法設計與優(yōu)化需要以海量優(yōu)質數據資源為基礎。A、正確B、錯誤答案：A解析：正確17.PaaS為各類基層創(chuàng)新應用提供應用開發(fā)運行所需技術組件支撐，主要包括企業(yè)數據接入組件、企業(yè)數據庫與存儲組件、企業(yè)數據計算處理組件和應用開發(fā)運行組件A、正確B、錯誤答案：A18.由機器學習算法構成的模型，在理論層面上，它并不能表征真正的數據分布函數，只是逼近它而已。A、正確B、錯誤答案：A19.圖像分類是指根據各自在圖像信息中所反映的不同特征，把不同類別的目標區(qū)分開來的圖像處理方法。A、正確B、錯誤答案：A20.知識的框架表示法中，一個框架由若干個稱為“槽”的結構組成，而每一個這樣的結構又可擁有若干個側面（）A、正確B、錯誤答案：A解析：正確21.基于人工智能技術的數據深度偽造將威脅網絡安全、社會安全和國家安全。A、正確B、錯誤答案：A解析：正確22.人工智能發(fā)展歷程的第一次熱潮是20世紀50年代神經網絡相關基礎理論的提出。A、正確B、錯誤答案：A解析：本題說法是正確的。23.開源學習框架存在安全風險，可導致人工智能系統(tǒng)數據泄露。A、正確B、錯誤答案：A解析：正確24.要想讓機器具有智能，必須讓機器具有知識。因此，在人工智能中有一個研究領域，主要研究計算機如何自動獲取知識和技能，實現自我完善，這門研究分支學科叫機器學習。A、正確B、錯誤答案：A25.大數據人才整體上需要具備數學與統(tǒng)計知識A、正確B、錯誤答案：A26.無監(jiān)督學習又稱歸納性學習，分為聚類和降維A、正確B、錯誤答案：A27.強人工智能（Bottom-UpAI）包括以下兩類：類人的人工智能和類人腦的人工智能。A、正確B、錯誤答案：B解析：強人工智能包括以下兩類：類人的人工智能和非類人的人工智能。28.大數據的應用注重因果分析而不是相關分析A、正確B、錯誤答案：B29.限定人工智能是數字計算機或數字計算機控制的機器人在執(zhí)行智能生物體才有的一些任務上的能力A、正確B、錯誤答案：A解析：正確30.大數據的思維會把原來銷售的概念變成服務的概念。A、正確B、錯誤答案：A31.人工智能標準體系結構包括基礎共性、支撐技術與產品、基礎軟硬件平臺、關鍵領域技術、產品與服務、行業(yè)應用、安全／倫理”等七個部分A、正確B、錯誤答案：B解析：人工智能標準體系結構包括基礎共性、支撐技術與產品、基礎軟硬件平臺、關鍵通用技術、關鍵領域技術、產品與服務、行業(yè)應用、安全／倫理”等八個部分32.監(jiān)督學習的學習數據既有特征（feature），也有標簽（label）。A、正確B、錯誤答案：A解析：利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數，使其達到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓練或有教師學習。33.人工智能三大核心中算法深度學習突破人工智能算法瓶頸。A、正確B、錯誤答案：A解析：本題說法是正確的。34.選擇樣本數據時，我們一般采用隨機抽取的方式組成自己的訓練集和測試集來使用A、正確B、錯誤答案：A35.大數據是通過傳統(tǒng)數據庫技術和數據處理工具不能處理的龐大而復雜的數據集合。A、正確B、錯誤答案：A36.數據質量和安全直接影響人工智能系統(tǒng)算法模型的準確性，進而威脅人工智能應用安全。A、正確B、錯誤答案：A解析：正確37.人工智能是對人的意識和思維過程的模擬，利用機器學習和數據分析方法賦予機器類人的能力A、正確B、錯誤答案：A解析：正確38.遷移學習和對抗生成網絡，能減少對昂貴標注樣本的依賴A、正確B、錯誤答案：A39.符號學派的不足是難以構建完備的知識規(guī)則庫A、正確B、錯誤答案：A40.選擇樣本數據時，我們一般采用隨機抽取的方式組成自己的訓練集和測試集來使用。A、正確B、錯誤答案：A41.圖靈測試是圖靈于1950年提出的一個關于判斷機器是否能夠思考的著名試驗,測試某機器是否能表現出與人等價或無法區(qū)分的智能。()A、正確B、錯誤答案：A42.谷歌研究提出，隨著訓練數據數量級的增加，相同機器視覺算法模型的性能呈指數上升。A、正確B、錯誤答案：B解析：歌研究提出，隨著訓練數據數量級的增加，相同機器視覺算法模型的性能呈線性上升。43.訓練數據污染可導致人工智能決策錯誤。A、正確B、錯誤答案：A解析：正確44.將大規(guī)模的訓練數據與標簽值通過人工