人工智能技術(shù)導(dǎo)論-課后習(xí)題及答案匯總 王小玲 第1-7章

一、選擇題1.被人們稱為“人工智能之父”是（A）。馬文·明斯基阿蘭·圖靈和約翰·麥卡錫2.人工智能是集（A、B、C、D）等眾多學(xué)科為一體的復(fù)雜學(xué)科。（多選）A.計(jì)算機(jī)科學(xué)B.邏輯學(xué)C.生物學(xué)D.哲學(xué)3.人工智能三要素是（A、B、C）？（多選）A.數(shù)據(jù)B.算法C.算力D.程序4.人工智能按照智能程度來(lái)分有哪些（B、C、D）？（多選）A.普通人工智能B.弱人工智能C.強(qiáng)人工智能D.超人工智能5.人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了幾個(gè)階段（C）。A.4B.5C.6D.76.通過(guò)智能移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能監(jiān)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)屬于人工智能在哪個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用（A、B、C、D）。A.金融領(lǐng)域B.教育領(lǐng)域C.醫(yī)療領(lǐng)域D.家居領(lǐng)域二、思考題1.結(jié)合生活實(shí)際，請(qǐng)找出你身邊的3個(gè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景，并做簡(jiǎn)要的描述。參考答案：如酒店大廳的機(jī)器人、駕車出行的人工智能車牌識(shí)別系統(tǒng)和智慧語(yǔ)音提示系統(tǒng)等。2.思考人工智能未來(lái)將改變哪些行業(yè)？并舉例說(shuō)明。參考答案：教育、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)和制造等行業(yè)。如機(jī)器人教育和無(wú)人機(jī)噴灑農(nóng)藥等。三、探索題1.人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用存在的問(wèn)題？（提示：不斷優(yōu)化教學(xué)形式和效果）2.人工智能在零售領(lǐng)域應(yīng)用存在的問(wèn)題？（提示：連接消費(fèi)者，改善購(gòu)物體驗(yàn)）3.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用存在的問(wèn)題？（提示：更快的診斷，更好的治療）要求：通過(guò)“分解問(wèn)題—查找資料—整理資料—編寫(xiě)報(bào)告—制作講稿—匯報(bào)演講”等過(guò)程，學(xué)會(huì)分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的基本能力。一、思考題1.人工智能系統(tǒng)主要開(kāi)發(fā)流程是什么？與軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程有何異同？答：人工智能系統(tǒng)主要開(kāi)發(fā)流程為：分析業(yè)務(wù)需求，采集/收集數(shù)據(jù)，標(biāo)注數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型，評(píng)估模型效果，部署模型。與傳統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)流程相比，人工智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)更加注重智能模型的構(gòu)建、訓(xùn)練與應(yīng)用，大大減少開(kāi)發(fā)人力要求，提高了開(kāi)發(fā)效率。2.為什么很多人選擇Python語(yǔ)言作為人工智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的語(yǔ)言？Python語(yǔ)言有哪些優(yōu)勢(shì)？答：Python作為一門編程語(yǔ)言，具有簡(jiǎn)潔優(yōu)美、可移植性強(qiáng)、龐大的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)、開(kāi)發(fā)效率高等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)得到了越來(lái)越多公司與開(kāi)發(fā)人員的青睞，Python語(yǔ)言適合用于網(wǎng)站W(wǎng)eb、搜索引擎、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、科學(xué)計(jì)算等方向的開(kāi)發(fā)。二、探索題隨著人工智能技術(shù)的大力發(fā)展，人工智能將與傳統(tǒng)行業(yè)深度融合，促進(jìn)著傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，同時(shí)又不斷衍生出新行業(yè)。人工智能將大量取代簡(jiǎn)單重復(fù)性、數(shù)字化、程序化等勞動(dòng)密集型工作，將對(duì)工作提出更高的要求。結(jié)合自身實(shí)際，談?wù)劥髮W(xué)生應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)人工智能時(shí)代？答：略一、選擇題1.（多選題）大數(shù)據(jù)的基本特征是（ABCD）。數(shù)據(jù)量大（Volume)數(shù)據(jù)類型繁多（Variety)處理速度快（Velocity)價(jià)值密度低（Value)2.（多選題）通過(guò)百度遷徙地圖可以（AD）統(tǒng)計(jì)人口遷徙數(shù)據(jù)分析城市化進(jìn)程判讀商業(yè)中心位置科學(xué)安排交通運(yùn)力3.（多選題）數(shù)據(jù)的類型主要包括（ABCD）文本圖片音頻視頻4.（多選題）人工智能的三要素包括（ABC）數(shù)據(jù)算法算力知識(shí)5.（多選題）常見(jiàn)的圖片格式主要包括（ABCD）JPGGIFBMPPNG6.（多選題）常見(jiàn)的視頻格式主要包括（ABCD）WMVMPEG-4AVIRM7.（多選題）大數(shù)據(jù)的作用有（ABCDEF）等。改變經(jīng)濟(jì)社會(huì)管理方式促進(jìn)行業(yè)融合發(fā)展推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)科學(xué)決策助力智慧城市建設(shè)創(chuàng)新商業(yè)模式改變科學(xué)研究方法論8.（多選題）Python語(yǔ)言主要有三個(gè)擴(kuò)展庫(kù)用來(lái)做數(shù)據(jù)分析，分別是（ABC）。NumpyPandasMatplotlibPycharm9.（多選題）箱線圖是一種用于顯示一組數(shù)據(jù)分散情況的統(tǒng)計(jì)圖，又稱（ABC）。盒須圖盒式圖箱形圖折線圖二、思考題1.結(jié)合生活實(shí)際，請(qǐng)給出你身邊的3個(gè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。參考答案：淘寶、京東等借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以分析客戶行為，進(jìn)行商品推薦和針對(duì)性廣告投放；政府的城市管理，可以利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能交通、環(huán)保監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃和智能安防；物流行業(yè)，利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)，提高物流效率，降低物流成本。試分析大數(shù)據(jù)和人工智能的區(qū)別與聯(lián)系，并舉例說(shuō)明。參考答案：略。三、探索題近年來(lái)，隨著金融科技的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)也被各大企業(yè)融入到了互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中。但是，自2018年起，就不斷有報(bào)道指出：許多購(gòu)物、打車、買車票的軟件出現(xiàn)了不同消費(fèi)者購(gòu)買同一個(gè)商品時(shí)價(jià)格不一樣的現(xiàn)象，而這種現(xiàn)象經(jīng)調(diào)查得出，很可能是由于大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)致，這就是“大數(shù)據(jù)殺熟”現(xiàn)象。媒體曝光“大數(shù)據(jù)殺熟”現(xiàn)象后，各個(gè)電子商務(wù)平臺(tái)積極發(fā)布公告向消費(fèi)者解釋價(jià)格不一樣的原因。根據(jù)調(diào)查研究表明，網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)是出現(xiàn)“大數(shù)據(jù)殺熟”問(wèn)題最多的區(qū)域，接下來(lái)分別是旅游軟件和打車軟件?！按髷?shù)據(jù)殺熟”不僅嚴(yán)重?fù)p害了消費(fèi)者的權(quán)益，長(zhǎng)此以往也會(huì)引發(fā)消費(fèi)者對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)的不信任，消耗互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)自身的品牌價(jià)值。經(jīng)濟(jì)學(xué)中，“殺熟”更多的是指商家利用熟客的信任，使熟客購(gòu)買的價(jià)格比新客更高的這種行為?！按髷?shù)據(jù)殺熟”則是在原本“殺熟”概念的基礎(chǔ)上廣泛地利用了大數(shù)據(jù)技術(shù)。這主要表現(xiàn)在許多互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通過(guò)動(dòng)態(tài)地搜集、整理和分析客戶在本平臺(tái)的基本信息、消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)偏好等用戶數(shù)據(jù)，描述客戶的個(gè)人消費(fèi)特征，形成用戶畫(huà)像，進(jìn)而在平臺(tái)銷售時(shí)自動(dòng)調(diào)整商品的價(jià)格，對(duì)于一些平臺(tái)使用黏度較高的用戶界面會(huì)展示較高的價(jià)格，而對(duì)一些使用頻率較低或無(wú)消費(fèi)記錄的客戶提供更為優(yōu)惠的價(jià)格，最后商家可以以最接近每個(gè)客戶所能接受的最高價(jià)格成交，從而盡可能多地獲得利潤(rùn)。請(qǐng)分析“大數(shù)據(jù)殺熟”背后的技術(shù)演變過(guò)程和隱含的社會(huì)問(wèn)題。要求：以小組為單位，通過(guò)“分解問(wèn)題——查找資料——整理資料——編寫(xiě)報(bào)告——制作講稿——匯報(bào)演講”等過(guò)程，分別展示各小組觀點(diǎn)。參考答案：“大數(shù)據(jù)殺熟”是指平臺(tái)企業(yè)通過(guò)收集、追蹤用戶數(shù)據(jù)，在利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)用戶進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，對(duì)具有一定黏性的用戶進(jìn)行歧視性定價(jià)，從而獲得差額利潤(rùn)的行為。具體來(lái)說(shuō)，就是客戶在某平臺(tái)上購(gòu)買產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)，同樣的商品或者服務(wù)，老客戶看到的價(jià)格反而比新客戶要高很多?！按髷?shù)據(jù)殺熟”是特定算法程序批量分析和執(zhí)行的結(jié)果，只要符合設(shè)定特征的用戶群體就會(huì)被程序篩選出來(lái)并受到類似對(duì)待，因此，它雖然在一定程度上體現(xiàn)了“個(gè)性化定價(jià)”特質(zhì)，但實(shí)際上具有批量化、數(shù)據(jù)化、平臺(tái)化特征。不可否認(rèn)的是，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，建立在海量數(shù)據(jù)之上的算法體系能夠?yàn)槠髽I(yè)與消費(fèi)者提供極大的便利，能夠更加精準(zhǔn)地讓企業(yè)為消費(fèi)者提供個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)?！按髷?shù)據(jù)殺熟”技術(shù)產(chǎn)生的基礎(chǔ)仍依賴于數(shù)據(jù)。平臺(tái)計(jì)算價(jià)格的基礎(chǔ)邏輯是對(duì)海量用戶的標(biāo)簽化處理，將消費(fèi)者消費(fèi)的頻次進(jìn)行歸類，進(jìn)而實(shí)施差別化對(duì)待。這樣做實(shí)質(zhì)上剝奪了消費(fèi)者對(duì)價(jià)格的知情權(quán)，進(jìn)而損害消費(fèi)者合法權(quán)益。要從根本上規(guī)避“大數(shù)據(jù)殺熟”行為，需要政府、企業(yè)、消費(fèi)者等多方共同努力。一、選擇題1.機(jī)器學(xué)習(xí)算法真正用來(lái)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)是（A）。A.訓(xùn)練集B.測(cè)試集C.驗(yàn)證集D.超參數(shù)集2.機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)類型包括（ABDE）。A.有監(jiān)督學(xué)習(xí)B.半監(jiān)督學(xué)習(xí)C.人工智能D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)E.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)3.（D）有跟環(huán)境進(jìn)行交互，從反饋當(dāng)中進(jìn)行不斷的學(xué)習(xí)的過(guò)程。A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.線性回歸D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)4.在自動(dòng)駕駛中，人工智能不斷通過(guò)地面信息來(lái)調(diào)整開(kāi)車的決策，這種處理模式適合用（C）來(lái)訓(xùn)練出合理的策略。A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.非監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.弱化學(xué)習(xí)5.機(jī)器學(xué)習(xí)的流程包括：分析案例、獲取數(shù)據(jù)、（C）和模型驗(yàn)證這四個(gè)過(guò)程。A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)分析C.模型訓(xùn)練D.模型搭建6.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括了監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)給定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集。請(qǐng)問(wèn)標(biāo)簽為離散的類型，叫做分類；標(biāo)簽為連續(xù)的類型，叫做（B）。A.給定標(biāo)簽B.回歸C.分類D.離散7.機(jī)器學(xué)習(xí)研究是如何通過(guò)計(jì)算的手段，利用經(jīng)驗(yàn)來(lái)改善系統(tǒng)自身的性能，請(qǐng)問(wèn)機(jī)器學(xué)習(xí)利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出什么？（A）A.模型B.表結(jié)構(gòu)C.結(jié)果D.報(bào)表8.不屬于人工智能算法的學(xué)習(xí)方法是哪個(gè)呢？（D）A.對(duì)抗學(xué)習(xí)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.遷移學(xué)習(xí)D.自由學(xué)習(xí)9.給人臉打上標(biāo)簽再讓模型進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練的方法，屬于（C）。A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)B.半監(jiān)督學(xué)習(xí)C.監(jiān)督學(xué)習(xí)D.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)10.下面哪些機(jī)器學(xué)習(xí)的分類，完全不需要人工標(biāo)注數(shù)據(jù)（BC）？A.半監(jiān)督學(xué)習(xí)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)D.監(jiān)督學(xué)習(xí)二、思考題1.根據(jù)自己的理解給出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義，并指出其特征。參考答案：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。（也就是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息處理的一種數(shù)學(xué)模型）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征：（1）非線性。非線性關(guān)系是自然界的普遍特性。大腦智慧就是一種非線性現(xiàn)象。人工神經(jīng)元處于激活或抑制二種不同的狀態(tài)，這種行為在數(shù)學(xué)上表現(xiàn)為一種非線性關(guān)系。具有閾值的神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)具有更好的性能，可以提高容錯(cuò)性和存儲(chǔ)量。（2）非局限性。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由多個(gè)神經(jīng)元廣泛連接而成。一個(gè)系統(tǒng)的整體行為不僅取決于單個(gè)神經(jīng)元的特征，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過(guò)單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯(lián)想記憶是非局限性的典型例子。（3）非常定性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時(shí)，非線性動(dòng)力系統(tǒng)本身也在不斷變化。經(jīng)常采用迭代過(guò)程描寫(xiě)動(dòng)力系統(tǒng)的演化過(guò)程。（4）非凸性。一個(gè)系統(tǒng)的演化方向，在一定條件下將取決于某個(gè)特定的狀態(tài)函數(shù)。例如能量函數(shù)，它的極值相應(yīng)于系統(tǒng)比較穩(wěn)定的狀態(tài)。非凸性是指這種函數(shù)有多個(gè)極值，故系統(tǒng)具有多個(gè)較穩(wěn)定的平衡態(tài)，這將導(dǎo)致系統(tǒng)演化的多樣性。2.回歸和分類有什么相同點(diǎn)和不同點(diǎn)？參考答案：相同點(diǎn)：回歸和分類都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，都是對(duì)輸入做出預(yù)測(cè)，具體來(lái)說(shuō)就是根據(jù)特征，分析輸入的內(nèi)容，判斷它的類別，或者預(yù)測(cè)其值。不同點(diǎn)：（1）輸出不同：分類問(wèn)題輸出的是物體所屬的類別，輸出的值是離散的，并且是定性的；回歸問(wèn)題輸出的是物體的值，輸出的值是連續(xù)的，并且是定量的。（2）目的不同：分類的目的是為了尋找決策邊界；回歸的目的是為了找到最優(yōu)擬合。（3）本質(zhì)不同：分類和回歸的損失函數(shù)的形式不同。（4）結(jié)果不同：分類的結(jié)果最終結(jié)果只有一個(gè)；回歸是對(duì)真實(shí)值的一種逼近預(yù)測(cè)，值不確定，當(dāng)預(yù)測(cè)值與真實(shí)值相近時(shí)，誤差較小時(shí)，認(rèn)為這是一個(gè)好的回歸。3.簡(jiǎn)述人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)三者的關(guān)系。參考答案：機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種方法（算法），深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)使計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)；深度學(xué)習(xí)是利用一系列“深層次”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)解決更復(fù)雜問(wèn)題的技術(shù)。目前機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種實(shí)現(xiàn)方式，也是最重要的實(shí)現(xiàn)方式。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在比較火的一個(gè)方向。三、探索題1.人工智能涉及很廣，算法可以涉及到感知、學(xué)習(xí)以及決策的應(yīng)用，其實(shí)從實(shí)際應(yīng)用角度來(lái)說(shuō)，人工智能就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或者預(yù)測(cè)的。比如：我們根據(jù)輸入的照片，來(lái)判斷照片上的人是誰(shuí)。我們根據(jù)人說(shuō)話的音頻信號(hào)，判斷說(shuō)話的內(nèi)容。我們根據(jù)一個(gè)地區(qū)房?jī)r(jià)過(guò)去的價(jià)格和交易細(xì)膩些，預(yù)測(cè)它未來(lái)的價(jià)格走勢(shì)。我們根據(jù)用戶過(guò)去的購(gòu)買信息，預(yù)測(cè)這位用戶對(duì)哪些商品感興趣，從而進(jìn)行推薦。那么你在日常生活中接觸到的人工智能技術(shù)，它們是根據(jù)什么輸入，做出什么樣的預(yù)測(cè)和判斷的呢？要求：以學(xué)習(xí)小組為單位，“分解問(wèn)題—查找資料—整理資料—編寫(xiě)報(bào)告—制作講稿—匯報(bào)演講”等過(guò)程，分別展示各小組觀點(diǎn)。參考答案：比如人臉識(shí)別技術(shù)是基于人的臉部特征，對(duì)輸入的人臉圖象或者視頻流。首先判斷其是否存在人臉，如果存在人臉，則進(jìn)一步的給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部器官的位置信息。并依據(jù)這些信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊(yùn)涵的身份特征，并將其與已知的人臉進(jìn)行對(duì)比，從而識(shí)別每個(gè)人臉的身份。通過(guò)利用人工智能的人臉識(shí)別技術(shù)，每天10億張圖片的識(shí)別任務(wù)輕松。還有訊飛輸入法的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，可以識(shí)別普通話、英語(yǔ)、粵語(yǔ)和四川話。2.機(jī)器學(xué)習(xí)研究什么問(wèn)題，構(gòu)建一個(gè)完整的機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要哪些要素？請(qǐng)列舉現(xiàn)實(shí)中的案例詳細(xì)說(shuō)明。要求：以學(xué)習(xí)小組為單位，“分解問(wèn)題—查找資料—整理資料—編寫(xiě)報(bào)告—制作講稿—匯報(bào)演講”等過(guò)程，分別展示各小組觀點(diǎn)。參考答案：機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究研究計(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(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。構(gòu)建一個(gè)完整的機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要的要素有：數(shù)據(jù)，模型，性能度量準(zhǔn)則。也有專家認(rèn)為是模型、策略和算法（優(yōu)化算法）。機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究如何選擇統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)模型，從大量已有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特定經(jīng)驗(yàn)。構(gòu)建一個(gè)完整的機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要三個(gè)方面的要素，分別是數(shù)據(jù)，模型，性能度量準(zhǔn)則。我們也可以認(rèn)為是模型、策略和算法。但是我認(rèn)為通用的構(gòu)建一個(gè)完成機(jī)器學(xué)習(xí)算法的要素應(yīng)該是數(shù)據(jù)、模型和算法。一、選擇題1.根據(jù)圖像的灰度級(jí)數(shù)，可將圖像分為（C）。灰度圖像和彩色圖像黑白圖像和彩色圖像灰度圖像、黑白圖像和彩色圖像灰度圖像和黑白圖像2.下列屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要任務(wù)的是（D）。圖像分類目標(biāo)檢測(cè)圖像分割以上都是3.（多選題）常見(jiàn)的一步走（One-Stage）目標(biāo)檢測(cè)算法有（BC）。RCNNSSDYOLOFasterRCNN4.（多選題）圖像分割通?？梢苑譃槟膬深?？（AC）語(yǔ)義分割物理分割實(shí)例分割背景分割5.人工智能技術(shù)可處理不同類型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中智能語(yǔ)音技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)處理（B）數(shù)據(jù)。文本音頻圖像視頻6.下列不屬于智能語(yǔ)音產(chǎn)品的是（B）。天貓精靈無(wú)人機(jī)聊天機(jī)器人個(gè)人語(yǔ)音助理7.關(guān)于自然語(yǔ)言處理的定義，說(shuō)法錯(cuò)誤的是（D）。自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。自然語(yǔ)言處理是一門融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。自然語(yǔ)言處理研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語(yǔ)言處理本質(zhì)就是研究自然語(yǔ)言，與語(yǔ)言學(xué)的研究區(qū)別不大。8.以下屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的應(yīng)用有（B）出入校園的人臉閘機(jī)識(shí)別“嘿，Siri”的手機(jī)助手自動(dòng)喚醒有道翻譯軟件的中英自動(dòng)翻譯網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的自動(dòng)人物畫(huà)像9.知識(shí)圖譜按照應(yīng)用的深度主要可以分為兩大類，分別為（B）。連續(xù)知識(shí)圖譜和離散知識(shí)圖譜行業(yè)知識(shí)圖譜和通用知識(shí)圖譜概念知識(shí)圖譜和詞匯知識(shí)圖譜事實(shí)知識(shí)圖譜和概念知識(shí)圖譜二、思考題1.試分析圖像分類和物體檢測(cè)的區(qū)別與聯(lián)系，舉例說(shuō)明。參考答案：圖像分類任務(wù)是通過(guò)算法對(duì)其中的對(duì)象進(jìn)行分類，而目標(biāo)檢測(cè)（ObjectDetection）主要從圖像中分離出感興趣的目標(biāo)，不僅要用算法判斷圖片目標(biāo)對(duì)象的類別，還要對(duì)圖像目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行定位，即在圖像中確定其位置，并用矩形框把檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象標(biāo)識(shí)出。例如車輛檢測(cè)。結(jié)合生活實(shí)際，請(qǐng)給出你身邊的3個(gè)智能語(yǔ)音的應(yīng)用場(chǎng)景。參考答案：天貓精靈、小愛(ài)同學(xué)、訊飛輸入法等。三、探索題隨著計(jì)算能力的不斷攀升，人工智能可以計(jì)算大量的可能性，其選擇空間往往大于人類，它們能夠輕易地去嘗試人類從未思考過(guò)的解決方案。換言之，盡管人們?cè)O(shè)計(jì)了某人工智能產(chǎn)品，但受限于人類自身的認(rèn)知能力，研發(fā)者無(wú)法預(yù)見(jiàn)其所研發(fā)的智能產(chǎn)品做出的決策以及產(chǎn)生的效果。以谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的AlphaGo與多位人類圍棋高手的“人機(jī)大戰(zhàn)”為例，AlphaGo在2016年3月對(duì)陣?yán)钍朗瘯r(shí)為第18代（AlphaGoLee），在2017年5月對(duì)陣柯潔時(shí)已經(jīng)迭代為第60代（AlphaGoMaster）。而在2017年10月，谷歌DeepMind開(kāi)發(fā)的AlphaGoZero機(jī)器系統(tǒng)僅訓(xùn)練3天就以100:0的比分戰(zhàn)勝了AlphaGoLee；經(jīng)過(guò)40天訓(xùn)練后，AlphaGoZero又以89:11戰(zhàn)勝了橫掃柯潔的AlphaGoMaster。快速迭代的背后是AlphaGo全新的深度學(xué)習(xí)邏輯，這種經(jīng)歷迭代的深度學(xué)習(xí)邏輯，其強(qiáng)大的進(jìn)化速度讓人類難以追趕。請(qǐng)分析AlphaGo背后的技術(shù)演變過(guò)程和隱含的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。要求：以小組為單位，通過(guò)“分解問(wèn)題——查找資料——整理資料——編寫(xiě)報(bào)告——制作講稿——匯報(bào)演講”等過(guò)程，分別展示各小組觀點(diǎn)。參考答案：在了解AlphaGo之前，需要先了解一下圍棋的基礎(chǔ)知識(shí)。圍棋是一種策略型的兩人棋類游戲，中國(guó)古時(shí)稱“奕”，西方稱“GO”，圍棋使用長(zhǎng)方形格狀棋盤及黑白二色圓形棋子進(jìn)行對(duì)弈，棋盤上共有縱橫各19條線段，將棋盤分為361個(gè)交叉點(diǎn)，棋子行走在交叉點(diǎn)上，雙方交替行棋，落子后不可移動(dòng)，圍地多者勝。AlphaGo第一個(gè)擊敗人類職業(yè)圍棋選手、第一個(gè)戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的人工智能機(jī)器人，由Google旗下DeepMind公司團(tuán)隊(duì)研發(fā)，主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”。AlphaGo有四個(gè)部分組成：策略網(wǎng)絡(luò)、快速走子、價(jià)值網(wǎng)絡(luò)、蒙特卡洛樹(shù)搜索。（1）策略網(wǎng)絡(luò)（PolicyNetwork），也可以叫做落子選擇器或走棋網(wǎng)絡(luò)，顧名思義，就是對(duì)下一步落子的整體考慮操作。是指在給定當(dāng)前局面，預(yù)測(cè)估計(jì)下一步的走棋，事實(shí)上，它的預(yù)測(cè)不只是給出最好的一個(gè)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)，而是對(duì)棋盤上所有可能的下一步賦值一個(gè)分?jǐn)?shù)，棋盤上有361個(gè)點(diǎn)，那么就有361個(gè)分?jǐn)?shù)，根據(jù)每一個(gè)預(yù)測(cè)的合法下一步選擇分?jǐn)?shù)最高的落子。（2）快速走子（Fastrollout），有了前面的走棋網(wǎng)絡(luò)，為什么還需要快速走子呢？主要是因?yàn)樽咂寰W(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行速度比較慢，而且快速走子可以用來(lái)評(píng)估整體盤面，對(duì)提升棋力很有幫助。目標(biāo)和策略網(wǎng)絡(luò)一樣，但在適當(dāng)犧牲走棋質(zhì)量的條件下，速度要比走棋網(wǎng)絡(luò)快1000倍。（3）價(jià)值網(wǎng)絡(luò)（ValueNetwork），也可以叫做棋局估計(jì)器，通過(guò)整體局面判斷來(lái)輔助走棋網(wǎng)絡(luò)，不是去猜測(cè)具體下一步，而是在給定當(dāng)前局面，估計(jì)是白勝概率大還是黑勝概率大，這個(gè)判斷僅僅是大概的，但是也很有幫助，通過(guò)分析并劃分潛在的未來(lái)局面的“好”與“壞”，AlphaGo能夠估計(jì)并決定是否深入閱讀，如果不行就跳過(guò)閱讀。（4）蒙特卡洛樹(shù)搜索（MonteCarloTreeSearch），在組合博弈中找到最好的方法，同故宮搜索葉子節(jié)點(diǎn)，但不會(huì)立即展開(kāi)葉子節(jié)點(diǎn)，而是等到訪問(wèn)次數(shù)達(dá)到一定的數(shù)據(jù)之后才展開(kāi)，這樣可以避免產(chǎn)生太多的分支，分散搜索的注意力，也能節(jié)約資源，同時(shí)，在展開(kāi)時(shí)，對(duì)葉節(jié)點(diǎn)的盤面估值會(huì)更加準(zhǔn)確些。如：對(duì)于某一棋盤節(jié)點(diǎn)，判斷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是否是葉節(jié)點(diǎn)，如果是，則進(jìn)入下一步判斷當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的被訪問(wèn)系數(shù)是否也為0，如果是，進(jìn)入落子階段，對(duì)于每一步隨機(jī)采取動(dòng)作直到對(duì)局結(jié)束得到一個(gè)value，并利用這個(gè)value更新路徑上的值，針對(duì)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)推出下一步節(jié)點(diǎn)位置，以下一步的節(jié)點(diǎn)出發(fā)進(jìn)行二次循環(huán)迭代，找到下一個(gè)動(dòng)作，并移動(dòng)當(dāng)前狀態(tài)，最后判斷當(dāng)前狀態(tài)下的節(jié)點(diǎn)是否是葉節(jié)點(diǎn)，以及被訪問(wèn)的系數(shù)是否為0進(jìn)入下一輪循環(huán)，以此類推得到最終結(jié)果。（略）參考文獻(xiàn)：阿爾法圍棋（圍棋機(jī)器人）--/item/%E9%98%BF%E5%B0%94%E6%B3%95%E5%9B%B4%E6%A3%8B/19319610?fromtitle=AlphaGo&fromid=19315265&fr=aladdinAlphaGO算法原理--/question/41331593AlphaGo分析--/p/20607684一、選擇題1.下列屬于屬于生物識(shí)別技術(shù)的是（D）。人臉識(shí)別聲紋識(shí)別虹膜識(shí)別以上都是2.根據(jù)人臉識(shí)別的應(yīng)用流程，可將人臉識(shí)別分為（ACD）。（多選）人臉檢測(cè)人臉過(guò)濾人臉特征提取人臉特征比對(duì)3.下列關(guān)于智能機(jī)器人的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（C）。到目前為止，在世界范圍內(nèi)還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的智能機(jī)器人定義。智能機(jī)器人具備形形色色的內(nèi)部信息傳感器和外部信息傳感器，如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)。智能機(jī)器人具有了部分處理和決策功能，能夠獨(dú)立地實(shí)現(xiàn)一些諸如軌跡規(guī)劃、簡(jiǎn)單的避障等功能，可以不受到外部的控制。智能機(jī)器人之所以叫智能機(jī)器人，這是因?yàn)樗邢喈?dāng)發(fā)達(dá)的"大腦"。4.推薦系統(tǒng)主要用來(lái)解決網(wǎng)絡(luò)上的（C）問(wèn)題。信息安全信息不足信息過(guò)載信息冗余5.推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶A曾經(jīng)的購(gòu)買記錄和瀏覽記錄為用戶A生成推薦結(jié)果，這屬于（D）推薦。基于內(nèi)容基于知識(shí)混合推薦協(xié)同過(guò)濾6.以下哪個(gè)公司最先將長(zhǎng)尾理論應(yīng)用于商業(yè)模式，利用獨(dú)特的高度精準(zhǔn)“推薦”技術(shù)銷售滯銷產(chǎn)品。（A）亞馬遜雅虎微軟谷歌7.智能語(yǔ)音助手的主要核心技術(shù)包括智能語(yǔ)音識(shí)別和（B）。A.人臉識(shí)別B.自然語(yǔ)言處理C.圖像識(shí)別D.知識(shí)圖譜二、探索題美國(guó)《連線》雜志主編克里斯·安德森在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代提出的一種新理論——“TheLongTail”（長(zhǎng)尾理論），并出版了《長(zhǎng)尾理論》一書(shū)。該書(shū)指出，傳統(tǒng)的80/20原則（80%的銷售額來(lái)自于20%的熱門品牌）在互聯(lián)網(wǎng)的加入下會(huì)受到挑戰(zhàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)條件下，由于貨架成本極端低廉，電子商務(wù)網(wǎng)站往往能售出比傳統(tǒng)零售店更多的商品。雖然這些售出的商品絕大多數(shù)都不熱門，但是這些不熱門的商品數(shù)量卻極其龐大。這些不熱門商品被稱之為長(zhǎng)尾商品。這些長(zhǎng)尾商品的總銷售額將是一個(gè)不可小覷的數(shù)字，也許會(huì)超過(guò)熱門商品（即主流商品）帶來(lái)的銷售額。圖6-36描繪了某電商網(wǎng)站的產(chǎn)品數(shù)量與銷售量的分布圖，該圖可劃分為兩部分：頭部和長(zhǎng)尾，頭部代表著大眾主流的熱門商品，長(zhǎng)尾則專指小眾的邊緣商品。在電商平臺(tái)眾多商品中，受大眾歡迎的主流商品數(shù)量遠(yuǎn)小于長(zhǎng)尾的冷門商品。圖6-SEQ圖6-\*ARABIC36產(chǎn)品總數(shù)與銷售量的長(zhǎng)尾分布問(wèn)題：上述給出了長(zhǎng)尾理論的解釋，簡(jiǎn)要談?wù)勅绾螌㈤L(zhǎng)尾理論應(yīng)用于推薦系統(tǒng)，以提升智能推薦（電商平臺(tái)、社交網(wǎng)絡(luò)、電影視頻網(wǎng)站等）的性能。要求：以小組為單位，通過(guò)“分解問(wèn)題——查找資料——整理資料——編寫(xiě)報(bào)告——制作講稿——匯報(bào)演講”等過(guò)程，分別展示各小組觀點(diǎn)。參考答案：參考推薦系統(tǒng)的基本原理、長(zhǎng)尾理論，以及推薦系統(tǒng)和長(zhǎng)尾理論在電商領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用，回答長(zhǎng)尾理論如何應(yīng)用于推薦系統(tǒng)。思考題1.結(jié)合生活實(shí)際，說(shuō)一說(shuō)你身邊的人工智能家居產(chǎn)品都有哪些，他們分別有哪些功能作用。參考答案：智能電飯煲：區(qū)別于傳統(tǒng)機(jī)械煲的新一代電飯煲，通過(guò)電腦芯片程序控制，根據(jù)用戶選擇的功能，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)溫度以靈活調(diào)節(jié)火力大小，自動(dòng)完成煮食過(guò)程；智能電視：基于Internet應(yīng)用技術(shù)，具備開(kāi)放式操作系統(tǒng)與芯片，擁有開(kāi)放式應(yīng)用平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)雙向人機(jī)交互功能，集影音、娛樂(lè)、數(shù)據(jù)等多種功能于一體，以滿足用戶多樣化和個(gè)性化需求的電視產(chǎn)品，其目的是帶給用戶更便捷的體驗(yàn)，已經(jīng)成為電視的潮流趨勢(shì)；智能空調(diào)：具有自動(dòng)調(diào)節(jié)功能的空調(diào)。智能空調(diào)系統(tǒng)能根據(jù)外界氣候條件，按照預(yù)先設(shè)定的指標(biāo)對(duì)溫度、濕度、空氣清潔度傳感器所傳來(lái)的信號(hào)進(jìn)行分析、判斷、及時(shí)自動(dòng)打開(kāi)制冷、加熱、去濕及空氣凈化等功能的空調(diào)。智能掃地機(jī)：能憑借一定的人工智能，自動(dòng)在房間內(nèi)完成地板清理工作。它可以完成清掃、吸塵、擦地等工作一般采用刷掃和真空方式，將地面雜物先吸納進(jìn)入自身的垃圾收納盒，從而完成地面清理的功能。等等。2.結(jié)合目前人工智能的發(fā)展前景，說(shuō)一說(shuō)人工智能在未來(lái)的安防行業(yè)會(huì)是怎樣的應(yīng)用場(chǎng)景。參考答案：安防系統(tǒng)主要包括門禁、報(bào)警、監(jiān)控等。人工智能應(yīng)用于安防行業(yè)主要是將人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于視頻監(jiān)控管理中。人工智能+未來(lái)安防：看的更“清”、看的更“準(zhǔn)”、看的更“遠(yuǎn)”、看的更“懂”行業(yè)應(yīng)用：公安行業(yè)、交通領(lǐng)域