智慧樹(shù)知到人工智能基礎(chǔ)章節(jié)測(cè)試答案

智慧樹(shù)知到人工智能基礎(chǔ)章節(jié)測(cè)試答案智慧樹(shù)知到《人工智能基礎(chǔ)》章節(jié)測(cè)試答案第一章1、第一個(gè)擊敗人類職業(yè)圍棋選手、第一個(gè)戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍的人工智能機(jī)器人是由谷歌公司開(kāi)發(fā)的（）。A.AlphaGoB.AlphaGoodC.AlphaFunD.Alpha答案:AlphaGo2、無(wú)需棋譜即可自學(xué)圍棋的人工智能是（）A.AlphaGoFanB.AlphaGoLeeC.AlphaGoMasterD.AlphaGoZero答案:AlphaGoZero3、世界上第一次正式的AI會(huì)議于（）年召開(kāi)，JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語(yǔ)A.1954B.1955C.1956D.1957答案:19564、以下哪些不是人工智能概念的正確表述（）A.人工智能是為了開(kāi)發(fā)一類計(jì)算機(jī)使之能夠完成通常由人類所能做的事B.人工智能是研究和構(gòu)建在給定環(huán)境下表現(xiàn)良好的智能體程序C.人工智能是通過(guò)機(jī)器或軟件展現(xiàn)的智能D.人工智能將其定義為人類智能體的研究答案:人工智能將其定義為人類智能體的研究5、下面不屬于人工智能研究基本內(nèi)容的是（）。A.機(jī)器感知B.機(jī)器學(xué)習(xí)C.自動(dòng)化D.機(jī)器思維答案:自動(dòng)化6、人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的（）的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。A.智能B.行為C.語(yǔ)言D.計(jì)算能力答案:智能7、圖靈測(cè)試的含義是（）A.圖靈測(cè)試是測(cè)試人在與被測(cè)試者(一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器)隔開(kāi)的情況下，通過(guò)一些裝置（如鍵盤）向被測(cè)試者隨意提問(wèn)。問(wèn)過(guò)一些問(wèn)題后，如果被測(cè)試者超過(guò)30%的答復(fù)不能使測(cè)試人確認(rèn)出哪個(gè)是人、哪個(gè)是機(jī)器的回答，那么這臺(tái)機(jī)器就通過(guò)了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類智能。B.所謂的圖靈測(cè)試就是指一個(gè)抽象的機(jī)器，它有一條無(wú)限長(zhǎng)的紙帶，紙帶分成了一個(gè)一個(gè)的小方格，每個(gè)方格有不同的顏色。有一個(gè)機(jī)器頭在紙帶上移來(lái)移去。機(jī)器頭有一組內(nèi)部狀態(tài)，還有一些固定的程序。．C.圖靈測(cè)試是一種用來(lái)混淆的技術(shù)，它希望將正常的（可識(shí)別的）信息轉(zhuǎn)變?yōu)闊o(wú)法識(shí)別的信息。D.不存在圖靈測(cè)試概念答案:圖靈測(cè)試是測(cè)試人在與被測(cè)試者(一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器)隔開(kāi)的情況下，通過(guò)一些裝置（如鍵盤）向被測(cè)試者隨意提問(wèn)。問(wèn)過(guò)一些問(wèn)題后，如果被測(cè)試者超過(guò)30%的答復(fù)不能使測(cè)試人確認(rèn)出哪個(gè)是人、哪個(gè)是機(jī)器的回答，那么這臺(tái)機(jī)器就通過(guò)了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類智能。8、下列不屬于人工智能學(xué)派的是（）。A.符號(hào)主義B.連接主義C.行為主義D.機(jī)會(huì)主義答案:機(jī)會(huì)主義9、認(rèn)為智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化；智能行為只能在現(xiàn)實(shí)世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來(lái)。這是（）學(xué)派的基本思想。A.連接主義B.符號(hào)主義C.行為主義D.邏輯主義答案:行為主義10、關(guān)于人工智能研究范式的連接主義，相關(guān)論述不正確的是（）A.連接主義原理是模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。B.連接主義理論認(rèn)為思維基本是神經(jīng)元、人腦不同于電腦，并提出連接主義的大腦工作模式。C.連接主義起源于仿生學(xué)和人腦模型的研究。D.連接主義學(xué)派的代表人物有卡洛克(WarrenS.McCulloch)、皮茨(WalterH.Pitts)、Hopfield、布魯克斯(Brooks)、紐厄爾(Newell)。答案:連接主義學(xué)派的代表人物有卡洛克(WarrenS.McCulloch)、皮茨(WalterH.Pitts)、Hopfield、布魯克斯(Brooks)、紐厄爾(Newell)。11、人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系論述正確的是（）A.人工智能研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法及應(yīng)用，屬于一門獨(dú)立的技術(shù)學(xué)科。B.機(jī)器學(xué)習(xí)專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)和技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)以完善自身的性能，但是機(jī)器學(xué)習(xí)能力并非AI系統(tǒng)所必須的。C.人工智能是一門研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法及應(yīng)用的新的交叉學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心研究鄰域之一，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的新領(lǐng)域，研究多隱層多感知器、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。D.深度學(xué)習(xí)方法研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單層感知器學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。答案:人工智能是一門研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法及應(yīng)用的新的交叉學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心研究鄰域之一，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的新領(lǐng)域，研究多隱層多感知器、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。12、支持向量機(jī)可以看作是具有一層隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)是（）A.統(tǒng)計(jì)學(xué)B.生物神經(jīng)學(xué)C.視覺(jué)生理學(xué)D.控制論S答案:統(tǒng)計(jì)學(xué)13、深度學(xué)習(xí)屬于（）A.符號(hào)主義B.連接主義C.行為主義D.邏輯主義答案:連接主義14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)可應(yīng)用于下列哪些領(lǐng)域（）。A.安防及監(jiān)控領(lǐng)域B.金融領(lǐng)域的人臉識(shí)別身份驗(yàn)證C.醫(yī)療領(lǐng)域的智能影像診斷D.機(jī)器人/無(wú)人車上作為視覺(jué)輸入系統(tǒng)E.以上全是答案:以上全是15、下列不符合符號(hào)主義思想的是（）A.源于數(shù)理邏輯B.認(rèn)為人的認(rèn)知基元是符號(hào)C.人工智能的核心問(wèn)題是知識(shí)表示、知識(shí)推理D.認(rèn)為智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理答案:認(rèn)為智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理16、不屬于自然語(yǔ)言處理的核心環(huán)節(jié)的是（）A.知識(shí)的獲取與表達(dá)B.自然語(yǔ)言理解C.自然語(yǔ)言生成D.語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別答案:語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別17、人工智能的近期目標(biāo)在于研究機(jī)器來(lái)（）。A.完全代替人類B.制造智能機(jī)器C.模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能D.代替人腦答案:模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能第二章1、下列哪一個(gè)是“分類”任務(wù)的準(zhǔn)確描述（）。A.預(yù)測(cè)每個(gè)項(xiàng)目實(shí)際的值B.對(duì)每個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行排序C.為每個(gè)項(xiàng)目分配一個(gè)類別D.發(fā)現(xiàn)每個(gè)空間中輸入的排布答案:為每個(gè)項(xiàng)目分配一個(gè)類別2、下列對(duì)于分類概念描述不正確的是（）A.分類的概念是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)會(huì)一個(gè)分類函數(shù)或構(gòu)造出一個(gè)分類模型（即我們通常所說(shuō)的分類器(Classifier)）。B.分類的方法包含決策樹(shù)、邏輯回歸、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法C.分類的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一D.分類的結(jié)果有可能錯(cuò)誤。答案:分類的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一3、在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，分類的目標(biāo)是指（）。A.將具有相似特征的對(duì)象聚集B.將具有相似形狀的對(duì)象聚集將具有相似值的對(duì)象聚集C.D.將具有相似名稱的對(duì)象聚集答案:將具有相似特征的對(duì)象聚集4、兩種以上（不含兩種）的分類問(wèn)題被稱為（）。A.二分類B.多分類C.分類器D.歸一化答案:多分類5、多分類問(wèn)題可以拆分為若干個(gè)而分類任務(wù)求解，可采取的拆分策略包括：（）A.一對(duì)一B.一對(duì)多C.多對(duì)多D.以上均可答案:以上均可6、有關(guān)分類器的構(gòu)造和實(shí)施步驟描述錯(cuò)誤的是：（）A.選定樣本，將所有樣本分成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本兩部分；B.在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類器算法，生成分類模型；C.在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類模型，生成預(yù)測(cè)結(jié)果；D.根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算必要的評(píng)估指標(biāo)，評(píng)估分類模型的性能。答案:在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類模型，生成預(yù)測(cè)結(jié)果；7、分類器是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)構(gòu)造出一個(gè)模型或者函數(shù)，以將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)映射到給定類別，從而可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。常包含以下步驟：①在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類器算法，生成分類模，（包含正樣本和負(fù)樣本）③選定樣本生成預(yù)測(cè)結(jié)果。②在測(cè)試樣本上執(zhí)行分類模型，型。．將所有樣本分成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本。④根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算必要的評(píng)估指標(biāo)，評(píng)估分類模型的性能。構(gòu)造和實(shí)施分類器的正確順序?yàn)椋ǎ〢.①②③④B.③①②④C.④①②③D.②③①④答案:③①②④8、下列算法中，不能夠?qū)o定樣本進(jìn)行分類的是（）。A.決策樹(shù)算法B.邏輯回歸算法梯度下降算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.:梯度下降算法答案。9、在測(cè)試樣本上執(zhí)行分類模型，可以（）區(qū)分正樣本A.B.區(qū)分負(fù)樣本C.生成預(yù)測(cè)結(jié)果生成分類模型D.生成預(yù)測(cè)結(jié)果:答案10、SVM是一種典型的（）模型A.感知機(jī)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二類分類C.D.聚類答案:二類分類11、關(guān)于標(biāo)注，下列說(shuō)法正確的是A.在SVM中，訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)標(biāo)注的B.在SVM中，測(cè)試集的數(shù)據(jù)不用標(biāo)注C.在SVM中，識(shí)別目標(biāo)的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)標(biāo)注D.以上都不對(duì)答案:在SVM中，訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)標(biāo)注的12、增加分類器訓(xùn)練集的正負(fù)樣本集數(shù)量（）A.不好說(shuō)B.會(huì)提高分類器效果C.還需要增加測(cè)試集的正負(fù)樣本集數(shù)量才能提高分類器效果D.不會(huì)提高分類器效果E.以上全是答案:不好說(shuō)13、把樣本所屬的類型和樣本實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)起來(lái)被稱為()A.測(cè)試B.訓(xùn)練C.標(biāo)注D.分類答案:標(biāo)注分類器測(cè)試的作用是、14．A.獲得檢測(cè)目標(biāo)的分類B.判斷測(cè)試集樣本選擇是否合適C.判斷測(cè)試集樣本標(biāo)注是否合適D.檢驗(yàn)分類器的效果答案:檢驗(yàn)分類器的效果15、下列敘述中關(guān)于歸一化不正確的是（）A.歸一化后，所有元素和為1B.歸一化后，所有元素值范圍在（0,1）C.歸一化后，所有元素值范圍在[0,1]D.歸一化也被稱為標(biāo)準(zhǔn)化答案:歸一化后，所有元素值范圍在（0,1）16、深度學(xué)習(xí)中，常用的歸一化函數(shù)是（）函數(shù)A.SoftMaxB.SoftMinC.MicroMaxD.MicroMin答案:SoftMax第三章1、有特征，無(wú)標(biāo)簽的機(jī)器學(xué)習(xí)是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.半監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案:C2、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可完成什么任務(wù)（）A.分類B.回歸C.聚類D.分類、回歸、聚類答案:C3、尋找數(shù)據(jù)之間的相似性并將之劃分組的方法稱為（）A.分組B.分類C.回歸D.聚類答案:D4、電影推薦系統(tǒng)是以下哪些的應(yīng)用實(shí)例①分類②聚類③強(qiáng)化學(xué)習(xí)④回歸（）A.只有②B.只有①C.除了④D.以上都是答案:D5、下列兩個(gè)變量之間的關(guān)系中,哪個(gè)是函數(shù)關(guān)系（）學(xué)生的性別和他的英語(yǔ)成績(jī)A.B.人的工作環(huán)境與健康C.孩子的身高和父親的身高D.正方形的邊長(zhǎng)和面積答案:D6、初始化采用隨機(jī)分配的K均值算法，下面哪個(gè)順序是正確的（）。①指定簇的數(shù)目；②隨機(jī)分配簇的質(zhì)心；③將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給最近的簇質(zhì)心；④將每個(gè)點(diǎn)重新分配給最近的簇質(zhì)心；⑤重新計(jì)算簇的質(zhì)心；A.①②③⑤④B.①③②④⑤C.②①③④⑤D.以上都不是答案:A7、從某中學(xué)隨機(jī)選取8名男生，其身高x(cm)和體重y(kg)的線性回歸方程為y=0.849x-85.712，則身高172cm的男學(xué)生，又回歸方程可以預(yù)報(bào)其體重（）。A.為60.316kgB.約為60.316kgC.大于60.316kgD.小于60.316kg答案:B8、以下不屬于聚類算法的是（）。A.K均值算法B.AGNES算法C.DIANA算法D.樸素貝葉斯算法答案:D9、Z等于Ｘ，則Z與Ｘ之間屬于（）A.完全相關(guān)B.不完全相關(guān)C.不相關(guān)D.完全不相關(guān)答案:A10、因：經(jīng)常挑食；果：身材矮小。這組因、果之間屬于（）關(guān)系。A.完全相關(guān)B.不完全相關(guān)C.不相關(guān)D.完全不相關(guān)答案:B11、（）是指根據(jù)“物以類聚”原理，將本身沒(méi)有類別的樣本聚集成不同的組。A.聚類B.回歸C.分類D.非監(jiān)督學(xué)習(xí)答案:A12、現(xiàn)欲分析性別、年齡、身高、飲食習(xí)慣對(duì)于體重的影響，如果這個(gè)體重是屬于實(shí)際的重量，是連續(xù)性的數(shù)據(jù)變量，這時(shí)應(yīng)采用（）；如果將體重分類，分成高、中、低這三種體重類型作為因變量，則采用（）。A.線性回歸線性回歸B.邏輯回歸邏輯回歸C.邏輯回歸線性回歸D.線性回歸邏輯回歸答案:D13、有特征，有部分標(biāo)簽的機(jī)器學(xué)習(xí)屬于（）。A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.半監(jiān)督學(xué)習(xí)C.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案:B14、下面兩個(gè)兩完全相關(guān)的是（）。A.圓形的面積與直徑B.長(zhǎng)方形的面積與邊長(zhǎng)C.孩子的身高與父親身高D.每天的溫度和季節(jié)答案:A15、機(jī)器學(xué)習(xí)包括：A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.半監(jiān)督學(xué)習(xí)C.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案:16、兩個(gè)變量之間的關(guān)系包括：A.完全相關(guān)B.不完全相關(guān)C.不相關(guān)D.負(fù)相關(guān)答案:ABC17、下面哪一個(gè)不是聚類常用的算法（）。A.K均值算法B.AGNES算法C.DIANA算法D.SVM算法答案:D18、AGNES算法步驟正確的是（）。①將每個(gè)樣本特征向量作為一個(gè)初始簇；②根據(jù)兩個(gè)簇中最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)尋找最近的兩個(gè)簇；③重復(fù)以上第二、三步，直到達(dá)到所需要的簇的數(shù)量；④合并兩個(gè)簇，生成新的簇的集合，并重新計(jì)算簇的中心點(diǎn)。A.①②③④B.①②④③C.①④③②D.①④②③答案:B19、下面屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的是（）A.用戶經(jīng)常閱讀軍事類和經(jīng)濟(jì)類的文章，算法就把和用戶讀過(guò)的文章相類似的文章推薦給你。B.算法先少量給用戶推薦各類文章，用戶會(huì)選擇其感興趣的文章閱讀，這就是對(duì)這類文章的一種獎(jiǎng)勵(lì)，算法會(huì)根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)情況構(gòu)建用戶可能會(huì)喜歡的文章的“知識(shí)圖”。C.用戶每讀一篇文章，就給這篇新聞貼上分類標(biāo)簽，例如這篇新聞是軍事新聞，下一篇新聞是經(jīng)濟(jì)新聞等；算法通過(guò)這些分類標(biāo)簽進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得分類模型；再有新的文章過(guò)來(lái)的時(shí)候，算法通過(guò)分類模型就可以給新的文章自動(dòng)貼上標(biāo)簽了。D.兩個(gè)變量之間的關(guān)系，一個(gè)變量的數(shù)量變化由另一個(gè)變量的數(shù)量變化所惟一確定，則這兩個(gè)變量之間的關(guān)系稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)。答案:B第四章1、在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里，知道每一個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是最重要的一步。如果以某種方法知道了神經(jīng)元準(zhǔn)確的權(quán)重和偏差，就可以近似任何函數(shù)。實(shí)現(xiàn)這個(gè)最佳的辦法是什么？（）A.隨機(jī)賦值，祈禱它們是正確的B.搜索所有權(quán)重和偏差的組合，直到得到最佳值C.賦予一個(gè)初始值，通過(guò)檢查跟最佳值的差值，然后迭代更新權(quán)重D.以上都不正確答案:C2、1943年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)山之作《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》,由（）和沃爾特.皮茨完成。A.沃倫.麥卡洛克B.明斯基C.唐納德.赫布D.羅素答案:A3、感知機(jī)屬于（）。A.生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案:C4、被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”和“人工智能教父”的是（）。A.辛頓B.赫布C.明斯基D.魯梅爾哈特答案:A5、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱前饋網(wǎng)絡(luò)。A.對(duì)B.錯(cuò)答案:B6、下列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中哪種架構(gòu)有反饋連接（）。A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.感知機(jī)D.都不是答案:A7、對(duì)于自然語(yǔ)言處理問(wèn)題，哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)更適合？（）。A.多層感知器B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.感知器答案:C8、為解決單個(gè)輸出的感知機(jī)無(wú)法解決的異或問(wèn)題，需要用有至少（）個(gè)輸出的感知機(jī)？A.2個(gè)B.3個(gè)C.4個(gè)D.5個(gè)答案:A