人工智能考试试题及答案

人工智能考试试题及答案

1、Google认为，响应时间每延迟

0.5s查询数将会减少0A、

0.05B、

0.1C、

0.15D、$

0.20答案D

2、在前馈神经网络中，误差后向传播BP算法将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的什么参数A、输入数据大小B、神经元和神经元之间连接有无C、相邻层神经元和神经元之间的连接权重D、同一层神经元之间的连接权重答案C

3、如果将数据科学比喻成“鹰”，那么，理论基础、数据加工、数据计算、数据管理、数据分析、数据产品开发相当于“鹰”的A、翅膀B、脚C、躯体D、头脑答案C

4、以下关于回归算法描述中不正确的是A、最小二乘法可以求解线性回归问题B、梯度下降法可以求解线性回归问题C、利用最小二乘法求解线性回归问题可能会出现局部最优解D、学习率是梯度下降法的重要参数答案C

5、添加用户时使用参数可以指定用户目录A、-dB、-pC、-uD、-c答案A

6、下属模型是一阶段网络的是A、Y0L0v

251、Y0L0v3在coco数据集上聚类了个矛框？A、3B、9C、80D、nan答案B

52、神经网络研究属于下列哪个学派A、符号主义B、连接主义C、行为主义D、其他选项均不对答案B

53、以下属于回归算法的评价指标是？A、召回率B、混淆矩阵C、均方误差D、准确率答案C

54、多层前馈神经网络描述错误的是A、输出层与输入层之间包含隐含层，且隐含层和输出层都拥有激活函数的神经元B、神经元之间存在这同层连接以及跨层连接C、输入层仅仅是接收输入，不进行函数处理D、每层神经元上一层与下一层全互连答案B

55、Python标记语句块使用A、花括号B、小括号C、引号D、缩进答案D

56、DSSM经典模型的优点；

1.解决了字典爆炸问题，降低了计算复杂度；

2.中文方面使用字作为最细切分粒度，可以复用每个字表达的词义，减少分词的依赖，从而提高模型的泛化能力；

3.字母的n-gram可以更好的处理新词，具有较强的鲁棒性；

4.使用有监督的方法，优化语义embedding的映射问题；

5.省去了人工特征工程；

6.采用有监督训练，精度较高A、

1.

2.

3.4B、

1.

3.

4.6C、

1.

2.

3.

4.

5.6D、

3.

4.6答案C

57、衡量模型预测值和真实值差距的评价函数被称为A、损失函数B、无参数函数C、激活函数D、矩阵拼接函数答案A

58、智能体的性能度量用来A、进行正确感知B、评价智能体在环境中的行为表现C、财务分析D、进行自我学习与自我优化答案D

59、是一种基于贝叶斯法则为基础的，通过概率手段进行学习的方法A、遗传算法B、分析学习C、归纳学习D、贝叶斯学习答案D

60、在TensorFlow中，TensorBoard运行时的默认访问端□是以下哪个端口号？400480808008D、$6006答案D

61、下列人工神经网络属于反馈网络的是A^Hopfield网B、BP网络C、多层感知器D、LVQ网络答案A

62、PyTorch框架算法模型配置文件应为格式A^prototxtB、pyC、configparams答案B

63、关于用4V来表示大数据的主要特征，描述错误的是A、大数据的时间分布往往不均匀，近儿年生成数据的占比最高B、“如何从海量数据中洞见洞察出有价值的数据”是数据科学的重要课题之一C、数据类型的多样性往往导致数据的异构性，进而加大数据处理的复杂性对数据处理能力提出了更高要求D、数据价值与数据量之间存在线性关系答案D

64、关系云的一个重要功能是提供A、数据库即服务B、虚拟服务C、弹性计算D、按需服务答案A

65、在卷积神经网络中，要求输入尺寸必须固定的层是？A、卷积层B、全连接层C、池化层D、以上都不是答案B

66、机器执行学习的框架体现了其学习的本质是A、参数预估B、机器翻译C、图像识别D、参数估计答案D

67、在感知机中Perceptron的任务顺序是什么？1随机初始化感知机的权重2去到数据集的下一批batch3如果预测值和输出不一致，则调整权重4对一个输入样本，计算输出值A、1234B、4321C、3124D、1432答案D

68、以下关于机器学习描述正确的是？A、深度学习是机器学习的一个分支B、深度学习与机器学习是互相包含的关系C、深度学习与机器学习同属于人工智能但相互之间没有关系D、以上都不对答案A

69、中心极限定理告诉我们，当样本量足够大时，样本均值的分布围绕总体均值呈现A、泊松分布B、正态分布C、伯努利分布D、几何分布答案B

70、关于MNIST下列说法错误的是A、是著名的手写体数字识别数据集B、有训练集和测试集两部分C、训练集类似人学习中使用的各种考试试卷D、测试集大约包含10000个样本和标签答案C

71、在抽样估计中，随着样本容量的增大，样本统计量接近总体参数的概率就越大，这一性质称为A、无偏性B、有效性C、及时性D、一致性答案D

72、LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种OoA、循环神经网络B、卷积神经网络C、朴素贝叶斯D、深度残差网络答案A

73、CPU主要通过增加指令，增加核数等方式来提升A1性能TRUEFALSE答案A

74、在多通道卷积过程中，要生成n个featuremaps需要个卷积核立方体A、n~2B、n-2C、n/2］注x］表示对x取整D、n答案D

75、C

4.5决策树算法中采用0对连续属性进行离散化处理A、二分法B、最小二乘法C、均值法D、投票法答案A

76、C

5.0和QUEST决策树只能处理目标值的问题A、随机型B、连续型C、离散型D、分类型答案D

77、循环神经网最常常遇到的问题是

①.梯度消失

②.词语依赖位置较远

③.梯度爆炸

④.维数灾难A、

①③④B、

①②③C、

①③④D、

①②④答案B

78、表达式3or5的值为TRUEB、3C、5D、$2答案B

79、下列哪部分不是专家系统的组成部分A、用户B、综合数据库C、推理机D、知识库答案A

80、归结原理的特点是—A、发明新的概念和关系B、发现更多的规则C、缓解过拟合的风险D、将复杂的逻辑规则与背景知识联系起来化繁为简答案D

81、一个盒子内装有大小、形状相同的四个球，其中红球1个、绿球1个、白球2个，小明摸出一个球不放回，再摸出一个球，则两次都摸到白球的概率是1212122022年1月2日1212122022年1月4日1212122022年1月6日D、1212122022年1月12日答案C

82、在greedy策略当中，£的值越大，表示采用随机的一个动作的概率越，采用当前Q函数值最大的动作的概率越A、大B、小C、大D、大E、小F、小答案A

83、下列说法中对专用人工智能理解正确的是0A、在某一个特定领域应用的人工智能B、不是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角C、充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能D、是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象答案A

84、对不具备泛化能力的规则转变为更一般的规则的最基础的技术为A、最大一般泛化B、最小一般泛化C、最大一般特化D、最小一般特化答案B

85、是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分A、极值B、标准值C、平均值D、残值答案D

86、下列不是知识表示法的是A、计算机表示法B、“与/或”图表示法C、状态空间表示法D、产生式规则表示法答案A

87、的人工神经网络适合学习、分类等应用A、反馈型B、随机型网络C、自组织竞争型D、前向型答案D

88、机器学习算法中，以下不属于集成学习策略的是？A^BoostingStackingBaggingMarking答案D

89、在Python程序中，己知x=2y=l当执行语句y+=x*2y的值是A、3B、4C、5D、$6答案C

90、输入图片大小为200X200依次经过一层卷积kernelsize5X5paddinglstride2poolingkernelsize3X3paddingOstridel又一层卷积kernelsize3X3paddinglstridel之后，输出特征图大小为A、95B、96C、97D、$98答案C

91、在给定的数据集中，变量的取值是固定集合的是0A、连续变量B、顺序变量C、数值变量D、分类变量答案D

92、算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定A、原型聚类B、密度聚类C、层次聚类答案B

93、0中期，“统计学习”闪亮登场并迅速占据主流舞台，代表性技术是支持向量机以及更一般的“核方法”A、二十世纪七十年代B、二十世纪八十年代C、二十世纪九十年代D、二十世纪六十年代答案c

94、在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做A、宽度搜索B、深度搜索C、有序搜索D、广义搜索答案C

95、传统GBDT以作为基分类器A、线性分类器CARTgblinearD、svm答案B

96、人工智能发展历程大致分为三个阶段符号主义Symbolism是在人工智能发展历程的哪个阶段发展起来的？A、20世纪50年代-80年代B、20世纪60年代-90年代C、20世纪70年代-90年代答案A

97、关于BoostingBagging和随机森林，以下说法错误的是A、从偏差一方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差B、从偏差一方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差C、随机森林简单、容易实现、计算开销小D、Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成答案D

98、一般来说，下列哪种方法常用来预测连续独立变量？A、线性回归B、逻辑回归C、线性回归和逻辑回归都行D、以上说法都不对答案A

99、两个变量线性相关的强度以及这些变量的尺度，一般用来衡量A、方差B、期望C、协方差D、标准差答案C

100、下列算法，哪项能处理非线性问题A、标准SVMB、多项式回归C、线性回归D、神经元模型答案Brcnnfast-rcnnfaster-rcnn答案A

7、一条规则形如，其中“一〃右边的部分称为A、规则长度B、规则头C、布尔表达式D、规则体答案D

8、下面关于随机森林和集成学习的说法，正确的是A、随机森林只能用于解决分类问题B、集成学习通过构建多个模型，并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来，作为最终的预测结果，提高分类问题的准确率C、随机森林由随机数量的决策树组成D、随机森林的弱分类器基分类器的特征选择不是随机的答案B

9、关于Python中的复数，下列说法错误的是A、表是复数的语法是real+imagejB、实部和虚部都是浮点数C、虚部必须后缀j且必须小写D、方法conjugate返回复数的共挽复数答案C

10、对于k折交叉验证，以下对k的说法正确的是？A^k越大，不一一定越好，选择大的k会加大评估时间B、选择更大的k就会有更小的bias因为训练集更加接近总数据集C、在选择k时，要最小化数据集之间的方差D、以上所有答案D

11、frompandasimportDataFrame这个语句的含义是A、从DataFrame类导入pandas类从pandas库导入DataFrame类C^从pandas库导入DataFrame库D、从DataFrame库导入pandas类答案B

12、以下关于最大似然估计MLE的说法正确的是A、MLE中加入了模型参数本身的概率分布B、MLE认为模型参数本身概率是不均匀的C、MLE体现了贝叶斯认为参数也是随机变量的观点D、MLE是指找出一组参数，使得模型产生出观测数据的概率最大答案D

13、第三次工业革命的地点是A、英国伦敦B、美国硅谷C、德国汉诺威D、美国辛辛那提农场答案B

14、下述字符串格式化语法正确的是？A、GNUsNot%d%%%UNIXB、GNU\*sNot%d%%%UNIXC、GNUsNot%s%%%UNIXD、GNU\，sNot%s%%%UNIX答案D

15、下列哪项不属于集成学习A、随机森林AdaboostC、kNNXGBoost答案C

16、LSTM是一种什么网络A、卷积神经网B、前馈神经网C、循环神经网D、季生网络答案C

17、在以下模型中，训练集不需要标注信息的是A^k-meansB、线性回归C、神经网络D、决策树答案A

18、是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识A、语音交互B、情感交互C、体感交互D、脑机交互答案A

19、数据挖掘技术主要有分类、估计、、关联分析和预报A、回归B、统计C、聚类D、假设答案C

20、下列朴素贝叶斯估计描述错误的是A、采用属性条件独立性假设；B、假设属性之间相互独立；C、为了避免条件概率是所以属性上的联合概率；D、假设属性之间是相关的；答案D

21、半监督学习不包括A、直推学习B、纯半监督学习C、主动学习D、图半监督学习答案C

22、下列关于深度学习说法错误的是A、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题B、CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合C、只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法D、随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题答案C23fastcrRCNN用于生成候选框proposal的模块名称A、RPNB、CNNResNetRolpooling答案A

24、以下关于人工智能系统架构的表述，不正确的是A、人工智能分为应用层、技术层、基础层B、数据处理一般都是在应用层完成C、应用层聚焦人工智能技术和各个领域的结合D、基础层提供计算能力和数据资源答案B

25、当数据太大而不能同时在RAM中处理时，哪种梯度技术更有优势A、全批量梯度下降B、随机梯度下降答案B

26、使用关键字来创建python自定义函数functionfuncprocedureD、def答案D27＞下列代码执行结果是什么x=ldefchangea:x+=lprintxchangexA、1B、2C、3D、报错答案D

28、python字体切片时S

[010]下标的取值范围为010]010010010]答案C

29、下列哪个神经网络结构会发生权重共享A、卷积神经网络B、循环神经网络c、全连接神经网络D、卷积和循环神经网络答案D

30、如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的丢失所以在标准化之后，BatchNorm会紧接着对数据做缩放和A、平移B、删除C、移动D、收敛答案A

31、以下程序的输出是array=np.array[

[123]

[456]

[789]

[101112]];printarrayshapeA、43B、34C、3D、$4答案A

32、迄今为止，最成功的神经网络学习算法是A、感知机B、BB算法C、BP算法D、阿黛尔算法答案C

33、鼻腾AI处理器的逻辑架构不包括以下哪个选项？DVPPB、GPUC、AIit算引擎D、芯片系统控制CPU答案B

34、聚类分析属于典型的oA、监督学习B、无监督学习C、半监督学习D、强化学习答案B35a=np.arange2b=np.arange35printnp.lexsort[ab]输出结果是0A^ab]01]0134]D、0123]答案B

36、在python中，运行以下程序，结果应为a=5b=7b+=3a=b*20a+=2a=a%bprintab572010C、227D、210答案D

37、回归算法预测的标签是？A、自变型B、离散型C、应变型D、连续型答案D

38、检索的和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领域重要的研究方向A、公平性B、真实性C、快速性D、准确性答案A

39、下列关于线性回归分析中的残差Residuals说法正确的是？A、残差均值总是为零B、残差均值总是小于零C、残差均值总是大于零D、以上说法都不对答案A

40、跳出所处的最近层循环的是breakcontinuescontinuepass答案A

41、下列哪项不属于聚类算法K-meansBIRCHC、SVMD、DBSCAN答案C

42、关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是A、当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理B、混合模型比K均值或模糊均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题答案B

43、简单遗传算法的遗传操作主要有三种选择操作，交叉操作，操作A、连接B、复制C、变异D、结合答案C

44、深度学习神经网络训练时需要大量的矩阵计算，一•般我们需要配用硬件让计算机具备并行计算的能力，以下硬件设备可提供并行计算能力的是A、主板B、内存条C、GPUD、CPU答案C

45、是一类用图来表达变量相关关系的概率模型A、概率图模型B、隐马尔可夫模型C、变量图模型D、以上都不对答案A

46、为什么不能用多层全连接网络解决命名实体识别问题A、序列数据的输入和输出通常是不固定的，有的序列长，有的序列短B、全连接网络的根本不能处理任何序列数据C、全连接网络的层次太深导致梯度消失，所以不能处理序列问题D、命名实体识别问题是一个无法解决的问题，全连接网络也不能解决这个问题答案A

47、不属于噪声数据表现形式的是A、重复数据B、虚假数据C、错误数据D、异常数据答案A

48、后剪枝是先从训练集生成一颗完整的决策树，然后对非叶结点进行考察A、自上而下B、在划分前C、禁止分支展开D、自底向上答案D

49、LARS属于哪种特征选择方法一A、包裹式B、启发式C、嵌入式D、过滤式答案C

50、云计算提供的支撑技术，有效解决虚拟化技术、、海量存储和海量管理等问题A、并行计算B、实际操作C、数据分析D、数据研发答案A。