人工智能题库一.docx
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人工智能题库一.docx
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人工智能题库一
人工智能题库
(一)2020
1_人工智能概述
一.单选题
1.如果分别向参加测试的人和计算机提出一些书面问题,人类无法区分问题答案来自人还是计算机,那么可以说这台计算机通过了测试。
A、黑盒
B、丘奇
C、图灵
D、智商
正确答案:
C
3.有人说“人类智能是智能回路的总开关”,即人类智能决定着任何智能的高度、广度和深度,下面描述和这个观点不一致。
A、人类智能是机器智能的设计者
B、机器智能目前已经超越了人类智能
C、机器智能目前无法完全模拟人类所有智能
D、机器智能和人类智能相互协同所产生的智能能力可超越人类智能或机器智能
正确答案:
B
4.下面关于人工智能及深度学习的关系描述中,是正确的。
A、机器学习是深度学习的一种方法
B、人工智能是机器学习的一个分支
C、人工智能就是深度学习
D、深度学习是一种机器学习的方法
正确答案:
D
5.下面描述了现有深度学习这一种人工智能方法的特点。
A、大数据,大任务
B、大数据,小任务
C、小数据,小任务
D、小数据,大任务
正确答案:
B
6.被誉为“机器学习之父“的是。
A、塞缪尔
B、费根鲍姆
C、西蒙
D、图灵
正确答案:
A
7.第一个成功研制的专家系统是。
A、计算机配置专家系统Xcon
B、血液病诊断专家系统MYCIN
C、化合物结构识别专家系统Dendral
D、探矿专家系统Prospector
正确答案:
C
8.强化学习技术属于学派。
A、行为主义
B、符号主义
C、连接主义
D、逻辑主义
正确答案:
A
9.计算机领域的最高奖项是。
A、菲尔兹奖
B、冯.诺伊曼奖
C、图灵奖
D、香农奖
正确答案:
C
10.机器智能目前还无法达到人类智能,主要原因是。
A、机器智能占有的数据量还不够大
B、机器智能的支持设备的计算能力不足
C、机器智能的推理规则不全面
D、机器智能缺乏直觉和顿悟能力
正确答案:
D
11.我国《新一代人工智能发展规划》中规划,到年成为世界主要人工智能创新中心。
A、2020
B、2025
C、2030
D、2035
正确答案:
C
二.多选题
(共12题,52.7分)
1.系统属于人工智能应用的实例。
A、计步器
B、机械式密码锁
C、聊天机器人
D、电商网站的商品推荐
正确答案:
CD
2.下面关于人工智能概念的表述,合理。
A、根据对环境的感知做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序
B、任何计算机程序都具有人工智能
C、针对特定的任务,人工智能程序一般具有自主学习的能力
D、人工智能程序要和人类具有相同的思考方式
正确答案:
AC
3.下面学科是人工智能的基础。
A、经济学
B、计算机科学
C、地理学
D、数学
正确答案:
BD
4.符合强人工智能的描述有。
A、仅在某个特定的领域超越人类的水平
B、是通用的人工智能
C、可以胜任人类的所有工作
D、在科学创造力、智慧等方面都远胜于人类
正确答案:
BC
5.发展出图像识别成功率超越人类的人工智能的主要因素有。
A、人类专家规则的完善
B、计算力的提升
C、社会关注度提升
D、大量数据驱动
正确答案:
BD
6.ImageNet是一个图片集合,它是。
A、图像算法性能检验的“标准”数据集
B、绘制图像的参考标准
C、任何图形进行分类的依据
D、每个图片都有类别标签
正确答案:
AD
7.数据驱动的人工智能方法的弱点是。
A、解释性差
B、需要大量数据集合
C、需要建立知识库
D、直接从数据中学习
正确答案:
AB
8.对人工智能的发展趋势划分,一般可分为。
A、强人工智能
B、泛人工智能
C、弱人工智能
D、超人工智能
正确答案:
ACD
9.AlphaGo成为第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人,它用到技术。
A、专家系统
B、深度学习
C、知识图谱
D、强化学习
正确答案:
BD
10.搜索下面的知识图谱中,可以得到结论。
A、风云儿是东京的美食品牌
B、风云儿是最著名的拉面品牌
C、在一蘭吃寿司人均消费低于100元
D、寿司和拉面是本州岛的美食
正确答案:
AD
11.采用深度学习根据图像训练一个植物分类模型前,一般需要。
A、搜集大量植物图像样本
B、搜集少量典型植物图像样本
C、对植物样本进行标注
D、每类植物搜集一张图像
正确答案:
AC
12.当前推动人工智能发展的主要支持技术包括。
A、云计算技术
B、大数据技术
C、深度学习算法
D、图灵测试技术
正确答案:
ABC
2.每一次比较都使搜索范围减少一半的方法是。
A、蒙特卡洛方法
B、A*算法
C、minimax算法
D、二分查找法
正确答案:
D
3.考虑到对称性,井字棋最终局面有种不相同的可能。
A、19683
B、91
C、44
D、138
正确答案:
D
4.在启发式搜索中,评价函数的作用是。
A、判断搜索算法的时间复杂度
B、判断搜索算法的空间复杂度
C、从当前节点出发来选择后续节点
D、计算从当前节点到目标节点之间的最小代价值
正确答案:
D
5.下面对minimax搜索算法描述中,哪句描述是不正确的。
A、MIN节点希望对方收益最小化
B、minimax值计算从根节点自顶向下进行
C、根据minimax值确定行棋决策
D、MAX节点希望自己收益最大化
正确答案:
D
6.蒙特卡洛搜索树中,在阶段要兼顾探索和利用。
A、选择
B、扩展
C、模拟
D、反向传播
正确答案:
D
7.根据课程所讲的井字棋估值方法,给以下局面估值为(X为正,O为负)。
A、1
B、-1
C、0
D、2
正确答案:
D
8.除了问题本身的定义之外,使用问题特定知识的搜索策略被认为是。
A、启发式算法
B、minimax算法
C、深度优先搜索
D、蒙特卡洛树搜索
正确答案:
D
9.图中所示的minimax算法决策树,图中估值为7的结点被称为。
A、终止结点
B、MAX结点
C、MIN结点
D、根节点
正确答案:
D
10.在启发式搜索(有信息搜索)中,启发函数的作用是。
A、从当前节点出发来选择后续节点
B、计算从当前节点到目标节点之间的最小代价值
C、判断搜索算法的空间复杂度
D、判断搜索算法的时间复杂度
正确答案:
D
11.在贪婪最佳优先搜索中,评价函数取值和启发函数取值之间的关系是。
A、相等
B、不相等
C、大于
D、小于
正确答案:
D
12.将两个图片每个像素RGB三个分量的差值的平方和作为适应度函数的计算方法。
前后两次计算得出来的值分别为1512869728和1495705312,那么说明适应度函数值,适应度。
A、变低了;变低了
B、变高了;变低了
C、变低了;变高了
D、变高了;变高了
正确答案:
D
二.多选题
1.在围棋对弈的蒙特卡洛搜索树中,每个节点记录A/B值分别对应。
A、该节点的层数
B、该局面的子节点数
C、该局面被访问总次数
D、该局面被访问的胜利次数
正确答案:
CD
2.下列关于搜索算法的描述,错误的是。
A、盲目搜索如DFS或BFS由于没有知识支持,很可能在解空间中找不到最优解
B、A*算法如果启发函数满足可容性和单调性,一定能在解空间中找到最优解
C、蒙特卡洛算法有可能找到最优解,但搜索效率比minimax搜索要高
D、贪婪最佳优先搜索一定能在解空间中找到最优解
正确答案:
ACD
3.下列部分属于基因遗传算法的有。
A、选择
B、交叉和变异
C、初始化编码
D、反向传播
正确答案:
ABC
4.基因遗传算法的两个常用的结束条件为。
A、达到一定的迭代次数
B、达到一定的交叉次数
C、达到一定的变异次数
D、适应度函数结果达到一定的要求
正确答案:
AD
三.判断题
1.在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。
正确答案:
×
2.每次在同一个搜索树中进行蒙特卡洛搜索的结果都是一样的。
正确答案:
×
3.仿生算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。
正确答案:
√
2_人工智能
一.单选题
2.如果一个模型,我们称它过拟合。
A、在训练集上表现好,在测试集上表现也好
B、在训练集上表现不好,在测试集上表现也不好
C、在训练集上表现好,在测试集上表现不好
D、在训练集上表现不好,在测试集上表现好
正确答案:
C
4.某线性回归模型在训练集和测试集上的性能都较差,这说明出现了问题。
A、过拟合
B、欠拟合
C、数据泄露
D、泛化能力强
正确答案:
B
5.有关机器学习,说法错误的是。
A、可以利用数据来获取新知识
B、使用样本数据来建立模型,处理同源数据的能力得以提升
C、从某类数据中学习规律,解决所有数据的预测问题
D、模仿人的学习行为来解决问题
正确答案:
C
6.线性回归模型的训练目标是找到一组参数,使最小。
A、样本损失值
B、样本特征值
C、决定系数
D、损失函数值
正确答案:
D
7.回归分析的目的是。
A、对历史数据进行统计
B、对历史数据进行归类
C、对当前数据进行归类
D、对未知数据做出预测
正确答案:
D
8.进行多项式回归时,以下说法错误。
A、特征构建会生成更多得用于建模的特征值
B、越是高次多项式,生成的衍生特征越多
C、一元多项式回归一般会得到一个曲线模型
D、如果一元线性回归出现过拟合,可采用多项式回归避免过拟合
正确答案:
D
9.对线性回归模型进行性能评估时,以下说法正确。
A、均方根误差接近1最好
B、均方根误差越大越好
C、决定系数越接近1越好
D、决定系数越接近0越好
正确答案:
C
10.已知各次在电视、微信两个渠道投放广告获得的收益,利用线性回归方法为投资和收益关系建模,可得到的目标函数模型为。
A、A
B、B
C、C
D、D
正确答案:
A
11.有关线性回归模型的参数,以下说法错误。
A、参数的数量跟特征数量无关
B、参数可以使用梯度下降法求得
C、一元线性回归模型的参数大小和正负说明自变量对因变量的相对影响大小
D、添加正则化可以使参数变小
正确答案:
A
12.回归分析通过对样本数据的学习,可以得到一个来表示目标变量和自变量之间的因果关系。
A、数学模型
B、逻辑推理规则
C、关系表
D、决策搜索树
正确答案:
A
二.多选题
1.广义线性回归要求以下有一个是一次的就可以。
A、自变量
B、目标变量
C、损失函数
D、参数
正确答案:
AD
2.在机器学习建模分析时,通常将数据集划分为。
A、训练集
B、预测集
C、测试集
D、回归集
正确答案:
AC
3.以下属于机器学习的任务是。
A、汇总
B、回归
C、聚类
D、排序
正确答案:
BC
4.用线性回归建模时,以下是正确的操作。
A、剔除异常值
B、被预测值应该在建模的自变量范围内
C、可视化观察目标变量与自变量关系
D、使用相关分析把相关变量合成为一个或只保留一个
正确答案:
ABCD
三.判断题
1.把训练数据交给线性回归模型Li
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