超星尔雅学习通《人工智能与信息社会》章节测试答案Word文件下载.docx
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A、根据照片内容自动添加标记
B、根据不同标记进行归类和搜索
C、自动对照片进行美颜
D、定时备份照片
E、人脸识别和搜索
ABE
6【多选题】智能推荐系统的特点包括()。
A、根据用户的购买记录记忆用户的偏好
B、根据浏览时间判断商品对用户的吸引力
C、推荐用户消费过的相关产品
D、根据用户的喜好进行相关推荐
ABCD
7【判断题】人工智能具有学会下棋的学习能力,是实现通用人工智能算法的基础。
()
√
8【判断题】目前还没有成功进行无人自动驾驶的案例。
×
9【判断题】智能家居应该能自动感知周围的环境,不需要人的操控。
10【判断题】智能音箱本质上是音箱、智能语音交互系统、互联网、内容叠加的产物。
第二章
1【单选题】被誉为计算机科学与人工智能之父的是()。
A、图灵
B、费根鲍姆
C、纽维尔
D、西蒙
2【单选题】第一个成功应用的专家系统是()。
A、ELIZA
B、Dendral
C、Xcon
D、Deepblue
B
3【多选题】人工智能的基础包括()。
A、数学
B、计算机科学
C、经济学
D、心理学
AB
4【多选题】符合强人工智能的描述是()。
A、仅在某个特定的领域超越人类的水平
B、可以胜任人类的所有工作
C、是通用的人工智能
D、在科学创造力、智慧等方面都远胜于人类
BC
5【判断题】图灵测试是图灵于1950年提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试验,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。
6【判断题】人工智能(AI)概念最早1956年在达特茅斯会议上提出。
7【判断题】从公共关注视角来看,人工智能就是机器可以完成社会大众不认为机器能胜任的事情。
8【判断题】从公众关注视角定义的人工智能的范畴是在不断变化的。
9【判断题】根据发展趋势定义,人工智能就是会不断自我学习的计算机程序。
10【判断题】图灵认为,人工智能应当是一个模拟成人成熟思维的系统。
第三章
1【单选题】1977年在斯坦福大学研发的专家系统()是用于地质领域探测矿藏的一个专家系统。
A、DENDRAL
B、MYCIN
C、PROSPECTOR
D、XCON
2【单选题】考虑到对称性,井字棋最终局面有()种不相同的可能。
A、19683
B、138
C、91
D、44
3【单选题】
根据图中所示的minimax算法决策树,根结点的估值是()。
A、20
B、16
C、9
D、19
4【单选题】围棋AI()是基于AlphaBeta剪枝算法的。
A、GNUGo
B、MoGo
C、DeepZenGo
D、AlphaGo
5【单选题】
深蓝在开局阶段的算法主要是()。
A、二分查找法
B、AlphaBeta剪枝
C、深度优先搜索
D、启发式算法
6【单选题】
()是第一个使用蒙特卡洛树搜索的围棋程序,在9×
9的棋盘上击败了职业选手。
7【多选题】以下属于完全信息博弈的游戏有()。
A、井字棋
B、黑白棋
C、围棋
D、桥牌
E、军棋
ABC
8【判断题】基于规则的AI系统由一连串的if-then-else规则来进行推断或行动决策。
9【判断题】AlphaBeta剪枝的效率一定比单纯的minimax算法效率高。
10【判断题】启发式算法与AlphaBeta剪枝类似,是从叶节点自底向上计算估值。
第四章
1【单选题】色彩的三原色模型是()。
A、红、绿、蓝
B、.红、黄、蓝
C、黄、绿、蓝
D、红、绿、黄
2【单选题】
图中所展示的基因遗传算法过程是()过程。
A、交叉
B、复制
C、变异
D、初始化
3【单选题】RGB模型可以组合出()种颜色。
A、256
B、73578
C、1735666
D、16777216
4【多选题】以下属于仿生算法的有()。
A、蚁群算法
B、遗传算法
C、人工神经网络
D、蒙特卡洛方法
E、归并排序算法
5【多选题】基因遗传算法的组成部分包括()。
A、初始化编码
B、适应度函数
C、选择
D、交叉和变异
6【多选题】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、适应度函数达到一定的要求
C、达到一定的变异次数
D、达到一定的交叉次数
7【判断题】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。
8【判断题】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。
9【判断题】自然界中生物变异的概率是不确定的,但是基因遗传算法的变异概率可以人为调节。
10【判断题】基因遗传算法的终止条件一般是适应度数值小于0.()
第五章
1【单选题】能够提取出图片边缘特征的网络是()。
A、卷积层
B、池化层
C、全连接层
D、输出层
2【单选题】向量[0.1,0.1,0.2,0.3,0.6]的维数是()。
A、10
B、5
C、3
D、1
()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。
A、损失函数
B、优化函数
C、反向传播
D、梯度下降
4【单选题】在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。
要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。
A、784;
10
B、28;
C、784;
1
D、28;
5【单选题】前馈型神经网络的中各个层之间是()的,反馈型神经网络中各个层之间是()的。
A、有环;
有环
B、有环;
无环
C、无环;
D、无环;
6【单选题】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
7【多选题】一个完整的人工神经网络包括()。
A、一层输入层
B、多层分析层
C、多层隐藏层
D、两层输出层
AC
8【判断题】神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。
9【判断题】人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。
10【判断题】梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。
第六章
1【单选题】
()有跟环境进行交互,从反馈当中进行不断的学习的过程。
A、监督学习
B、非监督学习
C、强化学习
D、线性回归
2【单选题】Q函数Q(s,a)是指在一个给定状态s下,采取某一个动作a之后,后续的各个状态所能得到的回报的()。
A、期望值
B、最大值
C、最小值
D、总和
3【单选题】在强化学习的过程中,学习率α越大,表示采用新的尝试得到的结果比例越(),保持旧的结果的比例越()。
A、大;
小
B、大;
大
C、小;
D、小;
4【单选题】在ε-greedy策略当中,ε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()。
5【单选题】在强化学习过程中,()表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;
()表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值。
A、探索;
开发
B、开发;
探索
C、探索;
输出
D、开发;
6【单选题】马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中,下一个状态与()有关。
A、外部影响
B、主体内因
C、历史状态
D、当前状态
7【单选题】强化学习的回报值一个重要特点是具有()。
A、客观性
B、主体性
C、超前性
D、滞后性
8【多选题】用于监督分类的算法有()。
A、支持向量机
B、决策树
C、神经网络
9【多选题】在强化学习中,主体和环境之间交互的要素有()。
A、状态
B、动作
C、回报
D、强化
10【判断题】人工智能学习玩FlappyBird过程中,只需要人类告诉AI不能碰到水管即可,不需要提供其他信息。
第七章
1【单选题】以下四个人工智能的应用领域中,与其他三个不同的是()。
A、图像识别与分类
B、医学影像分析
C、语音识别
D、人脸识别与情感计算
在自动驾驶中,AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策,这种处理模式适合用()来训练出合理的策略。
D、弱化学习
3【单选题】在人工智能当中,图像、语音、手势等识别被认为是()的层次;
而问题求解、创作、推理预测被认为是()的层次。
A、感知智能;
认知智能
B、认知智能;
感知智能
C、感知智能;
D、认知智能;
4【单选题】在语音识别中,按照从微观到宏观的顺序排列正确的是()。
A、帧-状态-音素-单词
B、帧-音素-状态-单词
C、音素-帧-状态-单词
D、帧-音素-单词-状态
5【单选题】ImageNet数据集包含了()幅图片。
A、1400多
B、14000多
C、1400多万
D、14000多万
6【单选题】语音识别技术的英文缩写为()。
A、SRT
B、CTS
C、SPE
D、ASR
7【单选题】科大讯飞目前的主要业务领域是()。
A、医学影像分析
B、语音识别
C、情感计算
D、自动驾驶
8【判断题】情感计算是在人脸识别的基础上,更加精细地通过脸上的表情和动作来判断人的情绪状态。
9【判断题】人工智能在医学影响分析方面,可以起到计算机辅助诊断的作用,进行病灶检测、病灶量化诊断、进行治疗决策等。
10【判断题】医疗健康领域
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