8月人工智能基礎(chǔ)概念考試題（附答案）一、單選題（共30題，每題1分，共30分）1.試題：專家系統(tǒng)是一個復(fù)雜的智能軟件，它處理的對象是用符號表示的知識，處理的過程是（）的過程。選項A.推理選項B.思維選項C.思考選項D.遞推答案：【A】答案說明：專家系統(tǒng)處理的過程是推理的過程。專家系統(tǒng)通過對用符號表示的知識進行推理，從而得出結(jié)論或提供建議等。思維是一個更寬泛的概念；思考側(cè)重于個體的思索過程；遞推是一種特定的算法邏輯，不符合專家系統(tǒng)處理過程的本質(zhì)特點。所以處理過程是推理的過程。2.試題：()的基本出發(fā)點，是認為低維流形嵌入到高維空間之后，直接在高維空間中計算直線距離具有誤導(dǎo)性，因為高維空間中的直線距離在低維嵌入流形上是不可達的。選項A.等空間映射選項B.等距離映射選項C.等度量映射選項D.等范圍映射答案：【C】3.試題：專用人工智能的簡稱是（）。選項A.ANI選項B.AIG選項C.AIN選項D.AGI答案：【A】4.試題：世界上第一次正式的AI會議于（）年召開，JohnMarthy正式提出“ArtifiialIntelligene”這一術(shù)語選項A.1956選項B.1957選項C.1955選項D.1954答案：【A】答案說明：1956年達特茅斯會議被廣泛認為是世界上第一次正式的AI會議，在這次會議上JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語。5.試題：不屬于人工智能的學(xué)派是（）選項A.符號主義選項B.機會主義選項C.行為主義選項D.連接主義答案：【B】答案說明：人工智能主要有符號主義、行為主義和連接主義三大學(xué)派。符號主義基于數(shù)理邏輯，強調(diào)知識表示和推理；行為主義源于控制論，注重感知和行動；連接主義受神經(jīng)科學(xué)啟發(fā)，模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。機會主義不屬于人工智能的學(xué)派。6.試題：在自動定理證明研究方面在國際上有影響的我國知名科學(xué)家是：選項A.錢學(xué)森選項B.宋健選項C.吳文俊選項D.華羅庚答案：【C】答案說明：吳文俊在自動定理證明研究方面取得了卓越成就，在國際上具有重要影響。他提出的吳方法為幾何定理機器證明提供了有效的算法，推動了該領(lǐng)域的發(fā)展。7.試題：人工智能發(fā)展歷程中第二次熱潮是（）期間的算法應(yīng)用升級。選項A.20世紀50年代選項B.20世紀80年代選項C.20世紀70年代選項D.2006年答案：【B】答案說明：20世紀80年代，專家系統(tǒng)和知識工程在商業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，這一時期人工智能迎來了第二次熱潮，主要是算法應(yīng)用的升級。專家系統(tǒng)通過將領(lǐng)域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗編碼成計算機程序，能夠解決特定領(lǐng)域的問題，推動了人工智能在實際應(yīng)用中的發(fā)展。8.試題：用Tensorflow處理圖像識別任務(wù)時，若輸入數(shù)據(jù)的形狀為[64,224,224,3]，下面說法正確的是選項A.模型一次處理224張圖片（batchsize為224）選項B.每一張圖片都是三通道圖片選項C.以上選項均不正確選項D.每一張圖片都是二值圖片答案：【B】答案說明：輸入數(shù)據(jù)形狀為[64,224,224,3]，其中最后一維的3表示通道數(shù)，所以每一張圖片都是三通道圖片。A選項二值圖片通道數(shù)一般為1；C選項batchsize為64，表示模型一次處理64張圖片。9.試題：下面對強化學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)描述正確的是選項A.都不需要標注信息選項B.都是深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)算法選項C.都需要標注數(shù)據(jù)選項D.都是人工智能的學(xué)習(xí)算法答案：【D】答案說明：強化學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)都是人工智能的學(xué)習(xí)算法。強化學(xué)習(xí)通過智能體與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化策略；有監(jiān)督學(xué)習(xí)利用標注數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練；無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是對無標注數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式等。它們并不都是深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)算法，有監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標注數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標注信息，強化學(xué)習(xí)也不依賴于標注信息，所以B、C、D選項錯誤。10.試題：CRISP-DM將數(shù)據(jù)挖掘的過程抽象為四個層次：階段、一般任務(wù)、（）和過程實例選項A.具體任務(wù)選項B.分析選項C.規(guī)劃選項D.建模答案：【A】答案說明：CRISP-DM將數(shù)據(jù)挖掘的過程抽象為四個層次：階段、一般任務(wù)、具體任務(wù)和過程實例。具體任務(wù)是對一般任務(wù)的細化，進一步明確在每個階段所需要執(zhí)行的具體操作內(nèi)容。11.試題：從產(chǎn)品形態(tài)看，以下()屬于數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的知識類產(chǎn)品。選項A.數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化選項B.規(guī)約數(shù)據(jù)選項C.摘錄選項D.規(guī)則庫答案：【D】答案說明：知識類產(chǎn)品是將數(shù)據(jù)進行整理、提煉和總結(jié)后形成的具有一定知識內(nèi)涵的產(chǎn)品。規(guī)則庫是對一系列規(guī)則的集合，屬于知識類產(chǎn)品。規(guī)約數(shù)據(jù)更側(cè)重于規(guī)范的數(shù)據(jù)形式；摘錄只是對數(shù)據(jù)的選?。粩?shù)據(jù)業(yè)務(wù)化是將數(shù)據(jù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景，它們都不屬于知識類產(chǎn)品。12.試題：云計算提供的支撐技術(shù)，有效解決虛擬化技術(shù)、（）、海量存儲和海量管理等問題選項A.數(shù)據(jù)研發(fā)選項B.并行計算選項C.數(shù)據(jù)分析選項D.實際操作答案：【B】答案說明：云計算提供的支撐技術(shù)，有效解決虛擬化技術(shù)、并行計算、海量存儲和海量管理等問題。并行計算能大幅提高計算效率，以應(yīng)對云計算中大量的數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜計算任務(wù)，是云計算的重要支撐技術(shù)之一。13.試題：決策樹的最頂層是樹的()選項A.子節(jié)點選項B.葉節(jié)點選項C.根節(jié)點選項D.父節(jié)點答案：【C】答案說明：決策樹的最頂層是根節(jié)點，它是整個決策樹的起始點，后續(xù)根據(jù)根節(jié)點的屬性值進行分支，逐步構(gòu)建決策樹，所以答案選A。14.試題：以下()不屬于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工具。選項A.Weka選項B.SAS選項C.SPSS選項D.Matlab答案：【A】15.試題：Mahout的核心是()算法及其實現(xiàn)。選項A.人工智能選項B.機器學(xué)習(xí)選項C.數(shù)據(jù)挖掘選項D.云計算答案：【B】答案說明：Mahout是一個基于Hadoop的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘庫，其核心是機器學(xué)習(xí)算法及其實現(xiàn)。人工智能是一個更廣泛的概念，Mahout主要側(cè)重于機器學(xué)習(xí)具體算法；數(shù)據(jù)挖掘是一個領(lǐng)域，Mahout是其中用于實現(xiàn)相關(guān)功能的工具庫；云計算是一種計算模式，與Mahout核心關(guān)聯(lián)不大。所以Mahout核心是機器學(xué)習(xí)算法及其實現(xiàn)。16.試題：在數(shù)據(jù)量大的情況下，對于相同的文本分類任務(wù)，對Bert模型和word2vec模型的分類效果判斷正確的是（）選項A.word2vec分類效果優(yōu)于bert選項B.bert分類效果優(yōu)于word2vec選項C.效果一致選項D.以上選項均不正確答案：【B】答案說明：Bert模型是基于預(yù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜語義理解方面具有顯著優(yōu)勢。它能夠捕捉文本中的豐富語義信息和上下文關(guān)系，通過多層的Transformer結(jié)構(gòu)對文本進行深度編碼。而word2vec是一種淺層的詞向量模型，主要通過詞共現(xiàn)關(guān)系來學(xué)習(xí)詞向量，雖然能表示詞的語義，但在處理長文本和復(fù)雜語義關(guān)系時能力有限。在數(shù)據(jù)量大的情況下，Bert模型能夠更好地利用數(shù)據(jù)中的信息進行訓(xùn)練和分類，其分類效果通常會優(yōu)于word2vec模型。17.試題：在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，我們常常對數(shù)值特征進行歸一化或標準化(standardization,normalization)處理。這種處理方式理論上不會對下列哪個模型產(chǎn)生很大影響？()選項A.決策樹選項B.k-Means選項C.k-NN答案：【A】答案說明：決策樹模型在構(gòu)建過程中主要基于特征的數(shù)值大小和數(shù)據(jù)的分布來進行決策樹的劃分，對數(shù)據(jù)的具體數(shù)值大小并不敏感，所以歸一化或標準化處理對決策樹模型影響不大。而k-Means和k-NN模型都依賴于樣本之間的距離度量，數(shù)據(jù)的數(shù)值大小會直接影響距離的計算，進而影響模型的性能。18.試題：數(shù)據(jù)清洗是指在數(shù)據(jù)審計活動的基礎(chǔ)上，將（）清洗成（）的過程。選項A.“亂數(shù)據(jù)”；“整齊數(shù)據(jù)”選項B.“臟數(shù)據(jù)”；“干凈數(shù)據(jù)”選項C.“臟數(shù)據(jù)”；“整齊數(shù)據(jù)”選項D.“亂數(shù)據(jù)”；“干凈數(shù)據(jù)”答案：【B】答案說明：數(shù)據(jù)清洗是指在數(shù)據(jù)審計活動的基礎(chǔ)上，將“臟數(shù)據(jù)”清洗成“干凈數(shù)據(jù)”的過程。臟數(shù)據(jù)通常存在數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)錯誤、數(shù)據(jù)重復(fù)等問題，通過數(shù)據(jù)清洗可以去除這些問題，使數(shù)據(jù)更加準確、完整和一致，也就是變成干凈數(shù)據(jù)。19.試題：或圖通常稱為（）。選項A.框架網(wǎng)絡(luò)選項B.狀態(tài)圖選項C.博亦圖選項D.語義圖答案：【B】答案說明：或圖通常也被稱為狀態(tài)圖，它用于表示問題求解過程中可能出現(xiàn)的各種狀態(tài)以及狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移關(guān)系?？蚣芫W(wǎng)絡(luò)主要用于知識表示中的框架結(jié)構(gòu)相關(guān)；語義圖側(cè)重于語義關(guān)系的表達；博弈圖主要用于博弈相關(guān)場景的描述。所以答案選D。20.試題：正式提出人工智能（artificialintelligence，AI）這個術(shù)語并把它作為一門新興科學(xué)的名稱實在哪一年。選項A.1960年選項B.1980年選項C.1965年選項D.1956答案：【D】答案說明：1956年達特茅斯會議正式提出人工智能（artificialintelligence，AI）這個術(shù)語并把它作為一門新興科學(xué)的名稱。21.試題：()是規(guī)則的置信度與先導(dǎo)的置信度之間的絕對差。選項A.信息差選項B.置信度值選項C.置信度差選項D.標準差答案：【C】答案說明：置信度差是規(guī)則的置信度與先導(dǎo)的置信度之間的絕對差。例如在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，置信度差能幫助分析規(guī)則的有效性和穩(wěn)定性等情況，通過比較規(guī)則置信度和先導(dǎo)置信度的差值來評估規(guī)則的價值。22.試題：R語言是()發(fā)明的語言。選項A.數(shù)學(xué)家選項B.語言學(xué)家選項C.統(tǒng)計學(xué)家選項D.物理學(xué)家答案：【C】答案說明：R語言是由新西蘭奧克蘭大學(xué)統(tǒng)計系的RossIhaka和RobertGentleman共同發(fā)明的，他們都是統(tǒng)計學(xué)家，R語言在統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。23.試題：下面對集成學(xué)習(xí)模型中的弱學(xué)習(xí)器描述錯誤的是？選項A.他們通常會過擬合選項B.他們經(jīng)常不會過擬合選項C.他們通常帶有高偏差，所以其并不能解決復(fù)雜學(xué)習(xí)問題答案：【A】答案說明：集成學(xué)習(xí)中的弱學(xué)習(xí)器通常帶有高偏差，不能很好地解決復(fù)雜學(xué)習(xí)問題，經(jīng)常不會過擬合，而不是通常會過擬合。24.試題：統(tǒng)計描述的種類主要包括均值、百分位數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、全距和方差等，（）是指如果將一組數(shù)據(jù)從小到大排序，并計算相應(yīng)的累計百分位，則某一百分位所對應(yīng)數(shù)據(jù)的值選項A.中位數(shù)選項B.均值選項C.百分位數(shù)選項D.眾數(shù)答案：【C】答案說明：百分位數(shù)是將一組數(shù)據(jù)從小到大排序，并計算相應(yīng)的累計百分位，某一百分位所對應(yīng)的數(shù)據(jù)的值就是該百分位數(shù)，所以這里應(yīng)填“>百分位數(shù)”。25.試題：以下哪種模型是自然語言處理后Bert時代的預(yù)訓(xùn)練模型（）選項A.LSTM選項B.RNN選項C.Word2Vec選項D.XLNet答案：【D】答案說明：XLNet是自然語言處理后Bert時代的預(yù)訓(xùn)練模型。Word2Vec是較早的詞向量模型；RNN和LSTM是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體，它們都早于Bert時代；而XLNet在Bert之后提出，是一種基于Transformer架構(gòu)的自回歸語言模型，屬于Bert時代之后的預(yù)訓(xùn)練模型。26.試題：下列樸素貝葉斯估計描述錯誤的是選項A.采用屬性條件獨立性假設(shè)選項B.假設(shè)屬性之間相互獨立選項C.為了避免條件概率是所以屬性上的聯(lián)合概率選項D.假設(shè)屬性之間是相關(guān)的答案：【D】答案說明：樸素貝葉斯采用屬性條件獨立性假設(shè)，即假設(shè)屬性之間相互獨立，這樣可以避免計算條件概率時涉及所有屬性上的聯(lián)合概率，而不是假設(shè)屬性之間是相關(guān)的。27.試題：對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法,下面正確的是:()選項A.增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù),總是能減小訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的分類錯誤率選項B.增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù),可能會增加測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率選項C.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù),總是能減小測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率答案：【B】答案說明：對于選項A，增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)可能會導(dǎo)致過擬合等問題，從而增加測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率，該說法合理。對于選項B，減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)不一定總是能減小測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率，可能會導(dǎo)致模型表達能力不足。對于選項C，增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)并不總是能減小訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的分類錯誤率，也可能出現(xiàn)過擬合導(dǎo)致訓(xùn)練錯誤率上升。28.試題：如果將時間序列繪制成圖，時間序列通常會表現(xiàn)出以下特征中的一種多多種，()、離群值、季節(jié)性周期變化。選項A.趨勢選項B.聚合選項C.連續(xù)選項D.回歸答案：【A】答案說明：時間序列通常會表現(xiàn)出趨勢、離群值、季節(jié)性周期變化等特征。趨勢是指時間序列在長期內(nèi)呈現(xiàn)出的上升或下降的總體走向；離群值是指明顯偏離其他數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)值；季節(jié)性周期變化是指時間序列在固定的時間間隔內(nèi)呈現(xiàn)出的周期性波動。聚合、連續(xù)、回歸并不是時間序列典型表現(xiàn)出的特征。29.試題：分類變量的意思就是在給定的數(shù)據(jù)集中，該變量的取值是()的集合。選項A.固定選項B.隨機選項C.有限選項D.獨立答案：【A】30.試題：以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)描述正確的是?選項A.深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支選項B.深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)同屬于人工智能但相互之間沒有關(guān)系選項C.深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)是互相包含的關(guān)系選項D.以上都不對答案：【A】答案說明：機器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。它專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支領(lǐng)域，它是一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)通過構(gòu)建具有很多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和特征表示。所以選項A正確，選項B中深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的分支，不是互相包含關(guān)系；選項C中深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的分支，它們是有關(guān)系的。二、判斷題（共20題，每題1分，共20分）1.試題：所有的機器學(xué)習(xí)分類算法都屬于有監(jiān)督方選項A.正確選項B.錯誤答案：【A】2.試題：人工智能是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作選項A.正確選項B.錯誤答案：【A】3.試題：數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全直接影響人工智能系統(tǒng)算法模型的準確性，進而威脅人工智能應(yīng)用安全。選項A.正確選項B.錯誤答案：【A】4.試題：感知機無法解決異或XOR問題的缺陷導(dǎo)致了第一次人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的衰退。選項A.正確選項B.錯誤答案：【A】5.試題：人工校驗是指打印數(shù)據(jù)輸出結(jié)果，觀察是否是預(yù)期的格式選項A.正確選項B.錯誤答案：【A】6.試題：可視化建模能通過豐富的算法組件實現(xiàn)拖拽式建模選項A.正確選項B.錯誤答案：【A】7.試題：深度學(xué)習(xí)是隱藏層更多的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。選項A.正確選項B.錯誤答案：【A】8.試題：要想讓機器具有智能，必須讓機器具有知識。因此，在人工智能中有一個研究領(lǐng)域