2020年智慧樹知道網(wǎng)課《人工智能基礎(山東聯(lián)盟)》課后章節(jié)測試滿分答案

緒論單元測試1【單選題】(5分)人工智能的名字是A.A-ClassIntelligenceB.AirJordenC.AllenLversonD.ArtificialIntelligence第一章測試1【單選題】(5分)第一個擊敗人類職業(yè)圍棋選手、第一個戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍的人工智能機器人是由谷歌公司開發(fā)的（）。A.AlphaFunB.AlphaGoodC.AlphaGoD.Alpha2【單選題】(5分)無需棋譜即可自學圍棋的人工智能是（）A.AlphaGoLeeB.AlphaGoMasterC.AlphaGoZeroD.AlphaGoFan3【單選題】(5分)世界上第一次正式的AI會議于（）年召開，JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”這一術語A.1954B.1957C.1955D.19564【單選題】(5分)以下哪些不是人工智能概念的正確表述（）A.人工智能是研究和構建在給定環(huán)境下表現(xiàn)良好的智能體程序B.人工智能是為了開發(fā)一類計算機使之能夠完成通常由人類所能做的事C.人工智能是通過機器或軟件展現(xiàn)的智能D.人工智能將其定義為人類智能體的研究5【單選題】(5分)下面不屬于人工智能研究基本內(nèi)容的是（）。A.機器感知B.自動化C.機器思維D.機器學習6【單選題】(5分)人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的（）的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。A.語言B.智能C.計算能力D.行為7【單選題】(5分)圖靈測試的含義是（）A.圖靈測試是一種用來混淆的技術，它希望將正常的（可識別的）信息轉(zhuǎn)變?yōu)闊o法識別的信息。B.不存在圖靈測試概念C.所謂的圖靈測試就是指一個抽象的機器，它有一條無限長的紙帶，紙帶分成了一個一個的小方格，每個方格有不同的顏色。有一個機器頭在紙帶上移來移去。機器頭有一組內(nèi)部狀態(tài)，還有一些固定的程序。D.圖靈測試是測試人在與被測試者(一個人和一臺機器)隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。問過一些問題后，如果被測試者超過30%的答復不能使測試人確認出哪個是人、哪個是機器的回答，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。8【單選題】(5分)下列不屬于人工智能學派的是（）。A.連接主義B.機會主義C.符號主義D.行為主義9【單選題】(5分)認為智能不需要知識、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化；智能行為只能在現(xiàn)實世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來。這是（）學派的基本思想。A.符號主義B.行為主義C.邏輯主義D.連接主義10【單選題】(5分)關于人工智能研究范式的連接主義，相關論述不正確的是（）A.連接主義理論認為思維基本是神經(jīng)元、人腦不同于電腦，并提出連接主義的大腦工作模式。B.連接主義起源于仿生學和人腦模型的研究。C.連接主義學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)。D.連接主義原理是模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡及神經(jīng)網(wǎng)絡間的連接機制與學習算法。11【單選題】(5分)人工智能(AI)、機器學習、深度學習三者關系論述正確的是（）A.機器學習專門研究計算機怎樣模擬人類的學習行為，以獲取新的知識和技能，重新組織已有的知識結構以完善自身的性能，但是機器學習能力并非AI系統(tǒng)所必須的。B.人工智能研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法及應用，屬于一門獨立的技術學科。C.深度學習方法研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡的單層感知器學習結構。D.人工智能是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法及應用的新的交叉學科，機器學習是人工智能的核心研究鄰域之一，深度學習是機器學習的新領域，研究多隱層多感知器、模擬人腦進行分析學習的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。12【單選題】(5分)支持向量機可以看作是具有一層隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡。支持向量機的理論基礎是（）A.控制論SB.統(tǒng)計學C.生物神經(jīng)學D.視覺生理學13【單選題】(5分)深度學習屬于（）A.連接主義B.行為主義C.邏輯主義D.符號主義14【單選題】(5分)下列不符合符號主義思想的是（）A.人工智能的核心問題是知識表示、知識推理B.認為智能不需要知識、不需要表示、不需要推理C.認為人的認知基元是符號D.源于數(shù)理邏輯15【單選題】(5分)不屬于自然語言處理的核心環(huán)節(jié)的是（）A.知識的獲取與表達B.自然語言理解C.語音語義識別D.自然語言生成16【單選題】(5分)人工智能的近期目標在于研究機器來（）。A.制造智能機器B.完全代替人類C.模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能D.代替人腦第二章測試1【單選題】(5分)下列哪一個是“分類”任務的準確描述（）。A.發(fā)現(xiàn)每個空間中輸入的排布B.為每個項目分配一個類別C.對每個項目進行排序D.預測每個項目實際的值2【單選題】(5分)下列對于分類概念描述不正確的是（）A.分類的結果有可能。B.分類的概念是在已有數(shù)據(jù)的基礎上學會一個分類函數(shù)或構造出一個分類模型（即我們通常所說的分類器(Classifier)）。C.分類的方法包含決策樹、邏輯回歸、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡等算法D.分類的標準統(tǒng)一3【單選題】(5分)在機器學習領域，分類的目標是指（）。A.將具有相似值的對象聚集B.將具有相似形狀的對象聚集C.將具有相似名稱的對象聚集D.將具有相似特征的對象聚集4【單選題】(5分)兩種以上（不含兩種）的分類問題被稱為（）。A.歸一化B.二分類C.多分類D.分類器5【單選題】(5分)有關分類器的構造和實施步驟描述的是：（）A.在訓練樣本上執(zhí)行分類模型，生成預測結果；B.在訓練樣本上執(zhí)行分類器算法，生成分類模型；C.根據(jù)預測結果，計算必要的評估指標，評估分類模型的性能。D.選定樣本，將所有樣本分成訓練樣本和測試樣本兩部分；6【單選題】(5分)分類器是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)構造出一個模型或者函數(shù)，以將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)映射到給定類別，從而可以應用于數(shù)據(jù)預測。常包含以下步驟：①在訓練樣本上執(zhí)行分類器算法，生成分類模型。②在測試樣本上執(zhí)行分類模型，生成預測結果。③選定樣本（包含正樣本和負樣本），將所有樣本分成訓練樣本和測試樣本。④根據(jù)預測結果，計算必要的評估指標，評估分類模型的性能。構造和實施分類器的正確順序為（）A.②③①④B.①②③④C.③①②④D.④①②③7【單選題】(5分)下列算法中，不能夠?qū)o定樣本進行分類的是（）。A.決策樹算法B.梯度下降算法C.邏輯回歸算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡8【單選題】(5分)在測試樣本上執(zhí)行分類模型，可以（）。A.區(qū)分負樣本B.生成分類模型C.區(qū)分正樣本D.生成預測結果9【單選題】(5分)SVM是一種典型的（）模型A.二類分類B.神經(jīng)網(wǎng)絡C.感知機D.聚類10【單選題】(5分)把樣本所屬的類型和樣本實現(xiàn)對應起來被稱為()A.分類B.測試C.標注D.訓練11【單選題】(5分)分類器測試的作用是A.判斷測試集樣本標注是否合適B.檢驗分類器的效果C.判斷測試集樣本選擇是否合適D.獲得檢測目標的分類12【單選題】(5分)下列敘述中關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.歸一化也被稱為標準化13【單選題】(5分)深度學習中，常用的歸一化函數(shù)是（）函數(shù)A.MicroMaxB.SoftMaxC.MicroMinD.SoftMin第三章測試1【單選題】(5分)有特征，無標簽的機器學習是（）A.半監(jiān)督學習B.強化學習C.無監(jiān)督學習D.監(jiān)督學習2【單選題】(5分)無監(jiān)督學習可完成什么任務（）A.聚類B.分類、回歸、聚類C.分類D.回歸3【單選題】(5分)尋找數(shù)據(jù)之間的相似性并將之劃分組的方法稱為（）A.分類B.回歸C.聚類D.分組4【單選題】(5分)下列兩個變量之間的關系中,哪個是函數(shù)關系（）A.學生的性別和他的英語成績B.孩子的身高和父親的身高C.正方形的邊長和面積D.人的工作環(huán)境與健康5【單選題】(5分)從某中學隨機選取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的男學生，又回歸方程可以預報其體重（）。A.約為60.316kgB.小于60.316kgC.為60.316kgD.大于60.316kg6【單選題】(5分)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7【單選題】(5分)Z等于Ｘ，則Z與Ｘ之間屬于（）A.完全相關B.不完全相關C.完全不相關D.不相關8【單選題】(5分)因：經(jīng)常挑食；果：身材矮小。這組因、果之間屬于（）關系。A.不完全相關B.完全相關C.不相關D.完全不相關9【單選題】(5分)（）是指根據(jù)“物以類聚”原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組。A.聚類B.分類C.回歸D.非監(jiān)督學習10【單選題】(5分)現(xiàn)欲分析性別、年齡、身高、飲食習慣對于體重的影響，如果這個體重是屬于實際的重量，是連續(xù)性的數(shù)據(jù)變量，這時應采用（）；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.邏輯回歸邏輯回歸B.線性回歸邏輯回歸C.線性回歸線性回歸D.邏輯回歸線性回歸11【單選題】(5分)有特征，有部分標簽的機器學習屬于（）。A.無監(jiān)督學習B.監(jiān)督學習C.半監(jiān)督學習D.強化學習12【單選題】(5分)下面兩個兩完全相關的是（）。A.每天的溫度和季節(jié)B.孩子的身高與父親身高C.長方形的面積與邊長D.圓形的面積與直徑13【多選題】(5分)機器學習包括：A.半監(jiān)督學習B.監(jiān)督學習C.強化學習D.無監(jiān)督學習14【多選題】(5分)兩個變量之間的關系包括：A.不完全相關B.負相關C.不相關D.完全相關15【單選題】(5分)下面哪一個不是聚類常用的算法（）。A.AGNES算法B.K均值算法C.SVM算法D.DIANA算法16【單選題】(5分)AGNES算法步驟正確的是（）。

①將每個樣本特征向量作為一個初始簇；②根據(jù)兩個簇中最近的數(shù)據(jù)點尋找最近的兩個簇；③重復以上第二、三步，直到達到所需要的簇的數(shù)量；④合并兩個簇，生成新的簇的集合，并重新計算簇的中心點。A.①②④③B.①④②③C.①②③④D.①④③②17【單選題】(5分)下面屬于強化學習的是（）A.用戶每讀一篇文章，就給這篇新聞貼上分類標簽，例如這篇新聞是軍事新聞，下一篇新聞是經(jīng)濟新聞等；算法通過這些分類標簽進行學習，獲得分類模型；再有新的文章過來的時候，算法通過分類模型就可以給新的文章自動貼上標簽了。B.用戶經(jīng)常閱讀軍事類和經(jīng)濟類的文章，算法就把和用戶讀過的文章相類似的文章推薦給你。C.算法先少量給用戶推薦各類文章，用戶會選擇其感興趣的文章閱讀，這就是對這類文章的一種獎勵，算法會根據(jù)獎勵情況構建用戶可能會喜歡的文章的“知識圖”。D.兩個變量之間的關系，一個變量的數(shù)量變化由另一個變量的數(shù)量變化所惟一確定，則這兩個變量之間的關系稱為強化學習。第四章測試1【單選題】(5分)1943年，神經(jīng)網(wǎng)絡的開山之作《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》,由（）和沃爾特.皮茨完成。A.唐納德.赫布B.羅素C.沃倫.麥卡洛克D.明斯基2【單選題】(5分)感知機屬于（）。A.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡B.反饋神經(jīng)網(wǎng)絡C.生物神經(jīng)網(wǎng)絡D.BP神經(jīng)網(wǎng)絡3【單選題】(5分)被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡之父”和“人工智能教父”的是（）。A.辛頓B.魯梅爾哈特C.明斯基D.赫布4【判斷題】(5分)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡又稱前饋網(wǎng)絡。A.錯B.對5【單選題】(5分)下列神經(jīng)網(wǎng)絡中哪種架構有反饋連接（）。A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡B.感知機C.都不是D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡6【單選題】(5分)對于自然語言處理問題，哪種神經(jīng)網(wǎng)絡模型結構更適合？（）。A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.多層感知器C.感知器D.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡7【單選題】(5分)為解決單個輸出的感知機無法解決的異或問題，需要用有至少（）個輸出的感知機？A.2個B.5個C.4個D.3個8【單選題】(5分)使用感知機模型的前提是（）。A.數(shù)據(jù)線性可分B.數(shù)據(jù)樣本少C.數(shù)據(jù)樣本多D.數(shù)據(jù)線性不可分9【多選題】(5分)有關淺層神經(jīng)網(wǎng)絡的說法正確的是（）。A.同一層的神經(jīng)元之間沒有互相連接B.是一種單向多層結構C.神經(jīng)元與前一層及后一層的神經(jīng)元相連D.各神經(jīng)元分層排列10【單選題】(5分)對于多層神經(jīng)網(wǎng)絡，BP（反向傳播）算法的直接作用是（）。A.科學評價訓練模型B.加快訓練權值參數(shù)和偏置參數(shù)C.提供訓練集、測試集樣本D.提高神經(jīng)網(wǎng)絡特征表示精確度11【單選題】(5分)梯度下降算法的正確步驟是什么？（）(a)計算預測值和真實值之間的誤差。(b)迭代跟新，直到找到最佳權重(c)把輸入傳入網(wǎng)絡，得到輸出值(d)初始化隨機權重和偏差(e)對每一個產(chǎn)生誤差的神經(jīng)元，改變相應的（權重）值以減小誤差A.c,b,a,e,dB.a,b,c,d,eC.d,c,a,e,bD.e,d,c,b,a12【單選題】(5分)感知機是只含輸入層和輸出層的一種淺層神經(jīng)網(wǎng)絡，兩個感知機輸出解決了”異或”問題，進一步擴展到多感知機輸出，并增加了偏置單元。關于偏置單元的作用正確的是（）。A.解決異或問題B.施加干擾，消除網(wǎng)絡死循環(huán)，以達到輸出收斂C.計算網(wǎng)絡傳播偏差信息D.屬于一種多層隱含層13【判斷題】(5分)深度學習是一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬認知訓練方法，多層神經(jīng)網(wǎng)絡包含多個隱含層感知層，也稱作卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)，它的研究熱潮興起于本世紀初期。A.錯B.對14【多選題】(5分)深度學習可以具有幾個隱藏層（）。A.4個B.3個C.2個D.1個15【單選題】(5分)深度學習中常用的激活函數(shù)不包括（）。A.sign函數(shù)B.Sigmoid函數(shù)C.Sin函數(shù)D.ReLU函數(shù)16【判斷題】(5分)深度學習是含有一個隱含層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的強化學習，訓練過程加入了激活函數(shù)。A.對B.錯17【單選題】(5分)神經(jīng)網(wǎng)絡中，線性模型的表達能力不夠時，可引入（）來添加非線性因素。A.分類函數(shù)B.線性函數(shù)C.激活函數(shù)D.偏置單元18【多選題】(5分)下列關于神經(jīng)網(wǎng)絡說法正確的是（）。A.高速尋找優(yōu)化解B.非線性C.不如決策樹穩(wěn)定D.具有自學習、自組織、自適應性第五章測試1【單選題】(5分)視網(wǎng)膜上對弱光敏感的是A.瞳孔B.視神經(jīng)C.視桿細胞D.視錐細胞2【單選題】(5分)計算機中存儲的圖像是A.模擬圖像B.彩色圖像C.數(shù)字圖像D.黑白圖像3【單選題】(5分)數(shù)字圖像的最小單位是：A.像素B.位C.分辨率D.點4【單選題】(5分)圖像的空間離散化叫做：A.灰度化B.采樣C.量化D.二值化5【單選題】(5分)計算機處理圖像時的三原色是：A.紅、綠、藍B.藍、綠、黃C.紅、黃、藍D.紅、黃、綠6【單選題】(5分)計算機顯示器使用的顏色模型是A.YUVB.HSVC.CMYKD.RGB7【單選題】(5分)已知的最古老的照片是由__完成的A.達芬奇B.WillamH.F.TalbotC.JosephN.NiepceD.RussellA.Kirsch8【單選題】(5分)以下哪個不是圖像的基本運算A.塊運算B.代數(shù)運算C.點運算D.邏輯運算9【單選題】(5分)可以將圖中的相應區(qū)域進行遮蓋的運算是A.圖像乘法B.圖像除法C.圖像加法D.圖像減法10【單選題】(5分)以下不屬于圖像增強方法的是A.直方圖均衡B.均值濾波C.偽彩色D.對比度展寬11【單選題】(5分)常用的圖像分割方法不包括A.基于視覺觀察的方法B.基于邊緣檢測的方法C.基于閾值的方法D.基于區(qū)域的方法12【單選題】(5分)圖像壓縮的目的是A.去除圖像中的冗余信息B.減少圖像的信息量C.增加數(shù)據(jù)量D.降低分辨率13【單選題】(5分)關于圖像梯度，說法不正確的是A.邊緣梯度值要比平滑紋理梯度值小B.垂直梯度圖中，水平方向的邊緣會比較清楚C.相鄰像素之間的差值稱為圖像梯度D.水平梯度圖中豎向的邊緣會比較清楚14【單選題】(5分)關于視頻的說法不正確的是A.視頻時離散的B.我們常見的視頻一般是20幀/秒C.視頻是基于“視覺暫留”現(xiàn)象D.視頻是圖像序列15【單選題】(5分)可以檢測出圖像中運動的方向和大小的方法是A.光流法B.差分C.梯度直方圖D.背景差分16【單選題】(5分)CNN的基本結構不包括A.卷積層B.全連接層C.前向池化層D.反向池化層17【單選題】(5分)關于卷積層的說法，的是A.卷積層可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡的隱藏層B.卷積核的尺寸是由人為指定的C.特征圖是為卷積層的最終輸出D.卷積核的參數(shù)值是人為指定的18【單選題】(5分)池化層的作用不包括A.解決卷積計算量過大的問題B.實現(xiàn)不同尺度特征的提取C.實現(xiàn)特征分類D.降低特征圖的分辨率19【單選題】(5分)CNN中用來完成分類的是A.全連接層B.卷積層C.池化層D.ReLU函數(shù)第六章測試1【多選題】(5分)依據(jù)自然語言是處理系統(tǒng)的輸入還是輸出，自然語言處理完成的功能可以劃分為以下兩類。A.自然語言表達B.自然語言理解C.自然語言讀寫D.自然語言生成2【多選題】(5分)自然語言處理作為人工智能領域最重要的一個研究方向，其技術發(fā)展與人工智能的發(fā)展歷史一樣，主要有以下兩類方法。A.基于規(guī)則的方法B.基于深度學習的方法C.基于統(tǒng)計的方法D.基于字典的方法3【單選題】(5分)導航軟件里面郭德綱的聲音是怎么制作的。A.詞典查詢B.語音識別C.本人錄制D.語音合成4【多選題】(5分)下列技術屬于自然語言處理范疇的有哪些。A.機器翻譯B.相似度檢測C.字典查詢D.摘要抽取5【多選題】(5分)小Q弟弟聰明好學，下列哪些功能是它能夠完成的。A.網(wǎng)上訂餐