走進人工智能知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋青島職業(yè)技術(shù)學(xué)院

走進人工智能知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋青島職業(yè)技術(shù)學(xué)院項目一單元測試

1997年5月，以3.5比2.5的總比分戰(zhàn)勝世界國際象棋大師卡斯帕羅夫的超級計算機是（）。

A:IBM

B:AlphaGo

C:AlphaGoZero

D:深藍

答案:深藍

2016年3月，以4比1的總比分戰(zhàn)勝韓國職業(yè)圍棋冠軍李世石的人工智能機器是（）。

A:IBM

B:AlphaGo

C:深藍

D:AlphaGoZero

答案:AlphaGo

2017年10月，（）授予機器人（）公民身份，該機器人也成為首個獲得公民身份的機器人。

A:沙特阿拉伯索菲亞

B:美國索菲亞

C:美國iCub

D:沙特阿拉伯iCub

答案:沙特阿拉伯索菲亞

人工智能的含義最早由一位科學(xué)家于1950年提出，并且同時提出一個機器智能的測試模型，請問這個科學(xué)家是（）？

A:艾倫.圖靈

B:約翰.麥卡錫

C:馬文.明斯基

D:克勞德.香農(nóng)

答案:艾倫.圖靈

（）為致力于通過機器來模擬人類智能的新領(lǐng)域定下了名字——人工智能，被廣泛認(rèn)為是人工智能誕生的標(biāo)志。

A:索爾維會議

B:達特茅斯會議

C:MITAILAB

D:普林斯頓會議

答案:達特茅斯會議

以下哪個不是專家系統(tǒng)的組成部分？（）

A:知識庫

B:推理機

C:用戶

D:綜合數(shù)據(jù)庫

答案:用戶

人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了（）次浪潮。

A:1

B:2

C:4

D:3

答案:3

2017年，我國發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出，現(xiàn)在社會已經(jīng)進入了（）時代。

A:人工智能3.0

B:人工只能4.0

C:人工智能2.0

D:人工智能1.0

答案:人工智能2.0

AlphaGo的算法原理是暴力窮舉。（）

A:對B:錯

答案:錯AlphaGo以100比0的比分戰(zhàn)勝了它的前身AlphaGoZero。（）

A:錯B:對

答案:錯MITAILAB是世界上第一個人工智能實驗室。（）

A:錯B:對

答案:對未來社會可以用“智慧、惠普、顛覆”這六個字來概括，而且智慧的特征將更加明顯，惠普的價值將更加顯著，顛覆的意義將更加凸顯。（）

A:錯B:對

答案:對

項目二單元測試

（）是智能感知的基礎(chǔ)，能夠幫助人類獲取外部環(huán)境和自身狀態(tài)的信息。

A:智能機器人

B:傳感器

C:計算機

D:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案:傳感器

按照GB7665——1987，傳感器的定義為：能感受規(guī)定的被測量并按照一定的規(guī)律轉(zhuǎn)換成（）的器件或裝置。

A:數(shù)字信號

B:電信號

C:模擬信號

D:可用信號

答案:可用信號

（）是指傳感器中能夠直接感受和響應(yīng)被測量的部分。

A:敏感元件

B:輔助電源

C:變換電路

D:轉(zhuǎn)換元件

答案:敏感元件

（）的作用是將敏感元件感受或響應(yīng)的被測量轉(zhuǎn)換成適于傳輸和測量的電信號。

A:轉(zhuǎn)換元件

B:敏感元件

C:變換電路

D:輔助電源

答案:轉(zhuǎn)換元件

（）的作用是將轉(zhuǎn)換元件輸出的電信號轉(zhuǎn)換成便于處理、控制、記錄和顯示的有用電信號。

A:變換電路

B:輔助電源

C:敏感元件

D:轉(zhuǎn)換元件

答案:變換電路

電壓、電流信號屬于（）信號。

A:無用

B:隨機

C:模擬量

D:離散量

答案:模擬量

開關(guān)、脈沖信號屬于（）信號。

A:離散量

B:隨機

C:無用

D:模擬量

答案:離散量

將傳感器分為溫度傳感器、濕度傳感器、加速度傳感器等，是按（）進行的分類。

A:工作原理

B:半導(dǎo)體理論

C:能量關(guān)系

D:測量參數(shù)

答案:測量參數(shù)

將傳感器分為電容傳感器、電感傳感器、壓電式傳感器等，是按（）進行的分類。

A:能量關(guān)系

B:工作原理

C:測量參數(shù)

D:半導(dǎo)體理論

答案:工作原理

隨著（）和“互聯(lián)網(wǎng)+”的持續(xù)推進，要實現(xiàn)中國制造，加快推進新一代信息技術(shù)與制造技術(shù)的融合發(fā)展，必須依靠傳感器在各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集，而傳感器采集的大量數(shù)據(jù)使得機器學(xué)習(xí)成為可能。

A:工業(yè)4.0

B:工業(yè)3.0

C:工業(yè)2.0

D:工業(yè)1.0

答案:工業(yè)4.0

項目三單元測試

（）是通過計算機算法，發(fā)現(xiàn)和學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中蘊含的規(guī)律并產(chǎn)生模型，當(dāng)有新的數(shù)據(jù)時，可以使用產(chǎn)生的模型進行預(yù)測。

A:人工智能

B:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C:深度學(xué)習(xí)

D:機器學(xué)習(xí)

答案:機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)使用的數(shù)據(jù)由特征、特征值、（）組成。

A:結(jié)構(gòu)值

B:特征向量

C:狀態(tài)值

D:標(biāo)簽

答案:標(biāo)簽

機器學(xué)習(xí)的（）是使用過去積累的歷史數(shù)據(jù)進行特征提取和選擇，將生成的特征數(shù)據(jù)和標(biāo)簽輸入模型當(dāng)中建立模型參數(shù)，直至模型評估達到要求。

A:預(yù)測階段

B:算法階段

C:訓(xùn)練階段

D:整合階段

答案:訓(xùn)練階段

機器學(xué)習(xí)的（）是使用新的數(shù)據(jù)進行特征提取和選擇，將生成的特征數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的模型當(dāng)中，得到預(yù)測結(jié)果。

A:算法階段

B:整合階段

C:預(yù)測階段

D:訓(xùn)練階段

答案:預(yù)測階段

機器學(xué)習(xí)的（）是將數(shù)據(jù)分成幾個相異性最大的群組，群組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似性最高。

A:聚類模型

B:線性模型

C:回歸模型

D:分類模型

答案:聚類模型

機器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方式有：有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、（）。

A:回歸學(xué)習(xí)

B:強化學(xué)習(xí)

C:深度學(xué)習(xí)

D:分類學(xué)習(xí)

答案:強化學(xué)習(xí)

K近鄰算法和決策樹算法屬于常見的（）。

A:聚類算法

B:強化學(xué)習(xí)算法

C:分類算法

D:回歸算法

答案:分類算法

邏輯回歸算法屬于常見的（）。

A:回歸算法

B:強化學(xué)習(xí)算法

C:聚類算法

D:分類算法

答案:分類算法

線性回歸算法屬于常見的（）。

A:聚類算法

B:強化學(xué)習(xí)算法

C:分類算法

D:回歸算法

答案:回歸算法

（）主要用于處理聚類問題。

A:半監(jiān)督學(xué)習(xí)

B:有監(jiān)督學(xué)習(xí)

C:無監(jiān)督學(xué)習(xí)

D:強化學(xué)習(xí)

答案:無監(jiān)督學(xué)習(xí)

（）的目標(biāo)是獲得一個策略去指導(dǎo)行動，會從一個初始策略開始，在學(xué)習(xí)過程中，主體通過行動和環(huán)境進行交互來產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，不斷獲得反饋，并通過反饋優(yōu)化策略，是一種強大的學(xué)習(xí)方式。

A:半監(jiān)督學(xué)習(xí)

B:強化學(xué)習(xí)

C:無監(jiān)督學(xué)習(xí)

D:有監(jiān)督學(xué)習(xí)

答案:強化學(xué)習(xí)

項目四單元測試

目前，人工智能處于（）階段。

A:強人工智能

B:后人工智能

C:超人工智能

D:弱人工智能

答案:弱人工智能

（）是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)單元。

A:自然神經(jīng)元

B:人工神經(jīng)元

C:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D:神經(jīng)處理單元

答案:人工神經(jīng)元

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)是以（）的方式組織的。

A:信號

B:層

C:神經(jīng)元

D:數(shù)據(jù)

答案:層

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的英文簡稱是（）。

A:ML

B:RNN

C:CNN

D:ANN

答案:ANN

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：負(fù)責(zé)接收輸入信號的輸入層，負(fù)責(zé)產(chǎn)生輸出信號的輸出層，以及位于輸入層和輸出層之間的中間層，中間層又被稱為（）。

A:決策層

B:特征層

C:隱藏層

D:執(zhí)行層

答案:隱藏層

CNN是（）的簡稱。

A:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C:自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D:殘差網(wǎng)絡(luò)

答案:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合解決（）的數(shù)據(jù)。

A:線性可分

B:低維

C:高維

D:線性不可分

答案:線性可分

以下哪個邏輯無法用單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)？（）

A:異或

B:非

C:或

D:與

答案:異或

任意兩個神經(jīng)元之間都可能有連接，包括神經(jīng)元自身到自身的連接，這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又被稱為（）。

A:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B:反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C:多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D:單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案:反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。在一些有推薦功能的應(yīng)用場景中，如淘寶、天貓、京東，平臺會發(fā)現(xiàn)一些購買行為相似的用戶，來推薦這類用戶最喜歡的商品，這些商品是（）推薦出來的。

A:無監(jiān)督學(xué)習(xí)通過聚類

B:有監(jiān)督學(xué)習(xí)通過聚類

C:有監(jiān)督學(xué)習(xí)通過分類

D:無監(jiān)督學(xué)習(xí)通過分類

答案:無監(jiān)督學(xué)習(xí)通過聚類

（）是指在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上運用各種機器學(xué)習(xí)算法解決圖像、文本等相應(yīng)問題的算法集合，是一種特殊的機器學(xué)習(xí)。

A:人工智能

B:機器學(xué)習(xí)

C:深度學(xué)習(xí)

D:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案:深度學(xué)習(xí)

項目五單元測試

（）是人類五覺中最特別的一種感官能力，大部分外來信息都是通過它獲得并傳遞到人類的大腦的，是人類獲取外界環(huán)境信息的重要途徑。

A:聽覺

B:觸覺

C:感覺

D:視覺

答案:視覺

（）是用機器來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取有用信息，進行處理并加以理解，最終用于企業(yè)生產(chǎn)中的檢測、測量和控制等。

A:機器學(xué)習(xí)

B:計算機視覺

C:人工智能

D:機器視覺

答案:機器視覺

（）是用計算機和其輔助設(shè)備來模擬人的視覺功能，實現(xiàn)對客觀世界的三維場景的感知、識別和理解，更偏重于軟件系統(tǒng)和計算機算法分析。

A:人工智能

B:機器學(xué)習(xí)

C:計算機視覺

D:機器視覺

答案:計算機視覺

計算機視覺圖像系統(tǒng)的處理流程包括圖像獲取、預(yù)處理、（）、檢測分割、高級處理。

A:邊緣檢測

B:特征提取

C:特征篩選

D:特征重構(gòu)

答案:特征提取

在對圖像實施具體方法提取特定信息之前，通常采用（）來使圖像滿足后繼方法的要求。

A:圖像剪切

B:圖像獲取

C:預(yù)處理

D:特征提取

答案:預(yù)處理

（）是根據(jù)各自在圖像信息中反映的不同特征，把不同類別的物體區(qū)分開來的圖像處理方法。

A:圖像分類

B:實例分割

C:目標(biāo)檢測

D:語義分割

答案:圖像分類

圖像分類過程的兩個核心步驟為（）和特征分類。

A:特征提取

B:特征重構(gòu)

C:預(yù)處理

D:特征篩選

答案:特征提取

圖中所示向量的卷積中，結(jié)果中的第一個元素為（）。

A:22

B:20

C:16

D:18

答案:22

圖中所示矩陣的卷積中，結(jié)果中的第一個元素為（）。

A:28

B:22

C:26

D:24

答案:28

卷積運算可以將原圖像變換為一幅新圖像，這幅新圖像有時比原圖像更清楚地表示了某些特征，這里用到的變換模板又被稱為（）。

A:卷積池

B:池化核

C:卷積層

D:卷積核

答案:卷積核

圖中所示卷積操作提取的是分別是圖像的（）。

A:豎向邊緣橫向邊緣

B:紋理特征中心特征

C:中心特征紋理特征

D:橫向邊緣豎向邊緣

答案:豎向邊緣橫向邊緣

項目六單元測試

自然語言處理的英文全稱是（）。

A:NaturalLanguageProcessing

B:NaturalLanguagePrograming

C:NeuralLanguageProcessing

D:NeuralLanguagePrograming

答案:NaturalLanguageProcessing

自然語言處理機制涉及兩個流程，其中，（）是指計算機能夠理解自然語言文本的意義.

A:自然語言生成

B:自然語言理解

C:自然語言輸入

D:自然語言處理

答案:自然語言理解

（）是要根據(jù)音位規(guī)則，從語音流中區(qū)分出一個個獨立的音素，再根據(jù)音位形態(tài)規(guī)則找出音節(jié)及音節(jié)對應(yīng)的語素和詞素，即將語音轉(zhuǎn)變成文本。

A:機器翻譯

B:觀點抽取

C:語音識別

D:情感分析

答案:語音識別

（）是要分析短語和句子的最小語言元素——詞，找出詞匯的各個詞素，獲得語言信息。

A:語義分析

B:句法分析

C:詞法分析

D:語用分析

答案:詞法分析

（）是要分析短語和句子的結(jié)構(gòu)，找出詞及短語的關(guān)系和在句中的作用，獲得語言信息。

A:句法分析

B:詞法分析

C:語用分析

D:語義分析

答案:句法分析

（）是要找出詞義、詞的結(jié)構(gòu)意義和結(jié)合意義，從而確定語言所表達的真正含義或概念。

A:語用分析

B:句法分析

C:語義分析

D:詞法分析

答案:語義分析

（）是要把語句中表述的對象和對對象的描述與現(xiàn)實環(huán)境相關(guān)聯(lián)，研究語言所存在的外界環(huán)境對語言使用者的影響。

A:語用分析

B:句法分析

C:詞法分析

D:語義分析

答案:語用分析

人工組織整理自然語言的語法規(guī)則，建立語法知識庫，通過條件約束和檢查實現(xiàn)句法結(jié)構(gòu)歧義的消除，這是（）。

A:基于統(tǒng)計的句法分析

B:語用分析

C:基于規(guī)則的句法分析

D:語義分析

答案:基于規(guī)則的句法分析

以概率形式評價若干可能的句法分析結(jié)果，選擇最有可能的一個作為句法分析的結(jié)果，這是（）。

A:基于規(guī)則的句法分析

B:語用分析

C:語義分析

D:基于統(tǒng)計的句法分析

答案:基于統(tǒng)計的句法分析

詞性判斷屬于（）。

A:詞法分析

B:句法分析

C:語用分析

D:語義分析

答案:詞法分析

詞義消歧屬于（）。

A:詞法分析

B:語義分析

C:語用分析

D:句法分析

答案:語義分析

項目七單元測試

四大科技的層次結(jié)構(gòu)圖中，位于最底層的是人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)中的（）。

A:云計算

B:人工智能

C:大數(shù)據(jù)

D:物聯(lián)網(wǎng)

答案:物聯(lián)網(wǎng)

四大科技中，物聯(lián)網(wǎng)負(fù)責(zé)的是（）。

A:數(shù)據(jù)的整理和分析

B:完成最終的智能決策

C:環(huán)境感知和數(shù)據(jù)收集

D:數(shù)據(jù)的儲存和轉(zhuǎn)發(fā)

答案:環(huán)境感知和數(shù)據(jù)收集

四大科技中，云計算負(fù)責(zé)的是（）。

A:環(huán)境感知和數(shù)據(jù)收集

B:數(shù)據(jù)的儲存和轉(zhuǎn)發(fā)

C:數(shù)據(jù)的整理和分析

D:完成最終的智能決策

答案:數(shù)據(jù)的儲存和轉(zhuǎn)發(fā)

四大科技中，大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)的是（）。

A:環(huán)境感知和數(shù)據(jù)收集

B:完成最終的智能決策

C:數(shù)據(jù)的整理和分析

D:數(shù)據(jù)的儲存和轉(zhuǎn)發(fā)

答案:數(shù)據(jù)的整理和分析

四大科技中，人工智能負(fù)責(zé)的是（）。

A:數(shù)據(jù)的儲存和轉(zhuǎn)發(fā)

B:數(shù)據(jù)的整理和分析

C:完成最終的智能決策

D:環(huán)境感知和數(shù)據(jù)收集

答案:完成最終的智能決策

以下屬于大數(shù)據(jù)的特征的有（）。

A:快速彈性

B:豐富的數(shù)據(jù)來源

C:無處不在的網(wǎng)絡(luò)接入

D:與位置無關(guān)的資源池

E:按需自助服務(wù)

F:龐大的數(shù)據(jù)量

G:豐富的數(shù)據(jù)種類

H:巨大的商業(yè)價值

I:極快的處理速度

J:按使用付費K:巨大的學(xué)術(shù)價值

答案:龐大的數(shù)據(jù)量

；豐富的數(shù)據(jù)種類

；巨大的商業(yè)價值

；極快的處理速度

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模是（）級別的。

A:PB/EB

B:B

C:GB/TB

D:ZB以上

答案:PB/EB

TB，PB，EB，ZB之間的關(guān)系為（）。

A:1PB=1000TB，1EB=1000PB，1ZB=1000EB

B:1EB=1024ZB，1PB=1024EB，1TB=1024PB

C:1EB=1000ZB，1PB=1000EB，1TB=1000PB

D:1PB=1024TB，1EB=1024PB，1ZB=1024EB

答案:1PB=1024TB，1EB=1024PB，1ZB=1024EB

消費者租用云提供商的基礎(chǔ)設(shè)施指的是（）。

A:SaaS

B:IaaS

C:ICT

D:PaaS

答案:IaaS

（）強調(diào)基礎(chǔ)設(shè)施由兩種或多種云組成，但對外呈現(xiàn)的是一個完整的運行系統(tǒng)。

A:云服務(wù)

B:公有云

C:私有云

D:混合云

答案:混合云

項目八單元測試

智能機器人有相當(dāng)發(fā)達的“大腦”，在其中起作用的是（），它可以通過運行預(yù)先編排的程序，按照提前制定好的原則綱領(lǐng)行動。

A:中央處理器

B:人工智能

C:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D:圖形處理器

答案:中央處理器

智能機器人的（）要素相當(dāng)于人的五官，要求機器人能夠感覺內(nèi)部、外部的狀態(tài)和變化，理解這些變化的某種內(nèi)在含義。

A:決策

B:感知

C:行動

D:學(xué)習(xí)

答案:感知

智能機器人的（）要素相當(dāng)于人的大腦，要求機器人能夠依據(jù)各種條件、狀態(tài)、約束的限制，自主產(chǎn)生目標(biāo)，規(guī)劃實現(xiàn)目標(biāo)的具體方案、步驟。

A:決策

B:行動

C:學(xué)習(xí)

D:感知

答案:決策

智能機器人的（）要素相當(dāng)于人的四肢，通常機器人會借助一些輔助器材來實現(xiàn)自身運動，對外界做出反應(yīng)性動作，完成一些基本工作。

A:學(xué)習(xí)

B:決策

C:行動

D:感知

答案:行動

機器人的（）即機器人的本體。

A:控制裝置

B:執(zhí)行機構(gòu)

C:感知系統(tǒng)

D:驅(qū)動裝置

答案:執(zhí)行機構(gòu)

機器人的組成部分包括（）。

A:感知系統(tǒng)

B:驅(qū)動裝置

C:控制裝置

D:執(zhí)行機構(gòu)

答案:感知系統(tǒng)

；驅(qū)動裝置

；控制裝置

；執(zhí)行機構(gòu)

（）可將電壓信號轉(zhuǎn)化為轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速。

A:光電傳感器

B:步進電機

C:伺服電機

D:中央處理器

答案:伺服電機

（）可將電脈沖信號轉(zhuǎn)化為角位移或線位移。

A:伺服電機

B:中央處理器

C:步進電機

D: