2025年人工智能（AI）訓(xùn)練師專業(yè)知識考試題庫及答案

識考試題庫及答案(通用版)1.什么是人工智能中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)?C.依賴于人類專家的指導(dǎo)和反饋來訓(xùn)練模型2.大模型在自然語言處理中進(jìn)行詞義消歧的一個關(guān)鍵能力是?C.刪除不相關(guān)的特征4.下列直接影響傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法成敗的關(guān)鍵因素是哪個?B.后處理C.訓(xùn)練方法D.特征提取5.深度學(xué)習(xí)模型通常通過什么方式來防止過擬合?A.增大數(shù)據(jù)集B.減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.L1正則化6.GAN(生成對抗網(wǎng)絡(luò))的訓(xùn)練過程中，生成器和鑒別器的關(guān)系是什么?A.互為輸入輸出B.同時訓(xùn)練和優(yōu)化C.相互競爭和改進(jìn)D.獨(dú)立訓(xùn)練和優(yōu)化7.句法分析和依存解析在NLP中有何不同?A.句法分析關(guān)注單詞之間的語法關(guān)系，依存解析關(guān)注詞組如何組成句子B.兩者是相同的概念C.依存解析關(guān)注單詞之間的語法關(guān)系，句法分析關(guān)注詞組如何組成句子D.句法分析用于生成文摘，依存解析用于機(jī)器翻譯8.知識圖譜的主要目的是什么?A.數(shù)據(jù)存儲B.信息檢索C.知識表示和推理D.數(shù)據(jù)分析9."知識融合"指的是什么?A.合并多個知識源的信息B.增加新的知識到圖譜中C.刪除冗余的知識D.更新知識圖譜10.()是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。A.專家系統(tǒng)B.進(jìn)化算法C.遺傳算法D.禁忌搜索11.大模型在哪些類型的任務(wù)中最有可能勝過小模型?A.簡單任務(wù)B.復(fù)雜任務(wù)C.所有類型的任務(wù)D.無法確定12.在自然語言處理中，"bigram"是指什么?A.兩個字符的組合B.兩個單詞的組合，常用于語言模型中C.兩個句子的組合D.兩個語言模型的組合13.如果我使用數(shù)據(jù)集的全部特征并且能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，但在測試集上僅能達(dá)到70%左右，這說明：()。B.模型很棒C.過擬合14.在哪個領(lǐng)域，大模型可能會產(chǎn)生重大影響?A.自動駕駛B.醫(yī)療診斷C.量子計(jì)算D.所有以上15.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，偏差(bias)和方差(variance)之間有什么關(guān)系?A.它們總是相互獨(dú)立B.它們總是相互依賴C.增加一個會導(dǎo)致另一個減少D.它們總是同時增加16.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，"滑動窗口"通常用于什么任務(wù)?A.特征選擇B.特征工程C.時序數(shù)據(jù)分析D.文本分類17.機(jī)器學(xué)習(xí)的簡稱是()。D.將文本轉(zhuǎn)換為音頻輸出19.()是一種具有非線性適應(yīng)性信息處理能力的算法，可克服傳統(tǒng)A.決策樹C.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21.下面的()是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所用的函數(shù)。B.適應(yīng)度函數(shù)C.特性函數(shù)D.信任函數(shù)22.遺傳算法中所用的函數(shù)是()。A.隸屬函數(shù)B.適應(yīng)度函數(shù)C.啟發(fā)函數(shù)D.作用函數(shù)23.在計(jì)算機(jī)視覺中，"BoW"通常指的是什么?A.詞袋模型B.括號內(nèi)的單詞C.二值化操作D.位平面編碼24.對于線性不可分的數(shù)據(jù)，支持向量機(jī)的解決方式是()A.軟間隔B.硬間隔C.核函數(shù)D.以上選項(xiàng)均不正確25.以下哪個步驟不是機(jī)器學(xué)習(xí)所需的預(yù)處理工作()B.權(quán)重共享D.多任務(wù)學(xué)習(xí)29.規(guī)則A→(B,c(B|A))中的c(B|A)表示在前提A為真的情況下結(jié)論B為真的()。A.可信度B.信度C.信任增長度D.概率30.在大模型的訓(xùn)練過程中，提前停止(earlystopping)的主要目的是什么?A.減少訓(xùn)練時間B.防止過擬合C.提高模型容量D.增加模型的多樣性31.哪種搜索算法用于在非常大的搜索空間中找到近似最優(yōu)解?A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.啟發(fā)式搜索D.二分搜索32.下列哪個選項(xiàng)不屬于排序算法?A.冒泡排序B.快速排序C.插入排序D.數(shù)據(jù)庫查詢33.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，"眾數(shù)"是哪種統(tǒng)計(jì)量的一個例子?A.中心趨勢的度量B.離散程度的度量C.相關(guān)性的度量D.偏態(tài)的度量34."K近鄰"(k-NN)算法在分類時使用了什么原則?A.分割超平面B.多數(shù)投票C.最近鄰的類別D.邊緣最大化35.大模型在訓(xùn)練時，為了提高效率常常采用哪種技術(shù)?A.批量訓(xùn)練B.在線學(xué)習(xí)C.一次性加載所有數(shù)據(jù)D.不使用任何技術(shù)36.大模型在深度學(xué)習(xí)中的一個挑戰(zhàn)是它們的訓(xùn)練過程通常需要什么樣的硬件支持?C.僅軟件仿真D.不需要特別硬件37."知識嵌入"通常用什么模型實(shí)現(xiàn)?A.深度學(xué)習(xí)模型B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模型C.文件系統(tǒng)模型38."過擬合"現(xiàn)象通常出現(xiàn)在哪種情況下?A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)太少B.模型復(fù)雜度太低C.模型復(fù)雜度太高D.測試數(shù)據(jù)太少39.()是規(guī)則的置信度與先導(dǎo)的置信度之間的絕對差。A.置信度差B.信息差C.置信度值40.在數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)的"去重"是指什么?A.刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)B.增加重復(fù)的數(shù)據(jù)C.修改重復(fù)的數(shù)據(jù)D.復(fù)制重復(fù)的數(shù)據(jù)41.以下哪個不是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用?A.疾病診斷B.藥物研發(fā)C.病人監(jiān)護(hù)D.手術(shù)操作42.深度學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)是()。A.推理機(jī)制B.映射機(jī)制C.識別機(jī)制D.模擬機(jī)制43.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，支持向量機(jī)(SVM)中的"支持向量"是指什么?A.數(shù)據(jù)點(diǎn)B.超平面C.邊緣D.維度44.在數(shù)據(jù)挖掘中，"方差"主要指的是什么?A.數(shù)據(jù)的離散程度B.數(shù)據(jù)的中心趨勢C.數(shù)據(jù)的分布形狀D.數(shù)據(jù)的相關(guān)性45.驗(yàn)證集和測試集，應(yīng)該：()。A.樣本來自同一分布B.樣本來自不同分布C.樣本之間有一一對應(yīng)關(guān)系D.擁有相同數(shù)量的樣本46.某籃運(yùn)動員在三分線投球的命中率是2(1),他投球10次，恰好投進(jìn)3個球的概率()。47.在數(shù)據(jù)挖掘中，哪種方法可以用來處理不平衡數(shù)據(jù)?A.數(shù)據(jù)規(guī)范化B.數(shù)據(jù)插補(bǔ)D.PCA降維48.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，"特征映射"通常指什么?A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過程B.將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合模型的形式C.3D數(shù)據(jù)的表示D.用于文本處理的特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)49.當(dāng)事人申請勞動爭議仲裁的時效是，從知道或應(yīng)當(dāng)知道權(quán)利受侵害之日起()50.什么是K折交叉驗(yàn)證(K-foldCrossValidation)?C.一種模型評估方法52.什么是特征工程(FeatureEngineering)?B.一種數(shù)據(jù)可視化技術(shù)C.一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)53.以下哪項(xiàng)不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見層類型?A.卷積層B.池化層C.隨機(jī)森林層54.什么是深度學(xué)習(xí)(DeepLearning)?B.一種集成學(xué)習(xí)技術(shù)C.一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法55.以下哪項(xiàng)不是監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸算法?A.決策樹回歸B.支持向量機(jī)回歸C.K均值聚類56.什么是主成分分析(PrincipalComponentAnalysB.一種特征選擇技術(shù)57.以下哪項(xiàng)不是聚類算法的常見類型?C.隨機(jī)森林D.層次聚類58.什么是支持向量機(jī)(SupportVectorMachine)?A.一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.一種特征選擇技術(shù)C.一種分類算法D.一種回歸算法59.下面不屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是()。A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.網(wǎng)絡(luò)森林D.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)60.決策樹算法在分裂節(jié)點(diǎn)時依據(jù)的是什么原則?A.最大化信息熵B.最小化信息增益C.最大化信息增益D.最小化均方誤差61.以下哪種類型的機(jī)器人最可能在家庭環(huán)境中使用?A.工業(yè)機(jī)器人B.服務(wù)機(jī)器人C.軍事機(jī)器人D.研究機(jī)器人62.在計(jì)算機(jī)視覺中，"BoW模型"主要用于什么?A.實(shí)現(xiàn)圖像的詞袋表示B.進(jìn)行圖像的塊編碼C.加速圖像檢索過程D.描述圖像中的對象關(guān)系63.機(jī)器學(xué)習(xí)從不同的角度，有不同的分類方式，以下哪項(xiàng)不屬于按系統(tǒng)學(xué)習(xí)能力分類的類別。()A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.弱監(jiān)督學(xué)習(xí)D.函數(shù)學(xué)習(xí)64.在自然語言處理中，語義消歧指的是什么?A.從文本中移除歧義詞匯B.確定單詞或短語在特定上下文中的確切意義C.自動檢測拼寫D.使計(jì)算機(jī)能夠發(fā)出人類語音答案：BA.梵塔問題B.八數(shù)碼問題C.旅行商問題D.八皇后問題66.什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索策略?A.一種在模型訓(xùn)練中尋找最優(yōu)參數(shù)的策略B.一種在決策過程中隨機(jī)選擇動作的策略，以探索新的可能性C.一種用于選擇最佳特征的策略D.一種用于評估模型性能的策略67.在Python中，如何計(jì)算一個字符串的長度?答案：A68.在數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中，以下哪種標(biāo)注類型用于回歸問題?A.連續(xù)標(biāo)注B.離散標(biāo)注C.有序標(biāo)注D.無序標(biāo)注69.決策樹算法中，哪個參數(shù)用來衡量分裂的質(zhì)量?A.信息增益B.基尼不純度C.均方誤差D.準(zhǔn)確率70.什么是圖像識別任務(wù)中常用來減少參數(shù)數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度的技術(shù)?A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.遷移學(xué)習(xí)C.池化層D.批量歸一化71.Transformer架構(gòu)最初是為解決什么問題而提出的?A.圖像分類B.語音識別C.機(jī)器翻譯D.文本生成72.SVM(支持向量機(jī))主要用于解決什么問題?A.聚類問題B.分類問題C.回歸問題D.所有以上73.在計(jì)算機(jī)算法中，下列哪個排序算法的時間復(fù)雜度為0(n^2)?A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序74.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不包括()。A.輸入層B.隱層C.輸出層D.顯層75."群體機(jī)器人學(xué)"研究的是以下哪種現(xiàn)象?A.單個機(jī)器人的行為B.多個機(jī)器人之間的交互與協(xié)作C.機(jī)器人的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)76.深度學(xué)習(xí)中的ReLU(RectifiedLinearUnit)激活函數(shù)有什么特點(diǎn)?77.人工智能的定義是什么?78.在非均等代價下，希望最小化()A.召回率B.錯誤率79.我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中規(guī)劃，到()年成為世界主要80.哪種類型的學(xué)習(xí)問題涉及到將實(shí)例分為預(yù)定義的標(biāo)簽或類別?A.回歸問題C.聚類問題81.以下哪種類型的機(jī)器人主要用于執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)?B.自主機(jī)器人82.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為()。A.反饋前向型C.廣泛互連型83.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)為什么會出現(xiàn)梯度消失問題?84."K-均值"(k-means)聚類算法中，C.特征的數(shù)量A.精確度(Precision)B.召回率(Recall)C.F1分?jǐn)?shù)B.減少人類工作崗位C.改變?nèi)祟惿罘绞胶蜕鐣Y(jié)構(gòu)D.所有選項(xiàng)都正確87.不屬于噪聲數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式的是()A.重復(fù)數(shù)據(jù)B.虛假數(shù)據(jù)C.錯誤數(shù)據(jù)D.異常數(shù)據(jù)88.節(jié)點(diǎn)有多種類型，不包括是()A.元素.屬性.?本B.命名空間.處理指令C.注釋.?檔節(jié)點(diǎn)D.屬性值89.下列不是知識表示法的是()A.計(jì)算機(jī)表示法B.謂詞表示法C.框架表示法D.產(chǎn)生式規(guī)則表示法90.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括監(jiān)督學(xué)習(xí).無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)給定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集。請問標(biāo)簽為離散的類型，稱為A.給定標(biāo)簽B.離散C.分類D.回歸91.下面關(guān)于函數(shù)說法錯誤的是()A.函數(shù)的三要素是函數(shù)名.參數(shù)和返回值，定義函數(shù)時這三個要素是必須的B.如果沒有return語句，則Python函數(shù)默認(rèn)返回值為NoneC.函數(shù)可以嵌套92.ExecutableFile是由執(zhí)行的A.用戶程序B.應(yīng)用程序C.虛擬機(jī)D.操作系統(tǒng)93.留出法直接將數(shù)據(jù)集劃分為()個互斥的集合94.()是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。A.專家系統(tǒng)B.進(jìn)化算法C.遺傳算法D.禁忌搜索95.一般來說，下列哪種方法常用來預(yù)測連續(xù)獨(dú)立變量?A.線性回歸B.邏輯回歸C.線性回歸和邏輯回歸都行D.以上說法都不對96.關(guān)于探索性指標(biāo)和報告性指標(biāo)的描述錯誤的是()。A.探索性指標(biāo)是推測性質(zhì)的，去發(fā)現(xiàn)一些未知的東西B.報告性指標(biāo)是關(guān)于公司日常運(yùn)營.管理相關(guān)的指標(biāo)C.營業(yè)額屬于報告性指標(biāo)D.銷售量屬于探索性指標(biāo)B.隨機(jī)森林是并行計(jì)算的，而GBDT不能98.下列哪個表示法不是用于構(gòu)建特征地圖的()A.平面B.陸標(biāo)C.線段D.雙目視覺特征點(diǎn)99.關(guān)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以下說法錯誤的是?100.下列哪個算法/庫不能實(shí)現(xiàn)閉環(huán)檢測()101.圖像灰度方差說明了圖像()屬性。A.平均灰度B.圖像對比度C.圖像整體亮度D.圖像細(xì)節(jié)102.正確描述Flume對數(shù)據(jù)源的支持的是()。A.只能使用HDFS數(shù)據(jù)源B.可以配置數(shù)據(jù)源C.不能使用文件系統(tǒng)D.不能使用目錄方式103.在自然語言處理中，詞嵌入(WordEmbedding)的主要目的是()。A.加速訓(xùn)練過程B.提供上下文信息C.降低模型復(fù)雜度D.增加詞匯量104.關(guān)于控件組合，敘述錯誤的是()。C.主機(jī)A.多個控件組合后會形成一個矩形組合框B.移動組合中的單個控件超過組合框邊界時，組合框的大小會隨之改變C.當(dāng)取消控件的組合時，將刪除組合的矩形框并自動選中所有控件D.選中組合框，按[DEL]鍵就可以取消控件的組合105.深度學(xué)習(xí)中的集成學(xué)習(xí)主要通過()來提高模型的性能。A.增加模型深度B.結(jié)合多個模型的預(yù)測結(jié)果C.優(yōu)化模型參數(shù)D.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量106.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在計(jì)算機(jī)視覺中主要用于()。A.自然語言處理B.圖像識別C.語音識別D.情感分析107.微型計(jì)算機(jī)的運(yùn)算器.控制器及內(nèi)存存儲器的總稱是()。108.()是滑動窗口技術(shù)。C.一種用于特征選擇的方法109.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)中，"感受野"(ReceptiveField)的概念是指()。110.Q-learning是一種()類型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。B.基于價值的C.基于模型的D.基于梯度的111.()不在人工智能系統(tǒng)的知識要素中。A.事實(shí)112.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證主要用于()。A.提高模型復(fù)雜度B.評估模型性能C.增加數(shù)據(jù)多樣性D.優(yōu)化模型參數(shù)113.()不是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的離散化方法。A.等寬分箱B.等頻分箱C.聚類分箱D.標(biāo)準(zhǔn)化答案：D114.在樸素貝葉斯分類器中，"樸素"一詞指的是()。A.模型簡單，易于理解B.特征之間相互獨(dú)立C.適用于小數(shù)據(jù)集D.只能處理二分類問題115.在自然語言處理中，"短語結(jié)構(gòu)文法"(PhraseStructureGrammar)主要用于描述()。A.單詞的形態(tài)變化B.句子的線性結(jié)構(gòu)C.句子的層次結(jié)構(gòu)D.句子的韻律特征116.在深度學(xué)習(xí)中，()優(yōu)化器是基于動量的。A.隨機(jī)梯度下降(SGD)B.動量梯度下降(MomentumGradientDescent)C.自適應(yīng)矩估計(jì)(Adam)D.均方根傳播(RMSProp)117.()不是集成學(xué)習(xí)方法減少方差的方式。118.測速發(fā)電機(jī)的輸出信號為()。A.模擬量B.數(shù)字量C.開關(guān)量119.()是獨(dú)熱編碼(One-HotEncoding)。A.將分類變量轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制向量B.將數(shù)值變量轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)C.將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字D.將連續(xù)變量轉(zhuǎn)換為離散變量120.什么是大模型中的預(yù)訓(xùn)練?A.在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型的過程B.對模型參數(shù)進(jìn)行初始化的過程C.使用少量數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行微調(diào)的過程D.將模型部署到實(shí)際應(yīng)用場景的過程121.下面的()是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所用的函數(shù)。A.估價函數(shù)B.適應(yīng)度函數(shù)C.特性函數(shù)D.信任函數(shù)C.模型的準(zhǔn)確度非常高D.模型的泛化能力很強(qiáng)C.數(shù)據(jù)清洗D.所有以上選項(xiàng)C.提取知識精華的過程D.移除不必要的知識關(guān)聯(lián)B.自主機(jī)器人D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器人126.哪個指標(biāo)用于衡量分類模型的一致性?A.準(zhǔn)確率B.召回率C.混淆度127.什么是自然語言處理中的文本嵌入(TextEmbedding)?A.將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字向量的過程，以便在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中使用B.將文本轉(zhuǎn)換為圖像的過程C.將文本進(jìn)行分詞和標(biāo)注的過程D.將文本中的情感傾向進(jìn)行量化的過程128.以下哪個是計(jì)算機(jī)視覺中常用的圖像分割方法?D.所有以上選項(xiàng)129."深度學(xué)習(xí)"中的"反向傳播"(backpropagation)算法主要用于什么目的?A.加速前向傳播B.更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置C.確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)D.初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)130.在訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)時，哪種指標(biāo)用于評估模型的性能?A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.所有以上選項(xiàng)131.自編碼器(Autoencoder)通常用于什么目的?A.圖像生成B.特征提取C.文本翻譯D.音頻識別132.在訓(xùn)練大模型時，為了處理過擬合，通常會使用哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)?A.數(shù)據(jù)壓縮B.旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)C.增加噪聲D.減少特征133.不屬于人工智能的學(xué)派是()A.符號主義B.機(jī)會主義C.行為主義D.連接主義134.以下哪項(xiàng)不是聚類算法的評估指標(biāo)?A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.輪廓系數(shù)135.什么是樸素貝葉斯(NaiveBayes)?A.一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.一種特征選擇技術(shù)C.一種分類算法D.一種回歸算法136.以下哪項(xiàng)不是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個關(guān)鍵概念?A.獎勵C.動作137.人工智能的分類()138.以下哪個是大語言模型的例子?139.以下哪項(xiàng)是訓(xùn)練大模型時常見的挑戰(zhàn)?A.過擬合B.欠擬合C.快速收斂D.無需調(diào)參140.研究某超市銷售記錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買啤酒的人很大概率也會購買尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖掘的那類問題()。A.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)B.聚類C.分類D.自然語言處理141.哪種測試方法主要關(guān)注軟件在不同環(huán)境和條件下的穩(wěn)定性?B.白盒測試C.灰盒測試D.壓力測試142.在計(jì)算機(jī)算法中，下列哪個查找算法的平均時間復(fù)雜度為0(n)?A.順序查找B.二分查找C.插值查找D.B樹查找143.在大模型中使用集成方法的主要目的是什么?A.提高速度B.減少內(nèi)存占用C.提高魯棒性144.不屬于人工智能的學(xué)派是()C.依賴于人類專家的指導(dǎo)和反饋來訓(xùn)練模型C.根據(jù)上下文選擇正確的詞義147.句法分析和依存解析在NLP中有何不同?子B.兩者是相同的概念C.依存解析關(guān)注單詞之間的語法關(guān)系，句法分析關(guān)注詞組如何組成句子D.句法分析用于生成文摘，依存解析用于機(jī)器翻譯148.知識圖譜的主要目的是什么?B.信息檢索C.知識表示和推理149."知識融合"指的是什么?A.合并多個知識源的信息B.增加新的知識到圖譜中C.刪除冗余的知識D.更新知識圖譜150.()是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。A.專家系統(tǒng)55thA.提高圖像對比度B.加速圖像處理過程C.改善圖像分辨率D.實(shí)現(xiàn)圖像尺度不變性151.智能客服機(jī)器人要理解用戶文字輸入的問題，先要進(jìn)行操作，以便構(gòu)成客戶提問向量，從而獲取客戶提問標(biāo)簽。B.文本分析C.同類詞合并D.詞頻統(tǒng)計(jì)152.評估人工智能系統(tǒng)的性能時，下列哪個指標(biāo)可以衡量系統(tǒng)的效率和資源利用率?A.系統(tǒng)的靈活性B.系統(tǒng)的能耗C.系統(tǒng)的知識表達(dá)能力D.系統(tǒng)的聲音識別準(zhǔn)確率153.在審核中，數(shù)據(jù)質(zhì)量如何定義?A.合法性和規(guī)范性B.趣味性和內(nèi)容合法性C.音頻清晰度和圖片大小D.圖像色彩鮮艷程度A.驗(yàn)證培訓(xùn)內(nèi)容156.為以下文本標(biāo)題進(jìn)行類別標(biāo)注：注意!這樣的房子千萬不要買!A.房價走勢C.房產(chǎn)政策相關(guān)C.搜索準(zhǔn)確性D.員工福利158.在計(jì)算機(jī)視覺中，什么是目標(biāo)檢測?A.標(biāo)記圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)B.估計(jì)圖像的深度C.分割圖像中的對象D.檢測和定位圖像中的特定對象159.在語音信號處理中，下列哪種畸變是由于說話人與麥克風(fēng)之間的距離變遠(yuǎn)導(dǎo)致的?B.噪聲C.多徑效應(yīng)D.混響160.在復(fù)雜綜合業(yè)務(wù)流程優(yōu)化中，下列哪項(xiàng)是確定的優(yōu)化目標(biāo)?A.提高效率B.增加復(fù)雜性C.增加成本C.過時數(shù)據(jù)C.了解數(shù)據(jù)采集的環(huán)境條件C.生成藝術(shù)作品B.編程語言C.算法D.開發(fā)工具C.測試數(shù)據(jù)處理167.下列一般能作為OCR軟件識別對象的文件是0B.后綴為JPG的文件C.交叉驗(yàn)證評估模型性能C.觸屏交互170.LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò))相對于普通循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要改進(jìn)是什么?C.更快的訓(xùn)練速度B.展示算法的功能和特點(diǎn)C.提供算法的使用方法D.介紹算法的背景和發(fā)展歷程172.智能客服機(jī)器人的工作原理主要包括四個部分：知識庫構(gòu)建..問答匹配和機(jī)器人深度學(xué)習(xí)。A.用戶輸入B.AI模型訓(xùn)練C.語義理解D.數(shù)據(jù)挖掘173.常見的音頻文件存儲的是什么?A.邏輯信息B.文本C.語音波形174.什么是自然語言處理?A.計(jì)算機(jī)理解和處理人類語言的技術(shù)B.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特定的格式的技術(shù)C.存儲數(shù)據(jù)的地方的技術(shù)D.數(shù)據(jù)分析的工具的技術(shù)175.在證據(jù)理論中，信任函數(shù)與似然函數(shù)的關(guān)系為()。176.機(jī)器學(xué)習(xí)的算法中，以下哪個不是無監(jiān)督學(xué)習(xí)?A.聚類177.語音識別產(chǎn)品體系有四部分，下列哪項(xiàng)不是體系之一。()A.語音合成B.語音播放C.語音識別D.語義理解178.Python中的變量var如果包含字符串的內(nèi)容，下面哪種數(shù)據(jù)類型不可能創(chuàng)建var?()179.優(yōu)化器是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，使用優(yōu)化器的目的不包含哪一項(xiàng)A.加快算法收斂速度B.減少手工參數(shù)的設(shè)置難度C.避過過擬合問題D.避過局部極值180.機(jī)器學(xué)習(xí)從不同的角度，有不同的分類方式，以下哪項(xiàng)不屬于按系統(tǒng)學(xué)習(xí)能力分類的類別A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.弱監(jiān)督學(xué)習(xí)D.函數(shù)學(xué)習(xí)181.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的感知機(jī)是由以下哪個科學(xué)家提出的?182.神將網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，常會遇到很多問題對于梯度消失問題，我們可以通過選擇使用以下哪種函數(shù)減輕該問題?D.Sigmoid函數(shù)183.深度學(xué)習(xí)中的模型部署是指：A.將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中B.將模型部署到測試環(huán)境中C.將模型部署到開發(fā)環(huán)境中D.將模型部署到訓(xùn)練環(huán)境中184.下列不是圖像處理時常用的?185.()為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了其所需要的關(guān)鍵要素A.物聯(lián)網(wǎng)B.大數(shù)據(jù)C.云計(jì)算技術(shù)B.全局梯度下降每次更新權(quán)值都需要計(jì)算所有的訓(xùn)練樣例A.數(shù)值計(jì)算D.模擬仿真189.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知機(jī)只有()神經(jīng)元進(jìn)行激活函數(shù)處理，即只擁有一層A.輸出層B.輸入層C.感知層D.網(wǎng)絡(luò)層190.數(shù)據(jù)標(biāo)注前要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗以達(dá)到更好的訓(xùn)練識別效果，數(shù)據(jù)清洗方法下面說法不正確的是A.無效數(shù)據(jù)和缺失數(shù)據(jù)處理B.數(shù)據(jù)一致性檢查C.數(shù)據(jù)定義D.數(shù)據(jù)查重191.以下不屬于仿生算法的是()A.蟻群算法B.遺傳算法C.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.歸并排序算法192.自然語言處理難點(diǎn)目前有四大類，下列選項(xiàng)中不是其中之一的是A.機(jī)器性能B.語言歧義性C.知識依賴D.語境193.移動機(jī)器人軌跡規(guī)劃中所用參數(shù)優(yōu)化法是對()進(jìn)行控制A.位置B.時間C.速度D.加速度194.如果將數(shù)據(jù)科學(xué)比喻成"鷹",那么,理論基礎(chǔ).數(shù)據(jù)加工.數(shù)據(jù)計(jì)算.數(shù)據(jù)管理.數(shù)據(jù)分析.數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)相當(dāng)于"鷹"的()A.翅膀C.軀體D.頭腦195.企業(yè)實(shí)行民主管理的基本形式是()A.工會B.職工代表大會B.一種分類算法，用于處理非線性數(shù)據(jù)C.一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，用于降低數(shù)據(jù)維度A.過擬合B.深藍(lán)199.關(guān)于aorb描述錯誤的是()。200.機(jī)器學(xué)習(xí)是一種：A.人工智能技術(shù)B.數(shù)據(jù)分析方法C.編程語言D.機(jī)械工程技術(shù)201.如果把知識按照作用來分類，下述()不在分類的范圍內(nèi)。A.文字C.表格202.為了解決如何模擬人類的感性思維，例如視覺理解.直覺思維.悟性等，研究者找到一個重要的信息處理的機(jī)制是()A.專家系統(tǒng)B.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.模式識別D.智能代理203.數(shù)據(jù)挖掘是指什么?C.圖像識別206.什么是隨機(jī)森林(RandomForest)?C.一種分類算法207.以下哪項(xiàng)不是強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法?A.Q學(xué)習(xí)208.什么是邏輯回歸(LogisticRegression)?209.以下哪項(xiàng)不是邏輯回歸的優(yōu)缺點(diǎn)?C.計(jì)算效率高D.對異常值敏感210.什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork)?C.一種分類算法211.以下哪項(xiàng)不是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分?A.卷積層B.池化層C.全連接層212.什么是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetwork)?C.一種分類算法213.以下哪項(xiàng)不是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)?B.可以處理變長輸入C.具有記憶能力C.初始化權(quán)重A.SGD(隨機(jī)梯度下降)B.K-means算法216.在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化(BatchNormalization)的作用是：B.減少模型復(fù)雜度C.改善模型的泛化能力B.特征選擇C.特征降維217.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制(Attention)主要用于：B.圖像生成C.文本分類D.文本生成218.深度學(xué)習(xí)中的遷移學(xué)習(xí)(TransferLearning)的目的是：A.提高模型的訓(xùn)練速度B.提高模型的泛化能力C.減少模型的參數(shù)數(shù)量D.減少模型的復(fù)雜度219.深度學(xué)習(xí)中的擴(kuò)展方法GAN的全稱是：A.GenerativeAndNeuralNeB.GenerativeAdversariD.GradientAdversaria220.深度學(xué)習(xí)中的LSTM是什么的縮寫?B.LongSequentialTrai221.深度學(xué)習(xí)中的Word2Vec是用來做什么的?A.詞嵌入B.圖像分類C.文本生成D.特征選擇222.在深度學(xué)習(xí)中，Dropout的作用是：A.減少模型的參數(shù)數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.防止模型過擬合D.加速模型訓(xùn)練223.在深度學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)率衰減的作用是：A.加速模型訓(xùn)練B.減少模型的參數(shù)數(shù)量C.減少模型的復(fù)雜度C.機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過試錯方法進(jìn)行訓(xùn)練D.以上都不是224.什么是深度學(xué)習(xí)?A.一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)算法B.一種特殊的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)D.一種特殊的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)C.檢查和修復(fù)數(shù)據(jù)錯誤226.什么是特征選擇?B.模型可以自動學(xué)習(xí)規(guī)則和邏輯228.以下哪個不是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用?B.異常檢測C.推薦系統(tǒng)229.以下哪個不是AI倫理問題?A.數(shù)據(jù)隱私B.自我學(xué)習(xí)能力C.就業(yè)崗位替代D.偏見和歧視230.以下哪個是AI系統(tǒng)的局限性?A.可以處理任何任務(wù)B.沒有容量限制C.對數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)D.不需要人類監(jiān)督231.以下哪個不是AI系統(tǒng)的優(yōu)勢?A.高速運(yùn)算能力B.學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力C.無需電力供應(yīng)D.大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力232.以下哪個不屬于AI系統(tǒng)的核心技術(shù)?A.數(shù)據(jù)挖掘B.自然語言處理C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.機(jī)器視覺233.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的感知機(jī)是由以下哪個科學(xué)家提出的?C.更高安全D.分布式計(jì)算能力234.下列屬于列族數(shù)據(jù)庫的是()。235.Zookeeper的主要作用是()。A.分布式的海量日志采集.聚合和傳輸B.基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫C.分布式列式數(shù)據(jù)庫D.分布式協(xié)調(diào)服務(wù)236.利用Sqoop從關(guān)系數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive時，必須指定的參數(shù)237.下列()是阿里云提供的底層的分布式計(jì)算平臺。238.第二次信息化浪潮的出現(xiàn)標(biāo)志是()。A.個人計(jì)算機(jī)開始普及B.人類開始全面進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時代C.計(jì)算.大數(shù)據(jù).物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)D.人工智能技術(shù)高速發(fā)展239.數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活.快速自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標(biāo)，這指的是數(shù)據(jù)采集的()。A.全面性B.多維性C.無序性240.在計(jì)算機(jī)內(nèi)部，數(shù)據(jù)的表示形式是()。A.八進(jìn)制B.十進(jìn)制C.二進(jìn)制D.十六進(jìn)制241.將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行集成.變換.維度規(guī)約.數(shù)值規(guī)約是以下哪個步驟的任務(wù)()A.頻繁模式挖掘B.分類和預(yù)測C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.數(shù)據(jù)流挖掘242.下面哪種不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理方法()。A.變量代換C.聚類確的是()C.數(shù)據(jù)預(yù)處理244.在Python中，下列關(guān)于集合說法錯誤的是()。B.集臺具有確定性，可以用in來判斷元素是否在集合內(nèi)245.智能客服機(jī)器人的工作原理一般不包括oC.語義理解246.什么情況下會出現(xiàn)假負(fù)類?B.系統(tǒng)維護(hù)C.人機(jī)交互界面B.優(yōu)化生產(chǎn)流程C.開發(fā)新的人工智能產(chǎn)品和應(yīng)用B.系統(tǒng)的可視化界面C.系統(tǒng)的自主學(xué)習(xí)能力D.系統(tǒng)的決策可追溯性250.F1-score值的計(jì)算公式是什么?A.正確預(yù)測的樣本數(shù)/總樣本數(shù)B.真正正類的樣本數(shù)/全部預(yù)測為正類的樣本數(shù)C.能被算法正確預(yù)測為正類的樣本數(shù)/真正正類的樣本數(shù)D.精確率和召回率的加權(quán)調(diào)和平均251.()是機(jī)器學(xué)習(xí)過程中的中間輸出結(jié)果。A.模型B.輸入數(shù)據(jù)C.輸出數(shù)據(jù)D.參數(shù)252.決策樹的葉節(jié)點(diǎn)包含()。A.樣本的全集B.特征屬性測試C.決策的結(jié)果D.判斷的過程253.具有音頻畸變的語音類數(shù)據(jù)該如何處理?B.預(yù)處理算法C.放大音量D.無需處理254.視覺類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要審核哪幾個方面?A.數(shù)量.質(zhì)量.是否有趣味性B.數(shù)量.是否符合市場需求.聲音質(zhì)量C.質(zhì)量.數(shù)量.是否符合業(yè)務(wù)指標(biāo)D.質(zhì)量.聲音質(zhì)量.是否符合社會熱點(diǎn)255.類腦計(jì)算的主要目標(biāo)是：A.模擬人類的大腦功能b)創(chuàng)建一個全新的智能B.創(chuàng)建一個全新的智能生物C.提高計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度D.優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)安全性256.在混淆矩陣中，F(xiàn)N代表什么?A.真正類B.假正類C.真負(fù)類D.假負(fù)類257.在點(diǎn)云數(shù)據(jù)分割中，下列哪種方法常用于基于幾何特征的分割任務(wù)?A.基于顏色聚類算法B.高斯混合模型C.法線估計(jì)二.多選題1.在大模型的模型訓(xùn)練中，哪些因素會影響模型的可解釋性?A、模型的復(fù)雜度B、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)注質(zhì)量C、模型的透明度D、模型的架構(gòu)選擇2.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素可能會影響模型的準(zhǔn)確性?A、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量B、模型的過擬合程度C、特征工程的有效性D、模型的泛化能力B、集成測試8.在優(yōu)化中，哪些技術(shù)可以減少模型的延遲?9.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素會影響模型的用戶體驗(yàn)?A、批量大小B、學(xué)習(xí)率16.以下哪些是常用的人機(jī)交互接口?D、堆排序20.在大模型的部署中，哪些因素可能會影響模型的可維護(hù)性?21.大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用面臨哪些挑戰(zhàn)?C、模型大小23.如何保護(hù)大模型的隱私?24.在大模型的訓(xùn)練中，哪些因素可能會影響模型的穩(wěn)定性?25.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素可能會影響模型的可維護(hù)性?A、可見性原則B、反饋原則27.以下哪個是計(jì)算機(jī)視覺中常用的目標(biāo)跟蹤算法?(本題多選)28.在大模型的部署中，哪些因素會影響模型的更新和維護(hù)?A、正則化30.大模型如何與其他技術(shù)融合以提升性能?33.在過程中，以下哪些是常見的模型初始化方法?34.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響35.在大模型的部署策略中，哪些方法可以提高模型的可用性?36.當(dāng)前大模型領(lǐng)域的創(chuàng)新方向有哪些?37.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響模型的兼容性?38.以下關(guān)于小批量梯度下降算法描述中，正確的是哪幾項(xiàng)?E、每次迭代所使用的訓(xùn)練樣本數(shù)不固定，與整個訓(xùn)練集的樣本數(shù)量39.以下有關(guān)語音合成實(shí)驗(yàn)的說法中。正確A、語音合成技術(shù)的主要目的是幫助用戶將上傳的完整錄音文件通過B、用戶可根據(jù)API進(jìn)行音色選擇、自定義音量、語速、為企業(yè)和個人提供個性化的發(fā)音服務(wù)C、華為云提供開放API的方式，幫助用戶通過實(shí)時訪問和調(diào)用API40.Adam優(yōu)化器可以看做是以下哪幾項(xiàng)的結(jié)合?41.以下那些項(xiàng)屬于生成對抗訓(xùn)練中的問題?B、模式崩塌C、過擬合E、數(shù)據(jù)增強(qiáng)效果顯著提升性能42.人工智能技術(shù)可以在()方面與元宇宙技術(shù)相結(jié)合。A、使用人工智能技術(shù)來模仿和取代人類行為。B、使用人工智能技術(shù)處理元宇宙產(chǎn)生的海量且復(fù)雜的數(shù)據(jù)。C、使用人工智能解決芯片的計(jì)算能力。D、使用人工智能技術(shù)在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)中創(chuàng)造更智能、更身臨其境的世界。E、使用人工智能創(chuàng)造交互43.深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)有?A、L1損失函數(shù)B、均方誤差損失函數(shù)C、交叉熵誤差損失函數(shù)D、自下降損失函數(shù)E、自上升損失函數(shù)44.下列哪些選項(xiàng)是大模型SFT的特點(diǎn)?45.以下哪些因素可能限制大模型的廣泛應(yīng)用?A、正則化47.在過程中，哪些技術(shù)可以加速模型的響應(yīng)?A、量化59th48.以下哪些是計(jì)算機(jī)人機(jī)交互設(shè)計(jì)的原則?B、反饋原則C、一致性原則D、簡潔性原則49.以下哪個是計(jì)算機(jī)視覺中常用的目標(biāo)跟蹤算法?(本題多選)50.在大模型的部署中，哪些因素會影響模型的更新和維護(hù)?51.哪些技術(shù)可以幫助提高大模型的泛化能力?52.大模型如何與其他技術(shù)融合以提升性能?53.下列哪些是常見的貪心算法?55.在大模型的訓(xùn)練中，哪些方法可以用于提高模型對數(shù)據(jù)中噪聲的58.在大模型SFT中，以下哪些因素可能影響模型性能?A、模型大小59.以下哪些方法可以用于解決大模型訓(xùn)練中的梯度消失或梯度爆炸62.下列哪些選項(xiàng)屬于tf.keras常用的關(guān)于網(wǎng)絡(luò)編譯的方法與接口?E、Dropout層設(shè)計(jì)63.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，不同層具有不同的共同，可以起到降維作用A、輸入層C、卷積層D、池化層65.數(shù)據(jù)清洗過程中，總歸可以歸為3個階段，分別是67.以下哪些選項(xiàng)是人工智能深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)框架?69.只有更完善的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)，才是AI技術(shù)能更好發(fā)展的基E、數(shù)據(jù)不需要標(biāo)準(zhǔn)化處理也能直接用于所有AI74.為進(jìn)行分類模型的訓(xùn)練和性能評價，需要將輸入的標(biāo)注數(shù)據(jù)劃分為D、訓(xùn)練集E、框標(biāo)注E、音量77.有大量銷售數(shù)據(jù)，但沒有標(biāo)簽的的情況下，企業(yè)想甄別出VIP客A、邏輯回歸80.以下關(guān)于模型偏差和方差之間的組合，說法正確的有哪幾項(xiàng)?B、操作人員D、算力84.在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中，遇到數(shù)據(jù)不平衡問題時，我們可以用以下哪87.在過程中，以下哪些是常見的模型初始化方法?89.在大模型的訓(xùn)練中，哪些方法可以用于提高模型對數(shù)據(jù)中噪聲的90.在大模型的部署策略中，哪些方法可以提高模型的可用性?91.當(dāng)前大模型領(lǐng)域的創(chuàng)新方向有哪些?92.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響93.下列哪些是常見的查找算法?94.在大模型的部署中，哪些因素可能會影響模型的部署速度?A、自動數(shù)據(jù)標(biāo)注D、增量學(xué)習(xí)96.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素可能會影響模型的跨領(lǐng)域適應(yīng)性?97.大模型的魯棒性通常受到哪些因素的影響?98.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)的類型?99.在大模型訓(xùn)練過程中，以下哪些技巧可以提高模C、決策樹解釋103.以下哪項(xiàng)是著名的計(jì)算機(jī)視覺國際會議?(本題多選)B、歸并排序D、堆排序C、法規(guī)與合規(guī)性問題B、量化121.以下哪項(xiàng)是著名的計(jì)算機(jī)視覺國際會議?(本題多選)D、支持向量機(jī)C、引入注意力機(jī)制性穩(wěn)定性D、實(shí)體查詢C、追加了絕對值損失(L1正則)的線性回歸叫做Lasso回歸141.在深度學(xué)習(xí)中，遇到數(shù)據(jù)不平衡問題時，我們可以用以下哪些方142.智能眼鏡可以看到對方說話內(nèi)容的字幕，這個需要用的什么技術(shù)B、根據(jù)個人認(rèn)知1.微調(diào)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集規(guī)模越大，模型性能一定越好。()2.在大模型中，embedding向量的質(zhì)量不會隨著訓(xùn)練的進(jìn)行而提高。A.正確B.錯誤3.預(yù)訓(xùn)練模型不能處理圖像和文本的多模態(tài)數(shù)據(jù)。()A.正確B.錯誤4.人工智能訓(xùn)練師可以通過學(xué)習(xí)新的標(biāo)注工具和技術(shù)來提高工作效率。()A.正確5.在高校教務(wù)管理中，大模型可以用于課程安排的智能優(yōu)化。A.正確B.錯誤6.Embedding層在處理多義詞時，可以為每個單詞的不同含義生成不同的向量表示。()A.正確7.大模型可以用于智能家居系統(tǒng)，以理解和響應(yīng)用戶的語音命令。()A.正確B.錯誤8.預(yù)訓(xùn)練大模型時，數(shù)據(jù)集的規(guī)模越大，模型性能通常越好。B.錯誤9.微調(diào)訓(xùn)練時，只需要考慮模型的準(zhǔn)確率，不需要考慮訓(xùn)練速度。()A.正確B.錯誤10.在電子商務(wù)中，大模型可以幫助提升用戶體驗(yàn)，通過聊天機(jī)器人提供客服服務(wù)。()A.正確11.高等院校可以使用大模型來監(jiān)測和分析學(xué)生在學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)中的行為數(shù)據(jù)。()B.錯誤12.爬蟲可以通過增加請求頭中的User-Agent字段來模擬不同的瀏覽器訪問，以繞過一些簡單的反爬蟲策略。()A.正確B.錯誤13.微調(diào)訓(xùn)練時，預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)應(yīng)該全部固定不變。()A.正確B.錯誤14.人工智能訓(xùn)練師不需要與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)溝通，只需要按照技術(shù)文檔進(jìn)A.正確15.人工智能訓(xùn)練師的工作不包括對機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行性能評估和調(diào)優(yōu)。()A.正確B.錯誤16.在人工智能訓(xùn)練過程中，模型的性能提升是一個線性過程，隨著訓(xùn)練時間的增加，性能會逐漸提高。()A.正確B.錯誤17.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索-利用權(quán)衡[Exploration-ExploitationTrade-off]是指智能體在探索新動作和利用已知最優(yōu)動作之間的選擇問題。A.正確18.預(yù)訓(xùn)練模型永遠(yuǎn)無法達(dá)到人類水平的智能。()A.正確19.國內(nèi)在芯片制造方面已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對大模型國產(chǎn)化算力的全面支撐。A.正確B.錯誤20.數(shù)據(jù)集成是指將互相關(guān)聯(lián)的分布式異構(gòu)數(shù)據(jù)源集成到?起，使?戶能夠以透明的?式訪問這些數(shù)據(jù)源。A.正確B.錯誤21.人臉比對服務(wù)調(diào)用時只傳一張圖像可以B.錯誤22.Prompt工程中的軟prompt是模型參數(shù)的一部分，可以在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)。A.正確23.預(yù)訓(xùn)練模型在低資源語言上的表現(xiàn)與高資源語言相同。()A.正確24.人工智能訓(xùn)練師不需要了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理，只需按照指南操作即可。A.正確25.人工智能訓(xùn)練師在模型訓(xùn)練過程中，不需要關(guān)注計(jì)算資源的消耗。26.在大模型中，embedding向量的維度是固定的，不能根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整。27.在制造業(yè)中，大模型可以通過分析生產(chǎn)線數(shù)據(jù)來優(yōu)化流程。()移概率和獎勵函數(shù)。()B.錯誤29.預(yù)訓(xùn)練大模型時，只使用單一的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)就可以達(dá)到最佳效果。A.正確B.錯誤30.人工智能訓(xùn)練師在標(biāo)注數(shù)據(jù)時，應(yīng)該考慮到數(shù)據(jù)集的平衡性。()A.正確B.錯誤31.Python中的全局變量和局部變量具有不同的作用域。()B.錯誤取數(shù)據(jù)的Python庫。()A.正確33.智能體在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中只能通過值迭代或策略迭代等方法來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。()A.正確B.錯誤34.大模型預(yù)訓(xùn)練的目的是為了在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)通用的知識表示。()A.正確B.錯誤35.預(yù)訓(xùn)練模型可以直接用于生成任務(wù)，無需任何調(diào)整。()A.正確B.錯誤36.大模型微調(diào)訓(xùn)練是在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的過程。()A.正確B.錯誤37.Prompt工程主要關(guān)注于模型的輸入，因此與模型壓縮和加速技術(shù)無關(guān)。()A.正確38.人工智能訓(xùn)練師不需要具備數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)知識。()A.正確39.PyTorch的社區(qū)支持和活躍度通常高于TensorFlow。()A.正確B.錯誤40.大模型知識庫在處理低質(zhì)量或噪聲數(shù)據(jù)時，能夠自動過濾和糾正錯誤信息。A.正確B.錯誤41.大模型可以協(xié)助圖書館進(jìn)行資料管理和推薦系統(tǒng)的建設(shè)。()A.正確42.Embedding層只適用于文本數(shù)據(jù)，不能用于其他類型的數(shù)據(jù)。()A.正確43.預(yù)訓(xùn)練模型的預(yù)訓(xùn)練階段不需要考慮數(shù)據(jù)的語義結(jié)構(gòu)。()A.正確44.Prompt工程主要關(guān)注于設(shè)計(jì)和優(yōu)化用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的文本輸入。A.正確B.錯誤45.Python中的異常處理機(jī)制使用try-except語句來捕獲和處理運(yùn)行時。()A.正確B.錯誤46.Prompt工程中的硬prompt是固定的，不能在訓(xùn)練過程中更新。A.正確B.錯誤47.大模型不能用于生成藝術(shù)作品，如繪畫或音樂創(chuàng)作。()A.正確B.錯誤48.預(yù)訓(xùn)練模型的預(yù)訓(xùn)練階段不涉及任何形式的正則化。()答案：B49.TensorFlow不支持與其他深度學(xué)習(xí)框架的互操作性，模型轉(zhuǎn)換較為困難。答案：B50.預(yù)訓(xùn)練模型的大小與它們的性能直接相關(guān)。()答案：B51.爬蟲可以使用正則表達(dá)式來匹配和提取網(wǎng)頁中的特定信息。()答案：A52.大模型國產(chǎn)化算力的提升對于推動國內(nèi)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級具有重要意義。A.正確B.錯誤53.預(yù)訓(xùn)練模型在處理噪聲數(shù)據(jù)時非常脆弱。()A.正確B.錯誤54.大模型知識庫在機(jī)器翻譯中可以提高翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。()A.正確B.錯誤55.TensorFlow在科研領(lǐng)域的使用率高于PyTorch。()A.正確B.錯誤56.微調(diào)訓(xùn)練時，只能使用有標(biāo)注的數(shù)據(jù)集。()A.正確B.錯誤57.多模態(tài)大模型只能用于分類和回歸任務(wù)，不能用于生成任務(wù)。()A.正確B.錯誤58.預(yù)訓(xùn)練模型在小數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)通常優(yōu)于在大數(shù)據(jù)集中的表現(xiàn)。A.正確B.錯誤59.通過大模型，高等院?？梢詫?shí)現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)路徑的推薦。()A.正確60.通過大模型，高等院?？梢詫?shí)現(xiàn)智能化的學(xué)生考勤管理。()A.正確B.錯誤61.微調(diào)訓(xùn)練后的模型可以直接用于其他任務(wù)，無需任何調(diào)整。()A.正確62.大模型無法應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)室管理和科研設(shè)備維護(hù)。()A.正確63.智能體可以與其他智能體進(jìn)行交互和合作，以共同完成復(fù)雜的任務(wù)。()B.錯誤64.智能體在探索和利用之間需要找到平衡，以在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中取得良好的性能。A.正確B.錯誤65.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是人工智能訓(xùn)練過程中的一個可選步驟，不是必須的。()A.正確66.在訓(xùn)練過程中，人工智能訓(xùn)練師只需要關(guān)注模型的準(zhǔn)確率，無需關(guān)注其他指標(biāo)。()A.正確B.錯誤67.爬蟲只能用于抓取文本數(shù)據(jù)，不能抓取圖片.視頻等多媒體內(nèi)容。A.正確68.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的時序差分方法[TemporalDifferenceMethods]結(jié)合了動態(tài)規(guī)劃和蒙特卡洛方法的優(yōu)點(diǎn)，可以在線學(xué)習(xí)并快速更新價值估計(jì)。()A.正確B.錯誤69.Prompt工程中的硬prompt和軟prompt可以混合使用，以結(jié)合它A.正確70.多模態(tài)大模型通常能夠?qū)崿F(xiàn)跨模態(tài)學(xué)習(xí)，即利用一種模態(tài)的信息來增強(qiáng)另一種模態(tài)的學(xué)習(xí)效果。()A.正確B.錯誤71.大模型學(xué)習(xí)框架通常具有大量的參數(shù)，以提高模型的表示能力和A.正確B.錯誤72.多模態(tài)大模型的輸出通常是單一的，例如只能生成文本或只能識別圖像。()A.正確B.錯誤73.在預(yù)訓(xùn)練過程中，使用更多的計(jì)算資源一定可以得到更好的模型。A.正確B.錯誤74.Python的os模塊提供了與操作系統(tǒng)交互的方法，如讀取環(huán)境變量.執(zhí)行系統(tǒng)命令等。()A.正確75.數(shù)據(jù)爬蟲是一種自動化程序，用于從互聯(lián)網(wǎng)上抓取和提取結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。()A.正確B.錯誤76.TensorFlow是一個高性能的數(shù)值計(jì)算庫，特別適合用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。()A.正確B.錯誤77.Embedding層在訓(xùn)練過程中是固定的，不會進(jìn)行更新。()A.正確B.錯誤78.微調(diào)訓(xùn)練時，只需要使用下游任務(wù)的數(shù)據(jù)集，無需考慮預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。()A.正確B.錯誤79.大模型無法幫助氣象學(xué)家進(jìn)行天氣預(yù)報和氣候變化分析。()A.正確B.錯誤80.國內(nèi)企業(yè)在開發(fā)大模型時，更傾向于使用國外成熟的算力解決方案，而非國產(chǎn)算力。()A.正確81.人工智能訓(xùn)練師只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)標(biāo)注，不負(fù)責(zé)模型調(diào)優(yōu)。()A.正確B.錯誤82.為了提高星火大模型的性能，只需要增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量即可。B.錯誤83.高等院校使用大模型需要投入大量資源，不適合小規(guī)模應(yīng)用。()A.正確B.錯誤84.空值是指缺失或不知道具體的值，可能是一條記錄中的某個屬性缺失，也可能是整條記錄都丟失。A.正確85.數(shù)據(jù)質(zhì)量的數(shù)據(jù)一致性是指在數(shù)據(jù)庫中，不同表中存儲和使用的同一數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是等價的，表?數(shù)據(jù)有相等的值和相同的。B.錯誤86.數(shù)據(jù)質(zhì)量的數(shù)據(jù)相關(guān)性是指數(shù)據(jù)與特定的應(yīng)用和領(lǐng)域有關(guān)。A.正確B.錯誤87.數(shù)據(jù)質(zhì)量的時效性是指有些數(shù)據(jù)會隨時間而變化的。A.正確B.錯誤88.學(xué)習(xí)率越大，訓(xùn)練速度越快，最優(yōu)解越精確。A.正確B.錯誤89.線性回歸是一種有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它使用真實(shí)的標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練。A.正確90.最小二乘法是基于預(yù)測值和真實(shí)值的均方差最小化的方法來估計(jì)線性回歸學(xué)習(xí)器的參數(shù)w和b。A.正確B.錯誤91.查全率越高，意味著模型漏掉的樣本越少，當(dāng)假陰性的成本很高時，查全率指標(biāo)有助于衡量模型的好壞。A.正確B.錯誤92.列表.元組和字符串都支持雙向索引，有效索引的范圍為[-L,L],L為列表.元組或字符串的長度。A.正確B.錯誤93.列表.元組和字符串屬于有序序列，其中的元素有嚴(yán)格的先后順序。A.正確B.錯誤94.一般的，一棵決策樹包含一個根結(jié)點(diǎn).若干個內(nèi)部結(jié)點(diǎn)和若干個葉根結(jié)點(diǎn)包含樣本全集。A.正確B.錯誤95.在各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，過擬合和?擬合都是可以徹底避免的。A.正確B.錯誤96.尋找最優(yōu)超參數(shù)費(fèi)時費(fèi)力，應(yīng)該在模型訓(xùn)練之前就指定最優(yōu)參數(shù)。A.正確B.錯誤97.準(zhǔn)確率是所有正確識別的樣本占樣本總量的比例。當(dāng)所有類別都同等重要時，采用準(zhǔn)確率最為簡單直觀。A.正確98.Pandas中利用merge函數(shù)合并數(shù)據(jù)表時默認(rèn)的是內(nèi)連接方式。A.正確99.同一個列表中的元素的數(shù)據(jù)類型可以各不相同。A.正確100.產(chǎn)品自有數(shù)據(jù)就是自身產(chǎn)品銷售過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)A.正確B.錯誤101.調(diào)查問卷是以問題的形式系統(tǒng)的記載調(diào)查內(nèi)容的一種印件。B.錯誤102.互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分布在網(wǎng)頁的不同位置，我們很難采集下來。A.正確B.錯誤103.Excel是按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織，存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫。A.正確104.商務(wù)數(shù)據(jù)指用戶在電子商務(wù)網(wǎng)站購買商品的過程中，網(wǎng)站記錄用戶行為的大量數(shù)據(jù)。A.正確B.錯誤105.采集交易數(shù)據(jù)主要是為了通過數(shù)據(jù)分析評估客戶價值，將潛在客戶變?yōu)閮r值客戶。A.正確B.錯誤106.評價數(shù)據(jù)主要以圖片的形式出現(xiàn)。B.錯誤107.商務(wù)數(shù)據(jù)可以監(jiān)控競爭對手的動態(tài)。A.正確B.錯誤108.商務(wù)數(shù)據(jù)不同幫助企業(yè)和個人共享客戶信息。A.正確109.數(shù)據(jù)采集?稱數(shù)據(jù)獲取，是利用設(shè)備或技術(shù)手段從現(xiàn)實(shí)環(huán)境及網(wǎng)絡(luò)獲取數(shù)據(jù)并放入系統(tǒng)內(nèi)部進(jìn)行使用。A.正確B.錯誤B.錯誤111.常見的采集方法包括web爬蟲采集和API接口采集。A.正確B.錯誤112.Web爬蟲主要分為通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲和聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲。B.錯誤113.調(diào)用網(wǎng)站白?提供的應(yīng)用程序編程接口，可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集。A.正確B.錯誤114.數(shù)據(jù)采集工具分為編程類和可視化采集工具兩類。A.正確B.錯誤115.數(shù)據(jù)采集工具可以針對某個主題從微博爬取相關(guān)信息。A.正確B.錯誤116.數(shù)據(jù)采集工具不能爬取學(xué)術(shù)信息。A.正確B.錯誤117.Python是一款服務(wù)器端解釋性開源?編譯腳本語言。A.正確B.錯誤118.在Prompt工程中，使用預(yù)訓(xùn)練語言模型作為基礎(chǔ)模型總是有益的。()A.正確119.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的折扣因子γ用于控制未來獎勵的重視程度，γ越大則越重視遠(yuǎn)期的獎勵。()A.正確B.錯誤120.TensorFlow僅適用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，無法應(yīng)用于其他類型的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。()A.正確121.預(yù)訓(xùn)練模型的泛化能力只取決于其規(guī)模。()A.正確B.錯誤122.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體[agent]不需要與環(huán)境[environment]進(jìn)行交互就可以學(xué)習(xí)。()B.錯誤123.提高大模型國產(chǎn)化算力是保障國家信息安全和戰(zhàn)略安全的重要舉措。()A.正確124.使用爬蟲技術(shù)時，需要遵守Robots.txt文件中的規(guī)則，以尊重網(wǎng)站的爬蟲策略。()A.正確B.錯誤125.微調(diào)訓(xùn)練時，不需要考慮模型的過擬合問題。()B.錯誤126.Python的標(biāo)準(zhǔn)庫包含了大量的模塊和函數(shù)，用于執(zhí)行常見的任務(wù)，如文件操作.網(wǎng)絡(luò)編程等。()A.正確B.錯誤127.大模型可以在金融領(lǐng)域用于信用評分和欺詐檢測。()A.正確B.錯誤128.TensorFlow提供了靈活的API接口，支持多種編程語言和平臺。A.正確B.錯誤129.大模型知識庫的應(yīng)用不需要考慮隱私和安全問題。()A.正確B.錯誤130.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和效率對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能至關(guān)重要。A.正確B.錯誤131.大模型只能處理單一語言的數(shù)據(jù)，無法處理多語言環(huán)境下的高校數(shù)據(jù)。()A.正確B.錯誤132.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的價值函數(shù)[ValueFunction]用于估計(jì)未來獎勵的期望總和。()A.正確133.TensorFlow的模型量化技術(shù)可以減小模型大小，同時保持較高的推理精度。()A.正確B.錯誤134.人工智能訓(xùn)練師在模型訓(xùn)練過程中，不需要關(guān)注計(jì)算資源的消耗。A.正確135.在大模型中，embedding向量的維度是固定的，不能根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整。()A.正確B.錯誤136.在制造業(yè)中，大模型可以通過分析生產(chǎn)線數(shù)據(jù)來優(yōu)化流程。A.正確B.錯誤137.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的模型[model]是指智能體對環(huán)境的表示，包括狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和獎勵函數(shù)。()A.正確B.錯誤138.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性只影響模型的訓(xùn)練階段，不影響模型的推理階段。()A.正確139.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的狀態(tài)[State]是指智能體所處的環(huán)境情況，用于描述環(huán)境的信息。()A.正確B.錯誤140.爬蟲只能用于抓取文本數(shù)據(jù)，不能抓取圖片.視頻等多媒體內(nèi)容。A.正確B.錯誤141.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的時序差分方法[TemporalDifferenceMethods]結(jié)合了動態(tài)規(guī)劃和蒙特卡洛方法的優(yōu)點(diǎn)，可以在線學(xué)習(xí)并快速更新價值估計(jì)。()A.正確142.Prompt工程中的硬prompt和軟prompt可以混合使用，以結(jié)合它們的優(yōu)點(diǎn)。()A.正確B.錯誤143.多模態(tài)大模型通常能夠?qū)崿F(xiàn)跨模態(tài)學(xué)習(xí)，即利用一種模態(tài)的信息來增強(qiáng)另一種模態(tài)的學(xué)習(xí)效果。()A.正確B.錯誤144.大模型學(xué)習(xí)框架通常具有大量的參數(shù)，以提高模型的表示能力和泛化性能。()A.正確B.錯誤145.多模態(tài)大模型的輸出通常是單一的，例如只能生成文本或只能識別圖像。()A.正確146.在預(yù)訓(xùn)練過程中，使用更多的計(jì)算資源一定可以得到更好的模型。A.正確B.錯誤147.Python的os模塊提供了與操作系統(tǒng)交互的方法，如讀取環(huán)境變量.執(zhí)行系統(tǒng)命令等。()答案：A148.數(shù)據(jù)爬蟲是一種自動化程序，用于從互聯(lián)網(wǎng)上抓取和提取結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。()149.TensorFlow是一個高性能的數(shù)值計(jì)算庫，特別適合用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。()答案：A150.Embedding層在訓(xùn)練過程中是固定的，不會進(jìn)行更新。()151.微調(diào)訓(xùn)練時，只需要使用下游任務(wù)的數(shù)據(jù)集，無需考慮預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。()B.錯誤答案：B152.大模型無法幫助氣象學(xué)家進(jìn)行天氣預(yù)報和氣候變化分析。()B.錯誤153.國內(nèi)企業(yè)在開發(fā)大模型時，更傾向于使用國外成熟的算力解決方案，而非國產(chǎn)算力。()A.正確B.錯誤154.人工智能訓(xùn)練師只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)標(biāo)注，不負(fù)責(zé)模型調(diào)優(yōu)。()A.正確B.錯誤155.為了提高星火大模型的性能，只需要增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量即可。A.正確B.錯誤156.高等院校使用大模型需要投入大量資源，不適合小規(guī)模應(yīng)用。()A.正確B.錯誤157.Python的Scikit-learn庫是一個簡單高效的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，提供了大量的算法和工具。()158.Prompt工程中的離散prompt比連續(xù)prompt更易于理解和解釋。159.國內(nèi)在推動大模型國產(chǎn)化算力方面還需要加強(qiáng)基礎(chǔ)研究和人才培養(yǎng)。()160.TensorFlow提供了自動微分功能，可以方便地計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度。答案：A161.Python的虛擬環(huán)境[virtualenv]可以幫助開發(fā)者為每個項(xiàng)目創(chuàng)建獨(dú)立的Python環(huán)境，避免包依賴沖突。()B.錯誤162.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)[DeepReinforcementLearning]是將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法，可以處理高維狀態(tài)空間和復(fù)雜的動作空間。()A.正確B.錯誤163.反爬蟲機(jī)制是網(wǎng)站為了保護(hù)自身數(shù)據(jù)安全和用戶隱私而采取的一系列技術(shù)手段。()A.正確164.數(shù)據(jù)采集器是進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的機(jī)器或者工具。A.正確165.在人工智能訓(xùn)練的模型訓(xùn)練階段，需要在新的數(shù)據(jù)上達(dá)到理想的A.正確B.錯誤166.scikit-learn中的KMeans構(gòu)建模塊是用來構(gòu)建回歸算法的。A.正確B.錯誤167.在數(shù)據(jù)導(dǎo)入到人工智能測試平臺前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。A.正確B.錯誤168.個性化推薦系統(tǒng)的目標(biāo)是提供與用戶興趣相關(guān)的產(chǎn)品或服務(wù)建A.正確169.sklearn中提供了常用的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。A.正確170.改變流程執(zhí)行方式是復(fù)雜綜合業(yè)務(wù)流程優(yōu)化的一個方法。A.正確171.在深度學(xué)習(xí)中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN由于其具有記憶性的特點(diǎn)，常用于自然語言處理等領(lǐng)域。A.正確B.錯誤172.人工智能科學(xué)是一門綜合學(xué)科，涉及多個學(xué)科的研究。A.正確B.錯誤173.傾斜目標(biāo)框標(biāo)注比非傾斜目標(biāo)框更加貼合目標(biāo)物體的輪廓。A.正確B.錯誤174.在明確算法測試需求時，只需要明確測試目的及需求。A.正確B.錯誤175.CTPN文本檢測算法最后會將文本切割成單個字符。A.正確B.錯誤176.智能語音可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話，并進(jìn)行語義理解和回應(yīng)。B.錯誤177.屬性標(biāo)注是根據(jù)事物的屬性進(jìn)行打標(biāo)簽。A.正確B.錯誤178.機(jī)器學(xué)習(xí)包括人工智能。B.錯誤179.Transformer內(nèi)部由編碼器和Decoder構(gòu)成A.正確B.錯誤180.點(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠體現(xiàn)物體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。A.正確B.錯誤181.最優(yōu)化決策支持利用人工智能計(jì)算來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的最優(yōu)性能，以及得出達(dá)到最優(yōu)業(yè)務(wù)指標(biāo)的分配或決策。A.正確182.在OCR識別中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以取代傳統(tǒng)方式中特征提取分類器的角色。A.正確B.錯誤183.在單個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理過程中，數(shù)據(jù)可視化和探索性分析是可選步驟，對最終的數(shù)據(jù)處理結(jié)果沒有影響。A.正確B.錯誤184.關(guān)系標(biāo)注中，實(shí)體數(shù)量應(yīng)該盡量多，以便提升關(guān)系標(biāo)注質(zhì)量。A.正確185.在人工智能項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)處理規(guī)范文檔是必不可少的。A.正確186.智能客服機(jī)器人通過自主深度學(xué)習(xí)來不斷積累新知識和完善知識庫。其中一種較新的深度學(xué)習(xí)方法是使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)來建推薦算A.正確B.錯誤187.模式識別只適用于圖像和聲音等傳感器數(shù)據(jù)的處理。A.正確B.錯誤188.TensorFlow在圖像識別.自然語言處理和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。()A.正確B.錯誤189.預(yù)訓(xùn)練模型無法處理多語言的數(shù)據(jù)。()A.正確B.錯誤190.一般來說，知識庫中存儲的問答信息越多，涉及的知識越廣泛，智能客服機(jī)器人能回答的問題也越多。A.正確191.語音內(nèi)容轉(zhuǎn)寫的基本原則是"所看即所寫"。A.正確B.錯誤192.決策樹算法采用樹形結(jié)構(gòu)，使用層層推理來實(shí)現(xiàn)最終的結(jié)果分類。B.錯誤193.電商網(wǎng)站上將商品描述分類為多個標(biāo)簽，需要選擇單標(biāo)簽文本分類A.正確B.錯誤194.數(shù)據(jù)清洗中的缺失值清洗策略不需要考慮缺失值的重要性。A.正確B.錯誤195.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元之間相互連接的計(jì)算模型。A.正確B.錯誤196.數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范文檔只需要按照標(biāo)注團(tuán)隊(duì)的需求制定就可以了。B.錯誤197.標(biāo)注框應(yīng)該緊貼標(biāo)注對象的邊緣A.正確B.錯誤198.文本識別算法CRNN中使用ReLU損失函數(shù)，將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的標(biāo)簽特征分布通過一系列的計(jì)算操作轉(zhuǎn)換為真實(shí)的預(yù)測值。A.正確B.錯誤199.AI云平臺中已訓(xùn)練好的內(nèi)置模型，只能直接使用，無法根據(jù)任務(wù)A.正確B.錯誤200.目標(biāo)檢測任務(wù)中，標(biāo)注框的大小和位置對于檢測任務(wù)的效果沒有A.正確201.對于不同類型的AI模型，其所采用的評價指標(biāo)也不盡相同。如分類和回歸常用的評價指標(biāo)就不相同。A.正確B.錯誤202.以手機(jī)為例，人工與智能的交互方式有文字與語音兩種。A.正確B.錯誤203.一般情況下，用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)不需要任何處理就可以直接使用。A.正確204.語音清洗是對語音進(jìn)行重新錄制和編輯，以提高語音質(zhì)量。A.正確標(biāo)準(zhǔn)問題需要擴(kuò)展多個類似的句子，機(jī)器人才可以正常使用。A.正確207.情感數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范中，應(yīng)該區(qū)分文字表達(dá)和口語表達(dá)的情緒差別。208.池化層是一種重采樣技術(shù)，可以增加數(shù)據(jù)的空間維度，從而降低計(jì)算復(fù)雜度。A.正確209.每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層都包含多個神經(jīng)元，可以通過反向傳播算法進(jìn)行優(yōu)化。210.在模型訓(xùn)練時，應(yīng)該根據(jù)硬件資源的充足程度來選擇合適的算法類型。A.正確211.不同于基于關(guān)鍵詞搜索的傳統(tǒng)搜索引擎，知識圖譜可用來更好地查詢復(fù)雜的關(guān)聯(lián)信息，從語義層面理解用戶意圖，改進(jìn)搜索質(zhì)量。()A.正確B.錯誤212.尺寸界線用細(xì)實(shí)線繪制，并應(yīng)由圖形的輪廓線.軸線或?qū)ΨQ中心線處引出，不可直接以這些線作為尺寸界線。A.正確B.錯誤213.CNN的全稱是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是否正確?()A.正確214.RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用來處理文本.視頻.音頻等序列數(shù)據(jù)。A.正確215.在超參數(shù)搜索空間較大的情況下，采用隨機(jī)搜索，會優(yōu)于網(wǎng)絡(luò)搜索的效果。B.錯誤216.二分類過程中，我們可將任意類別設(shè)為正例。A.正確B.錯誤217.語音識別指的是將音頻數(shù)據(jù)識別為文本數(shù)