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文檔簡介
人工智能科普講座學(xué)習(xí)通超星課后章節(jié)答案期末考試題庫2023年不屬于思維的分類的是(
)
答案:
連續(xù)思維
不屬于自然界四大奧秘的是(
)。
答案:
物理基本定律
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層作用是將特征的位置從具體的某個(gè)點(diǎn),拓展成某個(gè)區(qū)域。
答案:
錯(cuò)
深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。
答案:
對(duì)
OpenCV庫是使用(
)語言編寫的。
答案:
C/C++
人臉識(shí)別系統(tǒng)中能輸出五官關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)序列的環(huán)節(jié)是(
)
答案:
人臉配準(zhǔn)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立好之后,通過大量的測(cè)試集數(shù)據(jù)讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí);
答案:
錯(cuò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多學(xué)習(xí)的深度就越深,也就越能認(rèn)復(fù)雜的圖形。
答案:
對(duì)
計(jì)算智能(ComputerIntelligence,CI)彌補(bǔ)了AI在數(shù)學(xué)理論和計(jì)算上的不足,豐富了AI理論框架,使人工智能進(jìn)入了一個(gè)新的發(fā)展時(shí)期。
答案:
對(duì)
人工智能之父是麥卡錫。
答案:
對(duì)
形象思維是串行的。
答案:
錯(cuò)
不屬于智能控制的基本類型的是(
)。
答案:
開環(huán)控制
目前,機(jī)器人進(jìn)入(
)時(shí)代。
答案:
智能機(jī)器人
2016.3,AlphaGo以4:1戰(zhàn)勝韓國棋手李世石,成為第一個(gè)擊敗人類職業(yè)(
)選手的電腦程序。
答案:
圍棋
下列說法不正確的是(
)
答案:
人工智能的發(fā)展方向是專用人工智能
機(jī)器學(xué)習(xí)(machinelearning):研究如何使計(jì)算機(jī)具有類似于人的學(xué)習(xí)能力,使它能通過學(xué)習(xí)自動(dòng)地獲取知識(shí)。
答案:
對(duì)
模式識(shí)別是根據(jù)輸入的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行各種分析判斷,從而得到其類別屬性,特征判斷的過程。
答案:
對(duì)
機(jī)器視覺(machinevision)或計(jì)算機(jī)視覺(computervision)是用機(jī)器代替人眼睛進(jìn)行測(cè)量和判斷。
答案:
對(duì)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)用大量簡單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡(luò),用來模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。
答案:
對(duì)
無監(jiān)督學(xué)習(xí)是通過已有的訓(xùn)練樣本去訓(xùn)練得到一個(gè)最優(yōu)模型的。
答案:
錯(cuò)
不屬于人臉識(shí)別系統(tǒng)四個(gè)主要部分的是(
)
答案:
人臉對(duì)比
一階謂詞邏輯、產(chǎn)生式等屬于知識(shí)的連接機(jī)制表示法。
答案:
錯(cuò)
銀行系統(tǒng)或人臉身份證識(shí)別系統(tǒng)檢測(cè)過程中,會(huì)提示用戶“眨眨眼”或“點(diǎn)點(diǎn)頭”的作用是(
)
答案:
人臉活體檢測(cè)
OpenCV庫自帶的人臉級(jí)聯(lián)分級(jí)器具有很好的人臉檢測(cè)和人臉追蹤效果,它是一個(gè)基于Haar(哈霧)特征的Adaboost級(jí)聯(lián)分類器。
答案:
對(duì)
VSCode軟件是官方PythonIDE的編程環(huán)境。
答案:
錯(cuò)
關(guān)于人工智能說法不正確的是(
)
答案:
人工智能最早是由1950年英國數(shù)學(xué)家麥卡錫提出。
以下不能作為識(shí)別人們的身份的是(
)
答案:
人的身高
Python語言只能在Windows系統(tǒng)中安裝。
答案:
錯(cuò)
人臉識(shí)別是將目標(biāo)人臉圖像與人臉訓(xùn)練模型庫進(jìn)行人臉比對(duì)計(jì)算
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