2022初級人工智能應(yīng)用師考試題庫

2022初級人工智能應(yīng)用師始出現(xiàn)。(A)調(diào)速器(B)聽覺傳感器(C)視覺傳感器(D)觸覺傳感器(A)蟻群算法是從生物智能現(xiàn)象抽象出的算法(B)蟻群算法屬于群體智能(C)蟻群算法用于預(yù)測蟻群在給定條件下的行為(D)對蟻群覓食的模擬要考慮到環(huán)境、選擇路線等等多種因素(A)間接(B)表象(C)直覺(D)感知4.狀態(tài)圖中尋找從一種狀態(tài)到另一種狀態(tài)的某個算符序列問題，等價于尋找圖(A)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量數(shù)據(jù)(B)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在概括方面很不好(C)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是白盒的(D)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不透明的(A)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量數(shù)據(jù)(B)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在概括方面很不好(C)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是白盒的(D)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不透明的9.為了能夠在更復(fù)雜的任務(wù)中實現(xiàn)更高的精度，可以考慮引入更多的()。(A)節(jié)點(B)集合(C)函數(shù)(D)隱藏單元(A)0(B)1~2(C)5個以上(D)10個以上11.()是指能夠按照人的要求，在某一領(lǐng)域完成一項工作或者一類工作的人工智(A)基于規(guī)則方法的符號派(B)采用概率方法的隨機派(C)上下文無關(guān)語法(D)形式語言理論(A)PaddlePaddle(B)AlLab(C)Face++(D)NeuHub16.在遺傳算法的一輪迭代中，以下操作順序正確的是()。①種群中的交叉操作②種群中個體的選擇操作③種群中個體的變異操作(A)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(B)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(C)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(D19.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(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。(A)智能(B)行為(C)語言(D)計算能力20.以下不屬于人工智能在計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)用是()。(A)車站人臉識別進站(B)拍照識別植物(C)醫(yī)療影像診斷(D)實時字幕(A)圖像識別與分類(B)醫(yī)學(xué)影像分析(C)語音識別(D)人臉識別(A)不精確推理過程是從不確定的事實出發(fā)(B)不精確推理過程最終能夠推出精確的結(jié)論(C)不精確推理過程運用不確定的知識(D)不精確推理過程最終推出不確定性的結(jié)論23.從20世紀60年代開始，美國卡耐基梅隆大學(xué)開展了()研究。(A)孤立數(shù)字識別系統(tǒng)(B)連續(xù)語音識別(C)HMM,GMM-HMM(D)(A)根據(jù)搜索過程中是否會依據(jù)某些信息調(diào)整搜索方向，可以將搜索算法分成盲目搜索和啟發(fā)式搜索(B)盲目搜索又稱無信息搜索(C)啟發(fā)式搜索又稱有信息搜索(D)盲目搜索可以解決任何搜索問題25.()是采用對誤差的衡量來探索變量之間關(guān)系的一類算法。(A)回歸算法(B)支持向量機(C)聚類算法(D)統(tǒng)計方法27.在知識表示的要求中，()是指把有關(guān)知識按照某種組織方式組成一種知識結(jié)構(gòu)，便于在求解問題時從知識庫中搜索有關(guān)知識。(A)超人類的功能問題(B)責任倫理問題(C)隱私倫理問題(D)偏見倫理29.生成一個比原圖分辨率更高的任務(wù)屬于哪種計算機視覺應(yīng)用()。(A)控制策略相對更簡單(B)結(jié)合正向推理和逆向推理的優(yōu)點(C)可根據(jù)初始事實進行正向推理(D)可利用逆向推理尋找支持假設(shè)的證據(jù)31.將抽象派的風格應(yīng)用到寫實派的圖片上屬于哪種應(yīng)用()。32.在二人博弈問題中，最常用的一種分析技術(shù)是(),這種方法的思想是先生成一棵博弈樹，然后再計算其倒推值。(A)極小極大值分析法(B)剪枝算法(C)零和博弈算法(D)a-β剪枝(A)自然語言處理(B)搜索技術(shù)(C)專家系統(tǒng)(D)數(shù)據(jù)挖掘35.()是一種能夠表示計算的圖，在這種圖中每一個節(jié)點表示一個基本的計算以及一個計算的值。(A)流向圖(B)集合(C)函數(shù)(D)節(jié)點(A)推理的前提是推理時所依據(jù)的已知判斷(B)推理的結(jié)論是推理時所得出的新判斷(C)推理形式有效性不重要(D)推理的結(jié)論是推理的目的(A)當問題的復(fù)雜度過高，通常傾向于接受局部最優(yōu)解(B)局部最優(yōu)解不一定是全局最優(yōu)解(C)全局最優(yōu)解一定是局部最優(yōu)解(D)最優(yōu)解不是可行解38.第三代具有智能的機器人是靠人工智能技術(shù)決策行動的機器人，它們根據(jù)感覺到的信息，進行(),并作出判斷和決策，不用人的參與就可以完成一些復(fù)雜(A)一定感知(B)獨立思維、識別、推理(C)自動重復(fù)39.()算法的核心思想是如果一個樣本在特征空間中的k個最相鄰的樣本中的大41.()是指根據(jù)語言學(xué)相關(guān)的理論，計算該聲音信號對應(yīng)可能詞組序列的概率。(A)窮搜和啟發(fā)式搜索都維護CLOSED表(B)啟發(fā)式搜索從OPEN表中選取評價值最高的節(jié)點作為下一個擴展的節(jié)點(C)深度優(yōu)先搜索從OPEN表中選取最后一個加入的節(jié)點作為下一個擴展的節(jié)點(D)窮搜會保證OPEN表中所有點都被訪問到(A)全連接的前饋深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(B)卷積網(wǎng)絡(luò)(C)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(D)雙向循環(huán)網(wǎng)絡(luò)44.科幻影片反映了人們對人工智能未來的思考，我們當前應(yīng)該如何正確看待人(A)人工智能技術(shù)跟蒸汽機發(fā)明一樣，永遠不可能超越人類，不需要擔心它給人類社會帶來災(zāi)難(B)人工智能會侵蝕人類基本情感，顛覆家庭，要制止人工智能情感研究(C)科技向善，我們要發(fā)揮人工智能好的一面，同時快速調(diào)整政策法規(guī)，預(yù)防不利的影響(D)人工智能技術(shù)對社會太危險，我們要削弱這種技術(shù)的發(fā)展(A)20世紀60年代(B)19世紀60年代(C)20世紀70年代(D)20世紀90年代46.由一個隨機子集的實例組成，并且每個節(jié)點都是從一系列隨機子集中選擇，47.語義網(wǎng)絡(luò)和框架等知識表示方法，都是對知識的一種()的表達方法。48.從已知事實出發(fā)，通過規(guī)則庫求得結(jié)論的產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理方式是()。49.從一個輸入中產(chǎn)生一個輸出所涉及的計算可以通過一個()來表示。(A)節(jié)點(B)集合(C)函數(shù)(D)流向圖(A)采集原始的語音信號(B)系統(tǒng)訓(xùn)練(C)系統(tǒng)識別(D)語音翻譯(A)按一定表示方式存儲在計算機系統(tǒng)中(B)只用于存放領(lǐng)域內(nèi)的事實知識(C)用來解決問題和進行推理的知識集合體(D)用于存放領(lǐng)域?qū)＜姨峁┑膶ｉT知識52.人工智能研究的一項基本內(nèi)容是機器感知，以下列舉中的()不屬于機器感知的領(lǐng)域。(A)使機器具有視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺等感知能力。(B)讓機器具有理解文字的能力。(C)使機器具有能夠獲取新知識、學(xué)習新技巧的能力(D)使機器具有聽懂人類語言的能力53.邏輯回歸對線性回歸的計算結(jié)果加上了Sigmoid函數(shù)，將數(shù)值結(jié)果轉(zhuǎn)化為()(A)0(B)[0,1](C)1(D)無窮(A)動態(tài)定價策略(B)市場調(diào)查和客戶細分(C)欺詐檢測(D)圖像分類和圖像識別56.在流向圖中，()表示從一個輸入到一個輸出的最長路徑的長度。(A)深度(B)集合(C)函數(shù)(D)節(jié)點(A)20世紀50年代初到60年代中葉(B)20世紀60年代中葉到70年代末(C)20世紀70年代末到80年代中葉(D)20世紀90年初到21世紀初59.知識表示將人類的知識翻譯成計算機所能接受的形式，最后獲得各種不同的適合于機器處理的、形式化的()。60.2016年3月9日至15日，谷歌AlphaGo機器人在圍棋比賽中以比分()擊敗61.1967年美國心理學(xué)家Neisser提出()的概念，直接把自然語言處理與人類的(A)基于規(guī)則方法的符號派(B)形式邏輯系統(tǒng)(C)認知心理學(xué)(D)形式語言理論62.用于辨別圖像是什么類別的任務(wù)屬于哪種計算機視覺應(yīng)用()。(A)可以精確表示的(B)正確的(C)在學(xué)校學(xué)到的知識(D)能夠解決問題的64.盲人看不到一切物體，他們可以通過辨別人的聲音識別人，這是智能的()方(A)行為能力(B)感知能力(C)思維能力(D)學(xué)習能力65.關(guān)于單調(diào)推理和非單調(diào)推理，下列描述不恰當?shù)氖?)。(A)單調(diào)推理在推理形式上呈現(xiàn)線性特征(B)單調(diào)推理在推理有效性方面要強于非單調(diào)推理(C)非單調(diào)推理在常識推理中要比單調(diào)推理更加靈活(D)單調(diào)推理在常識推理中的應(yīng)用范圍要大于非單調(diào)推理66.下列關(guān)于確定性推理過程的描述不恰(A)推出的結(jié)論不唯一(B)推理時所用的知識是確定的(C)推出的結(jié)論或者為真，或者為假(D)推理時所用的證據(jù)是確定的(A)問題所有可能的解構(gòu)成了解空間(B)搜索過程中所訪問到的所有可能的解構(gòu)成搜索空間(C)在搜索空間中逐步調(diào)整、尋找問題解的過程被稱作搜索。(D)在解題過程中的每一時刻，數(shù)據(jù)基都處于一定的狀態(tài)，數(shù)據(jù)基所有可能狀態(tài)的集合稱為狀態(tài)空間73.機器學(xué)習理解模式的能力，以及立即發(fā)現(xiàn)模式之外異常情況的能力稱為()。(A)動態(tài)定價策略(B)市場調(diào)查和客戶細分(C)欺詐檢測(D)客戶流失模型74.下面屬于機器人學(xué)三大法則之一的是()。(A)第一定律：機器人不得傷害人類個體，或者目睹人類個體遭受危險而袖手不管(B)第二定律：機器人可以不服從人給予它的命令，可由自己決定(C)第三定律：機器人不必保護自己的生存(D)第三定律：機器人要保護同類76.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種(),由大量的節(jié)點(或稱神經(jīng)元)之間相互聯(lián)接構(gòu)成。(A)從一般到個別(B)從個別到一般(C)從個別到個別(D)從一般到一般78.將推理劃分為啟發(fā)式推理和非啟發(fā)式推理的依據(jù)是()。(A)是否利用專業(yè)知識(B)是否對問題進行分析(C)是否利用問題有關(guān)啟發(fā)式知識(D)是否關(guān)注推理過程80.企業(yè)使用()可以預(yù)測客戶關(guān)系何時開始惡化，并找到解決辦法。(A)實時聊天機器人代理(B)決策支持(C)客戶推薦引擎(D)客戶流失模型(A)人工智能是以機器為載體的智能(B)人工智能是以人為載體的智能(C)人工智能是相對于動物的智能(D)人工智能也叫機器智能(A)從一般到個別(B)從個別到一般(C)從個別到個別(D)從一般到一般(A)實時聊天機器人代理(B)決策支持(C)客戶推薦引擎(D)客戶流失模型84.伯恩斯坦認為知識是由特定領(lǐng)域的描述、關(guān)系和()組成的。85.班級里，小明同學(xué)喜歡唱歌。小麗同學(xué)喜歡唱歌。小強同學(xué)喜歡唱歌。所以，班級里同學(xué)都喜歡唱歌。以上推理屬于()。(A)局部搜索問題通常稱為博弈(B)啟發(fā)式搜索問題通常稱為博弈(C)經(jīng)典搜索問題通常稱為博弈(D)對抗搜索通常稱為博弈(A)盲目搜索即無信息搜索(B)盲目搜索的策略一旦確定就不會更改(C)盲目搜索適用于搜索空間較小的場景(D)盲目搜索會向著問題最有希望的方向進行88.聚類算法沒有()過程，這是和分類算法最本質(zhì)的區(qū)別。(A)20世紀50年代初到60年代中葉(B)20世紀60年代中葉到70年代末(C)20世紀70年代末到80年代中葉(D)20世紀90年初到21世紀初90.關(guān)于專用人工智能與通用人工智能，下列表述不當?shù)氖?)。(A)人工智能近期進展主要集中在專用智能領(lǐng)域(B)專用人工智能形成了人工智能領(lǐng)域的單點突破，在局部智能水平的單項測試中可以超越人類智能(C)通用人工智能可處理視覺、聽覺、判斷、推理、學(xué)習、思考、規(guī)劃、設(shè)計等各類問題(D)真正意義上完備的人工智能系統(tǒng)應(yīng)該是一個專用的智能系統(tǒng)91.機器人具有語言識別和理解、文字識別、環(huán)境互動的功能，這屬于人工智能92.谷歌旗下智能機器人AlphaGo與世界圍棋冠軍對戰(zhàn)受到了全球的矚目，(A)具有人的形象(B)模仿人的功能(C)像人一樣思維(D)感知能力很強多樣性(C)產(chǎn)生后繼節(jié)點(D)避免搜索空間過大95.在知識表示的要求中，()是指在保證知識的一致性和完整性前提下，便于知識的增加、刪除和修改等操作。(A)把知識客體中的知識因子與知識關(guān)聯(lián)起來，便于人們識別和理解知識。(B)是一種計算機可以接受的用于描述知識的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。(C)表示方法唯一(D)能夠完成對專家知識進行計算機處理的一系列技術(shù)手段。(A)基礎(chǔ)奠定的熱烈時期(B)停滯不前的冷靜時期(C)重拾希望的復(fù)興時期(D)現(xiàn)代機器學(xué)習的成型時期(A)回歸算法(B)支持向量機(C)聚類算法(D)統(tǒng)計方法100.根據(jù)知識的適用范圍，知識可分為常識性知識和()知識。藍戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍(D)2010年蘋果第四代手機iPhone4發(fā)布(A)必須使用與目標無關(guān)的知識(B)適用于結(jié)論單一并要求證實的系統(tǒng)(C)需要提出一個假設(shè)目標并以此出發(fā)尋找證據(jù)。(D)搜索目的性強103.()表示法是把某一特殊事件或?qū)ο蟮乃兄R儲存在一種復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)104.哪件事不是機器學(xué)習基礎(chǔ)奠定的熱烈時期的產(chǎn)物()。(A)Hebb學(xué)習規(guī)則(B)圖靈測試(C)跳棋程序(D)基于邏輯的歸納學(xué)(A)算法簡單(B)推理效率低(C)目的性很強(D)解釋功能受限106.()由偉博斯在1981年的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播(BP)算法中具(A)KNN(B)CNN(C)MLP(D)KMEANS(A)擬合(B)進化(C)結(jié)論(D)遺傳(A)專家(B)軟件(C)問題(D)知識111.人工智能一共經(jīng)歷了三個發(fā)展階段包括：(),感知智能，認知智能。(A)遺傳算法是一種群搜索算法(B)遺傳算法是一種啟發(fā)式算法(C)遺傳算法一定能找到最優(yōu)解(D)遺傳算法中適應(yīng)度可理解為生物群體中個體適應(yīng)生存環(huán)境的能力(A)類似于演繹推理(B)最終目標是實現(xiàn)推理的合理性(C)推出的事實暫時為真(D)用于處理日常遇到的復(fù)雜推理問題114.在遺傳算法中，對交叉概率pc,說法錯誤的是()。(A)表示當代群中選中的染色體將會執(zhí)行交叉算子的概率(B)交叉概率越大，種群的多樣性越高(C)交叉概率越大，解的收斂性能越穩(wěn)定(D)交叉概率的值可以隨種群進化而變化115.輸入信息、隱藏層和輸出信息采用全連接的方式，稱為()。(A)全連接的前饋深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(B)卷積網(wǎng)絡(luò)(C)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(D)雙向循環(huán)網(wǎng)絡(luò)(A)達特茅斯學(xué)院(B)倫敦(C)紐約(D)拉斯維加斯(A)知識是通過對信息的提煉和推理而獲得的正確結(jié)論(B)知識是銘刻在書本上不朽的真理(C)知識是人對自然世界、人類社會以及思維方式和運動規(guī)律的認識與掌握(D)知識是人的大腦通過思維重新組合和系統(tǒng)化的信息集合(A)Agent是社會學(xué)問題被引入到計算機領(lǐng)域。(B)Agent能夠與其他Agent(包括計算機用戶)通過Agent通信語言進行交互，并能夠有效地與其他Agent協(xié)同工作。(C)Agent能夠遵循承諾采取主動行動，表現(xiàn)出面向目標的行為。(D)Agent只能獲取自身內(nèi)部的狀態(tài)，無法獲取算法執(zhí)行過程中的119.假定問題存在最優(yōu)解，則下面算法中()一定能求得最優(yōu)解。(A)深度優(yōu)先搜索(B)廣度優(yōu)先搜索(C)深度受限搜索(D)啟發(fā)式搜索(A)肯定大前提的前件就肯定其后件。(B)否定大前提的后件就否定其前件。(C)否定大前提的前件不能否定其后件(D)肯定大前提的后件不能肯122.鄧志東教授指出，應(yīng)從以下()維度著手推動弱人工智能產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)的發(fā)展(A)應(yīng)用場景(B)人工智能算法(C)大數(shù)據(jù)(D)計算平臺(A)智能Agent重于研究Agent的認知、學(xué)習、理性決策、分布式問題求解等方面內(nèi)容，從而來支持智能應(yīng)用系統(tǒng)的構(gòu)造和實現(xiàn)(B)Agent是指駐留在某一環(huán)境中能夠自主、靈活地執(zhí)行動作以滿足設(shè)計目標的行為實體(C)界發(fā)生的消息，并根據(jù)自己所具有的知識自動作出反應(yīng)。(A)深度學(xué)習可以看作一種強化學(xué)習(B)每個內(nèi)部組件不能直接得到監(jiān)督信息(C)通過整個模型的最終監(jiān)督信息(獎勵)得到監(jiān)督信息(D)有一定的延時性(A)不完備性(B)模糊性(C)不精確性(D)隨意性(A)基于規(guī)則方法的符號派(B)采用概率方法的隨機派(C)上下文無關(guān)(A)神經(jīng)活動中內(nèi)在思想的邏輯演算(B)行為的組織(C)感知機學(xué)習(D)感知器(A)將程序事先寫好在存儲器中(B)示教-再現(xiàn)方式(C)手動控制(D)自我學(xué)習(A)充分表示領(lǐng)域知識(B)有利于對知識的使用(C)便于對知識的組織、維護和管理(D)便于理解和實現(xiàn)(A)是一種具有正反饋機制的優(yōu)化算法(B)是一種自組織的優(yōu)化算法(C)支持分布式計算(D)具有較強的魯棒性132.在遺傳算法中，對變異概率pm,說法正確的有()。(A)變異概率控制選中的染色體執(zhí)行變異操作的可能性(B)變異概率過大會使得算法趨于純粹的隨機搜索(C)變異概率的值是固定的(D)低頻度的變異可防止群體中重要基因的丟失133.知識的表示能力是指能否將問題求解所需的各種知識正確有效地表示出(A)知識表示范圍的廣泛性(B)領(lǐng)域知識表示的高效性(C)對非確定性知識表示的支持程度(D)知識表示的主觀性134.人工智能發(fā)展有三大流派，下列屬于符號主義觀點的包括()。(A)符號主義又叫生理學(xué)派(B)符號主義又叫邏輯主義(C)符號主義又叫仿生學(xué)派(D)基本思想是把智能活動進行形式化的精細描述，然后通過機器進行執(zhí)行(A)TensorFlow(B)PyTorch(C)飛槳(D)Python136.啟發(fā)式推理在推理過程中運用與問題有關(guān)的啟發(fā)性知識，其中包括()。(A)解決問題的策略(B)解決問題的技巧(C)解決問題的控制邏輯(D)解決問題的經(jīng)驗(A)遺傳算法的時間效率只與最大不進化代數(shù)有關(guān)，與種群規(guī)模無關(guān)。(B)變異算子是保證種群個體多樣性、避免算法局部收斂的重要手段之一。(C)應(yīng)用交叉算子是遺傳算法中向當前解的鄰域進行搜索的一種手段。(D)選擇算子可以保證解的適應(yīng)度最優(yōu)的部分解一定可以進入到下一代。(A)計算機科學(xué)的一個分支(B)試圖揭示人類智能的實質(zhì)和真相(C)以模擬人類智能的方式去賦能機器(D)使機器能夠模擬人類的智能進行學(xué)習、思維、推理、決策和行動139.哪些類型的公司是客戶流失模型的主要適用(A)流媒體娛樂服務(wù)(B)在線視頻平臺(C)醫(yī)療保健行業(yè)(D)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域剪枝旨在增加搜索的節(jié)點數(shù)，保證算法能求得最優(yōu)解。(C)a-β剪枝旨在消除其搜索樹中由極小極大算法算得的大部分。(D)a-β剪枝旨在減少其搜索樹中由極小極大算法評價的節(jié)點數(shù)。(A)形狀特征是一種全局特征(B)形狀特征包括長寬比(C)形狀特征包括圓形度等(D)形狀特征包括顏色特征(A)感知器(B)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(C)BP算法(D)行為的組織(A)否定大前提的前件就否定其后件(B)肯定大前提的后件就肯定其前件(C)肯定大前提的前件不能肯定其后件(D)否定大前提的后件不能否定其前件(A)情感信息的獲取(B)情感模式識別(C)情感的建模感的合成與表達(A)基礎(chǔ)奠定的熱烈時期(B)停滯不前的冷靜時期(C)重拾希望的復(fù)興時期(D)現(xiàn)代機器學(xué)習的成型時期152.在語音特征提取中，主流研究機構(gòu)最常用到的特征參數(shù)有()。(A)MFCC(B)loudness(C)LPCC(D)F0(A)Sigmoid(B)sigma(C)ReLU(D)Softmax的驚呼：機器紀元即將到來，超越人類的物種雛形已經(jīng)出現(xiàn)。這一觀點()。(A)夸大了人工智能的主動創(chuàng)造性(B)否認了意識是社會發(fā)展的產(chǎn)物(C)忽視了人工智能與人類思維的本質(zhì)區(qū)別(D)佐證了機器思維有時會取代人類的思維(A)搜索是找到一條從初始狀態(tài)到目標狀態(tài)的推理路線(B)當存在多個可能的解，搜索應(yīng)能提供代價最小的解(C)搜索是在所有的答案中進行查找(D)搜索是一個尋找問題解的過程(A)一個問題由于在問題陳述和數(shù)據(jù)獲取方面固有的模糊性，可能會使它沒有一個確定的解，即它是一個模糊系統(tǒng)(B)問題的狀態(tài)空間特別大，無法在多項式時間內(nèi)完成搜索(C)問題的狀態(tài)空間比較小(D)問題具有唯一確定的解(A)計算機科學(xué)(B)數(shù)學(xué)(C)地理學(xué)(D)經(jīng)濟學(xué)164.機器學(xué)習可以幫助組織通過非同以往的規(guī)模和范圍執(zhí)行任務(wù)。因此，它可以(),從而對員工和客戶有所幫助。(A)加快工作速度(B)減少錯誤(C)提高準確性(D)減少規(guī)模(A)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量數(shù)據(jù)(B)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在概括方面很不好(C)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是白盒的(D)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不透明的168.在國家的強力引導(dǎo)和支持下，我國人工智能產(chǎn)業(yè)取得了非常迅速的發(fā)展，(A)龍頭企業(yè)引領(lǐng)邁進(B)我國人工智能技術(shù)創(chuàng)新日益活躍(C)我國人工智能產(chǎn)業(yè)也初步呈現(xiàn)集聚態(tài)勢(D)我國人工智能實踐應(yīng)用快速推進(A)學(xué)習單個概念擴展到學(xué)習多個概念(B)第一屆機器學(xué)習國際研討會(A)強調(diào)數(shù)據(jù)量大(B)強調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度(C)明確了特征學(xué)習的重(A)按針對性排序(B)按匹配度排序(C)按條件個數(shù)排序(D)按已知事實的新鮮性排序(A)只要技術(shù)發(fā)展成熟，不需要符合社會倫理規(guī)范和公共政策就能設(shè)計出可信賴的人工智能(B)人工智能會完全替代人類的某些工作，并不會創(chuàng)造新的就業(yè)機會(C)人工智能具有不可預(yù)見性，因此安全管理尤為重要(D)每一個弱人工智能的更新，都在給通往強人工智能的路上添磚加瓦(A)是通用的人工智能(B)僅在某個特定的領(lǐng)域超越人類的水平(C)可以勝任人類的大部分工作(D)在科學(xué)創(chuàng)造力、智慧等方面都遠勝于人類(A)遺傳算法中使用染色體對應(yīng)問題的解(B)遺傳算法中使用交叉和變異算子模擬遺傳學(xué)機理(C)遺傳算法每一輪迭代中適應(yīng)度值大的解進入下一代的概率也更大(D)當找到最優(yōu)解，遺傳算法才停止178.深度學(xué)習是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，主要涉及以下方法()。(A)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(B)自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(C)深度置信網(wǎng)絡(luò)(D)生成網(wǎng)絡(luò)181.由于是在高維特征空間中建立線性學(xué)習機，所以與線性模型相比，不但幾182.人工智能發(fā)展的60年經(jīng)歷了三個低谷期、兩個高潮期。節(jié)點的α值等于其后繼節(jié)點當前最小的最終倒推值。185.人工智能是一門綜合了計算機科學(xué)、電子工程、自動化、神經(jīng)生物學(xué)、認知科學(xué)、心理學(xué)等的交叉學(xué)科，而且是唯一影響人類社會的科學(xué)分支。(A)正確(B)錯誤187.連接主義認為人的思維基元是符號，而不是神經(jīng)元，人的認知過程是符號操作而不是權(quán)值的自組織過程。188.人工智能所面向的是結(jié)構(gòu)有序，能從中分析計算出規(guī)律的問題。(A)正確(B)錯誤191.智能機器人具有類似于人的智能，它裝備了高靈敏度傳感器。192.過程性知識是描述客觀事物的特點及其關(guān)系的知識。193.提取特征無需對所采集到的聲音信號進行濾波、分幀等預(yù)處理工作。194.知識表示的過程就是把隱性知識轉(zhuǎn)化為顯性知識的過程，或者是將知識由一種表示形式轉(zhuǎn)化成另一種表示形式的過程。195.受限玻爾茲曼機的結(jié)構(gòu)必須是二分圖。196.SVM應(yīng)用核函數(shù)的展開定理，需要提前知道非線性映射的顯式表達式。197.智能化應(yīng)用場景從單一向多元發(fā)展。198.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用樹狀可以降低序列的長度。199.必要條件假言推理的基本原則是小前提肯定大前提的后件，結(jié)論就肯定大200.人工智能機器視覺平臺三大技術(shù)支撐是指IOT技術(shù)、AR技術(shù)和機器視覺201.公司無法使用機器學(xué)習來了解整個客戶群中的特定細分市場。202.軸突是神經(jīng)元之間相互連接的接口部分。203.神經(jīng)細胞是構(gòu)成神經(jīng)系統(tǒng)的基本單元，稱之為生物神經(jīng)元。204.統(tǒng)計推理是指根據(jù)對某事物的數(shù)據(jù)統(tǒng)計進行推理。