國開人工智能專題形考2題庫2及答案

人工智能專題·專題二測驗（權重20%）

一、判斷題

（難易度:中）2.語義網(wǎng)絡的表示方法只能表示有關某一事物的知識，無法表示一系列動作、一個事件等的知識。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無3.深度學習是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無4.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無5.謂詞邏輯是應用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是一樣的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無6.人們需要把分類器學習的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓練。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無7.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無8.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應狀態(tài)空間圖中的一條路徑。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無9.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調度，后規(guī)劃。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無10.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無11.P（A∣B）代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無二、選擇題

（難易度:中）13.貝葉斯網(wǎng)絡是一個（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.有向環(huán)形圖

B.無向環(huán)形圖

C.有向無環(huán)圖

D.無向無環(huán)圖

正確答案：C

答案解釋：暫無14.（）的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經過一次又一次的篩選，引導機器優(yōu)先篩選那些啟發(fā)值更優(yōu)的節(jié)點，規(guī)避一些無用或效率較低的節(jié)點，從而快速找到問題的解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：D

答案解釋：暫無15.當我們在物品種類很多的情況下，需要快速選擇出一種最優(yōu)搭配方案時，其實可以借助一些特別的處理方法來解決，這些方法中的一種被稱為“遺傳算法”，它是通過模擬達爾文的進化論來解決問題的，因此也被歸類為“進化算法”。（）教授首先提出“遺傳算法”。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.約翰?霍蘭德

B.亞瑟·塞繆爾

C.馮·諾依曼

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無16.算法模型看起來像一棵倒立的樹，數(shù)據(jù)沿著樹根輸入，再從葉子節(jié)點輸出，中間的分支要根據(jù)不同特征的信息進行判斷，決定該向左走還是向右走，這種算法稱為（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：B

答案解釋：暫無17.遺傳算法具有（）的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代的不斷進化，最終收斂到“最適應環(huán)境”的個體，從而求得問題的最優(yōu)解或滿意解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.生存＋檢測

B.遺傳變異

C.自然選擇

D.適者生存

正確答案：A

答案解釋：暫無18.

以下哪一項不是機器智能的來源（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.摩爾定律

B.數(shù)據(jù)

C.數(shù)學模型

D.數(shù)據(jù)結構

正確答案：D

答案解釋：暫無19.當神經網(wǎng)絡接收到工作任務時，就是用（）來接收這些任務所對應的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。（）的每個神經元都是任務的特征，即特征數(shù)值。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.輸入層

B.輸出層

C.隱含層

D.應用層

正確答案：A

答案解釋：暫無20.

深度學習模型區(qū)別于早期的人工神經網(wǎng)絡的是（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.增加數(shù)據(jù)量

B.改變算法

C.增加模型訓練的層次

D.增加標簽量

正確答案：C

答案解釋：暫無21.下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是（）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.圖搜索表示法

B.腳本表示法

C.產生式系統(tǒng)

D.問題歸約法

正確答案：C

答案解釋：暫無22.下列哪一條是關鍵路徑？請選擇相應的路徑按鈕。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.路徑1

B.路徑2

正確答案：B

答案解釋：暫無

人工智能專題·專題二測驗（權重20%）

一、判斷題

（難易度:中）2.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無3.人們需要把分類器學習的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓練。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無4.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無5.語義網(wǎng)絡的表示方法只能表示有關某一事物的知識，無法表示一系列動作、一個事件等的知識。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無6.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無7.謂詞邏輯是應用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是一樣的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無8.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無9.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調度，后規(guī)劃。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無10.深度學習是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無11.P（A∣B）代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無二、選擇題

（難易度:中）13.

人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”，這些屬于（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.標簽

B.特征值

C.數(shù)據(jù)結構

D.擬合標簽

正確答案：B

答案解釋：暫無14.貝葉斯網(wǎng)絡是一個（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.有向環(huán)形圖

B.無向環(huán)形圖

C.有向無環(huán)圖

D.無向無環(huán)圖

正確答案：C

答案解釋：暫無15.

以下哪一項不是機器智能的來源（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.摩爾定律

B.數(shù)據(jù)

C.數(shù)學模型

D.數(shù)據(jù)結構

正確答案：D

答案解釋：暫無16.遺傳算法具有（）的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代的不斷進化，最終收斂到“最適應環(huán)境”的個體，從而求得問題的最優(yōu)解或滿意解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.生存＋檢測

B.遺傳變異

C.自然選擇

D.適者生存

正確答案：A

答案解釋：暫無17.（）的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經過一次又一次的篩選，引導機器優(yōu)先篩選那些啟發(fā)值更優(yōu)的節(jié)點，規(guī)避一些無用或效率較低的節(jié)點，從而快速找到問題的解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：D

答案解釋：暫無18.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.謂詞邏輯表示法

B.腳本表示法

C.啟發(fā)式搜索

D.產生式系統(tǒng)

正確答案：B

答案解釋：暫無19.當我們在物品種類很多的情況下，需要快速選擇出一種最優(yōu)搭配方案時，其實可以借助一些特別的處理方法來解決，這些方法中的一種被稱為“遺傳算法”，它是通過模擬達爾文的進化論來解決問題的，因此也被歸類為“進化算法”。（）教授首先提出“遺傳算法”。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.約翰?霍蘭德

B.亞瑟·塞繆爾

C.馮·諾依曼

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無20.下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是（）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.圖搜索表示法

B.腳本表示法

C.產生式系統(tǒng)

D.問題歸約法

正確答案：C

答案解釋：暫無21.當神經網(wǎng)絡接收到工作任務時，就是用（）來接收這些任務所對應的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。（）的每個神經元都是任務的特征，即特征數(shù)值。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.輸入層

B.輸出層

C.隱含層

D.應用層

正確答案：A

答案解釋：暫無22.（）設計出了一個會自主學習的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學習”的理論，創(chuàng)造出了“機器學習”這一術語。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.亞瑟·塞繆爾

B.馮·諾依曼

C.托馬斯·貝葉斯

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無

人工智能專題·專題二測驗（權重20%）

一、判斷題

（難易度:中）2.人們需要把分類器學習的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓練。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無3.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調度，后規(guī)劃。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無4.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無5.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無6.謂詞邏輯是應用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是一樣的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無7.P（A∣B）代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無8.語義網(wǎng)絡的表示方法只能表示有關某一事物的知識，無法表示一系列動作、一個事件等的知識。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無9.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無10.深度學習是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無11.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應狀態(tài)空間圖中的一條路徑。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無二、選擇題

（難易度:中）13.下列哪一條是關鍵路徑？請選擇相應的路徑按鈕。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.路徑1

B.路徑2

正確答案：B

答案解釋：暫無14.貝葉斯網(wǎng)絡是一個（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.有向環(huán)形圖

B.無向環(huán)形圖

C.有向無環(huán)圖

D.無向無環(huán)圖

正確答案：C

答案解釋：暫無15.當神經網(wǎng)絡接收到工作任務時，就是用（）來接收這些任務所對應的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。（）的每個神經元都是任務的特征，即特征數(shù)值。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.輸入層

B.輸出層

C.隱含層

D.應用層

正確答案：A

答案解釋：暫無16.算法模型看起來像一棵倒立的樹，數(shù)據(jù)沿著樹根輸入，再從葉子節(jié)點輸出，中間的分支要根據(jù)不同特征的信息進行判斷，決定該向左走還是向右走，這種算法稱為（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：B

答案解釋：暫無17.

人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”，這些屬于（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.標簽

B.特征值

C.數(shù)據(jù)結構

D.擬合標簽

正確答案：B

答案解釋：暫無18.遺傳算法具有（）的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代的不斷進化，最終收斂到“最適應環(huán)境”的個體，從而求得問題的最優(yōu)解或滿意解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.生存＋檢測

B.遺傳變異

C.自然選擇

D.適者生存

正確答案：A

答案解釋：暫無19.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.謂詞邏輯表示法

B.腳本表示法

C.啟發(fā)式搜索

D.產生式系統(tǒng)

正確答案：B

答案解釋：暫無20.當我們在物品種類很多的情況下，需要快速選擇出一種最優(yōu)搭配方案時，其實可以借助一些特別的處理方法來解決，這些方法中的一種被稱為“遺傳算法”，它是通過模擬達爾文的進化論來解決問題的，因此也被歸類為“進化算法”。（）教授首先提出“遺傳算法”。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.約翰?霍蘭德

B.亞瑟·塞繆爾

C.馮·諾依曼

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無21.（）設計出了一個會自主學習的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學習”的理論，創(chuàng)造出了“機器學習”這一術語。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.亞瑟·塞繆爾

B.馮·諾依曼

C.托馬斯·貝葉斯

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無22.

以下哪一項不是機器智能的來源（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.摩爾定律

B.數(shù)據(jù)

C.數(shù)學模型

D.數(shù)據(jù)結構

正確答案：D

答案解釋：暫無

人工智能專題·專題二測驗（權重20%）

一、判斷題

（難易度:中）2.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應狀態(tài)空間圖中的一條路徑。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無3.P（A∣B）代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無4.分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無5.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無6.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無7.語義網(wǎng)絡的表示方法只能表示有關某一事物的知識，無法表示一系列動作、一個事件等的知識。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無8.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無9.人們需要把分類器學習的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓練。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無10.深度學習是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無11.謂詞邏輯是應用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是一樣的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無二、選擇題

（難易度:中）13.下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是（）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.圖搜索表示法

B.腳本表示法

C.產生式系統(tǒng)

D.問題歸約法

正確答案：C

答案解釋：暫無14.

人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”，這些屬于（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.標簽

B.特征值

C.數(shù)據(jù)結構

D.擬合標簽

正確答案：B

答案解釋：暫無15.當神經網(wǎng)絡接收到工作任務時，就是用（）來接收這些任務所對應的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。（）的每個神經元都是任務的特征，即特征數(shù)值。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.輸入層

B.輸出層

C.隱含層

D.應用層

正確答案：A

答案解釋：暫無16.（）設計出了一個會自主學習的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學習”的理論，創(chuàng)造出了“機器學習”這一術語。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.亞瑟·塞繆爾

B.馮·諾依曼

C.托馬斯·貝葉斯

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無17.下列哪一條是關鍵路徑？請選擇相應的路徑按鈕。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.路徑1

B.路徑2

正確答案：B

答案解釋：暫無18.算法模型看起來像一棵倒立的樹，數(shù)據(jù)沿著樹根輸入，再從葉子節(jié)點輸出，中間的分支要根據(jù)不同特征的信息進行判斷，決定該向左走還是向右走，這種算法稱為（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：B

答案解釋：暫無19.貝葉斯網(wǎng)絡是一個（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.有向環(huán)形圖

B.無向環(huán)形圖

C.有向無環(huán)圖

D.無向無環(huán)圖

正確答案：C

答案解釋：暫無20.（）的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經過一次又一次的篩選，引導機器優(yōu)先篩選那些啟發(fā)值更優(yōu)的節(jié)點，規(guī)避一些無用或效率較低的節(jié)點，從而快速找到問題的解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：D

答案解釋：暫無21.

深度學習模型區(qū)別于早期的人工神經網(wǎng)絡的是（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.增加數(shù)據(jù)量

B.改變算法

C.增加模型訓練的層次

D.增加標簽量

正確答案：C

答案解釋：暫無22.

以下哪一項不是機器智能的來源（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.摩爾定律

B.數(shù)據(jù)

C.數(shù)學模型

D.數(shù)據(jù)結構

正確答案：D

答案解釋：暫無

人工智能專題·專題二測驗（權重20%）

一、判斷題

（難易度:中）2.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無3.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無4.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應狀態(tài)空間圖中的一條路徑。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無5.深度學習是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無6.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調度，后規(guī)劃。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無7.語義網(wǎng)絡的表示方法只能表示有關某一事物的知識，無法表示一系列動作、一個事件等的知識。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無8.分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無9.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無10.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無11.謂詞邏輯是應用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是一樣的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無二、選擇題

（難易度:中）13.貝葉斯網(wǎng)絡是一個（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.有向環(huán)形圖

B.無向環(huán)形圖

C.有向無環(huán)圖

D.無向無環(huán)圖

正確答案：C

答案解釋：暫無14.（）的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經過一次又一次的篩選，引導機器優(yōu)先篩選那些啟發(fā)值更優(yōu)的節(jié)點，規(guī)避一些無用或效率較低的節(jié)點，從而快速找到問題的解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：D

答案解釋：暫無15.遺傳算法具有（）的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代的不斷進化，最終收斂到“最適應環(huán)境”的個體，從而求得問題的最優(yōu)解或滿意解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.生存＋檢測

B.遺傳變異

C.自然選擇

D.適者生存

正確答案：A

答案解釋：暫無16.（）設計出了一個會自主學習的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學習”的理論，創(chuàng)造出了“機器學習”這一術語。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.亞瑟·塞繆爾

B.馮·諾依曼

C.托馬斯·貝葉斯

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無17.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.謂詞邏輯表示法

B.腳本表示法

C.啟發(fā)式搜索

D.產生式系統(tǒng)

正確答案：B

答案解釋：暫無18.機器學習過程中，近似于人類的歸納推理式學習方式，被譽為“人工智能最有價值的地方”的學習方式是（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.監(jiān)督學習

B.無監(jiān)督學習

C.機器學習

D.深度學習

正確答案：B

答案解釋：暫無19.

深度學習模型區(qū)別于早期的人工神經網(wǎng)絡的是（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.增加數(shù)據(jù)量

B.改變算法

C.增加模型訓練的層次

D.增加標簽量

正確答案：C

答案解釋：暫無20.貝葉斯網(wǎng)絡是（）首先提出來的。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.貝葉斯

B.朱迪亞·珀爾

C.高斯

D.康托爾

正確答案：B

答案解釋：暫無21.算法模型看起來像一棵倒立的樹，數(shù)據(jù)沿著樹根輸入，再從葉子節(jié)點輸出，中間的分支要根據(jù)不同特征的信息進行判斷，決定該向左走還是向右走，這種算法稱為（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：B

答案解釋：暫無22.

以下哪一項不是機器智能的來源（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.摩爾定律

B.數(shù)據(jù)

C.數(shù)學模型

D.數(shù)據(jù)結構

正確答案：D

答案解釋：暫無

人工智能專題·專題二測驗（權重20%）

一、判斷題

（難易度:中）2.語義網(wǎng)絡的表示方法只能表示有關某一事物的知識，無法表示一系列動作、一個事件等的知識。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無3.分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無4.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無5.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無6.深度學習是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無7.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調度，后規(guī)劃。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無8.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無9.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無10.P（A∣B）代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無11.謂詞邏輯是應用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是一樣的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無二、選擇題

（難易度:中）13.

人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”，這些屬于（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.標簽

B.特征值

C.數(shù)據(jù)結構

D.擬合標簽

正確答案：B

答案解釋：暫無14.（）的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經過一次又一次的篩選，引導機器優(yōu)先篩選那些啟發(fā)值更優(yōu)的節(jié)點，規(guī)避一些無用或效率較低的節(jié)點，從而快速找到問題的解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：D

答案解釋：暫無15.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.謂詞邏輯表示法

B.腳本表示法

C.啟發(fā)式搜索

D.產生式系統(tǒng)

正確答案：B

答案解釋：暫無16.下列哪一條是關鍵路徑？請選擇相應的路徑按鈕。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.路徑1

B.路徑2

正確答案：B

答案解釋：暫無17.當神經網(wǎng)絡接收到工作任務時，就是用（）來接收這些任務所對應的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。（）的每個神經元都是任務的特征，即特征數(shù)值。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.輸入層

B.輸出層

C.隱含層

D.應用層

正確答案：A

答案解釋：暫無18.機器學習過程中，近似于人類的歸納推理式學習方式，被譽為“人工智能最有價值的地方”的學習方式是（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.監(jiān)督學習

B.無監(jiān)督學習

C.機器學習

D.深度學習

正確答案：B

答案解釋：暫無19.

以下哪一項不是機器智能的來源（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.摩爾定律

B.數(shù)據(jù)

C.數(shù)學模型

D.數(shù)據(jù)結構

正確答案：D

答案解釋：暫無20.算法模型看起來像一棵倒立的樹，數(shù)據(jù)沿著樹根輸入，再從葉子節(jié)點輸出，中間的分支要根據(jù)不同特征的信息進行判斷，決定該向左走還是向右走，這種算法稱為（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：B

答案解釋：暫無21.（）設計出了一個會自主學習的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學習”的理論，創(chuàng)造出了“機器學習”這一術語。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.亞瑟·塞繆爾

B.馮·諾依曼

C.托馬斯·貝葉斯

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無22.下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是（）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.圖搜索表示法

B.腳本表示法

C.產生式系統(tǒng)

D.問題歸約法

正確答案：C

答案解釋：暫無

人工智能專題·專題二測驗（權重20%）

一、判斷題

（難易度:中）2.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無3.分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無4.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應狀態(tài)空間圖中的一條路徑。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無5.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無6.人們需要把分類器學習的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓練。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無7.謂詞邏輯是應用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是一樣的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無8.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調度，后規(guī)劃。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無9.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無10.P（A∣B）代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無11.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無二、選擇題

（難易度:中）13.機器學習過程中，近似于人類的歸納推理式學習方式，被譽為“人工智能最有價值的地方”的學習方式是（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.監(jiān)督學習

B.無監(jiān)督學習

C.機器學習

D.深度學習

正確答案：B

答案解釋：暫無14.貝葉斯網(wǎng)絡是（）首先提出來的。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.貝葉斯

B.朱迪亞·珀爾

C.高斯

D.康托爾

正確答案：B

答案解釋：暫無15.當神經網(wǎng)絡接收到工作任務時，就是用（）來接收這些任務所對應的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。（）的每個神經元都是任務的特征，即特征數(shù)值。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.輸入層

B.輸出層

C.隱含層

D.應用層

正確答案：A

答案解釋：暫無16.下列哪一條是關鍵路徑？請選擇相應的路徑按鈕。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.路徑1

B.路徑2

正確答案：B

答案解釋：暫無17.算法模型看起來像一棵倒立的樹，數(shù)據(jù)沿著樹根輸入，再從葉子節(jié)點輸出，中間的分支要根據(jù)不同特征的信息進行判斷，決定該向左走還是向右走，這種算法稱為（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：B

答案解釋：暫無18.（）設計出了一個會自主學習的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學習”的理論，創(chuàng)造出了“機器學習”這一術語。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.亞瑟·塞繆爾

B.馮·諾依曼

C.托馬斯·貝葉斯

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無19.

深度學習模型區(qū)別于早期的人工神經網(wǎng)絡的是（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.增加數(shù)據(jù)量

B.改變算法

C.增加模型訓練的層次

D.增加標簽量

正確答案：C

答案解釋：暫無20.（）的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經過一次又一次的篩選，引導機器優(yōu)先篩選那些啟發(fā)值更優(yōu)的節(jié)點，規(guī)避一些無用或效率較低的節(jié)點，從而快速找到問題的解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：D

答案解釋：暫無21.

以下哪一項不是機器智能的來源（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.摩爾定律

B.數(shù)據(jù)

C.數(shù)學模型

D.數(shù)據(jù)結構

正確答案：D

答案解釋：暫無22.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.謂詞邏輯表示法

B.腳本表示法

C.啟發(fā)式搜索

D.產生式系統(tǒng)

正確答案：B

答案解釋：暫無

人工智能專題·專題二測驗（權重20%）

一、判斷題

（難易度:中）2.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無3.分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無4.深度學習是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無5.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無6.謂詞邏輯是應用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是一樣的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無7.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調度，后規(guī)劃。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無8.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無9.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無10.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應狀態(tài)空間圖中的一條路徑。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無11.P（A∣B）代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無二、選擇題

（難易度:中）13.下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是（）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.圖搜索表示法

B.腳本表示法

C.產生式系統(tǒng)

D.問題歸約法

正確答案：C

答案解釋：暫無14.（）的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經過一次又一次的篩選，引導機器優(yōu)先篩選那些啟發(fā)值更優(yōu)的節(jié)點，規(guī)避一些無用或效率較低的節(jié)點，從而快速找到問題的解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：D

答案解釋：暫無15.當神經網(wǎng)絡接收到工作任務時，就是用（）來接收這些任務所對應的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。（）的每個神經元都是任務的特征，即特征數(shù)值。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.輸入層

B.輸出層

C.隱含層

D.應用層

正確答案：A

答案解釋：暫無16.

人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”，這些屬于（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.標簽

B.特征值

C.數(shù)據(jù)結構

D.擬合標簽

正確答案：B

答案解釋：暫無17.當我們在物品種類很多的情況下，需要快速選擇出一種最優(yōu)搭配方案時，其實可以借助一些特別的處理方法來解決，這些方法中的一種被稱為“遺傳算法”，它是通過模擬達爾文的進化論來解決問題的，因此也被歸類為“進化算法”。（）教授首先提出“遺傳算法”。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.約翰?霍蘭德

B.亞瑟·塞繆爾

C.馮·諾依曼

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無18.遺傳算法具有（）的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代的不斷進化，最終收斂到“最適應環(huán)境”的個體，從而求得問題的最優(yōu)解或滿意解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.生存＋檢測

B.遺傳變異

C.自然選擇

D.適者生存

正確答案：A

答案解釋：暫無19.機器學習過程中，近似于人類的歸納推理式學習方式，被譽為“人工智能最有價值的地方”的學習方式是（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.監(jiān)督學習

B.無監(jiān)督學習

C.機器學習

D.深度學習

正確答案：B

答案解釋：暫無20.

深度學習模型區(qū)別于早期的人工神經網(wǎng)絡的是（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.增加數(shù)據(jù)量

B.改變算法

C.增加模型訓練的層次

D.增加標簽量

正確答案：C

答案解釋：暫無21.（）設計出了一個會自主學習的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學習”的理論，創(chuàng)造出了“機器學習”這一術語。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.亞瑟·塞繆爾

B.馮·諾依曼

C.托馬斯·貝葉斯

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無22.貝葉斯網(wǎng)絡是一個（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.有向環(huán)形圖

B.無向環(huán)形圖

C.有向無環(huán)圖

D.無向無環(huán)圖

正確答案：C

答案解釋：暫無

人工智能專題·專題二測驗（權重20%）

一、判斷題

（難易度:中）2.深度學習是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無3.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調度，后規(guī)劃。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無4.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應狀態(tài)空間圖中的一條路徑。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無5.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無6.分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無7.人們需要把分類器學習的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓練。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無8.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無9.語義網(wǎng)絡的表示方法只能表示有關某一事物的知識，無法表示一系列動作、一個事件等的知識。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無10.P（A∣B）代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無11.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無二、選擇題

（難易度:中）13.（）設計出了一個會自主學習的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學習”的理論，創(chuàng)造出了“機器學習”這一術語。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.亞瑟·塞繆爾

B.馮·諾依曼

C.托馬斯·貝葉斯

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無14.貝葉斯網(wǎng)絡是（）首先提出來的。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.貝葉斯

B.朱迪亞·珀爾

C.高斯

D.康托爾

正確答案：B

答案解釋：暫無15.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.謂詞邏輯表示法

B.腳本表示法

C.啟發(fā)式搜索

D.產生式系統(tǒng)

正確答案：B

答案解釋：暫無16.當神經網(wǎng)絡接收到工作任務時，就是用（）來接收這些任務所對應的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。（）的每個神經元都是任務的特征，即特征數(shù)值。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.輸入層

B.輸出層

C.隱含層

D.應用層

正確答案：A

答案解釋：暫無17.當我們在物品種類很多的情況下，需要快速選擇出一種最優(yōu)搭配方案時，其實可以借助一些特別的處理方法來解決，這些方法中的一種被稱為“遺傳算法”，它是通過模擬達爾文的進化論來解決問題的，因此也被歸類為“進化算法”。（）教授首先提出“遺傳算法”。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.約翰?霍蘭德

B.亞瑟·塞繆爾

C.馮·諾依曼

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無18.機器學習過程中，近似于人類的歸納推理式學習方式，被譽為“人工智能最有價值的地方”的學習方式是（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.監(jiān)督學習

B.無監(jiān)督學習

C.機器學習

D.深度學習

正確答案：B

答案解釋：暫無19.下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是（）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.圖搜索表示法

B.腳本表示法

C.產生式系統(tǒng)

D.問題歸約法

正確答案：C

答案解釋：暫無20.遺傳算法具有（）的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代的不斷進化，最終收斂到“最適應環(huán)境”的個體，從而求得問題的最優(yōu)解或滿意解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.生存＋檢測

B.遺傳變異

C.自然選擇

D.適者生存

正確答案：A

答案解釋：暫無21.下列哪一條是關鍵路徑？請選擇相應的路徑按鈕。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.路徑1

B.路徑2

正確答案：B

答案解釋：暫無22.

人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”，這些屬于（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.標簽

B.特征值

C.數(shù)據(jù)結構

D.擬合標簽

正確答案：B

答案解釋：暫無

人工智能專題·專題二測驗（權重20%）

一、判斷題

（難易度:中）2.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調度，后規(guī)劃。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無3.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無4.分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無5.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無6.謂詞邏輯是應用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是一樣的。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無7.人們需要把分類器學習的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓練。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無8.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無9.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無10.P（A∣B）代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：B

答案解釋：暫無11.深度學習是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。

判斷題(2.0分)（難易度:中）A.對

B.錯

正確答案：A

答案解釋：暫無二、選擇題

（難易度:中）13.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.謂詞邏輯表示法

B.腳本表示法

C.啟發(fā)式搜索

D.產生式系統(tǒng)

正確答案：B

答案解釋：暫無14.貝葉斯網(wǎng)絡是（）首先提出來的。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.貝葉斯

B.朱迪亞·珀爾

C.高斯

D.康托爾

正確答案：B

答案解釋：暫無15.下列哪一條是關鍵路徑？請選擇相應的路徑按鈕。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.路徑1

B.路徑2

正確答案：B

答案解釋：暫無16.（）的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經過一次又一次的篩選，引導機器優(yōu)先篩選那些啟發(fā)值更優(yōu)的節(jié)點，規(guī)避一些無用或效率較低的節(jié)點，從而快速找到問題的解。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

正確答案：D

答案解釋：暫無17.機器學習過程中，近似于人類的歸納推理式學習方式，被譽為“人工智能最有價值的地方”的學習方式是（）。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.監(jiān)督學習

B.無監(jiān)督學習

C.機器學習

D.深度學習

正確答案：B

答案解釋：暫無18.

深度學習模型區(qū)別于早期的人工神經網(wǎng)絡的是（

）

單選題(2.0分)（難易度:中）A.增加數(shù)據(jù)量

B.改變算法

C.增加模型訓練的層次

D.增加標簽量

正確答案：C

答案解釋：暫無19.（）設計出了一個會自主學習的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學習”的理論，創(chuàng)造出了“機器學習”這一術語。

單選題(2.0分)（難易度:中）A.亞瑟·塞繆爾

B.馮·諾依曼

C.托馬斯·貝葉斯

D.艾倫·麥席森·圖靈

正確答案：A

答案解釋：暫無20.當我們在物品種類很多的情況下，需要快速選擇出一種最優(yōu)搭配方案時，其實可以借助一些特別的處理方法來解決，這些方法中的一種被稱為“遺傳算法”，它是通過模擬達爾文的進化論來解決問題的，因