人工智能（B）學習通超星期末考試答案章節(jié)答案2024年

人工智能（B）學習通超星期末考試章節(jié)答案2024年關于變量的命名和使用，下列描述正確的是？

答案:變量名不能包含空格，但可使用下劃線來分隔其中的單詞。;變量名應既簡短又具有描述性。;慎用小寫字母l和大寫字母O，因為它們可能被人錯看成數(shù)字1和0。關于注釋，下列描述正確的是？

答案:注釋用井號（#）標識。;編寫注釋的主要目的是闡述代碼要做什么，以及是如何做的。;

必須編寫有意義的注釋。隨機森林是有監(jiān)督的（

）模型

答案:集成學習支持向量機（SVM）是一種有（

）的算法

答案:監(jiān)督KNN訓練過程只是將訓練集數(shù)數(shù)據(jù)（

）起來。

答案:存儲pip的作用是？

答案:Python包安裝器range()函數(shù)的作用，描述正確的是

答案:生成一系列的數(shù)字[1,2,3]+[4,5,6]的結果是多少？

答案:[1,2,3,4,5,6]冪運算運算符為()。

答案:**Python腳本文件的擴展名為()。

答案:py下面不屬于python特性的是()。

答案:屬于低級語言下列哪個不是人工智能的研究領域()

答案:編譯原理下面不屬于人工智能研究基本內容的是()

答案:自動化Al的英文縮寫是()

答案:Artificiallntelligence被譽為“人工智能之父”的科學家是()。

答案:麥卡錫KNN的特點是思想比較簡單，應用數(shù)學少，是一個幾乎不需要訓練過程的算法？

答案:對K-Means是一種監(jiān)督學習算法

答案:錯cv2.waitKey（）函數(shù)表示等待鍵盤輸入，參數(shù)為0表示一直等待

答案:對RGB圖像轉換二值化圖可以由原始圖像直接轉換

答案:錯LeNet-5實現(xiàn)的過程：1、輸入層；2、（）；3、池化層（第二層）；4、（）；5、池化層（第四層）；6、（）；7、全連接層（第六層）；8全連接層，輸出層（第七層）。

答案:卷積層（第一層）;卷積層（第三層）;全連接層（第五層）欠擬合解決方法介紹：1、（）；2、增加更多特征，使輸入數(shù)據(jù)的特征更明顯；3、（）；4、減弱正則化約束或者去掉正則化約束。

答案:將模型復雜化;調整超參數(shù)RGB分別代表（）、（）、（）顏色

答案:紅色;綠色;藍色MNIST數(shù)據(jù)集包含（）個訓練圖像和（）個測試圖像

答案:60000，10000卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡，最常用于（）。

答案:分析視覺圖像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡主要由卷積層（ConvolutionalLayers）、（）、全連接層（FullyConnectedLayers，F(xiàn)CLayers）構成

答案:池化層（PoolingLayers）LeNet-5模型是一種用于（）的非常高效的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

答案:手寫體字符識別K-均值聚類是一種無監(jiān)督學習算法，其中每個族中有（

）形心，形心為最能代表族的點

答案:一個哪種算法思想簡單，易于理解和實現(xiàn)，無需訓練

答案:KNN那個不屬于OpenCV的特點

答案:可視化人工智能誕生于哪一年?()

答案:1956人類智能的特性表現(xiàn)在4個方面()。

答案:能感知客觀世界的信息、能對通過思維對獲得的知識進行加工處理、能通過學習積累知識增長才干和適應環(huán)境變化、能對外界的刺激作出反應傳遞信息。下列哪個應用領域不屬于人工智能應用?()

答案:自動控制人工智能研究的一項基本內容是機器感知,以下列舉中的()不屬于機器感知的領域。

答案:使機器具有能夠獲取新知識、學習新技巧的能力機器翻譯屬于下列哪個領域的應用?()

答案:自然語言系統(tǒng)自動識別系統(tǒng)屬于人工智能哪個應用領域?()

答案:人類