2025年人工智能（AI）訓(xùn)練師專業(yè)知識考試題（附答案）

2025年人工智能(AI)訓(xùn)練師專業(yè)知識考試題(附答案)單選題1.自然語言處理難點目前有四大類，下列選項中不是其中之一的是A、機器性能B、語言歧義性C、知識依賴D、語境2.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B、控制機器人的運動C、生成藝術(shù)作品D、發(fā)布社交媒體帖子4.智能客服機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5.智能客服機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6.智能客服機器人的工作原理一般不包括()。A、訓(xùn)練AI模型B、知識庫構(gòu)建C、語義理解D、問答匹配7.智能交互通常服務(wù)于智能系統(tǒng)的哪個方面?A、數(shù)據(jù)分析C、人機交互界面D、電子設(shè)備控制8.知識蒸餾在知識圖譜中是什么意思?A、減少知識量的過程B、根據(jù)一個大型的知識圖譜創(chuàng)建小型的知識圖譜C、提取知識精華的過程D、移除不必要的知識關(guān)聯(lián)9.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D、數(shù)據(jù)分析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11.知識嵌入通常用什么模型實現(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12.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13.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、使計算機能夠發(fā)出人類語音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15.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A、分析文本的句法結(jié)構(gòu)以構(gòu)建一棵解析樹B、將文本翻譯成機器代碼C、對文本進(jìn)行拼寫和語法檢查D、將文本轉(zhuǎn)換為音頻輸出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18.在證據(jù)理論中，信任函數(shù)與似然函數(shù)的關(guān)系為()。19.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D、混響20.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D、所有以上選項參考答案：D21.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22.在文本類標(biāo)注質(zhì)量規(guī)范中，中文分詞的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)是什么?A、標(biāo)注好的分詞必須與詞典中的詞語一致，不存在歧義B、標(biāo)注好的分詞必須包含所有可能的分詞結(jié)果C、標(biāo)注好的分詞必須考慮文本的上下文D、標(biāo)注好的分詞必須包含所有專有名詞23.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)?B、數(shù)據(jù)插補D、PCA降維24.在數(shù)據(jù)挖掘中，"欠擬合"是指什么現(xiàn)象?A、模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的模式B、模型過于復(fù)雜，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度敏感C、模型的準(zhǔn)確度非常高D、模型的泛化能力很強25.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26.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)27.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?B、離散標(biāo)注C、有序標(biāo)注D、無序標(biāo)注28.在使用手機時，如看到屏幕界面右邊還留有一部分圖片時，會嘗試手指左滑查看；當(dāng)看完手機當(dāng)前頁面時，會嘗試用手指劃動來翻頁。這種交互方式稱為()。B、語音交互C、觸屏交互D、腦機接口29.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30.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A、衡量模型的性能B、正則化模型C、初始化權(quán)重D、調(diào)整學(xué)習(xí)率32.在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化(BatchNormalizatioA、加速模型訓(xùn)練B、減少模型復(fù)雜度C、改善模型的泛化能力C、特征降維D、特征融合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34.在深度學(xué)習(xí)中，()優(yōu)化器是基于動量的。A、隨機梯度下降(SGD)B、動量梯度下降(MomentumGradientDescent)C、自適應(yīng)矩估計(Adam)D、均方根傳播(RMSProp)35.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、特征之間相互獨立C、適用于小數(shù)據(jù)集D、只能處理二分類問題36.在評估人工智能系統(tǒng)時，下列哪個因素可以衡量系統(tǒng)的可解釋性和透明度?A、系統(tǒng)的算法復(fù)雜度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37.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、量子計算D、所有以上38.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)中，"感受野"(ReceptiveField)的概念是指()。A、CNN能夠觀察到的輸入圖像的區(qū)域大小B、CNN隱藏層的節(jié)點數(shù)量C、NN輸出的特征圖的尺寸D、CNN中的濾波器大小39.在計算機算法中，下列哪個排序算法的時間復(fù)雜度為O(n^A、冒泡排序B、快速排序C、歸并排序D、堆排序40.在計算機算法中，下列哪個查找算法的平均時間復(fù)雜度為OA、順序查找D、B樹查找41.在計算機視覺中，什么是目標(biāo)檢測?A、標(biāo)記圖像中的關(guān)鍵點B、估計圖像的深度C、分割圖像中的對象D、檢測和定位圖像中的特定對象42.在計算機視覺中，"BoW模型"主要用于什么?A、實現(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)系參考答案：A43.在計算機視覺中，"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44.在計算機內(nèi)部，數(shù)據(jù)的表示形式是()。A、八進(jìn)制B、十進(jìn)制D、十六進(jìn)制45.在機器學(xué)習(xí)中，支持向量機(SVM)中的"支持向量"是指什么?A、數(shù)據(jù)點B、超平面D、維度46.在機器學(xué)習(xí)中，偏差(bias)和方差(variance)之間有什么關(guān)A、它們總是相互獨立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47.在機器學(xué)習(xí)中，交叉驗證主要用于()。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)48.在機器學(xué)習(xí)中，"眾數(shù)"是哪種統(tǒng)計量的一個例子?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49.在機器學(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)50.在機器學(xué)習(xí)中，"特征提取"通常指什么過程?A、從數(shù)據(jù)中選擇重要的特征B、轉(zhuǎn)換原始數(shù)據(jù)為更適合模型的形式C、刪除不相關(guān)的特征D、創(chuàng)建新的特征以增強模型性能參考答案：B51.在機器學(xué)習(xí)中，"滑動窗口"通常用于什么任務(wù)?A、特征選擇C、時序數(shù)據(jù)分析D、文本分類52.在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，監(jiān)督學(xué)習(xí)常用于訓(xùn)練哪種類型的機器人?A、自適應(yīng)機器人C、有教師指導(dǎo)的機器人D、強化學(xué)習(xí)機器人53.在混淆矩陣中，F(xiàn)N代表什么?B、假正類D、假負(fù)類參考答案：D54.在復(fù)雜綜合業(yè)務(wù)流程優(yōu)化中，下列哪項是確定的優(yōu)化目標(biāo)?A、提高效率B、增加復(fù)雜性C、增加成本D、降低質(zhì)量55.在非均等代價下，希望最小化()C、錯誤次數(shù)D、總體代價56.在點云數(shù)據(jù)分割中，下列哪種方法常用于基于幾何特征的分割A(yù)、基于顏色聚類算法B、高斯混合模型C、法線估計57.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58.在大模型的訓(xùn)練過程中，提前停止(earlystopping)的主要目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59.在Windows操作系統(tǒng)中，當(dāng)雙擊myfile.docx文件時下面說法正確的是()B、分類和預(yù)測C、數(shù)據(jù)預(yù)處理D、數(shù)據(jù)流挖掘60.在Python中，下列關(guān)于集合說法錯誤的是()。A、集合具有互異性，定義集合時允許出現(xiàn)相同的元素B、集臺具有確定性，可以用in來判斷元素是否在集合內(nèi)C、集合具有無序性，集合沒辦法進(jìn)行排序D、集合具有運算性，支持并交差等運算61.在Python中，如何計算一個字符串的長度?62.在Python中，如何遍歷一個列表的元素?A、語音合成C、語音識別D、語義理解參考答案：B64.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65.以下哪種類型的機器人最可能在家庭環(huán)境中使用?B、服務(wù)機器人C、軍事機器人66.以下哪種類型的機器人主要用于執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)?B、自主機器人C、工業(yè)機器人D、人形機器人67.以下哪項是訓(xùn)練大模型時常見的挑戰(zhàn)?A、過擬合C、快速收斂D、無需調(diào)參68.以下哪項不屬于執(zhí)行算法測試的操作?A、測試數(shù)據(jù)采集B、算法相關(guān)細(xì)節(jié)C、測試數(shù)據(jù)處理D、badcase樣例說明及分析69.以下哪項不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見層類型?B、池化層C、隨機森林層D、全連接層70.以下哪項不是強化學(xué)習(xí)算法?A、Q學(xué)習(xí)B、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C、蒙特卡洛方法71.以下哪項不是強化學(xué)習(xí)的一個關(guān)鍵概念?B、狀態(tài)C、動作D、標(biāo)簽72.以下哪項不是邏輯回歸的優(yōu)缺點?B、可以處理非線性數(shù)據(jù)C、計算效率高D、對異常值敏感73.以下哪項不是決策樹算法的優(yōu)點?A、易于理解和解釋B、可處理非線性數(shù)據(jù)C、不需要數(shù)據(jù)預(yù)處理D、可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集74.以下哪項不是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分?A、卷積層B、池化層C、全連接層D、樸素貝葉斯層75.以下哪項不是聚類算法的評估指標(biāo)?A、準(zhǔn)確率D、輪廓系數(shù)76.以下哪項不是聚類算法的常見類型?C、隨機森林D、層次聚類77.以下哪項不是監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸算法?A、決策樹回歸B、支持向量機回歸D、線性回歸78.以下哪項不是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點?A、可以處理序列數(shù)據(jù)B、可以處理變長輸入C、具有記憶能力D、只能處理靜態(tài)數(shù)據(jù)79.以下哪個是計算機視覺中常用的圖像分割方法?D、所有以上選項80.以下哪個是大語言模型的例子?81.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D、不需要人類監(jiān)督82.以下哪個評價指標(biāo)不適用于衡量分類模型的性能?A、精確度(Precision)B、召回率(Recall)D、信息增益83.以下哪個步驟不是機器學(xué)習(xí)所需的預(yù)處理工作()A、數(shù)值屬性的標(biāo)準(zhǔn)化B、變量相關(guān)性分析D、與用戶討論分析需求84.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D、機器視覺85.以下哪個不是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用?A、聚類分析C、推薦系統(tǒng)D、圖像分類86.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)D、手術(shù)操作87.以下哪個不是AI系統(tǒng)的優(yōu)勢?A、高速運算能力C、無需電力供應(yīng)D、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力88.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89.以下關(guān)于梯度下降的描述，錯誤的是哪一項A、全局樣度下降比較穩(wěn)定這種穩(wěn)定性能幫助模型收斂到全局極值B、全局梯度下降每次更新權(quán)值都需要計算所有的訓(xùn)練樣例C、當(dāng)樣本量過多時，不使用GPU做并行運算時，全局樣度下降的收斂過程非常慢D、使用GPU做并行運算時，小批量褲度下降完成一個epoch的速度比隨機樣度下降快90.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91.以下不屬于對抗生成網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用是?A、文字生成B、圖像生成C、圖像識別D、數(shù)據(jù)增強92.遺傳算法中所用的函數(shù)是()。A、隸屬函數(shù)C、啟發(fā)函數(shù)D、作用函數(shù)參考答案：B93.移動機器人軌跡規(guī)劃中所用參數(shù)優(yōu)化法是對()進(jìn)行控制A、位置94.一般來說，下列哪種方法常用來預(yù)測連續(xù)獨立變量?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96.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)D、自然語言處理97.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)為什么會出現(xiàn)梯度消失問題?A、因為使用了ReLU激活函數(shù)B、因為權(quán)重初始化不當(dāng)C、因為梯度爆炸D、因為長時間依賴難以捕捉98.下面哪種不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理方法()。A、變量代換D、估計遺漏值99.下面哪個運算符不是邏輯運算符?()100.下面關(guān)于函數(shù)說法錯誤的是()B、如果沒有return語句，則Python函數(shù)默認(rèn)返回值為NoneD、使用def定義函數(shù)101.下面的()是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所用的函數(shù)。A、估價函數(shù)D、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)103.下列直接影響傳統(tǒng)機器學(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104.下列一般能作為OCR軟件識別對象的文件是()。A、后綴為MP3的文件B、后綴為JPG的文件C、后綴為XLSX的文件D、后綴為EXE的文件105.下列屬于列族數(shù)據(jù)庫的是()。106.下列哪個選項是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)?B、數(shù)據(jù)預(yù)測D、所有以上選項A、冒泡排序B、快速排序C、插入排序D、數(shù)據(jù)庫查詢108.下列哪個算法/庫不能實現(xiàn)閉環(huán)檢測()109.下列哪個工具是用于增強現(xiàn)實(AR)開發(fā)的工具?110.下列哪個表示法不是用于構(gòu)建特征地圖的()D、雙目視覺特征點111.下列關(guān)于半樸素貝葉斯描述錯誤的為A、假設(shè)屬性之間完全獨立B、假設(shè)屬性之間部分相關(guān)C、獨依賴估計為半樸素貝葉斯最常用的策略D、假設(shè)所以屬性都依賴于同一個屬性112.下列不是知識表示法的是()A、計算機表示法B、謂詞表示法C、框架表示法D、產(chǎn)生式規(guī)則表示法114.下列()是阿里云提供的底層的分布式計算平臺。115.我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中規(guī)劃，到()年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。116.文本類數(shù)據(jù)清洗中哪些錯誤數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果失A、空白數(shù)據(jù)B、拼寫錯誤數(shù)據(jù)C、過時數(shù)據(jù)D、以上選項都正確117.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B、房產(chǎn)資訊C、房產(chǎn)政策相關(guān)D、房產(chǎn)科普知識悟性等，研究者找到一個重要的信息處理的機制是()B、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、智能代理119.微型計算機的運算器.控制器及內(nèi)存存儲器的總稱是()。120.圖像灰度方差說明了圖像()屬性。B、圖像對比度C、圖像整體亮度D、圖像細(xì)節(jié)121.通用文字識別服務(wù)調(diào)用成功時，返回的文字識別結(jié)果保存到下列哪個字段A、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特定的格式B、刪除無用的數(shù)據(jù)C、檢查和修復(fù)數(shù)據(jù)錯誤D、所有以上答案A、從數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程B、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特定的格式C、存儲數(shù)據(jù)的地方D、數(shù)據(jù)分析的工具124.數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活.快速自定義種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標(biāo)，這指的是數(shù)據(jù)采集的()。C、無序性D、高效性125.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C、數(shù)據(jù)定義D、數(shù)據(jù)查重126.視覺類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要審核哪幾個方面?127.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的感知機是由以下哪個科學(xué)家提出的?D、分布式計算能力128.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的感知機是由以下哪個科學(xué)家提出的?129.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知機只有()神經(jīng)元進(jìn)行激活函數(shù)處理，即只擁有一層功能神經(jīng)元。B、輸入層C、感知層D、網(wǎng)絡(luò)層130.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?C、tanh函數(shù)A、將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字向量的過程，以便在機器學(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A、計算機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)133.什么是主成分分析(PrincipalComponentAA、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種特征選擇技術(shù)C、一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)D、一種降維算法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135.什么是圖像識別任務(wù)中常用來減少參數(shù)數(shù)量和計算復(fù)雜度的技術(shù)?A、數(shù)據(jù)增強B、遷移學(xué)習(xí)C、池化層D、批量歸一化參考答案：C136.什么是梯度下降(GradientDescent)?A、一種優(yōu)化算法，用于最小化損失函數(shù)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D、一種特征選擇方法，用于選擇最相關(guān)的特征A、從大量特征中選擇最相關(guān)的特征B、從大量數(shù)據(jù)中選擇最相關(guān)的數(shù)據(jù)C、從大量模型中選擇最相關(guān)的模型D、從大量算法中選擇最相關(guān)的算法A、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法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)D、一種優(yōu)化算法139.什么是隨機森林(RandomFA、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種特征選擇技術(shù)D、一種回歸算法A、一種特殊的機器學(xué)習(xí)算法B、一種特殊的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)C、一種特殊的數(shù)據(jù)可視化方法D、一種特殊的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)141.什么是深度學(xué)習(xí)(DeepLearning)?A、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種集成學(xué)習(xí)技術(shù)C、一種機器學(xué)習(xí)算法D、一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴展142.什么是人工智能中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)?A、使用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型B、使用沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和模式C、依賴于人類專家的指導(dǎo)和反饋來訓(xùn)練模型D、側(cè)重于模擬人類的推理和決策過程143.什么是強化學(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、將模型部署到實際應(yīng)用場景的過程149.什么是K折交叉驗證(K-foldCrossValidation)?A、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種特征選擇技術(shù)C、一種模型評估方法D、一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)A、樣本的真實值為負(fù)類，算法預(yù)測為負(fù)類B、樣本的真實值為正類，算法預(yù)測為負(fù)類C、樣本的真實值為負(fù)類，算法預(yù)測為正類D、樣本的真實值為正類，算法預(yù)測為正類參考答案：BA、圖像分類B、圖像生成C、文本分類D、文本生成152.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154.深度學(xué)習(xí)中的擴展方法GAN的全稱是：155.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156.深度學(xué)習(xí)中的Word2Vec是用來做什么的?A、詞嵌入C、文本生成D、特征選擇157.深度學(xué)習(xí)中的ReLU(RectifiedLinearUnit)激活函數(shù)有什么特A、它輸出輸入值的平方B、它添加了偏置項C、它對負(fù)值進(jìn)行壓縮D、它對正值進(jìn)行放大158.深度學(xué)習(xí)中的LSTM是什么的縮寫?159.深度學(xué)習(xí)中的"反向傳播"(backpropagation)算法主要用于什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)A、SGD(隨機梯度下降)D、決策樹算法161.深度學(xué)習(xí)模型通常通過什么方式來防止過擬合?B、減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C、L1正則化162.深度學(xué)習(xí)的實質(zhì)是()。A、推理機制B、映射機制C、識別機制163.如果一個模型在測試集上偏差很大，方差很小，則說明該模B、可能過擬合可能欠擬合164.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()166.如果把知識按照作用來分類，下述()不在分類的范圍內(nèi)。C、開發(fā)新的人工智能產(chǎn)品和應(yīng)用A、評估算法的性能和可靠性B、展示算法的功能和特點169.人工智能的分類()C、ANG和AGIB、減少人類工作崗位C、改變?nèi)祟惿罘绞胶蜕鐣Y(jié)構(gòu)D、所有選項都正確A、使機器能夠像人一樣思考和行動B、使機器能夠執(zhí)行復(fù)雜的計算任務(wù)C、使機器能夠模仿人類的某些智能行為D、使機器能夠進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和改進(jìn)172.群體機器人學(xué)研究的是以下哪種現(xiàn)象?A、單個機器人的行為B、多個機器人之間的交互與協(xié)作C、機器人的結(jié)構(gòu)設(shè)計D、機器人的生產(chǎn)過程參考答案：B173.企業(yè)實行民主管理的基本形式是()A、工會B、職工代表大會C、企業(yè)管理委員會D、股東大會174.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175.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176.哪種類型的學(xué)習(xí)問題涉及到將實例分為預(yù)定義的標(biāo)簽或類別?A、回歸問題C、聚類問題D、時間序列問題177.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?A、黑盒測試B、白盒測試C、灰盒測試D、壓力測試178.哪一步驟可以提高培訓(xùn)對象的學(xué)習(xí)效果A、驗證培訓(xùn)內(nèi)容B、加入媒體材料C、加入活動D、審閱和完善講義179.哪個指標(biāo)用于衡量分類模型的一致性?A、準(zhǔn)確率C、混淆度180.某籃運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()。181.留出法直接將數(shù)據(jù)集劃分為()個互斥的集合C、三D、四明，這些應(yīng)用屬于()A、數(shù)值計算C、人工智能D、模擬仿真數(shù)為()。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、提高計算機的運算速度D、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)安全性185.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C、均方誤差D、準(zhǔn)確率186.決策樹算法在分裂節(jié)點時依據(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187.決策樹的葉節(jié)點包含()。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188.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在計算機視覺中主要用于()。A、自然語言處理C、語音識別D、情感分析189.具有音頻畸變的語音類數(shù)據(jù)該如何處理?A、靜音處理B、預(yù)處理算法C、放大音量D、無需處理參考答案：B190.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，依存解析用于機器翻譯191.節(jié)點有多種類型，不包括是()192.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D、數(shù)據(jù)流挖掘193.基于人工智能的智能搜索系統(tǒng)可以幫助提高以下哪方面效A、搜索結(jié)果數(shù)量B、搜索范圍C、搜索準(zhǔn)確性D、員工福利A、人工智能技術(shù)B、數(shù)據(jù)分析方法C、編程語言D、機械工程技術(shù)參考答案：A195.機器學(xué)習(xí)的算法中，以下哪個不是無監(jiān)督學(xué)習(xí)?196.機器學(xué)習(xí)的簡稱是()。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)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)199.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200.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()。B、信度C、信任增長度D、概率參考答案：B201.關(guān)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以下說法錯誤的是?A、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)時間軸展開B、LSTM無法解決梯度消失的問題C、LSTM也是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以簡寫為RNN202.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)203.關(guān)于控件組合，敘述錯誤的是()。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D、選中組合框，按[DEL]鍵就可以取消控件的組合204.關(guān)于aorb描述錯誤的是()。205.對于線性不可分的數(shù)據(jù)，支持向量機的解決方式是()A、軟間隔B、硬間隔D、以上選項均不正確206.對于監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，以下哪個是正確的?A、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中不包含標(biāo)簽信息B、模型可以自動學(xué)習(xí)規(guī)則和邏輯C、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包含輸入和輸出對應(yīng)的標(biāo)簽信息D、模型只能進(jìn)行預(yù)測，不能進(jìn)行決策207.點云數(shù)據(jù)審核是否包含色彩信息是為了什么?A、確認(rèn)點云中的噪聲B、確定點云的幾何和紋理等特征點C、了解數(shù)據(jù)采集的環(huán)境條件D、確認(rèn)點云中的噪聲208.第二次信息化浪潮的出現(xiàn)標(biāo)志是()。A、個人計算機開始普及B、人類開始全面進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時代D、人工智能技術(shù)高速發(fā)展209.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()210.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?A、理解單詞的多種含義B、忽略單詞的含義C、根據(jù)上下文選擇正確的詞義D、僅使用單詞的字面含義211.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)212.大模型在訓(xùn)練過程中常用的一種加速技術(shù)是?A、提前停止B、權(quán)重共享C、延遲更新D、多任務(wù)學(xué)習(xí)213.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?A、低性能CPUB、高性能GPU或TPUC、僅軟件仿真D、不需要特別硬件214.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215.傳統(tǒng)的機器學(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216.常見的音頻文件存儲的是什么?A、邏輯信息C、語音波形217.測速發(fā)電機的輸出信號為()。A、模擬量D、脈沖量218.不屬于噪聲數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式的是()C、錯誤數(shù)據(jù)D、異常數(shù)據(jù)219.不屬于人工智能的學(xué)派是()A、符號主義B、機會主義C、行為主義D、連接主義220.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)221.TSP是()的縮寫。B、八數(shù)碼問題D、八皇后問題A、圖像分類C、機器翻譯D、文本生成223.SVM(支持向量機)主要用于解決什么問題?B、分類問題D、所有以上B、計算精確率C、交叉驗證評估模型性能D、增加驗證集225.Q-learning是一種()類型的強化學(xué)習(xí)算法。A、基于策略的B、基于價值的C、基于模型的D、基于梯度的226.PyTorch是一個用于構(gòu)建和訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的：B、編程語言C、算法D、開發(fā)工具227.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?()228.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?A、更少的計算資源消耗B、更高的模型容量C、更快的訓(xùn)練速度D、更好地處理長期依賴關(guān)系229.K-均值(k-means)聚類算法中，"K"指的是什么?A、數(shù)據(jù)點的數(shù)量B、聚類中心的數(shù)量C、特征的數(shù)量D、迭代的次數(shù)230.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231.IBM的()是第一個在國際象棋上戰(zhàn)勝人類人工智能計算機。C、圖靈機模型D、深度學(xué)習(xí)機器人232.GBDT算法相比于隨機森林算法，以下哪種表述是錯誤的?A、GBDT算法比隨機森林容易欠擬合B、隨機森林是并行計算的，而GBDT不能C、GBDT笪法比隨機森林容易過擬合D、GBDT與隨機森林都是建立在CART樹的基礎(chǔ)之上233.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)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、獨立訓(xùn)練和優(yōu)化234.F1-score值的計算公式是什么?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235.ExecutableFile是由執(zhí)行的A、用戶程序B、應(yīng)用程序C、虛擬機D、操作系統(tǒng)236.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237.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為()。A、反饋前向型B、互連前向型C、廣泛互連型D、分層前向型238.()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)C、云計算技術(shù)239.()是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機程序系統(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、實現(xiàn)圖像尺度不變性240.()是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機程序系統(tǒng)。B、進(jìn)化算法C、遺傳算法D、禁忌搜索241.()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)人工智能方法對模式識別.語音識別.非結(jié)構(gòu)化信息處理方面的缺陷。A、決策樹B、隨機森林C、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、貝葉斯學(xué)習(xí)242.()是機器學(xué)習(xí)過程中的中間輸出結(jié)果。B、輸入數(shù)據(jù)C、輸出數(shù)據(jù)D、參數(shù)243.()是滑動窗口技術(shù)。A、一種用于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法B、一種用于處理時間序列數(shù)據(jù)的技術(shù)C、一種用于特征選擇的方法D、一種用于數(shù)據(jù)降維的方法244.()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D、標(biāo)準(zhǔn)差245.()是獨熱編碼(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246.()不在人工智能系統(tǒng)的知識要素中。A、事實C、控制247.()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248.()不是集成學(xué)習(xí)方法減少方差的方式。1.自然語言處理的難點不包括以下那兩項A、語言獨立性B、語言歧義性E、聯(lián)系上下文2.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)D、語音數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注3.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)展的基石。關(guān)于數(shù)據(jù)，下列哪些選項是正確的?A、更安全的數(shù)據(jù)共享是AI技術(shù)更好的發(fā)展基石之一B、消除數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象是對AI技術(shù)拓展很重要C、數(shù)據(jù)質(zhì)量對AI的發(fā)展沒那么重要，保證數(shù)據(jù)量龐大就夠了D、數(shù)據(jù)消除壁壘對AI技術(shù)發(fā)展很重要E、數(shù)據(jù)不需要標(biāo)準(zhǔn)化處理也能直接用于所有AI模型4.在優(yōu)化中，哪些技術(shù)可以減少模型的延遲?D、多任務(wù)推理5.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法進(jìn)行解決?A、批量刪除B、隨機過采樣D、隨機欠采樣E、增加更多不平衡數(shù)據(jù)6.在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中，遇到數(shù)據(jù)不平衡問題時，我們可以用以下哪些方法解決?A、批量刪除B、隨機過采樣C、合成采樣D、隨機欠采樣E、將所有數(shù)據(jù)放大7.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，不同層具有不同的共同，可以起到降維作用的是以下哪一層?A、輸入層B、全連接層D、池化層E、標(biāo)準(zhǔn)化層8.在過程中，以下哪些是常見的模型調(diào)優(yōu)工具?9.在過程中，以下哪些是常見的模型初始化方法?A、隨機初始化B、預(yù)訓(xùn)練模型C、零初始化D、均勻分布初始化10.在過程中，哪些技術(shù)可以加速模型的響應(yīng)?A、量化59thC、知識蒸餾D、模型并行化11.在大模型應(yīng)用中，如何保護(hù)用戶隱私?C、加密存儲與傳輸D、訪問控制12.在大模型訓(xùn)練中，為什么需要使用大規(guī)模數(shù)據(jù)集?A、提高模型精度C、捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式D、加快訓(xùn)練速度13.在大模型訓(xùn)練過程中，以下哪些技巧可以提高模型的泛化能A、使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B、使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)C、使用遷移學(xué)習(xí)方法D、使用集成學(xué)習(xí)方法14.在大模型推理過程中，需要考慮哪些因素?A、推理速度C、模型大小D、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題15.在大模型推理過程中，需要考慮哪些因素?A、推理速度C、模型大小D、部署環(huán)境16.在大模型的優(yōu)化中，哪些技術(shù)被廣泛使用?A、量化D、增強學(xué)習(xí)17.在大模型的應(yīng)用中，以下哪些是關(guān)鍵的模型評估指標(biāo)?C、混淆矩陣D、學(xué)習(xí)曲線18.在大模型的應(yīng)用中，以下哪些是常見的模型壓縮技術(shù)?D、哈希技術(shù)19.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20.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素可能會影響模型的用戶體驗?A、模型的響應(yīng)時間B、模型的準(zhǔn)確性C、系統(tǒng)的易用性D、系統(tǒng)的穩(wěn)定性21.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?A、領(lǐng)域間的相似性B、模型的泛化能力D、模型的架構(gòu)靈活性22.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、模型的文檔完整性B、代碼的可讀性C、系統(tǒng)的監(jiān)控工具D、模型的更新策略23.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素會影響模型的用戶體驗?A、模型的響應(yīng)時間B、圖形用戶界面D、語音控制界面E、手勢識別界面24.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素會影響模型的用戶體驗?A、模型的響應(yīng)時間B、模型的準(zhǔn)確性C、系統(tǒng)的用戶界面設(shè)計D、系統(tǒng)的穩(wěn)定性25.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素會影響模型的泛化到新領(lǐng)域?A、領(lǐng)域間的相似性B、模型的遷移學(xué)習(xí)能力C、數(shù)據(jù)的多樣性D、模型的復(fù)雜度26.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?A、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B、學(xué)習(xí)率的調(diào)整策略C、正則化方法的選擇D、模型的初始化方式27.在大模型的訓(xùn)練中，哪些因素可能會影響模型的魯棒性?A、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B、正則化方法的選擇C、異常值的處理策略D、模型的初始化方式28.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)中噪聲的魯棒性?A、數(shù)據(jù)增強B、正則化C、異常值檢測D、集成學(xué)習(xí)29.在大模型的訓(xùn)練過程中，哪些因素可能導(dǎo)致模型的不準(zhǔn)確?A、訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足B、噪聲數(shù)據(jù)C、不適當(dāng)?shù)哪Ｐ图軜?gòu)D、過擬合30.在大模型的推理過程中，哪些因素可能影響模型的能效?A、模型的規(guī)模B、運行頻率C、優(yōu)化算法D、硬件架構(gòu)31.在大模型的推理過程中，哪些技術(shù)可以用于提高模型的可解釋性?A、特征重要性評估B、激活圖可視化C、決策樹解釋D、模型預(yù)測的概率輸出32.在大模型的模型壓縮中，哪些技術(shù)可以減少模型的存儲需求?B、知識蒸餾C、稀疏表示D、模型分解33.在大模型的模型訓(xùn)練中，哪些因素會影響模型的學(xué)習(xí)效率?A、批量大小C、梯度更新頻率D、模型初始化34.在大模型的模型訓(xùn)練中，哪些因素會影響模型的收斂速度?A、學(xué)習(xí)率的大小B、數(shù)據(jù)的多樣性C、模型的初始化D、優(yōu)化算法的選擇35.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36.在大模型的模型維護(hù)中，哪些活動是持續(xù)改進(jìn)模型性能的關(guān)鍵?A、定期更新數(shù)據(jù)集B、持續(xù)監(jiān)控模型性能C、定期重訓(xùn)練模型D、優(yōu)化模型架構(gòu)37.在大模型的模型推理中，哪些技術(shù)可以用于提高模型的透明度?A、模型的內(nèi)部可視化B、模型的預(yù)測解釋C、模型的決策路徑分析D、模型的輸入輸出關(guān)系分析38.在大模型的模型推理中，哪些技術(shù)可以用于提高模型的可解釋性?A、激活圖B、特征重要性C、決策路徑可視化D、模型預(yù)測的概率輸出39.在大模型的模型評估中，哪些指標(biāo)可以用來衡量模型的穩(wěn)定性?A、準(zhǔn)確率波動B、召回率波動D、訓(xùn)練損失下降速度40.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響模型的兼容性?A、操作系統(tǒng)的差異B、硬件平臺的差異C、編程語言的差異D、依賴庫的版本41.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響模型的安全性?A、模型的魯棒性B、數(shù)據(jù)的加密措施C、訪問控制策略D、模型更新的安全性42.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響模型的安全性?A、模型的魯棒性B、數(shù)據(jù)的加密措施C、訪問控制策略D、模型更新的安全性D、進(jìn)化算法43.在大模型的跨模態(tài)學(xué)習(xí)中，哪些技術(shù)可以用于不同數(shù)據(jù)類型之A、特征提取C、模態(tài)融合D、模態(tài)轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)44.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?A、模型的復(fù)雜度B、部署環(huán)境的復(fù)雜性C、監(jiān)控系統(tǒng)的完善度D、模型更新的頻率45.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、模型的大小B、部署工具的效率C、系統(tǒng)資源的可用性D、網(wǎng)絡(luò)的傳輸速度46.在大模型的部署中，哪些因素會影響模型的在線學(xué)習(xí)能力?747.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、模型的復(fù)雜性B、部署環(huán)境的穩(wěn)定性C、模型的可擴展性D、模型的監(jiān)控和診斷工具48.在大模型的部署策略中，哪些方法可以提高模型的可用性?A、負(fù)載均衡B、冗余部署D、模型壓縮49.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B、學(xué)習(xí)率設(shè)置C、批量大小D、優(yōu)化器選擇50.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客戶，以下模型中合適的有?A、邏輯回歸D、層次聚類E、決策樹51.以下有關(guān)語音合成實驗的說法中。正確的有哪些選項?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處理生成語音對應(yīng)的文字內(nèi)容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，幫助用戶通過實時訪問和調(diào)用API獲取語音合成結(jié)果，將用戶輸入的文字合成為音頻D、語音合成，又稱文語轉(zhuǎn)換，是一種將文本準(zhǔn)換成逼真語音的服務(wù)E、語音合成技術(shù)無法處理多種語言的轉(zhuǎn)換52.以下那些項屬于生成對抗訓(xùn)練中的問題?A、不穩(wěn)定性C、過擬合E、數(shù)據(jù)增強效果顯著提升性能53.以下哪些因素可能限制大模型的廣泛應(yīng)用?A、高昂的訓(xùn)練成本C、計算資源的需求D、模型的可解釋性54.以下哪些選項屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中多對一的類型?A、音樂生成B、動作識別C、機器翻譯D、情感分析E、視頻幀預(yù)測55.以下哪些選項是人工智能深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)框架?56.以下哪些屬于大模型的基本特征?A、參數(shù)數(shù)量龐大B、計算資源需求低C、處理能力強D、適用于所有任務(wù)57.以下哪些是計算機人機交互中的語音合成技術(shù)?A、基于規(guī)則的語音合成方法B、拼接式語音合成方法C、參數(shù)式語音合成方法D、深度學(xué)習(xí)語音合成方法E、混合語音合成方法58.以下哪些是計算機人機交互中的用戶體驗設(shè)計要素?D、可訪問性E、安全性59.以下哪些是計算機人機交互設(shè)計的原則?A、可見性原則B、反饋原則C、一致性原則D、簡潔性原則E、可擴展性原則60.以下哪些是機器學(xué)習(xí)的類型?A、無監(jiān)督學(xué)習(xí)B、半監(jiān)督學(xué)習(xí)C、強化學(xué)習(xí)D、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)61.以下哪些是常用的人機交互接口?A、命令行界面D、語音控制界面E、手勢識別界面62.以下哪些技術(shù)可以用于加速大模型預(yù)訓(xùn)練過程?A、分布式訓(xùn)練B、知識蒸餾C、遷移學(xué)習(xí)D、數(shù)據(jù)增強63.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問題?A、使用ReLU激活函數(shù)B、使用LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C、使用批量歸一化操作D、使用合適的權(quán)重初始化方法64.以下哪些不是監(jiān)督學(xué)習(xí)的類型?A、無監(jiān)督學(xué)習(xí)B、半監(jiān)督學(xué)習(xí)C、強化學(xué)習(xí)D、支持向量機65.以下哪項是著名的計算機視覺國際會議?(本題多選)66.以下哪個是計算機視覺中常用的目標(biāo)跟蹤算法?(本題多選)67.以下關(guān)于小批量梯度下降算法描述中，正確的是哪幾項?A、MBGD兼顧了對率和核度的穩(wěn)定性，容易沖過局部極值，是實際工作中最常用的梯度下降算法B、MBGD每次使用一個批次的樣本進(jìn)行更新，因此速度也非常慢在實際場景中不被接受C、MBGD每次使用小批固定尺寸的樣例來更新權(quán)值D、MBGD中的BatchSize是一個超參數(shù)，可由人為設(shè)定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)量有關(guān)68.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?A、一個好的模型，方差和偏差都要求比較低B、高偏差+低方差，可能造成欠擬合C、低偏差+高方差可能造成欠擬合D、高偏差+高方差模型可以視為不良模型E、高偏差+高方差通常表示模型非常優(yōu)秀69.以下關(guān)于回歸分析的說法中，哪些選項是正確的?A、回歸分析是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)回歸分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)B、回歸分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)C、追加了絕對值損失(L1正則)的線性回歸叫做Lasso回歸D、回歸分析是用來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法E、回歸分析可以證明因果性70.以下關(guān)于ReLU激活函數(shù)優(yōu)點的描述，正確的是哪些項?A、有神經(jīng)元死亡的現(xiàn)像B、計算簡單C、輯出有界訓(xùn)練不易發(fā)散D、有效緩解了度消失的問題E、ReLU函數(shù)可以確保所有神經(jīng)元輸出始終為正值，有利于正71.以下不屬于通用機器學(xué)習(xí)整體流程的是哪些選項?A、模型部署與整合B、模型評估測試C、模型報告撰寫D、業(yè)務(wù)目標(biāo)分析E、用電量分析72.選擇以下關(guān)于人工智能概念的正確表述A、人工智能旨在創(chuàng)造智能機器該題無法得分B、人工智能是研究和構(gòu)建在給定環(huán)境下表現(xiàn)良好的智能體程序該題無法得分C、人工智能將其定義為人類智能體的研究該題無法得分D、人工智能是為了開發(fā)一類計算機使之能夠完成通常由人類所能做的事該題無法得分E、人工智能等同于自動化操作73.選擇下列哪些是人工智能的研究領(lǐng)域B、專家系統(tǒng)C、圖像理解D、分布式計算E、語音識別74.下列哪些選項屬于tf.keras常用的關(guān)于網(wǎng)絡(luò)編譯的方法與接E、Dropout層設(shè)計75.下列哪些選項是大模型SFT的特點?A、能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)B、需要大量的計算資源C、可以用于多種任務(wù)，如文本分類、機器翻譯等D、可以通過增加模型大小來提高性能76.下列哪些屬于軟件測試的類型?A、單元測試B、集成測試C、系統(tǒng)測試D、用戶界面測試77.下列哪些是常見的貪心算法?B、分?jǐn)?shù)背包問題D、區(qū)間調(diào)度問題78.下列哪些是常見的分治算法?A、二分查找B、歸并排序C、快速排序D、堆排序79.下列哪些是常見的查找算法?A、線性查找D、樹形查找E、遞歸查找A、植物B、動物C、細(xì)菌81.未來大模型的發(fā)展可能涉及哪些方向?A、多模態(tài)融合B、可解釋性增強C、模型壓縮與加速D、個性化學(xué)習(xí)82.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A、數(shù)據(jù)的類標(biāo)C、數(shù)據(jù)的特征D、訓(xùn)練集E、數(shù)據(jù)噪音83.圖像數(shù)字化需要經(jīng)過的步驟包括C、量化D、旋轉(zhuǎn)E、手繪84.數(shù)據(jù)清洗過程中，總歸可以歸為3個階段，分別是C、數(shù)據(jù)校對D、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化E、數(shù)據(jù)采集B、根據(jù)個人認(rèn)知D、注意采集質(zhì)量E、采集過程的合法性A、曲線標(biāo)注C、多邊形標(biāo)注D、點標(biāo)注E、框標(biāo)注87.什么是負(fù)載測試和壓力測試?A、負(fù)載測試是通過模擬大量用戶并發(fā)訪問來評估軟件的性能和穩(wěn)定性B、壓力測試是通過不斷增加系統(tǒng)負(fù)載，直到系統(tǒng)崩潰，以找出系統(tǒng)的極限承載能力C、負(fù)載測試主要關(guān)注系統(tǒng)的響應(yīng)時間，而壓力測試主要關(guān)注系統(tǒng)的穩(wěn)定性D、負(fù)載測試只在軟件開發(fā)階段進(jìn)行，不涉及維護(hù)階段88.深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)有?B、均方誤差損失函數(shù)C、交叉熵誤差損失函數(shù)89.如何提高大模型的可解釋性?A、使用可視化技術(shù)B、設(shè)計更簡單的模型結(jié)構(gòu)C、引入注意力機制D、增加模型的層數(shù)A、使用準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)B、考慮模型訓(xùn)練時間C、分析模型推理速度D、評估模型內(nèi)存占用91.如何對大模型進(jìn)行優(yōu)化以提高性能?B、使用更高級的優(yōu)化算法C、引入注意力機制D、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)92.如何保護(hù)大模型的隱私?A、數(shù)據(jù)脫敏B、加密存儲C、訪問控制D、公開模型結(jié)構(gòu)A、語法B、詞韻D、語用E、音量94.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算能力。D、使用人工智能技術(shù)在增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實中創(chuàng)造更智能、更E、使用人工智能創(chuàng)造交互95.人工智能發(fā)展的三階段是指哪三階段C、知識期D、機器學(xué)習(xí)期96.哪些模型屬于大模型的經(jīng)典代表?97.哪些技術(shù)可以幫助提高大模型的泛化能力?A、正則化B、數(shù)據(jù)增強C、批歸一化D、深度監(jiān)督98.拉框標(biāo)注通常用于自動駕駛應(yīng)用中的A、行人標(biāo)注B、交通燈識別C、車道線標(biāo)注D、汽車識別E、標(biāo)志牌識別99.考察聚類內(nèi)的特征指標(biāo)有()B、聚類半徑D、標(biāo)準(zhǔn)差E、數(shù)據(jù)量大小100.基因知識圖譜具備以下哪幾種能力?A、輔助病例診斷B、疾病預(yù)測及診斷C、基因檢測報告生成D、實體查詢E、基因編輯B、機器感知與模式識別C、自然語言處理和理解D、知識工程B、操作人員D、算力E、用戶體驗103.根據(jù)處理數(shù)據(jù)的類型，大模型可以分為哪些類別?A、文本模型C、音頻模型D、多模態(tài)模型104.當(dāng)使用機器學(xué)習(xí)建立模型的過程中，以下哪些屬于必備的操作B、數(shù)據(jù)獲取C、特征選擇D、超參數(shù)調(diào)節(jié)E、模型合并105.當(dāng)前大模型領(lǐng)域的創(chuàng)新方向有哪些?A、模型輕量化B、多模態(tài)學(xué)習(xí)C、神經(jīng)符號集成D、知識增強模型106.大模型在自然語言處理領(lǐng)域有哪些具體應(yīng)用?B、情感分析C、文本生成D、語音識別107.大模型在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括哪些?B、情感分析C、文本生成D、圖像識別108.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的研究方向?A、模型壓縮B、模型魯棒性提升C、模型自適應(yīng)性增強D、模型的多任務(wù)學(xué)習(xí)能力109.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的數(shù)據(jù)處理技術(shù)?A、自動數(shù)據(jù)標(biāo)注B、無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)C、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合D、增量學(xué)習(xí)110.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的技術(shù)趨勢?A、模型的輕量化B、模型的自適應(yīng)調(diào)整C、模型的跨平臺兼容性D、模型的實時學(xué)習(xí)能力111.大模型在哪些場景下表現(xiàn)出色?A、文本生成B、圖像識別C、邏輯推理D、小規(guī)模數(shù)據(jù)處理112.大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用面臨哪些挑戰(zhàn)?A、數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)B、模型可解釋性C、法規(guī)與合規(guī)性問題D、技術(shù)更新迅速113.大模型在處理圖像數(shù)據(jù)時，通常采用哪些技術(shù)?A、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C、生成對抗網(wǎng)絡(luò)D、遷移學(xué)習(xí)114.大模型訓(xùn)練時，以下哪些技巧可以減少過擬合?A、正則化C、數(shù)據(jù)增強D、早停法115.大模型如何與其他技術(shù)融合以提升性能?A、與深度學(xué)習(xí)框架融合B、與強化學(xué)習(xí)結(jié)合C、引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法結(jié)合116.大模型的哪些特點使其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色?A、參數(shù)數(shù)量巨大B、能夠捕捉復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式C、強大的泛化能力D、低延遲的推理速度117.大模型的魯棒性通常受到哪些因素的影響?A、數(shù)據(jù)噪聲B、模型結(jié)構(gòu)D、訓(xùn)練策略118.大模型的發(fā)展對社會有哪些潛在影響?A、提高生產(chǎn)效率B、促進(jìn)科技創(chuàng)新D、引發(fā)倫理與法律問題119.按照智能應(yīng)用場景，語音數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)可劃分A、智能家居B、值域格式錯誤C、詞法錯誤D、數(shù)據(jù)中存在重復(fù)值E、情緒錯誤120.Adam優(yōu)化器可以看做是以下哪幾項的結(jié)合?判斷題1.最優(yōu)化決策支持利用人工智能計算來實現(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。2.最小二乘法是基于預(yù)測值和真實值的均方差最小化的方法來估計線性回歸學(xué)習(xí)器的參數(shù)w和b。3.最??乘法是基于預(yù)測值和真實值的均回歸學(xué)習(xí)器的參數(shù)w和b。4.自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實現(xiàn)自然語言通信的計算機系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)，但它并不屬于計算機科學(xué)的一部分。5.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。參考答案：A6.準(zhǔn)確率是所有正確識別的樣本占樣本總量的?例。當(dāng)所有類別都同等重要時，采?準(zhǔn)確率最為簡單直觀。A、正確參考答案：A7.重復(fù)性強.要求弱社交能力的工作是最容易被AI取代的工作。A、正確參考答案：A8.智能語音可以實現(xiàn)人機對話，并進(jìn)行語義理解和回應(yīng)。A、正確參考答案：A9.智能音箱本質(zhì)上是音箱.智能語音交互系統(tǒng).互聯(lián)網(wǎng).內(nèi)容疊加的A、正確參考答案：A10.智能體在探索和利用之間需要找到平衡，以在強化學(xué)習(xí)中取得良好的性能。A、正確11.智能體在強化學(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、錯誤參考答案：B12.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)。A、正確B、錯誤參考答案：A13.智能客服機器人通過自主深度學(xué)習(xí)來不斷積累新知識和完善A、正確參考答案：A14.只有符合社會倫理規(guī)范和公共政策的解決方案，才能設(shè)計出可信賴的人工智能。A、正確B、錯誤15.噪聲數(shù)據(jù)是指?個測量變量中的隨機錯誤或偏差A(yù)、正確16.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。17.在預(yù)訓(xùn)練過程中，使用更多的計算資18.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19.在圖像處理中，采樣越細(xì)，像素越小，越能精確的表現(xiàn)圖像。20.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。常用于自然語言處理等領(lǐng)域。22.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23.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24.在人工智能項目中，數(shù)據(jù)處理規(guī)范文檔是必不可少的。25.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26.在明確算法測試需求時，只需要明確測試目的及需求。參考答案：B27.在各類機器學(xué)習(xí)算法中，過擬合和?擬合都是可B、錯誤參考答案：B28.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。29.在電子商務(wù)中，大模型可以幫助提升用戶體驗，通過聊天機器30.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。31.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32.在大模型中，embedding向量的維度是固定的，不能根據(jù)任務(wù)B、錯誤33.在超參數(shù)搜索空間較大的情況下，采用隨機搜索，會優(yōu)于網(wǎng)絡(luò)搜索的效果。34.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35.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36.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37.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。38.預(yù)訓(xùn)練模型在處理噪聲數(shù)據(jù)時非常脆弱。39.預(yù)訓(xùn)練模型永遠(yuǎn)無法達(dá)到人類水平的智能。40.預(yù)訓(xùn)練模型無法處理多語言的數(shù)據(jù)。41.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。B、錯誤42.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)。43.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。44.預(yù)訓(xùn)練模型的泛化能力只取決于其規(guī)模。45.預(yù)訓(xùn)練模型的大小與它們的性能直接相關(guān)。46.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)。47.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48.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。49.語音識別指的是將音頻數(shù)據(jù)識別為文本數(shù)據(jù)50.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、正確參考答案：B52.有更多隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，我們稱之為深度學(xué)習(xí)。53.由機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)成的模型，在理論層面上，它并不能表征真的數(shù)據(jù)分布函數(shù)，只是逼近它而已。54.以手機為例，人工與智能的交互方式有文字與語音兩種。55.醫(yī)療健康領(lǐng)域，人工智能在醫(yī)學(xué)影像方面的應(yīng)用被認(rèn)為最不可B、錯誤56.一般情況下，用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)不需要任何處理就可以直接B、錯誤智能客服機器人能回答的問題也越多。B、錯誤58.一般的，一棵決策樹包含一個根結(jié)點.若干個內(nèi)部結(jié)點和若干個葉結(jié)點；葉結(jié)點對應(yīng)于決策結(jié)果，其他每個結(jié)點則對應(yīng)于一個屬性測試；根結(jié)點包含樣本全集。B、錯誤59.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可以直接進(jìn)行使用，不需要進(jìn)行規(guī)范化A、正確60.訓(xùn)練集與驗證集的樣本是不同的。61.尋找最優(yōu)超參數(shù)費時費力，應(yīng)該在模型訓(xùn)練之前就指定最優(yōu)參62.學(xué)習(xí)率越大，訓(xùn)練速度越快，最優(yōu)解越精確。63.相比于傳統(tǒng)基于規(guī)則的方法，機器學(xué)習(xí)算法所應(yīng)對的問題規(guī)模大，規(guī)則比較簡單B、錯誤64.線性回歸是一種有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法，它使用真實的標(biāo)簽進(jìn)行65.線性回歸是?種有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法，它使?真實的標(biāo)簽進(jìn)?訓(xùn)66.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算操作轉(zhuǎn)換為真實的預(yù)參考答案：B67.為提升效率，大多數(shù)AI框架的核心功能模塊都是C++實現(xiàn)的參考答案：A68.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)量即參考答案：B69.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。71.微調(diào)訓(xùn)練時，只能使用有標(biāo)注的數(shù)據(jù)集。72.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。73.微調(diào)訓(xùn)練時，不需要考慮模型的過擬合問題。B、錯誤74.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75.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。A、正確76.網(wǎng)格搜素是一種參數(shù)調(diào)節(jié)的方法77.同一個列表中的元素的數(shù)據(jù)類型可以各不相同。78.通過大模型，高等院?？梢詫崿F(xiàn)智能化的學(xué)生考勤管理。79.通過大模型，高等院?？梢詫崿F(xiàn)個性化學(xué)習(xí)路徑的推薦。B、錯誤80.調(diào)用網(wǎng)站白?提供的應(yīng)用程序編程接口，可以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采81.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。82.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83.梯度下降算法是最常用也是最有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化辦法，完全可以滿足不同類型的需求。84.淘寶中我們輸入關(guān)鍵詞查看商品時，會自動搜索出很多和所搜商品相關(guān)聯(lián)的信息，這就是利用知識圖譜的典型案例。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。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。88.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。89.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90.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)。91.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。92.數(shù)據(jù)采集器是進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的機器或者工具。93.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。94.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95.數(shù)據(jù)采集工具不能爬取學(xué)術(shù)信息。96.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。B、錯誤97.數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范文檔只需要按照標(biāo)注團(tuán)隊的需求制定就可以了。98.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99.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和效率對機器學(xué)習(xí)模型的性能至關(guān)重要。A、正確100.屬性標(biāo)注是根據(jù)事物的屬性進(jìn)行打標(biāo)簽。101.使用隨機梯度下降時，因為每次訓(xùn)練選取的樣本是隨機的，這本身就帶來了不穩(wěn)定性，會導(dǎo)致?lián)p失函數(shù)在下降到最低點的過程中，收斂過程不穩(wěn)定102.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。103.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個隱藏層能提取出和人類看到的一樣的特征。104.深度學(xué)習(xí)是基于RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。105.設(shè)計智能客服機器人，需向領(lǐng)域知來說，標(biāo)準(zhǔn)問題需要擴展多個類似的句子，機器人才可以正常使B、錯誤106.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108.商務(wù)數(shù)據(jù)不同幫助企業(yè)和個人共享客戶信息。B、錯誤參考答案：B109.人臉比對服務(wù)調(diào)用是只傳入一張圖像也可以。A、正確參考答案：B110.人臉比對服務(wù)調(diào)用時只傳一張圖像可以參考答案：B111.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)。112.人工智能訓(xùn)練師在模型訓(xùn)練過程中，不需要關(guān)注計算資源的參考答案：B113.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)A、正確參考答案：A114.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B、錯誤參考答案：A115.人工智能訓(xùn)練師的工作不包括對機器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行性能評估和調(diào)優(yōu)。A、正確B、錯誤參考答案：B116.人工智能訓(xùn)練師不需要與業(yè)務(wù)團(tuán)隊溝通，只需要按照技術(shù)文檔進(jìn)行訓(xùn)練即可。A、正確B、錯誤參考答案：B117.人工智能訓(xùn)練師不需要了解機器學(xué)習(xí)算法的原理，只需按照指南操作即可。A、正確B、錯誤118.人工智能訓(xùn)練師不需要具備數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計知識。120.人工智能算法的訓(xùn)練一般需要訓(xùn)練集.測試集和驗證集。121.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。122.人工智能的四要素是數(shù)據(jù)，算法，算力，場景。要滿足這四要素，我們需要將AI與云計算，大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，使其更好地服務(wù)社會。123.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算模124.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125.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。126.強人工智能觀點認(rèn)為可能創(chuàng)造出真正推理和解決問題的智能述環(huán)境的信息。A、正確參考答案：A128.強化學(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、錯誤參考答案：A129.強化學(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A、正確B、錯誤參考答案：A130.強化學(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，可以在線學(xué)習(xí)并快速更新價值估計。A、正確B、錯誤參考答案：A131.強化學(xué)習(xí)中的深度強化學(xué)習(xí)[DeepReinforcementLearning]是將深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法，可以處理高維狀態(tài)空間和復(fù)132.強化學(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)。133.強化學(xué)習(xí)中的價值函數(shù)[ValueFunction]用于估計未來獎勵的期望總和。A、正確135.樸素貝葉斯算法不需要樣本特征之間的獨立同分布。A、正確137.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)138.爬蟲可以通過增加請求頭中的User-Agent字段來模擬不瀏覽器訪問，以繞過一些簡單的反爬蟲策略。139.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。140.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A、正確B、錯誤141.模型超參數(shù)是模型內(nèi)部的配置，超參數(shù)通常需要依靠模型自己學(xué)習(xí)和選擇，而不是靠使用者指定B、錯誤142.模式識別只適用于圖像和聲音等傳感器數(shù)據(jù)的處理。B、錯誤143.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144.邏輯回歸的損失函數(shù)是交叉熵?fù)p失函數(shù)。A、正確145.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。146.列表.元組和字符串都支持雙向索引，有效索引的范圍為[-L,147.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。148.決策樹學(xué)習(xí)是?種逼近離散值?標(biāo)函數(shù)的?法，學(xué)習(xí)到的函數(shù)被149.決策樹算法采用樹形結(jié)構(gòu)，使用層層推理來實現(xiàn)最終的結(jié)果150.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層通常用于提取局部特征。A、正確151.聚類?成的組稱為簇，簇內(nèi)任意對象之間具有較?的相似度，?簇間任意對象之間具有較?的相異度。152.監(jiān)督學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)既有特征(feature),也有標(biāo)簽(label)。B、錯誤153.監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)必須要帶標(biāo)簽等人為標(biāo)注信息。154.計算機視覺的任務(wù)還包括人眼不擅長的工作，例如圖像中涉及場景.人物的三維重建。與很多學(xué)科都有密切關(guān)系，例如數(shù)字155.計算機具有從圖像中識別物體的能力，但是圖像噪音較大時156.集合中的元素沒有特定順序但可以重復(fù)。157.機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練完成后，在訓(xùn)練集準(zhǔn)確率很高，但驗證集準(zhǔn)確率很低，說明已經(jīng)過擬合參考答案：B160.機器人一般由執(zhí)行機構(gòu).驅(qū)動裝置.檢測裝置.控制系統(tǒng)和復(fù)雜B、錯誤161.回歸問題和分類問題都有可能發(fā)生過擬合，這句話是否正確?()162.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。163.國內(nèi)在芯片制造方面已經(jīng)實現(xiàn)了對大模型國產(chǎn)化算力的全面164.國內(nèi)在推動大模型國產(chǎn)化算力方面還需要加強基礎(chǔ)研究和人才培養(yǎng)。165.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。166.關(guān)于機器學(xué)習(xí)算法的理性認(rèn)識，其本質(zhì)就是得到一個輸出，使得輸出與真實結(jié)果盡可能的接近167.關(guān)系標(biāo)注中，實體數(shù)量應(yīng)該盡量多，以便提升關(guān)168.根據(jù)發(fā)展趨勢定義，人工智能就是會不斷自我學(xué)習(xí)的計算機169.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)171.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)172.改變流程執(zhí)