人工智能基礎概念練習題+答案1、一般來講，下列語言屬于人工智能語言的是（）。A、VJB、C#C、FoxproD、LISP答案：D2、智能機器人可以根據（）得到信息。A、思維能力B、行為能力C、感知能力D、學習能力答案：C3、當相關系數r=O時，說明()。A、現象之間相關程度較小B、現象之間完全相關C、現象之間無直線相關D、現象之間完全無關答案：C4、以下不屬于對抗生成網絡的應用是?A、文字生成B、圖像生成C、圖像識別D、數據增強答案：C5、2018年開發者大會，百度發布了國內首款云端通用AI處理器（）。A、百度鴻鵠B、百度昆侖C、百度靈云D、百度鴻基答案：B6、（）是一切AI模型的基礎，完善數據的基礎設施建設對于AI項目開發至關重要。A、算法B、算力C、程序D、數據答案：D7、()算法假設聚類結構能通過樣本分布的緊密程度確定A、原型聚類B、密度聚類C、層次聚類答案：B8、()是概率框架下實施決策的基本方法。A、決策樹B、神經網絡C、貝葉斯決策論D、支持向量機答案：C9、Apriori算法主要使用標準的發現關聯規則的步驟，先發現數據中的()，然后從中產生關聯規則。A、聚類數據集B、中位數C、擬合數據集D、頻繁項目集答案：D10、人工智能發展的第三次熱潮，是從以下哪個時間段開始的（）A、2000年后B、2006年后C、2012年后D、2015年后答案：B11、第一個成功應用的專家系統是()。A、ELIZAB、DendralC、XconD、Deepblue答案：B12、對于神經網絡的說法,下面正確的是:()A、增加神經網絡層數,可能會增加測試數據集的分類錯誤率B、減少神經網絡層數,總是能減小測試數據集的分類錯誤率C、增加神經網絡層數,總是能減小訓練數據集的分類錯誤率答案：A13、()的目的是進行粗粒度計算。A、平滑處理B、特征構造C、聚集D、離散化答案：C14、用于尋找出某個能夠達到給定目標的動作序列或步驟的專家系統是（）。A、設計專家系統B、診斷專家系統C、預測專家系統D、規劃專家系統答案：D15、關于“回歸（Regression）”和“相關（Correlation）”，下列說法正確的是？注意：x是自變量，y是因變量。A、回歸和相關在x和y之間都是互為對稱的B、回歸和相關在x和y之間都是非對稱的C、回歸在x和y之間是非對稱的，相關在x和y之間是互為對稱的D、回歸在x和y之間是對稱的，相關在x和y之間是非對稱的答案：C16、從產品形態看，以下()屬于數據產品中的知識類產品。A、規約數據B、摘錄C、規則庫D、數據業務化答案：C17、從加工程度看，以下()屬于數據產品中的決策類產品。A、戰略規劃B、咨詢報告C、AppsD、數據庫答案：A18、關于貝葉斯網的學習描述錯誤的為A、貝葉斯的學習過程為對訓練樣本計數B、估計出每個結點的條件概率C、網絡結構為已知D、評分搜索為求解的常用辦法答案：C19、2016年5月,在國家發改委發布的《“互聯網+"人工智能三年行動實施方案》中明確提出，到2018年國內要形成（)的人工智能市場應用規模.A、千萬元級B、億元級C、百億元級D、千億元級答案：D20、從產品形態看，以下()屬于數據產品中的數據類產品。A、脫敏數據B、數據訂閱C、知識庫D、決策支持答案：A21、神經網絡研究屬于下列哪個學派?A、符號主義B、連接主義C、行為主義D、以上都不是答案：B22、C5.0和QUEST決策樹只能處理()目標值的問題。A、隨機型B、連續型C、離散型D、分類型答案：D23、卷積神經網絡結構不包括（）。A、卷積層B、池化層C、反饋層D、全連接層答案：C24、以下哪種方法不屬于數據轉換方法()。A、分箱B、數據調整C、數據清理D、數據重新編碼答案：C25、“大數據”一詞從（）年提出來的A、2008B、2009C、2010D、2011答案：B26、在有監督學習中，我們如何使用聚類方法？①我們可以先創建聚類類別，然后在每個類別上用監督學習分別進行學習②我們可以使用聚類“類別id”作為一個新的特征項，然后再用監督學習分別進行學習③在進行監督學習之前，我們不能新建聚類類別④我們不可以使用聚類“類別id”作為一個新的特征項，然后再用監督學習分別進行學習A、②和④B、①和②C、③和④D、①和③答案：B27、描述性分析主要關注的是()A、“過去”，回答“已發生什么”B、“過去”，回答“為什么發生”C、“模擬與優化”的問題D、“未來”，回答“將要發生什么”答案：A28、下列不是知識表示法的是（）A、計算機表示法B、“與/或”圖表示法C、狀態空間表示法D、產生式規則表示法答案：A29、下列關于MapReduce說法不正確的是()。A、MapReduce是一種計算框架B、MapReduce來源于google的學術論文C、MapReduce程序只能用java語言編寫D、MapReduce隱藏了并行計算的細節，方便使用答案：C30、()的特點是使用先驗知識來分析或解釋每個訓練樣本，以推理出樣本哪些特征與目標函數相關或不相關。A、遺傳算法B、分析學習C、歸納學習D、貝葉斯學習答案：B31、4目前，多數NoSQL數據庫是針對特定應用場景研發出來的，其設計遵循()原則，更加強調讀寫效率、數據容量以及系統可擴展性。A、EASY原則B、READ原則C、BASE原則D、BASIC原則答案：C32、如果我使用數據集的全部特征并且能夠達到100%的準確率，但在測試集上僅能達到70%左右，這說明：（）。A、欠擬合B、模型很棒C、過擬合答案：C33、HDFS具有支持超大文件、基于商用硬件、流式數據訪問、()的特點。A、計算速度快B、節省空間C、無冗余D、高吞吐量答案：D34、專用人工智能的簡稱是（）。A、ANIB、AGIC、AIND、AIG答案：A35、專家系統的推理機的最基本的方式是。A、直接推理和間接推理B、正向推理和反向推理C、邏輯推理和非邏輯推理D、準確推理和模糊推理答案：B36、在數據處理中，以下()不屬于冗余數據處理的基本步驟。A、識別B、驗算C、分析D、過濾答案：B37、()的輸入為對弈的線路或歷史記錄，而其輸出為目標函數的一系列訓練樣本。A、執行器B、評價器C、泛化器D、實驗生成器答案：B38、計算機軟件系統分系統軟件和應用軟件兩大類，其中系統軟件的核心是（）A、數據庫管理系統B、操作系統C、程序語言系統D、財務管理系統答案：B39、中國在哪年首次舉辦機器人世界杯？（）A、1999B、2004C、2006D、2008答案：D40、傳統的IT產品的開發遵循的原則是()。A、三分技術、七分管理、十二分數據B、三分數據、七分智慧、十二分體驗C、三分技術、五分管理、十一分數據D、三分數據、五分管理、十一分體驗答案：A41、Mahout的核心是()算法及其實現。A、人工智能B、數據挖掘C、云計算D、機器學習答案：D42、()的目的是構造出新特征。A、平滑處理B、特征構造C、聚集D、離散化答案：B43、負荷預測分為四類（）A、（1）按小時負荷預測（2）日負荷預測（3）周負荷預測（4）月負荷預測B、（1）日負荷預測（2）周負荷預測（3）月負荷預測（4）年負荷預測C、（1）超短期負荷預測（2）短期負荷預測（3）中期負荷預測（4）長期負荷預測D、（1）日負荷預測（2）周負荷預測（3）月負荷預測（4）季負荷預測答案：C44、如果將數據科學比喻成“鷹”，那么，統計學、機器學習相當于“鷹”的()A、翅膀B、腳C、軀體D、頭腦答案：A45、機器學習中的決策樹學習的本質是一種逼近離散值目標函數的過程，決策樹代表的是一種（）過程A、預測B、回歸C、分類D、聚類答案：C46、決策樹的最頂層是樹的()A、根節點B、葉節點C、父節點D、子節點答案：A47、下列應用了人工智能技術的是（）①用手寫板輸入漢字②視頻聊天③與計算機對弈④OCR文字識別A、①②③B、①②④C、①③④D、②③④答案：C48、當訓練數據較少時更()發生過擬合。A、不容易B、容易C、不會答案：B49、SOM網絡是一種()的無監督神經網絡，它能將高維輸入數據映射到低維空間。A、競爭學習型B、增量學習型C、在線學習型D、匹配學習型答案：A50、（）是一種基于圖的數據結構，由節點和邊組成，每個節點表示一個“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關系”。A、知識圖譜B、詞性標注C、關系提取D、關系構建答案：A51、根據技術不同，智能傳感器可以分為（）A、采集存儲型傳感器B、篩選型傳感器C、控制型傳感器D、集成式傳感器答案：ABC52、人工智能包括哪些要素（）A、算力B、算法C、數據D、場景答案：ABCD53、從能力角度來講，人工智能是智能機器所執行的通常與人類智能有關的智能行為，如（）、感知、理解、通信、設計、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動。A、判斷B、推理C、證明D、識別答案：ABCD54、在數據處理過程中，原始數據可能存在多種質量問題，包括（），將影響數據處理算法的效率與數據處理結果的準確性。A、缺失值B、噪聲C、錯誤D、虛假數據答案：ABCD55、數據質量基本屬性是（）A、一致性B、完整性C、可讀性D、正確性答案：ABD56、大數據的來源包括（）。A、探測數據B、互聯網數據C、傳感器數據D、實時數據答案：ABCD57、常用的數據歸約方法有（）。A、量歸約B、維歸約C、值歸約D、類歸約答案：BC58、請問下面哪些是連續型變量（）。A、示波器B、心電圖及腦動電圖掃描器對腦電波的測量C、過去數月的總銷售額D、每個小時的體溫數據答案：AB59、智能控制的開發，目前認為有以下途徑（）A、基于數據挖掘的專家智能控制B、基于遺傳算法的軟計算控制C、基于人工神經網絡的神經網絡控制D、以上說法都不對答案：AC60、下列哪些屬于AI的子領域?A、機器學習B、計算機視覺C、語音識別D、自然語言處理答案：ABCD61、常見的聚類算法有（）。A、分層（Hierarchical）聚類B、兩步（TwoStep）聚類C、KohonennetworkD、KNN算法E、K平均值（K-means）算法答案：ABCE62、下列方法中，可以用于特征降維的方法包括？（）A、主成分分析PCAB、線性判別分析LDAC、AutoEncoderD、矩陣奇異值分解SVD答案：ABCD63、數據挖掘的實質是知識發現的過程，總是我類說，知識發現分為（）3個步驟。A、數據預處理B、異常記錄C、規律尋找D、知識表示答案：ACD64、人工智能應用類企業的切入領域有（）。A、機器人B、教育培訓C、醫療設備D、智能家居答案：ABCD65、人工智能是解決機器（）的學科A、感知B、理解C、決策D、證明答案：ABC66、哪些項屬于集成學習？A、KnnB、AdaboostC、隨機森林D、XGBoost答案：BCD67、語音識別的方法（）。A、聲道模型方法B、模板匹配的方法C、利用仍神經網絡的方法D、語音知識方法答案：ABCD68、智能技術有著能立刻拓展智能技術用途的潛力，其優點主要有（）A、不需要軟，硬件購買等初期投入B、不需要實現預測分析等人工智能技術C、云智能不要求使用者是機器學專家D、使用云智能的分析可以在任意云中儲存數據，并毫不費力地進行數據交換答案：ACD69、影響聚類算法效果的主要原因有：（）？A、特征選取B、模式相似性測度C、分類準則D、已知類別的樣本質量答案：ABC70、當我們在分析一份數據的時候，如果發現這份數據的特征變量很多，成千上萬，如果直接基于所有的特征變量進行分析，會浪費過多的時間成本及計算資源，為了應對這種情況，我們可以采用降維的方式對數據進行預處理，如下技術中，哪些屬于降維技術（）A、主成分分析B、因子分析C、獨立主成分分析D、SVM答案：ABC71、關聯度反映數據的精細化程度，越細化的數據，價值越高。A、正確B、錯誤答案：B72、在知識的規則表示法中，產生式的基本形式是P<->Q（）A、正確B、錯誤答案：B73、誤差逆傳播算法(BP)僅可用于多層前饋神經網絡的學習算法A、正確B、錯誤答案：B74、關于大數據的分析理念的說法中在數據基礎上傾向于全體數據而不是抽樣數據A、正確B、錯誤答案：A75、在paddle環境下指定第一張GPU的命令為paddle.device.set_device('GPU:1')A、正確B、錯誤答案：B76、自動特征學習是一個非線性模型，可以自動發現有效的特征，特征組合。A、正確B、錯誤答案：A77、基于人工智能的網絡安全防護手段相比傳統基于靜態規則的方法具有持續進化能力。A、正確B、錯誤答案：A78、大數據的利用過程是采集——挖掘——清洗——統計A、正確B、錯誤答案：B79、知識工程屬于人工智能科學的疇（）A、正確B、錯誤答案：A80、人工智能研究的先驅者認為人的智能主要表現在人能學習知識和運用知識上，知識是智能的基礎。于是學者們把專門的知識集、規則集和附加過程組成知識庫，開發出許多專家系統（英文縮寫為ES），在領域獲得成功（）。A、正確B、