2025年人工智能(AI)訓練師專業知識考試題(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、生成藝術作品D、發布社交媒體帖子4.智能客服機器人要理解用戶文字輸入的問題，先要進行()操作，以便構成客戶提問向量，從而獲取客戶提問標簽。B、文本分析C、同類詞合并D、詞頻統計5.智能客服機器人的工作原理主要包括四個部分：知識庫構建.().問答匹配和機器人深度學習。A、用戶輸入B、AI模型訓練C、語義理解D、數據挖掘6.智能客服機器人的工作原理一般不包括()。A、訓練AI模型B、知識庫構建C、語義理解D、問答匹配7.智能交互通常服務于智能系統的哪個方面?A、數據分析C、人機交互界面D、電子設備控制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、根據一個大型的知識圖譜創建小型的知識圖譜C、提取知識精華的過程D、移除不必要的知識關聯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、數據分析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?A、深度學習模型B、關系型數據庫模型C、文件系統模型12.正確描述Flume對數據源的支持的是()。A、只能使用HDFS數據源B、可以配置數據源C、不能使用文件系統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、使計算機能夠發出人類語音A、加速訓練過程B、提供上下文信息C、降低模型復雜度D、增加詞匯量15.在自然語言處理中，"短語結構文法"(PhraseStructureGrammar)主要用于描述()。A、單詞的形態變化B、句子的線性結構C、句子的層次結構D、句子的韻律特征A、分析文本的句法結構以構建一棵解析樹B、將文本翻譯成機器代碼C、對文本進行拼寫和語法檢查D、將文本轉換為音頻輸出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.在證據理論中，信任函數與似然函數的關系為()。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之間的距離變遠導致的?B、噪聲D、混響20.在訓練人工智能系統時，哪種指標用于評估模型的性能?A、準確率D、所有以上選項參考答案：D21.在訓練大模型時，為了處理過擬合，通常會使用哪種數據增強技術?A、數據壓縮B、旋轉和翻轉C、增加噪聲D、減少特征22.在文本類標注質量規范中，中文分詞的質量標準是什么?A、標注好的分詞必須與詞典中的詞語一致，不存在歧義B、標注好的分詞必須包含所有可能的分詞結果C、標注好的分詞必須考慮文本的上下文D、標注好的分詞必須包含所有專有名詞23.在數據挖掘中，哪種方法可以用來處理不平衡數據?B、數據插補D、PCA降維24.在數據挖掘中，"欠擬合"是指什么現象?A、模型過于簡單，無法捕捉數據中的模式B、模型過于復雜，對訓練數據過度敏感C、模型的準確度非常高D、模型的泛化能力很強25.在數據挖掘中，"方差"主要指的是什么?A、數據的離散程度B、數據的中心趨勢C、數據的分布形狀D、數據的相關性26.在數據處理中，數據的"去重"是指什么?A、刪除重復的數據B、增加重復的數據C、修改重復的數據D、復制重復的數據27.在數據標注過程中，以下哪種標注類型用于回歸問題?B、離散標注C、有序標注D、無序標注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；當看完手機當前頁面時，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，數據質量如何定義?A、合法性和規范性B、趣味性和內容合法性C、音頻清晰度和圖片大小D、圖像色彩鮮艷程度30.在深度學習中，學習率衰減的作用是：A、加速模型訓練B、減少模型的參數數量C、減少模型的復雜度C、機器學習算法通過試錯方法進行訓練D、以上都不是A、衡量模型的性能B、正則化模型C、初始化權重D、調整學習率32.在深度學習中，批量歸一化(BatchNormalizatioA、加速模型訓練B、減少模型復雜度C、改善模型的泛化能力C、特征降維D、特征融合A、減少模型的參數數量B、減少模型的復雜度C、防止模型過擬合D、加速模型訓練34.在深度學習中，()優化器是基于動量的。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、適用于小數據集D、只能處理二分類問題36.在評估人工智能系統時，下列哪個因素可以衡量系統的可解釋性和透明度?A、系統的算法復雜度B、系統的可視化界面C、系統的自主學習能力D、系統的決策可追溯性37.在哪個領域，大模型可能會產生重大影響?A、自動駕駛B、醫療診斷C、量子計算D、所有以上38.在卷積神經網絡(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域大小B、CNN隱藏層的節點數量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，什么是目標檢測?A、標記圖像中的關鍵點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、實現圖像的詞袋表示B、進行圖像的塊編碼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、括號內的單詞C、二值化操作D、位平面編碼44.在計算機內部，數據的表示形式是()。A、八進制B、十進制D、十六進制45.在機器學習中，支持向量機(SVM)中的"支持向量"是指什么?A、數據點B、超平面D、維度46.在機器學習中，偏差(bias)和方差(variance)之間有什么關A、它們總是相互獨立B、它們總是相互依賴C、增加一個會導致另一個減少D、它們總是同時增加47.在機器學習中，交叉驗證主要用于()。A、提高模型復雜度B、評估模型性能C、增加數據多樣性D、優化模型參數48.在機器學習中，"眾數"是哪種統計量的一個例子?A、中心趨勢的度量B、離散程度的度量C、相關性的度量D、偏態的度量49.在機器學習中，"特征映射"通常指什么?A、數據標準化過程B、將原始數據轉換為更適合模型的形式C、3D數據的表示D、用于文本處理的特殊類型的神經網絡50.在機器學習中，"特征提取"通常指什么過程?A、從數據中選擇重要的特征B、轉換原始數據為更適合模型的形式C、刪除不相關的特征D、創建新的特征以增強模型性能參考答案：B51.在機器學習中，"滑動窗口"通常用于什么任務?A、特征選擇C、時序數據分析D、文本分類52.在機器學習領域，監督學習常用于訓練哪種類型的機器人?A、自適應機器人C、有教師指導的機器人D、強化學習機器人53.在混淆矩陣中，FN代表什么?B、假正類D、假負類參考答案：D54.在復雜綜合業務流程優化中，下列哪項是確定的優化目標?A、提高效率B、增加復雜性C、增加成本D、降低質量55.在非均等代價下，希望最小化()C、錯誤次數D、總體代價56.在點云數據分割中，下列哪種方法常用于基于幾何特征的分割A、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、減少內存占用C、提高魯棒性58.在大模型的訓練過程中，提前停止(earlystopping)的主要目A、減少訓練時間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操作系統中，當雙擊myfile.docx文件時下面說法正確的是()B、分類和預測C、數據預處理D、數據流挖掘60.在Python中，下列關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C、集合具有無序性，集合沒辦法進行排序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.優化器是訓練神經網絡的重要組成部分，使用優化器的目的不A、加快算法收斂速度B、減少手工參數的設置難度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境中使用?B、服務機器人C、軍事機器人66.以下哪種類型的機器人主要用于執行重復性任務?B、自主機器人C、工業機器人D、人形機器人67.以下哪項是訓練大模型時常見的挑戰?A、過擬合C、快速收斂D、無需調參68.以下哪項不屬于執行算法測試的操作?A、測試數據采集B、算法相關細節C、測試數據處理D、badcase樣例說明及分析69.以下哪項不是神經網絡的常見層類型?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習算法?A、Q學習B、卷積神經網絡C、蒙特卡洛方法71.以下哪項不是強化學習的一個關鍵概念?B、狀態C、動作D、標簽72.以下哪項不是邏輯回歸的優缺點?B、可以處理非線性數據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點?A、易于理解和解釋B、可處理非線性數據C、不需要數據預處理D、可以處理大規模數據集74.以下哪項不是卷積神經網絡的組成部分?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?A、準確率D、輪廓系數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.以下哪項不是監督學習中的回歸算法?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網絡的特點?A、可以處理序列數據B、可以處理變長輸入C、具有記憶能力D、只能處理靜態數據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系統的局限性?A、可以處理任何任務B、沒有容量限制C、對數據的依賴性較強D、不需要人類監督82.以下哪個評價指標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習所需的預處理工作()A、數值屬性的標準化B、變量相關性分析D、與用戶討論分析需求84.以下哪個不屬于AI系統的核心技術?A、數據挖掘B、自然語言處理D、機器視覺85.以下哪個不是無監督學習的應用?A、聚類分析C、推薦系統D、圖像分類86.以下哪個不是人工智能在醫療領域的應用?A、疾病診斷B、藥物研發D、手術操作87.以下哪個不是AI系統的優勢?A、高速運算能力C、無需電力供應D、大規模數據處理能力88.以下哪個不是AI倫理問題?A、數據隱私B、自我學習能力C、就業崗位替代D、偏見和歧視89.以下關于梯度下降的描述，錯誤的是哪一項A、全局樣度下降比較穩定這種穩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值都需要計算所有的訓練樣例C、當樣本量過多時，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、人工神經網絡D、歸并排序算法91.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92.遺傳算法中所用的函數是()。A、隸屬函數C、啟發函數D、作用函數參考答案：B93.移動機器人軌跡規劃中所用參數優化法是對()進行控制A、位置94.一般來說，下列哪種方法常用來預測連續獨立變量?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關系D、擁有相同數量的樣本96.研究某超市銷售記錄數據后發現，買啤酒的人很大概率也會購買尿布，這種屬于數據挖掘的那類問題()。A、關聯規則發現D、自然語言處理97.循環神經網絡(RNN)為什么會出現梯度消失問題?A、因為使用了ReLU激活函數B、因為權重初始化不當C、因為梯度爆炸D、因為長時間依賴難以捕捉98.下面哪種不屬于數據預處理方法()。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.下面關于函數說法錯誤的是()B、如果沒有return語句，則Python函數默認返回值為NoneD、使用def定義函數101.下面的()是神經網絡中所用的函數。A、估價函數D、深度神經網絡103.下列直接影響傳統機器學習算法成敗的關鍵因素是哪個?B、后處理C、訓練方法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.下列屬于列族數據庫的是()。106.下列哪個選項是數據挖掘的主要任務?B、數據預測D、所有以上選項A、冒泡排序B、快速排序C、插入排序D、數據庫查詢108.下列哪個算法/庫不能實現閉環檢測()109.下列哪個工具是用于增強現實(AR)開發的工具?110.下列哪個表示法不是用于構建特征地圖的()D、雙目視覺特征點111.下列關于半樸素貝葉斯描述錯誤的為A、假設屬性之間完全獨立B、假設屬性之間部分相關C、獨依賴估計為半樸素貝葉斯最常用的策略D、假設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、產生式規則表示法114.下列()是阿里云提供的底層的分布式計算平臺。115.我國《新一代人工智能發展規劃》中規劃，到()年成為世界主要人工智能創新中心。116.文本類數據清洗中哪些錯誤數據可能導致數據分析結果失A、空白數據B、拼寫錯誤數據C、過時數據D、以上選項都正確117.為以下文本標題進行類別標注：注意!這樣的房子千萬不要買!A、房價走勢B、房產資訊C、房產政策相關D、房產科普知識悟性等，研究者找到一個重要的信息處理的機制是()B、人工神經網絡D、智能代理119.微型計算機的運算器.控制器及內存存儲器的總稱是()。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、圖像細節121.通用文字識別服務調用成功時，返回的文字識別結果保存到下列哪個字段A、將數據轉換成特定的格式B、刪除無用的數據C、檢查和修復數據錯誤D、所有以上答案A、從數據中提取有用信息的過程B、將數據轉換成特定的格式C、存儲數據的地方D、數據分析的工具124.數據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，這指的是數據采集的()。C、無序性D、高效性125.數據標注前要對數據進行清洗以達到更好的訓練識別效果，數據清洗方法下面說法不正確的是A、無效數據和缺失數據處理C、數據定義D、數據查重126.視覺類業務數據主要審核哪幾個方面?127.神經網絡中的感知機是由以下哪個科學家提出的?D、分布式計算能力128.神經網絡中的感知機是由以下哪個科學家提出的?129.神經網絡感知機只有()神經元進行激活函數處理，即只擁有一層功能神經元。B、輸入層C、感知層D、網絡層130.神將網絡訓練時，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減輕該問題?C、tanh函數A、將文本轉換為數字向量的過程，以便在機器學習模型中使用B、將文本轉換為圖像的過程C、將文本進行分詞和標注的過程D、將文本中的情感傾向進行量化的過程A、計算機理解和處理人類語言的技術B、將數據轉換成特定的格式的技術C、存儲數據的地方的技術D、數據分析的工具的技術133.什么是主成分分析(PrincipalComponentAA、一種無監督學習方法B、一種特征選擇技術C、一種數據預處理技術D、一種降維算法A、一種無監督學習方法B、一種特征選擇技術C、一種分類算法D、一種回歸算法135.什么是圖像識別任務中常用來減少參數數量和計算復雜度的技術?A、數據增強B、遷移學習C、池化層D、批量歸一化參考答案：C136.什么是梯度下降(GradientDescent)?A、一種優化算法，用于最小化損失函數B、一種分類算法，用于處理非線性數據C、一種數據預處理技術，用于降低數據維度D、一種特征選擇方法，用于選擇最相關的特征A、從大量特征中選擇最相關的特征B、從大量數據中選擇最相關的數據C、從大量模型中選擇最相關的模型D、從大量算法中選擇最相關的算法A、一種無監督學習方法B、一種數據可視化技術C、一種數據預處理技術D、一種優化算法139.什么是隨機森林(RandomFA、一種無監督學習方法B、一種特征選擇技術D、一種回歸算法A、一種特殊的機器學習算法B、一種特殊的數據挖掘技術C、一種特殊的數據可視化方法D、一種特殊的數據清洗技術141.什么是深度學習(DeepLearning)?A、一種無監督學習方法B、一種集成學習技術C、一種機器學習算法D、一種神經網絡的擴展142.什么是人工智能中的無監督學習?A、使用帶有標簽的數據訓練模型B、使用沒有標簽的數據訓練模型，發現數據中的結構和模式C、依賴于人類專家的指導和反饋來訓練模型D、側重于模擬人類的推理和決策過程143.什么是強化學習中的探索策略?A、一種在模型訓練中尋找最優參數的策略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、一種無監督學習方法B、一種特征選擇技術C、一種分類算法D、一種回歸算法A、一種無監督學習方法B、一種特征選擇技術C、一種分類算法D、一種回歸算法A、一種無監督學習方法B、一種特征選擇技術C、一種分類算法D、一種回歸算法A、一種無監督學習方法B、一種特征選擇技術C、一種分類算法D、一種回歸算法A、在大規模數據集上訓練模型的過程B、對模型參數進行初始化的過程C、使用少量數據對模型進行微調的過程D、將模型部署到實際應用場景的過程149.什么是K折交叉驗證(K-foldCrossValidation)?A、一種無監督學習方法B、一種特征選擇技術C、一種模型評估方法D、一種數據預處理技術A、樣本的真實值為負類，算法預測為負類B、樣本的真實值為正類，算法預測為負類C、樣本的真實值為負類，算法預測為正類D、樣本的真實值為正類，算法預測為正類參考答案：BA、圖像分類B、圖像生成C、文本分類D、文本生成152.深度學習中的遷移學習(TransferLearning)的目的是：A、提高模型的訓練速度B、提高模型的泛化能力C、減少模型的參數數量D、減少模型的復雜度A、將模型部署到生產環境中B、將模型部署到測試環境中C、將模型部署到開發環境中D、將模型部署到訓練環境中154.深度學習中的擴展方法GAN的全稱是：155.深度學習中的集成學習主要通過()來提高模型的性能。A、增加模型深度B、結合多個模型的預測結果C、優化模型參數D、增加訓練數據量156.深度學習中的Word2Vec是用來做什么的?A、詞嵌入C、文本生成D、特征選擇157.深度學習中的ReLU(RectifiedLinearUnit)激活函數有什么特A、它輸出輸入值的平方B、它添加了偏置項C、它對負值進行壓縮D、它對正值進行放大158.深度學習中的LSTM是什么的縮寫?159.深度學習中的"反向傳播"(backpropagation)算法主要用于什A、加速前向傳播B、更新神經網絡的權重和偏置C、確定網絡的結構D、初始化網絡參數A、SGD(隨機梯度下降)D、決策樹算法161.深度學習模型通常通過什么方式來防止過擬合?B、減少網絡層數C、L1正則化162.深度學習的實質是()。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：()。B、模型很棒C、過擬合算.數據管理.數據分析.數據產品開發相當于"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。C、開發新的人工智能產品和應用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、改變人類生活方式和社會結構D、所有選項都正確A、使機器能夠像人一樣思考和行動B、使機器能夠執行復雜的計算任務C、使機器能夠模仿人類的某些智能行為D、使機器能夠進行自我學習和改進172.群體機器人學研究的是以下哪種現象?A、單個機器人的行為B、多個機器人之間的交互與協作C、機器人的結構設計D、機器人的生產過程參考答案：B173.企業實行民主管理的基本形式是()A、工會B、職工代表大會C、企業管理委員會D、股東大會174.評估人工智能系統的性能時，下列哪個指標可以衡量系統的效率和資源利用率?A、系統的靈活性B、系統的能耗C、系統的知識表達能力D、系統的聲音識別準確率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解?A、深度優先搜索B、廣度優先搜索C、啟發式搜索D、二分搜索176.哪種類型的學習問題涉及到將實例分為預定義的標簽或類別?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注軟件在不同環境和條件下的穩定性?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對象的學習效果A、驗證培訓內容B、加入媒體材料C、加入活動D、審閱和完善講義179.哪個指標用于衡量分類模型的一致性?A、準確率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3個球的概率()。181.留出法直接將數據集劃分為()個互斥的集合C、三D、四明，這些應用屬于()A、數值計算C、人工智能D、模擬仿真數為()。A、模擬人類的大腦功能b)創建一個全新的智能B、創建一個全新的智能生物C、提高計算機的運算速度D、優化網絡安全性185.決策樹算法中，哪個參數用來衡量分裂的質量?A、信息增益C、均方誤差D、準確率186.決策樹算法在分裂節點時依據的是什么原則?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.決策樹的葉節點包含()。A、樣本的全集B、特征屬性測試C、決策的結果D、判斷的過程188.卷積神經網絡(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據該如何處理?A、靜音處理B、預處理算法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、句法分析關注單詞之間的語法關系，依存解析關注詞組如何組成句子B、兩者是相同的概念C、依存解析關注單詞之間的語法關系，句法分析關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.節點有多種類型，不包括是()192.將原始數據進行集成.變換.維度規約.數值規約是以下哪個步驟的任務()A、頻繁模式挖掘D、數據流挖掘193.基于人工智能的智能搜索系統可以幫助提高以下哪方面效A、搜索結果數量B、搜索范圍C、搜索準確性D、員工福利A、人工智能技術B、數據分析方法C、編程語言D、機械工程技術參考答案：A195.機器學習的算法中，以下哪個不是無監督學習?196.機器學習的簡稱是()。按系統學習能力分類的類別A、監督學習B、無監督學習C、弱監督學習D、函數學習按系統學習能力分類的類別()。A、監督學習B、無監督學習C、弱監督學習D、函數學習199.過擬合現象通常出現在哪種情況下?A、訓練數據太少B、模型復雜度太低C、模型復雜度太高D、測試數據太少200.規則A→(B,c(B|A))中的c(B|A)表示在前提A為真的情況下結論B為真的()。B、信度C、信任增長度D、概率參考答案：B201.關于循環神經網絡以下說法錯誤的是?A、循環神經網絡可以根據時間軸展開B、LSTM無法解決梯度消失的問題C、LSTM也是一種循環神經網絡D、循環神經網絡可以簡寫為RNN202.關于探索性指標和報告性指標的描述錯誤的是()。A、探索性指標是推測性質的，去發現一些未知的東西B、報告性指標是關于公司日常運營.管理相關的指標C、營業額屬于報告性指標D、銷售量屬于探索性指標203.關于控件組合，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.關于aorb描述錯誤的是()。205.對于線性不可分的數據，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.對于監督學習任務，以下哪個是正確的?A、訓練數據集中不包含標簽信息B、模型可以自動學習規則和邏輯C、訓練數據集中包含輸入和輸出對應的標簽信息D、模型只能進行預測，不能進行決策207.點云數據審核是否包含色彩信息是為了什么?A、確認點云中的噪聲B、確定點云的幾何和紋理等特征點C、了解數據采集的環境條件D、確認點云中的噪聲208.第二次信息化浪潮的出現標志是()。A、個人計算機開始普及B、人類開始全面進入互聯網時代D、人工智能技術高速發展209.當事人申請勞動爭議仲裁的時效是，從知道或應當知道權利受侵害之日起()210.大模型在自然語言處理中進行詞義消歧的一個關鍵能力是?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.大模型在訓練時，為了提高效率常常采用哪種技術?A、批量訓練B、在線學習C、一次性加載所有數據D、不使用任何技術212.大模型在訓練過程中常用的一種加速技術是?A、提前停止B、權重共享C、延遲更新D、多任務學習213.大模型在深度學習中的一個挑戰是它們的訓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中最有可能勝過小模型?A、簡單任務B、復雜任務C、所有類型的任務D、無法確定215.傳統的機器學習方法包括監督學習.無監督學習和半監督學習，其中監督學習是學習給定標簽的數據集。請問標簽為離散的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.測速發電機的輸出信號為()。A、模擬量D、脈沖量218.不屬于噪聲數據表現形式的是()C、錯誤數據D、異常數據219.不屬于人工智能的學派是()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的數據倉庫C、分布式列式數據庫D、分布式協調服務221.TSP是()的縮寫。B、八數碼問題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()類型的強化學習算法。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是一個用于構建和訓練機器學習和深度學習模型的：B、編程語言C、算法D、開發工具227.Python中的變量var如果包含字符串的內容，下面哪種數據類型不可能創建var?()228.LSTM(長短期記憶網絡)相對于普通循環神經網絡的主要改進是什么?A、更少的計算資源消耗B、更高的模型容量C、更快的訓練速度D、更好地處理長期依賴關系229.K-均值(k-means)聚類算法中，"K"指的是什么?A、數據點的數量B、聚類中心的數量C、特征的數量D、迭代的次數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勝人類人工智能計算機。C、圖靈機模型D、深度學習機器人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樹的基礎之上233.GAN(生成對抗網絡)的訓練過程中，生成器和鑒別器的關A、互為輸入輸出B、同時訓練和優化C、相互競爭和改進D、獨立訓練和優化234.F1-score值的計算公式是什么?A、正確預測的樣本數/總樣本數B、真正正類的樣本數/全部預測為正類的樣本數C、能被算法正確預測為正類的樣本數/真正正類的樣本數D、精確率和召回率的加權調和平均235.ExecutableFile是由執行的A、用戶程序B、應用程序C、虛擬機D、操作系統236.BP神經網絡模型拓撲結構不包括()。A、輸入層B、隱層C、輸出層D、顯層237.BP神經網絡的拓撲結構為()。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.()為人工智能技術的發展提供了其所需要的關鍵要素A、物聯網C、云計算技術239.()是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統。A、專家系統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、實現圖像尺度不變性240.()是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統。B、進化算法C、遺傳算法D、禁忌搜索241.()是一種具有非線性適應性信息處理能力的算法，可克服傳統人工智能方法對模式識別.語音識別.非結構化信息處理方面的缺陷。A、決策樹B、隨機森林C、人工神經網絡D、貝葉斯學習242.()是機器學習過程中的中間輸出結果。B、輸入數據C、輸出數據D、參數243.()是滑動窗口技術。A、一種用于數據標準化的方法B、一種用于處理時間序列數據的技術C、一種用于特征選擇的方法D、一種用于數據降維的方法244.()是規則的置信度與先導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、標準差245.()是獨熱編碼(One-HotEncoding)。A、將分類變量轉換為二進制向量B、將數值變量轉換為二進制數C、將文本數據轉換為數字D、將連續變量轉換為離散變量246.()不在人工智能系統的知識要素中。A、事實C、控制247.()不是數據預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、標準化248.()不是集成學習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、聯系上下文2.智能眼鏡可以看到對方說話內容的字幕，這個需要用的什么技術D、語音數據采集與標注3.只有更完善的基礎數據服務產業，才是AI技術能更好發展的基石。關于數據，下列哪些選項是正確的?A、更安全的數據共享是AI技術更好的發展基石之一B、消除數據孤島現象是對AI技術拓展很重要C、數據質量對AI的發展沒那么重要，保證數據量龐大就夠了D、數據消除壁壘對AI技術發展很重要E、數據不需要標準化處理也能直接用于所有AI模型4.在優化中，哪些技術可以減少模型的延遲?D、多任務推理5.在深度學習中，遇到數據不平衡問題時，我們可以用以下哪些方法進行解決?A、批量刪除B、隨機過采樣D、隨機欠采樣E、增加更多不平衡數據6.在深度學習任務中，遇到數據不平衡問題時，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、將所有數據放大7.在卷積神經網絡中，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、標準化層8.在過程中，以下哪些是常見的模型調優工具?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、預訓練模型C、零初始化D、均勻分布初始化10.在過程中，哪些技術可以加速模型的響應?A、量化59thC、知識蒸餾D、模型并行化11.在大模型應用中，如何保護用戶隱私?C、加密存儲與傳輸D、訪問控制12.在大模型訓練中，為什么需要使用大規模數據集?A、提高模型精度C、捕捉數據中的復雜模式D、加快訓練速度13.在大模型訓練過程中，以下哪些技巧可以提高模型的泛化能A、使用更多的訓練數據B、使用數據增強技術C、使用遷移學習方法D、使用集成學習方法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、數據質量問題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、部署環境16.在大模型的優化中，哪些技術被廣泛使用?A、量化D、增強學習17.在大模型的應用中，以下哪些是關鍵的模型評估指標?C、混淆矩陣D、學習曲線18.在大模型的應用中，以下哪些是常見的模型壓縮技術?D、哈希技術19.在大模型的應用中，哪些因素可能會影響模型的準確性?A、訓練數據的質量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.在大模型的應用中，哪些因素可能會影響模型的用戶體驗?A、模型的響應時間B、模型的準確性C、系統的易用性D、系統的穩定性21.在大模型的應用中，哪些因素可能會影響模型的跨領域適應性?A、領域間的相似性B、模型的泛化能力D、模型的架構靈活性22.在大模型的應用中，哪些因素可能會影響模型的可維護性?A、模型的文檔完整性B、代碼的可讀性C、系統的監控工具D、模型的更新策略23.在大模型的應用中，哪些因素會影響模型的用戶體驗?A、模型的響應時間B、圖形用戶界面D、語音控制界面E、手勢識別界面24.在大模型的應用中，哪些因素會影響模型的用戶體驗?A、模型的響應時間B、模型的準確性C、系統的用戶界面設計D、系統的穩定性25.在大模型的應用中，哪些因素會影響模型的泛化到新領域?A、領域間的相似性B、模型的遷移學習能力C、數據的多樣性D、模型的復雜度26.在大模型的訓練中，哪些因素可能會影響模型的穩定性?A、訓練數據的多樣性B、學習率的調整策略C、正則化方法的選擇D、模型的初始化方式27.在大模型的訓練中，哪些因素可能會影響模型的魯棒性?A、訓練數據的多樣性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.在大模型的訓練中，哪些方法可以用于提高模型對數據中噪聲的魯棒性?A、數據增強B、正則化C、異常值檢測D、集成學習29.在大模型的訓練過程中，哪些因素可能導致模型的不準確?A、訓練數據不足B、噪聲數據C、不適當的模型架構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、模型的規模B、運行頻率C、優化算法D、硬件架構31.在大模型的推理過程中，哪些技術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、模型預測的概率輸出32.在大模型的模型壓縮中，哪些技術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.在大模型的模型訓練中，哪些因素會影響模型的學習效率?A、批量大小C、梯度更新頻率D、模型初始化34.在大模型的模型訓練中，哪些因素會影響模型的收斂速度?A、學習率的大小B、數據的多樣性C、模型的初始化D、優化算法的選擇35.在大模型的模型訓練中，哪些因素會影響模型的可解釋性?A、模型的復雜度B、訓練數據的標注質量C、模型的透明度D、模型的架構選擇36.在大模型的模型維護中，哪些活動是持續改進模型性能的關鍵?A、定期更新數據集B、持續監控模型性能C、定期重訓練模型D、優化模型架構37.在大模型的模型推理中，哪些技術可以用于提高模型的透明度?A、模型的內部可視化B、模型的預測解釋C、模型的決策路徑分析D、模型的輸入輸出關系分析38.在大模型的模型推理中，哪些技術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、模型預測的概率輸出39.在大模型的模型評估中，哪些指標可以用來衡量模型的穩定性?A、準確率波動B、召回率波動D、訓練損失下降速度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、數據的加密措施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、數據的加密措施C、訪問控制策略D、模型更新的安全性D、進化算法43.在大模型的跨模態學習中，哪些技術可以用于不同數據類型之A、特征提取C、模態融合D、模態轉換網絡44.在大模型的部署中，哪些因素可能會影響模型的可維護性?A、模型的復雜度B、部署環境的復雜性C、監控系統的完善度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、系統資源的可用性D、網絡的傳輸速度46.在大模型的部署中，哪些因素會影響模型的在線學習能力?747.在大模型的部署中，哪些因素會影響模型的更新和維護?A、模型的復雜性B、部署環境的穩定性C、模型的可擴展性D、模型的監控和診斷工具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、學習率設置C、批量大小D、優化器選擇50.有大量銷售數據，但沒有標簽的的情況下，企業想甄別出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的文字內容B、用戶可根據API進行音色選擇、自定義音量、語速、為企業和個人提供個性化的發音服務C、華為云提供開放API的方式，幫助用戶通過實時訪問和調用API獲取語音合成結果，將用戶輸入的文字合成為音頻D、語音合成，又稱文語轉換，是一種將文本準換成逼真語音的服務E、語音合成技術無法處理多種語言的轉換52.以下那些項屬于生成對抗訓練中的問題?A、不穩定性C、過擬合E、數據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用?A、高昂的訓練成本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神經網絡中多對一的類型?A、音樂生成B、動作識別C、機器翻譯D、情感分析E、視頻幀預測55.以下哪些選項是人工智能深度學習學習框架?56.以下哪些屬于大模型的基本特征?A、參數數量龐大B、計算資源需求低C、處理能力強D、適用于所有任務57.以下哪些是計算機人機交互中的語音合成技術?A、基于規則的語音合成方法B、拼接式語音合成方法C、參數式語音合成方法D、深度學習語音合成方法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.以下哪些是機器學習的類型?A、無監督學習B、半監督學習C、強化學習D、關聯規則學習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.以下哪些技術可以用于加速大模型預訓練過程?A、分布式訓練B、知識蒸餾C、遷移學習D、數據增強63.以下哪些方法可以用于解決大模型訓練中的梯度消失或梯度爆炸問題?A、使用ReLU激活函數B、使用LSTM網絡結構C、使用批量歸一化操作D、使用合適的權重初始化方法64.以下哪些不是監督學習的類型?A、無監督學習B、半監督學習C、強化學習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跟蹤算法?(本題多選)67.以下關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值D、MBGD中的BatchSize是一個超參數，可由人為設定E、每次迭代所使用的訓練樣本數不固定，與整個訓練集的樣本數量有關68.以下關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秀69.以下關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督學習回歸分析是一種無監督學習B、回歸分析是一種無監督學習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系的一種統計分析方法E、回歸分析可以證明因果性70.以下關于ReLU激活函數優點的描述，正確的是哪些項?A、有神經元死亡的現像B、計算簡單C、輯出有界訓練不易發散D、有效緩解了度消失的問題E、ReLU函數可以確保所有神經元輸出始終為正值，有利于正71.以下不屬于通用機器學習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、業務目標分析E、用電量分析72.選擇以下關于人工智能概念的正確表述A、人工智能旨在創造智能機器該題無法得分B、人工智能是研究和構建在給定環境下表現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域B、專家系統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常用的關于網絡編譯的方法與接E、Dropout層設計75.下列哪些選項是大模型SFT的特點?A、能夠處理大規模數據B、需要大量的計算資源C、可以用于多種任務，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、系統測試D、用戶界面測試77.下列哪些是常見的貪心算法?B、分數背包問題D、區間調度問題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、細菌81.未來大模型的發展可能涉及哪些方向?A、多模態融合B、可解釋性增強C、模型壓縮與加速D、個性化學習82.為進行分類模型的訓練和性能評價，需要將輸入的標注數據劃A、數據的類標C、數據的特征D、訓練集E、數據噪音83.圖像數字化需要經過的步驟包括C、量化D、旋轉E、手繪84.數據清洗過程中，總歸可以歸為3個階段，分別是C、數據校對D、數據標準化E、數據采集B、根據個人認知D、注意采集質量E、采集過程的合法性A、曲線標注C、多邊形標注D、點標注E、框標注87.什么是負載測試和壓力測試?A、負載測試是通過模擬大量用戶并發訪問來評估軟件的性能和穩定性B、壓力測試是通過不斷增加系統負載，直到系統崩潰，以找出系統的極限承載能力C、負載測試主要關注系統的響應時間，而壓力測試主要關注系統的穩定性D、負載測試只在軟件開發階段進行，不涉及維護階段88.深度學習中常用的損失函數有?B、均方誤差損失函數C、交叉熵誤差損失函數89.如何提高大模型的可解釋性?A、使用可視化技術B、設計更簡單的模型結構C、引入注意力機制D、增加模型的層數A、使用準確率、召回率等指標B、考慮模型訓練時間C、分析模型推理速度D、評估模型內存占用91.如何對大模型進行優化以提高性能?B、使用更高級的優化算法C、引入注意力機制D、增加訓練數據92.如何保護大模型的隱私?A、數據脫敏B、加密存儲C、訪問控制D、公開模型結構A、語法B、詞韻D、語用E、音量94.人工智能技術可以在()方面與元宇宙技術相結合。A、使用人工智能技術來模仿和取代人類行為。B、使用人工智能技術處理元宇宙產生的海量且復雜的數據。C、使用人工智能解決芯片的計算能力。D、使用人工智能技術在增強現實和虛擬現實中創造更智能、更E、使用人工智能創造交互95.人工智能發展的三階段是指哪三階段C、知識期D、機器學習期96.哪些模型屬于大模型的經典代表?97.哪些技術可以幫助提高大模型的泛化能力?A、正則化B、數據增強C、批歸一化D、深度監督98.拉框標注通常用于自動駕駛應用中的A、行人標注B、交通燈識別C、車道線標注D、汽車識別E、標志牌識別99.考察聚類內的特征指標有()B、聚類半徑D、標準差E、數據量大小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.根據處理數據的類型，大模型可以分為哪些類別?A、文本模型C、音頻模型D、多模態模型104.當使用機器學習建立模型的過程中，以下哪些屬于必備的操作B、數據獲取C、特征選擇D、超參數調節E、模型合并105.當前大模型領域的創新方向有哪些?A、模型輕量化B、多模態學習C、神經符號集成D、知識增強模型106.大模型在自然語言處理領域有哪些具體應用?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域的應用主要包括哪些?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、模型自適應性增強D、模型的多任務學習能力109.大模型在未來發展中，以下哪些是可能的數據處理技術?A、自動數據標注B、無監督特征學習C、多模態數據融合D、增量學習110.大模型在未來發展中，以下哪些是可能的技術趨勢?A、模型的輕量化B、模型的自適應調整C、模型的跨平臺兼容性D、模型的實時學習能力111.大模型在哪些場景下表現出色?A、文本生成B、圖像識別C、邏輯推理D、小規模數據處理112.大模型在金融行業的應用面臨哪些挑戰?A、數據安全與隱私保護B、模型可解釋性C、法規與合規性問題D、技術更新迅速113.大模型在處理圖像數據時，通常采用哪些技術?A、卷積神經網絡B、循環神經網絡C、生成對抗網絡D、遷移學習114.大模型訓練時，以下哪些技巧可以減少過擬合?A、正則化C、數據增強D、早停法115.大模型如何與其他技術融合以提升性能?A、與深度學習框架融合B、與強化學習結合C、引入圖神經網絡D、與傳統機器學習算法結合116.大模型的哪些特點使其在處理大規模數據時表現出色?A、參數數量巨大B、能夠捕捉復雜的數據模式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、數據噪聲B、模型結構D、訓練策略118.大模型的發展對社會有哪些潛在影響?A、提高生產效率B、促進科技創新D、引發倫理與法律問題119.按照智能應用場景，語音數據標注任務可劃分A、智能家居B、值域格式錯誤C、詞法錯誤D、數據中存在重復值E、情緒錯誤120.Adam優化器可以看做是以下哪幾項的結合?判斷題1.最優化決策支持利用人工智能計算來實現系統的最優性能，以及得出達到最優業務指標的分配或決策。2.最小二乘法是基于預測值和真實值的均方差最小化的方法來估計線性回歸學習器的參數w和b。3.最??乘法是基于預測值和真實值的均回歸學習器的參數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自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟件系統，但它并不屬于計算機科學的一部分。5.準確率是所有正確識別的樣本占樣本總量的比例。當所有類別都同等重要時，采用準確率最為簡單直觀。參考答案：A6.準確率是所有正確識別的樣本占樣本總量的?例。當所有類別都同等重要時，采?準確率最為簡單直觀。A、正確參考答案：A7.重復性強.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.智能語音可以實現人機對話，并進行語義理解和回應。A、正確參考答案：A9.智能音箱本質上是音箱.智能語音交互系統.互聯網.內容疊加的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，以在強化學習中取得良好的性能。A、正確11.智能體在強化學習中只能通過值迭代或策略迭代等方法來學習最優策略。A、正確B、錯誤參考答案：B12.智能體可以與其他智能體進行交互和合作，以共同完成復雜的任務。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習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范和公共政策的解決方案，才能設計出可信賴的人工智能。A、正確B、錯誤15.噪聲數據是指?個測量變量中的隨機錯誤或偏差A、正確16.在制造業中，大模型可以通過分析生產線數據來優化流程。17.在預訓練過程中，使用更多的計算資18.在訓練過程中，人工智能訓練師只需要關注模型的準確率，無19.在圖像處理中，采樣越細，像素越小，越能精確的表現圖像。20.在數據導入到人工智能測試平臺前需要進行數據清洗。常用于自然語言處理等領域。22.在人工智能訓練過程中，模型的性能提升是一個線性過程，隨著訓練時間的增加，性能會逐漸提高。A、正確23.在人工智能訓練的模型訓練階段，需要在新的數據上達到理想24.在人工智能項目中，數據處理規范文檔是必不可少的。25.在模型訓練時，應該根據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.在各類機器學習算法中，過擬合和?擬合都是可B、錯誤參考答案：B28.在高校教務管理中，大模型可以用于課程安排的智能優化。29.在電子商務中，大模型可以幫助提升用戶體驗，通過聊天機器30.在單個業務數據的處理過程中，數據可視化和探索性分析是可選步驟，對最終的數據處理結果沒有影響。31.在大模型中，embedding向量的質量不會隨著訓練的進行而提32.在大模型中，embedding向量的維度是固定的，不能根據任務B、錯誤33.在超參數搜索空間較大的情況下，采用隨機搜索，會優于網絡搜索的效果。34.在Prompt工程中，使用預訓練語言模型作為基礎模型總是有35.在OCR識別中，卷積神經網絡可以取代傳統方式中特征提取36.預訓練模型在小數據集上的表現通常優于在大數據集中的表37.預訓練模型在低資源語言上的表現與高資源語言相同。38.預訓練模型在處理噪聲數據時非常脆弱。39.預訓練模型永遠無法達到人類水平的智能。40.預訓練模型無法處理多語言的數據。41.預訓練模型可以直接用于生成任務，無需任何調整。B、錯誤42.預訓練模型的預訓練階段不需要考慮數據的語義結構。43.預訓練模型的預訓練階段不涉及任何形式的正則化。44.預訓練模型的泛化能力只取決于其規模。45.預訓練模型的大小與它們的性能直接相關。46.預訓練模型不能處理圖像和文本的多模態數據。47.預訓練大模型時，只使用單一的預訓練任務就可以達到最佳效48.預訓練大模型時，數據集的規模越大，模型性能通常越好。49.語音識別指的是將音頻數據識別為文本數據50.語音清洗是對語音進行重新錄制和編輯，以提高語音質量。A、正確參考答案：B52.有更多隱層神經網絡模型，我們稱之為深度學習。53.由機器學習算法構成的模型，在理論層面上，它并不能表征真的數據分布函數，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.醫療健康領域，人工智能在醫學影像方面的應用被認為最不可B、錯誤56.一般情況下，用于訓練模型的數據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點.若干個內部結點和若干個葉結點；葉結點對應于決策結果，其他每個結點則對應于一個屬性測試；根結點包含樣本全集。B、錯誤59.業務數據可以直接進行使用，不需要進行規范化A、正確60.訓練集與驗證集的樣本是不同的。61.尋找最優超參數費時費力，應該在模型訓練之前就指定最優參62.學習率越大，訓練速度越快，最優解越精確。63.相比于傳統基于規則的方法，機器學習算法所應對的問題規模大，規則比較簡單B、錯誤64.線性回歸是一種有監督機器學習算法，它使用真實的標簽進行65.線性回歸是?種有監督機器學習算法，它使?真實的標簽進?訓66.文本識別算法CRNN中使用ReLU損失函數，將循環神經網絡獲取的標簽特征分布通過一系列的計算操作轉換為真實的預參考答案：B67.為提升效率，大多數AI框架的核心功能模塊都是C++實現的參考答案：A68.為了提高星火大模型的性能，只需要增加訓練數據的數量即參考答案：B69.微調訓練時，只需要使用下游任務的數據集，無需考慮預訓練數據集。71.微調訓練時，只能使用有標注的數據集。72.微調訓練時，預訓練模型的參數應該全部固定不變。73.微調訓練時，不需要考慮模型的過擬合問題。B、錯誤74.微調訓練后的模型可以直接用于其他任務，無需任何調整。A、正確75.微調訓練的數據集規模越大，模型性能一定越好。A、正確76.網格搜素是一種參數調節的方法77.同一個列表中的元素的數據類型可以各不相同。78.通過大模型，高等院校可以實現智能化的學生考勤管理。79.通過大模型，高等院校可以實現個性化學習路徑的推薦。B、錯誤80.調用網站白?提供的應用程序編程接口，可以實現網絡數據采81.調查問卷是以問題的形式系統的記載調查內容的一種印件。82.提高大模型國產化算力是保障國家信息安全和戰略安全的重83.梯度下降算法是最常用也是最有效的神經網絡的優化辦法，完全可以滿足不同類型的需求。84.淘寶中我們輸入關鍵詞查看商品時，會自動搜索出很多和所搜商品相關聯的信息，這就是利用知識圖譜的典型案例。85.數據質量的數據一致性是指在數據庫中，不同表中存儲和使用的同一數據應當是等價的，表?數據有相等的值和相同的。86.數據質量的數據相關性是指數據與特定的應用和領域有關。A、正確87.數據質量的時效性是指有些數據會隨時間而變化的。88.數據清洗中的缺失值清洗策略不需要考慮缺失值的重要性。89.數據清洗和預處理是人工智能訓練過程中的一個可選步驟，不90.數據爬蟲是一種自動化程序，用于從互聯網上抓取和提取結構化或非結構化的數據。91.數據集成是指將互相關聯的分布式異構數據源集成到?起，使?戶能夠以透明的?式訪問這些數據源。92.數據采集器是進行數據采集的機器或者工具。93.數據采集工具可以針對某個主題從微博爬取相關信息。94.數據采集工具分為編程類和可視化采集工具兩類。A、正確95.數據采集工具不能爬取學術信息。96.數據采集?稱數據獲取，是利用設備或技術手段從現實環境及網絡獲取數據并放入系統內部進行使用。B、錯誤97.數據標注規范文檔只需要按照標注團隊的需求制定就可以了。98.數據標注的準確性只影響模型的訓練階段，不影響99.數據標注的準確性和效率對機器學習模型的性能至關重要。A、正確100.屬性標注是根據事物的屬性進行打標簽。101.使用隨機梯度下降時，因為每次訓練選取的樣本是隨機的，這本身就帶來了不穩定性，會導致損失函數在下降到最低點的過程中，收斂過程不穩定102.使用爬蟲技術時，需要遵守Robots.txt文件中的規則，以尊重網站的爬蟲策略。103.神經網絡中各個隱藏層能提取出和人類看到的一樣的特征。104.深度學習是基于RNN循環神經網絡。105.設計智能客服機器人，需向領域知來說，標準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.商務數據指用戶在電子商務網站購買商品的過程中，網站記錄用戶行為的大量數據。A、正確108.商務數據不同幫助企業和個人共享客戶信息。B、錯誤參考答案：B109.人臉比對服務調用是只傳入一張圖像也可以。A、正確參考答案：B110.人臉比對服務調用時只傳一張圖像可以參考答案：B111.人工智能訓練師只負責數據標注，不負責模型調優。112.人工智能訓練師在模型訓練過程中，不需要關注計算資源的參考答案：B113.人工智能訓練師在標注數據時，應該考慮到數A、正確參考答案：A114.人工智能訓練師可以通過學習新的標注工具和技術來提高工作效率。A、正確B、錯誤參考答案：A115.人工智能訓練師的工作不包括對機器學習模型進行性能評估和調優。A、正確B、錯誤參考答案：B116.人工智能訓練師不需要與業務團隊溝通，只需要按照技術文檔進行訓練即可。A、正確B、錯誤參考答案：B117.人工智能訓練師不需要了解機器學習算法的原理，只需按照指南操作即可。A、正確B、錯誤118.人工智能訓練師不需要具備數據分析和統計知識。120.人工智能算法的訓練一般需要訓練集.測試集和驗證集。121.人工智能科學是一門綜合學科，涉及多個學科的研究。122.人工智能的四要素是數據，算法，算力，場景。要滿足這四要素，我們需要將AI與云計算，大數據和物聯網結合，使其更好地服務社會。123.人工神經網絡是一種模擬人腦神經元之間相互連接的計算模124.情感數據標注規范中，應該區分文字表達和口語表達的情緒125.傾斜目標框標注比非傾斜目標框更加貼合目標物體的輪廓。126.強人工智能觀點認為可能創造出真正推理和解決問題的智能述環境的信息。A、正確參考答案：A128.強化學習中的折扣因子γ用于控制未來獎勵的重視程度，γ越大則越重視遠期的獎勵。A、正確B、錯誤參考答案：A129.強化學習中的探索-利用權衡[Exploration-ExploitationTrade-off]是指智能體在探索新動作和利用已知最優動作之間的選擇問A、正確B、錯誤參考答案：A130.強化學習中的時序差分方法[TemporalDifferenceMethods]結合了動態規劃和蒙特卡洛方法的優點，可以在線學習并快速更新價值估計。A、正確B、錯誤參考答案：A131.強化學習中的深度強化學習[DeepReinforcementLearning]是將深度學習與強化學習相結合的方法，可以處理高維狀態空間和復132.強化學習中的模型[model]是指智能體對環境的表示，包括狀態轉移概率和獎勵函數。133.強化學習中的價值函數[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據，不能抓取圖片.視頻等多媒體內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式來匹配和提取網頁中的特定信息。140.目標檢測任務中，標注框的大小和位置對于檢測任務的效果A、正確B、錯誤141.模型超參數是模型內部的配置，超參數通常需要依靠模型自己學習和選擇，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據的處理。B、錯誤143.每個神經網絡層都包含多個神經元，可以通過反向傳播算法144.邏輯回歸的損失函數是交叉熵損失函數。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.決策樹學習是?種逼近離散值?標函數的?法，學習到的函數被149.決策樹算法采用樹形結構，使用層層推理來實現最終的結果150.卷積神經網絡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.監督學習的學習數據既有特征(feature),也有標簽(label)。B、錯誤153.監督學習的數據必須要帶標簽等人為標注信息。154.計算機視覺的任務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。與很多學科都有密切關系，例如數字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。157.機器學習算法訓練完成后，在訓練集準確率很高，但驗證集準確率很低，說明已經過擬合參考答案：B160.機器人一般由執行機構.驅動裝置.檢測裝置.控制系統和復雜B、錯誤161.回歸問題和分類問題都有可能發生過擬合，這句話是否正確?()162.互聯網數據分布在網頁的不同位置，我們很難采集下來。163.國內在芯片制造方面已經實現了對大模型國產化算力的全面164.國內在推動大模型國產化算力方面還需要加強基礎研究和人才培養。165.國內企業在開發大模型時，更傾向于使用國外成熟的算力解決方案，而非國產算力。166.關于機器學習算法的理性認識，其本質就是得到一個輸出，使得輸出與真實結果盡可能的接近167.關系標注中，實體數量應該盡量多，以便提升關168.根據發展趨勢定義，人工智能就是會不斷自我學習的計算機169.個性化推薦系統的目標是提供與用戶興趣相關的產品或服務171.高等院校可以使用大模型來監測和分析學生在學習管理系統172.改變流程執