人工智能訓練師試題【內含答案】單選題（請從以下每一道考題下面備選答案中選擇一個最佳答案。）第1題：TTS中通常把數字變成漢字是發生在哪個模塊A、文本歸整模塊B、停頓模型C、獲取讀音D、分句模塊【正確答案】：A第2題：以下哪類是屬于多標簽分類A、垃圾郵件判別——是/否B、情緒識別——憤怒/高興/平靜C、新聞主題標簽——體育，C羅，歐冠D、以上都是【正確答案】：C第3題：書箱分類的標簽算是哪種分類任務A、二分類B、多分類C、多標簽分類D、多模態【正確答案】：C第4題：TTS流程中的哪個模塊容易造成讀音錯誤A、分詞模型B、停頓模型C、獲取讀音D、分句模塊【正確答案】：C第5題：針對“南京市長江大橋”這句話分詞正確的是A、南京/市長/江大橋B、南京市/長江大橋C、南京/市/長江/大橋D、南京/市/長江/大/橋【正確答案】：B第6題：以下針對數據優化的說法正確的是A、增加的數據量越多越好B、增加數據的質量越高對模型的效果越好C、增加的數據類型越豐富越好D、模型的正負樣本量不影響模型效果【正確答案】：B第7題：通過SSML標記()文本內容，可以控制()語音生成的許多方面A、標準，簡單B、標準，復雜C、格式化，合成D、通用性，合成【正確答案】：C第8題：請計算以下樣本的字準確率是多少?A、標注：我最喜歡的運動是排球B、識別：吾最喜愛的運動是拍球哦C、0.6D、0.4E、0.7F、0.3【正確答案】：A第9題：以下說法錯誤的是A、方言模型需要先從底層的詞典建設開始B、重口音的問題可以通過加強聲學模型訓練C、方言不同于重口音，所以優化方式也不一樣D、方言問題可以加強優化聲學模型來解決【正確答案】：D第10題：模型的召回率如何計算A、RECALL=TP/(TP+FN)B、RECALL=TP/(TP+FP)C、RECALL=(TP+TN)/(TP+FP)D、RECALL=(TP+TN)/(TP+FP+TN)【正確答案】：A第11題：總數據量為10，模型預測有結果的為6條，無結果的為4條，其中6條有結果的數據中預測正確的是5怎么樣，模型準確率是多少，精準率是多少A、準確率為50%，精確率為83.3%B、準確率為83.3%，精確率為50%C、準確率為50%，精確率為50%D、準確率為83.3%，精確率為83.3%【正確答案】：A第12題：什么情況下CER字錯誤率會超過100%A、刪除錯誤較多的時候B、插入錯誤較多的時候C、替換錯誤較多的時候D、以上都對【正確答案】：B第13題：如何提升數據的質量以下說法正確的是A、沒有噪音數據B、訓練數據樣本平衡C、負向樣本充足，種類豐富D、以上都是【正確答案】：D第14題：以下說法正確的是A、質量更高的數據可以訓練出更好的模型B、同一模型中訓練數據的樣本需要有一定的平衡C、訓練樣本中的數據標簽的正確性會影響到模型的準確率D、以上都對【正確答案】：D第15題：小男孩2歲了，第1次和奶奶一起旅行。以上這段話經過文本正則，歸整后的結果是A、小男孩兩歲了，第一次和奶奶一起旅行B、小男孩二歲了，第一次和奶奶一起旅行C、小男孩2歲了，第1次和奶奶1起旅行D、小男孩兩歲了，第1次和奶奶一起旅行【正確答案】：A第16題：如果不考慮業務場景的情況下，以下哪個簽標與原始文本內容從相關性，定義范圍，確定性等方面綜合考慮，最合適的是哪一組A、賬戶登錄不上了?—>賬戶被盜B、怎么還不回復我?—>催促C、怎么恢復我的聊天記錄內容—>恢復釘釘內容D、怎么開發票呀—>開票流程【正確答案】：D第17題：表示實際語音中有，識別結果里面有，但是字錯誤了；這種是屬于識別錯誤中的哪種錯誤A、插入錯誤B、刪除錯誤C、替換錯誤D、識別錯誤【正確答案】：C第18題：請從以下語料中找出標簽分類不一致的句子A、我忘記蜜碼了B、輸了好多次都提示密碼錯誤C、為什么總是提示密碼錯誤D、如何設置密碼【正確答案】：D第19題：以下哪些場景適用分類模型解決A、開發票流程B、反饋電話號碼C、反饋訂單編號D、發送寶貝鏈接【正確答案】：A第20題：構建數據標簽的時候以下說法正確的是A、構建數據標簽的時候只需要保證正例樣本正確B、構建數據標簽的時候不需要有負例的樣本C、構建數據標簽的時候需要考慮業務/行業等屬性，需要有一定的業務知識D、構建數據標簽范圍越小越好【正確答案】：C第21題：由C++源程序文件編譯而成的目標文件的默認擴展名為A、exeB、cppC、likD、obj【正確答案】：D第22題：下列哪一種架構有反饋連接A、RNNB、DNNC、NND、CNN【正確答案】：A第23題：如下程序的時間復雜度為（其中m>1，e>0）x=m;y=1;while(x-y>e){x=(x+y)/2;A、y=m/x;}print(x);（）B、m的平方C、logmD、m的1/3方E、m的1/2方【正確答案】：B第24題：萬維網之父是（）A、舍恩伯格B、彼得·德魯克C、斯科特·布朗D、蒂姆·伯納斯－李【正確答案】：D第25題：有許多種梯度下降算法，其中兩種最出名的方法是l-BFGS和SGD。l-BFGS根據A、二階梯度下降而SGD是根據一階梯度下降的。在下述哪些場景中，會更加偏向于使用B、l-BFGS而不是SGD？場景1：數據很稀疏場景2：神經網絡的參數數量較少C、場景2D、場景1E、都不會選擇l-BFGSF、兩種情況都是【正確答案】：D第26題：關于大數據在社會綜合治理中的作用，以下理解不正確的是（）A、大數據的運用能夠維護社會治安B、大數據的運用有利于走群眾路線C、大數據的運用能夠加強交通管理D、大數據的運用能夠杜絕抗生素的濫用【正確答案】：D第27題：知識圖譜中的節點稱為？A、關系點B、頂點C、實體D、連接點【正確答案】：C第28題：下述（）不是知識的特征。A、進化和相對性B、復雜性和明確性C、可重用性和共享性D、客觀性和依附性【正確答案】：B第29題：阿爾法狗是第一個擊敗人類職業圍棋選手、第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智能A、程序，它的主要工作原理是什么？B、深度學習C、機器學習D、卷積神經網絡E、BP神經網絡【正確答案】：A第30題：以下關于算法的說法中，不正確的是A、卷積神經網絡是重要的遷移學習算法B、機器學習算法分為有監督、半監督和無監督三種C、K-Means是屬于無監督學習算法D、決策樹算法屬于監督學習類別【正確答案】：A第31題：在語音識別應用中，如果發音人有嚴重口音，可以嘗試使用（）技術來A、提升對目標發音人的語音識別準確率B、語言模型個性化C、聲學模型個性化D、發音人錄音音庫制作E、熱詞優化【正確答案】：B第32題：下列關于舍恩伯格對大數據特點的說法中，錯誤的是（）A、數據類型多樣B、數據規模大C、數據價值密度高D、數據處理速度快【正確答案】：C第33題：為數據的總體分布建模，把多維空間劃分成組等問題屬于數據挖掘的哪A、一類任務？B、建模描述C、探索性數據分析D、數據分析E、空間信息【正確答案】：D第34題：下列哪部分不是專家系統的組成部分（）A、知識庫B、綜合數據庫C、推理機D、用戶【正確答案】：D第35題：AI這個英文縮寫的全稱是（）A、AutomaticIntelligenceB、ArtificalIntelligenceC、AutomaticeInformationD、ArtificalInformation【正確答案】：B第36題：在公式中yxp(x，y))，存在量詞是在全稱量詞的轄域內，我們允許所存在的x可能A、依賴于y值。令這種依賴關系明顯地由函數所定義，它把每個y值映射到存在的那個x。B、這種函數叫做（）C、依賴函數D、Skolem函數E、決定函數F、多元函數【正確答案】：B第37題：下列哪部分不是專家系統的組成部分（）A、知識庫B、綜合數據庫C、推理機D、用戶【正確答案】：D第38題：產生式系統的推理不包括（）A、正向推理B、逆向推理C、雙向推理D、簡單推理【正確答案】：D第39題：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【正確答案】：B第40題：如果問題存在最優解，則下面幾種搜索算法中，（）必然可以得到該最優解。A、寬度（廣度）優先搜索B、深度優先搜索C、有界深度優先搜索D、啟發式搜索【正確答案】：A判斷題（請對下列各題做出判斷，“√”表示正確，“X”表示不正確。）第41題：召回率(RecallRate，也叫查全率)是檢索出的相關文檔數和文檔庫中所有的相關文檔數的比率，衡量的是檢索系統的查全率A、正確B、錯誤【正確答案】：B第42題：分類任務有：二分類，多分類，多標簽分類A、正確B、錯誤【正確答案】：B第43題：聲音轉文字如果沒有達到100%，說明這個模型不行A、正確B、錯誤【正確答案】：B第44題：文本語言生成在神經網絡模型上存在一字隨機性，但風險是可控的A、正確B、錯誤【正確答案】：B第45題：用戶畫像是屬于多標簽分類A、正確B、錯誤【正確答案】：B第46題：刪除錯誤是指實際語音中有，識別結果里沒有A、正確B、錯誤【正確答案】：B第47題：ASR的模型識別的是所有說普通話的語音，他不對人做區別，而TTS是千人千面的，每一個人的聲音都不一樣A、正確B、錯誤【正確答案】：B第48題：TTS語速太快我需要將其調整慢，我可以通過調整speech_rate的值來調整語速的快慢A、正確B、錯誤【正確答案】：B第49題：數據標記時只能對原始數據添加一個標簽A、正確B、錯誤【正確答案】：B第50題：SSML是語音合成標記語言，它是W3C的語音接口框架的一部分A、正確B、錯誤【正確答案】：B問答題第51題：簡述人工智能在醫療領域的主要應用。【正確答案】：人工智能在醫療領域的應用包括醫學影像診斷（如X光、CT、MRI圖像分析）、疾病預測（通過分析患者數據預測疾病發生的可能性）、藥物研發（如虛擬篩選藥物分子）、醫療機器人（輔助手術等操作）、智能醫療助手（回答患者咨詢）等。第52題：解釋什么是強化學習，并舉例說明其應用場景。【正確答案】：強化學習是通過智能體與環境不斷交互，根據環境給出的獎勵或懲罰來學習最優策略。應用場景如機器人控制（如機器人行走、抓取物體）、游戲（如AlphaGo）、自動駕駛等。第53題：簡述自然語言處理中的詞嵌入技術。【正確答案】：詞嵌入是將單詞或詞語轉換為實數向量的技術，使得語義相近的詞在向量空間中距離較近。常見的詞嵌入模型有Word2Vec、GloVe等。它有助于計算機理解和處理自然語言。第54題：說明人工智能中模型過擬合的原因及解決方法。【正確答案】：過擬合原因通常是模型過于復雜或訓練數據過少。解決方法包括增加數據量、正則化（如L1、L2正則化）、Dropout、早停法、簡化模型結構等。第55題：解釋人工智能中的生成對抗網絡（GAN）的工作原理。【正確答案】：GAN由生成器和判別器組成。生成器生成假數據試圖欺騙判別器，判別器判斷輸入數據是真實的還是生成器生成的。兩者通過對抗訓練，使生成器生成越來越逼真的數據。第56題：列舉至少三種人工智能在金融領域的應用。【正確答案】：風險評估與信用評分、市場預測、投資組合優化、欺詐檢測、智能客服、量化交易等。第57題：簡述如何評估一個人工智能模型的性能。【正確答案】：可以通過準確率、召回率、F1值、均方誤差、混淆矩陣、ROC曲線和AUC值等指標來評估。還需考慮模型的泛化能力、計算效率、可解釋性等。第58題：說明人工智能中的遷移學習的概念和優勢