人工智能（B）学习通超星期末考试答案章节答案2024年

人工智能（B）学习通超星期末考试章节答案2024年关于变量的命名和使用，下列描述正确的是？

答案:变量名不能包含空格，但可使用下划线来分隔其中的单词。;变量名应既简短又具有描述性。;慎用小写字母l和大写字母O，因为它们可能被人错看成数字1和0。关于注释，下列描述正确的是？

答案:注释用井号（#）标识。;编写注释的主要目的是阐述代码要做什么，以及是如何做的。;

必须编写有意义的注释。随机森林是有监督的（

）模型

答案:集成学习支持向量机（SVM）是一种有（

）的算法

答案:监督KNN训练过程只是将训练集数数据（

）起来。

答案:存储pip的作用是？

答案:Python包安装器range()函数的作用，描述正确的是

答案:生成一系列的数字[1,2,3]+[4,5,6]的结果是多少？

答案:[1,2,3,4,5,6]幂运算运算符为()。

答案:**Python脚本文件的扩展名为()。

答案:py下面不属于python特性的是()。

答案:属于低级语言下列哪个不是人工智能的研究领域()

答案:编译原理下面不属于人工智能研究基本内容的是()

答案:自动化Al的英文缩写是()

答案:Artificiallntelligence被誉为“人工智能之父”的科学家是()。

答案:麦卡锡KNN的特点是思想比较简单，应用数学少，是一个几乎不需要训练过程的算法？

答案:对K-Means是一种监督学习算法

答案:错cv2.waitKey（）函数表示等待键盘输入，参数为0表示一直等待

答案:对RGB图像转换二值化图可以由原始图像直接转换

答案:错LeNet-5实现的过程：1、输入层；2、（）；3、池化层（第二层）；4、（）；5、池化层（第四层）；6、（）；7、全连接层（第六层）；8全连接层，输出层（第七层）。

答案:卷积层（第一层）;卷积层（第三层）;全连接层（第五层）欠拟合解决方法介绍：1、（）；2、增加更多特征，使输入数据的特征更明显；3、（）；4、减弱正则化约束或者去掉正则化约束。

答案:将模型复杂化;调整超参数RGB分别代表（）、（）、（）颜色

答案:红色;绿色;蓝色MNIST数据集包含（）个训练图像和（）个测试图像

答案:60000，10000卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一类深度神经网络，最常用于（）。

答案:分析视觉图像卷积神经网络主要由卷积层（ConvolutionalLayers）、（）、全连接层（FullyConnectedLayers，FCLayers）构成

答案:池化层（PoolingLayers）LeNet-5模型是一种用于（）的非常高效的卷积神经网络

答案:手写体字符识别K-均值聚类是一种无监督学习算法，其中每个族中有（

）形心，形心为最能代表族的点

答案:一个哪种算法思想简单，易于理解和实现，无需训练

答案:KNN那个不属于OpenCV的特点

答案:可视化人工智能诞生于哪一年?()

答案:1956人类智能的特性表现在4个方面()。

答案:能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。下列哪个应用领域不属于人工智能应用?()

答案:自动控制人工智能研究的一项基本内容是机器感知,以下列举中的()不属于机器感知的领域。

答案:使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力机器翻译属于下列哪个领域的应用?()

答案:自然语言系统自动识别系统属于人工智能哪个应用领域?()

答案:人类