2024年1月人工智能模拟习题+答案（附解析）

2024年1月人工智能模拟习题+答案（附解析）一、单选题（共30题，每题1分，共30分）1.Mahout的核心是()算法及其实现。A、人工智能B、数据挖掘C、云计算D、机器学习正确答案：D答案解析：Mahout是一个基于Hadoop的机器学习和数据挖掘库，其核心是机器学习算法及其实现。人工智能是一个更广泛的概念；数据挖掘是其应用领域之一；云计算主要是提供计算资源等的一种模式，并非Mahout核心。所以选D。2.Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的：在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势？A、仿射层B、卷积层C、RNN层D、均不对正确答案：C3.（）是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。A、机器系统B、专家系统C、智能芯片D、人机交互正确答案：B答案解析：专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它利用人工智能技术和计算机技术，依据某领域一个或多个专家提供的知识和经验来进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，从而解决那些需要人类专家处理的复杂问题。而机器系统范围太宽泛，智能芯片主要侧重于硬件方面，人机交互强调的是人与机器之间的交互方式，均不符合题意。4.某篮运动员在三分线投球的命中率是2(1)，他投球10次，恰好投进3个球的概率（）。A、16(3)B、8(5)C、128(15)D、16(7)正确答案：C答案解析：1.已知投篮命中率\(p=\frac{1}{2}\)，投球\(n=10\)次，这是一个二项分布问题。-二项分布概率公式为\(P(X=k)=C_{n}^{k}p^{k}(1-p)^{n-k}\)。-这里\(k=3\)，\(n=10\)，\(p=\frac{1}{2}\)，\(1-p=\frac{1}{2}\)。2.计算\(P(X=3)\)：-先计算组合数\(C_{10}^{3}=\frac{10!}{3!(10-3)!}=\frac{10\times9\times8}{3\times2\times1}=120\)。-则\(P(X=3)=C_{10}^{3}(\frac{1}{2})^{3}(1-\frac{1}{2})^{10-3}\)。-即\(P(X=3)=120\times(\frac{1}{2})^{3}\times(\frac{1}{2})^{7}=120\times\frac{1}{8}\times\frac{1}{128}=\frac{15}{128}\)。-逐一分析选项：-A选项\(\frac{15}{128}\)符合计算结果。-B选项\(\frac{3}{16}=\frac{24}{128}\gt\frac{15}{128}\)。-C选项\(\frac{5}{8}=\frac{80}{128}\gt\frac{15}{128}\)。-D选项\(\frac{7}{16}=\frac{56}{128}\gt\frac{15}{128}\)。-所以他投球\(10\)次，恰好投进\(3\)个球的概率为\(\frac{15}{128}\)，答案选A。5.最简单的Series是由（）的数据构成A、一个数组B、两个数组C、三个数组D、四个数组正确答案：A答案解析：Series是pandas中的一种数据结构，最简单的Series是由一个数组的数据构成。它可以包含各种数据类型，如整数、浮点数、字符串等。6.图像分类任务是一个计算量较大的任务，下面描述正确的是：①.不要使用深度学习技术②.尽量使用GPU加速运算③.尽量使用前人探索的有成功经验的经典的网络结构④.尽量自己重新设计编写网络，不要照搬别人的网络A、①③B、①②③C、②③D、①②正确答案：C答案解析：图像分类计算量较大，深度学习技术在图像分类任务中表现出色，①错误。GPU具有强大的并行计算能力，能显著加速运算，②正确。使用前人探索的有成功经验的经典网络结构，可减少开发时间和风险，③正确。自己重新设计编写网络难度大且风险高，可在经典网络基础上改进，④错误。所以正确的是②③，答案选C。7.HUAWEIHiAIEngine能够轻松将多种AI能力与App集成。A、TRUEB、FALSE正确答案：A8.目前，绝大部分数据或数据中的绝大部分属于()A、非结构化数据B、结构化数据C、半结构化数据D、大数据正确答案：A答案解析：目前，数据类型多样，其中绝大部分数据或数据中的绝大部分属于非结构化数据。结构化数据相对规整，易于存储和处理；半结构化数据有一定结构但不如结构化数据严格；非结构化数据形式多样，如文本、图像、音频、视频等，在当今数字化环境中大量存在，占比极高；大数据是指海量的数据集合，涵盖各种类型的数据，非结构化数据在大数据中占比很大。所以绝大部分数据或数据中的绝大部分属于非结构化数据。9.在pytorch中，若网络模型变量名为model，对model.eval()的说法正确的是（）A、model.eval()可以在模型训练阶段使用B、model.eval()只能在模型测试阶段使用C、model.eval()在模型验证、模型测试阶段都可以使用D、model.eval()在模型训练、模型验证、模型测试阶段都可以使用正确答案：C答案解析：model.eval()用于将模型设置为评估模式，该模式会关闭一些在训练时起作用的层，如Dropout层等，以确保模型在验证和测试时的输出具有一致性和可重复性。所以在模型验证、模型测试阶段都可以使用。在模型训练阶段通常使用model.train()来设置模型为训练模式，开启相关的训练功能。因此选项A、B、D错误，选项C正确。10.假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型。可能遇到一个问题，logistics回归需要很长时间才能训练。如何提高训练速度?()A、增加学习率，减少迭代次数B、提高学习率，增加迭代次数C、降低学习率，减少迭代次数D、降低学习率，增加迭代次数正确答案：A答案解析：在逻辑回归中，学习率过大，模型可能会跳过最优解，导致无法收敛；学习率过小，收敛速度会很慢。所以要提高训练速度，可以适当增加学习率。而迭代次数过多会导致训练时间过长，减少迭代次数能加快训练速度。因此增加学习率，减少迭代次数可提高训练速度。11.在K-mean或Knn中，是采用哪种距离计算方法？A、曼哈顿距离B、切比雪夫距离C、欧式距离D、闵氏距离正确答案：C答案解析：在K-mean和Knn中，欧式距离是较为常用的距离计算方法。欧式距离计算两点之间的直线距离，在这两种算法中能较好地衡量数据点之间的相似性，所以答案选C。12.关于OLAP的特性,下面正确的是:（）(1)快速性(2)可分析性(3)多维性(4)信息性(5)共享性A、(1)(2)(3)B、(2)(3)(4)C、(1)(2)(3)(4)D、(1)(2)(3)(4)(5)正确答案：D答案解析：OLAP的特性包括快速性、可分析性、多维性、信息性和共享性。快速性要求系统能在短时间内完成大量数据的复杂查询和分析；可分析性支持对数据进行深入的洞察和挖掘；多维性从多个维度对数据进行观察和分析；信息性提供有价值的信息帮助决策；共享性允许不同用户在不同地点访问和使用这些数据。所以(1)(2)(3)(4)(5)都正确。13.下列哪项不是机器学习中基于实例学习的常用方法（）A、K近邻方法B、局部加权回归法C、基于案例的推理D、Find-s算法正确答案：D答案解析：Find-s算法是一种用于寻找一致假设的简单的、确定的学习算法，它不属于基于实例学习的常用方法。而K近邻方法、局部加权回归法、基于案例的推理都属于基于实例学习的常用方法。14.下面哪个文件定义了网络服务的端口？A、/etc/netportB、/etc/servicesC、/etc/serverD、/etc/netconf正确答案：B答案解析：在Linux系统中，/etc/services文件定义了网络服务的端口，它包含了各种网络服务的名称、对应的端口号及协议等信息。15.随着卷积层数的增加，下面描述正确的是：①.在一定层数范围内，效果越来越好②.能够抽取的特征更加复杂③.层数越多越容易发生梯度消失A、①②③B、②③C、①②D、①③正确答案：A16.计算机软件系统分系统软件和应用软件两大类，其中系统软件的核心是（）A、数据库管理系统B、操作系统C、程序语言系统D、财务管理系统正确答案：B答案解析：操作系统是系统软件的核心，它管理计算机的硬件资源和软件资源，为其他软件提供运行基础和支撑环境。数据库管理系统是用于管理数据库的软件；程序语言系统是实现程序设计的工具；财务管理系统属于应用软件。所以系统软件的核心是操作系统，答案选B。17.不属于噪声数据表现形式的是()A、重复数据B、异常数据C、虚假数据D、错误数据正确答案：A答案解析：噪声数据是指在测量过程中，由各种原因引起的与真实值之间存在偏差的数据，主要表现形式有虚假数据、错误数据、异常数据等。重复数据并不属于噪声数据的表现形式。18.（）曲线以precision、recall为横纵坐标A、AP曲线B、PR曲线C、mAP曲线D、RoI曲线正确答案：B答案解析：PR曲线是以precision、recall为横纵坐标。AP曲线主要关注的是平均精度。mAP曲线是平均精度均值曲线。RoI曲线（感兴趣区域曲线）与precision和recall作为横纵坐标的曲线概念不同。所以答案是[B、]。19.下述字符串格式化语法正确的是？A、GNU\'sNot%d%%'%'UNIX'B、GNU\'sNot%s%%'%'UNIX'C、GNU'sNot%d%%'%'UNIX'D、GNU'sNot%s%%'%'UNIX'正确答案：B20.被誉为“计算机科学之父”的科学家是A、明斯基B、麦卡锡C、冯诺依曼D、图灵正确答案：D答案解析：阿兰·麦席森·图灵是英国数学家、逻辑学家，被广泛认为是“计算机科学之父”。他对计算机科学的发展做出了许多奠基性的贡献，包括提出图灵机模型等，为现代计算机的理论基础奠定了基石。明斯基是人工智能领域的重要人物；麦卡锡是人工智能的先驱之一；冯·诺依曼是现代计算机之父，在计算机体系结构等方面有重大贡献，但“计算机科学之父”通常指图灵。21.Scikit-learn中数据和标签用什么数据结构来存储？A、列表B、数组C、字典正确答案：B答案解析：在Scikit-learn中，数据通常使用数组（如NumPy数组）来存储，标签也可以使用数组来存储。列表虽然也可以表示数据，但Scikit-learn更倾向于使用数组以利用其高效的数值计算能力。字典一般不直接用于存储数据和标签。22.（）的思想是给定训练样例集将样例投影到一条直线上，使得同样例的投影点尽可能接近、异类样例投影点尽可能远离;在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定样本的类别.A、多分类学习B、对数几率回归C、线性判别分析D、多分类学习正确答案：C答案解析：线性判别分析（LDA）的核心思想就是给定训练样例集，将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异类样例投影点尽可能远离。在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定样本的类别。多分类学习是指将样本分为多个类别，对数几率回归主要用于二分类问题，与题干描述的思想不符。23.GoogLeNet从角度改进了之前的图像分类网络？A、改善网络退化现象B、增加网络宽度C、增加网络深度D、轻量化网络模型正确答案：B24.Python语句list(range(1,10,3))执行结果为____。A、[2,5,8]B、[1,4,7]C、[1,3,6,9]D、[1,10,30]正确答案：B25.为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是：。A、人工神经网络B、模式识别C、智能代理D、专家系统正确答案：A答案解析：人工神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，它能够处理复杂的非线性关系，对于模拟人类的感性思维，如视觉理解、直觉思维、悟性等具有重要作用。专家系统主要是基于知识和规则进行推理；模式识别侧重于对模式的分类和识别；智能代理是能够代表用户执行任务的软件实体，它们都不能很好地模拟人类的感性思维。人工神经网络通过大量的数据训练，可以学习到数据中的模式和特征，从而实现对复杂问题的感知和理解，与人类的感性思维有一定的相似性。26.正式提出人工智能（artificialintelligence，AI）这个术语并把它作为一门新兴科学的名称实在哪一年。A、1956B、1960年C、1965年D、1980年正确答案：A答案解析：1956年达特茅斯会议正式提出人工智能（artificialintelligence，AI）这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。27.回归任务最常使用的性能度量是(___)。A、精度B、ROCC、MSED、AUC正确答案：C答案解析：回归任务中常用均方误差（MSE）来衡量模型预测值与真实值之间的平均误差程度，它能反映回归模型的拟合效果。精度常用于分类任务；ROC和AUC主要用于评价二分类模型的性能。28.Python标记语句块使用()A、缩进B、小括号C、花括号D、引号正确答案：A答案解析：在Python中，使用缩进来标记语