1月人工智能试题含答案（附解析）

1月人工智能试题含答案（附解析）一、单选题（共30题，每题1分，共30分）1.循环神经网络优势在于（）A、对序列的每个元素进行相同的计算，输出取决于之前的数据状态B、对序列的每个元素进行不同的计算，输出取决于之后的数据状态C、对序列的每个元素进行相同的计算，输出取决于之后的数据状态D、以上都不对正确答案：A2.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）A、步态识别B、虹膜识别C、声纹识别D、文本识别正确答案：D答案解析：文本识别是对文本内容的识别，不属于生物特征识别技术。生物特征识别技术是利用人体生物特征进行身份认证的技术，如步态识别、声纹识别、虹膜识别等，这些都是基于个体独特的生理或行为特征来识别身份。而文本识别不涉及生物特征。3.为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题，研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型（）A、KNNB、RNNC、BNND、VGG正确答案：C4.关于线性回归的描述,以下说法正确的有（）A、基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布B、基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布C、多重共线性会使得参数估计值方差减小D、基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项正确答案：B答案解析：线性回归的基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布，B选项正确。A选项方差应为某一固定值，不是1；C选项多重共线性会使得参数估计值方差增大；D选项随机干扰项应服从正态分布。线性回归基本假设中对随机干扰项要求均值为0且同方差正态分布，A、D选项错误，多重共线性会增大参数估计值方差，C选项错误。5.一个医生诊断了病人，并说该病人患流感的概率为40%。这里的概率为（）。A、频率派概率B、古典概率C、贝叶斯概率D、条件概率正确答案：C答案解析：这里说病人患流感的概率为40%，这是基于医生已有的诊断信息等综合判断得出的概率，属于贝叶斯概率。贝叶斯概率是在考虑了先验信息的基础上对事件发生概率的一种估计。而频率派概率强调通过大量重复试验来确定概率；古典概率是基于等可能事件的概率计算；条件概率是在某个条件下事件发生的概率，这里并不是单纯的条件概率的表述。所以答案选C。6.numpy.arange(0,4)的结果为（）A、array([0,1,2,3])B、array[0,1,2,3]C、[0,1,2,3]D、array([0,1,2,3,4])正确答案：A答案解析：numpy.arange(0,4)表示生成一个从0到4（不包括4）的等差数列，所以结果是array([0,1,2,3])。选项A符合该结果。7.强化学习是（）领域的一类学习问题A、机器学习B、自然语言处理C、nlpD、cv正确答案：A答案解析：强化学习是机器学习领域的一类学习问题。它强调智能体（agent）如何在环境中采取一系列行动，以最大化累积奖励。通过与环境不断交互，智能体学习到最优的行为策略。自然语言处理（NLP）主要关注语言相关的任务，如文本理解、生成等；cv指的是计算机视觉，专注于图像和视频处理等方面。这两个领域与强化学习的核心概念不同。8.我们日常生活中的上下班，指纹扫描打卡考勤、虹膜扫描，应用到了人工智能中的（）A、机器翻译技术B、机器翻译C、虚拟现实D、模式识别正确答案：D答案解析：模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值、文字、图像、音频等）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。指纹扫描打卡考勤、虹膜扫描等都是通过识别特定的生物特征模式来进行身份验证等操作，属于模式识别技术在日常生活中的应用。而机器翻译技术是将一种自然语言翻译成另一种自然语言；机器翻译同理；虚拟现实是一种计算机模拟的虚拟环境。所以答案选D。9.训练图像分类模型时，对于图像的预处理，下列技术哪项经常要用？（）A、图像增强B、图像灰度化C、图片二值化D、图片RGB通道转换正确答案：A答案解析：图像增强是训练图像分类模型时常用的预处理技术之一。通过对图像进行增强，可以增加图像的多样性，提高模型的泛化能力。例如，对图像进行亮度调整、对比度调整、添加噪声等操作，都可以增强图像的特征，使模型更容易学习到不同的图像模式。而图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，减少图像的维度，主要用于一些对颜色信息要求不高的情况。图片二值化是将图像转换为只有黑白两种颜色的图像，常用于一些简单的图像分割等任务。图片RGB通道转换主要是对图像的颜色通道进行调整，一般不是图像分类模型预处理中最常用的操作。所以在训练图像分类模型时，图像增强经常要用。10.假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核，每个卷积核尺寸为7×7，具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少？()A、217x217x8B、218x218x5C、220x220x7D、217x217x3正确答案：B答案解析：1.对于卷积层，计算输出尺寸的公式为：\(输出尺寸=(输入尺寸-卷积核尺寸+2×填充)/步幅+1\)。2.已知输入图片维度是\(224×224×3\)，卷积核尺寸为\(7×7\)，填充为\(0\)，步幅为\(1\)。3.计算输出的高度和宽度：-高度：\((224-7+2×0)/1+1=218\)。-宽度：\((224-7+2×0)/1+1=218\)。4.有\(5\)个卷积核，所以输出的通道数为\(5\)。5.因此，该层输出的维度是\(218×218×5\)。11.下列核函数特性描述错误的是(___)A、只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，就能称为核函数；B、核函数选择作为支持向量机的最大变数；C、核函数将影响支持向量机的性能；D、核函数是一种降维模型；正确答案：D答案解析：核函数不是一种降维模型。核函数主要用于处理非线性分类和回归问题，通过将低维空间的数据映射到高维空间，使得原本线性不可分的数据变得线性可分。支持向量机中的核函数选择是一个重要的问题，它会影响支持向量机的性能。只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，就能称为核函数。在支持向量机中，核函数选择是一个关键且复杂的因素，是最大变数之一，会对支持向量机的性能产生重要影响。12.专家系统的推理机的最基本的方式是。A、逻辑推理和非逻辑推理B、准确推理和模糊推理C、正向推理和反向推理D、直接推理和间接推理正确答案：C答案解析：专家系统的推理机的最基本方式是正向推理和反向推理。正向推理是从已知事实出发，逐步推出结论；反向推理则是从目标出发，反向寻找支持目标的证据。这两种方式是专家系统中常用的基本推理方式。13.规则生成本质上是一个贪心搜索的过程，须有一定的机制来缓解过拟合的风险，最常见的做法是(___)A、序列化B、去重C、重组D、剪枝正确答案：D答案解析：剪枝是缓解过拟合风险的常见做法。在规则生成的贪心搜索过程中，随着规则不断生成，规则会变得越来越复杂，容易出现过拟合现象。剪枝通过删除一些不必要的规则分支或子规则，简化规则结构，从而降低模型的复杂度，减少过拟合的风险。序列化主要是对数据进行有序排列，与缓解过拟合无关；去重在很多情况下并不能直接有效缓解过拟合；重组也一般不是直接用于缓解过拟合风险的常见手段。14.人工智能的主要学派有：符号主义、连接主义和（）A、语义网络B、行为主义C、逻辑主义D、以上没有正确答案正确答案：B答案解析：行为主义是人工智能的主要学派之一。符号主义强调基于符号逻辑进行推理和知识表示；连接主义侧重于模拟神经网络来实现智能；行为主义则从模拟人在控制过程中的智能活动入手，以行为作为研究的中心。15.关于梯度下降算法描述正确的是：A、梯度下降算法就是不断的更新w和b的值B、梯度下降算法就是不断的更新w和b的导数值C、梯度下降算法就是不断寻找损失函数的最大值D、梯度下降算法就是不断更新学习率正确答案：A答案解析：梯度下降算法的核心是通过不断调整参数w和b的值，沿着损失函数下降的方向进行迭代，从而找到使损失函数最小化的参数值，所以选项A正确。选项B中更新的不是导数值；选项C是寻找损失函数最小值而非最大值；选项D更新学习率不是梯度下降算法的本质描述。16.下列哪些属于循环神经网络（）A、LeNetB、GoogleNetC、Bi-LSTMD、BERT正确答案：C答案解析：LeNet是卷积神经网络；GoogleNet也是卷积神经网络；Bi-LSTM是双向长短期记忆网络，属于循环神经网络；BERT是基于Transformer的预训练模型，不属于循环神经网络。17.下列哪个包不是用于处理图像的？（）A、ScipyB、skimageC、opencvD、gensim正确答案：D答案解析：Scipy是一个用于科学计算的库，其中包含了一些图像处理的功能；skimage是一个专门用于图像处理的Python库；opencv是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理的库；而gensim是一个用于主题建模、文档相似度计算等自然语言处理任务的库，不是用于处理图像的。18.下述（）不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。A、形象描写表示法B、语义网络表示法C、框架表示法D、产生式表示法正确答案：A答案解析：人工智能中常用的知识格式化表示方法有框架表示法、产生式表示法、语义网络表示法等，形象描写表示法不属于常用的知识格式化表示方法。19.剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。A、$0.35B、0.2C、30%D、0.25正确答案：D答案解析：剪枝方法和程度对决策树泛化性能影响显著，有实验表明在数据带有噪声时通过剪枝可将决策树的泛化性能提高>0.25。20.下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？A、BoostingB、BaggingC、StackingD、Mapping正确答案：B答案解析：Bagging通过有放回地采样训练数据，构建多个基学习器，然后综合这些基学习器的结果进行预测。在训练过程中，每个基学习器看到的是不同的训练样本子集，类似于神经网络中Dropout在训练时随机丢弃部分神经元的效果，都是通过随机化的方式防止模型过拟合，使得模型更加鲁棒。而Boosting是基于前一轮迭代的结果调整样本权重，Stacking是将多个基学习器的输出作为新的特征输入到一个元学习器中，Mapping一般指的是映射，它们都与Dropout的效果不同。21.池化操作的作用是：A、上采样B、下采样C、paddingD、增加特征图通道数正确答案：B答案解析：池化操作包括最大池化和平均池化等，其主要作用是下采样，通过对特征图进行池化，可以减小特征图的尺寸，降低计算量，同时保留主要特征。上采样是与下采样相反的操作；padding是填充操作，与池化作用不同；增加特征图通道数一般通过卷积等操作实现，而不是池化。22.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。23.绝大多数的决策树学习算法都是基于哪个核心算法设计出来的（）A、Find-S算法B、候选消除算法C、ID3算法D、遗传算法正确答案：C答案解析：决策树学习算法中，ID3算法是一个基础且具有代表性的算法，绝大多数的决策树学习算法都是基于ID3算法改进和扩展而来的。Find-S算法是一种简单的寻找极大特殊假设的算法；候选消除算法用于概念学习；遗传算法是基于自然选择和遗传变异的优化算法，它们都不是决策树学习算法的核心基础。24.构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入。下列哪一种架构有反馈连接？A、循环神经网络B、卷积神经网络C、限制玻尔兹曼机D、都不是正确答案：A答案解析：循环神经网络（RNN）具有反馈连接，它会将前一层的输出反馈到当前层作为输入，从而能够处理序列数据中的长期依赖关系。卷积神经网络（CNN）主要用于处理图像等数据，没有反馈连接这种结构。限制玻尔兹曼机是一种无监督学习模型，也不存在反馈连接到自身输入的情况。所以具有反馈连接的是循环神经网络，答案选A。25.Atlas200DK所基于的异腾310芯片主要的应用是?A、模型推理B、构建模型C、训练模型正确答案：A答案解析：Atlas200DK所基于的昇腾310芯片主要用于模型推理，为人工智能应用提供高效的推理计算能力，帮助实现各种基于深度学习模型的应用场景，如图像识别、目标检测、语音识别等应用中的推理任务，而构建模型和训练模型通常不是其主要应用场景。26.梯度下降算法的正确步骤是什么？a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络，得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差（）A、abcdeB、edcbaC、cbaedD、dcaeb正确答案：D答案解析：梯度下降算法首先要用随机值初始化权重和偏差（d）；接着把输入传入网络，得到输出值（c）；然后计算预测值和真实值之间的误差（a）；再对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差（e）；最后重复迭代，直至得到网络权重的最佳值（b）。所以正确步骤是dcaeb。27.反向传播算法一开始计算什么内容的梯度，之后将其反向传播？A、各个网络权重的平方差之和B、各个输入样本的平方差之和C、预测结果与样本标签之间的误差D、都不对正确答案：C答案解析：反向传播算法一开始计算预测结果与样本标签之间的误差的梯度，之后将其反向传播。误差是衡量模型预测输出与真实标签之间差异的指标，通过计算误差的梯度，可以了解模型在每个参数上对误差的影响程度，从而利用梯度下降等方