12月人工智能训练模拟习题（附参考答案解析）

12月人工智能训练模拟习题（附参考答案解析）一、单选题（共20题，每题1分，共20分）1.假设已利用""importtensorflowastf""语句导入了tensorflow模块，则采用线性堆叠网络层来构建神经网络模型的语句为A、model=tf.keras.Linearmode10B、model=tf.keras.Sequential()C、model=tf.Linear_model()D、model=tf.Sequential()正确答案：B答案解析：在TensorFlow中，使用`tf.keras.Sequential()`可以方便地构建线性堆叠网络层的神经网络模型。`tf.keras.Sequential`是KerasAPI中的一个类，用于按顺序堆叠模型层。选项A缺少`keras`；选项C和D中的`tf.Linear_model`和`tf.keras.Linear_model`都是错误的表述，没有这样的函数或类来构建线性堆叠网络层的神经网络模型。2.Tensorflow中Keras亨列模型的fit方法，其功能是A、函数拟合B、模型训练C、模型编译D、模型评估正确答案：B答案解析：fit方法是用于对模型进行训练的，它会根据给定的训练数据来调整模型的参数，以最小化损失函数。A选项函数拟合表述不准确；C选项模型编译是使用compile方法；D选项模型评估是使用evaluate方法。3.关系标注是对复句的句法关联和语义关联作出重要标注内一种任务,它不包括以下哪些标注类型？A、平行语料标注B、指向关系杨注C、修饰关系标注D、实体标注正确答案：D4.多层感知机的基本结构不包括A、输出层B、时间层C、隐藏层D、输入层正确答案：B答案解析：多层感知机的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，不包括时间层。5.以下场合中不一定需要进行模型优化的是A、模型的评价指标不符合设计要求B、模型复杂度很高，训练时间长C、模型在训练集上表现很好,但是在测试集或者新数据上表现很差D、模型在训练集和测试身上表现都不好正确答案：B答案解析：对于选项A，当模型评价指标不符合设计要求时，很明显需要优化模型来达到要求；选项C，模型在训练集和测试集表现差异大，说明存在过拟合等问题，需要优化；选项D，模型在训练集和测试集表现都不好，说明模型整体存在较大缺陷，需要优化。而选项B中模型复杂度高训练时间长，不一定就需要优化模型，有可能通过增加计算资源等方式来解决训练时间长的问题，不一定非要对模型本身进行优化。6.增强现实主要应用于什么场合A、用于实际工作场景B、沉浸式体验虚拟场景C、在真实世界上叠加虚拟内容D、扩展视觉、听觉等多个感知能力正确答案：C7.神经网络中常用的激活函数一般不包括A、Sigmoid函数B、Tanh函数C、ReLU函数D、Cos函数正确答案：D答案解析：神经网络中常用的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数等。Cos函数不是神经网络中常用的激活函数。8.设有以下代码:importtensorflowastfmodel=tf.keras.Sequential()model.add(tf.keres.Iayers.Conv2D(32,kernel_size=(3,3)，activation='relu',inputshape=(28,28,1)))则添加的卷积层中输入层的神经元个数为A、32B、3×3=9C、28×28×1=784D、无法确定正确答案：C答案解析：输入形状为(28,28,1)，表示输入层的神经元个数为28×28×1=784。卷积层的输入是一个三维张量，这里的(28,28,1)分别代表图像的高、宽和通道数，其神经元个数就是三者的乘积。9.生文本类标注质量规范中，多音字标注的质量标准是什么？A、标注好的多音字必须自含所有可能的读音B、标注好的多音字必须考虑文本的上下文C、标注好的多音字必须使用专业性工具(如字典)来标注一个字的全部读音D、标注好的多音字必须包含所有常用的读音正确答案：C10.在单个业务数据的处理过程中，特征提取的主要目的是A、将原始数据转换为可供模型使用的特征表示B、去除数据中的噪声和异常值C、计算数据的统计指标摘要信息D、分析数据的分布和相关性正确答案：A答案解析：特征提取的主要目的是将原始数据转换为可供模型使用的特征表示。去除数据中的噪声和异常值一般是数据清洗的工作；分析数据的分布和相关性属于数据分析阶段；计算数据的统计指标摘要信息是对数据进行描述性统计的内容。而特征提取是把原始数据进行加工，变成适合模型处理的特征形式，以便模型更好地学习和做出预测。11.人工智能分类算法测试常见的评价指标不包括A、精确率B、运行时间C、召回率D、准确率正确答案：B答案解析：运行时间不属于人工智能分类算法测试常见的评价指标，而准确率、精确率、召回率是常见的评价指标。准确率是指分类正确的样本数占总样本数的比例；精确率是指预测为正例的样本中实际为正例的比例；召回率是指实际为正例的样本中被预测为正例的比例。12.制定数据标注规范时需要注意什么？A、对标注数据进行观察B、找出标注对象的共同特征C、定义标注的方法和流程D、以上选项都正确正确答案：D答案解析：制定数据标注规范时，首先要对标注数据进行观察，了解数据的特点和分布等情况；然后找出标注对象的共同特征，以便统一标注标准；最后要定义标注的方法和流程，确保标注工作的一致性和准确性。所以以上选项都正确。13.ChatGPT聊天机器人的模型是以网络为基础的。A、CINB、RNC、LSTMD、Transforme正确答案：D答案解析：ChatGPT聊天机器人的模型是以Transformer为基础的。Transformer架构在自然语言处理中取得了巨大成功，为ChatGPT等模型提供了核心的技术支撑。14.什么情况下会出现假负类A、样本的真实值为正类，算法预测为负类B、样本的真实值为正类，算法预测正类C、样本的真实值为负类，算法预测为正类D、样本的真实值为负类算法预测为负类正确答案：A答案解析：假负类指的是样本的真实值为正类，但算法预测为负类的情况。选项A样本真实值为负类算法预测为负类是正确预测；选项C样本真实值为负类算法预测为正类是假正类；选项D样本真实值为正类算法预测为正类是正确预测。只有选项B符合假负类的定义。15.序列标注包括哪些标注类型?A、词性标注B、实体标注C、属性标注D、句法分析标注正确答案：C16.智能客服机器人在据采集阶段采集的信息不包括A、客户提问信息B、客户基本信息C、客户隐私信息D、常见客户历史提问及答复正确答案：C答案解析：智能客服机器人在数据采集阶段主要采集客户基本信息、客户提问信息、常见客户历史提问及答复等，目的是为了更好地理解客户需求并提供准确回答，客户隐私信息通常不会在这个阶段采集，因为采集隐私信息可能涉及侵犯客户权益等问题。17.智能化汽车的基础是什么?A、共享化B、车联网C、电动化D、汽油车技术正确答案：C18.以下哪一项不属于文本类数据清洗中需要去重的情况？A、两个不同的数据类型B、完全相同的两条数据C、重复的数据行D、同一事物的不同表达方式正确答案：A答案解析：在文本类数据清洗中，去重主要是针对重复或相似的数据。完全相同的两条数据、同一事物的不同表达方式以及重复的数据行都属于需要去重的情况。而两个不同的数据类型本身就不是重复数据，不存在去重的问题。19.假设已正确加载paddlepaddle中文票据OCR识别预训练模型ocr，则cr.recognize_text()方法返回值的类型是A、字典B、列表C、字符串D、OCR对象正确答案：B答案解析：recognize_text()方法返回值的类型是列表。该方法会返回一个包含识别结果的列表，每个结果是一个字典，包含文本内容、置信度等信息。20.下列一般能作为OCR软件识别对象的文件是A、后缀为MP3的文件B、后缀为JPG的文件C、后缀为XLSX的文件D、后缀为EXE的文件正确答案：B答案解析：OCR软件主要用于识别图片中的文字，后缀为JPG的文件是图片文件，所以能作为OCR软件识别对象。后缀为MP3的文件是音频文件，后缀为XLSX的文件是Excel电子表格文件，后缀为EXE的文件是可执行文件，均不能用OCR软件识别。二、判断题（共30题，每题1分，共30分）1.循环神经网络(RN)和长短期记忆网络(LSTM)比较适合图像处理。A、正确B、错误正确答案：B答案解析：循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）主要适用于处理序列数据，如时间序列、文本等。卷积神经网络（CNN）更适合图像处理，它通过卷积层、池化层等操作有效地提取图像的特征。2.单据流是企业业务流程的核心流程之一。A、正确B、错误正确答案：B3.票据OCR识别中的文本检测可直接使用经典的目标检测算法。A、正确B、错误正确答案：B答案解析：票据OCR识别中的文本检测不能直接使用经典的目标检测算法。经典目标检测算法主要针对自然场景下的通用目标检测，而票据文本具有其独特的格式、字体、布局等特点，需要专门设计适用于票据文本检测的算法，以提高检测的准确性和效率。4.在深度学习中,循环神经网络RNN由于其具有记忆性的特点,常用于自然语言处理等领域。A、正确B、错误正确答案：A答案解析：循环神经网络RNN能够处理序列数据，具有记忆性，可以捕捉到序列中的长期依赖关系，这使得它在自然语言处理等领域中非常有用，例如处理文本的语法、语义、上下文等信息，所以常用于自然语言处理等领域。5.人工智能训练师需要具备创新能力来应对不断发展的人工智能技术。A、正确B、错误正确答案：A答案解析：人工智能技术处于不断发展变化中，新的算法、模型和应用场景持续涌现。人工智能训练师只有具备创新能力，才能更好地理解和运用新的技术，优化训练过程和方法，提高训练效果，以适应行业的快速发展，所以该说法正确。6.F1-score值越大,表示模型的性能越差。A、正确B、错误正确答案：B答案解析：F1-score是一种常用的模型评估指标，它综合了精确率（Precision）和召回率（Recall）。F1-score的取值范围在0到1之间，值越大表示模型在精确率和召回率之间的平衡越好，即模型的性能越好。7.关系标注中，实体数量应该尽量多，以便提升关系标注质量。A、正确B、错误正确答案：B答案解析：关系标注中，实体数量并非越多越好。过多的实体可能会引入更多噪声和干扰，增加标注的复杂性和难度，并不利于提升关系标注质量，合适数量的实体才能更好地保证标注质量。8.在人工智能训练的模型训练阶段，需要在新的数据上达到理想的评估指标。A、正确B、错误正确答案：B9.Transformer内部由编码器和Decoder构成A、正确B、错误正确答案：A答案解析：Transformer内部主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）构成，所以该说法正确。10.若智能产品最后是以硬件形式呈现,只需要增加产品的外观设计这项工作。A、正确B、错误正确答案：B答案解析：智能产品以硬件形式呈现，除了增加产品的外观设计工作外，还涉及硬件的研发、生产、测试等一系列复杂环节，并非只需要增加外观设计这一项工作。11.在人工智能业务流程构建中,模型训练的核心目标是通过对数据进行学习和优化，生成能够对新数据进行预测和推断的模型。A、正确B、错误正确答案：A答案解析：模型训练的核心任务就是让模型从大量数据中学习规律和模式，从而能够对新的数据进行准确的预测和合理的推断，所以该描述是正确的。12.人工智能训练师不需要具备团队协作能力，独立完成任务就可以了。A、正确B、错误正确答案：B答案解析：人工智能训练师的工作通常涉及多个环节，需要与数据标注团队、算法工程师、业务部门等紧密合作。比如数据标注团队提供准确标注的数据，算法工程师基于数据进行模型开发和优化，业务部门明确应用场景和需求等。只有通过有效的团队协作，才能保证整个训练流程的顺畅进行，提高训练效果和效率，所以团队协作能力是人工智能训练师必备的能力之一。13.PaddlePaddle深度学习框架仅适用于中文文本处理。A、正确B、错误正确答案：B答案解析：PaddlePaddle是一个功能强大的深度学习框架，可用于多种类型的任务，包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理等，不仅仅适用于中文文本处理，也可以处理其他语言文本以及其他领域的深度学习任务。14.在文本类数据清洗中，非空检查主要是检查数据是否为空值。A、正确B、错误正确答案：A答案解析：非空检查的主要目的就是检查数据中是否存在空值情况，所以该描述是正确的。15.在numpy中，shape属性和reshape()函数的功能都是对于数组的形状进行操作。shape属性可以了解数组的结构，reshape()函数可以对数组的结构进行改变。A、正确B、错误正确答案：A答案解析：在numpy中，shape属性用于获取数组的形状，通过它可以了解数组的结构。而reshape()函数则用于改变数组的形状，将其重新组织成指定的维度结构。所以题目描述是正确的。16.在人工智能训练的模型验证阶段,需要在验证集上达到理想的评估指标。A、正确B、错误正确答案：A17.scikit-learn中的特征选择模块是基于统计方法的，不包括基于模型的特征选择技术。A、正确B、错误正确答案：B答案解析：scikit-learn中的特征选择模块既包括基于统计方法的特征选择，如方差分析、卡方检验等，也包括基于模型的特征选择技术，如基于决策树的特征重要性、基于线性模型的系数等。18.Tensorflow中Keras序列模型的fit方法,其validation-split则指定验证数据集占全部训练样本的比例A、正确B、错误正确答案：A答案解析：在TensorFlow中Keras序列模型的fit方法里，validation-split参数用于指定验证数据集占全部训练样本的比例。例如，如果设置为0.2，那么会从训练数据集中划分出20%作为验证集，其余80%作为训练集。19.scikit-learn中的KMeans构建模块是用来构建回归算法的。A、正确B、错误正确答案：B答案解析：KMeans是用于聚类分析的算法，不是构建回归算法的。回归算法有线性回归、岭回归等多种，和KMeans的聚类功能是不同的概念。20.标注框应该紧贴标注对象的边缘A、正确B、错误正确答案：A答案解析：标注框紧贴标注对象的边缘能够更准确地界定对象范围，避免出现因标注框与对象边缘有间隙而导致的标注不准确或不清晰的情况，所以该说法是正确的。21.sklearn中提供了常用的数据集和数据预处理方法A、正确B、错误正确答案：A答案解析：sklearn是一个功能强大的机器学习库，它提供了许多常用的数据集，方便用户进行模型训练和测试。同时，它也提供了丰富的数据预处理方法，如数据标准化、归一化、特征选择、缺失值处理等，帮助用户对原始数据进行清洗和转换，以提高模型的性能和效果。22.在OCR识别中,卷积神经网络可以取代传统方式中特征提取器和分类器的角色。A、正确B、错误正确答案：A答案解析：卷积神经网络在OCR识别中能够自动学习图像特征，从而取代传统方式中特征提取器和分类器的角色，实现端到端的识别。23.在模型训练时,应该根据硬件资源的充足程度来选择合适的算法类型。A、正确B、错误正确答案：A答案解析：在模型训练时，硬件资源的充足程度是选择合适算法类型的重要考量因素之一。如果硬件资源有限，选择计算复杂度较低的算法；若硬件资源充足，则可以考虑更复杂、