人工智能基础-题库

人工智能基础题库一、填空题3、房价预测中只研究面积跟房价的关系，则线6、回归模型可以理解为：存在一个点集，用一条线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线，则称为。如果是一条二次7、模型训练时需要搜索一组最优的参数w，b，使得损失函数的值最小；而寻找最优的w和8、如果模型在训练集上表现好，在测试集的泛化效果较差，这21、目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标，确22、图像分割通过给出图像中每个像素点的标签，将图像分割成若干带类别标签的区块，23、图像处理研究图像去噪、图像增强等内容，输入为，24、卷积层的作用就像有一束手电筒光正从图像的左上角照过，在机器学习术语中，这束26、卷积运算是计算过滤器和像素值之间32、说话者在讲话时，不同的词可能听起来是相似的，在英语和汉语中常见，这在语音识38、语音信号在短时间内频谱特性保持平稳，语音信号41、年夏天麦卡锡、明斯基、罗切斯特与42、被认为是领域的开端，因为它47、人工智能（ArtificialIntelli56、无监督学习是机器学习的一种方法，与监督57、中，模型需要从数据中自动发现潜在的结构和模式，并进行分类、聚类或降维58、半监督学习是一种介于有监督学习和无监督学习之间的机器学习方法。在半监督学习59、用于让一个智能体(agent)在与环境进行交互的过程61、深度学习是机器学习的一种分支，它利用模型对数据进行建模和62、感知机是模拟生物神经元而来，有、64、激活函数是神经网络模型中非常重要的一个组成部分，其作用是将神经元的输入信号66、深度学习模型可以自动地从原始数据中提取出更高层次的特征表示，避免了手动设计72、Complete-link定义的是两个簇之间的距离为两个簇之间的两个点之间的距离。和语言学的交叉学科，旨在研究能实现人与计算机之间用77、ChatGPT是OpenAI开81、是一个将现实世界与虚拟世界融合在一起的集体虚拟空间，它是多种技术的融88、1997年，公司的电脑战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为首个在标89、2011年，作为IBM公司开发的使用自然语言回答问题的人工95、特征工程是指根据数据的，选择和提取最有用的来建立模型。这可能包96、训练数据集中每个图像都被标记了相应的标签，例如“狗”、“猫”等。通过输入大量的这些带有标签的图像数据，模型可以学99、深度学习中，随着模型的层数增加，可以逐渐提高模型的性能和泛化能力，从而实现100、激活函数是神经网络模型中非常重要的一个组成部分，其作用二、判断题101、机器学习模型只有回归、分类两种()102、线性回归是指全部由线性变量组成的回归模型()103、线性回归在大数据集上表现很好()104、线性回归对异常值很敏感()105、线性回归容易出现过拟合()106、获取更多的数据有利于模型效果()107、如果模型在训练集上学的好，在测试集的泛化效果较差，这种现象称为欠拟合()108、分类指的是根据模型或者某种规则将样本划分到若干不同的类别中()109、分类任务的一般流程主要有两个：训练、测试()110、训练集用于训练分类模型，测试集用于评估模型的质量()111、分类的主要任务是预测离散的值或者类别，分类任务分为二分类任务和多分类任务()112、特征提取的作用是将一些原始输入的数据维度增加以便于后续的使用()113、传统的图像特征提取一般分为两个步骤：预处理、特征提取()114、主成分分析就是将数据从原始的空间中转换到新的特征空间中()115、用PCA技术可以对数据进行降维，达到对数据进行压缩的效果()116、分类器是指通过物品特征来判断它应该属于哪个组或类别的程序()118、决策树既可以用于分类问题，也可以用于回归问题()119、决策树就是一棵树，一颗决策树包含一个叶节点、若干个内部结点和若干个根结点()120、逻辑回归算法主要用于解决回归问题()121、视频可以看作是一个连续的图像序列()122、图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分()123、目标检测的任务是找出图像中最明显的目标，并确定它的类别和位置()124、图像分割是预测图像中每一个像素所属的类别或者物体()125、计算机视觉更偏重于计算机科学领域，而机器视觉更更偏向计算机技术领域()126、机器自己选择特征比人为选择特征对模型而言更有效()127、过滤器的深度必须小于输入内容的深度()128、卷积运算是从图像左上角开始的()129、卷积要做的是将过滤器与图像的原始像素值相除()130、池化层通常在卷积层之前使用，它要做的是简化图像的信息()131、激活层目的是引入线性特征()132、Dropout层可以缓解过拟合()133、语音识别技术也被称为自动语音识别()134、1852年，第一个语音识别系统问世了()135、环境噪声和干扰对语音识别有严重影响()136、声音通过介质传入到人耳中()137、人体的语音是由人体的发音器官在大脑的控制下做生理运动产生的()138、声波具有频率和振幅两个特性，其中频率决定声音的音高，振幅决定声音的响度()系统、超大词汇量系统()140、语音信号数字化分为采样、编码()141、神经网络结构分为输入层、隐藏层、输出层()142、达特矛斯会议标志着人工神经网络的诞生()145、人工智能指的是拥有意识的计算机系统()146、神经网络的隐藏层最多只能有五层()147、我们已经进入了强人工智能时代()148、人工智能就是机器学习和深度学习的总称()影、音乐、商品等()150、AI可以辅助医生进行疾病诊断，分析医学影像和病历数据，提高诊断准确性()151、图灵测试认为如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而机器身份，那么称这台机器具有智能()152、图灵测试的提出代表着人工智能的诞生()154、人工智能“Spaun”有500万个模拟“神经元”的虚拟大脑()155、人工智能AlphaGo中使用了强化学习相关技术()158、机器学习和深度学习分别是实现人工智能的两种相互独立的方法()159、机器学习模型其实是一种映射，可以将其看作是在给定输入情160、我们通过训练得到机器学习模型后，为了保证模型的性能和泛集进行多次模型测试()161、我们在进行模型训练的时候，应该尽量让它在训练集中表现得素()162、线性回归和逻辑回归是用来解决回归问题的常用算法()163、在机器学习中，数据集通常被用来作为训练集和164、数据集中所有的样本都有特征值和标签()165、监督学习指的是在训练模型的时候需要人为的去实时更新参数()166、无监督学习中，模型需要从数据中自动发现潜在的结构和模式167、常见的无监督学习算法包括聚类分析、主成分分析（PCA）、因子分析等()168、强化学习用于让一个智能体(agent)在与环境进行交互的过程中，通过试错和反馈来170、在深度学习中，随着模型的层数增加，可以逐渐提高模型的性171、卷积神经网络（CNN）主要应用于序列数据的处理和分析，如自然语言处理和语音识172、循环神经网络（RNN）主要应用于图像处理和计算机视觉领域，可以有效地提取图像）：）：175、深度强化学习模型结合了深度学习和强化学习的思想，可以用177、深度学习模型的结构通常由多个层次的神经元组成，每个神经178、通过对大量数据进行训练和优化，深度学习模型可以自动地提179、激活函数是神经网络模型中非常重要的一个组成部分，其作用180、不同的激活函数具有不同的性质和应用场景，需要根据具体的181、激活函数有很多，一帮情况下我们选择什么激活函数往往对模影响()182、多个神经元以全连接层次相连，这种网络称为前馈神经网络，也称为多183、具有层次型结构的神经网络将神经元按功能分为若干层，如输隐层或隐藏层）、输出层，同一层的神经元互相连接，各层之间顺序连接()184、深度学习模型可以自动地从原始数据中提取出更高层次的特征特征的繁琐过程()185、深度学习通过一种深层网络结构，实现复杂函数逼近，当隐层有一个隐层的神经网络可以以任意精度逼近任意具有有限间断点的函数，网络层数越多，需要的隐含节点数目指数减小()186、深度学习模型的鲁棒性相对较强，能够处理一些噪声和不完整的泛化能力()187、深度学习模型可以通过增加层数和参数来增加模型的复杂度，务需求()188、人工智能已经可以完全不需要医疗工作者的干预对患者进行诊断和治疗()189、人工智能在医疗领域已经完全成熟并得到了大规模的使用()190、在交通领域，可以使用人工智能进行交通信号灯检测、行人检测、交通流量分析等()191、自动车牌识别使用的主要是自然语言处理技术()192、聚类算法属于监督学习()193、聚类和分类是相同的概念()194、聚类结果不同簇之间应该让相同簇的样本之间距离较近，不同并为他们提供更好的服务和个性化推荐()196、K-Means算法的优点是时间复杂度及空间复杂度较低，运行快，对噪声不敏感()197、闵式距离中的p->∞时就是欧式距离()198、K-Means算法中的k值是在训练模型的过程中自己计算出来的()199、使用不同的聚类算法，最终的聚类结果都是一致的()200、ChatGPT是OpenAI开发的AI模型，目前它已经具备了初级的自我意识()三、简答题215、特征提取中图像预处理有什么作用，常用238、语音识别系统根据不同的研究方向产生不同的分类，罗列两个方向及246、什么是弱