無處不在的AI1【單選題】人工智能的英文簡稱是?()A、AIB、VRC、ARD、MR2【單選題】以下哪個選項不屬于自動駕駛汽車的基本原理?()A、計算機視覺B、傳感器C、機器學習D、遙控操作3【單選題】MobileALOHA是一款什么類型的機器人?()A、工業機器人B、服務機器人C、探索機器人D、軍事機器人4【單選題】以下哪個應用不屬于AIGC的應用?()A、AI繪畫B、StoryDiffusionC、SoraD、高德地圖5【單選題】以下哪個選項不屬于AI發展帶來的挑戰?()A、數據安全和隱私保護B、版權和知識產權C、技術普及和接受度D、娛樂活動多樣化6【單選題】以下哪個選項不屬于人工智能帶來的機遇?()A、提高生產力B、創造新的就業機會C、降低人類幸福感D、促進科學研究和創新7【判斷題】智能體是指能夠感知環境并根據感知到的信息自主做出決策和執行動作的實體。()8【判斷題】自駕汽車主要依靠計算機視覺、傳感器和機器學習等技術實現無人駕駛。()9【判斷題】AI繪畫技術可以完全取代人類藝術家。()10【判斷題】AIGC技術的發展對影視產業沒有影響。()11【判斷題】AI發展帶來的挑戰可以通過技術手段完全解決。()12【判斷題】人形機器人將在未來幾年內達到與汽車相當的普及程度。()什么是AI1【單選題】人工智能(AI)的目標是什么?()A、復制人類的行為B、理解智能的實質并創造能夠執行人類智能任務的系統C、重建人類大腦D、模仿人類的思維方式2【單選題】人工智能可以分為哪幾種類型?()A、通用人工智能(AGI)和窄人工智能(NAI)B、機器學習和深度學習C、符號學派和連接學派D、超人工智能(SuperAI)和弱人工智能(WeakAI)3【單選題】人工智能的發展歷程經歷了哪幾個階段?()A、概念形成期、早期發展期、低谷期、復興期、深度學習與大數據時代B、符號學派、連接學派、行為學派C、機器學習、深度學習、強化學習D、自然語言處理、計算機視覺、語音識別4【單選題】符號學派的核心理念是什么?()A、通過模仿神經網絡實現人工智能B、將智能視為對符號進行操作的過程C、通過觀察和記錄行為來研究智能D、利用大量數據進行訓練5【單選題】連接學派的核心理念是什么?()A、通過模仿神經網絡實現人工智能B、將智能視為對符號進行操作的過程C、通過觀察和記錄行為來研究智能D、利用大量數據進行訓練6【單選題】行為學派的核心理念是什么?()A、通過模仿神經網絡實現人工智能B、將智能視為對符號進行操作的過程C、通過觀察和記錄行為來研究智能D、利用大量數據進行訓練7【單選題】AlphaGo是哪種類型的人工智能?()A、通用人工智能(AGI)B、窄人工智能(NAI)C、超人工智能(SuperAI)D、機器學習8【單選題】AlphaZero是如何學習下棋的?()A、學習人類棋譜B、自我對弈C、利用專家系統D、模仿人類棋手的思維方式9【判斷題】人工智能就是計算機科學。()10【判斷題】人工智能的目標是復制人類的行為。()11【判斷題】人工智能的發展歷程是直線上升的。()12【判斷題】符號學派是早期AI研究的主流。()13【判斷題】連接學派強調模仿神經網絡實現人工智能。()14【判斷題】行為學派關注外部行為的模式和規律。()15【判斷題】AlphaGo贏棋依靠的是自我對弈學習。()16【判斷題】人工智能的倫理問題目前還沒有得到關注。()17【判斷題】未來人工智能的發展趨勢是更加智能化和自主化。()計算技術的發展概況1【單選題】人類計算技術的發展歷史大致可分為幾個階段?()A、2個B、3個C、4個D、5個2【單選題】下列哪個不是機械計算時代的計算工具?()A、算盤B、計算器C、納皮爾籌D、電子計算機3【單選題】下列哪個科學家不是電子計算時代的奠基人?()A、艾倫·圖靈B、馮·諾依曼C、愛因斯坦4【單選題】網絡計算時代的特點是什么?()A、以“機”為中心B、以“人”為中心C、以“物”為中心D、以“云”為中心5【單選題】下列哪個不是云計算的特點?()A、超大規模B、虛擬化C、高可靠性D、低可擴展性6【單選題】智能計算時代的特點是什么?()A、“人-機”融合B、“人-機-物”融合C、“機-物”融合D、“人-物”融合7【單選題】通用自動計算裝置的出現推動了什么概念的誕生?()A、計算機B、人工智能C、互聯網D、云計算8【單選題】邏輯推理專家系統的局限性是什么?()A、計算時空復雜度高B、計算時空復雜度低C、知識獲取能力強D、知識獲取能力弱9【單選題】深度學習計算系統屬于哪個學派?()A、符號智能學派B、連接智能學派C、混合智能學派D、行為智能學派10【單選題】大模型的“大”主要體現在哪幾個方面?()A、參數數量大、訓練數據大、算力需求大、能源消耗大B、參數數量小、訓練數據小、算力需求小、能源消耗小C、參數數量大、訓練數據小、算力需求大、能源消耗大D、參數數量小、訓練數據大、算力需求大、能源消耗大11【單選題】下列哪個職業受AI大模型影響最大?()A、財會B、銷售C、人力資源D、體力勞動者12【判斷題】機械計算時代的計算工具都是手動操作的。()13【判斷題】電子計算機的誕生標志著人類進入電子計算時代。()14【判斷題】互聯網的出現標志著人類進入網絡計算時代。()15【判斷題】智能計算時代是以“機”為中心的。()16【判斷題】云計算是一種網絡應用概念。()17【判斷題】深度學習計算系統屬于符號智能學派。()18【判斷題】大模型的訓練需要消耗大量的算力和能源。()19【判斷題】AI大模型的出現會完全取代人類工作。()20【判斷題】人類計算技術的發展歷程是線性發展的。()21【判斷題】智能計算時代是計算技術發展的最終階段。()AI的技術領域、應用領域和發展方向1【單選題】人工智能的主要技術領域不包括以下哪一項?()A、機器學習B、深度學習C、自然語言處理D、量子計算2【單選題】人工智能前沿技術主要聚焦在以下哪個方向?()A、多模態大模型B、語音識別C、聊天機器人D、數據挖掘3【單選題】具身智能是指什么?()A、能夠通過感知和交互與環境進行實時互動的智能系統或機器B、一種特殊類型的機器學習C、一種計算機視覺技術D、一種自然語言處理技術4【單選題】AI科學研究(AI4R)的目的是什么?()A、以AI為主進行一些科學發現和技術發明，大幅提升人類科學發現的效率B、開發能夠理解人類語言的計算機程序C、實現自動駕駛汽車D、創造更具挑戰性和趣味性的游戲環境5【單選題】人工智能最終的目標是擁有與人類相當甚至超過人類智能的通用人工智能，簡稱什么?()A、AGIB、AIC、NLPD、CV6【單選題】目前AI大模型主要通過什么方法來提高機器的智能水平?()A、數據驅動B、程序驅動C、硬件驅動D、人類驅動7【單選題】以下哪個技術對自動駕駛汽車至關重要?()A、計算機視覺B、自然語言處理C、數據挖掘D、語音識別8【單選題】人工智能在電影制作中的應用不包括以下哪一項?()A、角色設計與生成B、視覺特效與動畫C、場景生成D、基因編輯9【單選題】人工智能在農業中的應用不包括以下哪一項?()A、無人機監測B、自動化灌溉系統C、土壤分析D、人工智能翻譯10【單選題】人工智能在服務業中的應用不包括以下哪一項?()A、餐飲服務B、酒店服務C、旅游服務D、人工智能武器11【判斷題】機器學習是一種讓計算機能夠從數據中學習并改進性能的算法和技術。()12【判斷題】深度學習是一種特殊類型的機器學習，主要應用于語音識別領域。()13【判斷題】自然語言處理技術可以使計算機理解、解釋和生成人類語言。()14【判斷題】計算機視覺技術可以使計算機解釋和理解視覺信息。()15【判斷題】智能機器人集成了感知、決策和動作執行能力的自主系統。()16【判斷題】數據挖掘是從大量數據中提取有用信息和洞察力的過程。()17【判斷題】專家系統模擬人類專家決策能力的計算機程序。()18【判斷題】多模態大模型能夠處理和理解多種不同類型的數據，如文本、圖像、視頻和聲音等。()19【判斷題】具身智能專注于創建能夠通過感知和交互與環境進行實時互動的智能系統或機器。()20【判斷題】AI科學研究(AI4R)的目的是以AI為主進行一些科學發現和技術發明，大幅提升人類科學發現的效率。()21【判斷題】AGI是一個極具挑戰性且充滿爭議的領域。()22【判斷題】目前AI大模型已經實現了與人類相當的智能水平。()AI的風險與挑戰1【單選題】悲觀派學者如何看待人工智能?()A、對AI持謹慎態度，擔憂其潛在威脅B、對AI充滿信心，認為其是人類的得力助手C、認為AI技術發展過快，需要放慢腳步D、認為AI無法超越人類智能2【單選題】“圖靈陷阱”指的是什么?()A、AI會放大少數人的力量，造成社會不平等B、AI會取代人類工作，引發失業潮C、AI會加速能源消耗，引發能源危機D、AI的決策過程缺乏透明度和可解釋性3【單選題】人工智能式馬爾薩斯陷阱主要擔憂什么?()A、AI會取代人類工作，引發失業潮B、AI會放大少數人的力量，造成社會不平等C、AI會加速能源消耗，引發能源危機D、AI的決策過程缺乏透明度和可解釋性4【單選題】黑箱效應主要指什么?()A、AI的決策過程缺乏透明度和可解釋性B、AI會放大少數人的力量，造成社會不平等C、AI會加速能源消耗，引發能源危機D、AI的行為無法預測和掌控5【單選題】人工智能的倫理問題主要體現在哪些方面?()A、數據隱私和安全、偏見和歧視、自主性和責任、透明度和可解釋性、長期影響和失控風險B、數據隱私和安全、能源消耗、環境污染、社會不穩定C、自主性和責任、透明度和可解釋性、長期影響和失控風險D、數據隱私和安全、能源消耗、環境污染6【單選題】中國政府在人工智能發展方面采取了哪些措施?()A、制定了一系列法規和政策，規范AI的安全、可靠和可控發展B、放任AI野蠻生長，追求經濟發展C、限制AI技術的研發和應用D、將AI技術應用于軍事領域7【判斷題】“圖靈陷阱”會降低社會整體的生產力。()8【判斷題】AI的能源消耗問題可以通過發展清潔能源解決。()9【判斷題】黑箱效應意味著AI的行為完全不可預測。()10【判斷題】AI的倫理問題主要源于技術本身。()11【判斷題】AI的發展需要全人類共同努力，才能確保其安全可控。()中國AI發展的困境與道路選擇1【單選題】全球頂級的AI學者中，哪個國家占比最高?()A、美國B、中國C、英國D、日本2【單選題】當前我國在高端算力產品領域面臨的最大挑戰是?()A、缺乏人才B、芯片工藝受制于人C、開發工具不足D、AI開發框架滲透率不足3【單選題】華為在人工智能領域采取了哪種模式?()A、追趕兼容B、構建專用封閉C、全球共建開源開放D、以上都不是4【單選題】我國政府布局的新型基礎設施中，哪項是數據空間的一類算法基礎設施?()A、國家數據樞紐B、AI大模型C、算力網D、以上都是5【單選題】美國的人工智能技術主要應用于哪個領域?()A、實體經濟B、虛擬經濟C、互聯網D、以上都不是6【判斷題】我國AI領域的人才數量充足。7【判斷題】ChatGPT4.0的數學解題能力不如我國的大語言模型。8【判斷題】我國在高端芯片工藝方面處于領先地位。9【判斷題】華為的全AI生態包括AI芯片、異構計算框架、AI框架和行業應用四層。10【判斷題】美國越來越傾向于回報率更高的實體經濟，而輕視了虛擬經濟。對未來社會的預測1【單選題】利奧波德·阿申布雷納認為AI的發展將推動技術的指數級增長，并可能在幾年內實現質的飛躍，最終導致:()A、人類滅亡B、通用人工智能AGI的實現C、機器人的覺醒D、人類壽命延長2【單選題】下列哪項趨勢不屬于利奧波德·阿申布雷納提出的推動AI發展的因素?()A、計算能力的增長B、算法效率的提升C、人口數量的增長D、解除束縛的增長趨勢3【單選題】尼克·博斯特羅姆在其著作《深度烏托邦:生活與意義在解決問題之后》中，探討了什么問題?()A、人工智能對人類倫理的影響B、超級智能時代人類生活的意義和目的C、人工智能與宇宙學的聯系D、人工智能對國家安全的影響4【單選題】在ASI時代，社會中可能出現哪兩種人群?()A、“廢人”和“創新的人”B、“富人”和“窮人”C、“領導者”和“追隨者”D、“科學家”和“藝術家”5【單選題】尼克·博斯特羅姆提出的“后工具性”是指什么?()A、人類不再需要工作B、人類不再需要追求意義C、人類的努力不再為了任何實際目的D、人類將不再需要創造6【單選題】利奧波德·阿申布雷納預測美國政府將在何時啟動AGI項目?()A、2025年B、2027/28年C、2030年D、2035年7【單選題】以下哪項不屬于利奧波德·阿申布雷納提出的挑戰?()A、萬億級計算集群的爭奪戰B、實驗室安全問題C、超級對齊問題D、人口老齡化8【判斷題】OpenAI的超級對齊部門已經解散了。9【判斷題】2、ASI時代可能出現的“廢人”是指那些能夠利用ASI技術的人。10【判斷題】尼克·博斯特羅姆認為人工智能發展會導致人類滅亡。11【判斷題】人類已經進入一個隨時都在發生著翻天覆變化的動蕩時代。12【判斷題】在AI發展的今天，我們能做的就是積極擁抱AI，不斷提升自己的創新能力，在未來找到自己的位置。AI對教育的挑戰與應對1【單選題】ChatGPT等大模型的出現標志著人工智能進入哪個時代?()A、信息時代B、大數據時代C、智能化時代D、知識時代2【單選題】人工智能對教育的挑戰主要體現在哪些方面?()A、教育話語權轉移B、傳統學科界限打破C、師生角色轉變D、以上都是3【單選題】教育數字化轉型的主要目的是什么?()A、提升教學效果B、促進教育公平C、提高教育管理效率D、以上都是4【單選題】智能化時代，教育目標的重心應該偏移到哪個層次?()A、知識B、能力C、認知D、能力+認知5【單選題】傳統的教學方式為學生構建的認知模式是什么?()A、問題邏輯認知模式B、知識邏輯認知模式C、能力邏輯認知模式D、認知邏輯認知模式6【單選題】“問題邏輯認知模式”的核心是什么?()A、讓學生更好地掌握已有知識B、培養學生解決問題的能力和探索未知的能力C、以類比和推理解決問題D、以書本知識為中心7【單選題】5E學習路徑中，激發興趣的環節是哪個?()A、1EB、2EC、3ED、4E8【多選題】本課程的根本目標是什么?()A、構建學生新的認知模式——“問題邏輯認知模式”B、提升學生與AI同行解決問題和創新的能力C、提高學生的考試成績D、以上都是9【判斷題】人工智能的發展將使教師不再是知識的傳授者。()10【判斷題】《道德經》中蘊含的哲學思想強調知識積累的重要性。()11【判斷題】“錢學森之問”是指我國大學生普遍缺乏解決問題的能力和創新能力。()12【判斷題】“知識邏輯認知模式”以解決問題為目標。()13【判斷題】POT-OBE是以構建學生新的認知模式——“問題邏輯認知模式”為根本目標的教育方法。()14【判斷題】5E學習路徑中，拓展學習求解問題必備的知識和能力的環節是3E。()人類通過算法、大數據和算力讓AI長大1【單選題】李開復認為，第三次AI興起的最大特點是?()A、AI在多個領域表現出被普通人認可的性能或效率B、AI僅在學術領域取得突破C、AI僅在游戲領域取得突破D、AI僅在特定領域取得突破2【單選題】人類通過什么讓AI長大?()A、算法、大數據、算力B、編程語言、數據集、計算平臺C、人工智能、算法、算力D、大數據、計算平臺、編程語言3【單選題】深度學習始于哪個年代?()A、1950年B、1980年C、2010年D、2023年4【單選題】目前AI技術處于哪個階段?()A、成熟階段B、發展階段C、初級階段D、完成階段5【判斷題】機器學習是人工智能的一個子集，專注于開發算法和技術，使計算機能夠從數據中學習并做出決策或預測。()6【判斷題】深度學習主要依賴于多層神經網絡結構來模擬人腦處理信息的方式。()7【判斷題】大語言模型是實現高級自然語言處理任務的關鍵技術。()8【判斷題】目前AI已形成完整的理論體系。()9【判斷題】AI發展過程中，算力的提升是關鍵因素之一。()機器學習的一個例子和常用術語1【單選題】以下哪個術語指的是計算機學習中的所有數據?()A、模型B、模型參數C、數據集D、樣本2【單選題】在機器學習中，樣本通常由哪些部分組成?()A、年齡、體溫B、特征和目標變量C、訓練集和驗證集D、模型和算法3【單選題】訓練模型的過程是指什么?()A、使用數據集來調整模型的參數，使模型能夠從數據中學到規律B、使用訓練好的模型來對新的數據進行預測或決策C、將數據集劃分成訓練集、驗證集和測試集D、評估模型在實際應用中的表現4【單選題】以下哪個術語指的是模型不僅能夠在訓練數據上表現得很好，而且在新的數據上也能夠做出準確的預測?()A、訓練B、推理C、泛化能力D、數據集5【單選題】訓練集、驗證集和測試集分別用于什么?()A、訓練模型、調整模型參數、評估模型性能B、訓練模型、評估模型性能、調整模型參數C、調整模型參數、訓練模型、評估模型性能D、評估模型性能、訓練模型、調整模型參數6【單選題】以下哪種情況說明模型具有較好的泛化能力?()A、在訓練集上表現很好，但在測試集上表現很差B、在訓練集和測試集上表現都很差C、在訓練集和測試集上表現都很好D、在訓練集上表現很差，但在測試集上表現很好7【單選題】下面哪些是機器學習的算法?()A、決策樹B、支持向量機C、神經網絡D、以上都是8【判斷題】機器學習就是讓計算機像人類一樣學習。9【判斷題】樣本是從總體中隨機選擇的一組數據。10【判斷題】特征描述了樣本的屬性，而目標變量是我們要預測或分類的結果。11【判斷題】訓練是指使用訓練好的模型來對新的數據進行預測或決策。12【判斷題】泛化能力是指模型在訓練數據上表現很好，但在新的數據上表現很差的能力。機器學習的第二個例子和機器學習的方式1【單選題】機器學習的目的是什么?()A、讓計算機像人類一樣思考B、讓計算機能夠自動完成任務C、讓計算機發現數據中的規律并構建模型D、以上都是2【單選題】有監督學習和無監督學習的區別在于?()A、是否需要人工標注數據B、是否使用神經網絡C、是否使用K-means算法D、是否可以預測未來3【單選題】以下哪種情況適合使用有監督學習?()A、預測明天天氣B、分析股票市場趨勢C、判斷郵件是否為垃圾郵件D、將客戶根據消費習慣分組4【單選題】以下哪個選項描述的是無監督學習?()A、計算機需要人類提供標簽數據B、計算機自己發現數據中的規律C、計算機可以學習到數據的分類D、計算機可以學習到數據的聚類5【單選題】機器學習的應用領域有哪些?()A、圖像識別B、自然語言處理C、推薦系統D、以上都是6【判斷題】機器學習可以讓計算機像人類一樣思考。()7【判斷題】有監督學習需要人類提供標簽數據。()8【判斷題】無監督學習不需要人類提供標簽數據。()9【判斷題】K-means聚類算法是一種有監督學習算法。()10【判斷題】神經網絡是一種機器學習算法。()兩個例子和機器學習的解決的問題類型1【單選題】以下哪個例子是回歸問題?()A、預測房價B、判斷是否患病C、把客戶分成不同小組D、把身高相似的人聚集在一起2【單選題】以下哪個例子是分類問題?()A、預測房價B、判斷是否患病C、把客戶分成不同小組D、把身高相似的人聚集在一起3【單選題】以下哪個例子是降維問題?()A、預測房價B、判斷是否患病C、從多個特征中提取最重要的特征D、把身高相似的人聚集在一起4【單選題】機器學習算法可以解決四大類問題，分別是:()A、分類、聚類、回歸、降維B、分類、回歸、降維、強化學習C、聚類、回歸、降維、深度學習D、分類、聚類、回歸、強化學習、深度學習5【單選題】在線性回歸模型中y=mx+b，m代表什么?()A、斜率B、截距C、因變量D、自變量6【多選題】以下哪個例子是聚類問題?()A、預測房價B、判斷是否患病C、把客戶分成不同小組D、把身高相似的人聚集在一起7【判斷題】機器學習算法可以解決所有問題。()8【判斷題】線性回歸模型只能解決線性問題。()9【判斷題】分類問題的輸出結果是類別。()10【判斷題】聚類問題的輸出結果是簇。()11【判斷題】回歸問題的輸出結果是數值。()12【判斷題】降維問題的目標是減少數據的特征數量，但保留重要信息。()機器學習的主要算法和基本學習過程1【單選題】以下哪種算法屬于無監督學習算法?()A、SVMB、GBDTC、K-MeansD、線性回歸2【單選題】機器學習的基本過程包括以下哪些階段?()A、確定任務類型B、數據準備C、訓練模型D、以上所有3【單選題】以下哪種情況適合使用基于規則的算法?()A、問題規模大，但規則簡單B、問題規模大，且規則復雜C、規則會隨時間變化D、以上都不是4【單選題】以下哪種情況適合使用機器學習算法?()A、問題規模小，規則簡單B、問題規模大，且規則復雜C、問題規模小，規則復雜D、以上都不是5【單選題】以下哪種算法屬于聚類算法?()A、SVMB、GBDTC、K-MeansD、線性回歸6【單選題】以下哪種算法屬于降維算法?()A、SVMB、GBDTC、PCAD、線性回歸7【判斷題】機器學習算法的訓練過程不需要數據準備。()8【判斷題】機器學習算法的應用過程只需要訓練好的模型。()9【判斷題】基于規則的算法適用于所有問題。()10【判斷題】機器學習算法可以自動發現數據中的規律。()11【判斷題】機器學習算法的學習過程需要人工干預。()人工神經網絡結構的發展歷程及深度學習的重要人物1【單選題】深度學習屬于以下哪個領域?()A、機器學習B、自然語言處理C、計算機視覺D、語音識別2【單選題】深度學習模型的核心是?()A、決策樹B、支持向量機C、人工神經網絡D、線性回歸3【單選題】以下哪個是人工神經網絡的基礎單元?()A、神經元B、線性函數C、激活函數D、權重4【單選題】感知器屬于以下哪種神經網絡?()A、單層神經網絡B、多層神經網絡C、深度神經網絡D、循環神經網絡5【單選題】反向傳播算法主要用于?()A、訓練人工神經網絡B、訓練支持向量機C、訓練決策樹D、訓練線性回歸模型6【單選題】以下哪個神經網絡在圖像識別領域取得了突破性進展?()A、卷積神經網絡(CNN)B、循環神經網絡(RNN)C、長短期記憶網絡(LSTM)D、生成對抗網絡(GAN)7【單選題】深度學習模型的優勢在于?()A、需要少量數據B、計算量小C、自動特征提取D、可解釋性強8【單選題】以下哪個網絡結構完全由注意力機制組成?()A、CNNB、RNNC、LSTMD、Transformer9【單選題】深度學習三巨頭指的是?()A、GeoffreyHinton,YannLeCun,YoshuaBengioB、GeoffreyHinton,YannLeCun,MichaelI.JordanC、GeoffreyHinton,YoshuaBengio,AndrewNgD、YannLeCun,YoshuaBengio,AndrewNg10【單選題】深度學習模型通常包含多個層次，每一層都對輸入數據進行?()A、復制B、存儲C、轉換和抽象D、輸出11【單選題】深度學習模型能夠自動從原始數據中學習?()A、權重B、算法C、特征D、數量12【判斷題】深度學習模型只能進行線性分類任務。()13【判斷題】人工神經網絡是模擬人腦的神經組織和認知方式來處理問題的。()14【判斷題】傳統的機器學習比深度學習需要更強的計算能力。()15【判斷題】深度學習模型的可解釋性比傳統機器學習模型強。()16【判斷題】深度學習模型在圖像識別領域取得了突破性進展。()17【判斷題】深度學習模型能夠自動從原始數據中學習特征。()18【判斷題】深度學習模型在自然語言處理領域取得了突破性進展。()19【判斷題】GeoffreyHinton是深度學習的積極推動者。()20【判斷題】YannLeCun是卷積網絡之父。()21【判斷題】李飛飛是斯坦福大學人工智能學科的負責人。()LM、Transformer和LLM1【單選題】語言模型的主要功能是?()A、翻譯文本B、生成新的句子C、評估句子概率D、以上都是2【單選題】以下哪個不屬于語言模型的應用場景?()A、聊天機器人B、推薦系統C、圖像識別D、問答系統3【單選題】Transformer網絡的核心創新點是?()A、循環神經網絡B、自注意力機制C、卷積神經網絡D、遞歸神經網絡4【單選題】自注意力機制允許模型在處理序列中的每個元素時，還能考慮到?()A、序列中其他元素的信息B、序列中第一個元素的信息C、序列中最后一個元素的信息D、以上都不對5【單選題】以下哪個不是Transformer網絡的優點?()A、可以并行處理序列中的不同部分B、可以處理長句子C、訓練速度很快D、可以捕捉長距離依賴關系6【單選題】大語言模型LLM的主要特征是?()A、參數數量巨大B、訓練數據量很大C、主要使用了Transformer架構D、以上都是7【單選題】GPT系列模型采用的架構是?()A、循環神經網絡B、卷積神經網絡C、Transformer網絡D、自注意力機制8【單選題】OpenAI最新發布的GPT-4o是一個?()A、單模態LLMB、多模態LLMC、生成式預訓練模型D、問答系統9【判斷題】語言模型可以用來生成新的句子。()10【判斷題】語言模型可以用來評估句子概率。()11【判斷題】RNN語言模型在處理長句子時效率很高。()12【判斷題】Transformer網絡可以并行處理序列數據。()13【判斷題】GPT系列模型采用的不是Transformer架構。()14【判斷題】OpenAI是第一個提出Transformer網絡的公司。()15【判斷題】GPT-4o可以處理音頻、視覺和視頻。()16【判斷題】至2024年第一季度，中國的人工智能大模型數量占全球的比例不到20%。()17【判斷題】大語言模型LLM的參數數量通常很小。()18【判斷題】Transformer網絡的核心創新點是循環神經網絡。()基座模型與垂直領域模型及AI的突然涌現1【單選題】微調指的是什么?()A、在已有模型基礎上進行訓練，使其更好地適應特定任務B、訓練一個全新的模型C、修改模型的參數D、評估模型的性能2【單選題】涌現現象是指什么?()A、大量低維度的東西聚集在一起，產生高維度的東西B、大量高維度的東西聚集在一起，產生低維度的東西C、系統的復雜度降低，出現簡單的行為D、系統的復雜度增加，出現簡單的行為3【單選題】李開復認為AI的發展速度如何?()A、發展速度很慢B、發展速度一般C、發展速度很快D、發展速度極快4【單選題】杰弗里·辛頓認為AI的直覺和創造性應該被如何看待?()A、應該被忽視B、應該被重視C、應該被質疑D、應該被否定5【單選題】大語言模型的基本運行原理是什么?()A、按照權重將知識存儲，并使用這些權重來重構答案B、通過計算和算法堆砌來解決問題C、通過簡單的邏輯推理來解決問題D、通過模仿人類思維來解決問題6【判斷題】基座大模型是通用模型，垂直領域大模型是針對特定領域進行訓練的模型。7【判斷題】微調不會改變模型的參數結構，只會調整參數值。8【判斷題】涌現僅用于描述AI的涌現。9【判斷題】目前的大語言模型還無法完全理解人類語言的復雜性和細微差別。10【判斷題】雖然AI的發展速度很快，但距離完全超過人類智能還有很長的路要走。AI三要素之大數據1【單選題】以下哪個單位不是數據量單位?A、KBB、MBC、GHzD、TB2【單選題】1TB等于多少MB?A、1024MBB、1000MBC、100MBD、10MB3【單選題】以下哪個描述不符合大數據的特點?A、數據量龐大B、數據類型單一C、數據增長迅速D、數據價值高4【單選題】大數據對人工智能的作用主要體現在哪些方面?A、提供學習素材B、保證多樣性C、持續優化D、以上都是5【單選題】以下哪個不是大數據帶來的潛在風險?A、隱私泄露B、數據偏見C、數據安全D、數據增長過慢6【單選題】以下哪個不是大模型性能提升的關鍵要素?A、模型參數量B、訓練數據量C、計算資源D、數據存儲空間7【單選題】GPT-3的訓練數據量大約是多少個tokens?A、100億B、3000億C、1萬億D、10萬億8【單選題】GPT-4的訓練數據量大約是多少個字詞?A、100億B、3000億C、1萬億D、13萬億9【單選題】數據安全已成為國家安全的重要組成部分，對嗎?A、對B、錯10【判斷題】數據量單位中，1KB等于1024個字節。()11【判斷題】大數據只包括結構化數據。()12【判斷題】人工智能不需要數據就可以進行訓練。()13【判斷題】大數據對人工智能的發展沒有幫助。()14【判斷題】計算資源對大模型性能沒有影響。()15【判斷題】GPT-3的訓練數據主要來源于互聯網。()16【判斷題】數據安全對個人來說不重要。()17【判斷題】大數據壟斷會導致市場不公平競爭。()AI芯片層算力1【單選題】算力的度量單位是?A、MIPSB、FLOPsC、GHzD、MB2【單選題】GPU相較于CPU的優勢是什么?A、單線程性能更強B、通用性強C、并行計算能力強D、功耗更低3【單選題】AI芯片根據應用目標可以分為哪兩類?A、訓練芯片和推理芯片B、云端芯片和邊緣芯片C、通用芯片和專用芯片D、大芯片和小芯片4【單選題】以下哪種場景適合使用邊緣AI芯片?A、大規模數據處理B、實時響應C、復雜計算任務D、高功耗應用5【單選題】以下哪個公司是全球數據中心GPU市場的領導者?A、英偉達B、AMDC、英特爾D、華為6【單選題】以下哪個中國科技公司擁有昇騰AI芯片?A、寒武紀B、華為C、摩爾線程D、沐曦7【單選題】目前國產AI芯片在哪些方面與全球領先水平存在差距?A、單芯片制程B、架構優化C、互聯性能D、以上都是8【單選題】以下哪種方案是完全基于華為自研芯片的?A、華為鯤鵬和昇騰AI生態算力方案B、混合型算力方案C、租用服務器云算力方案D、以上都不是9【單選題】AI芯片的發展趨勢是什么?A、性能不斷提升B、生態日益完善C、應用場景更加廣泛D、以上都是10【判斷題】算力僅僅指計算能力。()11【判斷題】存力和運力對于算力來說并不重要。()12【判斷題】CPU擁有強大的并行計算能力。()13【判斷題】GPU是訓練AI大模型的主流標配。()14【判斷題】AI訓練芯片需要具備高性能、高存儲能力和高通用性。()15【判斷題】AI推理芯片需要具備低功耗、實時性和定制化。()16【判斷題】云端AI芯片適用于需要快速響應的應用場景。()17【判斷題】邊緣AI芯片通常具有低延遲、高可靠性和隱私保護等特點。()18【判斷題】英偉達的GPU產品存在高能耗和高昂價格等缺點。()19【判斷題】目前國產產品在芯片制程、算力、存力和運力等方面依然與全球領先水平存在2-3年的差距。()并行計算架構層算力1【單選題】并行計算架構層的作用是什么?()A、提高程序運行效率B、簡化開發流程C、降低開發門檻D、所有以上選項2【單選題】CUDA平臺提供了哪三個主要部分?()A、CUDA函數庫、CUDA運行時API、CUDA驅動APIB、編譯器、調試器、性能分析工具C、數據處理、AI、HPCD、數據庫、網絡、硬件3【單選題】CUDA-XAI可以加速哪些任務?()A、人工智能和機器學習任務B、數據處理任務C、HPC任務D、硬件加速4【單選題】為什么國內兼容CUDA的AI廠商面臨發展困境?()A、CUDA-XAI無法加速PandasB、華為CANN生態系統不完善C、CUDA與英偉達硬件深度綁定D、寒武紀MagicMind功能不強大5【單選題】CANN的主要作用是什么?()A、降低開發門檻B、提高昇騰芯片計算效率C、與主流深度學習框架集成D、所有以上選項6【單選題】CUDA生態系統的主要優勢是什么?()A、成熟且龐大B、開發者眾多C、應用廣泛D、所有以上選項7【單選題】未來AI計算平臺的發展趨勢是什么?()A、云端化B、端側化C、邊緣計算D、所有以上選項8【判斷題】最早開發人員編寫的AI程序可以使用GPU進行計算。()9【判斷題】GPU是顯卡，只能用于圖像處理。()10【判斷題】并行計算架構層可以解決GPU無法自動實現并行計算的問題。()11【判斷題】CUDA平臺提供了從編譯器到調試器，再到性能分析工具的全套解決方案。()12【判斷題】CUDA驅動API是最基本的功能拼裝單元。()13【判斷題】CUDA-XAI可以加速人臉識別、語音識別等應用。()第三代人工智能和哲學視角下的AI1【單選題】第一代人工智能主要依靠什么要素驅動?A、數據B、算法C、知識D、算力2【單選題】第二代人工智能主要依靠什么要素驅動?A、數據B、算法C、知識D、算力3【單選題】維特根斯坦的“語言即世界”的觀點意味著什么?A、語言是描述世界的工具B、語言是構建世界的工具C、語言決定我們對世界的認知D、以上都是4【單選題】大語言模型的本質是?A、記憶B、推理C、概率D、以上都是5【多選題】張鈸院士提出的第三代人工智能的發展思路是，把第一代的知識驅動和第二代的數據驅動結合起來，通過同時利用哪些構造更強大的AI?A、數據B、算法C、知識D、算力6【判斷題】第一代和第二代人工智能都只能解決有限的問題。()7【判斷題】張鈸院士提出的第三代人工智能是第一代和第二代人工智能的結合。()8【判斷題】維特根斯坦認為語言只是描述世界的工具。()9【判斷題】大語言模型能夠理解因果關系。()10【判斷題】人工智能已經進入“牛頓時代”。()讓AI更好地理解我（一）1【多選題】AI核心能力點包括哪些（）。A、AI輔助表述問題B、AI輔助確認主題C、AI輔助多角度提問D、AI輔助發現問題2【多選題】AI工具可能無法總是給出讓人滿意的答案，造成的可能因素有（）。A、單一化需求B、信息限制C、交互方式D、指令明確性3【單選題】如果可能，以()的形式提供輸入數據，便于AI工具更準確地理解和處理。A、結構化B、單一化C、持續化D、寬泛化讓AI更好地理解我（二）1【多選題】作為大學生，AI工具可以在多方面顯著幫助學習，根據課程內容，AI給出的具體方式有（）A、個性化學習路徑B、智能筆記與復習系統C、試題答案檢索D、時間管理與任務規劃2【多選題】利用智能工具和評價數據來做出購買決策的步驟有（）。A、數據清洗與整理B、情感分析C、關鍵詞提取D、性價比評估3【多選題】當收集來的網絡評價信息可以用于多方面研究時，AI給出的研究方向包括（）A、品牌與產品分析B、購買決策分析C、性價比評估D、消費者行為研究“現場招生咨詢”的必要性研究——AI輔助確認研究主題和研究方案1【判斷題】進行研究的基礎與關鍵是根據問題確定研究主題和根據研究主題確定對應的研究方案。2【多選題】AI認為確定研究主題的過程包括哪些？A、問題調研B、問題識別C、文獻回顧D、問題縮小3【多選題】對于本次探索的反思中發現AI的局限有哪些？A、AI沒有能力發現值得研究的問題B、AI智能的涌現需要在人的啟發下完成C、對AI給出的方案要批判性接受D、AI無法收集海量信息短期租賃房屋受歡迎程度的影響因素分析——AI輔助論文綜述撰寫1【多選題】對問題一無所知，同時也沒有過科學研究的任何經驗時，AI給出的開展研究的建議步驟包括（）。A、文獻回顧B、確定研究問題與假設C、選擇研究方法D、數據收集與分析2【多選題】對于如何將文獻進展整理成綜述這個問題，AI將該問題分解為哪幾個核心要素？A、信息獲取B、信息理解與評估C、信息問卷調研D、信息整合與創新3【多選題】人工智能無法完全替代人類研究者在哪些方面的核心作用？A、深度理解B、批判性思考C、理論建構D、創造性表達撰寫社會實踐報告（一）1【多選題】下列哪些是可以讀取文件結構并自動生成PPT的國產免費AI工具？A、文心一言B、天工AIC、訊飛智文D、百度搜索2【多選題】撰寫社會實踐報告應該遵循的原則有（）。A、真實性B、客觀性C、邏輯性D、及時性3【多選題】社會實踐報告的框架中封面部分包含哪些信息？A、報告標題B、調差問卷C、作者信息D、提交日期撰寫社會實踐報告（二）1【多選題】在天工AI平臺制作PPT時，點擊“導出”按鈕后，可以以哪幾種文件形式導出幻燈片？A、PDFB、WORDC、DOCXD、PPTX2【多選題】AI所制作的幻燈片，在哪些方面顯得單一且缺乏創意？A、色彩搭配B、字體選擇C、報告內容D、圖片融入3【判斷題】用戶對AI生成的PPT不能再次修改，只能由AI修改。口述歷史訪談提綱的編寫1【多選題】為了更多地了解一個人的人生故事和歷史，可以采用以下哪幾種研究方法？A、口述歷史法B、生活史研究法C、文獻研究法D、心理傳記法2【判斷題】訪談提綱一經設計好就不應該根據實際情況和訪談進展進行調整。3【判斷題】AI在訪談中面對需要深入內心、捕捉細微情感變化的訪談對話時仍然存在局限性。短視頻對青少年的健康影響分析1【多選題】AI認為短視頻為何會吸引青少年？A、內容豐富多樣B、即時反饋C、滿足心理需求D、缺乏自制力2【多選題】對于如何實現準確分析問題，根據AI給出的步驟，我們可以總結為哪些關鍵步驟？A、收集數據B、整理數據C、分析數據D、解釋數據3【單選題】為了簡化解決方案，采用的技術路線是（）。A、面對面訪談B、網上訪談C、調查問卷D、抽樣調查4【單選題】在問卷星平臺上，對于開放性的主觀題目，可以查看答案的（），以發現關鍵性要素。A、詞頻圖B、關鍵圖C、占比圖D、音頻圖中國新能源汽車主要品牌銷量分析（一）1【多選題】下列哪些是國內