騰訊云人工智能工程師認證考試題（附答案）單選題1.智能化相關的應用場景不斷增加，我國人工智能的全面商業化進程加速發展，不包含以下哪一項？A、全球化競爭日益激烈B、人口紅利轉化為創新紅利C、超大規模且多樣的應用場景D、疫情等黑天鵝事件催生需求參考答案：A2.找到特征與標簽之間的關系，利用算法從一類訓練數據或信息中自動分析并獲得該類數據或信息的規律，并利用獲取的規律對未來數據進行預測，這種行為叫什么？A、模型B、訓練C、特征D、建模參考答案：D3.在以下關于人工智能開源軟件發展情況的說法中，錯誤的是哪一項？A、使用用戶和關注度方面，Tensorflow是目前使用用戶最多的人工智能開源軟件B、人工智能開源軟件的主要語言是Python、C、C++以及JavaC、使用用戶和關注度方面，PyTorch是使用用戶最多的人工智能開源軟件D、從開源軟件的維護者角度來看，企業、高校和研究機構、開源組織和個人大概各占1/3參考答案：C4.在一個機器學習模型開發實例中，下面模型訓練和模型優化的說法錯誤的是哪幾項？A、在模型訓練過程中，應通過一個量化指標來迭代更新訓練數據上的預測標簽和真實標簽之間的差距B、在模型訓練過程中，應通過一個量化指標來迭代更新測試數據上的預測標簽和真實標簽之間的差距C、在模型優化的過程中，應通過對模型進行調參來選擇模型D、在模型優化的過程中，應反復迭代并完善特征工程的預處理方案參考答案：B5.在選擇開源許可協議的條件中，以下哪一項說法是不存在的？A、他人修改源碼后，是否可以閉源B、新增代碼是否采用同樣的許可證C、是否需要對源碼的修改之處，提供說明文檔D、每一個修改過的文件，是否都必須放置你的名字參考答案：D6.在玩具小車案例的目標檢測任務中，下面哪一項不屬于數據采集和數據標注時該明確的任務需求？A、場地的光照情況B、攝像機的色差C、交通標志牌的背面D、交通標志牌的翻滾角參考答案：C7.在玩具小車案例的目標檢測任務中，下面關于模型訓練的說法哪項是錯誤的？A、在多隱藏層的前饋神經網絡中，比較淺層的地方捕獲到的是一些交通標志牌局部的邊緣特征B、在多隱藏層的前饋神經網絡中，深層的卷積層處捕獲到的是交通標識牌的全局特征C、在模型訓練的過程中，量化指標是通過不斷的對比預測邊界框和真實邊界框之間的差距，以及對應的標簽類型的差別來計算得到的D、在模型訓練的過程中，量化指標是僅通過不斷的對比預測邊界框和真實邊界框之間的差距來計算得到的參考答案：D8.在投入一個大型AI開發項目之前，我們通常會對此進行徹底的考察。下面哪一項說法是錯誤的？A、在開始AI開發之前，我們要確保所希望的實現的結果是現實且可行的B、在開始AI開發之前，考察需要多少數據，才能達到理想的性能水平，這屬于技術考察C、在開始AI開發之前，考察是否有辦法獲得足夠多的數據，這屬于商業考察D、在人工智能開發項目團隊中，一般是既要有技術專家提供技術思考，也要有業務專家提供業務角度的考量參考答案：C9.以下哪一項屬于自然語言處理的基本應用場景？A、文本情感分析B、目標檢測C、語音識別D、圖像分類參考答案：A10.以下哪一項是人才金字塔結構中的產業研發人才的特點？A、能夠將人工智能算法工具與行業需求相結合，實現推進產業化落地應用B、人才結構中的頂尖人才、領軍人物，致力于推動和實現人工智能前沿技術與核心理論的創新與突破C、能夠將人工智能前沿理論與實際算法模型開發實現結合；設計構建出性能指標更加優異的算法模型D、能夠理解人工智能技術的基本概念，并對關鍵技能和實用方法有所掌握參考答案：C11.以下哪一項是機器學習框架，而不是深度學習框架？A、TensorFlowB、PyTorchC、Scikit-learnD、Theano參考答案：C12.以下哪一項描述說的是騰訊云AI車輛屬性識別技術？A、在多幅畫面中通過一些特征精準發現同一目標車輛B、檢測圖像中的車輛、非機動車和行人目標，輸出檢測到的各個目標C、對于輸入的連續視頻幀，關聯幀與幀之間的同一目標到相同ID，輸出按ID維度組織的一系列目標框軌跡D、給出一副車輛圖片，識別該車輛是否屬于7座商務車參考答案：D13.以下哪一項的性能，對大型神經網絡模型開發有重要意義？A、CPUB、GPUC、深度學習框架D、SDK參考答案：B14.以下哪一項不屬于自然語言處理的應用場景？A、網站新聞自動分類B、手機刷臉付款C、聊天機器人D、英譯漢自動翻譯系統參考答案：B15.以下哪一項不屬于語音技術的主要應用場景？A、自然語言處理B、語音識別C、語音合成D、聲紋識別參考答案：A16.以下哪一項不屬于生活中的人工智能應用？A、指紋識別B、刷臉解鎖C、備件質檢D、真人核身參考答案：C17.以下哪一項不屬于人工智能的三個層面？A、感知智能B、模擬智能C、認知智能D、計算智能參考答案：B18.以下哪一項不屬于健康碼背后的AI技術一人臉活體檢測的相關算法？A、動作活體B、唇語活體C、人臉對比D、靜默活體參考答案：C19.以下哪一項不是對于機器學習產業技術崗位的能力要求？A、掌握機器學習算法，包括傳統機器學習算法和深度學習算法B、熟悉異構SoC芯片設計流程，具備芯片開發經驗C、熟練使用Caffe、TensorFlow、MXNet、PyTorch、Keras等深度學習框架D、能夠將人工智能能力轉化為機器學習實際應用參考答案：B20.以下哪一項，不屬于人工智能在金融行業的應用？A、智能風控B、醫療影像分析C、智能理賠D、智能投研參考答案：B21.以下關于人工智能算力芯片的說法錯誤的是哪一項？A、CPU是計算機中負責讀取指令，對指令譯碼并執行指令的核心部件B、GPU是一種專門做圖像和圖形相關運算工作的微處理器，可以單獨調用并工作C、TPU是一款為機器學習而定制的芯片，經過了專門機器學習或者深度學習方面的訓練、它可以有更高性能D、NPU特別擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數據參考答案：C22.以下關于模型性能和調優的說法，錯誤的是哪項？A、機器學習模型的訓練目標是為了要在測試集上看到最佳的泛化性能B、泛化誤差最小的模型，往往并不是最簡單的模型，也不是復雜度最高的模型C、欠擬合的特點是有著很高的訓練誤差，可以考慮進一步復雜化模型，增加模型的表征能力D、過擬合的特點是測試誤差很大，呈現U型特點，可以考慮獲取更多的數據或提高模型的復雜度參考答案：D23.以下關于模型維護和更新的說法，錯誤的是哪項？A、在生產環境中運行的機器學習系統是復雜的軟件系統，需要根據時間的變化進行維護B、模型完成初始部署后，通常還需要維護和更改，以確保模型始終反映數據和環境的是最新趨勢C、模型檢測包括檢測不斷變化的輸入數據、檢測模型的關鍵指標等D、生產級機器學習模型無需再通過模型的再訓練，影響模型自己的表現參考答案：D24.以下關于模型測評的說法正確的是哪幾項？A、可以通過模型在訓練數據集上的量化指標實現模型選擇B、可以通過模型在測試數據集上的量化指標實現模型選擇C、可以通過在訓練數據集上收斂后得到的模型來選擇模型D、可以通過在測試數據集上收斂后得到的模型來選擇模型參考答案：B25.以下關于模型部暑的說法，錯誤的是哪項？A、開發環境可以是本地環境，也可以是遠程環境B、生產環境運行服務器類型的操作系統，要求具備可伸縮性，并且還可以持續運行并正常工作，對于可用性和可靠性的要求很高C、單機服務器就是指一臺單獨處理所有請求和處理的機器，也可以增加更多的計算機節點實現橫向擴展D、分布式計算環境通常通過利用計算機集群來實現參考答案：C26.以下關于機器學習框架的作用的說法，錯誤的是哪項？A、避免了重復的開發工作B、顯著吸引外部資本流入C、大幅降低了特定功能的開發難度D、大幅提升了團隊的開發效率參考答案：B27.以下關于機器學習的描述哪一項是錯誤的？A、機器學習是對能通過個人的經驗自動改進的計算機算法的研究B、機器學習利用數據或以往的經驗C、機器學習的目的是優化計算機程序的性能標準D、人類基于經驗規律給出判斷，而機器通過訓練模型給出判斷參考答案：A28.下面哪一項是Ti-Datatruth平臺定位的使用群體？A、數據科學家B、算法工程師C、AI數據標注人員D、AI應用開發者參考答案：C29.下面哪一項技術不屬于計算機視覺的應用領域？A、圖像分類B、圖像分割C、目標檢測D、機器翻譯參考答案：D30.下面哪一項不屬于常見的特征工程方法？A、特征選擇B、特征描述C、特征提取D、特征構造參考答案：B31.下面哪一項不是騰訊云AI機器學習平臺能力的子能力？A、數據接入B、數據存儲C、數據可視化D、數據標注參考答案：D32.下面哪一項不是騰訊云AI機器學習平臺【數據中心）能力的子能力？A、數據接入B、數據存儲C、數據可視化D、數據標注參考答案：C33.下面關于特征工程的說法哪項是錯誤的科目題號（）？A、特征提取和特征選擇都能幫助減少特征的維度、數據冗余B、特征提取強調通過特征轉換的方式得到一組具有明顯物理或統計意義的特征C、特征選擇是從特征集合中挑選一組具有明顯物理或統計意義的特征子集D、相比特征提取是表現每個特征對模型構建的重要性，而特征選擇可以發現更有意義的特征屬性參考答案：D34.下面關于數據驗收的說法，錯誤的是哪一項？A、數據的合法性是指數據符合定義的業務規則，或者約束的程度B、數據的準確性是指數據接近真實值的程度C、數據的完整性是指所有對數據的缺失和缺省的程度D、數據的一致性是指數據在同一數據集內或跨多個數據集的一致程度參考答案：C35.下面關于數據清理方法的說法，錯誤的是哪一項？A、由于調查問卷的可選項設定，而未記錄信息，有可能造成數據的缺失B、缺失數據可以暫時保留不做預處理，可交由模型搭建階段負責處理C、可以考慮去除或修改內容明顯錯誤或者邏輯明顯不通的數據D、當要分析有關人口總體健康狀況的數據時，則可以去掉身份證號數據參考答案：B36.下面關于數據集劃分的說法，錯誤的是哪幾項？A、訓練集和測試集要互斥B、訓練集和測試集的數據規模要平衡相當C、訓練集和測試集的分布要與樣本真實分布一致D、測試集可以從訓練數據集中采樣得到參考答案：D37.下面關于數據采集源的說法，錯誤的是一項？A、瀏覽器上的網頁信息作為可實時觀測并獲取到的數據信息，可實現規模化，自動化的采集B、服務評價打分表是可以自動形成結構化數據的數據源C、用戶注冊信息表不能形成結構化的數據D、數字化信息數據庫可以快速地大規模自動化批量獲取和整理參考答案：C38.下面關于數據標注的說法，錯誤的是哪一項科目號：17/80考試總？A、數據標注是通過數據加工人員借助于標記工具，對人工智能學習數據進行加工的一種行為B、標注每一段語音數據所對應的語言內容是語音標注的一種方式C、有監督學習和半監督學習需要大量的數據變成機器能夠理解的數據，這個過程就需要進行數據標注工作D、用文字來標注圖像是目標檢測任務中的一種數據標注方式參考答案：D39.下面關于搭建一個機器學習模型的描述，錯誤的是哪項？A、在實際的機器學習應用中，如何人工設計好特征往往比搭建一個怎樣的算法模型更為重要B、在一個機器學習過程中，特征工程可以分為三個部分：數據預處理、特征提取和特征轉換C、在訓練模式和測試模式下，需要同時對訓練數據集和測試數據集進行相同的特征工程處理D、在訓練模式和測試模式下，會輸入相同的數據和對應一致的已訓練好的模型參數參考答案：D40.下面對特征工程的理解錯誤的是哪一項？A、特征工程是指從原始數據轉換為特征向量的過程B、數據和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限C、所謂數據中的特征，就是指數據中被抽象出來的信息，可以被機器或者我們人類加以利用和識別D、在機器學習領域中，特征只能通過人工基于特定業務領域專業知識實現手工地提取參考答案：D41.下列數據準備的流程，哪一項順序是正確的？A、數據采集、數據清洗、數據標注、數據交付、數據驗收B、數據采集、數據清洗、數據標注、數據驗收、數據交付C、數據標注、數據采集、數據清洗、數據驗收、數據交付D、數據采集、數據清洗、數據驗收、數據標注、數據交付參考答案：B42.下列生活應用中哪一項和語音技術無關？A、微信語音轉文字B、搜狗語音輸入法C、智能語音客服D、手機刷臉解鎖參考答案：D43.下列哪一項既是人工智能的最大技術工具集，又是使計算機具有智能的主要方法，而且其應用遍及人工智能的各個領域？A、深度學習B、機器學習C、人機交互D、智能芯片參考答案：B44.下列哪一項技術不是騰訊云AI文字識別技術布局中的支撐技術？A、深度學習B、知識圖譜C、機器學習D、圖像處理參考答案：B45.下列哪一項不是騰訊云AI內容安全產品的應用范圍？A、圖片鑒黃B、識別含有反動內容的音頻信息C、為支付過程提供人臉認證D、識別詐騙短信參考答案：C46.下列關于騰訊云AI機器學習平臺【管理中心】能力的描述中，哪一項是錯誤的？A、管理中心為AI平臺提供最全面的基礎支撐與管理功能B、包含個人中心、業務管理、權眼管理、API網關等子功能C、具有強大的多租戶業務管理體系D、模型不經過管理中心的審批可以直接使用參考答案：D47.騰訊云AI在給工業領域帶來的價值不包括下面哪一項？A、提高了產品的質檢速度B、節省生產成本C、減少了人工D、改善了產品的外形美觀程度參考答案：D48.使用某機器學習模型預測某癌癥的案例中，對1000個人中預測有4個人患癌，該4人中僅一人實際確診，模型還漏報了一個確診病例，請問精確率和在回率分別是多少？A、精確率是25%，召回率是50%B、精確率是50%，召回率是25%C、精確率是33%，召回率是75%D、精確率是75%，召回率是33%參考答案：A49.人工智能的第二個層次是以下哪一項？A、感知智能B、模擬智能C、認知智能D、計算智能參考答案：A50.邏輯推理能力屬于人工智能的哪一個層面？A、計算智能B、感知智能C、認知智能D、都不是參考答案：C51.機器學習和深度學習對硬件的依賴說法正確的是哪一項？A、機器學習和深度學習都比較依賴GPU算力B、機器學習和深度學習都比較依賴CPU算力C、機器學習依賴GPU算力，深度學習依賴CPU屏力D、機器學習依賴CPU算力、深度學習依賴GPU算力參考答案：D52.關于云計算平臺對于AI服務能力的四個層面，以下說法錯誤的是哪項題號：43/80？A、AI基礎設施服務，主要提供CPU、GPU虛擬機等AI計算算力的服務支持B、AI的開發框架支持服務會以封裝好常用框架環境的虛擬機鏡像服務的方式，提供對開發者的服務C、AI開發平臺服務會提供一個機器學習的集成開發環境D、AI應用服務會提供各類人工智能應用服務，可以不用自己安裝復雜的框架環境，一鍵式生成所需的深度學習框參考答案：D53.關于騰訊云AI人臉驗證技術（1：1驗證），下列說法正確的是哪一項？A、識別面部的關鍵區域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和臉部輪廓等B、人臉識別技術可以計算出兩張人驗照片的相似度，從而判斷是否為同一人C、給定一張照片，和數據庫中N個人臉進行對比，給出是否為其中某一個人，或者給出排序結果D、影像中人體移動位置的識別參考答案：B54.關于騰訊云AI機器學習平臺中的能力及功能定位，以下說法正確的是哪一項？A、統一模型納管，為算法模型工程化提供最優輔助決策與準備B、為不同門檻的算法用戶及企業使用場景提供最適用便捷的算法建模工具選擇C、為AI平臺提供數據接入、預處理、標注、管理、存儲等功能，實理數據原材料生產D、便捷的可視化工作流編排參考答案：B55.關于騰訊云AI機器學習平臺【應用服務編排】能力的說法，以下不正確的是哪一項？A、應用服務編排是Al中臺的調度中樞B、應用服務編排不支持可視化方式的工作流編排C、應用服務編排可以保障應用AI工作流的更快速落地D、應用服務編排可以按業務場景將算法原子服務編排為面向應用任務的解決方案參考答案：B56.關于神經網絡的描述，以下哪一項是錯誤的？A、在模型結構上，深度學習本質上是建立、模擬了人腦進行分析學習的神經網絡，并且通過模仿人腦的機制來解釋數據的一種機器學習技術B、深度學習算法試圖從數據中直接去學習到更加高層、更加抽象的特征C、神經網絡算法試圖模仿大腦的神經元之間傳遞，處理信息的模式，有著和人腦神經元網絡相當的復雜度和規模D、卷積神經網絡中的淺層部分可以更好的感知局部像素相關性，其深層部分可以感知全局的圖像信息參考答案：C57.關于深度學習下列說法錯誤的是哪一項？A、深度學習是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的算法B、深度學習的觀測值只可以使用像素強度值向量的方式來表示C、深度學習的最主要特征是使用神經網絡作為計算模型D、“神經網絡模型”得名于其對于動物神經元傳遞信息方式的模擬參考答案：B58.關于人工智能項目開發的流程，下面說法錯誤的是哪一項？A、在人工智能項目開發過程中，是先進行數據的采集，然后開始模型的探索與優化B、人工智能開發的流程是從定義任務開始的流水線，一步到位的完成數據采集、模型探索、測試評估和部署集成等環節C、整個人工智能項目的開發周期是需要多方力量協同合作，在底層有軟件開發團隊和數據科學團隊配合來完成D、人工智能項目開發的過程中，技術目標的設定應始終與能夠幫助實現的業務目標是相關的。當兩者之間發生沖突時，必須首先考務目標參考答案：B59.關于人工智能項目環節中數據準備的說法，下面錯誤的是哪一項？A、數據準備是將可能來自不同的數據源的原始數據，預處理為可以方便、準確地進行分析的某種形式的行為B、數據準備包含許多離散的任務，諸如數據融合，數據清理，數據擴充和數據交付等C、若跳過數據準備階段直接進入到建模階段的話，有可能導致建模失敗，甚至會得到錯誤的結果D、數據采集和清洗在現實的人工智能項目開發流程中的工作量占比少于特征工程和模型算法的開發與優化的工作量占比參考答案：D60.關于人工智能崗位的產業分布，下列說法錯誤的是哪一項？A、產業技術架構整體分為基礎層、技術層和應用層三個層次B、多數產業領域都需要算法研發工程師C、技術層包含機器學習、深度學習、智能語音、自然語言處理、計算機視覺等技術領域D、所有領域都不需要嵌入式開發崗位參考答案：D61.關于人工智能產品對算力的依賴，以下說法錯誤的是哪項？A、云端算力的特點是算力強大、存儲多，但是帶寬會受到一定限制B、邊緣和終端側重于承載對于本地實時響應要求較高的推理任務C、云端更適合負責承載大規模的智能數據分析任務D、云端的數據傳輸帶寬壓力小，可以獨立完成本地實時響應要求較高的推理任務參考答案：D62.關于監督學習和無監督學習，以下理解正確的是哪一項？A、監督學習在觀察完一些事先標注過的訓練數據（輸入和預期輸出）后得出模型，這個模型再對任何可能出現的輸入去預測其輸出B、無監督學習者必須以“合理的方式從現有的數據中一般化到未觀察到的情況C、在人類和動物感知中，無監督學習通常被稱為概念學習D、無監督學習是在有指導的前提下讓機器進行學習，這種指導的關鍵是給訓練數據標注好“標簽參考答案：A63.關于常見的深度學習框架，以下哪一項說法是錯誤的？A、TensorFlow是一個基于數據流圖的，用于深度學習計算的開源軟件庫B、PyTorch是一個支持搭建動態神經網絡的開源軟件庫C、TensorFlow是由Google大腦團隊的研究人員開發的D、PyTorch是由世界各地的數據科學家，還有很多教授和老師所組成的開源社區來開發維護的參考答案：D64.關于Ti-ONE平臺的描述，錯誤的是哪一項？A、Ti-ONE是騰訊云機器學習平臺B、Ti-ONE面向數據科學家及算法工程師C、Ti-ONE能夠讓開發人員方便地進行數據標注、模型訓練、評估和預測D、Ti-ONE平臺可以對邊緣設備進行管理參考答案：D65.對于無監督學習，以下說法錯誤的是哪一項？A、無監督學習是沒有指導的學習過程，待學習的訓練數據是有標簽的B、機器學習算法通過某種方式在數據中尋找共同特征，并將有共同特征的數據聚合在一起，有時也會把這個過程稱為“聚類”C、無監督學習算法通過自由的探索數據，所學到的大部分內容必須包括理解數據本身，而不是將這種理解應用于特定任務D、通往通用智能的道路上必須要掌握無監督學習的技能參考答案：A多選題1.在玩具小車案例的目標檢測任務中，下面關于模型測評的說法哪項是錯誤的？A、若測試圖片上有多個交通標志牌，且模型要是只給出一個判斷正確的目標檢測結果，那么精確率就是100%B、若測試圖片上有多個交通標志牌，且模型對所有目標邊界框都有檢測結果，那么召回率就是100%C、若測試圖片上只有一個交通標志牌，且模型對該目標邊界框給出了較低的置信度，那么召回率就不是100%D、模型訓練好后，對困難樣本的檢查，將有助于我們了解前期數據采集和數據標注工作的效果參考答案：AC2.在某房價預測案例數據中，以下哪幾個新構造的特征是可以通過"房屋總面積"、"臥室總面積"、"窗戶的總個數"這三個特征，經過特征工程后構造出來的？A、每戶人均窗戶的個數B、臥室空間占比C、臥室窗戶的個數D、是否有六個窗戶及其以上參考答案：BD3.在計算機科學和機器學習領域里，一般主要受限于哪三個主要因素？A、時間成本B、存儲資源C、技術人才D、訓練數據參考答案：BCD4.以下哪一項的性能，對大型神經網絡模型開發有重要意義？A、CPUB、GPUC、深度學習框架D、SDK參考答案：BC5.以下哪些屬于人工智能的系統學科？A、數學與統計B、科學與工程C、計算機科學與技術D、認知與神經科學參考答案：ACD6.以下哪幾種情形存在潛在的數據問題或隱患？A、某可自由獲取數據信息中，蘊含了大量的個人信息，如購物模式、家庭住址、醫療信息和社交信息等B、某過于不平衡的標注訓練數據集C、某過于不平衡的標注測試數據集D、為一個判斷是否是動物的學習任務，準備了一個更細粒度的標注有小貓、小狗、松樹、杉樹等各類動植物的訓練數據集參考答案：ABCD7.以下哪幾項不屬于深度學習技術特有的研究范式？A、分而治之，以大化小，逐個擊破B、人工編碼知識C、端到端D、從數據中直接自動地學習知識參考答案：AB8.以下哪幾個技術方向是人工智能未來的發展趨勢？A、自動機器學習B、3D視覺技術C、算法公平性D、安全智能參考答案：ABCD9.下列關于人工智能術語的說法，哪些是正確的？A、人工智能技術應用場景包括計算機視覺、語音識別和自然語言處理B、機器學習是深度學習的重要分支C、機器學習是實現AI的最大技術工具集D、深度學習是機器學習的重要分支參考答案：AD10.下關于GitHub的說法，錯誤的是哪一項？A、世界上最大的代碼托管平臺B、可以使用GithubPages服務，免費搭建一個博客網站C、只支持Git作為唯一的版本庫格式進行托管D、采用Mercurial做為分布式版本控制系統參考答案