2025年人工智能(AI)訓(xùn)練師專業(yè)知識(shí)考試題(附答案)單選題1.自然語言處理難點(diǎn)目前有四大類，下列選項(xiàng)中不是其中之一的是A、機(jī)器性能B、語言歧義性C、知識(shí)依賴D、語境2.自編碼器(Autoencoder)通常用于什么目的?A、圖像生成B、特征提取C、文本翻譯D、音頻識(shí)別B、控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)C、生成藝術(shù)作品D、發(fā)布社交媒體帖子4.智能客服機(jī)器人要理解用戶文字輸入的問題，先要進(jìn)行()操作，以便構(gòu)成客戶提問向量，從而獲取客戶提問標(biāo)簽。B、文本分析C、同類詞合并D、詞頻統(tǒng)計(jì)5.智能客服機(jī)器人的工作原理主要包括四個(gè)部分：知識(shí)庫構(gòu)建.().問答匹配和機(jī)器人深度學(xué)習(xí)。A、用戶輸入B、AI模型訓(xùn)練C、語義理解D、數(shù)據(jù)挖掘6.智能客服機(jī)器人的工作原理一般不包括()。A、訓(xùn)練AI模型B、知識(shí)庫構(gòu)建C、語義理解D、問答匹配7.智能交互通常服務(wù)于智能系統(tǒng)的哪個(gè)方面?A、數(shù)據(jù)分析C、人機(jī)交互界面D、電子設(shè)備控制8.知識(shí)蒸餾在知識(shí)圖譜中是什么意思?A、減少知識(shí)量的過程B、根據(jù)一個(gè)大型的知識(shí)圖譜創(chuàng)建小型的知識(shí)圖譜C、提取知識(shí)精華的過程D、移除不必要的知識(shí)關(guān)聯(lián)9.知識(shí)圖譜的主要目的是什么?B、信息檢索C、知識(shí)表示和推理D、數(shù)據(jù)分析A、合并多個(gè)知識(shí)源的信息B、增加新的知識(shí)到圖譜中C、刪除冗余的知識(shí)D、更新知識(shí)圖譜11.知識(shí)嵌入通常用什么模型實(shí)現(xiàn)?A、深度學(xué)習(xí)模型B、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模型C、文件系統(tǒng)模型12.正確描述Flume對(duì)數(shù)據(jù)源的支持的是()。A、只能使用HDFS數(shù)據(jù)源B、可以配置數(shù)據(jù)源C、不能使用文件系統(tǒng)D、不能使用目錄方式13.在自然語言處理中，語義消歧指的是什么?A、從文本中移除歧義詞匯B、確定單詞或短語在特定上下文中的確切意義C、自動(dòng)檢測(cè)拼寫D、使計(jì)算機(jī)能夠發(fā)出人類語音A、加速訓(xùn)練過程B、提供上下文信息C、降低模型復(fù)雜度D、增加詞匯量15.在自然語言處理中，"短語結(jié)構(gòu)文法"(PhraseStructureGrammar)主要用于描述()。A、單詞的形態(tài)變化B、句子的線性結(jié)構(gòu)C、句子的層次結(jié)構(gòu)D、句子的韻律特征A、分析文本的句法結(jié)構(gòu)以構(gòu)建一棵解析樹B、將文本翻譯成機(jī)器代碼C、對(duì)文本進(jìn)行拼寫和語法檢查D、將文本轉(zhuǎn)換為音頻輸出A、兩個(gè)字符的組合B、兩個(gè)單詞的組合，常用于語言模型中C、兩個(gè)句子的組合D、兩個(gè)語言模型的組合18.在證據(jù)理論中，信任函數(shù)與似然函數(shù)的關(guān)系為()。19.在語音信號(hào)處理中，下列哪種畸變是由于說話人與麥克風(fēng)之間的距離變遠(yuǎn)導(dǎo)致的?B、噪聲D、混響20.在訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)時(shí)，哪種指標(biāo)用于評(píng)估模型的性能?A、準(zhǔn)確率D、所有以上選項(xiàng)參考答案：D21.在訓(xùn)練大模型時(shí)，為了處理過擬合，通常會(huì)使用哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)?A、數(shù)據(jù)壓縮B、旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)C、增加噪聲D、減少特征22.在文本類標(biāo)注質(zhì)量規(guī)范中，中文分詞的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)是什么?A、標(biāo)注好的分詞必須與詞典中的詞語一致，不存在歧義B、標(biāo)注好的分詞必須包含所有可能的分詞結(jié)果C、標(biāo)注好的分詞必須考慮文本的上下文D、標(biāo)注好的分詞必須包含所有專有名詞23.在數(shù)據(jù)挖掘中，哪種方法可以用來處理不平衡數(shù)據(jù)?B、數(shù)據(jù)插補(bǔ)D、PCA降維24.在數(shù)據(jù)挖掘中，"欠擬合"是指什么現(xiàn)象?A、模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的模式B、模型過于復(fù)雜，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度敏感C、模型的準(zhǔn)確度非常高D、模型的泛化能力很強(qiáng)25.在數(shù)據(jù)挖掘中，"方差"主要指的是什么?A、數(shù)據(jù)的離散程度B、數(shù)據(jù)的中心趨勢(shì)C、數(shù)據(jù)的分布形狀D、數(shù)據(jù)的相關(guān)性26.在數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)的"去重"是指什么?A、刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)B、增加重復(fù)的數(shù)據(jù)C、修改重復(fù)的數(shù)據(jù)D、復(fù)制重復(fù)的數(shù)據(jù)27.在數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中，以下哪種標(biāo)注類型用于回歸問題?B、離散標(biāo)注C、有序標(biāo)注D、無序標(biāo)注28.在使用手機(jī)時(shí)，如看到屏幕界面右邊還留有一部分圖片時(shí)，會(huì)嘗試手指左滑查看；當(dāng)看完手機(jī)當(dāng)前頁面時(shí)，會(huì)嘗試用手指劃動(dòng)來翻頁。這種交互方式稱為()。B、語音交互C、觸屏交互D、腦機(jī)接口29.在審核中，數(shù)據(jù)質(zhì)量如何定義?A、合法性和規(guī)范性B、趣味性和內(nèi)容合法性C、音頻清晰度和圖片大小D、圖像色彩鮮艷程度30.在深度學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)率衰減的作用是：A、加速模型訓(xùn)練B、減少模型的參數(shù)數(shù)量C、減少模型的復(fù)雜度C、機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過試錯(cuò)方法進(jìn)行訓(xùn)練D、以上都不是A、衡量模型的性能B、正則化模型C、初始化權(quán)重D、調(diào)整學(xué)習(xí)率32.在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化(BatchNormalizatioA、加速模型訓(xùn)練B、減少模型復(fù)雜度C、改善模型的泛化能力C、特征降維D、特征融合A、減少模型的參數(shù)數(shù)量B、減少模型的復(fù)雜度C、防止模型過擬合D、加速模型訓(xùn)練34.在深度學(xué)習(xí)中，()優(yōu)化器是基于動(dòng)量的。A、隨機(jī)梯度下降(SGD)B、動(dòng)量梯度下降(MomentumGradientDescent)C、自適應(yīng)矩估計(jì)(Adam)D、均方根傳播(RMSProp)35.在樸素貝葉斯分類器中，"樸素"一詞指的是()。A、模型簡單，易于理解B、特征之間相互獨(dú)立C、適用于小數(shù)據(jù)集D、只能處理二分類問題36.在評(píng)估人工智能系統(tǒng)時(shí)，下列哪個(gè)因素可以衡量系統(tǒng)的可解釋性和透明度?A、系統(tǒng)的算法復(fù)雜度B、系統(tǒng)的可視化界面C、系統(tǒng)的自主學(xué)習(xí)能力D、系統(tǒng)的決策可追溯性37.在哪個(gè)領(lǐng)域，大模型可能會(huì)產(chǎn)生重大影響?A、自動(dòng)駕駛B、醫(yī)療診斷C、量子計(jì)算D、所有以上38.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)中，"感受野"(ReceptiveField)的概念是指()。A、CNN能夠觀察到的輸入圖像的區(qū)域大小B、CNN隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量C、NN輸出的特征圖的尺寸D、CNN中的濾波器大小39.在計(jì)算機(jī)算法中，下列哪個(gè)排序算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(n^A、冒泡排序B、快速排序C、歸并排序D、堆排序40.在計(jì)算機(jī)算法中，下列哪個(gè)查找算法的平均時(shí)間復(fù)雜度為OA、順序查找D、B樹查找41.在計(jì)算機(jī)視覺中，什么是目標(biāo)檢測(cè)?A、標(biāo)記圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)B、估計(jì)圖像的深度C、分割圖像中的對(duì)象D、檢測(cè)和定位圖像中的特定對(duì)象42.在計(jì)算機(jī)視覺中，"BoW模型"主要用于什么?A、實(shí)現(xiàn)圖像的詞袋表示B、進(jìn)行圖像的塊編碼C、加速圖像檢索過程D、描述圖像中的對(duì)象關(guān)系參考答案：A43.在計(jì)算機(jī)視覺中，"BoW"通常指的是什么?A、詞袋模型B、括號(hào)內(nèi)的單詞C、二值化操作D、位平面編碼44.在計(jì)算機(jī)內(nèi)部，數(shù)據(jù)的表示形式是()。A、八進(jìn)制B、十進(jìn)制D、十六進(jìn)制45.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，支持向量機(jī)(SVM)中的"支持向量"是指什么?A、數(shù)據(jù)點(diǎn)B、超平面D、維度46.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，偏差(bias)和方差(variance)之間有什么關(guān)A、它們總是相互獨(dú)立B、它們總是相互依賴C、增加一個(gè)會(huì)導(dǎo)致另一個(gè)減少D、它們總是同時(shí)增加47.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證主要用于()。A、提高模型復(fù)雜度B、評(píng)估模型性能C、增加數(shù)據(jù)多樣性D、優(yōu)化模型參數(shù)48.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，"眾數(shù)"是哪種統(tǒng)計(jì)量的一個(gè)例子?A、中心趨勢(shì)的度量B、離散程度的度量C、相關(guān)性的度量D、偏態(tài)的度量49.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，"特征映射"通常指什么?A、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過程B、將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合模型的形式C、3D數(shù)據(jù)的表示D、用于文本處理的特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，"特征提取"通常指什么過程?A、從數(shù)據(jù)中選擇重要的特征B、轉(zhuǎn)換原始數(shù)據(jù)為更適合模型的形式C、刪除不相關(guān)的特征D、創(chuàng)建新的特征以增強(qiáng)模型性能參考答案：B51.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，"滑動(dòng)窗口"通常用于什么任務(wù)?A、特征選擇C、時(shí)序數(shù)據(jù)分析D、文本分類52.在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，監(jiān)督學(xué)習(xí)常用于訓(xùn)練哪種類型的機(jī)器人?A、自適應(yīng)機(jī)器人C、有教師指導(dǎo)的機(jī)器人D、強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器人53.在混淆矩陣中，F(xiàn)N代表什么?B、假正類D、假負(fù)類參考答案：D54.在復(fù)雜綜合業(yè)務(wù)流程優(yōu)化中，下列哪項(xiàng)是確定的優(yōu)化目標(biāo)?A、提高效率B、增加復(fù)雜性C、增加成本D、降低質(zhì)量55.在非均等代價(jià)下，希望最小化()C、錯(cuò)誤次數(shù)D、總體代價(jià)56.在點(diǎn)云數(shù)據(jù)分割中，下列哪種方法常用于基于幾何特征的分割A(yù)、基于顏色聚類算法B、高斯混合模型C、法線估計(jì)57.在大模型中使用集成方法的主要目的是什么?A、提高速度B、減少內(nèi)存占用C、提高魯棒性58.在大模型的訓(xùn)練過程中，提前停止(earlystopping)的主要目A、減少訓(xùn)練時(shí)間B、防止過擬合C、提高模型容量D、增加模型的多樣性59.在Windows操作系統(tǒng)中，當(dāng)雙擊myfile.docx文件時(shí)下面說法正確的是()B、分類和預(yù)測(cè)C、數(shù)據(jù)預(yù)處理D、數(shù)據(jù)流挖掘60.在Python中，下列關(guān)于集合說法錯(cuò)誤的是()。A、集合具有互異性，定義集合時(shí)允許出現(xiàn)相同的元素B、集臺(tái)具有確定性，可以用in來判斷元素是否在集合內(nèi)C、集合具有無序性，集合沒辦法進(jìn)行排序D、集合具有運(yùn)算性，支持并交差等運(yùn)算61.在Python中，如何計(jì)算一個(gè)字符串的長度?62.在Python中，如何遍歷一個(gè)列表的元素?A、語音合成C、語音識(shí)別D、語義理解參考答案：B64.優(yōu)化器是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，使用優(yōu)化器的目的不A、加快算法收斂速度B、減少手工參數(shù)的設(shè)置難度C、避過過擬合問題D、避過局部極值65.以下哪種類型的機(jī)器人最可能在家庭環(huán)境中使用?B、服務(wù)機(jī)器人C、軍事機(jī)器人66.以下哪種類型的機(jī)器人主要用于執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)?B、自主機(jī)器人C、工業(yè)機(jī)器人D、人形機(jī)器人67.以下哪項(xiàng)是訓(xùn)練大模型時(shí)常見的挑戰(zhàn)?A、過擬合C、快速收斂D、無需調(diào)參68.以下哪項(xiàng)不屬于執(zhí)行算法測(cè)試的操作?A、測(cè)試數(shù)據(jù)采集B、算法相關(guān)細(xì)節(jié)C、測(cè)試數(shù)據(jù)處理D、badcase樣例說明及分析69.以下哪項(xiàng)不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見層類型?B、池化層C、隨機(jī)森林層D、全連接層70.以下哪項(xiàng)不是強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法?A、Q學(xué)習(xí)B、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C、蒙特卡洛方法71.以下哪項(xiàng)不是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)關(guān)鍵概念?B、狀態(tài)C、動(dòng)作D、標(biāo)簽72.以下哪項(xiàng)不是邏輯回歸的優(yōu)缺點(diǎn)?B、可以處理非線性數(shù)據(jù)C、計(jì)算效率高D、對(duì)異常值敏感73.以下哪項(xiàng)不是決策樹算法的優(yōu)點(diǎn)?A、易于理解和解釋B、可處理非線性數(shù)據(jù)C、不需要數(shù)據(jù)預(yù)處理D、可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集74.以下哪項(xiàng)不是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分?A、卷積層B、池化層C、全連接層D、樸素貝葉斯層75.以下哪項(xiàng)不是聚類算法的評(píng)估指標(biāo)?A、準(zhǔn)確率D、輪廓系數(shù)76.以下哪項(xiàng)不是聚類算法的常見類型?C、隨機(jī)森林D、層次聚類77.以下哪項(xiàng)不是監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸算法?A、決策樹回歸B、支持向量機(jī)回歸D、線性回歸78.以下哪項(xiàng)不是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)?A、可以處理序列數(shù)據(jù)B、可以處理變長輸入C、具有記憶能力D、只能處理靜態(tài)數(shù)據(jù)79.以下哪個(gè)是計(jì)算機(jī)視覺中常用的圖像分割方法?D、所有以上選項(xiàng)80.以下哪個(gè)是大語言模型的例子?81.以下哪個(gè)是AI系統(tǒng)的局限性?A、可以處理任何任務(wù)B、沒有容量限制C、對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)D、不需要人類監(jiān)督82.以下哪個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)不適用于衡量分類模型的性能?A、精確度(Precision)B、召回率(Recall)D、信息增益83.以下哪個(gè)步驟不是機(jī)器學(xué)習(xí)所需的預(yù)處理工作()A、數(shù)值屬性的標(biāo)準(zhǔn)化B、變量相關(guān)性分析D、與用戶討論分析需求84.以下哪個(gè)不屬于AI系統(tǒng)的核心技術(shù)?A、數(shù)據(jù)挖掘B、自然語言處理D、機(jī)器視覺85.以下哪個(gè)不是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用?A、聚類分析C、推薦系統(tǒng)D、圖像分類86.以下哪個(gè)不是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用?A、疾病診斷B、藥物研發(fā)D、手術(shù)操作87.以下哪個(gè)不是AI系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)?A、高速運(yùn)算能力C、無需電力供應(yīng)D、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力88.以下哪個(gè)不是AI倫理問題?A、數(shù)據(jù)隱私B、自我學(xué)習(xí)能力C、就業(yè)崗位替代D、偏見和歧視89.以下關(guān)于梯度下降的描述，錯(cuò)誤的是哪一項(xiàng)A、全局樣度下降比較穩(wěn)定這種穩(wěn)定性能幫助模型收斂到全局極值B、全局梯度下降每次更新權(quán)值都需要計(jì)算所有的訓(xùn)練樣例C、當(dāng)樣本量過多時(shí)，不使用GPU做并行運(yùn)算時(shí)，全局樣度下降的收斂過程非常慢D、使用GPU做并行運(yùn)算時(shí)，小批量褲度下降完成一個(gè)epoch的速度比隨機(jī)樣度下降快90.以下不屬于仿生算法的是()A、蟻群算法B、遺傳算法C、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、歸并排序算法91.以下不屬于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用是?A、文字生成B、圖像生成C、圖像識(shí)別D、數(shù)據(jù)增強(qiáng)92.遺傳算法中所用的函數(shù)是()。A、隸屬函數(shù)C、啟發(fā)函數(shù)D、作用函數(shù)參考答案：B93.移動(dòng)機(jī)器人軌跡規(guī)劃中所用參數(shù)優(yōu)化法是對(duì)()進(jìn)行控制A、位置94.一般來說，下列哪種方法常用來預(yù)測(cè)連續(xù)獨(dú)立變量?A、線性回歸B、邏輯回歸C、線性回歸和邏輯回歸都行D、以上說法都不對(duì)A、樣本來自同一分布B、樣本來自不同分布C、樣本之間有一一對(duì)應(yīng)關(guān)系D、擁有相同數(shù)量的樣本96.研究某超市銷售記錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買啤酒的人很大概率也會(huì)購買尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖掘的那類問題()。A、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)D、自然語言處理97.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)為什么會(huì)出現(xiàn)梯度消失問題?A、因?yàn)槭褂昧薘eLU激活函數(shù)B、因?yàn)闄?quán)重初始化不當(dāng)C、因?yàn)樘荻缺―、因?yàn)殚L時(shí)間依賴難以捕捉98.下面哪種不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理方法()。A、變量代換D、估計(jì)遺漏值99.下面哪個(gè)運(yùn)算符不是邏輯運(yùn)算符?()100.下面關(guān)于函數(shù)說法錯(cuò)誤的是()B、如果沒有return語句，則Python函數(shù)默認(rèn)返回值為NoneD、使用def定義函數(shù)101.下面的()是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所用的函數(shù)。A、估價(jià)函數(shù)D、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)103.下列直接影響傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法成敗的關(guān)鍵因素是哪個(gè)?B、后處理C、訓(xùn)練方法D、特征提取104.下列一般能作為OCR軟件識(shí)別對(duì)象的文件是()。A、后綴為MP3的文件B、后綴為JPG的文件C、后綴為XLSX的文件D、后綴為EXE的文件105.下列屬于列族數(shù)據(jù)庫的是()。106.下列哪個(gè)選項(xiàng)是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)?B、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)D、所有以上選項(xiàng)A、冒泡排序B、快速排序C、插入排序D、數(shù)據(jù)庫查詢108.下列哪個(gè)算法/庫不能實(shí)現(xiàn)閉環(huán)檢測(cè)()109.下列哪個(gè)工具是用于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)開發(fā)的工具?110.下列哪個(gè)表示法不是用于構(gòu)建特征地圖的()D、雙目視覺特征點(diǎn)111.下列關(guān)于半樸素貝葉斯描述錯(cuò)誤的為A、假設(shè)屬性之間完全獨(dú)立B、假設(shè)屬性之間部分相關(guān)C、獨(dú)依賴估計(jì)為半樸素貝葉斯最常用的策略D、假設(shè)所以屬性都依賴于同一個(gè)屬性112.下列不是知識(shí)表示法的是()A、計(jì)算機(jī)表示法B、謂詞表示法C、框架表示法D、產(chǎn)生式規(guī)則表示法114.下列()是阿里云提供的底層的分布式計(jì)算平臺(tái)。115.我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中規(guī)劃，到()年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。116.文本類數(shù)據(jù)清洗中哪些錯(cuò)誤數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果失A、空白數(shù)據(jù)B、拼寫錯(cuò)誤數(shù)據(jù)C、過時(shí)數(shù)據(jù)D、以上選項(xiàng)都正確117.為以下文本標(biāo)題進(jìn)行類別標(biāo)注：注意!這樣的房子千萬不要買!A、房價(jià)走勢(shì)B、房產(chǎn)資訊C、房產(chǎn)政策相關(guān)D、房產(chǎn)科普知識(shí)悟性等，研究者找到一個(gè)重要的信息處理的機(jī)制是()B、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、智能代理119.微型計(jì)算機(jī)的運(yùn)算器.控制器及內(nèi)存存儲(chǔ)器的總稱是()。120.圖像灰度方差說明了圖像()屬性。B、圖像對(duì)比度C、圖像整體亮度D、圖像細(xì)節(jié)121.通用文字識(shí)別服務(wù)調(diào)用成功時(shí)，返回的文字識(shí)別結(jié)果保存到下列哪個(gè)字段A、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特定的格式B、刪除無用的數(shù)據(jù)C、檢查和修復(fù)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤D、所有以上答案A、從數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程B、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特定的格式C、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方D、數(shù)據(jù)分析的工具124.數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活.快速自定義種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標(biāo)，這指的是數(shù)據(jù)采集的()。C、無序性D、高效性125.數(shù)據(jù)標(biāo)注前要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗以達(dá)到更好的訓(xùn)練識(shí)別效果，數(shù)據(jù)清洗方法下面說法不正確的是A、無效數(shù)據(jù)和缺失數(shù)據(jù)處理C、數(shù)據(jù)定義D、數(shù)據(jù)查重126.視覺類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要審核哪幾個(gè)方面?127.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的感知機(jī)是由以下哪個(gè)科學(xué)家提出的?D、分布式計(jì)算能力128.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的感知機(jī)是由以下哪個(gè)科學(xué)家提出的?129.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知機(jī)只有()神經(jīng)元進(jìn)行激活函數(shù)處理，即只擁有一層功能神經(jīng)元。B、輸入層C、感知層D、網(wǎng)絡(luò)層130.神將網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，常會(huì)遇到很多問題對(duì)于梯度消失問題，我們可以通過選擇使用以下哪種函數(shù)減輕該問題?C、tanh函數(shù)A、將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字向量的過程，以便在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中使用B、將文本轉(zhuǎn)換為圖像的過程C、將文本進(jìn)行分詞和標(biāo)注的過程D、將文本中的情感傾向進(jìn)行量化的過程A、計(jì)算機(jī)理解和處理人類語言的技術(shù)B、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特定的格式的技術(shù)C、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方的技術(shù)D、數(shù)據(jù)分析的工具的技術(shù)133.什么是主成分分析(PrincipalComponentAA、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種特征選擇技術(shù)C、一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)D、一種降維算法A、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種特征選擇技術(shù)C、一種分類算法D、一種回歸算法135.什么是圖像識(shí)別任務(wù)中常用來減少參數(shù)數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度的技術(shù)?A、數(shù)據(jù)增強(qiáng)B、遷移學(xué)習(xí)C、池化層D、批量歸一化參考答案：C136.什么是梯度下降(GradientDescent)?A、一種優(yōu)化算法，用于最小化損失函數(shù)B、一種分類算法，用于處理非線性數(shù)據(jù)C、一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，用于降低數(shù)據(jù)維度D、一種特征選擇方法，用于選擇最相關(guān)的特征A、從大量特征中選擇最相關(guān)的特征B、從大量數(shù)據(jù)中選擇最相關(guān)的數(shù)據(jù)C、從大量模型中選擇最相關(guān)的模型D、從大量算法中選擇最相關(guān)的算法A、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種數(shù)據(jù)可視化技術(shù)C、一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)D、一種優(yōu)化算法139.什么是隨機(jī)森林(RandomFA、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種特征選擇技術(shù)D、一種回歸算法A、一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)算法B、一種特殊的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)C、一種特殊的數(shù)據(jù)可視化方法D、一種特殊的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)141.什么是深度學(xué)習(xí)(DeepLearning)?A、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種集成學(xué)習(xí)技術(shù)C、一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法D、一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展142.什么是人工智能中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)?A、使用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型B、使用沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和模式C、依賴于人類專家的指導(dǎo)和反饋來訓(xùn)練模型D、側(cè)重于模擬人類的推理和決策過程143.什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索策略?A、一種在模型訓(xùn)練中尋找最優(yōu)參數(shù)的策略B、一種在決策過程中隨機(jī)選擇動(dòng)作的策略，以探索新的可能性C、一種用于選擇最佳特征的策略D、一種用于評(píng)估模型性能的策略A、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種特征選擇技術(shù)C、一種分類算法D、一種回歸算法A、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種特征選擇技術(shù)C、一種分類算法D、一種回歸算法A、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種特征選擇技術(shù)C、一種分類算法D、一種回歸算法A、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種特征選擇技術(shù)C、一種分類算法D、一種回歸算法A、在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型的過程B、對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行初始化的過程C、使用少量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)的過程D、將模型部署到實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的過程149.什么是K折交叉驗(yàn)證(K-foldCrossValidation)?A、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B、一種特征選擇技術(shù)C、一種模型評(píng)估方法D、一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)A、樣本的真實(shí)值為負(fù)類，算法預(yù)測(cè)為負(fù)類B、樣本的真實(shí)值為正類，算法預(yù)測(cè)為負(fù)類C、樣本的真實(shí)值為負(fù)類，算法預(yù)測(cè)為正類D、樣本的真實(shí)值為正類，算法預(yù)測(cè)為正類參考答案：BA、圖像分類B、圖像生成C、文本分類D、文本生成152.深度學(xué)習(xí)中的遷移學(xué)習(xí)(TransferLearning)的目的是：A、提高模型的訓(xùn)練速度B、提高模型的泛化能力C、減少模型的參數(shù)數(shù)量D、減少模型的復(fù)雜度A、將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中B、將模型部署到測(cè)試環(huán)境中C、將模型部署到開發(fā)環(huán)境中D、將模型部署到訓(xùn)練環(huán)境中154.深度學(xué)習(xí)中的擴(kuò)展方法GAN的全稱是：155.深度學(xué)習(xí)中的集成學(xué)習(xí)主要通過()來提高模型的性能。A、增加模型深度B、結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果C、優(yōu)化模型參數(shù)D、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量156.深度學(xué)習(xí)中的Word2Vec是用來做什么的?A、詞嵌入C、文本生成D、特征選擇157.深度學(xué)習(xí)中的ReLU(RectifiedLinearUnit)激活函數(shù)有什么特A、它輸出輸入值的平方B、它添加了偏置項(xiàng)C、它對(duì)負(fù)值進(jìn)行壓縮D、它對(duì)正值進(jìn)行放大158.深度學(xué)習(xí)中的LSTM是什么的縮寫?159.深度學(xué)習(xí)中的"反向傳播"(backpropagation)算法主要用于什A、加速前向傳播B、更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置C、確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)D、初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)A、SGD(隨機(jī)梯度下降)D、決策樹算法161.深度學(xué)習(xí)模型通常通過什么方式來防止過擬合?B、減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C、L1正則化162.深度學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)是()。A、推理機(jī)制B、映射機(jī)制C、識(shí)別機(jī)制163.如果一個(gè)模型在測(cè)試集上偏差很大，方差很小，則說明該模B、可能過擬合可能欠擬合164.如果我使用數(shù)據(jù)集的全部特征并且能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，但在測(cè)試集上僅能達(dá)到70%左右，這說明：()。B、模型很棒C、過擬合算.數(shù)據(jù)管理.數(shù)據(jù)分析.數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)相當(dāng)于"鷹"的()166.如果把知識(shí)按照作用來分類，下述()不在分類的范圍內(nèi)。C、開發(fā)新的人工智能產(chǎn)品和應(yīng)用A、評(píng)估算法的性能和可靠性B、展示算法的功能和特點(diǎn)169.人工智能的分類()C、ANG和AGIB、減少人類工作崗位C、改變?nèi)祟惿罘绞胶蜕鐣?huì)結(jié)構(gòu)D、所有選項(xiàng)都正確A、使機(jī)器能夠像人一樣思考和行動(dòng)B、使機(jī)器能夠執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)C、使機(jī)器能夠模仿人類的某些智能行為D、使機(jī)器能夠進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和改進(jìn)172.群體機(jī)器人學(xué)研究的是以下哪種現(xiàn)象?A、單個(gè)機(jī)器人的行為B、多個(gè)機(jī)器人之間的交互與協(xié)作C、機(jī)器人的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)D、機(jī)器人的生產(chǎn)過程參考答案：B173.企業(yè)實(shí)行民主管理的基本形式是()A、工會(huì)B、職工代表大會(huì)C、企業(yè)管理委員會(huì)D、股東大會(huì)174.評(píng)估人工智能系統(tǒng)的性能時(shí)，下列哪個(gè)指標(biāo)可以衡量系統(tǒng)的效率和資源利用率?A、系統(tǒng)的靈活性B、系統(tǒng)的能耗C、系統(tǒng)的知識(shí)表達(dá)能力D、系統(tǒng)的聲音識(shí)別準(zhǔn)確率175.哪種搜索算法用于在非常大的搜索空間中找到近似最優(yōu)解?A、深度優(yōu)先搜索B、廣度優(yōu)先搜索C、啟發(fā)式搜索D、二分搜索176.哪種類型的學(xué)習(xí)問題涉及到將實(shí)例分為預(yù)定義的標(biāo)簽或類別?A、回歸問題C、聚類問題D、時(shí)間序列問題177.哪種測(cè)試方法主要關(guān)注軟件在不同環(huán)境和條件下的穩(wěn)定性?A、黑盒測(cè)試B、白盒測(cè)試C、灰盒測(cè)試D、壓力測(cè)試178.哪一步驟可以提高培訓(xùn)對(duì)象的學(xué)習(xí)效果A、驗(yàn)證培訓(xùn)內(nèi)容B、加入媒體材料C、加入活動(dòng)D、審閱和完善講義179.哪個(gè)指標(biāo)用于衡量分類模型的一致性?A、準(zhǔn)確率C、混淆度180.某籃運(yùn)動(dòng)員在三分線投球的命中率是2(1),他投球10次，恰好投進(jìn)3個(gè)球的概率()。181.留出法直接將數(shù)據(jù)集劃分為()個(gè)互斥的集合C、三D、四明，這些應(yīng)用屬于()A、數(shù)值計(jì)算C、人工智能D、模擬仿真數(shù)為()。A、模擬人類的大腦功能b)創(chuàng)建一個(gè)全新的智能B、創(chuàng)建一個(gè)全新的智能生物C、提高計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度D、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)安全性185.決策樹算法中，哪個(gè)參數(shù)用來衡量分裂的質(zhì)量?A、信息增益C、均方誤差D、準(zhǔn)確率186.決策樹算法在分裂節(jié)點(diǎn)時(shí)依據(jù)的是什么原則?A、最大化信息熵B、最小化信息增益C、最大化信息增益D、最小化均方誤差187.決策樹的葉節(jié)點(diǎn)包含()。A、樣本的全集B、特征屬性測(cè)試C、決策的結(jié)果D、判斷的過程188.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在計(jì)算機(jī)視覺中主要用于()。A、自然語言處理C、語音識(shí)別D、情感分析189.具有音頻畸變的語音類數(shù)據(jù)該如何處理?A、靜音處理B、預(yù)處理算法C、放大音量D、無需處理參考答案：B190.句法分析和依存解析在NLP中有何不同?A、句法分析關(guān)注單詞之間的語法關(guān)系，依存解析關(guān)注詞組如何組成句子B、兩者是相同的概念C、依存解析關(guān)注單詞之間的語法關(guān)系，句法分析關(guān)注詞組如何組成句子D、句法分析用于生成文摘，依存解析用于機(jī)器翻譯191.節(jié)點(diǎn)有多種類型，不包括是()192.將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行集成.變換.維度規(guī)約.數(shù)值規(guī)約是以下哪個(gè)步驟的任務(wù)()A、頻繁模式挖掘D、數(shù)據(jù)流挖掘193.基于人工智能的智能搜索系統(tǒng)可以幫助提高以下哪方面效A、搜索結(jié)果數(shù)量B、搜索范圍C、搜索準(zhǔn)確性D、員工福利A、人工智能技術(shù)B、數(shù)據(jù)分析方法C、編程語言D、機(jī)械工程技術(shù)參考答案：A195.機(jī)器學(xué)習(xí)的算法中，以下哪個(gè)不是無監(jiān)督學(xué)習(xí)?196.機(jī)器學(xué)習(xí)的簡稱是()。按系統(tǒng)學(xué)習(xí)能力分類的類別A、監(jiān)督學(xué)習(xí)B、無監(jiān)督學(xué)習(xí)C、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)D、函數(shù)學(xué)習(xí)按系統(tǒng)學(xué)習(xí)能力分類的類別()。A、監(jiān)督學(xué)習(xí)B、無監(jiān)督學(xué)習(xí)C、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)D、函數(shù)學(xué)習(xí)199.過擬合現(xiàn)象通常出現(xiàn)在哪種情況下?A、訓(xùn)練數(shù)據(jù)太少B、模型復(fù)雜度太低C、模型復(fù)雜度太高D、測(cè)試數(shù)據(jù)太少200.規(guī)則A→(B,c(B|A))中的c(B|A)表示在前提A為真的情況下結(jié)論B為真的()。B、信度C、信任增長度D、概率參考答案：B201.關(guān)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以下說法錯(cuò)誤的是?A、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)時(shí)間軸展開B、LSTM無法解決梯度消失的問題C、LSTM也是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以簡寫為RNN202.關(guān)于探索性指標(biāo)和報(bào)告性指標(biāo)的描述錯(cuò)誤的是()。A、探索性指標(biāo)是推測(cè)性質(zhì)的，去發(fā)現(xiàn)一些未知的東西B、報(bào)告性指標(biāo)是關(guān)于公司日常運(yùn)營.管理相關(guān)的指標(biāo)C、營業(yè)額屬于報(bào)告性指標(biāo)D、銷售量屬于探索性指標(biāo)203.關(guān)于控件組合，敘述錯(cuò)誤的是()。A、多個(gè)控件組合后會(huì)形成一個(gè)矩形組合框B、移動(dòng)組合中的單個(gè)控件超過組合框邊界時(shí)，組合框的大小會(huì)隨之改變C、當(dāng)取消控件的組合時(shí)，將刪除組合的矩形框并自動(dòng)選中所有D、選中組合框，按[DEL]鍵就可以取消控件的組合204.關(guān)于aorb描述錯(cuò)誤的是()。205.對(duì)于線性不可分的數(shù)據(jù)，支持向量機(jī)的解決方式是()A、軟間隔B、硬間隔D、以上選項(xiàng)均不正確206.對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，以下哪個(gè)是正確的?A、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中不包含標(biāo)簽信息B、模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)規(guī)則和邏輯C、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包含輸入和輸出對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽信息D、模型只能進(jìn)行預(yù)測(cè)，不能進(jìn)行決策207.點(diǎn)云數(shù)據(jù)審核是否包含色彩信息是為了什么?A、確認(rèn)點(diǎn)云中的噪聲B、確定點(diǎn)云的幾何和紋理等特征點(diǎn)C、了解數(shù)據(jù)采集的環(huán)境條件D、確認(rèn)點(diǎn)云中的噪聲208.第二次信息化浪潮的出現(xiàn)標(biāo)志是()。A、個(gè)人計(jì)算機(jī)開始普及B、人類開始全面進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代D、人工智能技術(shù)高速發(fā)展209.當(dāng)事人申請(qǐng)勞動(dòng)爭議仲裁的時(shí)效是，從知道或應(yīng)當(dāng)知道權(quán)利受侵害之日起()210.大模型在自然語言處理中進(jìn)行詞義消歧的一個(gè)關(guān)鍵能力是?A、理解單詞的多種含義B、忽略單詞的含義C、根據(jù)上下文選擇正確的詞義D、僅使用單詞的字面含義211.大模型在訓(xùn)練時(shí)，為了提高效率常常采用哪種技術(shù)?A、批量訓(xùn)練B、在線學(xué)習(xí)C、一次性加載所有數(shù)據(jù)D、不使用任何技術(shù)212.大模型在訓(xùn)練過程中常用的一種加速技術(shù)是?A、提前停止B、權(quán)重共享C、延遲更新D、多任務(wù)學(xué)習(xí)213.大模型在深度學(xué)習(xí)中的一個(gè)挑戰(zhàn)是它們的訓(xùn)練過程通常需要什么樣的硬件支持?A、低性能CPUB、高性能GPU或TPUC、僅軟件仿真D、不需要特別硬件214.大模型在哪些類型的任務(wù)中最有可能勝過小模型?A、簡單任務(wù)B、復(fù)雜任務(wù)C、所有類型的任務(wù)D、無法確定215.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括監(jiān)督學(xué)習(xí).無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)給定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集。請(qǐng)問標(biāo)簽為離散的216.常見的音頻文件存儲(chǔ)的是什么?A、邏輯信息C、語音波形217.測(cè)速發(fā)電機(jī)的輸出信號(hào)為()。A、模擬量D、脈沖量218.不屬于噪聲數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式的是()C、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)D、異常數(shù)據(jù)219.不屬于人工智能的學(xué)派是()A、符號(hào)主義B、機(jī)會(huì)主義C、行為主義D、連接主義220.Zookeeper的主要作用是()。A、分布式的海量日志采集.聚合和傳輸B、基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫C、分布式列式數(shù)據(jù)庫D、分布式協(xié)調(diào)服務(wù)221.TSP是()的縮寫。B、八數(shù)碼問題D、八皇后問題A、圖像分類C、機(jī)器翻譯D、文本生成223.SVM(支持向量機(jī))主要用于解決什么問題?B、分類問題D、所有以上B、計(jì)算精確率C、交叉驗(yàn)證評(píng)估模型性能D、增加驗(yàn)證集225.Q-learning是一種()類型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。A、基于策略的B、基于價(jià)值的C、基于模型的D、基于梯度的226.PyTorch是一個(gè)用于構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的：B、編程語言C、算法D、開發(fā)工具227.Python中的變量var如果包含字符串的內(nèi)容，下面哪種數(shù)據(jù)類型不可能創(chuàng)建var?()228.LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò))相對(duì)于普通循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要改進(jìn)是什么?A、更少的計(jì)算資源消耗B、更高的模型容量C、更快的訓(xùn)練速度D、更好地處理長期依賴關(guān)系229.K-均值(k-means)聚類算法中，"K"指的是什么?A、數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量B、聚類中心的數(shù)量C、特征的數(shù)量D、迭代的次數(shù)230.K近鄰(k-NN)算法在分類時(shí)使用了什么原則?A、分割超平面B、多數(shù)投票C、最近鄰的類別D、邊緣最大化231.IBM的()是第一個(gè)在國際象棋上戰(zhàn)勝人類人工智能計(jì)算機(jī)。C、圖靈機(jī)模型D、深度學(xué)習(xí)機(jī)器人232.GBDT算法相比于隨機(jī)森林算法，以下哪種表述是錯(cuò)誤的?A、GBDT算法比隨機(jī)森林容易欠擬合B、隨機(jī)森林是并行計(jì)算的，而GBDT不能C、GBDT笪法比隨機(jī)森林容易過擬合D、GBDT與隨機(jī)森林都是建立在CART樹的基礎(chǔ)之上233.GAN(生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò))的訓(xùn)練過程中，生成器和鑒別器的關(guān)A、互為輸入輸出B、同時(shí)訓(xùn)練和優(yōu)化C、相互競(jìng)爭和改進(jìn)D、獨(dú)立訓(xùn)練和優(yōu)化234.F1-score值的計(jì)算公式是什么?A、正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)/總樣本數(shù)B、真正正類的樣本數(shù)/全部預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)C、能被算法正確預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)/真正正類的樣本數(shù)D、精確率和召回率的加權(quán)調(diào)和平均235.ExecutableFile是由執(zhí)行的A、用戶程序B、應(yīng)用程序C、虛擬機(jī)D、操作系統(tǒng)236.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不包括()。A、輸入層B、隱層C、輸出層D、顯層237.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為()。A、反饋前向型B、互連前向型C、廣泛互連型D、分層前向型238.()為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了其所需要的關(guān)鍵要素A、物聯(lián)網(wǎng)C、云計(jì)算技術(shù)239.()是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。A、專家系統(tǒng)55thA、提高圖像對(duì)比度B、加速圖像處理過程C、改善圖像分辨率D、實(shí)現(xiàn)圖像尺度不變性240.()是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。B、進(jìn)化算法C、遺傳算法D、禁忌搜索241.()是一種具有非線性適應(yīng)性信息處理能力的算法，可克服傳統(tǒng)人工智能方法對(duì)模式識(shí)別.語音識(shí)別.非結(jié)構(gòu)化信息處理方面的缺陷。A、決策樹B、隨機(jī)森林C、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、貝葉斯學(xué)習(xí)242.()是機(jī)器學(xué)習(xí)過程中的中間輸出結(jié)果。B、輸入數(shù)據(jù)C、輸出數(shù)據(jù)D、參數(shù)243.()是滑動(dòng)窗口技術(shù)。A、一種用于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法B、一種用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的技術(shù)C、一種用于特征選擇的方法D、一種用于數(shù)據(jù)降維的方法244.()是規(guī)則的置信度與先導(dǎo)的置信度之間的絕對(duì)差。A、置信度差B、信息差C、置信度值D、標(biāo)準(zhǔn)差245.()是獨(dú)熱編碼(One-HotEncoding)。A、將分類變量轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制向量B、將數(shù)值變量轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)C、將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字D、將連續(xù)變量轉(zhuǎn)換為離散變量246.()不在人工智能系統(tǒng)的知識(shí)要素中。A、事實(shí)C、控制247.()不是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的離散化方法。A、等寬分箱B、等頻分箱C、聚類分箱D、標(biāo)準(zhǔn)化248.()不是集成學(xué)習(xí)方法減少方差的方式。1.自然語言處理的難點(diǎn)不包括以下那兩項(xiàng)A、語言獨(dú)立性B、語言歧義性E、聯(lián)系上下文2.智能眼鏡可以看到對(duì)方說話內(nèi)容的字幕，這個(gè)需要用的什么技術(shù)D、語音數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注3.只有更完善的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)，才是AI技術(shù)能更好發(fā)展的基石。關(guān)于數(shù)據(jù)，下列哪些選項(xiàng)是正確的?A、更安全的數(shù)據(jù)共享是AI技術(shù)更好的發(fā)展基石之一B、消除數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象是對(duì)AI技術(shù)拓展很重要C、數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)AI的發(fā)展沒那么重要，保證數(shù)據(jù)量龐大就夠了D、數(shù)據(jù)消除壁壘對(duì)AI技術(shù)發(fā)展很重要E、數(shù)據(jù)不需要標(biāo)準(zhǔn)化處理也能直接用于所有AI模型4.在優(yōu)化中，哪些技術(shù)可以減少模型的延遲?D、多任務(wù)推理5.在深度學(xué)習(xí)中，遇到數(shù)據(jù)不平衡問題時(shí)，我們可以用以下哪些方法進(jìn)行解決?A、批量刪除B、隨機(jī)過采樣D、隨機(jī)欠采樣E、增加更多不平衡數(shù)據(jù)6.在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中，遇到數(shù)據(jù)不平衡問題時(shí)，我們可以用以下哪些方法解決?A、批量刪除B、隨機(jī)過采樣C、合成采樣D、隨機(jī)欠采樣E、將所有數(shù)據(jù)放大7.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，不同層具有不同的共同，可以起到降維作用的是以下哪一層?A、輸入層B、全連接層D、池化層E、標(biāo)準(zhǔn)化層8.在過程中，以下哪些是常見的模型調(diào)優(yōu)工具?9.在過程中，以下哪些是常見的模型初始化方法?A、隨機(jī)初始化B、預(yù)訓(xùn)練模型C、零初始化D、均勻分布初始化10.在過程中，哪些技術(shù)可以加速模型的響應(yīng)?A、量化59thC、知識(shí)蒸餾D、模型并行化11.在大模型應(yīng)用中，如何保護(hù)用戶隱私?C、加密存儲(chǔ)與傳輸D、訪問控制12.在大模型訓(xùn)練中，為什么需要使用大規(guī)模數(shù)據(jù)集?A、提高模型精度C、捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式D、加快訓(xùn)練速度13.在大模型訓(xùn)練過程中，以下哪些技巧可以提高模型的泛化能A、使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B、使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)C、使用遷移學(xué)習(xí)方法D、使用集成學(xué)習(xí)方法14.在大模型推理過程中，需要考慮哪些因素?A、推理速度C、模型大小D、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題15.在大模型推理過程中，需要考慮哪些因素?A、推理速度C、模型大小D、部署環(huán)境16.在大模型的優(yōu)化中，哪些技術(shù)被廣泛使用?A、量化D、增強(qiáng)學(xué)習(xí)17.在大模型的應(yīng)用中，以下哪些是關(guān)鍵的模型評(píng)估指標(biāo)?C、混淆矩陣D、學(xué)習(xí)曲線18.在大模型的應(yīng)用中，以下哪些是常見的模型壓縮技術(shù)?D、哈希技術(shù)19.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素可能會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性?A、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量B、模型的過擬合程度C、特征工程的有效性D、模型的泛化能力20.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素可能會(huì)影響模型的用戶體驗(yàn)?A、模型的響應(yīng)時(shí)間B、模型的準(zhǔn)確性C、系統(tǒng)的易用性D、系統(tǒng)的穩(wěn)定性21.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素可能會(huì)影響模型的跨領(lǐng)域適應(yīng)性?A、領(lǐng)域間的相似性B、模型的泛化能力D、模型的架構(gòu)靈活性22.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素可能會(huì)影響模型的可維護(hù)性?A、模型的文檔完整性B、代碼的可讀性C、系統(tǒng)的監(jiān)控工具D、模型的更新策略23.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素會(huì)影響模型的用戶體驗(yàn)?A、模型的響應(yīng)時(shí)間B、圖形用戶界面D、語音控制界面E、手勢(shì)識(shí)別界面24.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素會(huì)影響模型的用戶體驗(yàn)?A、模型的響應(yīng)時(shí)間B、模型的準(zhǔn)確性C、系統(tǒng)的用戶界面設(shè)計(jì)D、系統(tǒng)的穩(wěn)定性25.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素會(huì)影響模型的泛化到新領(lǐng)域?A、領(lǐng)域間的相似性B、模型的遷移學(xué)習(xí)能力C、數(shù)據(jù)的多樣性D、模型的復(fù)雜度26.在大模型的訓(xùn)練中，哪些因素可能會(huì)影響模型的穩(wěn)定性?A、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B、學(xué)習(xí)率的調(diào)整策略C、正則化方法的選擇D、模型的初始化方式27.在大模型的訓(xùn)練中，哪些因素可能會(huì)影響模型的魯棒性?A、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B、正則化方法的選擇C、異常值的處理策略D、模型的初始化方式28.在大模型的訓(xùn)練中，哪些方法可以用于提高模型對(duì)數(shù)據(jù)中噪聲的魯棒性?A、數(shù)據(jù)增強(qiáng)B、正則化C、異常值檢測(cè)D、集成學(xué)習(xí)29.在大模型的訓(xùn)練過程中，哪些因素可能導(dǎo)致模型的不準(zhǔn)確?A、訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足B、噪聲數(shù)據(jù)C、不適當(dāng)?shù)哪Ｐ图軜?gòu)D、過擬合30.在大模型的推理過程中，哪些因素可能影響模型的能效?A、模型的規(guī)模B、運(yùn)行頻率C、優(yōu)化算法D、硬件架構(gòu)31.在大模型的推理過程中，哪些技術(shù)可以用于提高模型的可解釋性?A、特征重要性評(píng)估B、激活圖可視化C、決策樹解釋D、模型預(yù)測(cè)的概率輸出32.在大模型的模型壓縮中，哪些技術(shù)可以減少模型的存儲(chǔ)需求?B、知識(shí)蒸餾C、稀疏表示D、模型分解33.在大模型的模型訓(xùn)練中，哪些因素會(huì)影響模型的學(xué)習(xí)效率?A、批量大小C、梯度更新頻率D、模型初始化34.在大模型的模型訓(xùn)練中，哪些因素會(huì)影響模型的收斂速度?A、學(xué)習(xí)率的大小B、數(shù)據(jù)的多樣性C、模型的初始化D、優(yōu)化算法的選擇35.在大模型的模型訓(xùn)練中，哪些因素會(huì)影響模型的可解釋性?A、模型的復(fù)雜度B、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)注質(zhì)量C、模型的透明度D、模型的架構(gòu)選擇36.在大模型的模型維護(hù)中，哪些活動(dòng)是持續(xù)改進(jìn)模型性能的關(guān)鍵?A、定期更新數(shù)據(jù)集B、持續(xù)監(jiān)控模型性能C、定期重訓(xùn)練模型D、優(yōu)化模型架構(gòu)37.在大模型的模型推理中，哪些技術(shù)可以用于提高模型的透明度?A、模型的內(nèi)部可視化B、模型的預(yù)測(cè)解釋C、模型的決策路徑分析D、模型的輸入輸出關(guān)系分析38.在大模型的模型推理中，哪些技術(shù)可以用于提高模型的可解釋性?A、激活圖B、特征重要性C、決策路徑可視化D、模型預(yù)測(cè)的概率輸出39.在大模型的模型評(píng)估中，哪些指標(biāo)可以用來衡量模型的穩(wěn)定性?A、準(zhǔn)確率波動(dòng)B、召回率波動(dòng)D、訓(xùn)練損失下降速度40.在大模型的模型部署中，哪些因素會(huì)影響模型的兼容性?A、操作系統(tǒng)的差異B、硬件平臺(tái)的差異C、編程語言的差異D、依賴庫的版本41.在大模型的模型部署中，哪些因素會(huì)影響模型的安全性?A、模型的魯棒性B、數(shù)據(jù)的加密措施C、訪問控制策略D、模型更新的安全性42.在大模型的模型部署中，哪些因素會(huì)影響模型的安全性?A、模型的魯棒性B、數(shù)據(jù)的加密措施C、訪問控制策略D、模型更新的安全性D、進(jìn)化算法43.在大模型的跨模態(tài)學(xué)習(xí)中，哪些技術(shù)可以用于不同數(shù)據(jù)類型之A、特征提取C、模態(tài)融合D、模態(tài)轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)44.在大模型的部署中，哪些因素可能會(huì)影響模型的可維護(hù)性?A、模型的復(fù)雜度B、部署環(huán)境的復(fù)雜性C、監(jiān)控系統(tǒng)的完善度D、模型更新的頻率45.在大模型的部署中，哪些因素可能會(huì)影響模型的部署速度?A、模型的大小B、部署工具的效率C、系統(tǒng)資源的可用性D、網(wǎng)絡(luò)的傳輸速度46.在大模型的部署中，哪些因素會(huì)影響模型的在線學(xué)習(xí)能力?747.在大模型的部署中，哪些因素會(huì)影響模型的更新和維護(hù)?A、模型的復(fù)雜性B、部署環(huán)境的穩(wěn)定性C、模型的可擴(kuò)展性D、模型的監(jiān)控和診斷工具48.在大模型的部署策略中，哪些方法可以提高模型的可用性?A、負(fù)載均衡B、冗余部署D、模型壓縮49.在大模型SFT中，以下哪些因素可能影響模型性能?A、模型大小B、學(xué)習(xí)率設(shè)置C、批量大小D、優(yōu)化器選擇50.有大量銷售數(shù)據(jù)，但沒有標(biāo)簽的的情況下，企業(yè)想甄別出VIP客戶，以下模型中合適的有?A、邏輯回歸D、層次聚類E、決策樹51.以下有關(guān)語音合成實(shí)驗(yàn)的說法中。正確的有哪些選項(xiàng)?A、語音合成技術(shù)的主要目的是幫助用戶將上傳的完整錄音文件通過處理生成語音對(duì)應(yīng)的文字內(nèi)容B、用戶可根據(jù)API進(jìn)行音色選擇、自定義音量、語速、為企業(yè)和個(gè)人提供個(gè)性化的發(fā)音服務(wù)C、華為云提供開放API的方式，幫助用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取語音合成結(jié)果，將用戶輸入的文字合成為音頻D、語音合成，又稱文語轉(zhuǎn)換，是一種將文本準(zhǔn)換成逼真語音的服務(wù)E、語音合成技術(shù)無法處理多種語言的轉(zhuǎn)換52.以下那些項(xiàng)屬于生成對(duì)抗訓(xùn)練中的問題?A、不穩(wěn)定性C、過擬合E、數(shù)據(jù)增強(qiáng)效果顯著提升性能53.以下哪些因素可能限制大模型的廣泛應(yīng)用?A、高昂的訓(xùn)練成本C、計(jì)算資源的需求D、模型的可解釋性54.以下哪些選項(xiàng)屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中多對(duì)一的類型?A、音樂生成B、動(dòng)作識(shí)別C、機(jī)器翻譯D、情感分析E、視頻幀預(yù)測(cè)55.以下哪些選項(xiàng)是人工智能深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)框架?56.以下哪些屬于大模型的基本特征?A、參數(shù)數(shù)量龐大B、計(jì)算資源需求低C、處理能力強(qiáng)D、適用于所有任務(wù)57.以下哪些是計(jì)算機(jī)人機(jī)交互中的語音合成技術(shù)?A、基于規(guī)則的語音合成方法B、拼接式語音合成方法C、參數(shù)式語音合成方法D、深度學(xué)習(xí)語音合成方法E、混合語音合成方法58.以下哪些是計(jì)算機(jī)人機(jī)交互中的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)要素?D、可訪問性E、安全性59.以下哪些是計(jì)算機(jī)人機(jī)交互設(shè)計(jì)的原則?A、可見性原則B、反饋原則C、一致性原則D、簡潔性原則E、可擴(kuò)展性原則60.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)的類型?A、無監(jiān)督學(xué)習(xí)B、半監(jiān)督學(xué)習(xí)C、強(qiáng)化學(xué)習(xí)D、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)61.以下哪些是常用的人機(jī)交互接口?A、命令行界面D、語音控制界面E、手勢(shì)識(shí)別界面62.以下哪些技術(shù)可以用于加速大模型預(yù)訓(xùn)練過程?A、分布式訓(xùn)練B、知識(shí)蒸餾C、遷移學(xué)習(xí)D、數(shù)據(jù)增強(qiáng)63.以下哪些方法可以用于解決大模型訓(xùn)練中的梯度消失或梯度爆炸問題?A、使用ReLU激活函數(shù)B、使用LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C、使用批量歸一化操作D、使用合適的權(quán)重初始化方法64.以下哪些不是監(jiān)督學(xué)習(xí)的類型?A、無監(jiān)督學(xué)習(xí)B、半監(jiān)督學(xué)習(xí)C、強(qiáng)化學(xué)習(xí)D、支持向量機(jī)65.以下哪項(xiàng)是著名的計(jì)算機(jī)視覺國際會(huì)議?(本題多選)66.以下哪個(gè)是計(jì)算機(jī)視覺中常用的目標(biāo)跟蹤算法?(本題多選)67.以下關(guān)于小批量梯度下降算法描述中，正確的是哪幾項(xiàng)?A、MBGD兼顧了對(duì)率和核度的穩(wěn)定性，容易沖過局部極值，是實(shí)際工作中最常用的梯度下降算法B、MBGD每次使用一個(gè)批次的樣本進(jìn)行更新，因此速度也非常慢在實(shí)際場(chǎng)景中不被接受C、MBGD每次使用小批固定尺寸的樣例來更新權(quán)值D、MBGD中的BatchSize是一個(gè)超參數(shù)，可由人為設(shè)定E、每次迭代所使用的訓(xùn)練樣本數(shù)不固定，與整個(gè)訓(xùn)練集的樣本數(shù)量有關(guān)68.以下關(guān)于模型偏差和方差之間的組合，說法正確的有哪幾項(xiàng)?A、一個(gè)好的模型，方差和偏差都要求比較低B、高偏差+低方差，可能造成欠擬合C、低偏差+高方差可能造成欠擬合D、高偏差+高方差模型可以視為不良模型E、高偏差+高方差通常表示模型非常優(yōu)秀69.以下關(guān)于回歸分析的說法中，哪些選項(xiàng)是正確的?A、回歸分析是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)回歸分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)B、回歸分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)C、追加了絕對(duì)值損失(L1正則)的線性回歸叫做Lasso回歸D、回歸分析是用來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法E、回歸分析可以證明因果性70.以下關(guān)于ReLU激活函數(shù)優(yōu)點(diǎn)的描述，正確的是哪些項(xiàng)?A、有神經(jīng)元死亡的現(xiàn)像B、計(jì)算簡單C、輯出有界訓(xùn)練不易發(fā)散D、有效緩解了度消失的問題E、ReLU函數(shù)可以確保所有神經(jīng)元輸出始終為正值，有利于正71.以下不屬于通用機(jī)器學(xué)習(xí)整體流程的是哪些選項(xiàng)?A、模型部署與整合B、模型評(píng)估測(cè)試C、模型報(bào)告撰寫D、業(yè)務(wù)目標(biāo)分析E、用電量分析72.選擇以下關(guān)于人工智能概念的正確表述A、人工智能旨在創(chuàng)造智能機(jī)器該題無法得分B、人工智能是研究和構(gòu)建在給定環(huán)境下表現(xiàn)良好的智能體程序該題無法得分C、人工智能將其定義為人類智能體的研究該題無法得分D、人工智能是為了開發(fā)一類計(jì)算機(jī)使之能夠完成通常由人類所能做的事該題無法得分E、人工智能等同于自動(dòng)化操作73.選擇下列哪些是人工智能的研究領(lǐng)域B、專家系統(tǒng)C、圖像理解D、分布式計(jì)算E、語音識(shí)別74.下列哪些選項(xiàng)屬于tf.keras常用的關(guān)于網(wǎng)絡(luò)編譯的方法與接E、Dropout層設(shè)計(jì)75.下列哪些選項(xiàng)是大模型SFT的特點(diǎn)?A、能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)B、需要大量的計(jì)算資源C、可以用于多種任務(wù)，如文本分類、機(jī)器翻譯等D、可以通過增加模型大小來提高性能76.下列哪些屬于軟件測(cè)試的類型?A、單元測(cè)試B、集成測(cè)試C、系統(tǒng)測(cè)試D、用戶界面測(cè)試77.下列哪些是常見的貪心算法?B、分?jǐn)?shù)背包問題D、區(qū)間調(diào)度問題78.下列哪些是常見的分治算法?A、二分查找B、歸并排序C、快速排序D、堆排序79.下列哪些是常見的查找算法?A、線性查找D、樹形查找E、遞歸查找A、植物B、動(dòng)物C、細(xì)菌81.未來大模型的發(fā)展可能涉及哪些方向?A、多模態(tài)融合B、可解釋性增強(qiáng)C、模型壓縮與加速D、個(gè)性化學(xué)習(xí)82.為進(jìn)行分類模型的訓(xùn)練和性能評(píng)價(jià)，需要將輸入的標(biāo)注數(shù)據(jù)劃A、數(shù)據(jù)的類標(biāo)C、數(shù)據(jù)的特征D、訓(xùn)練集E、數(shù)據(jù)噪音83.圖像數(shù)字化需要經(jīng)過的步驟包括C、量化D、旋轉(zhuǎn)E、手繪84.數(shù)據(jù)清洗過程中，總歸可以歸為3個(gè)階段，分別是C、數(shù)據(jù)校對(duì)D、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化E、數(shù)據(jù)采集B、根據(jù)個(gè)人認(rèn)知D、注意采集質(zhì)量E、采集過程的合法性A、曲線標(biāo)注C、多邊形標(biāo)注D、點(diǎn)標(biāo)注E、框標(biāo)注87.什么是負(fù)載測(cè)試和壓力測(cè)試?A、負(fù)載測(cè)試是通過模擬大量用戶并發(fā)訪問來評(píng)估軟件的性能和穩(wěn)定性B、壓力測(cè)試是通過不斷增加系統(tǒng)負(fù)載，直到系統(tǒng)崩潰，以找出系統(tǒng)的極限承載能力C、負(fù)載測(cè)試主要關(guān)注系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間，而壓力測(cè)試主要關(guān)注系統(tǒng)的穩(wěn)定性D、負(fù)載測(cè)試只在軟件開發(fā)階段進(jìn)行，不涉及維護(hù)階段88.深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)有?B、均方誤差損失函數(shù)C、交叉熵誤差損失函數(shù)89.如何提高大模型的可解釋性?A、使用可視化技術(shù)B、設(shè)計(jì)更簡單的模型結(jié)構(gòu)C、引入注意力機(jī)制D、增加模型的層數(shù)A、使用準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)B、考慮模型訓(xùn)練時(shí)間C、分析模型推理速度D、評(píng)估模型內(nèi)存占用91.如何對(duì)大模型進(jìn)行優(yōu)化以提高性能?B、使用更高級(jí)的優(yōu)化算法C、引入注意力機(jī)制D、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)92.如何保護(hù)大模型的隱私?A、數(shù)據(jù)脫敏B、加密存儲(chǔ)C、訪問控制D、公開模型結(jié)構(gòu)A、語法B、詞韻D、語用E、音量94.人工智能技術(shù)可以在()方面與元宇宙技術(shù)相結(jié)合。A、使用人工智能技術(shù)來模仿和取代人類行為。B、使用人工智能技術(shù)處理元宇宙產(chǎn)生的海量且復(fù)雜的數(shù)據(jù)。C、使用人工智能解決芯片的計(jì)算能力。D、使用人工智能技術(shù)在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)中創(chuàng)造更智能、更E、使用人工智能創(chuàng)造交互95.人工智能發(fā)展的三階段是指哪三階段C、知識(shí)期D、機(jī)器學(xué)習(xí)期96.哪些模型屬于大模型的經(jīng)典代表?97.哪些技術(shù)可以幫助提高大模型的泛化能力?A、正則化B、數(shù)據(jù)增強(qiáng)C、批歸一化D、深度監(jiān)督98.拉框標(biāo)注通常用于自動(dòng)駕駛應(yīng)用中的A、行人標(biāo)注B、交通燈識(shí)別C、車道線標(biāo)注D、汽車識(shí)別E、標(biāo)志牌識(shí)別99.考察聚類內(nèi)的特征指標(biāo)有()B、聚類半徑D、標(biāo)準(zhǔn)差E、數(shù)據(jù)量大小100.基因知識(shí)圖譜具備以下哪幾種能力?A、輔助病例診斷B、疾病預(yù)測(cè)及診斷C、基因檢測(cè)報(bào)告生成D、實(shí)體查詢E、基因編輯B、機(jī)器感知與模式識(shí)別C、自然語言處理和理解D、知識(shí)工程B、操作人員D、算力E、用戶體驗(yàn)103.根據(jù)處理數(shù)據(jù)的類型，大模型可以分為哪些類別?A、文本模型C、音頻模型D、多模態(tài)模型104.當(dāng)使用機(jī)器學(xué)習(xí)建立模型的過程中，以下哪些屬于必備的操作B、數(shù)據(jù)獲取C、特征選擇D、超參數(shù)調(diào)節(jié)E、模型合并105.當(dāng)前大模型領(lǐng)域的創(chuàng)新方向有哪些?A、模型輕量化B、多模態(tài)學(xué)習(xí)C、神經(jīng)符號(hào)集成D、知識(shí)增強(qiáng)模型106.大模型在自然語言處理領(lǐng)域有哪些具體應(yīng)用?B、情感分析C、文本生成D、語音識(shí)別107.大模型在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括哪些?B、情感分析C、文本生成D、圖像識(shí)別108.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的研究方向?A、模型壓縮B、模型魯棒性提升C、模型自適應(yīng)性增強(qiáng)D、模型的多任務(wù)學(xué)習(xí)能力109.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的數(shù)據(jù)處理技術(shù)?A、自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注B、無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)C、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合D、增量學(xué)習(xí)110.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的技術(shù)趨勢(shì)?A、模型的輕量化B、模型的自適應(yīng)調(diào)整C、模型的跨平臺(tái)兼容性D、模型的實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)能力111.大模型在哪些場(chǎng)景下表現(xiàn)出色?A、文本生成B、圖像識(shí)別C、邏輯推理D、小規(guī)模數(shù)據(jù)處理112.大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用面臨哪些挑戰(zhàn)?A、數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)B、模型可解釋性C、法規(guī)與合規(guī)性問題D、技術(shù)更新迅速113.大模型在處理圖像數(shù)據(jù)時(shí)，通常采用哪些技術(shù)?A、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D、遷移學(xué)習(xí)114.大模型訓(xùn)練時(shí)，以下哪些技巧可以減少過擬合?A、正則化C、數(shù)據(jù)增強(qiáng)D、早停法115.大模型如何與其他技術(shù)融合以提升性能?A、與深度學(xué)習(xí)框架融合B、與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合C、引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合116.大模型的哪些特點(diǎn)使其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色?A、參數(shù)數(shù)量巨大B、能夠捕捉復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式C、強(qiáng)大的泛化能力D、低延遲的推理速度117.大模型的魯棒性通常受到哪些因素的影響?A、數(shù)據(jù)噪聲B、模型結(jié)構(gòu)D、訓(xùn)練策略118.大模型的發(fā)展對(duì)社會(huì)有哪些潛在影響?A、提高生產(chǎn)效率B、促進(jìn)科技創(chuàng)新D、引發(fā)倫理與法律問題119.按照智能應(yīng)用場(chǎng)景，語音數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)可劃分A、智能家居B、值域格式錯(cuò)誤C、詞法錯(cuò)誤D、數(shù)據(jù)中存在重復(fù)值E、情緒錯(cuò)誤120.Adam優(yōu)化器可以看做是以下哪幾項(xiàng)的結(jié)合?判斷題1.最優(yōu)化決策支持利用人工智能計(jì)算來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的最優(yōu)性能，以及得出達(dá)到最優(yōu)業(yè)務(wù)指標(biāo)的分配或決策。2.最小二乘法是基于預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的均方差最小化的方法來估計(jì)線性回歸學(xué)習(xí)器的參數(shù)w和b。3.最??乘法是基于預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的均回歸學(xué)習(xí)器的參數(shù)w和b。4.自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實(shí)現(xiàn)自然語言通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)，但它并不屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分。5.準(zhǔn)確率是所有正確識(shí)別的樣本占樣本總量的比例。當(dāng)所有類別都同等重要時(shí)，采用準(zhǔn)確率最為簡單直觀。參考答案：A6.準(zhǔn)確率是所有正確識(shí)別的樣本占樣本總量的?例。當(dāng)所有類別都同等重要時(shí)，采?準(zhǔn)確率最為簡單直觀。A、正確參考答案：A7.重復(fù)性強(qiáng).要求弱社交能力的工作是最容易被AI取代的工作。A、正確參考答案：A8.智能語音可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)話，并進(jìn)行語義理解和回應(yīng)。A、正確參考答案：A9.智能音箱本質(zhì)上是音箱.智能語音交互系統(tǒng).互聯(lián)網(wǎng).內(nèi)容疊加的A、正確參考答案：A10.智能體在探索和利用之間需要找到平衡，以在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中取得良好的性能。A、正確11.智能體在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中只能通過值迭代或策略迭代等方法來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。A、正確B、錯(cuò)誤參考答案：B12.智能體可以與其他智能體進(jìn)行交互和合作，以共同完成復(fù)雜的任務(wù)。A、正確B、錯(cuò)誤參考答案：A13.智能客服機(jī)器人通過自主深度學(xué)習(xí)來不斷積累新知識(shí)和完善A、正確參考答案：A14.只有符合社會(huì)倫理規(guī)范和公共政策的解決方案，才能設(shè)計(jì)出可信賴的人工智能。A、正確B、錯(cuò)誤15.噪聲數(shù)據(jù)是指?個(gè)測(cè)量變量中的隨機(jī)錯(cuò)誤或偏差A(yù)、正確16.在制造業(yè)中，大模型可以通過分析生產(chǎn)線數(shù)據(jù)來優(yōu)化流程。17.在預(yù)訓(xùn)練過程中，使用更多的計(jì)算資18.在訓(xùn)練過程中，人工智能訓(xùn)練師只需要關(guān)注模型的準(zhǔn)確率，無19.在圖像處理中，采樣越細(xì)，像素越小，越能精確的表現(xiàn)圖像。20.在數(shù)據(jù)導(dǎo)入到人工智能測(cè)試平臺(tái)前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。常用于自然語言處理等領(lǐng)域。22.在人工智能訓(xùn)練過程中，模型的性能提升是一個(gè)線性過程，隨著訓(xùn)練時(shí)間的增加，性能會(huì)逐漸提高。A、正確23.在人工智能訓(xùn)練的模型訓(xùn)練階段，需要在新的數(shù)據(jù)上達(dá)到理想24.在人工智能項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)處理規(guī)范文檔是必不可少的。25.在模型訓(xùn)練時(shí)，應(yīng)該根據(jù)硬件資源的充足程度來選擇合適的算26.在明確算法測(cè)試需求時(shí)，只需要明確測(cè)試目的及需求。參考答案：B27.在各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，過擬合和?擬合都是可B、錯(cuò)誤參考答案：B28.在高校教務(wù)管理中，大模型可以用于課程安排的智能優(yōu)化。29.在電子商務(wù)中，大模型可以幫助提升用戶體驗(yàn)，通過聊天機(jī)器30.在單個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理過程中，數(shù)據(jù)可視化和探索性分析是可選步驟，對(duì)最終的數(shù)據(jù)處理結(jié)果沒有影響。31.在大模型中，embedding向量的質(zhì)量不會(huì)隨著訓(xùn)練的進(jìn)行而提32.在大模型中，embedding向量的維度是固定的，不能根據(jù)任務(wù)B、錯(cuò)誤33.在超參數(shù)搜索空間較大的情況下，采用隨機(jī)搜索，會(huì)優(yōu)于網(wǎng)絡(luò)搜索的效果。34.在Prompt工程中，使用預(yù)訓(xùn)練語言模型作為基礎(chǔ)模型總是有35.在OCR識(shí)別中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以取代傳統(tǒng)方式中特征提取36.預(yù)訓(xùn)練模型在小數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)通常優(yōu)于在大數(shù)據(jù)集中的表37.預(yù)訓(xùn)練模型在低資源語言上的表現(xiàn)與高資源語言相同。38.預(yù)訓(xùn)練模型在處理噪聲數(shù)據(jù)時(shí)非常脆弱。39.預(yù)訓(xùn)練模型永遠(yuǎn)無法達(dá)到人類水平的智能。40.預(yù)訓(xùn)練模型無法處理多語言的數(shù)據(jù)。41.預(yù)訓(xùn)練模型可以直接用于生成任務(wù)，無需任何調(diào)整。B、錯(cuò)誤42.預(yù)訓(xùn)練模型的預(yù)訓(xùn)練階段不需要考慮數(shù)據(jù)的語義結(jié)構(gòu)。43.預(yù)訓(xùn)練模型的預(yù)訓(xùn)練階段不涉及任何形式的正則化。44.預(yù)訓(xùn)練模型的泛化能力只取決于其規(guī)模。45.預(yù)訓(xùn)練模型的大小與它們的性能直接相關(guān)。46.預(yù)訓(xùn)練模型不能處理圖像和文本的多模態(tài)數(shù)據(jù)。47.預(yù)訓(xùn)練大模型時(shí)，只使用單一的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)就可以達(dá)到最佳效48.預(yù)訓(xùn)練大模型時(shí)，數(shù)據(jù)集的規(guī)模越大，模型性能通常越好。49.語音識(shí)別指的是將音頻數(shù)據(jù)識(shí)別為文本數(shù)據(jù)50.語音清洗是對(duì)語音進(jìn)行重新錄制和編輯，以提高語音質(zhì)量。A、正確參考答案：B52.有更多隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，我們稱之為深度學(xué)習(xí)。53.由機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)成的模型，在理論層面上，它并不能表征真的數(shù)據(jù)分布函數(shù)，只是逼近它而已。54.以手機(jī)為例，人工與智能的交互方式有文字與語音兩種。55.醫(yī)療健康領(lǐng)域，人工智能在醫(yī)學(xué)影像方面的應(yīng)用被認(rèn)為最不可B、錯(cuò)誤56.一般情況下，用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)不需要任何處理就可以直接B、錯(cuò)誤智能客服機(jī)器人能回答的問題也越多。B、錯(cuò)誤58.一般的，一棵決策樹包含一個(gè)根結(jié)點(diǎn).若干個(gè)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)和若干個(gè)葉結(jié)點(diǎn)；葉結(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于決策結(jié)果，其他每個(gè)結(jié)點(diǎn)則對(duì)應(yīng)于一個(gè)屬性測(cè)試；根結(jié)點(diǎn)包含樣本全集。B、錯(cuò)誤59.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可以直接進(jìn)行使用，不需要進(jìn)行規(guī)范化A、正確60.訓(xùn)練集與驗(yàn)證集的樣本是不同的。61.尋找最優(yōu)超參數(shù)費(fèi)時(shí)費(fèi)力，應(yīng)該在模型訓(xùn)練之前就指定最優(yōu)參62.學(xué)習(xí)率越大，訓(xùn)練速度越快，最優(yōu)解越精確。63.相比于傳統(tǒng)基于規(guī)則的方法，機(jī)器學(xué)習(xí)算法所應(yīng)對(duì)的問題規(guī)模大，規(guī)則比較簡單B、錯(cuò)誤64.線性回歸是一種有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它使用真實(shí)的標(biāo)簽進(jìn)行65.線性回歸是?種有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它使?真實(shí)的標(biāo)簽進(jìn)?訓(xùn)66.文本識(shí)別算法CRNN中使用ReLU損失函數(shù)，將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的標(biāo)簽特征分布通過一系列的計(jì)算操作轉(zhuǎn)換為真實(shí)的預(yù)參考答案：B67.為提升效率，大多數(shù)AI框架的核心功能模塊都是C++實(shí)現(xiàn)的參考答案：A68.為了提高星火大模型的性能，只需要增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量即參考答案：B69.微調(diào)訓(xùn)練時(shí)，只需要使用下游任務(wù)的數(shù)據(jù)集，無需考慮預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。71.微調(diào)訓(xùn)練時(shí)，只能使用有標(biāo)注的數(shù)據(jù)集。72.微調(diào)訓(xùn)練時(shí)，預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)應(yīng)該全部固定不變。73.微調(diào)訓(xùn)練時(shí)，不需要考慮模型的過擬合問題。B、錯(cuò)誤74.微調(diào)訓(xùn)練后的模型可以直接用于其他任務(wù)，無需任何調(diào)整。A、正確75.微調(diào)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集規(guī)模越大，模型性能一定越好。A、正確76.網(wǎng)格搜素是一種參數(shù)調(diào)節(jié)的方法77.同一個(gè)列表中的元素的數(shù)據(jù)類型可以各不相同。78.通過大模型，高等院校可以實(shí)現(xiàn)智能化的學(xué)生考勤管理。79.通過大模型，高等院校可以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的推薦。B、錯(cuò)誤80.調(diào)用網(wǎng)站白?提供的應(yīng)用程序編程接口，可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采81.調(diào)查問卷是以問題的形式系統(tǒng)的記載調(diào)查內(nèi)容的一種印件。82.提高大模型國產(chǎn)化算力是保障國家信息安全和戰(zhàn)略安全的重83.梯度下降算法是最常用也是最有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化辦法，完全可以滿足不同類型的需求。84.淘寶中我們輸入關(guān)鍵詞查看商品時(shí)，會(huì)自動(dòng)搜索出很多和所搜商品相關(guān)聯(lián)的信息，這就是利用知識(shí)圖譜的典型案例。85.數(shù)據(jù)質(zhì)量的數(shù)據(jù)一致性是指在數(shù)據(jù)庫中，不同表中存儲(chǔ)和使用的同一數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是等價(jià)的，表?數(shù)據(jù)有相等的值和相同的。86.數(shù)據(jù)質(zhì)量的數(shù)據(jù)相關(guān)性是指數(shù)據(jù)與特定的應(yīng)用和領(lǐng)域有關(guān)。A、正確87.數(shù)據(jù)質(zhì)量的時(shí)效性是指有些數(shù)據(jù)會(huì)隨時(shí)間而變化的。88.數(shù)據(jù)清洗中的缺失值清洗策略不需要考慮缺失值的重要性。89.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是人工智能訓(xùn)練過程中的一個(gè)可選步驟，不90.數(shù)據(jù)爬蟲是一種自動(dòng)化程序，用于從互聯(lián)網(wǎng)上抓取和提取結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。91.數(shù)據(jù)集成是指將互相關(guān)聯(lián)的分布式異構(gòu)數(shù)據(jù)源集成到?起，使?戶能夠以透明的?式訪問這些數(shù)據(jù)源。92.數(shù)據(jù)采集器是進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的機(jī)器或者工具。93.數(shù)據(jù)采集工具可以針對(duì)某個(gè)主題從微博爬取相關(guān)信息。94.數(shù)據(jù)采集工具分為編程類和可視化采集工具兩類。A、正確95.數(shù)據(jù)采集工具不能爬取學(xué)術(shù)信息。96.數(shù)據(jù)采集?稱數(shù)據(jù)獲取，是利用設(shè)備或技術(shù)手段從現(xiàn)實(shí)環(huán)境及網(wǎng)絡(luò)獲取數(shù)據(jù)并放入系統(tǒng)內(nèi)部進(jìn)行使用。B、錯(cuò)誤97.數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范文檔只需要按照標(biāo)注團(tuán)隊(duì)的需求制定就可以了。98.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性只影響模型的訓(xùn)練階段，不影響99.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和效率對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能至關(guān)重要。A、正確100.屬性標(biāo)注是根據(jù)事物的屬性進(jìn)行打標(biāo)簽。101.使用隨機(jī)梯度下降時(shí)，因?yàn)槊看斡?xùn)練選取的樣本是隨機(jī)的，這本身就帶來了不穩(wěn)定性，會(huì)導(dǎo)致?lián)p失函數(shù)在下降到最低點(diǎn)的過程中，收斂過程不穩(wěn)定102.使用爬蟲技術(shù)時(shí)，需要遵守Robots.txt文件中的規(guī)則，以尊重網(wǎng)站的爬蟲策略。103.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)隱藏層能提取出和人類看到的一樣的特征。104.深度學(xué)習(xí)是基于RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。105.設(shè)計(jì)智能客服機(jī)器人，需向領(lǐng)域知來說，標(biāo)準(zhǔn)問題需要擴(kuò)展多個(gè)類似的句子，機(jī)器人才可以正常使B、錯(cuò)誤106.商務(wù)數(shù)據(jù)指用戶在電子商務(wù)網(wǎng)站購買商品的過程中，網(wǎng)站記錄用戶行為的大量數(shù)據(jù)。A、正確108.商務(wù)數(shù)據(jù)不同幫助企業(yè)和個(gè)人共享客戶信息。B、錯(cuò)誤參考答案：B109.人臉比對(duì)服務(wù)調(diào)用是只傳入一張圖像也可以。A、正確參考答案：B110.人臉比對(duì)服務(wù)調(diào)用時(shí)只傳一張圖像可以參考答案：B111.人工智能訓(xùn)練師只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)標(biāo)注，不負(fù)責(zé)模型調(diào)優(yōu)。112.人工智能訓(xùn)練師在模型訓(xùn)練過程中，不需要關(guān)注計(jì)算資源的參考答案：B113.人工智能訓(xùn)練師在標(biāo)注數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)該考慮到數(shù)A、正確參考答案：A114.人工智能訓(xùn)練師可以通過學(xué)習(xí)新的標(biāo)注工具和技術(shù)來提高工作效率。A、正確B、錯(cuò)誤參考答案：A115.人工智能訓(xùn)練師的工作不包括對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行性能評(píng)估和調(diào)優(yōu)。A、正確B、錯(cuò)誤參考答案：B116.人工智能訓(xùn)練師不需要與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)溝通，只需要按照技術(shù)文檔進(jìn)行訓(xùn)練即可。A、正確B、錯(cuò)誤參考答案：B117.人工智能訓(xùn)練師不需要了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理，只需按照指南操作即可。A、正確B、錯(cuò)誤118.人工智能訓(xùn)練師不需要具備數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)知識(shí)。120.人工智能算法的訓(xùn)練一般需要訓(xùn)練集.測(cè)試集和驗(yàn)證集。121.人工智能科學(xué)是一門綜合學(xué)科，涉及多個(gè)學(xué)科的研究。122.人工智能的四要素是數(shù)據(jù)，算法，算力，場(chǎng)景。要滿足這四要素，我們需要將AI與云計(jì)算，大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，使其更好地服務(wù)社會(huì)。123.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元之間相互連接的計(jì)算模124.情感數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范中，應(yīng)該區(qū)分文字表達(dá)和口語表達(dá)的情緒125.傾斜目標(biāo)框標(biāo)注比非傾斜目標(biāo)框更加貼合目標(biāo)物體的輪廓。126.強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為可能創(chuàng)造出真正推理和解決問題的智能述環(huán)境的信息。A、正確參考答案：A128.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的折扣因子γ用于控制未來獎(jiǎng)勵(lì)的重視程度，γ越大則越重視遠(yuǎn)期的獎(jiǎng)勵(lì)。A、正確B、錯(cuò)誤參考答案：A129.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索-利用權(quán)衡[Exploration-ExploitationTrade-off]是指智能體在探索新動(dòng)作和利用已知最優(yōu)動(dòng)作之間的選擇問A、正確B、錯(cuò)誤參考答案：A130.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的時(shí)序差分方法[TemporalDifferenceMethods]結(jié)合了動(dòng)態(tài)規(guī)劃和蒙特卡洛方法的優(yōu)點(diǎn)，可以在線學(xué)習(xí)并快速更新價(jià)值估計(jì)。A、正確B、錯(cuò)誤參考答案：A131.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)[DeepReinforcementLearning]是將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法，可以處理高維狀態(tài)空間和復(fù)132.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的模型[model]是指智能體對(duì)環(huán)境的表示，包括狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。133.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的價(jià)值函數(shù)[ValueFunction]用于估計(jì)未來獎(jiǎng)勵(lì)的期望總和。A、正確135.樸素貝葉斯算法不需要樣本特征之間的獨(dú)立同分布。A、正確137.爬蟲只能用于抓取文本數(shù)據(jù)，不能抓取圖片.視頻等多媒體內(nèi)138.爬蟲可以通過增加請(qǐng)求頭中的User-Agent字段來模擬不瀏覽器訪問，以繞過一些簡單的反爬蟲策略。139.爬蟲可以使用正則表達(dá)式來匹配和提取網(wǎng)頁中的特定信息。140.目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，標(biāo)注框的大小和位置對(duì)于檢測(cè)任務(wù)的效果A、正確B、錯(cuò)誤141.模型超參數(shù)是模型內(nèi)部的配置，超參數(shù)通常需要依靠模型自己學(xué)習(xí)和選擇，而不是靠使用者指定B、錯(cuò)誤142.模式識(shí)別只適用于圖像和聲音等傳感器數(shù)據(jù)的處理。B、錯(cuò)誤143.每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層都包含多個(gè)神經(jīng)元，可以通過反向傳播算法144.邏輯回歸的損失函數(shù)是交叉熵?fù)p失函數(shù)。A、正確145.列表.元組和字符串屬于有序序列，其中的元素有嚴(yán)格的先后順序。146.列表.元組和字符串都支持雙向索引，有效索引的范圍為[-L,147.空值是指缺失或不知道具體的值，可能是一條記錄中的某個(gè)屬性缺失，也可能是整條記錄都丟失。148.決策樹學(xué)習(xí)是?種逼近離散值?標(biāo)函數(shù)的?法，學(xué)習(xí)到的函數(shù)被149.決策樹算法采用樹形結(jié)構(gòu)，使用層層推理來實(shí)現(xiàn)最終的結(jié)果150.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層通常用于提取局部特征。A、正確151.聚類?成的組稱為簇，簇內(nèi)任意對(duì)象之間具有較?的相似度，?簇間任意對(duì)象之間具有較?的相異度。152.監(jiān)督學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)既有特征(feature),也有標(biāo)簽(label)。B、錯(cuò)誤153.監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)必須要帶標(biāo)簽等人為標(biāo)注信息。154.計(jì)算機(jī)視覺的任務(wù)還包括人眼不擅長的工作，例如圖像中涉及場(chǎng)景.人物的三維重建。與很多學(xué)科都有密切關(guān)系，例如數(shù)字155.計(jì)算機(jī)具有從圖像中識(shí)別物體的能力，但是圖像噪音較大時(shí)156.集合中的元素沒有特定順序但可以重復(fù)。157.機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練完成后，在訓(xùn)練集準(zhǔn)確率很高，但驗(yàn)證集準(zhǔn)確率很低，說明已經(jīng)過擬合參考答案：B160.機(jī)器人一般由執(zhí)行機(jī)構(gòu).驅(qū)動(dòng)裝置.檢測(cè)裝置.控制系統(tǒng)和復(fù)雜B、錯(cuò)誤161.回歸問題和分類問題都有可能發(fā)生過擬合，這句話是否正確?()162.互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分布在網(wǎng)頁的不同位置，我們很難采集下來。163.國內(nèi)在芯片制造方面已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)大模型國產(chǎn)化算力的全面164.國內(nèi)在推動(dòng)大模型國產(chǎn)化算力方面還需要加強(qiáng)基礎(chǔ)研究和人才培養(yǎng)。165.國內(nèi)企業(yè)在開發(fā)大模型時(shí)，更傾向于使用國外成熟的算力解決方案，而非國產(chǎn)算力。166.關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理性認(rèn)識(shí)，其本質(zhì)就是得到一個(gè)輸出，使得輸出與真實(shí)結(jié)果盡可能的接近167.關(guān)系標(biāo)注中，實(shí)體數(shù)量應(yīng)該盡量多，以便提升關(guān)168.根據(jù)發(fā)展趨勢(shì)定義，人工智能就是會(huì)不斷自我學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)169.個(gè)性化推薦系統(tǒng)的目標(biāo)是提供與用戶興趣相關(guān)的產(chǎn)品或服務(wù)171.高等院校可以使用大模型來監(jiān)測(cè)和分析學(xué)生在學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)172.改變流程執(zhí)