1、 MOOC 人工智能基础-大连理工大学 中国大学慕课答案人工智能发展历程1、问题：下面（ ）方法提出来，用来描述对计算机智能水平进行测试。选项：A、摩尔定律B、香农定理C、图灵测试D、费马定理正确答案:【图灵测试】2、问题：下列哪种情况是图灵测试的内容？选项：A、当机器与人对话，两者互相询问，人分不清机器是人还是机器，说明它通过了图灵测试B、当机器骗过测试者，使得询问者分不清是人还是机器时，说明它通过了图灵测试C、当人与人对话，其中一人的智力超过另一人时，说明智者通过了图灵测试D、两机对话，其中一机的智力超过另一机时，说明智者机器通过了图灵测试正确答案:【当机器骗过测试者，使得询问者分不清是人
2、还是机器时，说明它通过了图灵测试】3、问题：人工智能诞生于（ ）年选项：A、1955B、1956C、1957D、1965正确答案:【1956】4、问题：图灵测试用来测试计算机系统的哪方面能力？选项：A、计算能力B、存储能力C、智能能力D、网络能力正确答案:【智能能力】 5、问题：以下关于人工智能概念的描述中，错误的是选项：A、人工智能英文翻译是 Artificial IntelligenceB、人工智能使计算机能实现更高层次应用C、人工智能就是机器学习D、人工智能是对人的意识、思维过程进行模拟正确答案:【人工智能就是机器学习】6、问题：我们日常生活中的上下班，指纹扫描打卡考勤、虹膜扫描，应用到
3、了人工智能中的（ ）。选项：A、机器翻译技术B、机器翻译C、虚拟现实D、模式识别正确答案:【模式识别】7、问题：不属于人工智能的学派是选项：A、符号主义B、机会主义C、行为主义D、连接主义正确答案:【机会主义】8、问题：被誉为“人工智能之父”的科学家是选项：A、马文 明斯基B、图灵C、约翰麦卡锡D、冯 诺依曼正确答案:【约翰麦卡锡】9、问题：AI 的英文全拼是选项：A、Automatic IntelligenceB、Artificial IntelligenceC、Automatic InformationD、Artificial Information正确答案:【Artificial Int
4、elligence】 10、问题：人工智能的研究长期目标是使现有的电子计算机更聪明，更有用，使它不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】11、问题：图灵实验是为了判断一台机器是否具备智能的实验。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】搜索问题1、问题：搜索分为盲目搜索和（ ）选项：A、启发式搜索B、模糊搜索C、精确搜索D、大数据搜索正确答案:【启发式搜索】2、问题：在深度优先搜索策略中，open 表的数据结构是（ ）选项：A、先进先出B、先进后出C、根据估价函数值重排D、后进后出正确答案:【先进后出
5、】3、问题：下图是一个迷宫，S0 是入口，Sg 是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口 S0 出发，寻找出口 Sg 的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是（ ）选项： A、S0-S4-S5-S6-S9-SgB、S0-S4-S1-S2-S3-S5-S6-S8-S9-SgC、S0-S4-S1-S2-S3-S6-S9-SgD、S0-S4-S7-S5-S6-S9-Sg正确答案:【S0-S4-S1-S2-S3-S5-S6-S8-S9-Sg】4、问题：盲目搜索策略不包括下列哪个选项：A、广度优先搜索B、深度优先搜索C、有界深度优先搜索D、全局最优搜索正确答案:【全局最优
6、搜索】5、问题：关于“与或图”表示知识的叙述，正确的有（ ）选项：A、“与或图”就是用“and”和“or”连续各个部分的图形，用来描述各部分的因果关系。B、“与或图”就是用“and”和“or”连续各个部分的图形，用来描述各部分之间的不确定关系。C、“与或图”就是用“and”节点和“or”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系。D、“与或图”就是用“and”节点和“or”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解关系。正确答案:【“与或图”就是用“and”节点和“or”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解关系。】6、问题：关于“与或图”表示知识的叙述，错误的有（ ）选项：A、
7、用“与或图”表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。B、“与或图”表示知识时不一定同时有“与节点”和“或节点”。C、“与或图”能方便地表示陈述性知识和过程性知识。D、能用“与或图”表示的知识不适宜用其他方法表示。正确答案:【能用“与或图”表示的知识不适宜用其他方法表示。】7、问题：已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。这种知识表示法叫（）选项：A、状态空间法B、问题归约法C、谓词逻辑法 D、语义网络法正确答案:【问题归约法】8、问题：如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（ ）必然可以得到该最优解。
8、选项：A、广度优先搜索B、深度优先搜索C、有界深度优先搜索D、启发式搜索正确答案:【广度优先搜索】9、问题：广度优先搜索算法中，OPEN 表的数据结构实际是一个（ ）选项：A、二叉树B、平衡树C、队列D、单链表正确答案:【二叉树】10、问题：深度优先搜索算法中，OPEN 表的数据结构实际是一个（ ）选项：A、单链表B、二叉树C、队列D、平衡树正确答案:【单链表】11、问题：启发式搜索一定比盲目式搜索好选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】12、问题：.如果搜索是经接近起始节点的程序来依次扩展节点，这种搜索叫深度搜索。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】13、问题：图搜索算法中，CLOSE
9、 表用来登记待考察的节点选项： A、正确B、错误正确答案:【错误】14、问题：与结点是指所有后续节点只要有一个有解它就有解的节点。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】博弈问题1、问题：囚徒困境说明（ ）选项：A、双方都独立依照自己的利益行事，则双方不能得到最好的结果；B、如果没有某种约束，局中人也可在（抵赖，抵赖）的基础上达到均衡；C、双方都依照自己的利益行事，结果一方赢，一方输；D、每个局中人在做决策时，不需考虑对手的反应正确答案:【双方都独立依照自己的利益行事，则双方不能得到最好的结果；】2、问题：囚徒困境说明个人的理性选择不一定是集体的理性选择。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确
10、】3、问题：博弈中知道越多的一方越有利。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】4、问题：在博弈中如果某博弈方改变策略后收益增加则另一博弈方收益减少。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】5、问题：“二人零和”博弈中只有“敌、我”二方，并且双方的利益完全对立，其赢得函数之和为零。选项：A、正确 B、错误正确答案:【正确】6、问题：博弈的最本质特征是：博弈双方的行动既相互影响又相互依赖。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】知识表示1、问题：下列不是知识表示法的是（ ）选项：A、计算机表示法B、谓词表示法C、状态空间表示法D、产生式表示法正确答案:【计算机表示法】2、问题：确定性知识是指（
11、）知识。选项：A、可以精确表示的B、正确的C、在大学中学到的D、能够解决问题的正确答案:【可以精确表示的】3、问题：命题是可以判断真假的。这句话是（ ）选项：A、祈使句B、疑问句C、感叹句D、陈述句正确答案:【陈述句】4、问题：仅个体变元被量化的谓词称为选项：A、一阶谓词B、原子公式C、二阶谓词D、全称量词正确答案:【一阶谓词】 5、问题：设 P 是谓词公式，对于 P 的任何论域，存在 P 为真的情况，则称 P 为（）。选项：A、永真式B、永假式C、推理式D、据取式正确答案:【永真式】6、问题：谓词公式 G 是不可满足的，当且仅当对所有的解释（ ）。选项：A、G 都为真B、G 都为假C、G 有
12、时为假有时为真D、G 可为真也可为假正确答案:【G 都为假】7、问题：下列不是命题的是（ )选项：A、我上人工智能课B、存在最大素数C、请勿吸烟D、这次考试我得了 101 分正确答案:【存在最大素数】8、问题：常见的语义网络中的关系有（ )选项：A、A-Member-of 关系B、Composed-of 关系C、have 关系D、以上全对正确答案:【以上全对】9、问题：归纳推理是（ ）的推理。选项：A、从一般到个别B、从个别到一般C、从个别到个别D、从一般到一般正确答案:【从个别到一般】 10、问题：以下推理不正确的是（ )选项：A、如果下雨，则地上是湿的；没有下雨，所以地上不湿B、如果 x
13、是金属，则 x 能导电；铜是金属，所以铜能导电C、如果下雨，则地下湿；地下不湿，所以没有下雨D、小贝喜欢可爱的东西；哈士奇可爱；所以小贝喜欢哈士奇。正确答案:【如果下雨，则地上是湿的；没有下雨，所以地上不湿】11、问题：关于下列的推理你的观点是：（ )（1)如果行星系统是以太阳为中心的，则金星会显示出位相的变化；（2)金星显出位相变化；（3)所以行星系统是以太阳为中心的。选项：A、对，因为符合自然演绎推理的规则。B、不对，因为使用了否定前件的推理。C、对，因为经典逻辑推理是从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程，而上题符合这个特征所以是对的。D、不对，因为使用了肯定
14、后件的推理。正确答案:【不对，因为使用了肯定后件的推理。】12、问题：经典命题逻辑和谓词逻辑的语义解释只有两个：真和假，使用 0 和 1 表示。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】13、问题：产生式规则不能表达具有结构性的知识，但效率较高。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】14、问题：命题是可以判断真假的语句。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】逻辑推理 11、问题：谓词公式 x ( P (x) $y R (y) ) ? Q (x) 中量词的辖域是（ ）。选项： A、x ( P (x) $y R (y) )B、P (x)C、$y R (y)D、Q (x)正确答案:【x ( P (
15、x) $y R (y) )】2、问题：设 L (x)：x 是演员，J (x)：x 是老师，A(x, y)：x 佩服 y。那么命题“所有演员都佩服某些老师”符号化为( )选项：A、x$y(L(x)J(x)?A(x,y) )B、x$y(L(x)(J(x)A(x,y) )C、x(L(x)?$y(J(x)A(x,y) ) )D、x L(x)?A(x,y)正确答案:【x(L(x)?$y(J(x)A(x,y) ) )】3、问题：谓词公式 y P(y)取真值为 1 的充分必要条件是( )选项：A、存在 y0，使 P(y0)取真值 0B、存在某些 y，使 P(y)都取真值 1C、存在一个 y0，使 P(y0)
16、取真值 1D、对任意 y，使 P(y)都取真值 1正确答案:【对任意 y，使 P(y)都取真值 1】4、问题：与谓词演算公式( $x) ( P (x) ( $y)( Q (x) )等价的公式是( )选项：A、(x) (P(x)Q(x) )B、(x) (P(x)(y)Q(y) )C、($x) (P(x)Q(x) )D、($x) (P(x)Q(x) )正确答案:【($x) (P(x)Q(x) )】5、问题：MGU 是指选项：A、最一般合一B、最一般替换C、最一般谓词D、基替换正确答案:【最一般合一】6、问题：在公式中(y) ($x)P(x,y) 存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的 x
17、可能依赖于 y 值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个 y 值映射到存在的那个 x.这种函数叫做（ ） 选项：A、依赖函数B、Skolem 函数C、决定函数D、多元函数正确答案:【Skolem 函数】7、问题：AB)ATB 是（ ）选项：A、附加律B、拒收律C、假言推理D、其他三个选项都对正确答案:【假言推理】8、问题：与谓词演算公式? ( x) ( y) ( P (x, y) Q (x, y) )等价的公式是( )选项：A、?($x) ($y) (?P(x,y)?Q(x,y) )B、($x) (y) (?P(x,y)?Q(x,y) )C、($x) ($y) (?P(x,y)?Q(x,
18、y) )D、(x) ($y) (?P(x,y)?Q(x,y) )正确答案:【($x) (y) (?P(x,y)?Q(x,y) )】9、问题：下列那个不是子句的特点？选项：A、子句间是没有合取词的（）B、子句通过合取词连接句子（）C、子句间是没有析取词的（V)D、子句中可以有析取词（V)正确答案:【子句中可以有析取词（V)】10、问题：设有代换：q=f(y)/x,z/y,l=a/x,b/y,y/z则最一般合一为( )选项：A、f(b)/x,y/zB、f(b)/x,z/yC、f(y)/x,y/zD、f(b)/x,z/b正确答案:【f(b)/x,y/z】逻辑推理 2 1、问题：用归结反演证明定理时，
19、若当前归结式为（ ），则定理得证。选项：A、永真式B、包孕式C、原子谓词D、空子句正确答案:【空子句】2、问题：从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是（ )选项：A、归结推理B、演绎推理C、默认推理D、单调推理正确答案:【演绎推理】3、问题：反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（ ）时，则定理得证。选项：A、永真式B、包孕式C、空子句D、子句集正确答案:【空子句】4、问题：下列选项哪个不是完备的规则策略（ ）选项：A、删除策略B、支撑集策略C、线性归结D、线性输入策略正确答案:【线性输入策略】5、问题：下列说法不正确的是选项：A、空子
20、句是永假的，不可满足的。B、在谓词逻辑中，不是任何一个谓词公式都可通过应用等价关系及推理规则化成相应的子句集。C、任何文字的析取式称为子句。D、归结演绎定理证明的实质是对前提 P 和结论 Q 证明 P-Q 的永真性。正确答案:【在谓词逻辑中，不是任何一个谓词公式都可通过应用等价关系及推理规则化成相应的子句集。】 6、问题：下列说法不正确的是（ )选项：A、永真性：如果谓词公式 P 对个体域 D 上的任何一个解释都取得真值 T,则称 P在 D 上是永真的B、可满足性：对于谓词公式 P,如果至少存在一个解释使得公式 P 在此解释下的真值为 T,则称公式 P 是可满足的C、永真性：如果谓词公式 P
21、在个体域 D 上，存在一个解释都取得真值 T,则称 P在 D 上是永真的D、不可满足性：如果谓词公式 P 对于个体域 D 上的任何一个解释都取得真值 F，则称 P 在 D 上是永久假的，如果 P 每个非空个体域上均永假，则称 P 永假正确答案:【永真性：如果谓词公式 P 在个体域 D 上，存在一个解释都取得真值 T,则称 P 在 D 上是永真的】7、问题：演绎推理的三段论式不包括（ )选项：A、推理B、结论C、大前提D、小前提正确答案:【推理】8、问题：归结策略大致可分为两大类：选项：A、删除策略 限制策略B、删除策略 递归策略C、限制策略 循环策略D、递归策略 循环策略正确答案:【删除策略
22、限制策略】9、问题：设甲、乙、丙三人中有人从不说真话，也有人从不说假话，某人向着三人分别提出一个问题：谁是说谎者？甲答：“B 和 C 都是说谎者”；乙答：“A 和 C都是说谎者”；丙答：“A 和 B 至少有一个是说谎者”。谁是老实人，谁是说谎者？选项：A、甲是老实人，乙是说谎者B、甲是老实人，丙是说谎者C、丙是老实人，甲是说谎者D、丙是老实人，乙是说谎者正确答案:【丙是老实人，甲是说谎者】机器学习入门 1、问题：将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？选项：A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、数据流挖掘正确答案:【数据预处理】2、问题：单层感知器，其最大
23、的缺点是只能解决线性可分的分类模式问题，要增强网络的分类能力唯一的方法是采用多层网络结构。与单层感知器相比，下面( )不是多层网络所特有的特点。选项：A、神经元的数目可以达到很大B、含有一层或多层隐含单元C、激活函数采用可微的函数D、具有独特的学习算法正确答案:【神经元的数目可以达到很大】3、问题：假定你现在解决一个有着非常不平衡类别的分类问题，即主要类别占据了训练数据的 99%。现在你的模型在测试集上表现为 99%的准确度。那么下面哪一项表述是正确的？1 准确度并不适合于衡量不平衡类别问题 2 准确度适合于衡量不平衡类别问题 3 精确率和召回率适合于衡量不平衡类别问题 4 精确率和召回率不适
24、合于衡量不平衡类别问题选项：A、1 and 3B、1 and 4C、2 and 3D、2 and 4正确答案:【1 and 3】4、问题：神经网络模型训练过程的主要目的是让损失函数取得如下哪种结果？选项：A、损失函数值尽可能大B、损失函数值尽可能小C、损失函数方差值尽可能大D、损失函数方差值尽可能小正确答案:【损失函数值尽可能小】5、问题：想要了解上海市小学生的身高,需要抽取 500 个样本，这项调查中的样本是?选项： A、从中抽取的 500 名学生的身高B、上海市全部小学生的身高C、从中抽取的 500 名小学生D、上海市全部小学生正确答案:【从中抽取的 500 名学生的身高】6、问题：下面梯
25、度下降说法错误的是？选项：A、随机梯度下降是梯度下降中常用的一种B、梯度下降包括随机梯度下降和批量梯度下降C、梯度下降算法速度快且可靠D、随机梯度下降是深度学习算法当中常用的优化算法之一正确答案:【梯度下降算法速度快且可靠】分类与聚类1、问题：当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？选项：A、分类B、聚类C、关联分析D、隐马尔可夫链正确答案:【聚类】2、问题：以下对 k-means 聚类算法解释正确的是选项：A、能自动识别类的个数,随机挑选初始点为中心点计算B、能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算C、不能自动识别类的个数,随机挑选初始
26、点为中心点计算D、不能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算正确答案:【不能自动识别类的个数,随机挑选初始点为中心点计算】3、问题：在以下不同的场景中，使用的分析方法不正确的有选项：A、根据商家最近一年的经营及服务数据，用聚类算法判断出天猫商家在各自主营类目下所属的商家层级B、根据商家近几年的成交数据，用聚类算法拟合出用户未来一个月可能的消费金额公式C、用关联规则算法分析出购买了汽车坐垫的买家，是否适合推荐汽车脚垫D、根据用户最近购买的商品信息，用决策树算法识别出淘宝买家可能是男还是女 正确答案:【根据商家近几年的成交数据，用聚类算法拟合出用户未来一个月可能的消费金额公式】4、问题：
27、下列哪个模型属于无监督学习？选项：A、KNN 分类B、逻辑回归C、DBSCAND、决策树正确答案:【DBSCAN】5、问题：如果在大型数据集上训练决策树，为了花费更少的时间来训练这个模型，下列哪种做法是正确的（ ）选项：A、增加树的深度B、增加学习率C、减少树的深度D、减少树的数量正确答案:【减少树的深度】6、问题：使用决策树分类时，如果输入的某个特征的值是连续的，通常使用二分法对连续属性离散化，即根据是否大于小于某个阈值进行划分。如果采用多路划分，每个出现的值都划分为一个分支，这种方式的最大问题是：选项：A、计算量太大B、验证集和测试集表现很差C、验证集表现良好，测试集表现很差D、验证集表现
28、很差，测试集表现很好正确答案:【验证集表现良好，测试集表现很差】7、问题：我们想在大数据集上训练决策树，为了减少训练时间，我们可以选项：A、增加树的深度B、增大学习率（Learning Rate)C、对决策树模型进行预剪枝D、减少树的数量正确答案:【对决策树模型进行预剪枝】8、问题：下列有关 k-mean 算法说法正确的是( )选项：A、不能自动识别类的个数，随机挑选初始点为中心点计算B、数据数量不多时，输入的数据的顺序不同会导致结果不同 C、不能自动识别类的个数，不是随机挑选初始点为中心点计算D、初始聚类中心的选择对聚类结果的影响很大正确答案:【不能自动识别类的个数，随机挑选初始点为中心点计
29、算#初始聚类中心的选择对聚类结果的影响很大】深度学习入门1、问题：我们可以将深度学习看成一种端到端的学习方法，这里的端到端指的是：选项：A、输入端到输出端B、输入端到中间端C、输出端到中间端D、中间端到中间端正确答案:【输入端到输出端】2、问题：下列哪项不是现有深度学习方法的必备技术？选项：A、卷积神经网络B、反向传播算法C、非线性激活函数D、深度神经网络正确答案:【卷积神经网络】3、问题：假设在神经网络中的隐藏层中使用激活函数 X。在特定神经元给定任意输入，你会得到输出-0.0001。则 X 可能是以下哪个激活函数？选项：A、ReLUB、tanhC、SigmoidD、其他都不是正确答案:【t
30、anh】4、问题：近年来深度学习火爆的原因不包括（ ）选项：A、计算能力更快B、可解释性更好C、特征表达能力更强D、数据利用程度更高正确答案:【可解释性更好】 5、问题：神经网络模型训练时，依赖于以下哪一种法则进行参数计算？选项：A、最大值法则B、最小值法则C、链式求导法则D、平均求导法则正确答案:【链式求导法则】6、问题：下列哪项算法是深度学习的重要基础：选项：A、最小生成树算法B、最大流最小割算法C、A*算法D、SGD 反向传播正确答案:【SGD 反向传播】卷积神经网络1、问题：对于图像数据，通常使用的模型是（ ）选项：A、卷积神经网络B、循环神经网络C、word2vecD、Bert正确答
31、案:【卷积神经网络】2、问题：下面哪种卷积神经网络结构引入了残差网络结构？选项：A、LeNetB、AlexNetC、GoogleNetD、ResNets正确答案:【ResNets】3、问题：卷积计算时，卷积核矩阵各元素与所覆盖图像的对应位置元素进行什么操作？选项：A、相加B、相减C、相乘D、相除正确答案:【相乘】 4、问题：下列哪个选项是神经网络的代表选项：A、ID3B、梯度提升树C、A*算法D、残差网络正确答案:【残差网络】循环神经网络1、问题：可以在自然语言处理中用于语义关系提取的神经网络技术是以下哪种？选项：A、循环神经网络B、卷积神经网络C、递归神经网络D、残差神经网络正确答案:【循环
32、神经网络】2、问题：用户希望对以下这句话进行预测“我的祖国是中国，我的母语是”，则应该采用以下哪种神经网络结构进行处理？选项：A、多层感知机B、生成对抗网络C、循环神经网络D、卷积神经网络正确答案:【循环神经网络】3、问题：下面哪些属于循环神经网络？选项：A、CNNB、LSTMC、BertD、RNN正确答案:【RNN】期末考试1、问题：下列哪项不是现有深度学习方法的必备技术？选项：A、深度神经网络B、非线性激活函数C、反向传播算法 D、卷积神经网络正确答案:【卷积神经网络】2、问题：对于图像数据，通常使用的模型是（ ）选项：A、卷积神经网络B、循环神经网络C、word2vecD、Bert正确答
33、案:【卷积神经网络】3、问题：下面哪种卷积神经网络结构引入了残差网络结构？选项：A、LeNetB、AlexNetC、GoogleNetD、ResNets正确答案:【ResNets】4、问题：神经网络模型训练时，依赖于以下哪一种法则进行参数计算？选项：A、最大值法则B、最小值法则C、链式求导法则D、平均求导法则正确答案:【链式求导法则】5、问题：在反向传播的过程中，首先被计算的变量（ ）的梯度，之后将其反向传播。选项：A、连接权重B、损失函数C、激活函数D、特征映射正确答案:【激活函数】6、问题：神经网络的“损失函数”(Loss fuction)衡量的是（ ）选项：A、预测值与真实值之间的差距B
34、、训练集与测试集之间的差距C、dropout 损失的信息量 D、pooling 损失的信息量正确答案:【预测值与真实值之间的差距】7、问题：卷积神经网络 VGG16 名称中 16 指的是（ ）选项：A、论文发表于 2016 年B、网络总共有 16 层C、网络有 16 层的参数需要训练D、VGG 发表的第 16 代网络正确答案:【网络总共有 16 层】8、问题：在神经网络中，“梯度消失”问题的主要来源是（ ）选项：A、被 Dropout 丢弃B、被 Pooling 丢弃C、梯度为负数D、梯度趋近于零正确答案:【梯度趋近于零】9、问题：相对于普通的神经网络，循环神经网络（RNN）的“循环”主要体现
35、在（）选项：A、训练过程中的反向传播次数更多B、训练经过一定轮次之后将参数归零C、深层节点的输出会反过来影响浅层节点D、每个节点自循环正确答案:【深层节点的输出会反过来影响浅层节点】10、问题：下列选项中，不是人工智能算法中的学习方法是？选项：A、重复学习B、深度学习C、归纳学习D、强化学习正确答案:【重复学习】11、问题：下列哪个选项是神经网络的代表？选项：A、ID3 算法B、梯度提升树C、AO*算法 D、卷积神经网络正确答案:【卷积神经网络】12、问题：下列哪项算法是深度学习的重要基础：选项：A、最小生成树算法B、最大流最小割算法C、A*算法D、SGD 反向传播正确答案:【SGD 反向传播
36、】13、问题：下列哪一项在神经网络中引入了非线性？选项：A、随机梯度下降B、修正线性单元(ReLU)C、卷积函数D、池化函数正确答案:【修正线性单元(ReLU)】14、问题：在一个神经网络里，知道每一个神经元的权值和偏差值是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差，就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是：选项：A、随机赋值，祈祷他们是正确的B、搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值C、赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重D、其他说法都不正确正确答案:【赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重】15、问题：与传统机器学习方法相比，深度学习的
37、优势在于选项：A、深度学习可以自动学习特征B、深度学习完全不需要做数据预处理C、深度学习完全不提取底层特征，如图像边缘、纹理等D、深度学习不需要调参正确答案:【深度学习可以自动学习特征】 16、问题：图中 MiniMax 算法决策树根节点估值为：选项：A、20B、16C、5D、18正确答案:【16】17、问题：在深度优先搜索策略中，open 表的数据结构是选项：A、先进先出B、先进后出C、根据估价函数值重排 D、后进后出正确答案:【先进后出】18、问题：关于“与或图”表示知识的叙述，正确的有（ ）选项：A、“与或图”就是用“and”和“or”连续各个部分的图形，用来描述各部分的因果关系。B、“
38、与或图”就是用“and”和“or”连续各个部分的图形，用来描述各部分之间的不确定关系。C、“与或图”就是用“and”节点和“or”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系。D、“与或图”就是用“and”节点和“or”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解关系。正确答案:【“与或图”就是用“and”节点和“or”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解关系。】19、问题：已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。这种知识表示法叫（）选项：A、状态空间法B、问题归约法C、谓词逻辑法D、语义网络法正确答案:【问
39、题归约法】20、问题：归纳推理是（ ）的推理选项：A、从一般到个别B、从个别到一般C、从个别到个别D、从一般到一般正确答案:【从个别到一般】21、问题：如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（ ）必然可以得到该最优解选项：A、深度优先搜索B、广度优先搜索C、有界深度优先搜索D、启发式搜索正确答案:【广度优先搜索】 22、问题：从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是选项：A、反向推理B、正向推理C、双向推理D、一般推理正确答案:【正向推理】23、问题：下面（ ）方法提出来，用来描述对计算机智能水平进行测试。选项：A、摩尔定律B、香农定理C、图灵测试D、费马定理正确答案:【
40、图灵测试】24、问题：以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：选项：A、嵌入B、过滤C、包装D、抽样正确答案:【抽样】25、问题：以下哪些算法是分类算法？选项：A、DBSCANB、ID3C、K-MeanD、A*算法正确答案:【ID3】26、问题：从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是（ )选项：A、归结推理B、演绎推理C、默认推理D、单调推理正确答案:【演绎推理】 27、问题：（ ）是一个观测值，它与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制产生的。选项：A、边界点B、质心C、离群点D、核心点正确答案:【离群点】28、问题：简单地将
41、数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（ ）选项：A、层次聚类B、划分聚类C、非互斥聚类D、模糊聚类正确答案:【划分聚类】29、问题：关于 K 均值和 DBSCAN 的比较，以下说法不正确的是（ ）。选项：A、K 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而 DBSCAN 一般聚类所有对象。B、K 均值使用簇的基于原型的概念，而 DBSCAN 使用基于密度的概念。C、K 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN 可以处理不同大小和不同形状的簇。D、K 均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是 DBSCAN会合并有重叠的簇。正确答案:【K
42、均值丢弃被它识别为噪声的对象，而 DBSCAN 一般聚类所有对象。】30、问题：如果“线性回归”模型完美地拟合了训练样本（训练样本误差为零），则下面哪个说法是正确的？选项：A、测试样本误差始终为零B、测试样本误差不可能为零C、出现了过拟合D、出现了欠拟合正确答案:【出现了过拟合】31、问题：下列关于线性回归分析中的残差（Residuals）说法正确的是？选项：A、残差均值总是小于零B、残差均值总是为零 C、残差均值总是大于零D、残差均值可以随意正确答案:【残差均值总是为零】32、问题：一般来说，下列哪种方法常用来预测连续独立变量？选项：A、线性回归B、逻辑回归C、线性回归和逻辑回归都行D、聚类正确答案:【线性回归】33、问题：加入使用逻辑回归对样本进行分类，得到训练样本的准确率和测试样本的准确率。现在，在数据中增加一个新的特征，其它特征保持不变。然后重新训练测试。则下列说法正确的是？选项：A、训练样本准确率一定会降低B、训练样本准确率一定增加或保持不变C、测试样本准确率一定会降低D、测试样本准确率一定增加或保持不变正确答案:【训练样本准确率一定增加或保持不变】34、问题：构建一个最简单的线性回归模型需要几个系数（只有一个特征）？选项：A、1 个B、2 个C、3 个D、4 个正确答案:【2 个】35、问题：人工智能中深度学习网络使用的常用激活函数有（ ）选项：A、sigmond
