人工智能基础导学智慧树答案智慧树人工智能基础章节测试答案免费

发表时间：2023-07-03 17:50:08

人工智能基础导学智慧树答案

知到人工智能基础导学智慧树

绪论单元测试

1、1956年达特茅斯会议上，学者们首次提出“artificialintelligence（人工智能）”这个概念时，所确定的人工智能研究方向不包括：

A:研究如何用计算机表示人类知识

B:研究智能学习的机制

C:研究人类大脑结构和智能起源

D:研究如何用计算机来模拟人类智能

答案:【研究人类大脑结构和智能起源】

2、在现阶段，下列哪项尚未成为人工智能研究的主要方向和目标：

A:研究如何用计算机模拟人类大脑的网络结构和部分功能

B:研究如何用计算机延伸和扩展人类智能

C:研究机器智能与人类智能的本质差别

D:研究如何用计算机模拟人类智能的若干功能，如会听、会看、会说

答案:【研究机器智能与人类智能的本质差别】

3、下面哪个不是人工智能的主要研究流派？

A:符号主义

B:经验主义

C:连接主义

D:模拟主义

答案:【模拟主义】

4、从人工智能研究流派来看，西蒙和纽厄尔提出的“逻辑理论家”方法用，应当属于：

A:经验主义，行为主义

B:符号主义，连接主义

C:连接主义，经验主义

D:理性主义，符号主义

答案:【理性主义，符号主义】

5、从人工智能研究流派来看，明斯基等人所推荐的“人工神经网络”方法用计算机模拟神经元及其连接，实现自主识别、判断，应当属于：

A:理性主义，符号主义

B:符号主义，连接主义

C:经验主义，行为主义

D:连接主义，经验主义

答案:【连接主义，经验主义】

6、“鸟飞派”指的是人类研究人工智能必须要完全符合智能现象的本质

A:错

B:对

答案:【错】

7、人工智能受到越来越多的关注，许多国家出台了支持人工智能发展的战略计划

A:对

B:错

答案:【对】

8、人工智能将脱离人类控制，并最终毁灭人类

A:对

B:错

答案:【错】

9、人工智能目前仅适用于特定的、专用的问题

A:对

B:错

答案:【对】

10、通用人工智能的发展正处于起步阶段

A:对

B:错

答案:【对】

第一章单元测试

1、以下组合最能全面包括所有知识表示形式的是

A:谓词逻辑、经验主义、网络权重

B:符号主义、经验主义、连接主义

C:产生式系统、特征表示、连接主义

D:符号主义、特征表示、语义向量

答案:【符号主义、经验主义、连接主义】

2、以下用谓词表示的命题错误的是

A:老王的生日在4月：birthday（老王，4月）

B:小博不在实验室：¬in(小博，实验室)

C:我爸爸喜欢吃鸡蛋并且我妈妈喜欢吃西红柿：like_eat(father(我)，鸡蛋)∨like_eat(mother(我)，西红柿)

D:大亮的老师擅长打羽毛球和网球：good_at(teacher(大亮)，羽毛球)⋀good_at(teacher(大亮)，网球)

答案:【我爸爸喜欢吃鸡蛋并且我妈妈喜欢吃西红柿：like_eat(father(我)，鸡蛋)∨like_eat(mother(我)，西红柿)】

3、哪种知识表示的样本数据的特征表示，就对应了某种知识。智能系统通过“体验”样本特征，来获取知识

A:都不是

B:连接主义

C:经验主义

D:符号主义

答案:【经验主义】

4、为了描述关于”健身房“的知识，可以从中抽象出很多要素。比如：健身房的地点、开放时间、教练、器械、团课名称、次卡价格等等，并由这些要素关联构成对健身房的整体认知，这种知识表示形式称作（）

A:一阶谓词

B:框架形式

C:细化形式

D:产生式

答案:【框架形式】

5、一阶谓词的功能与优点不包括：（）

A:可以表示不确定性知识

B:容易实现

C:对知识的表现较精确

D:表达对客观世界的陈述

答案:【可以表示不确定性知识】

6、一阶谓词逻辑式有很强的表达能力，但经常难以直接在计算中应用。

A:对

B:错

答案:【对】

7、由于蕴含式的灵活性，它能表示推理知识以及类似于“如果按住鼠标拖动，则按轨迹画出一条线”这种规则。

A:错

B:对

答案:【错】

8、产生式类型的知识表示推动了专家系统的发展，并且曾应用于机器翻译的领域。

A:错

B:对

答案:【对】

9、一阶谓词逻辑是产生式的一种特例，而产生式是框架形式的一种特例。

A:错

B:对

答案:【错】

10、最简单的命题至少由一个主语和一个谓语组成

A:错

B:对

答案:【对】

第二章单元测试

1、以下说法错误的是（）

A:学者们普遍认为逻辑和推理是智能思维的一种表现形式。

B:推理就是从初始证据出发，按照某种策略，不断地运用知识库中已有的知识，逐步匹配，直到推出结果为止。

C:推理的定义中提到的“知识库”是指使用一阶谓词和产生式等方式表示的知识。

D:演绎是从特殊到一般，归纳是从一般到特殊。

答案:【演绎是从特殊到一般，归纳是从一般到特殊。】

2、以下说法中正确的个数有（）：

a)不确定性推理基于产生式表示，确定性推理基于一阶谓词表示。

b)不确定性推理与确定性推理的不同点在于推理过程中每个环节都是不确定的。

c)推理规则的可信度取值范围为[0,1]，表示前提与结论之间的推理强度。

d)事实证据的可信度取值范围同样为[0,1]

A:3

B:2

C:1

D:4

答案:【2】

3、IF晚上两点睡觉AND失眠到三点THEN第二天睡懒觉（0.8），其中CF（晚上两点睡觉）=0.6，CF（失眠到三点）=0.3，那么CF（第二天睡懒觉）为（）

A:0.144

B:0.48

C:0.24

D:0.18

答案:【0.24】

4、以下关于反向演绎的说法错误的是（）

A:演绎是从一般到特殊；而反向推理以某个假设目标作为出发点，来展开推理。

B:但在规则量很大时，反向演绎仍然需要逐一计算规则的匹配，比较缓慢低效。

C:计算机实现自动推理最可行的方法是采用反向、演绎的方法。

D:反向演绎从待证目标出发，又称归结原理。

答案:【反向演绎从待证目标出发，又称归结原理。】

5、利用Horn子句进行推理，使用的是什么样的搜索方法（）：

A:深度优先搜索和广度优先搜索都可以

B:深度优先搜索和广度优先搜索都不是

C:广度优先搜索

D:深度优先搜索

答案:【深度优先搜索】

6、计算机如果要实现自动推理，最可行的方法就是采用反向、演绎的方法

A:对

B:错

答案:【对】

7、推理的确定性是推理的三个特性中最复杂的。

A:错

B:对

答案:【对】

8、推理之所以为推理，是因为它有确定性的特点。

A:错

B:对

答案:【错】

9、确定性推理在推理时，所有知识和证据都是确定非真即假的

A:错

B:对

答案:【对】

10、天气预报中的“明天降水概率”，是个确定的推理结论

A:错

B:对

答案:【错】

第三章单元测试

1、以下说法中正确的个数是（）：

①专家系统强调概念及其关系的表达，语义网络强调知识的推理能力。

②专家系统和语义网络的建立都比较随意，没有严格的语义支撑。

③KL_ONE语言将知识表示能力和推理计算能力相结合，表达能力和推理能力并重。

④从linked_data开始，语义web开始进入“弱语义”阶段，并采用RDF三元组形式描述知识。

A:0

B:3

C:2

D:1

答案:【3】

2、以下不属于现阶段知识图谱技术类别的是（）

A:应用技术

B:展示技术

C:推理技术

D:构建技术

答案:【展示技术】

3、以下关于知识图谱的说法错误的是：（）

A:知识图谱以结构化的形式，描述客观世界中存在的概念、实体和实体间的关系。

B:实体内通过关系来刻画内在属性。

C:实体之间通过它们之间的一些关系来连接，通过这种方式形成“图”。

D:知识图谱中一般每个实体都有一个ID来标识，称为标识符。

答案:【实体内通过关系来刻画内在属性。】

4、对于农夫过河的问题，农夫、狼、羊、白菜想要坐船过河。有以下条件：1.只有农夫能开船。2.船上只能放一个物品。3.没有农夫看管，狼会吃羊，羊会吃白菜。将这个例子放在状态空间中考虑，以下说法正确的是（）：

A:这个问题没有解。

B:如果说状态表示成4维向量，每个分量为0（未过河）、1值（已过河），代表农夫、狼、菜、羊的过河状态，那么（1,0,1,0）是一个合理状态。

C:将农夫、狼、羊、白菜这四个对象可以表示为：F（代表农夫）、W（代表狼）、S（代表羊）、C（代表白菜）

D:这个问题有222*2=16种合理的状态。

答案:【将农夫、狼、羊、白菜这四个对象可以表示为：F（代表农夫）、W（代表狼）、S（代表羊）、C（代表白菜）】

5、什么是实体关系学习（）

A:检测文本中的实体是否具有某种预定义的关系。

B:研究如何从文本中抽取事件信息并以结构化的形式呈现出来

C:发现文本中的有效实体。

D:实体识别与链接

答案:【检测文本中的实体是否具有某种预定义的关系。】

6、问答系统让计算机自动回答用户的提问，返回相关的一系列文档。

A:对

B:错

答案:【错】

7、知识问答的实现分为两步：提问分析和答案推理。

A:错

B:对

答案:【对】

8、Guha提出了RDF——一种描述资源信息的框架，后来Guha也被称作知识图谱之父。

A:错

B:对

答案:【对】

9、RDF是现代知识图谱的一个分支之一。

A:错

B:对

答案:【错】

10、Conceptnet是纯中文的知识库。

A:对

B:错

答案:【对】

第四章单元测试

1、以下关于状态空间图的说法错误的是

A:将状态和连接合在一起可以构成状态图

B:将一个复杂问题表示成多个连续的状态

C:状态空间图未必一定能画出来

D:状态之间的连接指的是衔接、转移、导致等关系

答案:【将一个复杂问题表示成多个连续的状态】

2、以下说法正确的是：

A:贪心算法又称盲目搜索

B:深度优先搜索通用性差，但是可以准确地找到较简单问题的解

C:宽度优先搜索的效率高于贪心算法

D:贪心算法搜索速度较快，但未必能找到最优解

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3、状态空间图表示方法的核心思想不包括：

A:对于任何问题，可以直接构造状态图

B:将一个复杂问题表示为若干离散状态

C:将衔接、转移、导致等关系表示为状态之间的连接

D:所有状体和连接构成状态图

4、对于博弈搜索，下列说法错误的是：（）

A:对于许多棋类问题，需要两个甚至多个人参与，只能使用博弈算法

B:每个角色在做出决策时，不仅要考虑到自己的立场，还要预测对手可能的反应

C:不对状态优劣进行判断，仅按照固定方式搜索

D:一个角色可以完成博弈搜索

5、关于盲目搜索策略的说法不正确的是

A:深度优先搜索首先考虑同级的状态，宽度优先搜索首先考虑纵深探索

B:贪婪搜索的搜索速度非常快

C:贪婪搜索总是做出在当前看来最好的选择

D:深度优先和宽度优先搜索的适应性强，但效率往往不高。

6、深度优先搜索会首先考虑纵深搜索，然后回溯上一层

A:对

B:错

7、贪婪搜索每一步都会选择使当前步骤获利最大的下一步

A:对

B:错

8、通用搜索可以考虑当前节点到终止节点的最优路线

A:对

B:错

9、启发式搜索策略可以同时考虑到初始节点到当前节点与当前节点到终止节点的优劣

A:错

B:对

10、贪婪搜索策略首先考虑纵深探索

A:错

B:对

第五章单元测试

1、下列说法不正确的是（）

A:进化智能和群体智能是从自然界适者生存的客观规律中获得启发

B:“进化智能”和“群体智能”分别从时间和空间的角度上来研究物种的适者生存

C:图灵的观点认为“物种的适者生存”显然不是智能活动

D:自动图谱、自动推理、搜索技术都是模拟“单一”智能体的智能活动

2、下列关于群体智能和进化智能的说法不正确的是

A:进化智能的思想来自新达尔文主义

B:群体智能具有个体行为复杂、具有智能特征，群体行为简单的特点

C:蚂蚁、蜜蜂、候鸟、微生物都具有群体智能

D:使用计算机模拟进化智能的过程中将限制条件抽象为“环境”

3、下列说法正确的是

A:进化算法的思想来源——新达尔文主义是由达尔文独自提出的

B:遗传算法中的环境设计需要保证最优解对应的个体具有最强的适应能力

C:遗传算法是典型的群体智能算法，而蚁群算法是典型的进化智能算法

D:遗传算法中的环境设计有固定的标准，与具体问题无关

4、下列关于遗传算法的说法不正确的是

A:遗传算法与状态空间搜索法都将状态表示为“向量”

B:突变概率较小时，物种的适应性比较稳定，优秀的突变能够在短时间内迅速提高整个种群的适应性

C:提升种群数量能够提高求解速度和稳定性

D:单纯提高突变概率，能够稳定地取得很好的结果

5、新达尔文主义认为的生物进化，不包括哪个过程

A:竞争

B:选择

C:突变

D:模拟

6、进化智能算法的目标，就是用计算机来模拟进化过程，从而求解问题

A:对

B:错

7、突变保证了生物体在不断变化的环境中具有适应能力

A:错

B:对

8、遗传算法的主要思路，核心就是如何模拟生物进化过程

A:对

B:错

9、进化智能指的是空间维度上的说法

A:对

B:错

10、模拟物种“适者生存”的能力，不属于人工智能的研究范畴

A:对

B:错

第六章单元测试

1、下列说法中正确的说法个数是（）

机器学习的过程中首先需要收集样本数据，并且抽象表现出来。

机器学习中的样本数据可以是人工判断的经验条目数据

有监督学习中不需要所有训练样本都有明确的“答案”

无监督学习和有监督学习需要选取合适的参数来尽可能地靠近目标

A:1

B:3

C:2

D:0

2、下列关于有监督学习的说法不正确的是

A:支持向量机模型中距离平面最近的几个样本对平面的选择影响最大

B:K近邻算法中K值的选择对分类的结果影响不大

C:模型测试阶段的测试数据集不能与训练数据集有交集

D:决策树算法中最能将样本数据显著分开的属性应该在决策早期就使用

3、下列关于弱监督学习的说法不正确的是

A:弱监督学习等价于半监督学习

B:半监督学习通过学习有标记的数据，逐渐扩展无标注的数据

C:弱监督学习只对部分的样本引入标注知识

D:迁移学习的核心思想是将利用在任务A上获得的经验去解决相似的任务B

4、下列关于强化学习的说法正确的是

A:强化学习的概念是从Alphago战胜李世石之后才提出的

B:强化学习属于无监督学习的一种，不需要有监督信息

C:强化学习和有监督学习的过程相似，是“开环”的过程

D:在强化学习中，计算机通过不断与环境交互并通过环境反馈来逐渐适应环境

5、关于决策树，说法有误的是：

A:规则归纳问题，适合用决策树来表示

B:决策树算法是无监督学习

C:如果根据一个属性做判断，样本仍然有若干种情况，则该属性不应该出现在决策早期

D:属性在决策树中的位置不同，决策树的效率是不同的

6、聚类算法属于无监督学习

A:错

B:对

7、机器学习就是有监督学习

A:对

B:错

8、任务A与任务B具有某种相似性，利用任务A的学习经验，解决任务B，即迁移学习

A:对

B:错

9、机器学习分为有监督和无监督等

A:对

B:错

10、有监督学习的最大问题：标注数据稀缺、昂贵

A:错

B:对

第七章单元测试

1、神经网络是由一个神经元构成的

A:对

B:错

2、隐含层，是指其中神经元的状态在输出端无法直接观测

A:对

B:错

3、v对于一个样本，如果当前权重能够正确判断其类型，就减小当前权重

A:对

B:错

4、对于一个样本，如果当前权重能够正确判断其类型，就提高其比例

A:对

B:错

5、神经元在输入端接受来自多个信号源的输入信息

A:错

B:对

6、以下关于FNN和错误反向传播（BP）算法的说法错误的是：

A:BP算法对多层网络训练时使用的sigmoid激活函数存在“梯度弥散”问题

B:BP算法的核心是对隐含层神经元误差E的估计

C:BP算法是从输入层开始，逐层计算δ信号调整自身权重，并且将δ信号传向后一层

D:BP算法的出现解决了多层神经网络权重调整困难的问题

7、以下说法中，不属于感知器和FNN模型的相同点的是：

A:二者都有输入、激活和输出

B:二者都是由多个神经元组成的多层神经网络

C:输入信号向后传递的过程中，都是加权和的计算

D:二者学习的关键都是神经元的损失计算

8、以下关于前馈神经网络（FNN）的说法正确的是：

A:在FNN中，输入信号的传递方向是明确的，并不存在反向信号传递

B:一个标准的前馈神经网络只有一个输入层和一个输出层

C:FNN的输出结果只能是向量

D:FNN的同层神经元之间存在连接

9、以下关于感知器模型的说法错误的是：

A:感知器的信号处理分为四个部分：输入、汇总、激活、输出

B:汇总后的输入信号如果高于阈值，则产生“激活”信号，否则仍基本维持原有水平

C:在输入端，神经元只接受来自一个信号源的输入信息

D:输入为实例的特征向量，由激活函数计算输出，输出为1、-1两个值

10、以下关于感知器的说法错误的是：

A:感知器模型中的激活函数是二值函数时，损失函数是可导的

B:感知器模型的关键，就是通过调整权重使一类样本可以激活神经元，而另一类则不会

C:重调整采用“奖惩分明”策略，即对于能够准确判断样本类型的权重，提高当前权重比例，反之则降低当前权重比例

D:一层感知器只能针对线性可分的数据集分类，无法解决异或（XOR）问题

11、生成式模型模拟概率分布时，常用“后验分布”。

A:错

B:对

12、用生成式模型根据少量样本来估计整个类型的概率特征是很困难的

A:错

B:对

13、判别式模型对问题本质缺乏了解，无法从个例中抽象出整体概念

A:错

B:对

14、生成对抗网络结合了生成模型和判别模型

A:错

B:对

15、图像分类属于生成对抗模型的应用的是

A:对

B:错

第八章单元测试

1、计算机视觉、语音处理的研究内容都属于“感知智能”

A:对

B:错

2、长期来看，人工智能的核心方法论都是“用计算机模拟学习能力和智能特征”

A:对

B:错

3、AlphaGo框架在搜索过程引入了随机决策，可以通过蒙特卡洛搜索多次重复搜索取得最优

A:错

B:对

4、一个计算机模型即可囊括物体识别、距离估计、动态物体轨迹判断等功能来实现视觉辅助的自动驾驶系统

A:对

B:错

5、AlphaGo行棋过程中，对于n中可能的走法，随机选取一些走法实施蒙特卡洛树搜索

A:对

B:错

6、以下关于计算机视觉研究的说法正确的是：

A:深度学习仍需要专家提供知识，再通过神经网络堆叠结构，实现特征表征

B:特征匹配中常见的特征包括颜色特征、纹理特征、形状轮廓特征

C:要让计算机理解图像，一定先要恢复物体的三维结构

D:马尔理论是一个自上而下的理论

7、以下关于人工智能的说法错误的是：

A:人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学

B:人工智能的每个发展时期，都有比较明确的主流方法和里程碑式的应用成果

C:人工智能发展的核心方法论一直在随着时间变化，研究问题都不具有持续性

D:人工智能学科的发展与实际应用紧密结合，是“商用-需求-技术”三者的闭环

8、不属于计算机视觉的范畴的是：

A:以及目前工业界的热门话题，自动驾驶

B:Windows10的“刷脸”登陆系统

C:停车场和道路上的车牌识别

D:声纹识别

9、关于AlphaGo说法错误的是

A:AlphaGo在实现中也使用了大量人工设定的围棋知识

B:借用了深度学习的超强表示能力、蒙特拉洛树的概率优化能力

C:不属于博弈

D:本质上解决问题的思路与A*搜索是类似的

10、属于AlphaGo的成就：

A:提出了深度学习

B:AlphaGo的成功归功于深度学习

C:提出了一套全新的搜索求最优解的方法论

D:蒙特拉洛树搜索优于AlphaGo的方法

来源：智慧树答案网

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智慧树知到《人工智能基础》章节测试答案

电大作业网（diandazuoye.com)免费为你分享智慧树知到《人工智能基础》章节测试答案,智慧树知到人工智能基础的相关资源如下：A.a,b,c,d,e

B.e,d,c,b,a

C.c,b,a,e,d

D.d,c,a,e,b

答案:D

13、感知机是只含输入层和输出层的一种浅层神经网络，两个感知机输出解决了”异或”问题，进一步扩展到多感知机输出，并增加了偏置单元。关于偏置单元的作用正确的是（）。

A.解决异或问题

B.属于一种多层隐含层

C.施加干扰，消除网络死循环，以达到输出收敛

D.计算网络传播偏差信息

答案:C

14、深度学习是一种多层神经网络的模拟认知训练方法，多层神经网络包含多个隐含层感知层，也称作卷积神经网络(CNN)，它的研究热潮兴起于本世纪初期。

A.对

B.错

答案:B

15、深度学习可以具有几个隐藏层（）。

A.1个

B.2个

C.3个

D.4个

答案:B

16、深度学习中常用的激活函数不包括（）。

A.sign函数

B.Sigmoid函数

C.ReLU函数

D.Sin函数

答案:D

17、在何种情况下神经网络模型被称为深度学习模型（）。

A.加入更多层，使神经网络的层数增加

B.有维度更高的数据

C.当这是一个图形识别问题时

D.以上都不正确

答案:A

18、深度学习是含有一个隐含层的多层神经网络模型的强化学习，训练过程加入了激活函数。

A.对

B.错

答案:B

19、神经网络中，线性模型的表达能力不够时，可引入（）来添加非线性因素。

A.线性函数

B.激活函数

C.分类函数

D.偏置单元

答案:B

20、下列关于神经网络说法正确的是（）。

A.高速寻找优化解

B.不如决策树稳定

C.非线性

D.具有自学习、自组织、自适应性

答案:ACD

第五章

1、视网膜上对弱光敏感的是

A.视杆细胞

B.视锥细胞

C.视神经

D.瞳孔

答案:A

2、计算机中存储的图像是

A.模拟图像

B.数字图像

C.黑白图像

D.彩色图像

答案:B

3、数字图像的最小单位是：

A.像素

B.分辨率

C.点

D.位

答案:A

4、图像的空间离散化叫做：

A.灰度化

B.二值化

C.采样

D.量化

答案:C

5、计算机处理图像时的三原色是：

A.红、黄、蓝

B.红、绿、蓝

C.红、黄、绿

D.蓝、绿、黄

答案:B

6、计算机显示器使用的颜色模型是

A.HSV

B.CMYK

C.YUV

D.RGB

答案:D

7、已知的最古老的照片是由__完成的

A.达芬奇

B.JosephN.Niepce

C.WillamH.F.Talbot

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知到智慧树初识人工智能章节测试答案

第一章单元测试

文章目录

第一章单元测试第二章单元测试第三章单元测试第四章单元测试第五章单元测试第六章单元测试第七章单元测试第八章单元测试第九章单元测试第十章单元测试第十一章单元测试第十二章单元测试第十三章单元测试第十四章单元测试

1、单选题：人类一直在利用计算工具帮助自己思考。最原始的计算工具可以追溯到（）。选项：A:小鹅卵石B:计算机C:计算器D:算盘答案:【小鹅卵石】

2、单选题：一般认为，地处因格兰威尔特郡索尔兹伯里平原上的史前时代文化神庙遗址——巨石阵是古人用于的设施（）。选项：A:科学计算B:预测天文事件C:军事防御D:装饰大自然答案:【预测天文事件】

3、单选题：1900年，人们在希腊安提基特拉岛附近的罗马船只残骸上找到的机械残片被认为是（）。选项：A:天体观测仪的残片B:外星人留下的物件C:海洋生物的化石D:帆船的零部件答案:【天体观测仪的残片】

4、单选题：据说在13世纪左右，想学加法和减法上德国的学校就足够了，但如果还想学乘法和除法，就必须去意大利才行。这是因为当时（）。选项：A:意大利人更聪明B:意大利文化水平比德国高C:所有的数字都是用罗马数字写成的，使计算变得很复杂D:德国没有大学答案:【所有的数字都是用罗马数字写成的，使计算变得很复杂】

5、单选题：1821年，英国数学家兼发明家查尔斯•巴贝奇开始了第数学机器的研究，他研制的第一台数学机器叫（）。选项：A:分析机B:计算器C:计算机D:差分机答案:【差分机】

6、单选题：1842年，巴贝奇请求艾达帮他将一篇与机器相关的法文文章翻译成英文。艾达在翻译注释中阐述了关于一套机器编程系统的构想。由此，艾达被后人誉为第一位（）。选项：A:计算机程序员B:机械工程师C:法文翻译家D:数据科学家答案:【计算机程序员】

7、单选题：用来表示机器的robot一词源于（）。选项：A:1968年冯•诺依曼的移步手稿B:1946年图灵的一篇论文C:1934年卡斯特罗的一次演讲D:1920年卡雷尔•恰佩克的一出舞台剧答案:【1920年卡雷尔•恰佩克的一出舞台剧】

8、单选题：最初，computer一词指的是（）。选项：A:计算的机器B:计算桌C:进行计算的人D:计算机答案:【进行计算的人】

9、单选题：世界上第一台通用电子数字计算机是（）。选项：A:ENIACB:SSEMC:ColossusD:Ada答案:【ENIAC】

10、单选题：计算机科学家常常会谈及建立某个过程或物体的模型，“模型”指的是（）。选项：A:拿卡纸和软木制作的复制品B:能够表达事件运作的方式或规律的方程式C:类似航模的手工艺品D:机械制造业中的模具答案:【能够表达事件运作的方式或规律的方程式】

第二章单元测试

1、单选题：作为计算机科学分支的人工智能的英文缩写是（）。选项：A:CPUB:BIC:AID:DI答案:【AI】

2、单选题：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门交叉学科，它涉及（）。选项：A:自然科学、社会科学和技术科学B:社会科学C:技术科学D:自然科学答案:【自然科学、社会科学和技术科学】

3、单选题：人工智能定义中的“智能”涉及诸如等问题（）。选项：A:意识B:自我C:思维D:意识、自我和思维答案:【意识】

4、单选题：下列关于人工智能的说法不正确的是（）。选项：A:人工智能研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作B:人工智能是关于知识的科学——怎样表示只是以及怎样获得知识并用指示的学科C:自1046年以来，人工智能学科经过多年的发展，已经趋于成熟，得到充分应用D:人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，甚至可能超过人的智能答案:【自1046年以来，人工智能学科经过多年的发展，已经趋于成熟，得到充分应用】

5、单选题：下列说法中错误的是（）。选项：A:强人工智能已经成为一个独立的学科分支，在理论和实践上都已自成系统B:世界三大尖端技术包括管理技术、工程技术、人工智能C:世界三大尖端技术包括空间技术、能源技术、人工智能D:世界三大尖端技术包括基因工程、纳米科学、人工智能答案:【世界三大尖端技术包括空间技术、能源技术、人工智能】

6、单选题：强人工智能强调人工智能的完整性。不属于强人工智能（）。选项：A:有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器B:（非类人）机器产生了和人完全不一样的知觉和意识C:（类人）机器的思考和推理就像人的思维一样D:智能机器看起来像是智能的，其实并不真正拥有智能，也不会有自主意识答案:【智能机器看起来像是智能的，其实并不真正拥有智能，也不会有自主意识】

7、单选题：被誉为“人工智能之父”的科学大师是（）。选项：A:爱因斯坦B:冯•诺依曼C:图灵D:钱学森答案:【图灵】

8、单选题：电子计算机的出现使信息存储和处理的各个方面都发生了革命。下列说法中不正确的是（）。选项：A:人工智能技术是后计算机时代的先进工具B:计算机这个用电子方式处理数据的发明，为实现人工智能提供了一种媒介C:计算机在可改变的程序的控制下运行D:计算机是用于操纵信息的设备答案:【人工智能技术是后计算机时代的先进工具】

9、单选题：维纳从理论上指出，所有的智能活动都是机制的结果，而这一机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期人工智能的发展影响很大（）。选项：A:综合B:分解C:抽象D:反馈答案:【反馈】

10、单选题：年夏季，一批有远见卓识的年轻科学家在达特茅斯会议上研究和探讨了用机器模拟智能的一系列有关问题，收悉提出了ArtificialIntelligence这一术语，它标志着人工智能这门新兴学科的正式诞生（）。选项：A:1986B:1956C:1976D:1946答案:【1956】

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知到智慧树人工智能基础章节测试答案

绪论单元测试

文章目录

绪论单元测试第一章单元测试第二章单元测试第三章单元测试第四章单元测试第五章单元测试第六章单元测试

1、单选题：人工智能的名字是

选项：A:AirJorden

B:AllenLverson

C:A-ClassIntelligence

D:ArtificialIntelligence

答案:【ArtificialIntelligence】

第一章单元测试

1、单选题：第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜世界围棋冠军的人工智能机器人是由谷歌公司开发的（）。选项：A:AlphaFunB:AlphaGoodC:AlphaGoD:Alpha答案:【AlphaGo】

2、单选题：无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（）选项：A:AlphaGoMasterB:AlphaGoZeroC:AlphaGoLeeD:AlphaGoFan答案:【AlphaGoZero】

3、单选题：世界上第一次正式的AI会议于（）年召开，JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”这一术语选项：A:1954B:1957C:1955D:1956答案:【1956】

4、单选题：以下哪些不是人工智能概念的正确表述（）选项：A:人工智能是通过机器或软件展现的智能B:人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序C:人工智能将其定义为人类智能体的研究D:人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事答案:【人工智能将其定义为人类智能体的研究】

5、单选题：下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。选项：A:自动化B:机器思维C:机器感知D:机器学习答案:【自动化】

6、单选题：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的（）的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。选项：A:计算能力B:语言C:智能D:行为答案:【智能】

7、单选题：图灵测试的含义是（）选项：A:图灵测试是一种用来混淆的技术，它希望将正常的（可识别的）信息转变为无法识别的信息。B:图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。C:所谓的图灵测试就是指一个抽象的机器，它有一条无限长的纸带，纸带分成了一个一个的小方格，每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上移来移去。机器头有一组内部状态，还有一些固定的程序。D:不存在图灵测试概念答案:【图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。】

8、单选题：下列不属于人工智能学派的是（）。选项：A:机会主义B:符号主义C:行为主义D:连接主义答案:【机会主义】

9、单选题：认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化；智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。这是（）学派的基本思想。选项：A:逻辑主义B:连接主义C:行为主义D:符号主义答案:【行为主义】

10、单选题：关于人工智能研究范式的连接主义，相关论述不正确的是（）选项：A:连接主义原理是模拟大脑神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。B:连接主义理论认为思维基本是神经元、人脑不同于电脑，并提出连接主义的大脑工作模式。C:连接主义起源于仿生学和人脑模型的研究。D:连接主义学派的代表人物有卡洛克(WarrenS.McCulloch)、皮茨(WalterH.Pitts)、Hopfield、布鲁克斯(Brooks)、纽厄尔(Newell)。答案:【连接主义学派的代表人物有卡洛克(WarrenS.McCulloch)、皮茨(WalterH.Pitts)、Hopfield、布鲁克斯(Brooks)、纽厄尔(Newell)。】

11、单选题：人工智能(AI)、机器学习、深度学习三者关系论述正确的是（）选项：A:深度学习方法研究人工神经网络的单层感知器学习结构。B:人工智能研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用，属于一门独立的技术学科。C:人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用的新的交叉学科，机器学习是人工智能的核心研究邻域之一，深度学习是机器学习的新领域，研究多隐层多感知器、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。D:机器学习专门研究计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构以完善自身的性能，但是机器学习能力并非AI系统所必须的。答案:【人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用的新的交叉学科，机器学习是人工智能的核心研究邻域之一，深度学习是机器学习的新领域，研究多隐层多感知器、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。】

12、单选题：支持向量机可以看作是具有一层隐藏层的神经网络。支持向量机的理论基础是（）选项：A:控制论SB:视觉生理学C:生物神经学D:统计学答案:【统计学】

13、单选题：深度学习属于（）选项：A:行为主义B:连接主义C:符号主义D:逻辑主义答案:【连接主义】

14、单选题：下列不符合符号主义思想的是（）选项：A:认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理B:人工智能的核心问题是知识表示、知识推理C:源于数理逻辑D:认为人的认知基元是符号答案:【认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理】

15、单选题：不属于自然语言处理的核心环节的是（）选项：A:知识的获取与表达B:语音语义识别C:自然语言生成D:自然语言理解答案:【语音语义识别】

16、单选题：人工智能的近期目标在于研究机器来（）。选项：A:代替人脑B:模仿和执行人脑的某些智力功能C:制造智能机器D:完全代替人类答案:【模仿和执行人脑的某些智力功能】

第二章单元测试

1、单选题：下列哪一个是“分类”任务的准确描述（）。选项：A:为每个项目分配一个类别B:对每个项目进行排序C:预测每个项目实际的值D:发现每个空间中输入的排布答案:【为每个项目分配一个类别】

2、单选题：下列对于分类概念描述不正确的是（）选项：A:分类的方法包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法B:分类的标准统一C:分类的结果有可能错误。D:分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型（即我们通常所说的分类器(Classifier)）。答案:【分类的标准统一】

3、单选题：在机器学习领域，分类的目标是指（）。选项：A:将具有相似形状的对象聚集B:将具有相似特征的对象聚集C:将具有相似名称的对象聚集D:将具有相似值的对象聚集答案:【将具有相似特征的对象聚集】

4、单选题：两种以上（不含两种）的分类问题被称为（）。选项：A:多分类B:归一化C:分类器D:二分类答案:【多分类】

5、单选题：有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：（）选项：A:在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型；B:选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分；C:在训练样本上执行分类模型，生成预测结果；D:根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。答案:【在训练样本上执行分类模型，生成预测结果；】

6、单选题：分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数，以将数据库中的数据映射到给定类别，从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤：①在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。②在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。③选定样本（包含正样本和负样本），将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为（）选项：A:②③①④B:④①②③C:①②③④D:③①②④答案:【③①②④】

7、单选题：下列算法中，不能够对给定样本进行分类的是（）。选项：A:决策树算法B:逻辑回归算法C:神经网络D:梯度下降算法答案:【梯度下降算法】

8、单选题：在测试样本上执行分类模型，可以（）。选项：A:区分正样本B:生成分类模型C:区分负样本D:生成预测结果答案:【生成预测结果】

9、单选题：SVM是一种典型的（）模型选项：A:感知机B:聚类C:二类分类D:神经网络答案:【二类分类】

10、单选题：把样本所属的类型和样本实现对应起来被称为()选项：A:分类B:标注C:训练D:测试答案:【标注】

11、单选题：分类器测试的作用是选项：A:判断测试集样本选择是否合适B:判断测试集样本标注是否合适C:检验分类器的效果D:获得检测目标的分类答案:【检验分类器的效果】

12、单选题：下列叙述中关于归一化不正确的是（）选项：A:归一化也被称为标准化B:归一化后，所有元素和为1C:归一化后，所有元素值范围在（0,1）D:归一化后，所有元素值范围在[0,1]答案:【归一化后，所有元素值范围在（0,1）】

13、单选题：深度学习中，常用的归一化函数是（）函数选项：A:

SoftMin

SoftMax

MicroMin

MicroMax

答案:【

SoftMax

】

智慧树知到《人工智能基础》章节测试答案

电大作业网（diandazuoye.com)免费为你分享智慧树知到《人工智能基础》章节测试答案,智慧树知到人工智能基础的相关资源如下：C.用户每读一篇文章，就给这篇新闻贴上分类标签，例如这篇新闻是军事新闻，下一篇新闻是经济新闻等；算法通过这些分类标签进行学习，获得分类模型；再有新的文章过来的时候，算法通过分类模型就可以给新的文章自动贴上标签了。

D.两个变量之间的关系，一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定，则这两个变量之间的关系称为强化学习。

答案:B

第四章

1、在一个神经网络里，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。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什么？（）

A.随机赋值，祈祷它们是正确的

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.以上都不正确

答案:C

2、1943年，神经网络的开山之作《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》,由（）和沃尔特.皮茨完成。

A.沃伦.麦卡洛克

B.明斯基

C.唐纳德.赫布

D.罗素

答案:A

3、感知机属于（）。

A.生物神经网络

B.BP神经网络

C.前馈神经网络

D.反馈神经网络

答案:C

4、被称为“神经网络之父”和“人工智能教父”的是（）。

A.辛顿

B.赫布

C.明斯基

D.鲁梅尔哈特

答案:A

5、反馈神经网络又称前馈网络。

A.对

B.错

答案:B

6、下列神经网络中哪种架构有反馈连接（）。

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.感知机

D.都不是

答案:A

7、对于自然语言处理问题，哪种神经网络模型结构更适合？（）。

A.多层感知器

B.卷积神经网络

C.循环神经网络

D.感知器

答案:C

8、为解决单个输出的感知机无法解决的异或问题，需要用有至少（）个输出的感知机？

A.2个

B.3个

C.4个

D.5个

答案:A

9、使用感知机模型的前提是（）。

A.数据样本少

B.数据线性可分

C.数据线性不可分

D.数据样本多

答案:B

10、有关浅层神经网络的说法正确的是（）。

A.各神经元分层排列

B.神经元与前一层及后一层的神经元相连

C.是一种单向多层结构

D.同一层的神经元之间没有互相连接

答案:ACD

11、对于多层神经网络，BP（反向传播）算法的直接作用是（）。

A.提供训练集、测试集样本

B.加快训练权值参数和偏置参数

C.提高神经网络特征表示精确度

D.科学评价训练模型

答案:B

12、梯度下降算法的正确步骤是什么？（）(a)计算预测值和真实值之间的误差。(b)迭代跟新，直到找到最佳权重(c)把输入传入网络，得到输出值(d)初始化随机权重和偏差(e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差

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1、单选题：人工智能的名字是

选项：A:AirJorden

B:AllenLverson

C:A-ClassIntelligence

D:ArtificialIntelligence

答案:【ArtificialIntelligence】

第一章单元测试

2、单选题：无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（）选项：A:AlphaGoMasterB:AlphaGoZeroC:AlphaGoLeeD:AlphaGoFan答案:【AlphaGoZero】

3、单选题：世界上第一次正式的AI会议于（）年召开，JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”这一术语选项：A:1954B:1957C:1955D:1956答案:【1956】

5、单选题：下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。选项：A:自动化B:机器思维C:机器感知D:机器学习答案:【自动化】

8、单选题：下列不属于人工智能学派的是（）。选项：A:机会主义B:符号主义C:行为主义D:连接主义答案:【机会主义】

13、单选题：深度学习属于（）选项：A:行为主义B:连接主义C:符号主义D:逻辑主义答案:【连接主义】

15、单选题：不属于自然语言处理的核心环节的是（）选项：A:知识的获取与表达B:语音语义识别C:自然语言生成D:自然语言理解答案:【语音语义识别】

第二章单元测试

4、单选题：两种以上（不含两种）的分类问题被称为（）。选项：A:多分类B:归一化C:分类器D:二分类答案:【多分类】

7、单选题：下列算法中，不能够对给定样本进行分类的是（）。选项：A:决策树算法B:逻辑回归算法C:神经网络D:梯度下降算法答案:【梯度下降算法】

8、单选题：在测试样本上执行分类模型，可以（）。选项：A:区分正样本B:生成分类模型C:区分负样本D:生成预测结果答案:【生成预测结果】

9、单选题：SVM是一种典型的（）模型选项：A:感知机B:聚类C:二类分类D:神经网络答案:【二类分类】

10、单选题：把样本所属的类型和样本实现对应起来被称为()选项：A:分类B:标注C:训练D:测试答案:【标注】

13、单选题：深度学习中，常用的归一化函数是（）函数选项：A:

SoftMin

SoftMax

MicroMin

MicroMax

答案:【

SoftMax

】

智慧树知到《人工智能基础》章节测试答案

17、人工智能的近期目标在于研究机器来（）。

A.完全代替人类

B.制造智能机器

C.模仿和执行人脑的某些智力功能

D.代替人脑

答案:模仿和执行人脑的某些智力功能

第二章

1、下列哪一个是“分类”任务的准确描述（）。

A.预测每个项目实际的值

B.对每个项目进行排序

C.为每个项目分配一个类别

D.发现每个空间中输入的排布

答案:为每个项目分配一个类别

2、下列对于分类概念描述不正确的是（）

A.分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型（即我们通常所说的分类器(Classifier)）。

B.分类的方法包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法

C.分类的标准统一

D.分类的结果有可能错误。

答案:分类的标准统一

3、在机器学习领域，分类的目标是指（）。

A.将具有相似特征的对象聚集

B.将具有相似形状的对象聚集

C.将具有相似值的对象聚集

D.将具有相似名称的对象聚集

答案:将具有相似特征的对象聚集

4、两种以上（不含两种）的分类问题被称为（）。

A.二分类

B.多分类

C.分类器

D.归一化

答案:多分类

5、多分类问题可以拆分为若干个而分类任务求解，可采取的拆分策略包括：（）

A.一对一

B.一对多

C.多对多

D.以上均可

答案:以上均可

6、有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：（）

A.选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分；

B.在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型；

C.在训练样本上执行分类模型，生成预测结果；

D.根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。

答案:在训练样本上执行分类模型，生成预测结果；

7、分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数，以将数据库中的数据映射到给定类别，从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤：①在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。②在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。③选定样本（包含正样本和负样本），将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为（）

A.①②③④

B.③①②④

C.④①②③

D.②③①④

答案:③①②④

8、下列算法中，不能够对给定样本进行分类的是（）。

A.决策树算法

B.逻辑回归算法

C.梯度下降算法

D.神经网络

答案:梯度下降算法

9、在测试样本上执行分类模型，可以（）。

A.区分正样本

B.区分负样本

C.生成预测结果

D.生成分类模型

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