人工智能导论—智慧树网知到人工智能基础教程考试

发表时间：2023-07-11 15:18:09

人工智能导论—智慧树网

人工智能导论国家级|工学(08)/自动化类(0808)课程介绍申请学校选课随着智能时代的到来，人工智能对人类社会的影响涉及各个领域和行业，人工智能成为智能社会的基础性、颠覆性技术。本课程介绍新知识体系人工智能理念、方法与技术，共分学科与概念基础、技术基础、重点方向和领域、行业应用和伦理法律5大部分、12章及60个重要知识点。课程获评“2021年智慧树双一流高校重点学科线上一流课程”,2021年首届“智慧树杯”课程思政示范案例教学大赛卓越奖。2021年秋冬学期智慧树网混合式精品专业课程top100。2021年省级一流线上课程。2.030.04次莫宏伟、徐立芳、毛奔、毕可冰、郝勇哈尔滨工程大学人工智能导论莫宏伟人民邮电出版社2020-07-

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智慧树知到人工智能基础答案章节单元测试期末考试网课答案

智慧树知到人工智能基础答案章节单元测试期末考试网课答案日期：2022-10-28栏目：智慧树答案浏览：次

智慧树知到人工智能基础答案章节单元测试期末考试网课答案

3D打印技术在医疗领域应用的四个层次特点中不包括以下哪个（）A金属3D打印、活性细胞、蛋白及其他细胞外基质B具有生物相容性，且可以降解的材料C无有生物相容性，且非降解的材料D无生物相容性要求的材料

人工智能的名字是AArtificialIntelligenceBA-ClassIntelligenceCAllenLversonDAirJorden

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（）。AAlphaGoodBAlphaFunCAlphaGoDAlpha

无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（）AAlphaGoMasterBAlphaGoZeroCAlphaGoFanDAlphaGoLee

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A1956B1957C1954D1955

以下哪些不是人工智能概念的正确表述（）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D人工智能将其定义为人类智能体的研究

下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。A机器思维B机器学习C机器感知D自动化

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。A行为B语言C智能D计算能力

图灵测试的含义是（）A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。B不存在图灵测试概念C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。D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。

下列不属于人工智能学派的是（）。A机会主义B连接主义C行为主义D符号主义

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。A符号主义B行为主义C连接主义D逻辑主义

关于人工智能研究范式的连接主义，相关论述不正确的是（）A连接主义起源于仿生学和人脑模型的研究。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。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)。

人工智能(AI)、机器学习、深度学习三者关系论述正确的是（）A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。B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。C深度学习方法研究人工神经网络的单层感知器学习结构。D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。

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（）A视觉生理学B统计学C生物神经学D控制论S

深度学习属于（）A连接主义B逻辑主义C符号主义D行为主义

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

不属于自然语言处理的核心环节的是（）A知识的获取与表达B自然语言生成C语音语义识别D自然语言理解

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

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

下列对于分类概念描述不正确的是（）A分类的标准统一B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)）。C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D分类的结果有可能错误。

在机器学习领域，分类的目标是指（）。A将具有相似名称的对象聚集B将具有相似形状的对象聚集C将具有相似特征的对象聚集D将具有相似值的对象聚集

两种以上（不含两种）的分类问题被称为（）。A多分类B二分类C归一化D分类器

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根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。C在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型；D在训练样本上执行分类模型，生成预测结果；

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（）A②③①④B③①②④C④①②③D①②③④

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神经网络C逻辑回归算法D梯度下降算法

在测试样本上执行分类模型，可以（）。A生成预测结果B区分正样本C生成分类模型D区分负样本

SVM是一种典型的（）模型A聚类B感知机C二类分类D神经网络

把样本所属的类型和样本实现对应起来被称为()A分类B标注C训练D测试

分类器测试的作用是A获得检测目标的分类B判断测试集样本标注是否合适C检验分类器的效果D判断测试集样本选择是否合适

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

深度学习中，常用的归一化函数是（）函数ASoftMaxBMicroMaxCMicroMinDSoftMin

有特征，无标签的机器学习是（）A强化学习B半监督学习C监督学习D无监督学习

无监督学习可完成什么任务（）A分类、回归、聚类B分类C聚类D回归

寻找数据之间的相似性并将之划分组的方法称为（）A聚类B分类C分组D回归

下列两个变量之间的关系中,哪个是函数关系（）A学生的性别和他的英语成绩B正方形的边长和面积C人的工作环境与健康D孩子的身高和父亲的身高

从某中学随机选取8名男生，其身高x(cm)和体重y(kg)的线性回归方程为y=0.849x-85.712，则身高172cm的男学生，又回归方程可以预报其体重（）。A小于60.316kgB为60.316kgC大于60.316kgD约为60.316kg

以下不属于聚类算法的是（）。AK均值算法BAGNES算法CDIANA算法D朴素贝叶斯算法

Z等于Ｘ，则Z与Ｘ之间属于（）A不完全相关B完全不相关C不相关D完全相关

因：经常挑食；果：身材矮小。这组因、果之间属于（）关系。A完全相关B完全不相关C不完全相关D不相关

（）是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组。A非监督学习B回归C分类D聚类

现欲分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这时应采用（）；如果将体重分类，分成高、中、低这三种体重类型作为因变量，则采用（）。A逻辑回归逻辑回归B线性回归线性回归C线性回归逻辑回归D逻辑回归线性回归

有特征，有部分标签的机器学习属于（）。A强化学习B无监督学习C监督学习D半监督学习

下面两个两完全相关的是（）。A长方形的面积与边长B圆形的面积与直径C每天的温度和季节D孩子的身高与父亲身高

机器学习包括：A无监督学习B监督学习C半监督学习D强化学习

两个变量之间的关系包括：A不完全相关B不相关C负相关D完全相关

下面哪一个不是聚类常用的算法（）。AAGNES算法BDIANA算法CSVM算法DK均值算法

AGNES算法步骤正确的是（）。①将每个样本特征向量作为一个初始簇；②根据两个簇中最近的数据点寻找最近的两个簇；③重复以上第二、三步，直到达到所需要的簇的数量；④合并两个簇，生成新的簇的集合，并重新计算簇的中心点。A①④③②B①②③④C①②④③D①④②③

下面属于强化学习的是（）A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。B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。C算法先少量给用户推荐各类文章，用户会选择其感兴趣的文章阅读，这就是对这类文章的一种奖励，算法会根据奖励情况构建用户可能会喜欢的文章的“知识图”。D用户经常阅读军事类和经济类的文章，算法就把和用户读过的文章相类似的文章推荐给你。

1943年，神经网络的开山之作《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》,由（）和沃尔特.皮茨完成。A唐纳德.赫布B沃伦.麦卡洛克C明斯基D罗素

感知机属于（）。A前馈神经网络BBP神经网络C生物神经网络D反馈神经网络

被称为“神经网络之父”和“人工智能教父”的是（）。A赫布B鲁梅尔哈特C明斯基D辛顿

反馈神经网络又称前馈网络。A对B错

下列神经网络中哪种架构有反馈连接（）。A感知机B卷积神经网络C都不是D循环神经网络

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循环神经网络C感知器D卷积神经网络

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？A4个B3个C5个D2个

使用感知机模型的前提是（）。A数据样本多B数据线性可分C数据线性不可分D数据样本少

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同一层的神经元之间没有互相连接D是一种单向多层结构

对于多层神经网络，BP（反向传播）算法的直接作用是（）。A科学评价训练模型B提供训练集、测试集样本C加快训练权值参数和偏置参数D提高神经网络特征表示精确度

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Aa,b,c,d,eBe,d,c,b,aCd,c,a,e,bDc,b,a,e,d

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施加干扰，消除网络死循环，以达到输出收敛B解决异或问题C属于一种多层隐含层D计算网络传播偏差信息

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

深度学习可以具有几个隐藏层（）。A4个B3个C1个D2个

深度学习中常用的激活函数不包括（）。AReLU函数BSigmoid函数Csign函数DSin函数

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

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偏置单元B激活函数C线性函数D分类函数

下列关于神经网络说法正确的是（）。A非线性B不如决策树稳定C高速寻找优化解D具有自学习、自组织、自适应性

视网膜上对弱光敏感的是A视锥细胞B瞳孔C视杆细胞D视神经

计算机中存储的图像是A数字图像B模拟图像C彩色图像D黑白图像

数字图像的最小单位是：A分辨率B像素C点D位

图像的空间离散化叫做：A采样B量化C二值化D灰度化

计算机处理图像时的三原色是：A红、黄、绿B红、黄、蓝C蓝、绿、黄D红、绿、蓝

计算机显示器使用的颜色模型是ARGBBYUVCHSVDCMYK

已知的最古老的照片是由__完成的A达芬奇BWillamH.F.TalbotCRussellA.KirschDJosephN.Niepce

以下哪个不是图像的基本运算A代数运算B逻辑运算C块运算D点运算

可以将图中的相应区域进行遮盖的运算是A图像除法B图像乘法C图像减法D图像加法

以下不属于图像增强方法的是A均值滤波B对比度展宽C直方图均衡D伪彩色

常用的图像分割方法不包括A基于区域的方法B基于视觉观察的方法C基于阈值的方法D基于边缘检测的方法

图像压缩的目的是A降低分辨率B减少图像的信息量C增加数据量D去除图像中的冗余信息

关于图像梯度，说法不正确的是A边缘梯度值要比平滑纹理梯度值小B相邻像素之间的差值称为图像梯度C垂直梯度图中，水平方向的边缘会比较清楚D水平梯度图中竖向的边缘会比较清楚

关于视频的说法不正确的是A视频是基于“视觉暂留”现象B我们常见的视频一般是20帧/秒C视频是图像序列D视频时离散的

可以检测出图像中运动的方向和大小的方法是A差分B光流法C背景差分D梯度直方图

CNN的基本结构不包括A全连接层B反向池化层C前向池化层D卷积层

关于卷积层的说法，错误的是A卷积核的参数值是人为指定的B卷积核的尺寸是由人为指定的C卷积层可以作为神经网络的隐藏层D特征图是为卷积层的最终输出

池化层的作用不包括A实现特征分类B实现不同尺度特征的提取C降低特征图的分辨率D解决卷积计算量过大的问题

CNN中用来完成分类的是A池化层B全连接层C卷积层DReLU函数

依据自然语言是处理系统的输入还是输出，自然语言处理完成的功能可以划分为以下两类。A自然语言表达B自然语言生成C自然语言读写D自然语言理解

自然语言处理作为人工智能领域最重要的一个研究方向，其技术发展与人工智能的发展历史一样，主要有以下两类方法。A基于字典的方法B基于规则的方法C基于统计的方法D基于深度学习的方法

导航软件里面郭德纲的声音是怎么制作的。A语音识别B本人录制C语音合成D词典查询

下列技术属于自然语言处理范畴的有哪些。A机器翻译B字典查询C相似度检测D摘要抽取

小Q弟弟聪明好学，下列哪些功能是它能够完成的。A翻译英语B网上订餐C教他说话D解释成语

下列哪一个选项是由微软公司研发的。A小冰BQ小弟C贤二机器僧DSiri

下列哪些属于词法分析的范畴A新词发现B词性标注C分词D命名实体识别

中文分词中，按照遍历搜索的方向不同可以分为哪些类别A双向匹配B正向匹配C中间匹配D逆向匹配

在词法分析里，需要处理的最小单位是是什么A词B短语C句子D字

对于词性标注的主要方法包括哪些。A基于统计的和基于规则的相结合的方法B基于语义的标注方法C基于统计的方法D基于规则的方法

下列哪些是基于词典的切词方法的缺陷。A歧义消解的能力差B切分正确率不高C简单易行D开发周期短

所谓的命名实体包括哪些？A机构名B地名C人名D时间

依存关系分析是将次分成哪两类？A名词B动词C核心词D依存词

常见的语义表示包括等表示方法。A语义网络表示B基于框架的表示C基于神经网络的方法D一阶逻辑表示

传统的自然语言处理哪种方法建立的模型A基于神经网络的方法B基于深度学习的方法C基于规则的方法D基于统计的方法

下列哪些是词袋模型存在的缺陷。A随着词典规模越来越大，词袋模型维度变得越来越大B会带来维度灾难C模型有效值分布越来越稀疏，计算需求会越来越高，而计算效率会越来越低。D从词袋模型得到的词向量不能反映词与词之间的关系

下列哪一种形式是最主要的信息载体。A图像B音频C文字D视频

人工智能的名字是AArtificialIntelligenceBA-ClassIntelligenceCAllenLversonDAirJorden

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（）。AAlphaGoodBAlphaFunCAlphaGoDAlpha

无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（）AAlphaGoMasterBAlphaGoZeroCAlphaGoFanDAlphaGoLee

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A1956B1957C1954D1955

下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。A机器思维B机器学习C机器感知D自动化

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。A行为B语言C智能D计算能力

下列不属于人工智能学派的是（）。A机会主义B连接主义C行为主义D符号主义

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（）A视觉生理学B统计学C生物神经学D控制论S

深度学习属于（）A连接主义B逻辑主义C符号主义D行为主义

不属于自然语言处理的核心环节的是（）A知识的获取与表达B自然语言生成C语音语义识别D自然语言理解

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

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

在机器学习领域，分类的目标是指（）。A将具有相似名称的对象聚集B将具有相似形状的对象聚集C将具有相似特征的对象聚集D将具有相似值的对象聚集

两种以上（不含两种）的分类问题被称为（）。A多分类B二分类C归一化D分类器

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神经网络C逻辑回归算法D梯度下降算法

在测试样本上执行分类模型，可以（）。A生成预测结果B区分正样本C生成分类模型D区分负样本

SVM是一种典型的（）模型A聚类B感知机C二类分类D神经网络

把样本所属的类型和样本实现对应起来被称为()A分类B标注C训练D测试

分类器测试的作用是A获得检测目标的分类B判断测试集样本标注是否合适C检验分类器的效果D判断测试集样本选择是否合适

深度学习中，常用的归一化函数是（）函数ASoftMaxBMicroMaxCMicroMinDSoftMin

有特征，无标签的机器学习是（）A强化学习B半监督学习C监督学习D无监督学习

无监督学习可完成什么任务（）A分类、回归、聚类B分类C聚类D回归

寻找数据之间的相似性并将之划分组的方法称为（）A聚类B分类C分组D回归

下列两个变量之间的关系中,哪个是函数关系（）A学生的性别和他的英语成绩B正方形的边长和面积C人的工作环境与健康D孩子的身高和父亲的身高

以下不属于聚类算法的是（）。AK均值算法BAGNES算法CDIANA算法D朴素贝叶斯算法

Z等于Ｘ，则Z与Ｘ之间属于（）A不完全相关B完全不相关C不相关D完全相关

因：经常挑食；果：身材矮小。这组因、果之间属于（）关系。A完全相关B完全不相关C不完全相关D不相关

（）是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组。A非监督学习B回归C分类D聚类

有特征，有部分标签的机器学习属于（）。A强化学习B无监督学习C监督学习D半监督学习

下面两个两完全相关的是（）。A长方形的面积与边长B圆形的面积与直径C每天的温度和季节D孩子的身高与父亲身高

机器学习包括：A无监督学习B监督学习C半监督学习D强化学习

两个变量之间的关系包括：A不完全相关B不相关C负相关D完全相关

下面哪一个不是聚类常用的算法（）。AAGNES算法BDIANA算法CSVM算法DK均值算法

1943年，神经网络的开山之作《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》,由（）和沃尔特.皮茨完成。A唐纳德.赫布B沃伦.麦卡洛克C明斯基D罗素

感知机属于（）。A前馈神经网络BBP神经网络C生物神经网络D反馈神经网络

被称为“神经网络之父”和“人工智能教父”的是（）。A赫布B鲁梅尔哈特C明斯基D辛顿

反馈神经网络又称前馈网络。A对B错

下列神经网络中哪种架构有反馈连接（）。A感知机B卷积神经网络C都不是D循环神经网络

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循环神经网络C感知器D卷积神经网络

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？A4个B3个C5个D2个

使用感知机模型的前提是（）。A数据样本多B数据线性可分C数据线性不可分D数据样本少

深度学习可以具有几个隐藏层（）。A4个B3个C1个D2个

深度学习中常用的激活函数不包括（）。AReLU函数BSigmoid函数Csign函数DSin函数

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

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偏置单元B激活函数C线性函数D分类函数

下列关于神经网络说法正确的是（）。A非线性B不如决策树稳定C高速寻找优化解D具有自学习、自组织、自适应性

视网膜上对弱光敏感的是A视锥细胞B瞳孔C视杆细胞D视神经

计算机中存储的图像是A数字图像B模拟图像C彩色图像D黑白图像

数字图像的最小单位是：A分辨率B像素C点D位

图像的空间离散化叫做：A采样B量化C二值化D灰度化

计算机处理图像时的三原色是：A红、黄、绿B红、黄、蓝C蓝、绿、黄D红、绿、蓝

计算机显示器使用的颜色模型是ARGBBYUVCHSVDCMYK

已知的最古老的照片是由__完成的A达芬奇BWillamH.F.TalbotCRussellA.KirschDJosephN.Niepce

以下哪个不是图像的基本运算A代数运算B逻辑运算C块运算D点运算

可以将图中的相应区域进行遮盖的运算是A图像除法B图像乘法C图像减法D图像加法

以下不属于图像增强方法的是A均值滤波B对比度展宽C直方图均衡D伪彩色

常用的图像分割方法不包括A基于区域的方法B基于视觉观察的方法C基于阈值的方法D基于边缘检测的方法

图像压缩的目的是A降低分辨率B减少图像的信息量C增加数据量D去除图像中的冗余信息

关于视频的说法不正确的是A视频是基于“视觉暂留”现象B我们常见的视频一般是20帧/秒C视频是图像序列D视频时离散的

可以检测出图像中运动的方向和大小的方法是A差分B光流法C背景差分D梯度直方图

CNN的基本结构不包括A全连接层B反向池化层C前向池化层D卷积层

池化层的作用不包括A实现特征分类B实现不同尺度特征的提取C降低特征图的分辨率D解决卷积计算量过大的问题

CNN中用来完成分类的是A池化层B全连接层C卷积层DReLU函数

依据自然语言是处理系统的输入还是输出，自然语言处理完成的功能可以划分为以下两类。A自然语言表达B自然语言生成C自然语言读写D自然语言理解

导航软件里面郭德纲的声音是怎么制作的。A语音识别B本人录制C语音合成D词典查询

下列技术属于自然语言处理范畴的有哪些。A机器翻译B字典查询C相似度检测D摘要抽取

小Q弟弟聪明好学，下列哪些功能是它能够完成的。A翻译英语B网上订餐C教他说话D解释成语

下列哪一个选项是由微软公司研发的。A小冰BQ小弟C贤二机器僧DSiri

下列哪些属于词法分析的范畴A新词发现B词性标注C分词D命名实体识别

中文分词中，按照遍历搜索的方向不同可以分为哪些类别A双向匹配B正向匹配C中间匹配D逆向匹配

在词法分析里，需要处理的最小单位是是什么A词B短语C句子D字

对于词性标注的主要方法包括哪些。A基于统计的和基于规则的相结合的方法B基于语义的标注方法C基于统计的方法D基于规则的方法

下列哪些是基于词典的切词方法的缺陷。A歧义消解的能力差B切分正确率不高C简单易行D开发周期短

所谓的命名实体包括哪些？A机构名B地名C人名D时间

依存关系分析是将次分成哪两类？A名词B动词C核心词D依存词

常见的语义表示包括等表示方法。A语义网络表示B基于框架的表示C基于神经网络的方法D一阶逻辑表示

传统的自然语言处理哪种方法建立的模型A基于神经网络的方法B基于深度学习的方法C基于规则的方法D基于统计的方法

下列哪一种形式是最主要的信息载体。A图像B音频C文字D视频

若被测物体浸入水中时表面有气泡，则实验测得的密度值偏大。A错B对

人工智能的名字是AAirJordenBAllenLversonCA-ClassIntelligenceDArtificialIntelligence

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（）。AAlphaGoodBAlphaCAlphaFunDAlphaGo

无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（）AAlphaGoZeroBAlphaGoLeeCAlphaGoFanDAlphaGoMaster

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A1954B1956C1957D1955

以下哪些不是人工智能概念的正确表述（）A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人工智能是通过机器或软件展现的智能D人工智能将其定义为人类智能体的研究

下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。A机器学习B机器感知C机器思维D自动化

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。A智能B计算能力C行为D语言

图灵测试的含义是（）A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。B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。C不存在图灵测试概念D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。

下列不属于人工智能学派的是（）。A机会主义B符号主义C行为主义D连接主义

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。A符号主义B逻辑主义C行为主义D连接主义

关于人工智能研究范式的连接主义，相关论述不正确的是（）A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。B连接主义起源于仿生学和人脑模型的研究。C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)。D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。

人工智能(AI)、机器学习、深度学习三者关系论述正确的是（）A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。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深度学习方法研究人工神经网络的单层感知器学习结构。

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（）A视觉生理学B控制论SC统计学D生物神经学

深度学习属于（）A逻辑主义B符号主义C行为主义D连接主义

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

不属于自然语言处理的核心环节的是（）A自然语言理解B语音语义识别C自然语言生成D知识的获取与表达

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

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

下列对于分类概念描述不正确的是（）A分类的标准统一B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)）。C分类的结果有可能错误。D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

在机器学习领域，分类的目标是指（）。A将具有相似值的对象聚集B将具有相似特征的对象聚集C将具有相似形状的对象聚集D将具有相似名称的对象聚集

两种以上（不含两种）的分类问题被称为（）。A归一化B二分类C分类器D多分类

有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：（）A在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型；B在训练样本上执行分类模型，生成预测结果；C选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分；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。

下列算法中，不能够对给定样本进行分类的是（）。A逻辑回归算法B梯度下降算法C决策树算法D神经网络

在测试样本上执行分类模型，可以（）。A生成分类模型B生成预测结果C区分正样本D区分负样本

SVM是一种典型的（）模型A神经网络B二类分类C感知机D聚类

把样本所属的类型和样本实现对应起来被称为()A训练B分类C标注D测试

分类器测试的作用是A判断测试集样本选择是否合适B检验分类器的效果C判断测试集样本标注是否合适D获得检测目标的分类

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

深度学习中，常用的归一化函数是（）函数AMicroMinBSoftMaxCMicroMaxDSoftMin

有特征，无标签的机器学习是（）A无监督学习B监督学习C半监督学习D强化学习

无监督学习可完成什么任务（）A分类、回归、聚类B分类C聚类D回归

寻找数据之间的相似性并将之划分组的方法称为（）A分组B回归C聚类D分类

下列两个变量之间的关系中,哪个是函数关系（）A孩子的身高和父亲的身高B正方形的边长和面积C学生的性别和他的英语成绩D人的工作环境与健康

从某中学随机选取8名男生，其身高x(cm)和体重y(kg)的线性回归方程为y=0.849x-85.712，则身高172cm的男学生，又回归方程可以预报其体重（）。A为60.316kgB大于60.316kgC约为60.316kgD小于60.316kg

以下不属于聚类算法的是（）。ADIANA算法BK均值算法CAGNES算法D朴素贝叶斯算法

Z等于Ｘ，则Z与Ｘ之间属于（）A完全不相关B不完全相关C完全相关D不相关

因：经常挑食；果：身材矮小。这组因、果之间属于（）关系。A不相关B完全相关C不完全相关D完全不相关

（）是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组。A分类B聚类C回归D非监督学习

现欲分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这时应采用（）；如果将体重分类，分成高、中、低这三种体重类型作为因变量，则采用（）。A线性回归逻辑回归B逻辑回归逻辑回归C逻辑回归线性回归D线性回归线性回归

有特征，有部分标签的机器学习属于（）。A无监督学习B监督学习C半监督学习D强化学习

下面两个两完全相关的是（）。A长方形的面积与边长B每天的温度和季节C圆形的面积与直径D孩子的身高与父亲身高

机器学习包括：A强化学习B监督学习C无监督学习D半监督学习

两个变量之间的关系包括：A完全相关B不相关C不完全相关D负相关

下面哪一个不是聚类常用的算法（）。AK均值算法BSVM算法CDIANA算法DAGNES算法

AGNES算法步骤正确的是（）。①将每个样本特征向量作为一个初始簇；②根据两个簇中最近的数据点寻找最近的两个簇；③重复以上第二、三步，直到达到所需要的簇的数量；④合并两个簇，生成新的簇的集合，并重新计算簇的中心点。A①④②③B①④③②C①②③④D①②④③

下面属于强化学习的是（）A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。B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。C用户经常阅读军事类和经济类的文章，算法就把和用户读过的文章相类似的文章推荐给你。D算法先少量给用户推荐各类文章，用户会选择其感兴趣的文章阅读，这就是对这类文章的一种奖励，算法会根据奖励情况构建用户可能会喜欢的文章的“知识图”。

1943年，神经网络的开山之作《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》,由（）和沃尔特.皮茨完成。A唐纳德.赫布B沃伦.麦卡洛克C明斯基D罗素

感知机属于（）。A前馈神经网络B反馈神经网络C生物神经网络DBP神经网络

被称为“神经网络之父”和“人工智能教父”的是（）。A鲁梅尔哈特B辛顿C赫布D明斯基

反馈神经网络又称前馈网络。A错B对

下列神经网络中哪种架构有反馈连接（）。A感知机B卷积神经网络C循环神经网络D都不是

对于自然语言处理问题，哪种神经网络模型结构更适合？（）。A卷积神经网络B循环神经网络C感知器D多层感知器

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？A3个B5个C2个D4个

使用感知机模型的前提是（）。A数据样本少B数据线性不可分C数据样本多D数据线性可分

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

对于多层神经网络，BP（反向传播）算法的直接作用是（）。A加快训练权值参数和偏置参数B提供训练集、测试集样本C科学评价训练模型D提高神经网络特征表示精确度

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Ad,c,a,e,bBa,b,c,d,eCe,d,c,b,aDc,b,a,e,d

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属于一种多层隐含层B施加干扰，消除网络死循环，以达到输出收敛C计算网络传播偏差信息D解决异或问题

深度学习可以具有几个隐藏层（）。A1个B2个C3个D4个

深度学习中常用的激活函数不包括（）。Asign函数BSin函数CReLU函数DSigmoid函数

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

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分类函数B激活函数C偏置单元D线性函数

下列关于神经网络说法正确的是（）。A非线性B高速寻找优化解C不如决策树稳定D具有自学习、自组织、自适应性

视网膜上对弱光敏感的是A瞳孔B视锥细胞C视杆细胞D视神经

计算机中存储的图像是A黑白图像B数字图像C模拟图像D彩色图像

数字图像的最小单位是：A像素B点C分辨率D位

图像的空间离散化叫做：A采样B灰度化C量化D二值化

计算机处理图像时的三原色是：A红、黄、绿B红、绿、蓝C红、黄、蓝D蓝、绿、黄

计算机显示器使用的颜色模型是ARGBBYUVCCMYKDHSV

已知的最古老的照片是由__完成的A达芬奇BWillamH.F.TalbotCJosephN.NiepceDRussellA.Kirsch

以下哪个不是图像的基本运算A逻辑运算B块运算C代数运算D点运算

可以将图中的相应区域进行遮盖的运算是A图像减法B图像加法C图像乘法D图像除法

以下不属于图像增强方法的是A均值滤波B对比度展宽C直方图均衡D伪彩色

常用的图像分割方法不包括A基于视觉观察的方法B基于区域的方法C基于阈值的方法D基于边缘检测的方法

图像压缩的目的是A去除图像中的冗余信息B减少图像的信息量C降低分辨率D增加数据量

关于图像梯度，说法不正确的是A垂直梯度图中，水平方向的边缘会比较清楚B相邻像素之间的差值称为图像梯度C水平梯度图中竖向的边缘会比较清楚D边缘梯度值要比平滑纹理梯度值小

关于视频的说法不正确的是A视频是基于“视觉暂留”现象B视频时离散的C我们常见的视频一般是20帧/秒D视频是图像序列

可以检测出图像中运动的方向和大小的方法是A梯度直方图B差分C光流法D背景差分

CNN的基本结构不包括A前向池化层B卷积层C反向池化层D全连接层

关于卷积层的说法，错误的是A卷积核的参数值是人为指定的B特征图是为卷积层的最终输出C卷积核的尺寸是由人为指定的D卷积层可以作为神经网络的隐藏层

池化层的作用不包括A解决卷积计算量过大的问题B实现不同尺度特征的提取C实现特征分类D降低特征图的分辨率

CNN中用来完成分类的是A卷积层B全连接层C池化层DReLU函数

依据自然语言是处理系统的输入还是输出，自然语言处理完成的功能可以划分为以下两类。A自然语言生成B自然语言读写C自然语言表达D自然语言理解

自然语言处理作为人工智能领域最重要的一个研究方向，其技术发展与人工智能的发展历史一样，主要有以下两类方法。A基于深度学习的方法B基于统计的方法C基于规则的方法D基于字典的方法

导航软件里面郭德纲的声音是怎么制作的。A本人录制B语音合成C语音识别D词典查询

下列技术属于自然语言处理范畴的有哪些。A相似度检测B字典查询C摘要抽取D机器翻译

小Q弟弟聪明好学，下列哪些功能是它能够完成的。A教他说话B翻译英语C网上订餐D解释成语

下列哪一个选项是由微软公司研发的。A贤二机器僧BSiriC小冰DQ小弟

下列哪些属于词法分析的范畴A新词发现B分词C命名实体识别D词性标注

中文分词中，按照遍历搜索的方向不同可以分为哪些类别A双向匹配B中间匹配C正向匹配D逆向匹配

在词法分析里，需要处理的最小单位是是什么A词B短语C句子D字

对于词性标注的主要方法包括哪些。A基于语义的标注方法B基于统计的方法C基于统计的和基于规则的相结合的方法D基于规则的方法

下列哪些是基于词典的切词方法的缺陷。A歧义消解的能力差B简单易行C切分正确率不高D开发周期短

所谓的命名实体包括哪些？A人名B机构名C时间D地名

依存关系分析是将次分成哪两类？A动词B名词C依存词D核心词

常见的语义表示包括等表示方法。A基于神经网络的方法B语义网络表示C基于框架的表示D一阶逻辑表示

传统的自然语言处理哪种方法建立的模型A基于规则的方法B基于统计的方法C基于深度学习的方法D基于神经网络的方法

下列哪些是词袋模型存在的缺陷。A会带来维度灾难B从词袋模型得到的词向量不能反映词与词之间的关系C随着词典规模越来越大，词袋模型维度变得越来越大D模型有效值分布越来越稀疏，计算需求会越来越高，而计算效率会越来越低。

下列哪一种形式是最主要的信息载体。A视频B文字C音频D图像

智慧树知到人工智能基础答案章节单元测试期末考试网课答案

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人工智能基础

本课程推荐教材及与课程学习目标对应关系如下：

1. 授课教材：《人工智能》丁世飞编著电子工业出版社 2020年第三版ISBN：9787121363955。

（1）教材特点：《人工智能导论（第3版）》主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书共13章，除第1章讨论人工智能基本概念、第13章讨论人工智能的争论与展望外，其余11章按照“基本智能+典型应用+计算智能”三个模块编排内容。一个模块为人工智能经典的三大技术，分别为知识表示技术、搜索技术和推理技术，主要包括知识表示、确定性推理、搜索策略、不确定性推理；第二个模块为人工智能的典型应用领域，包括机器学习、支持向量机和专家系统；第三个模块为计算智能与群智能，包括神经计算、进化计算、模糊计算和群智能。

本课程主要选用了本教材的第一稿模块，即知识表示技术、搜索技术和推理技术中相关的内容。

（2）使用方法：本教材对应课程学习目标1-5，可以做到对课程内容前半部分的全覆盖，请同学们学习完视频之后，一定要详细阅读教材中的对应部分，并针对课后习题进行联系，能够有效提高学习质量；

2、本课程参考了大量网络上的课程。对应课程学习目标6-8，包括：

https://stanford-cs221.github.io/spring2021/

https://cse.iitkgp.ac.in/~dsamanta/courses/da/

百度飞桨师资培训的机器学习和深度学习的内容。

https://easyai.tech

此外还有参考百度百科、B站、以及知乎和CSDN等各类科技网站。

在此表示感谢！

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.连接主义

B.符号主义

C.行为主义

D.逻辑主义

答案:行为主义

10、关于人工智能研究范式的连接主义，相关论述不正确的是（）

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、人工智能(AI)、机器学习、深度学习三者关系论述正确的是（）

A.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。

B.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。

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.深度学习方法研究人工神经网络的单层感知器学习结构。

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、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（）

A.统计学

B.生物神经学

C.视觉生理学

D.控制论S

答案:统计学

13、深度学习属于（）

A.符号主义

B.连接主义

C.行为主义

D.逻辑主义

答案:连接主义

14、计算机视觉可应用于下列哪些领域（）。

A.安防及监控领域

B.金融领域的人脸识别身份验证

C.医疗领域的智能影像诊断

D.机器人/无人车上作为视觉输入系统

E.以上全是

答案:以上全是

15、下列不符合符号主义思想的是（）

A.源于数理逻辑

B.认为人的认知基元是符号

C.人工智能的核心问题是知识表示、知识推理

D.认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理

答案:认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理

16、不属于自然语言处理的核心环节的是（）

A.知识的获取与表达

B.自然语言理解

C.自然语言生成

D.语音语义识别

答案:语音语义识别

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