人工智能与机器学习知识测试
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Questions and Answers

图灵测试是在什么年份提出的？

  • 1956
  • 1950 (correct)
  • 1940
  • 1946

在神经网络中，修正线性单元（ReLU）引入了什么特性？

  • 周期性特性
  • 非线性特性 (correct)
  • 线性特性
  • 平滑特性

以下哪种学习方法不属于机器学习的范畴？

  • 强化学习
  • 监督学习
  • 非监督学习
  • 群体学习 (correct)

AI 的正式诞生是在何时？

<p>1956 年 (B)</p> Signup and view all the answers

要近似任何函数，调整神经元的权重和偏差的最佳方法是什么？

<p>赋予初始值并迭代调整 (C)</p> Signup and view all the answers

以下哪一个学派不属于人工智能的主要学派？

<p>统计学派 (B)</p> Signup and view all the answers

梯度下降算法的步骤中，哪个顺序是正确的？

<p>先计算误差，再更新权重 (D)</p> Signup and view all the answers

神经网络属于哪种学派的成果？

<p>联结学派 (C)</p> Signup and view all the answers

下列哪项能提高模型能力？

<p>隐层数量增加 (C)</p> Signup and view all the answers

下列哪种技术用于缓解模型过拟合？

<p>应用Dropout (B)</p> Signup and view all the answers

人工智能的定义是什么？

<p>机器智能 (A)</p> Signup and view all the answers

如果学习率设定得过大，会出现什么情况？

<p>网络无法收敛 (D)</p> Signup and view all the answers

支持向量机算法属于哪个学习类别？

<p>统计学习 (A)</p> Signup and view all the answers

神经网络模型在初始化权重为零时，会出现怎样的问题？

<p>所有神经元学习相同模式 (A)</p> Signup and view all the answers

视觉、听觉、触觉和嗅觉被视为哪种智能能力？

<p>感知能力 (C)</p> Signup and view all the answers

以下哪个是关于人工智能的错误说法？

<p>深度学习效果总是优于随机算法 (B)</p> Signup and view all the answers

数据标注流程的正确顺序是什么？

<p>采集，清洗，标注，质检 (B)</p> Signup and view all the answers

一副4位的图像能区分多少种亮度变化？

<p>16 (D)</p> Signup and view all the answers

在人工智能中，哪个领域主要研究计算机如何自动获取知识？

<p>机器学习 (C)</p> Signup and view all the answers

下列哪个因素不属于人工智能核心诉求之一？

<p>操作速度 (A)</p> Signup and view all the answers

修改HSV彩色空间的H分量会改变哪种图像特性？

<p>色相 (D)</p> Signup and view all the answers

人的第一部机器人写的诗集是什么？

<p>阳光失了玻璃窗 (B)</p> Signup and view all the answers

三个3x3的卷积核对三通道彩色图像处理，需要多少个参数？

<p>27 (D)</p> Signup and view all the answers

在神经网络中，如何定义深度学习模型？

<p>加入更多层 (A)</p> Signup and view all the answers

自主无人系统被归类为什么类型的智能？

<p>综合智能 (D)</p> Signup and view all the answers

根据发展阶段，人工智能的发展不包括哪个阶段？

<p>情感智能 (B)</p> Signup and view all the answers

使用哪些操作可以有效去除图像中的噪点？

<p>中值滤波 (D)</p> Signup and view all the answers

以下哪项不属于析模块的主要工作步骤？

<p>语音输出 (A)</p> Signup and view all the answers

关于语音生成的主要方法，以下哪项不属于？

<p>波形合成 (C)</p> Signup and view all the answers

导致模型训练过程中产生过拟合的原因有哪些？

<p>数据有噪声 (C)</p> Signup and view all the answers

深度学习框架 TensorFlow 中包含哪些优化方法？

<p>AdagradOptimizer (B)</p> Signup and view all the answers

机器学习中，为什么需要对数据进行归一化？

<p>加快训练速度 (A)</p> Signup and view all the answers

归一化的种类有哪些？

<p>线性归一化 (D)</p> Signup and view all the answers

以下哪项不是图像识别在移动互联网中的应用？

<p>语音合成 (A)</p> Signup and view all the answers

以下哪个不是语音识别的范畴？

<p>语音合成 (B)</p> Signup and view all the answers

关于 Python 语言的特点，以下选项描述错误的是？

<p>支持多线程：Python 的多线程支持非常好 (B)</p> Signup and view all the answers

以下哪些属于人工智能的相关技术？

<p>机器学习 (A), 深度学习 (C), 图像处理 (D)</p> Signup and view all the answers

哪些时期代表了人工智能的应用发展期？

<p>20世纪70年代初—80年代中 (B)</p> Signup and view all the answers

下列哪个选项不属于机器感知的领域？

<p>使机器具有能够获取新知识的能力 (D)</p> Signup and view all the answers

我国家关于新一代人工智能发展规划的理论不包括哪个？

<p>深度学习理论 (C)</p> Signup and view all the answers

下列关于人工智能对实体经济的影响表述错误的是？

<p>人工智能对实体经济没有影响 (D)</p> Signup and view all the answers

以下哪个应用中使用了人工智能技术？

<p>利用在线翻译网站翻译英文资料 (C)</p> Signup and view all the answers

机器学习的最新研究领域是什么？

<p>数据挖掘 (C)</p> Signup and view all the answers

哪种机器学习方法没有使用标注数据？

<p>无监督学习 (A)</p> Signup and view all the answers

特征人脸算法的描述中，哪项不正确？

<p>特征人脸之间的相关度要尽可能小 (A)</p> Signup and view all the answers

卷积神经网络最后一层输出向量的维数应为多少？

<p>500 (C)</p> Signup and view all the answers

噪声数据主要不包含哪些数据类型？

<p>真实数据 (C)</p> Signup and view all the answers

数据清洗工作中不包括哪项内容？

<p>分析数据趋势 (A)</p> Signup and view all the answers

以下哪种方法不属于数据预处理？

<p>特征选择 (C)</p> Signup and view all the answers

对数据质量、内部运行和模型设计的验证主要使用什么方法？

<p>定性验证 (A)</p> Signup and view all the answers

640*480像素的256色图像的数据存储量是多少？

<p>300KB (D)</p> Signup and view all the answers

以下哪种做法容易导致机器学习中的过拟合？

<p>使用高斯核代替线性核 (D)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

图灵测试提出的年份

1950 年，由图灵在论文《计算机与智能》中提出。

机器学习不包括

群体学习 (群体智能学习方法) 不是机器学习方法。

AI 的诞生年份

1956 年。

人工智能的三大学派不包括

统计学派不是人工智能的三大学派之一。

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神经网络所属学派

联接学派。

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人工智能的目标

模拟、延伸和扩展人类的智能，实现某些脑力劳动的机械化。

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支持向量机算法所属类型

统计学习方法。

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视觉、听觉属于智能的什么能力

感知能力。

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衡量机器智能的准则

图灵测试。

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卷积神经网络特征图池化

如果特征图是 32×32 矩阵，池化窗口是 4×4，则池化后的特征图是 8×8 的矩阵。

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卷积神经网络输入图像卷积

如果输入图像为 32×32，卷积核为 5×5，步长为 1，则卷积后的特征图是 28×28 的矩阵。

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图像识别的处理层次

图像处理、图像分析、图像理解，按抽象程度递增。

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语音声学特征不包括

语义不是语音声学特征。

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修改HSV彩色空间的H分量

改变图像的色相。

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3x3 卷积核对 3 通道图像参数

需要 27 个参数。

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神经网络非线性

修正线性单元（ReLU）在神经网络中引入了非线性。

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神经元权重和偏差

知道神经元的准确权重和偏差可以近似任何函数。

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迭代更新权重

通过初始值并根据误差迭代更新权重是找到最佳权重的方法。

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梯度下降步骤

梯度下降算法的步骤：初始化权重-计算误差-更新权重-重复。

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模型能力与隐层数

隐层数越多，模型能力越强，更能近似复杂函数。

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过拟合解决方法

Dropout、正则化和批规范化等技术都被用于解决过拟合。

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学习率过大

使用过大的学习率会导致网络无法收敛。

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所有权重设为零

如果将所有权重初始化为零，神经元最终将执行相同的功能。

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数据标注流程

数据标注的流程：采集-清洗-标注-质检。

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机器学习

机器学习研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善。

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人工智能引擎

算法是人工智能的引擎。

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人工智能缩写

AI是Artificial Intelligence的缩写。

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深度优先搜索open表

深度优先搜索策略中，open表是先进后出(LIFO)的数据结构。

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归纳推理

归纳推理是从个别到一般的推理。

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人工智能智能特征

人工智能具有感知能力、记忆与思维能力、学习能力和自适应能力。

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机器感知的领域

机器感知的领域包括机器具有的视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力，以及理解文字和听懂人类语言的能力。

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高级机器学习理论

高级机器学习理论研究统计学习基础理论、不确定性推理与决策、分布式学习与交互、隐私保护学习等学习理论和高效模型。

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人工智能提升实体经济

人工智能可以提高实体经济的水平，促进创新驱动发展，繁荣数字经济，并加速经济转型。

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人工智能应用：在线翻译

在线翻译网站应用了人工智能技术进行翻译。

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机器学习的最新研究领域

数据挖掘是机器学习的最新研究领域之一。

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无监督学习

无监督学习不需要标记数据进行学习。

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特征人脸方法

特征人脸方法使用主成分分析法降维，用线性组合表示人脸图像。

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图像分类网络输出维度

500 种概念的图像分类，卷积神经网络最后一层输出向量的维数可能是500。

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噪声数据

噪声数据包括错误数据、假数据和异常数据。

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数据清洗

数据清洗包括删除重复数据、纠正错误数据、补充缺失数据。

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数据预处理方法

数据预处理包括变量代换、离散化和数据聚集。

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数据质量验证

数据质量、内部运行和模型设计的验证，主要使用定性与定量验证方法的结合。

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图像数据存储量

640x480 像素、256 色图像的数据存储量大约是300KB。

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过拟合

使用高斯核/RBF核代替线性核的SVM算法容易引起过拟合。

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机器学习三要素

机器学习三要素包括数据、算法和模型。

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文本规整的步骤

文本规整是将非结构化文本转化为结构化数据的过程，主要包括去除噪声、统一格式、分词等操作。

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语音生成的几种方法

语音生成主要有三种方法：规则合成、参数合成和波形拼接。规则合成是根据语音规则生成语音，参数合成是根据语音参数模型生成语音，波形拼接是将预先录制好的语音片段拼接起来生成语音。

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模型过拟合的原因

模型过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差，主要原因是训练数据不足、模型过于复杂、数据存在噪声。

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TensorFlow 框架中的优化方法

TensorFlow 框架中常用的优化方法包括 GradientDescentOptimizer、AdagradOptimizer 和其他优化器，它们通过调整模型参数来最小化损失函数，提高模型性能。

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数据归一化的重要性

数据归一化是指将不同量纲的数据转化到同一量纲的过程，它可以加快梯度下降的速度，提高模型的精度。

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归一化的种类

常用的归一化方法包括线性归一化、标准差归一化、非线性归一化等，每种方法都有着不同的应用场景。

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CNN 的特点

卷积神经网络 (CNN) 具有局部连接、权值共享、池化操作、多层次结构等特点，使得其在图像识别和自然语言处理等领域取得了巨大成功。

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图像识别在移动互联网中的应用

图像识别在移动互联网中有着广泛的应用，例如人脸识别、识别各类东西、检索各类图像等。

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代理的定义

代理是指能够感知环境，并通过效应器对环境起作用的任何事物，例如机器人、程序、人类。

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逻辑推理算法使用的工具

逻辑推理算法可以使用逻辑等价、有效性、满意性等工具来解决问题。

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Study Notes

单项选择题 (公共知识模块)

  • 图灵测试: 1950年提出，在论文《计算机与智能》中。
  • 机器学习不包括: 群体学习。
  • 人工智能诞生时间: 1956年。
  • 人工智能三大学派不包括: 统计学派。
  • 神经网络学派: 联接学派。
  • 人工智能定义: 机器智能。
  • 支持向量机算法类型: 统计学习。
  • 智能感知能力: 视觉、听觉、触觉、嗅觉。
  • 知识积累理论: 知识阈值理论。
  • 人工智能目标: 模拟、延伸和扩展人类智能。
  • 衡量机器智能准则: 图灵测试。
  • 神经网络性能三大要素不包括: 神经元个数。
  • 特征图池化: 32×32 矩阵，池化窗口 4×4，池化后 8×8 矩阵。
  • 卷积操作特征图尺寸: 输入 32×32，卷积核 5×5，步长 1，结果 28×28 矩阵。
  • 图像识别层次: 图像处理、图像分析、图像理解。
  • 语音声学特征不包括: 语义。
  • 屏幕护眼模式: 通过调节色相实现。
  • 3*3 卷积核对3通道图像参数: 27 个。
  • 去噪操作: 中值滤波。
  • 深度学习错误说法: 只要参数设置合理，深度学习效果就至少优于随机算法。
  • 4位图像亮度变化: 16 种。
  • HSV颜色空间改变H分量: 色相。
  • 2个3x3卷积核对3通道图像特征图通道数: 2 个。
  • 神经网络模型深度学习条件: 增加更多层，使深度增加。
  • 引入非线性的技术: 修正线性单元(ReLU)。
  • 迭代更新权重方法: 赋予初始值，检查差值后迭代更新权重。
  • 梯度下降步骤: 初始化随机权重和偏差，输入得到输出，计算误差，改变权重以减小误差，直到找到最佳权重。
  • 模型能力增加因素: 隐层层数增加。
  • 解决过拟合的技术: Dropout、正则化、批规范化。
  • 学习率过高问题: 网络无法收敛。
  • 所有神经元识别相同问题: 所有权重设为零。
  • 数据标注流程: 数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。
  • 实现人工智能的核心: 算法。
  • AI 缩写: Artificial Intelligence。
  • 深度优先搜索 open 表数据结构: 先进后出。
  • 归纳推理类型: 从个别到一般。
  • 经典逻辑推理不包括: 假设推理。
  • 智能特征不包括: 具有自我推理能力。
  • 人工智能能力开始: 新神经网络时期。
  • 机器智能发展核心诉求: 可解释性。
  • 人类特有,机器人不具备: 推理与直觉。
  • 机器人诗集: 阳光失了玻璃窗。
  • 机器动作不确定性来源: 外部环境。
  • 自主无人系统智能: 思维和动作并重。
  • 人工智能考虑维度: 文化。
  • 人工智能发展阶段不包括: 自然智能。
  • 人工智能发展历程: 起步发展期、反思发展期、应用发展期、低迷发展期、稳步发展期、蓬勃发展期。
  • 机器感知不包括: 使机器具有获取新知识、学习新技巧的能力。
  • 高级机器学习理论研究内容: 统计学习基础理论、不确定性推理与决策、分布式学习与交互、隐私保护学习等学习理论和高效模型。
  • 人工智能对实体经济影响不正确: 人工智能能够加快经济转型。
  • 人工智能技术应用: 利用在线翻译网站翻译英文资料。
  • 机器学习最新领域: 数据挖掘。
  • 机器学习方法不使用标注数据: 无监督学习。
  • 特征人脸算法描述不正确: 特征人脸之间相关度要尽可能大。
  • 500 类图像分类卷积神经网络维数: 500。
  • 噪声数据包括: 错误数据、假数据、异常数据。
  • 数据清洗不包括: 更改过大过小异常数据。
  • 数据预处理方法不包括: 估计遗漏值。

其他

  • 模型验证方法: 定性与定量验证方法的结合。
  • 256 色图像存储量(640x480 像素): 约 300KB。
  • 过拟合问题: SVM 算法中使用高斯核/RBF 核代替线性核。
  • 机器学习三要素: 数据、算法、模型。
  • KNN 方法类型: 聚类方法。
  • IIoT 使能技术重要技术: 虚拟-物理系统 (CPS)、云计算、边缘计算、大数据分析、AI 和机器学习。
  • 语音识别神经网络不包括: 卷积神经网络。
  • 语音合成系统不包括: 文字分析模块。
  • 语音生成方法不包括: 波形合成。
  • 过拟合产生原因: 数据噪声、训练数据不足、模型过度复杂。
  • 深度学习框架 TensorFlow 优化方法: GradientDescentOptimizer、AdagradOptimizer。
  • 数据归一化原因: 加速梯度下降、提高精度。
  • 归一化种类: 线性归一化、标准差归一化、非线性归一化。
  • CNN 特点: 局部连接、权值共享、池化操作、多层次结构。
  • 图像识别移动互联网应用: 人脸识别、识别各类事物、检索各类图像。
  • 代理包括: 机器人、程序、人类。
  • 命题逻辑推理算法解决问题: 逻辑等价、有效性、满意性。
  • 图形处理器 GPU 发明公司: NVIDIA。
  • AlphaGo 围棋应用: 视觉感知。
  • 人机混合增强智能目标: 生物智慧系统与机器智能系统紧密耦合、相互系统工作。
  • BP 神经网络模型拓扑结构不包括: 显层。
  • 语音识别不包括: 语音合成。
  • 人工智能图片内容解析技术: 图片识别。
  • 朴素贝叶斯方法优点: 稳定分类效率、小规模数据良好表现、适合多分类任务、适合增量训练、对丢失数据不敏感、算法简单。
  • Python 在 AI 领域应用: 机器学习、神经网络、深度学习。
  • Python 语言特点不包括: 变量声明: Python 语言具有使用变量需要先定义后使用的特点。
  • Python 语言类型: 解释型语言。
  • Python 语言变量特点: 随时命名、随时赋值、随时使用。
  • 数字图像本质: 有许多像素排列而成的实体。
  • 检测金属划痕照明方式: 前向光低角度照明。
  • 拍摄运动物体传感器: 帧曝光传感器。
  • 模型压缩方法: 模型剪枝、模型蒸馏、automl 直接学习简单结构、模型参数量化。
  • 激活函数属性不包括: 几乎处处可微。

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这个单项选择题旨在测试你对人工智能和机器学习领域的基本知识。包括图灵测试、神经网络、卷积操作等重要概念。准备好挑战自己的知识水平了吗？

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