人工智能与机器学习知识测试
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Questions and Answers

析模块的主要工作步骤不包括？

  • 语法和语义分析
  • 语音输出 (correct)
  • 词的切分和词法分析
  • 文本规整

    • 语音生成的主要方法不包括？

  • 波形合成 (correct)
  • 规则合成
  • 参数合成
  • 波形拼接

    • 在模型训练过程中，产生过拟合的原因有哪些？

  • 以上全部 (correct)
  • 训练数据不足，有限的训练数据
  • 训练模型过度导致模型非常复杂
  • 数据有噪声

    • 深度学习框架 TensorFlow 中的优化方法有哪些？

    <p>AdagradOptimizer</p> Signup and view all the answers

    为何在机器学习中要经常对数据做归一化？

    <p>归一化一定提高精度</p> Signup and view all the answers

    归一化的种类有哪些？

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

    CNN 的主要特点有哪些？

    <p>全连接</p> Signup and view all the answers

    图像识别在移动互联网中的应用包括？

    <p>图像压缩</p> Signup and view all the answers

    以下哪个不是语音识别的范围？

    <p>语音纠错</p> Signup and view all the answers

    关于 Python 语言，以下选项描述正确的是？

    <p>Python 语言是解释型语言</p> Signup and view all the answers

    图灵测试是在什么年份由图灵提出的？

    <p>1950</p> Signup and view all the answers

    以下哪项不是机器学习的组成部分？

    <p>群体学习</p> Signup and view all the answers

    人工智能的诞生官方认定是在何时？

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

    以下哪一学派不属于人工智能的三大学派？

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

    神经网络是哪个学派的主要成果？

    <p>联接学派</p> Signup and view all the answers

    在人工智能中，通常使用哪个标准来衡量机器智能？

    <p>图灵测试</p> Signup and view all the answers

    如果一个图像的特征图是 $32 imes32$ 的矩阵，使用 $4 imes4$ 的池化窗口，那么池化后的特征图是多大的矩阵？

    <p>$8 imes8$</p> Signup and view all the answers

    在卷积神经网络中，$3*3$ 的卷积核对 $3$ 通道的图像处理，需要多少个参数？

    <p>27</p> Signup and view all the answers

    使用中值滤波操作可以有效去除噪声，适用于哪种情况？

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

    一副 $4$ 位的图像能够表示多少种亮度变化？

    <p>16</p> Signup and view all the answers

    在HSV色彩空间中，修改H分量将改变图像的哪个特征？

    <p>色相</p> Signup and view all the answers

    如果神经网络模型被称为深度学习模型，必须满足什么条件？

    <p>加入更多层，使神经网络的深度增加</p> Signup and view all the answers

    以下关于深度学习的说法，哪个是错误的？

    <p>深度学习的效果至少应优于随机算法</p> Signup and view all the answers

    在神经网络中，引入非线性的技术是什么？

    <p>修正线性单元（ReLU）</p> Signup and view all the answers

    当我们知道神经元的权重和偏差时，最有效的方法是？

    <p>赋予初始值，通过迭代更新</p> Signup and view all the answers

    梯度下降算法的步骤中，哪个是正确顺序？

    <p>初始化随机权重和偏差</p> Signup and view all the answers

    模型的能力与隐层层数之间的关系是什么？

    <p>隐层层数增加，模型能力增加</p> Signup and view all the answers

    解决过拟合的有效技术是什么？

    <p>所有</p> Signup and view all the answers

    如果使用的学习率过大，结果会是什么？

    <p>网络将无法收敛</p> Signup and view all the answers

    将神经元的所有权重设为零有什么后果？

    <p>所有神经元将识别相同的特征</p> Signup and view all the answers

    数据标注的正确流程是什么？

    <p>数据采集，数据清洗，数据标注，数据质检</p> Signup and view all the answers

    人工智能中用于自动获取知识和技能的研究领域是？

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

    算法在人工智能中的角色是什么？

    <p>驱动智能的核心</p> Signup and view all the answers

    人工智能的英文缩写是什么？

    <p>Artificial Intelligence</p> Signup and view all the answers

    在深度优先搜索策略中，open表使用哪种数据结构？

    <p>先进后出</p> Signup and view all the answers

    归纳推理的定义是什么？

    <p>从个别到一般</p> Signup and view all the answers

    下列哪个不是经典逻辑推理的方法？

    <p>假设推理</p> Signup and view all the answers

    在人工智能的研究中，哪一项不属于机器感知的领域？

    <p>使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。</p> Signup and view all the answers

    以下哪种机器人学习方法没有利用标注数据？

    <p>无监督学习。</p> Signup and view all the answers

    噪声数据主要包含哪类数据？

    <p>错误数据、假数据和异常数据。</p> Signup and view all the answers

    下列关于数据清洗的工作中，哪一项不包括在内？

    <p>更改过大的过小的异常数据。</p> Signup and view all the answers

    关于机器学习的三要素，哪一项是错误的？

    <p>策略。</p> Signup and view all the answers

    下列哪个选项不属于人工智能技术应用的例子？

    <p>在QQ上与朋友交流。</p> Signup and view all the answers

    下列关于特征人脸算法的描述，哪一项不正确？

    <p>特征人脸之间的相关度要尽可能大。</p> Signup and view all the answers

    在卷积神经网络中，如果要分类 500 种概念，最后一层输出向量的维数大小应该是？

    <p>500。</p> Signup and view all the answers

    关于IIoT的使能技术，哪项技术被认为是最重要的？

    <p>虚拟-物理系统 (CPS)。</p> Signup and view all the answers

    以下描述中，哪个不是描述语音合成系统的组成部分？

    <p>文字分析模块。</p> Signup and view all the answers

    以下哪个选项的描述是错误的？

    <p>KNN 是一种聚类方法。</p> Signup and view all the answers

    关于机器学习中的过拟合，以下哪种做法容易引起过拟合问题？

    <p>在 SVM 中使用高斯核/RBF核代替线性核。</p> Signup and view all the answers

    下列哪项不属于数据预处理的方法？

    <p>估计遗漏值。</p> Signup and view all the answers

    在语音识别中，常用的神经网络不包括哪种？

    <p>卷积神经网络。</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    单项选择题（公共知识模块）

    • 图灵测试：1950年，图灵在论文《计算机与智能》中提出。
    • 机器学习不包含：群体学习。
    • AI诞生时间：1956年。
    • 人工智能三大学派不包含：统计学派。
    • 神经网络属于：联结学派。
    • 人工智能的定义：机器智能。
    • 支持向量机算法属于：统计学习。
    • 视觉、听觉、触觉、嗅觉属于智能的：感知能力。
    • 知识阈值理论：认为智能取决于知识的积累量及一般化程度。
    • 人工智能目的是：模拟、延伸和扩展人的智能，实现某些脑力劳动的机械化。
    • 衡量机器智能准则：图灵测试。
    • 决定人工神经网络性能三大要素不包括：神经元个数。
    • 卷积神经网络特征图大小，32x32像素，4x4池化窗口：8x8像素。
    • 卷积神经网络特征图大小，32x32像素，5x5卷积核，步长为1：28x28像素。
    • 图像识别层次（低到高）：图像处理、图像分析、图像理解。
    • 语音声学特征不包括：语义。
    • 图像调色改变的是：色相。
    • 3x3 卷积核处理3通道图像：27个参数。
    • 图像去噪：中值滤波效果最好。
    • 深度学习说法错误：只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法。
    • 4位图像区分亮度变化：16种。
    • HSV色彩空间改变H分量改变的是：色相。
    • 2个3x3卷积核处理3通道图像：2通道的特征图。
    • 神经网络模型被称为深度学习模型的条件：增加更多层，深度增加。
    • 神经网络引入非线性：修正线性单元（ReLU）。
    • 神经网络获取最佳权重偏差的方法：迭代更新权重。
    • 梯度下降算法步骤：初始化随机权重和偏差、把输入传入网络，得到输出值、计算预测值和真实值之间的误差、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、迭代更新，直到找到最佳权重。
    • 模型能力和隐层层数的关系：隐层层数增加，模型能力增加。
    • 解决过拟合的技术：Dropout、正则化、批规范化。
    • 学习率过大会导致：网络无法收敛。
    • 所有神经元识别同一事物的条件：神经网络的随机权重初始化为零。
    • 数据标注流程：数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。
    • 实现人工智能的引擎：算法。
    • AI的英文缩写：Artificial Intelligence。
    • 深度优先搜索策略中open表的数据结构：先进后出。
    • 归纳推理：从个别到一般。
    • 经典逻辑推理方法不包括：假设推理。
    • 人工智能不包括：具有自我推理能力。
    • 人工智能发展阶段开始有解决大规模问题的能力：新神经网络时期。
    • 机器智能发展核心诉求：可解释性。
    • 人类特有而机器人不具备的：推理与直觉。
    • 机器人“小冰”所写的第一部诗集：阳光失了玻璃窗。
    • 决定机器动作不确定性的因素：外部环境的不确定性以及思维的类型。
    • 自主无人系统：思维和动作并重。
    • 人工智能考虑的维度：文化。
    • 人工智能发展阶段不包括：自然智能。
    • 人工智能发展历程可划分为：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。
    • 2017年《国务院关于新一代人工智能发展规划的通知》涉及到的基础理论：高级机器学习理论。
    • 人工智能对实体经济的影响描述不正确：加快经济转型。
    • 应用了人工智能技术的应用：使用在线翻译网站翻译英文资料。
    • 机器学习最新研究领域：数据挖掘。
    • 机器学习方法不利用标注数据：无监督学习。
    • 特征脸算法描述不正确：特征人脸之间的相关度要尽可能大。
    • 卷积神经网络最后一层输出向量维数：500。
    • 噪声数据包含的类型：错误数据、假数据、异常数据。
    • 数据清洗工作不包括：更改过大的过小的异常数据。
    • 数据预处理方法不包括：估计遗漏值。
    • 数据质量、内部运行和模型设计验证方法：定性与定量验证方法的结合。
    • 640x480像素 256色图像数据存储量：300KB。
    • 容易引起过拟合的问题：SVM算法用高斯核/RBF核代替线性核。
    • 机器学习三要素：数据、算法、模型。
    • KNN 是一种：聚类方法。
    • 回归和分类是：有监督学习问题。
    • K-means 是一种：聚类方法。
    • 神经网络是：隐式知识表示方法。
    • IIoT的使能技术中最重要技术：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。
    • 语音识别常用的神经网络不包括：卷积神经网络。
    • 语音合成系统不包括：文字分析模块。
    • 语音合成系统文本分析模块不包括：语音输出。
    • 语音生成方法不包括：波形合成。
    • 模型训练过拟合原因：数据有噪声、训练数据不足、训练模型过度导致模型非常复杂。
    • 深度学习框架TensorFlow优化方法：GradientDescentOptimizer, AdagradOptimizer, Optimizer。
    • 数据归一化的作用：加速梯度下降法找到最优解、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 的特点：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、识别各类东西、检索各类图像。
    • 检测金属平板上划痕的照明方式：低角度照明。
    • 拍摄运动物体传感器：帧曝光传感器。
    • 数字接口描述不正确：可以通过CameraLink线缆为相机供电。
    • 模型压缩方法：模型剪枝、模型蒸馏、automl直接学习简单的结构、模型参数量化。
    • 深度学习激活函数属性不包括：几乎处处可微。
    • 机器学习、数据挖掘、卷积神经网络和与图像识别和人类速度和准确率的相对关系：正确描述。 朴素贝叶斯方法的优点：稳定的分类效率，小规模数据表现良好,多分类任务，适合增量训练。对丢失数据不敏感，算法简单，常用于文本分类。
    • Python在人工智能领域的应用：机器学习、神经网络、深度学习。
    • Python语言特性：解释型语言、跨平台、黏性扩展、强制可读。
    • Python语言变量特性：随时命名、随时赋值、随时使用。
    • 数字图像的定义：像素排列而成实体。
    • 检测金属平板划痕的照明方式：前向光低角度照明。
    • 拍摄运动物体的传感器：帧曝光CMOS传感器。
    • 数字接口描述：1394a 和 1394b 接口CPU占用低、CameraLink Base传输速度比GigE更快、GigE传输距离优势。

    其他（包含一些与题干不完全匹配的内容）

    • 其他题目可能涉及到更多具体的概念和技术细节，需要根据给定的具体题目进行补充学习。

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