探索大数据和人工智能
中国移动网络大学全员5G+通用知识《探索大数据与人工智能》题库答案
中国移动网络大学全员5G+通用知识《探索大数据与人工智能》题库答案一、单选题1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算?A. SparkB. StormC. HiveD. Flume2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是?A. 大数据分析的革命性方法出现B. 大数据与与云计算将深度融合C. 大数据一体机将陆续发布D. 大数据未来可能会被淘汰3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的?A.比尔·恩门B. 麦肯锡C. 扎克伯格D. 乔图斯4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用?A.精准广告B. 网络管理C. 网络优化D. 客服中心优化5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用?A.数据商业化B. 物流网络C. 企业运营D. 客户关系管理6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。
A.首席数据官B. 首席科学家C. 首席执行官D. 首席架构师7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?A.日志收集B. 消息系统C. 业务系统D.流式处理8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点?A.面向行B. 多版本C. 扩展性D. 稀疏性9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？A. 数量越多处理时间越长B. 数量越多处理时间越短C. 数量越小处理时间越短D. 没什么关系10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是A.Spark StreamingB. MllibC. GraphXD.SparkSQL11、Spark是在哪一年开源的?A.1980B. 2010C. 1990D. 200012、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?A结构化数据B. 非结构化数据C. 半结构化数据D. 全结构化数据13、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是?A.机器性能B. 语言歧义性C. 知识依赖D. 语境14、语音识别常用的应用有四个,下列不是常用应用的是?A.聊天B. 拨号C. 导航D. 设备控制15、以下哪种学习方法不属于人工智能算法?A.迁移学习B. 对抗学习C. 强化学习D.自由学习16、机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,请问机器学习利用数据训练出什么?A.模型B. 表结构C. 结果D. 报表17、总体来说,人工智能发展的未来趋势是?A.上升B. 下降C. 不动D. 大幅度下降18、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做()A.九天B. OneNETC. 移娃D.大云19、以下数据单位从小到大排列的顺序是?A.GB、B、KBB. B、KB、MBC. KB、ZB、PBD.B、MB、KB20、以下数据单位换算错误的是?A.1KB=1024BB. 1GB=1024MBC. 1TB=1000GBD. 1MB=1024KB21、以下不是非结构化数据的项是?A.图片B. 音频C. 数据库二维表数据D. 视频22、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()?A.ReduceB. HashC. CleanD. Loading23、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新的技术科学,请问它的英文缩写是?A.AIB. BIC. ALD. AF24、下列选项中,哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架?A.KafkaB. TensorflowC. CaffeD.Torch25、BP神经网络的学习规则是?A.梯度上升法B.梯度下降法C. 梯度提升法D. 梯度曲线法26、语音识别产品体系有四部分,下列哪项不是体系之一?A.语音合成B. 语音播放C. 语音识别D. 语义理解27、数据生态中,算法模型分为两代,那么第一代算法模型是?A.TezB. SparkC. PigD.MapReduce28、Spark是基于什么的迭代计算框架?它适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。
探索大数据与人工智能 试题答案整理
（一）大数据基础大数据特征有几种目前电信运营商大数据发展仍处在什么阶段不是大数据的一部分是数据真实性具备哪两种特质电信行业的企业运营管理中，经营分析和市场监测中，我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析，主要分为哪些种类EMC World是哪一年在拉斯维加斯著名的威尼斯人酒店开幕的随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小，老牌IT厂商在改变商业模式，向着什么靠拢下列选项中正确说明价值密度低的是？语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之一？IBM的深蓝在1997年的决定胜负的第六个回合中，用了多少步BP神经网络的学习规则是？下列选项中，哪项是分布式文件存储系统mareduce计算模型适用于哪种任务？Spark的Client端，在本地写为spark程序后，通过spark submit命令提交到什么地方执行？美国软件公司Splunk是第一家上市的大数据处理公司，它是在哪一年上市的？以下不是大数据特征的是？电信行业的客户关系管理中，客户生命周期管理包括几个阶段？2014年4月，世界经济论坛以世界经济论坛以人工智能经过60多年的螺旋上升式发展，在移动互联网、大数据下列选项中，不是自然语言处理的解决IBM的深蓝在1991年的决定胜负的第六个回合中在智能投顾领域，人工智能可以结合投资者目前主流研究仍然集中于弱人工智能发展阶段因为我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源语音识别常用的应用有四个下列选项中，人工智能的基础实现有？（二）人工智能下列选项中，不是人工智能的基础设施的是？卷积神经网络主要用于图像处理特征人工智能在医疗健康领域应用广泛，下列不是主要应用场景的是？目前主流研究仍然集中在弱人工智能发展阶段监督学习的回归方法包括（三）大数据技术介绍哪项是分布式文件存储系统？Mapreduce计算模型适用于哪种任务？RDD是由多个什么组成MapReduce本质上只是个简单模型，使用起来很是繁琐Hive是不适用于实时要求较高的应用场景正确描述Flume对数据源的支持的是？Spark是在哪一年开源的？Spark Streaming是什么软件栈中的流计算？HDFS在哪些场景中表现很差？通过地理位置信息可以分析除哪些信息？电信行业的企业运营管理中，经营分析和市场监测中，我们可以用过数据分析对业务人工智能在交通领域，有利的点是？人工智能可以做到的事情有下列选项中，哪项是可以用于数据采集的技术Spark适用于哪些场景今年，大数据分析将出现革命性的新方法，从前的很多算法物流行业，利用大数据优化了什么，从而达到提高了物流效率正确说明价值密度低的是？大数据应用领域成就瞩目的有？2010年12月，工信部发布的物联网十二五规划上人工智能经过60多年的螺旋上升式发展不是人工智能的算法中的学习方法的是人工智能的技术方向一共有三种自然语言处理产生的对话系统，对企业有哪些好处HDFS的备份机制，默认会生成几种备份？不是Flume的特点的是？MPP是由许多松耦合的处理单元组成的Kafak最主要有三个概念HDFS适用于哪些场景？不是用于数据存储的技术是哪一个大数据的数据来源于方方面面，下列不可以哪些不是电信行业的市场于精准营销包含的方向？电信行业的精准营销中，个性化推荐基于2010年12月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为1、MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系? OA. 数量越多处理时间越长B.数量越多处理时间越短OC. 数星越小处理时间越短0 D. 没什么关系2、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?()A.日志收集B.消息系统C.业务系统0 D. 流式处理美国软件公司Splunk是第一家上市的大数据处理公司以下不是非结构化数据的项是？下列选项中正确说明价值密度低的是大数据应用领域成就瞩目的有？电信行业的精准营销中人工智能经过60多年的螺旋上升式发展总体来说，人工智能发展的未来趋势是？阿尔法狗是第一个击败人类职位围棋选手人工智能按照发展层级划分可以分为哪几层？在智能投顾领域HDFS的Block块的默认大小是多大？哪像是分布式文件存储系统大数据生态中HBase是在Hadoop之上构建的开源分布式结构化数据存储系统HDFS在哪些场景中表现很差？1、大数据特征有几种(不包括IBM提出的新特征) ?OA.1O B.2O C.3D.42、目前电信运营商大数据发展仍处在什么阶段?A.探索O B.应用OC.成熟OD.扩展3.下列选项中,不是大数据的-部分的是?OA.海量计算:O B. 大量数据管理O C. 数据分析◎D. 单机计算1、数据真实性具备哪两种特质?V A. 准确性口B. 不确定性口C. 可信赖度口D. 杂乱性2.电信行业的企业运营:理中。
人工智能与大数据的关系
人工智能与大数据的关系人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够展现出智能的学科，而大数据（Big Data）则指的是规模庞大、高维度和不断快速增长的数据集合。
人工智能和大数据在当今互联网时代密不可分，二者之间相辅相成，共同推动着科技的发展和社会的进步。
首先，大数据为人工智能提供了强大的支持和基础。
人工智能技术的发展需要大量的数据作为输入，而大数据的产生和积累正满足了这一需求。
大数据中蕴含着海量的信息，通过对这些信息的采集、存储、处理和分析，可以为人工智能算法提供充足的训练和学习材料。
例如，在人工智能领域中，机器学习（Machine Learning）是一种重要的技术手段，它需要借助大数据集进行模型的训练和参数的优化。
只有通过充足的数据源，人工智能才能够获得更准确、更智能的预测和决策能力。
其次，人工智能为大数据的分析和应用提供了高效的解决方案。
大数据中蕴含着丰富的信息和价值，但如何从海量数据中提取有用的知识和洞见，是一个具有挑战性的任务。
人工智能通过建立智能化的算法模型和系统，可以对大数据进行深度学习和智能分析。
例如，利用人工智能技术，可以通过对大数据中的模式和趋势进行挖掘，发现隐藏在数据背后的规律和关联关系。
这种智能化的数据分析和应用，可以帮助企业和组织做出更加准确、更加智能的决策，提高经济效益和社会效益。
此外，人工智能和大数据的结合还促进了科技创新和产业发展。
人工智能的应用涉及到诸多领域，包括金融、医疗、交通、城市管理等。
而这些领域的发展往往需要大量的数据支撑和智能化的分析处理。
人工智能技术和大数据的结合，不仅可以提供更好的服务和体验，还可以推动相关产业的创新和升级。
例如，在金融领域，人工智能可以利用大数据对风险进行预测和管理，提高金融机构的运作效率和风险控制能力。
在医疗领域，人工智能和大数据的结合可以为医生提供更准确的诊断和治疗方案，提高疾病的预防和治疗效果。
人工智能与大数据的深度融合
人工智能与大数据的深度融合当前社会中，人工智能和大数据已经成为促进科技发展和社会进步的重要驱动力。
人工智能以其强大的计算能力和智能决策能力，被广泛应用于各个领域，大数据则提供了海量的信息和数据资源，为人工智能的学习和应用提供了强有力的支持。
本文将探讨人工智能与大数据的深度融合，并就其在各行各业的应用进行分析。
一、人工智能和大数据的关系人工智能是一门关注模拟人类智能的研究领域，旨在开发出能够模拟人类智能并具备类似人类思维能力的计算机系统。
而大数据则是指在高速网络环境下产生的数据规模巨大的数据集合。
人工智能与大数据的关系可简单描述为：人工智能离不开大数据，大数据离不开人工智能。
人工智能需要大数据来进行学习和训练，而大数据则为人工智能提供了数据来源和支撑。
二、人工智能与大数据的深度融合在实际应用中体现为：通过人工智能的技术手段对海量、高维、多源的数据进行处理和分析，从而挖掘出有价值的信息和知识。
具体而言，深度融合主要包括以下几个方面。
1. 数据采集与处理在大数据时代，数据的采集和处理是人工智能与大数据融合的第一步。
通过传感器、网络爬虫等手段，实时获取各类结构化和非结构化的数据，然后对这些数据进行去重、清洗和规范化处理，使其符合人工智能的需求。
同时，借助人工智能技术，可以对数据进行分类、聚类、过滤、推理等操作，提取出有用的信息。
2. 数据挖掘与分析人工智能技术可以对大数据进行深度挖掘和分析，从中发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
通过机器学习、深度学习等技术，人工智能可以实现对大量数据的分析和建模，预测未来的发展趋势，为决策提供科学依据。
例如，在金融领域中，人工智能可以通过分析大数据提供的信息，识别金融风险，预防金融危机的发生。
3. 智能决策与优化借助人工智能和大数据的深度融合，可以实现更加智能、高效的决策和优化。
通过机器学习等技术，建立模型和算法，对数据进行分析和学习，使系统能够根据数据自动做出决策和优化。
人工智能与大数据的结合
人工智能与大数据的结合近年来，人工智能（AI）和大数据技术迅速发展，引起了广泛的关注和应用。
人工智能作为一项利用计算机技术模拟人的智能行为的研究领域，与大数据技术的结合为各行各业带来了巨大的变革和创新。
本文将探讨人工智能与大数据的结合，以及其在不同领域的应用。
一、人工智能与大数据的概念和特点人工智能，简称AI（Artificial Intelligence），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学。
而大数据则是指规模庞大、复杂多样的数据集合，以及利用大数据进行分析和挖掘的技术和方法。
人工智能和大数据的结合，主要基于大数据的规模优势和人工智能的智能化处理能力，实现对大数据的高效分析、处理和应用。
人工智能和大数据的结合具有以下特点：1. 数据驱动：人工智能的学习和决策过程依赖于大数据的输入和反馈，通过分析和挖掘大数据中的模式和规律，从而实现智能化的决策和行为。
2. 实时性：大数据的快速生成和传输对人工智能算法的实时处理能力提出了更高的要求，AI需要能够及时响应大数据的变化和需求。
3. 自动化：人工智能的决策和行为能够自动化地应对大数据的处理和应用，节省人力成本，提高效率和准确性。
二、人工智能与大数据的应用领域1. 金融业：人工智能结合大数据可以用于金融风险评估、智能投资、高频交易等方面。
通过对大数据的分析和挖掘，结合人工智能的模型和算法，可以提高金融业的风险控制能力和决策效率。
2. 医疗健康：人工智能结合大数据在医疗健康领域具有广阔的应用前景。
例如，利用大数据分析患者的病历、病情和治疗效果，预测疾病发展趋势和患者的治疗反应，辅助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
3. 零售业：人工智能结合大数据可以为零售业提供更好的商品推荐、个性化营销等服务。
通过对顾客购买行为和偏好的分析，结合人工智能的推荐算法，可以为顾客提供更符合其兴趣和需求的商品和服务。
4. 城市管理：人工智能结合大数据可以用于城市交通、环境监测、智能安防等方面。
大数据和人工智能的关系
大数据和人工智能的关系
大数据和人工智能是密切相关的两个领域。
大数据指的是海量、高增长率和多样化的数据，可以来自各种不同的来源，如社交媒体、传感器、互联网、电子商务等。
而人工智能则是计算机科学的一个分支，研究如何让计算机模拟或增强人类的智能。
大数据和人工智能的关系主要表现在以下几个方面：
1.数据驱动的人工智能：大数据为人工智能提供了丰富的训练数据，
使得人工智能算法可以不断地学习和改进。
例如，在机器学习中，算法需要大量的数据来训练模型，以便在新数据中做出准确的预测。
2.人工智能加速大数据分析：人工智能技术可以帮助快速处理和分
析大数据，提取有价值的信息。
例如，自然语言处理技术可以帮助快速分析社交媒体上的海量文本数据，提取关键信息。
3.人工智能和大数据共同驱动业务创新：通过将人工智能和大数据
结合起来，可以创造出新的商业模式和创新应用。
例如，商家和企业可以利用大数据和AI对海量数据挖掘、运用，估算新一波生产方向和消费者购买能力等因素；对用户数据进行智能化、人性化分析，得出每个用户的后期需求，帮助用户节省查询时间。
4.大数据技术为人工智能提供强大的存储能力和计算能力：在大数
据时代，面对海量的数据，传统的单机存储和单机算法都已经无能为力，建立在集群技术之上的大数据技术（主要是分布式存储
和分布式计算），可以为人工智能提供强大的存储能力和计算能力。
总的来说，大数据的发展在很大程度上推动了人工智能技术的发展，因为数据是人工智能技术的三大基础之一（另两个基础是算法和算力）。
如需了解更多信息，建议查阅相关书籍或咨询人工智能专业人士。
探索大数据和人工智能最全试题
探索大数据和人工智能最全试题1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。
A首席数据官B.首席科学家C.首席执行官D.首席架构师2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()?A. ReduceB.HashC. CleanD. Loading3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是A. SparkSQLB.MllibC.GraphXD. Spark Streaming4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系?A数量越多处理时间越长B.数量越多处理时间越短C.数量越小处理时间越短D.没什么关系5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?A.日志收集B.消息系统C.业务系统D.流式处理6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是A.结构化数据B.非结构化数据C.半结构化数据D.全结构化数据7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是?A.重复学习B.深度学习C.迁移学习D.对抗学习8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是A.机器性能B.语言歧义性C.知识依赖D.语境9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。
请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?A.给定标签B.离散C.分类D.回归10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做()A.九天B. OneNETC.移娃D.大云11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是?A.描述数据的存储位置等属性B.存储数据C.调度数据D.12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的?A大数据技术B.互联网技术C.游戏技术D.影像技术13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢?A.闭源B.开源C.独立D.封闭14、以下不是非结构化数据的项是?A.图片B.音频C.数据库二维表数据D.视频15、以下数据单位换算错误的是?A.1KB=1024BB. 1GB=1024MBC.1TB=1000GBD. 1MB=1024KB16、下列选项中,不是Flume的特点的是?A.可靠性B.集中式架构C.可扩展性D.可管理性17、BP神经网络模型拓扑结构不包括A.输入层B.隐层C.翰出层D.显层18、以下哪个不是语音识别的范畴?A.语音听写B.语音台成C.语音转写D.语音唤醒19、以下哪个场景可以称为大数据场景?A.故宫游客人B.故宫门票收入C.美团APP的定位信息D.文章内容20、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的?A.比尔恩门B.麦肯锡C.扎克伯格D.乔图斯21、下列选项中,哪项是分布式文件存储系统?A.HDFSB. FlumeC. KafkaD. Zookeeper22、下列选项中,正确描述Flume对数据源的支持的是A.只能使用HDFS数据源B.可以配置数据源C.不能使用文件系统D.不能使用目录方式23、机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,请问机器学习利用数据训练出什么?A.模型B.表结构C.结果D.报表24、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是A.重复学习B.深度学习C.迁移学习D.对抗学习25、语音识别产品体系有四部分,下列哪项不是体系之一?A.语音合成B.语音播放C.语音识别D.语义理解26、今年,大数据分析将出现革命性的新方法,从前的很多算法和基础理论可能会产生理论級别的突破。
大数据与人工智能
大数据与人工智能引言概述:大数据和人工智能是当今科技领域最热门的话题之一。
随着科技的不断发展，大数据和人工智能已经成为了许多领域的核心。
本文将探讨大数据和人工智能的关系，以及它们对各个行业的影响。
正文内容:1. 大数据的定义和特点1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、类型繁多的数据集合，无法使用传统的数据处理工具进行处理和分析。
1.2 大数据的特点大数据具有四个特点：数据量大、速度快、种类多、价值高。
大数据的产生主要来源于互联网、传感器和各种设备。
1.3 大数据的应用领域大数据已经广泛应用于金融、医疗、零售、交通等各个行业。
通过对大数据的分析，可以发现隐藏在数据暗地里的规律和趋势，匡助企业做出更准确的决策。
2. 人工智能的定义和分类2.1 人工智能的定义人工智能是指通过摹拟人类智能的方式，使计算机具备学习、理解、推理和决策等能力的技术。
2.2 人工智能的分类人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能是指在特定领域内表现出与人类相似的智能水平，如语音识别、图象识别等。
而强人工智能则是指具备与人类相当或者超越人类的智能水平。
2.3 人工智能的应用领域人工智能已经应用于自动驾驶、智能助手、机器人等领域。
通过人工智能技术，计算机可以摹拟人类的智能，实现自主决策和自动化操作。
3. 大数据与人工智能的关系3.1 大数据与人工智能的互相促进大数据为人工智能提供了数据基础，而人工智能则可以通过分析大数据来发现规律和趋势。
大数据和人工智能相互促进，共同推动科技的发展。
3.2 大数据和人工智能在各行业的应用大数据和人工智能已经在金融、医疗、零售等行业得到广泛应用。
通过分析大数据，人工智能可以为企业提供更准确的预测和决策支持，提高工作效率和竞争力。
3.3 大数据和人工智能的挑战尽管大数据和人工智能带来了许多好处，但也面临一些挑战，如数据隐私和安全问题、算法的不透明性等。
解决这些问题需要政府、企业和学术界的共同努力。
探索大数据和人工智能复习题及答案
当前世界产生的数据总量的单位是？ A. EB B. ZB C. PB D. TB随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小，老牌IT厂商正在改变商业模B 式，向着什么靠拢？ A. 闭源 B. 开源 C. 开放 D. 封闭HBASE通过Zookeeper避免什么问题？ A. HMaster的单点问题 B. HRegionServer的单点问题 C. HRegion的单点问题 D. Client的单点问题大数据本身是一个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过什么尺度的数据而诞生的？ A. 单机 B. 20GB C. 100GB D. 500GB传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。
请问标签为离散的类型，称为分类，标签为连续的数字，又称为什么呢？ A. 给定标签 B. 离散 C. 分类 D. 回归目前主流研究仍然集中于弱人工智能发展阶段，那么在下列哪些方面取得显著进步？ A. 语音识别 B. 图像处理 C. 探索太空 D. 机器翻译目前主流研究仍然集中于弱人工智能发展阶段，那么在下列哪些方面取得显著进步？ A. 语音识别 B. 图像处理 C. 探索太空 D. 机器翻译下列选项中，哪项是可以用于数据采集的技术？ A. Flume B. Hive C. Kafka D.Mahout麦肯锡全球研究所对大数据的定义是一种规模大到在某些方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，那么这些方面分别是？ A. 获取 B. 存储C. 管理D. 分析计算机视觉本身又包括了诸多不同的研究方向，比较基础和热门的几个方向主要包括了： A. 物体识别 B. 运动 C. 形态 D. 轮廓。
人工智能与大数据的关系
人工智能与大数据的关系随着科技的进步和互联网的普及，人工智能（AI）和大数据成为了当前信息技术领域的热门话题。
人工智能是指通过模拟人类智能思维和行为的方式，使计算机系统具备类似人类的智能能力。
而大数据则是指大规模的、复杂的、高增长速度的数据集合。
本文将探讨人工智能与大数据之间的关系以及它们如何相互促进和发展。
一、人工智能利用大数据实现智能化人工智能的核心在于机器学习，而机器学习的基础是大数据的存在和应用。
大数据提供了丰富的样本和信息，为机器学习算法的训练和优化提供了支持。
通过分析大数据集中的模式和规律，人工智能系统可以获得对未知数据进行预测和推理的能力。
例如，在图像识别领域，通过处理大量的图像数据，人工智能系统可以识别和分类图像中的对象和场景。
在自然语言处理领域，通过分析海量的文字数据，人工智能系统可以理解和生成人类语言。
二、大数据支撑人工智能的训练和应用大数据不仅为人工智能的训练提供了数据基础，同时也为人工智能的应用提供了实时的数据支撑。
人工智能系统需要持续地接收和处理大量的数据，以不断地优化和更新自身的模型和算法。
例如，智能交通系统可以通过实时采集和分析车辆位置和速度数据，优化路线规划和交通信号控制，提高交通效率。
另外，在金融领域，大数据可以帮助人工智能系统进行风险评估和欺诈检测，减少风险和损失。
三、人工智能和大数据相互促进发展人工智能和大数据是一对相辅相成的概念，它们之间的关系是互为驱动的。
大数据提供了充分的数据资源，为人工智能的训练和应用提供了支持。
而人工智能的不断发展和应用也进一步推动了大数据的产生和应用场景的扩展。
随着人工智能技术的不断进步，对数据处理和存储的需求也在增加，这进一步促进了大数据技术的发展。
四、人工智能与大数据的挑战和应对策略人工智能和大数据的快速发展也带来了一些挑战。
首先，数据隐私和安全问题成为了重要的考虑因素。
大数据中可能包含着个人隐私和商业秘密，如何保护和管理这些数据成为了一个全球性的问题。
探索大数据与人工智能试题
（一）大数据基础（二）人工智能（三）大数据技术介绍1、MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系? OA. 数量越多处理时间越长B.数量越多处理时间越短OC. 数星越小处理时间越短0 D. 没什么关系2、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?()A.日志收集B.消息系统C.业务系统0 D. 流式处理1、大数据特征有几种(不包括IBM提出的新特征) ? OA.1O B.2O C.3D.42、目前电信运营商大数据发展仍处在什么阶段?A.探索OC.成熟OD.扩展3.下列选项中,不是大数据的-部分的是?OA.海量计算:O B. 大量数据管理O C. 数据分析◎D. 单机计算1、数据真实性具备哪两种特质?V A. 准确性口B. 不确定性口C. 可信赖度口D. 杂乱性2.电信行业的企业运营:理中。
经营分析和市场监测中。
我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析。
主要分为哪些种类?A日报口B.周报C月报口0.专暨分析1。
EMC World是哪年在拉斯维加聯著名的威尼斯人店开畔的?口A 2009。
B. 2011◎C.2012◎D. 20102.随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小，老牌T厂高正在改变商业模式，向着什么靠拢?OA团源◎B.开源OC开放OD.封闭3.下列造项中正情说明价已度低的是?。
A. 100万数据中有50万有效数据。
B.1TB数据中有1KB有效数据。
C. 100万0数据中南100万有效数据◎D. 10万条数据中有1万有效数据1.语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之- ?◎A.语音合成◎B.请音擴放◎C. 语音识剔0 D.適义理解2. IBM的深蓝在1997年的决定胜负的第六个回台中，用了多少步迫使和斯帕罗夫投子认输OA.15◎B.22◎D.283. BP神经网络的学习规则是?O A梯度上升法。
B.梯度下降法。
C梯度提升法。
D.梯度曲线法、下列选项中，寒项是分布式文件存储系统?o A HDFSO B Flume0 c Katla◎D. Zokeepe2. mapreduceit算模型近用于哪种任务?( ) A. 多线程处理◎B. 有关联的行处理。
人工智能与大数据的关系
人工智能与大数据的关系随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，AI）和大数据（Big Data）的概念也变得越来越热门。
人工智能是指模拟人类智能的一种技术，它利用大数据分析和机器学习算法，从而使计算机系统具备某种智能。
而大数据则是指大量的非结构化和结构化数据，这些数据将被分析和处理，以获得有价值的信息。
人工智能和大数据之间存在着密不可分的关系，二者相互促进、相互依赖。
本文将详细探讨人工智能与大数据的关系以及相互之间的作用。
一. 人工智能与大数据的相互作用人工智能和大数据之间的相互作用是双向的。
首先，大数据为人工智能的发展提供了基础。
人工智能需要大量的数据来进行训练和学习。
例如，在机器学习中，人工智能系统需要通过大数据集来训练模型，从而使其能够理解和识别不同的模式和规律。
大数据的丰富性和多样性为人工智能系统提供了更多的学习材料，从而使其变得更加智能和准确。
另一方面，人工智能也为大数据的分析和应用提供了手段和方法。
在大数据处理中，传统的数据处理方法往往面临着数据量过于庞大以及数据类型多样的挑战。
人工智能通过其强大的数据分析和处理能力，可以帮助人们更高效地利用大数据。
例如，通过人工智能算法对大数据进行分析挖掘，可以更准确地发现数据中的关联规律和趋势，从而帮助决策者做出更好的决策。
二. 人工智能在大数据中的应用人工智能在大数据中应用广泛。
以下列举几个典型的应用领域。
1. 垂直搜索随着互联网的发展，数据量呈爆炸式增长。
在这样的背景下，人工智能在大数据中的垂直搜索应用变得尤为重要。
通过利用人工智能算法对海量数据进行分类和筛选，可以为用户提供精准和个性化的搜索结果。
例如，谷歌搜索引擎利用人工智能技术对搜索内容进行智能分析，从而将最相关和有价值的搜索结果展示给用户。
2. 金融风控金融领域是一个大数据量较大的领域，同时也是人工智能应用较为广泛的领域之一。
在金融风控中，人工智能可以通过大数据分析，识别潜在的风险，并提前采取措施进行预防。
人工智能与大数据之间的关系
人工智能与大数据之间的关系人工智能和大数据是当今互联网领域最热门的关键词之一，两者之间存在重要的关系，相互促进、相辅相成。
人工智能技术的发展需要大量高质量的数据支持，而大数据则为人工智能的发展提供了无限的可能性，对人工智能技术进行了大量探讨和应用。
本文将深入探讨人工智能与大数据之间的关系并阐述其重要性。
一、人工智能与大数据的关系1.大数据为人工智能提供了基础人工智能的成功离不开高质量的数据支持，而大数据是获取这些数据的主要手段之一。
大数据的产生源自于人们的日常活动，从各个领域不断产生着海量的数据，包括文本、音频、图片和视频等不同类型和不同格式的信息。
大数据通常是指数据集合规模非常庞大，传统处理技术已经无法胜任的数据。
得益于大数据提供的巨量数据，人工智能技术得以进行深度学习，从而不断提高准确度和效率。
2.大数据让人工智能变得更加智能大数据虽然是数据，但它仅有的价值就是能够被智能化的方式处理。
人工智能对于大数据挖掘领域提供了强劲的支持，是目前大数据的关键应用。
利用人工智能技术处理大数据可以让企业更加高效率地分析数据，准确预测客户需求和市场变化，提高生产性和操作效率。
同时，也让机器人和智能设备更加智能和更易于控制，能够更好地满足人们生活和工作的需求。
二、人工智能和大数据的应用1.人工智能与大数据在医疗领域的应用医疗领域一直是应用人工智能和大数据技术的领域之一。
人工智能技术可以通过分析大量的医疗数据，提高疾病的早期诊断和治疗效果，提高患者医疗质量，并降低医疗成本。
例如，医疗机构可以通过结合人工智能技术，发现患者临床表现的与不同疾病的相关特征，从而实现更快速和准确的诊断。
2.人工智能与大数据在电子商务领域的应用电子商务领域同样能够充分应用人工智能和大数据技术。
随着顾客数量的增加，企业更需要使用人工智能和大数据技术进行数据处理和分析。
比如商家可以通过大数据技术分析消费者的购买历史记录、浏览记录、搜索行为等，使用人工智能技术进行个性化营销，并更准确地预测客户的需求，在市场上获得更强的竞争力。
人工智能和大数据之间的关系
人工智能和大数据之间的关系近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和大数据（Big Data）成为科技领域的热门话题。
人工智能作为一种技术和科学的领域，致力于使计算机能够模仿人类智能的思维和行为。
而大数据则指的是海量、复杂的数据集合，通过特定的处理和分析方法来获取有价值的信息。
那么人工智能和大数据之间到底有什么关系呢？人工智能离不开大数据的支持。
人工智能的核心是机器学习（Machine Learning），而机器学习的关键在于数据。
大数据提供了充足的数据样本，使得机器可以通过学习和训练来获取知识和经验。
只有通过大数据的支持，机器才能够从中提取规律和模式，进而进行预测和决策。
大数据对人工智能的发展起到了促进作用。
通过大数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，为人工智能提供更多的知识和见解。
例如，在医疗领域，通过分析大量的医疗数据，可以发现疾病的发病规律和潜在的治疗方案，从而辅助医生做出更准确的诊断和治疗决策。
人工智能和大数据的结合也催生了许多新的应用和业务模式。
借助人工智能的算法和技术，可以对海量的数据进行高效的分析和处理，从中挖掘出有价值的信息。
例如，在电商领域，通过分析用户的购买历史和行为数据，可以为用户提供个性化的推荐和服务，提高用户的购物体验和满意度。
又如，在智能交通领域，通过分析城市交通数据，可以优化交通流量，改善交通拥堵状况。
人工智能和大数据的结合还可以为企业提供更多的商业机会。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现市场需求和消费趋势，为企业决策提供有力支持。
例如，通过分析用户的购买行为和偏好，企业可以进行精准营销，提高销售额和市场份额。
又如，在金融领域，通过分析用户的信用记录和交易数据，可以进行风险评估和信用评分，为金融机构提供更准确的决策依据。
然而，人工智能和大数据的结合也面临一些挑战和问题。
首先是数据的质量和隐私问题。
在大数据时代，数据的质量和可信度是至关重要的，否则将会对人工智能的应用产生负面影响。
人工智能与大数据的关系与发展趋势
人工智能与大数据的关系与发展趋势人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和大数据是当前科技领域的热门话题，两者紧密相连且相辅相成。
人工智能依赖于大数据的支持和驱动，而大数据的发展也借力于人工智能的智能分析和处理能力。
本文将探讨人工智能与大数据的关系，并展望其未来的发展趋势。
一、人工智能与大数据的关系人工智能是指通过模拟人类智能的一系列技术和方法，使机器能够具备学习、推理和决策的能力。
而大数据则是指海量、多样和高速生成的数据集合。
人工智能与大数据的关系可以用“数据驱动”来形容，即人工智能通过分析和利用大量的数据来实现智能化的目标。
1. 数据为人工智能提供支持人工智能的核心是机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）等算法，这些算法需要大量的数据作为训练样本。
只有通过对大量数据的学习和分析，机器才能不断优化自身的模型和算法，从而实现更准确和智能的结果。
因此，大数据为人工智能的发展提供了必要的支持。
2. 人工智能赋予大数据更大的价值大数据本身蕴含着丰富的信息和价值，然而，人工智能的出现将其潜力进一步激发。
通过人工智能的智能分析和处理能力，我们可以从大数据中挖掘出隐藏的模式、趋势和规律，从而得到更深入的洞察和智能化的决策。
人工智能可以帮助我们处理海量的数据，提取有用的信息，优化业务流程，并为决策提供可靠的依据。
二、人工智能与大数据的发展趋势人工智能和大数据都是目前科技领域发展的热点，未来它们将继续紧密结合，并呈现以下趋势：1. 数据规模不断扩大随着科技和互联网的发展，数据的规模将继续呈指数级增长。
传感器技术、物联网设备等的普及将不断产生海量的数据，这将为人工智能提供更多的训练样本和分析对象，进一步推动人工智能的发展。
2. 数据质量与隐私保护成为关注重点随着数据规模的扩大，数据质量和隐私保护愈发重要。
人工智能应用的准确性和可信度与数据的质量有着密切关系，因此数据采集、存储和处理的质量与可靠性将成为关注的焦点。
大数据与人工智能
大数据与人工智能1. 概述大数据与人工智能是当今科技领域最热门的话题之一。
大数据指的是海量、高速、多样化的数据集合，而人工智能则是指通过摹拟人类智能的方式，使机器具备类似人类的学习、推理和决策能力。
本文将详细探讨大数据与人工智能的关系、应用以及未来发展趋势。
2. 大数据与人工智能的关系大数据和人工智能之间存在着密切的关系。
大数据为人工智能提供了海量的数据源，为机器学习和深度学习算法提供了训练和优化的基础。
同时，人工智能技术也为大数据的处理和分析提供了更高效、更准确的方法。
大数据和人工智能的结合，可以匡助企业和组织更好地理解和利用数据，实现更智能化的决策和创新。
3. 大数据与人工智能的应用3.1 商业领域在商业领域，大数据与人工智能的应用已经成为企业提升竞争力的关键。
通过分析海量的市场数据和消费者行为数据，企业可以更好地了解消费者需求，优化产品设计和营销策略。
同时，人工智能技术也可以匡助企业自动化客户服务、预测销售趋势和优化供应链管理。
3.2 医疗健康在医疗健康领域，大数据和人工智能的应用正在改变传统的医疗模式。
通过分析大量的病例数据和基因数据，人工智能可以匡助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
同时，大数据和人工智能还可以应用于健康管理、精准医学和药物研发等方面，为人类健康提供更好的保障。
3.3 城市管理在城市管理方面，大数据和人工智能的应用可以匡助城市实现智能化、高效化的运行。
通过采集和分析城市交通、环境、能源等数据，人工智能可以优化交通流量、改善空气质量、提高能源利用效率。
同时，人工智能还可以应用于城市安全、智能化建造和智慧农业等领域，为城市居民提供更好的生活质量。
4. 大数据与人工智能的未来发展趋势4.1 数据隐私与安全随着大数据和人工智能的快速发展，数据隐私和安全问题也日益突出。
未来，隐私保护和数据安全将成为大数据与人工智能发展的重要议题，需要加强技术和法律手段的保障。
4.2 人工智能伦理与道德人工智能的发展也带来了一系列的伦理和道德问题。
人工智能与大数据的结合调研报告
人工智能与大数据的结合调研报告随着科技的快速发展，人工智能（AI）和大数据技术的结合越来越受到关注。
本调研报告将对人工智能与大数据的结合进行探讨，并分析其对各个领域的影响。
一、简介人工智能是指通过让机器模拟人类的智能行为来协助人类解决问题的技术。
而大数据是指通过收集、存储和分析海量的数据来获得有价值的信息。
由于大数据的存储和处理能力大幅提升，以及人工智能的快速发展，两者的结合能够实现更多复杂任务的自动化和优化。
二、医疗行业人工智能与大数据结合在医疗行业的应用十分广泛。
通过大数据的分析，可以提取病历、实验室检查、生物学数据等信息，帮助医生快速诊断和制定治疗方案。
并且，人工智能的技术还能够通过模式识别、预测分析等手段辅助医生进行疾病风险评估和预测，提高医疗的精确性和效率。
三、金融业人工智能与大数据结合在金融业的应用可以有效提升风险控制和客户服务的质量。
例如，通过分析客户的交易记录和信用信息，人工智能可以自动评估风险并提供个性化投资建议。
同时，大数据的分析还可以用于监测金融市场的波动、预测股市走势，帮助投资者做出更明智的决策。
四、智能交通交通领域也是人工智能与大数据结合的重要应用领域之一。
通过分析大量的交通数据和视频监控，可以实现智能交通信号灯控制、路况分析和交通事故预警等功能。
人工智能可以帮助优化交通系统，提高交通效率，并减少拥堵和事故发生的概率。
五、教育领域人工智能和大数据的结合也可以在教育领域发挥重要作用。
通过收集和分析学生的学习数据，可以实现个性化教育和智能辅导，帮助学生更好地掌握知识和提高学习效果。
此外，人工智能还可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，为其推荐适合的学习资源和课程。
六、安全与隐私问题人工智能与大数据结合的应用也带来了一些安全和隐私问题。
例如，个人隐私的泄露，人工智能系统的安全性等。
因此，在应用人工智能与大数据技术时，必须加强数据的保护和加密技术，确保个人信息的安全性和隐私权的保护。
大数据与人工智能
大数据与人工智能随着科技的不断发展，大数据与人工智能已经成为当今社会的热门话题。
大数据和人工智能之间有着密不可分的联系，它们共同推动着技术的进步和社会的发展。
本文将深入探讨大数据与人工智能的关系以及它们在不同领域的应用。
一、大数据的概念及特点1.1 大数据的定义：大数据是指规模巨大、种类繁多且处理速度快的数据集合。
1.2 大数据的特点：1.2.1 三V特性：大数据通常具有体积大、速度快和多样性的特点。
1.2.2 高价值：大数据中蕴含着海量的信息和价值，可以帮助企业做出更准确的决策。
1.2.3 实时性：大数据处理的速度非常快，可以实时监控和分析数据。
二、人工智能的概念及发展历程2.1 人工智能的定义：人工智能是指利用计算机和机器模拟人类智能的能力。
2.2 人工智能的发展历程：2.2.1 弱人工智能：早期的人工智能主要是针对特定任务的智能系统，如国际象棋程序。
2.2.2 强人工智能：随着技术的不断进步，人工智能开始具备更加智能化的能力，如语音识别、图像识别等。
2.2.3 深度学习：近年来，深度学习技术的发展使得人工智能在各个领域取得了巨大的进步。
三、大数据与人工智能的关系3.1 数据驱动的人工智能：大数据为人工智能提供了大量的数据支持，使得人工智能系统能够更加准确地分析和预测。
3.2 人工智能推动大数据应用：人工智能技术的发展推动了大数据在各个领域的应用，如智能推荐系统、智能交通管理等。
3.3 互相促进的发展：大数据和人工智能之间相互促进，共同推动着科技的进步和社会的发展。
四、大数据与人工智能在各领域的应用4.1 金融领域：大数据和人工智能在金融领域的应用越来越广泛，如信用评分、风险管理等。
4.2 医疗领域：大数据和人工智能在医疗领域的应用可以帮助医生更准确地诊断疾病和制定治疗方案。
4.3 零售领域：大数据和人工智能在零售领域的应用可以帮助企业更好地了解消费者的需求，提供个性化的服务。
五、大数据与人工智能的未来发展趋势5.1 智能化：大数据和人工智能的未来发展趋势是智能化，在各个领域实现更加智能化的应用。
人工智能与大数据的结合
人工智能与大数据的结合随着信息技术和数字化技术的不断发展，人工智能（AI）和大数据（Big Data）分别成为了当前信息技术和数字化技术领域的两个最热门的话题。
而在众多前沿技术领域中，人工智能和大数据的结合无疑是最为令人期待的领域之一。
在这篇文章中，我们将深入探讨人工智能与大数据的结合所产生的深远影响以及未来潜力，探究其对技术和社会发展的巨大潜力。
一、人工智能和大数据的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，起初主要用于机器翻译、模式识别等领域。
随着计算机技术和算法技术的不断改进以及对新型数据存储和处理技术（比如云计算）的广泛应用，人工智能的应用范围越来越广泛、越来越普遍。
同时，大数据的概念也在信息技术和数字化技术快速发展的背景下被提出。
大数据指规模庞大、类型多样、速度快、价值密度低等特征的数据集群。
正因为如此，大数据往往需要借助特定的技术手段和算法来进行有效的处理和利用。
人工智能和大数据这两个概念的出现，为我们提供了深挖信息价值的机会，其本质上是对传统计算机和数据挖掘技术的全面革新。
对于企业，这些技术提供了越来越多的工具，可以帮助其获得越来越多的洞见和利益。
二、人工智能和大数据的结合人工智能和大数据可以相互融合，从而获得更为强大的功能和应用场景。
其中，人工智能主要依靠统计学习和深度学习等方法，通过分析和识别大数据，来实现计算机系统对规律的发现和智能决策的能力提升。
从应用角度看，人工智能和大数据的结合可以实现更为广泛的应用范围，覆盖生产制造、金融保险、医疗卫生、教育、社交、安防等多个领域。
比如，在厂商生产制造领域，人工智能可以通过对生产数据进行分析和预测，优化生产计划、提高产量和质量，并进一步推动产业升级。
同时，通过对医疗数据、社交数据、金融数据、物流等数据的挖掘和分析，可以实现全财富管理、金融分析、智能家居、智能出行等多样化的应用。
三、人工智能与大数据未来发展的展望对于人工智能和大数据的未来发展，值得关注的有以下几个方面：1. 数据隐私和安全威胁大数据和人工智能技术的应用，需要借助人们集中存储、共享、处理等措施，需要处理大量的数据。
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探索大数据和人工智能1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。
A首席数据官B.首席科学家C.首席执行官D.首席架构师2、整个 MapReduce的过程大致分为Map、 Shuffle、 Combine、()?A. ReduceB.HashC. CleanD. Loading3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是A. SparkSQLB.MllibC.GraphXD. Spark Streaming4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系?A数量越多处理时间越长B.数量越多处理时间越短C.数量越小处理时间越短D.没什么关系5、下列选项中,不是 kafka适合的应用场景是?A.日志收集B.消息系统C.业务系统D.流式处理6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是A.结构化数据B.非结构化数据C.半结构化数据D.全结构化数据7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是?A.重复学习B.深度学习C.迁移学习D.对抗学习8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是A.机器性能B.语言歧义性C.知识依赖D.语境9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。
请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?A.给定标签B.离散C.分类D.回归10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做()A.九天B. OneNETC.移娃D.大云11、HDFS中 Namenodef的 Metadata的作用是?A.描述数据的存储位置等属性B.存储数据C.调度数据D.12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的?A大数据技术B.互联网技术C.游戏技术D.影像技术13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢?A.闭源B.开源C.独立D.封闭14、以下不是非结构化数据的项是?A.图片B.音频C.数据库二维表数据D.视频个人精品文档资料15、以下数据单位换算错误的是?A.1KB=1024BB. 1GB=1024MBC.1TB=1000GBD. 1MB=1024KB16、下列选项中,不是Flume的特点的是?A.可靠性B.集中式架构C.可扩展性D.可管理性17、BP神经网络模型拓扑结构不包括A.输入层B.隐层C.翰出层D.显层18、以下哪个不是语音识别的范畴?A.语音听写B.语音台成C.语音转写D.语音唤醒19、以下哪个场景可以称为大数据场景?A.故宫游客人B.故宫门票收入C.美团APP的定位信息D.文章内容20、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《 Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的?A.比尔恩门B.麦肯锡C.扎克伯格D.乔图斯21、下列选项中,哪项是分布式文件存储系统?A.HDFSB. FlumeC. KafkaD. Zookeeper22、下列选项中,正确描述Flume对数据源的支持的是A.只能使用HDFS数据源B.可以配置数据源C.不能使用文件系统D.不能使用目录方式23、机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,请问机器学习利用数据训练出什么?A.模型B.表结构C.结果D.报表24、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是A.重复学习B.深度学习C.迁移学习D.对抗学习25、语音识别产品体系有四部分,下列哪项不是体系之一?A.语音合成B.语音播放C.语音识别D.语义理解26、今年,大数据分析将出现革命性的新方法,从前的很多算法和基础理论可能会产生理论級别的突破。
而哪项技术将继续成为大数据智能分析的核心技术A机器学习B.智能物流C.脑科学D.智能终端27、以下哪个不属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用A.精准广告B.网络管理C.营销洞察D.大数据检测和决策28、RDD是由多个什么组成?A.partitionB. computerC. ActionD. Transformation29、下列选项中，不是大数据的一部分的是？A.海量计算B.大量数据管理C.数据分析D.单机计算30、属于“人造智能”,具有意识,达到或超越人类智慧水平的人工看能称为()A.高人工智能B.低人工智能C.强人工智能D.弱人工智能31、 mapreduce计算模型适用于哪种任务?A.多线程处理B.有关联的行处理C.批处理D.实时数据变化处理32、当前世界产生的数据总量的单位是?A.KBB. ZBC.GBD.TB33、IBM提出的大数据5V特征包括更大( Volume)、更快( Velocity)、更多Variety)、更值钱(Value)和()A.更有效B.更充分C.更真实( Veracity)D.更直观34、 Spark.是基于什么的迭代计算框架?它适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。
需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小A.内存B.硬盘C.磁带D.显卡35、下列选项中,不是 kafka适合的应用场景是?A.日志收集B.消息系统C.业务系統D.流式处理36、数据采集的基本步骤(ETL)中不包括哪项?A.抽取转换B.加载C.计算D.个人精品文档资料37、以下哪种学习方法不属于人工智能算法?A.迁移学习B.对抗学习C.强化学习D.自由学习38、语音识别常用的应用有四个,下列不是常用应用的是?A聊天B.拨号C.导航D.设备控制39、下列选项中,哪项是由谷歌开发的人工能箅法框架?A. KafkaB. TensorflowC. CaffeD. Torch40、“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应()、高増长率和多样化的信息资产。
A.海量B.少数个人精品文档资料C.小量D.结构化41、MPP是指A.大规模并行处理系统B.受限的分布式计算模型C.集群计算资源管理框架D.分布式计算编程框架42、 Hadoop是()年诞生的?A.1985-1985B.1995-1996C.2005-2006D.2015-201643、在 Spark的软件栈中,用于流计算的是?A. GraphXB. MllibC. Spark StreamingD. SparkSQL44、以下数据量可以称为大数据的是A. 100MBB.100KBC. 100PBD.100MB45、人工智能通过输入的图片,解析出图片的内容,这种技术叫什么?A.图片识别B.语音识别C.自动驾驶D.消费金融46、IBM的()是第一个在国际象棋上战胜人类人工智能计算机。
A.AlphagoB.深蓝C.图灵机模型D.深度学习机器人47、下列选项中,不是人工智能的基础设施的是?A.CPU服务器B.GPU服务器C.专用芯片D.游戏显卡48、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用?A数据商业化B.物流网络C.企业运营管理D.客户关系管理49、客服中心是运营商和客户接触较为频繁的通道,我们可以利用()在后端给客服中心建立庞大的知识库,供接线员们使用帮忙他们快速精准的找到答案。
A.大数据技术B.客户画像C.客户状态D.客户心情50、IBM提出的大数据5V特征包括()、更快( velocity)、更多( Variety)、更值钱(Value)和更真实( Veracity)A.更有效B.更大(Volume)C.更充分D.更直观51、Fume采用了三层架构,分别为 agent, collector和()A.MapB. storageC. ShuffleD.Hash52、 Hadoop2系列版本中默认的HDFS的block是多大?A32MBB.64MBC.128MBD. 16MB53、工信部官网正式发布大数据产业“一三五“发展规划是在哪一年A.1987B.1997C.2007D.201754、BP神经网络的学习规则是?A.梯度上升法B.梯度下降法C.梯度提升法D.梯度曲线法55、中国移动研发了智能客服问答机器人(),使业务流程自动化,更加智能的回答用户解决业务咨询、业务办理、流量查询等问题。
A.精灵B.阿尔法蛋C.小度D.移娃56、对抗学习中两个网络互相竟争,一个负责生成样本,那么另一个负责做什么?A.判别样本B.计算样本C.统计样本D.生成样本57、以下应用没有使用你的地理位置信息的是?A.美团B.滴滴C.高德地图D.word58、下列选项中,不是大数据发展趋势的是A.大数据分析的革命性方法出现B.大数据与云计算将深度融合C.大数据一体机将陆续发布个人精品文档资料D.大数据未来可能会被淘汰59、在 Spark的软件栈中,用于图计算的是A. Spark StreamingB.MllibC. GraphXD. SparkSQL60、 HBASE的特点不包括哪些?A.面向行B.稀疏性C.多版本D.高可靠性61、总体来说,人工智能发展的未来趋势是?A.上升B.下降C.不动D.大幅度下降62、以下数据单位从小到大排列的顺序是?A.GB、B、KBB.B、KB、MBC.KB、ZB、PBD. B、 MB、KB63、最初的大数据概念还比较模湖,只是隐约的知道像个性化推荐、搜索引擎之类的处理需要大量数据,那么在搜索引擎方面,谁是世界上最大的厂商?A.谷歌B.百度C.360D.bing64、下列选项中,哪个不是 HBASE的特点?A面向行B.多版本C.扩展性D.稀疏性65、下列选项中,不是用于数据存储的技术是哪一个?A.MongoDBB.MySQLC.HDFSD.Java二、多选题1、在数据清洗的过程中,总共可以归为三个阶段,它们分别是?A.数据加工B.数据质量检查C.数据校对D.数据标准化2、 HBASE的特点不包括哪些?A.面向行B.稠密性C.多版本D.高可靠性3、麦肯锡全球研究所对大数据的定义是—种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传統数据库软件工具能力范围的数据集合,具有以下哪些特征?A.海量的数据规模B.快速的数据流转C.多样的数据类型D.价值密度低4、以下哪两项是人工智能发展的标志性产品?A.深蓝alphagoC.智能门禁D.智能手机5、在非电信领域,大数据可被应用到的以下哪些方面A.公共安全B.无明显应用C.智能运输D.智能建筑6、大数据应用领域成就有哪些?A.金融B.互联网电子商务C.工业生产D.没有明显成就7、以下属于计算机视觉的研究方向的有?A.物体识别和检测B.语音导航C.视觉问答（看图说话)D.机器翻译8、传统的机器学习算法可以分为哪三类?个人精品文档资料A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习9、在人工智能发展历程中有过多次低谷期,这些低谷期最主要的两项原因是什么?A.运算力不足B.人员不足C.技术瓶颈D.费用太高10、 HBASE的应用场景有哪些?A.半结构化或非结构化数据B.记录非常稀疏C.结构化数据D.超大数据量11、使用有监督学习的问题可以被分为哪两类?A.回归问题B.抽样问题C.聚类问题D.分类问题个人精品文档资料12、下列选项属于人工智能的基本概念有A.机器学习B.深度学习C.BP神经网络D.卷积神经网络13、 HBASE的应用场景有哪些?A.半结构化或非结构化数据B.记录非常稀疏C.结构化数据D.超大数据量14、下列选项中,是大数据发展趋势的是A.开源大数据商业化进一步深化B.打包的大数据行业分析应用开拓新市场C.大数据细分市场规模进一步增大D.大数据推动公司并购的规模和数量进一步提升15、人工智能关键技术框架主要包括哪两层?A.基础设施B.算法C.技术个人精品文档资料D.人员16、2010年12月,工信部发布的物联网十二五规划上,把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了哪些大数据的重要组成技术?A.海量数据存储B.数据挖掘C.图像视频智能分析D. python17、世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发布了《全球信息技术报告(第13版)》,通过该报告,各国政府逐渐认识到大数据在哪些方面有重大意义?A.推动经济发展B.改善公共服务C.增进人民福祉D.保障国家安全18、下列选项中，哪两项是可以用于数据采集的技术?A. FlumeB. HiveC. KafkaD.Mahout个人精品文档资料19、关于RDD,说法正确的两项是？A.RDD不能由多个分区( partition)组成B.弹性、集中式内存集C.RDD能生成 ChildrenRDDD.是一个容错的、并行的数据结构20、以下用到语音识别技术的应用包括：A.苹果手机siriB.微信C.百度地图D.word21、人工智能目前在以下哪三个领域有了长足的发展?A.健康B.教育C.探索太空D.理财22、HDFS适用于什么样的应用场景?A.存储和管理PB级别的数据B.处理非结构化数据C.注重数据处理的吞吐量D.大量小文件个人精品文档资料23、Flume采用了三层架构,每一层均可以水平扩展,它们分别是?A. agentB. collectorC.storageD. source24、 KAfak的总体数据流有三个关键角色,它们分别是A. ProducerB.MessageC. ClusterD. Consumer25、业务运营监控,可以基于大数据分析从下列哪三个维度为运营商监控管道和客户运营情况?A.网络B.业务C.气候D.用户26、自然语言处理的主要难点不包括以下哪两项A.语言独立性B.语言歧义性个人精品文档资料C.多国语言D.语境27.以下数据量不能说成大数据的是?A.100MBB.1000KBC.100PBD. 1EB28、以下哪些属于大数据在电信行业的应用?A.网络管理和优化B.数据商业化C.客户关系管理D.企业运营管理29、通过地理位置信息可以分析出哪些信息?A.颜值B.家庭住址C.工作地址D.体重30、人工智能技术的基础设施不包括哪两部分?A.系统应用个人精品文档资料B.机器学习算法C.基础硬件D.算法框架31、自然语言处理需要解决的难点有哪些?A.语言歧义性B.语言鲁棒性C.知识依赖D.语境32、HDFS在哪些场景中表现很差?A.大量小文件B.随机读取C.修改文件D.存储和管理PB级别数据33、大数据的业务应用处理需要经过哪些流程?A.数据采集B.数据清洗C.数据建模D.数据加工34、HDFS适用于哪些场景?个人精品文档资料A.大量小文件B.存储和管理PB级别数据C.一次写入,多次读取D.低延迟读取35、人工智能在哪些领域应用广泛?A.健康医疗B.智能投顾C.智能教育D.智能法务36、以下哪两个属于大数据特征?A.数据体量大B.价值密度高C.数据种类多D.处理速度慢37、数据建模目前有两种比较通用的方式,分别是?A.通用建模B.专属建模C.范式建模D.维度建模38、以下应用使用了你的地理位置信息的是?A.滴滴B.百度地图C. wordD. excel39、BP神经网络模型拓扑结构包括?A.输入层B.隐层C.输出层D.显层40、 HBase是在 Hadoop之上构建的开源分布式结构化数据存储系统,它有哪些特点?面向列存储A.非关系型B.面向列存储C.关系型D.面向行存储41、大数据可以被应用到的行业有?A.电信B.工业C.政府D.金融参考答案单选题1、A2、A3、A4、B5、C6、D7、A8、A9、D10、A 11、A 12、A 13、B 14、C 15、C 16、D 17、D18、B 19、C 20、B 21、A 22、B 23、A 24、A 25、B26、A 27、B 28、A 29、D 30、C 31、C 32、B 33、C34、A 35、C 36、C 37、D 38、D 39、B 40、A 41、A42、C 43、C 44、C 45、A 46、B 47、D 48、B 49、A 50、B 51、B52、C 53、D 54、B 55、D 56、A 57、D 58、D 59、C 60、A 61、A 62、B 63、A 64、A 65、D多选题1、BCD2、AB3、ABCD4、CD5、ACD6、ABC7、AC8、ABC 9、AC 10、ABD 11、AD 12、ABCD 13、ABD14、AC 15、BC 16、ABC 17、ABCD 18、AC 19、CD20、ABC 21、ABD 22、AC 23、ABC 24、ACD 25、ABD 26、AC 27、AB 28、ABCD 29、BC 30、AC 31、ACD 32、AC33、ABCD 34、BC 35、ABCD 36、AC 37、CD 38、AB39、ABC 40、AB 41、ABCD个人精品文档资料欢迎大家下载学习31。