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HCIA认证《智能计算》全套题库含答案

HCIA认证《智能计算》全套题库含答案HCIA认证《智能计算》全套题库含答案1.以下哪一种芯片，不属于FPGA 的演进过程中的芯片类型单选（） [分值：5]正确答案：B. PROM2.下列芯片中既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点的半定制芯片是哪一个？（） [分值：5] 正确答案：A. FPGA3.通用服务器是基于 PC 机体系结构，使用 Intel 或其它兼容 X86 指令集的处理器芯片，和 Linux 或 Wind ows 操作系统的服务器，通用服务器价格便宜、兼容性好、稳定性较差、安全性不算太高，主要用在中小企业和非关键业务中（） [分值：5]正确答案：B. FALSE4.下列微架构中是在Inte1 TickTock （钟摆模式）架构年推出的有哪些？（） [分值：5]正确答案：A. Nehalem|C. Haswell|D. Sandy Bridge5.智能计算中打破CPU 边界是指使用服务器集群处理复杂应用（）[分值：5]正确答案：B.错6.下列不属于 GPU 典型应用场景的是？（） [分值：5]正确答案：A.通用计算，完成复杂逻辑运算7.ARM 微处理器已遍及工业控制、消费类电子产品、通信系统、网络系统、无线系统等各类产品市场，下列关于ARM 架构特点描述错误的是（） [分值：5]正确答案：B.采用复杂指令集，处理效率高8.下列关于专用计算的说法中错误的是？（） [分值：5]正确答案：D.华为的 KunLun 小型机属于封闭计算架构9.以下关于芯片的说法错误的是（） [分值：5]正确答案：B.目前芯片普遍使用的半导体组件为二极管10.下列不属于边缘计算兴起原因的是（） [分值：5]正确答案：B.实现 IT 资源的按需、按量便用11.下列处理器类型中属于 RISC 指令集架构的是？（） [分值：5]正确答案：A. ARM|B. MIPS|C. PowerPC12.软件是一系列按照特定顺序组织的计算机数据和指令，下列关于软件的说法错误的是（） [分值：5] 正确答案：D.计算机软件划分为系统软件、应用软件和介于这两者之间的中间件13.硬件资源池化是服务器硬件的未来演进趋势，下列哪一项不是其优势（） [分值：5]正确答案：B.单系统独立高效运行14.计算机软件划分为编程语言、系统软件、应用软件和中间件系统软件为计算机使用提供最基本的功能（） [分值：5]正确答案：A.对15.华为为人工智能应用计算平台研制的一系列设备是（）[分值：5]正确答案：B.Atlas 系列16.操作系统（Operating System.简称 OS）是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序，下列属于其核心功能的是（） [分值：5]正确答案：A.驱动管理|B.文件系统管理|C.程序管理|D.系统呼叫接17.CPU 主频也叫时钟频率，单位是兆赫兹（MHz）或千兆赫兹（GHz），其作用是（） [分值：5]正确答案：A.用来表示 CPU 的运算、处理数据的速度18.以下不属于服务器虚拟化软件的是（） [分值：5]正确答案：C.FusionAccess19.某内存条标识上显示字样"PC3L" ，请问"PC3L"中的"L"表示（）[分值：5]正确答案：C.其额定电压为 1.35V20.按应用领域划分的三类操作系统是（）服务器操作系统和（），其中服务器操作系统一般指的是安装在大型计算机上的操作系统，比如 Web 服务器、应用服务器和数据库服务器等（） [分值：5]正确答案：B.嵌入式操作系统|C.桌面操作系统21.CPU 是采用的典型的冯诺依曼架构，其中数据信号由输入设备进入控制器，再到达运算器进行计算（） [分值：5]正确答案：B.错22.BIOS 提供交互界面让用户进行设置，并将设置值保存在CMOS RAM 中，由 RTC 电池供电，保证 CMOS RAM 中的内容在设备下电后不丢配置(A) [分值：5]正确答案：A.对23.内存是计算机中重要的部件之一，关于内存定义的说法错误的是（） [分值：5]正确答案：B.内存也被称为内存储器，其作用是用于备份复制并永久保管 CPU 中的运算数据，提高数据的可靠性24.什么是面向客户的逻辑层软件，比如 ERP，CRM、HR 等（）[分值：5]正确答案：C.业务应用层软件25.以下描述 BIOS 运行流程正确的是单选（） [分值：5]正确答案：D.上电开机->CPU 加载BIOS >硬件初始化->POST 开机硬件自检->加载引导项->处理系统指令26.下列关于UDIMM，RDIMM，LRDIMM 的对比说法正确的是（） [分值：5]正确答案：A.相比于 RDIMM， LRDIMM 降低了内存总线的负载和功耗，又提供了内存的最大支持容量|B. UDIHM 需保证CPU 到每个内存颗粒之间的传输距离相等，这样并行传输才有效，而这需要较高的制造工艺，因此 UDIMM 在容量和频率上都较低|C. UDIMM，无缓冲双列直插内存模块，地址和控制信号不经缓冲器，直接到达DIMM 上的 DRAM 芯片，价格便宜27.iBMC 提供了丰富的接，以下属于的是（） [分值：5]正确答案：A. IPMI 集成接|B. Redfish 集成接|C. SNMP 集成接|D. Web 界面的用户接28.工程师 A 想要查看内存运行的容量、电压、频率等，可以通过以下哪种方法实现多选（） [分值：5]正确答案：A.通过SOL 功能保存系统串（使用Windows 下ipmitool 工具，配置 BMC IP 和 BMC 密码，连接服务器 BMC 网，保存串10g），搜索"DDR3-或"DDR4-"即可|B. Linux 下通过dmicode -t memory 查询|C. 通过 BIOS 查看基本信息|D.登陆 iBMC Web 界面查看29. 外频是 CPU 的基准频率，单位是 MHz CPU 的外频直接决定CPU 与内存数据交换的速度（） [分值：5]正确答案：B.错30.RAID6 便用二维校验，支持横向校验或者斜向校验，因此至少需要 N+2 块磁盘（） [分值：5]正确答案：A.对31.PaaS 提供了应用程序的开发和运行环境，包括中间件和数据库以下服务器上层软件属于 PaaS 层的软件是（） [分值：5]正确答案：B. MySQL|D. Java32.CPU 的频率有主频、外频、总线频率和倍频，以下关于倍频的说法错误的是单选（） [分值：5]正确答案：C.在相同的外频下，倍频越高 CPU 的频率也越高，不受限制33.智能平台管理接口（IPMI）是种开放标准的硬件管理接口规格，定义了管理子系统进行通信的特定方法（） [分值：5]正确答案：B.嵌入式34.以下关于 RAID10 的理解错误的是（） [分值：5]正确答案：D. RAID10 的读写性能表现一致35.数据库系统一般由数据库、数据库管理系统、和数据库用户几部分组成（） [分值：5]正确答案：B.应用程序系统36.传统BIOS 专为传统的16 位处理器定制，寻址能力低下，效能表现很差，而 UEFI 可以适用于任何 64位处理器，寻址能力强很多，效能表现优（） [分值：5]正确答案：A.对37.以下 PIN 脚总数为 64 的是 PCI-E （） [分值：5]正确答案：D.4x38.挑选硬盘时，需要根据系统槽位数和业务需求容量，选择正确的容量适配下列关于硬盘容量说法正确的是（） [分值：5]正确答案：C. NL SAS/SATA 容量般为250G 的整数倍，10K/15K SAS 硬盘容股为 300G 的整数倍39.以下不属于 iBMC 功能特征的是（） [分值：5]正确答案：A.管理硬件虚拟化功能40.网卡按照协议类型分类，分为（） [分值：5]正确答案：A.以太网卡|B. IB 网卡|C. FC 网卡41.早期硬盘接有IDE，SCSI 等，随着硬盘技术发展，这些接类型已经消失，当前主流的硬盘使用的接有SATA，SAS，PCIE 等，下列关于 SAS 和 SATA 的说法正确的是(D) [分值：5]正确答案：D. SAS 可满足高性能、高可靠性的应用， SATA 则满足大容量、非关键业务的应用42.总线技术的发展，PC/XT->ISA 总线->扩展ISA 总线->AGP 总线->PCI 总线-> PCI-Express，总线（） [分值：5]正确答案：B.错43.Inte1 的QuickPath Interconnect 技术缩写为 QPl.译为快速通道互联用来实现芯片之间的直接互联下列关于 QPI 的说法正确的是（） [分值：5]正确答案：C.QPI 总线总带宽=每秒传输次数（即 QPI 频率）x 每次传输的有效数据（即 16bit/8=2Byte）x 双向44.以下对服务器特性的理解，不正确的是单选（） [分值：5]正确答案：C.易用性指系统发生故障后，可尽快完成定位和修复的能力45.以哪个组件不属于常见的计算单元（） [分值：5]正确答案：C.NPU46.以下是工程师 A 对 CPU 的理解，正确的是多选（） [分值：5]正确答案：A.CPU 的管理能力强，擅长管理和调度，比如数据读取，文件管理等等|C.CPU 是一台计算机的运算核心和控制核心47.关于运行在集群外部的服务器，下列说法错误的是单选（）[分值：5]正确答案：B.这些服务器上的客户端是需要集群感知的集群节点48.服务器集群具有很强的可伸缩性，随着需求和负荷的增长，一般可以通过以下哪个方式增加集群的性能（） [分值：5]正确答案：C.向集群系统添加新的集群服务器49.以下是工程师 A 对 LVS 集群的理解，正确的是（） [分值：5]正确答案：A.LVS 有三种工作方式 LVS-NAT （地址转换）、LVS-DR （直接路由）， LVS-TUN （隧道）|B.LVS 常用的调度策略有，轮询调度、加权轮询调度、最小连接数、快速响应优先等|D.LVS 集群主要由负载调度器、服务器池（server pool/ Realserver）、共享存储（shared storage）三部分组成50.以下对 LVS+tomcat 集群模型理解正确的是多选（） [分值：5]正确答案：A.LVS-NAT，网络地址转换NetworkAddress Translation，修改请求报文的目标 IP|B.像这种在 Linux 内核中实现的负载调度技术，我们称之为 Linux 虚拟服务器（LVS）|C.LVS-DR：直接路由 Direct Routing，操纵封装新的 MAC 地址|D.LVS-TUN：IP 隧道 IP Tunneling，在原请求 IP 报文之外新加一个 P 首部51.以下关于无状态计算管理理解错误的是（） [分值：5]正确答案：D.支持状态无关的计算，做到同规格的硬件更换时，需要额外的配置52.集群是一组协同工作的服务实体，通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率（） [分值：5]正确答案：A.对53.以下关于异构计算特点理解正确的是（） [分值：5]正确答案：A.GPU 和 CPU 协同工作可组成异构计算系统，异构计算的优势为计算加速和节能|C.异构计算的目的主要是为了解决 CPU 计算能力不足的问题|D.异构计算就是制定出一系列软件与硬件的标准，让不同类型的计算设备能够共享计算的过程和结果54.由一个或若干个通用计算单元加一个或若干个专用计算单元构建的系统就是异构计算系统，异构系统执行通用计算任务的计算方式就是异构计算（） [分值：5]正确答案：A.对55.Puppet 和 Ansib1e 都属于自动化运维管理工具，对这两个运维工具理解错误的是（） [分值：5]正确答案：D.相对于 Ansible， Puppet 远程主机无需客户端56.以下关于 HPC 高性能计算的说法错误的是（） [分值：5]正确答案：C.HPC 就是超级计算，是用计算机去研究、设计产品及支持复杂的决策57.云计算常用的部署模式有哪些（） [分值：5]正确答案：A.混合云计算|B.社区云计算|C.公有云计算|D.私有云计算58.以下关于HPC 系统的基本构成的主要模块中，哪个不具备应用场景专属性（） [分值：5]正确答案：D.作业管理59.Azure Stack 是微软公有云平台 Azure 的延伸，是微软的混合云解决方案（） [分值：5]正确答案：A.对60.华为海思公司参与芯片产业链中的哪个角色（） [分值：5]正确答案：B.芯片设计61.下列关于 CISC 和 RISC 的对比中说法正确的是（） [分值：5]正确答案：A.CISC 比 RISC 的指令系统更复杂|B.CISC 对存储器的控制指令更多62.ARMv7 架构以后， ARM 的处理器架构命名改为 Cortex，华为自研的手机处理器芯片麒麟使用的是哪种ARM 架构(A) [分值：5]正确答案：A.Cortex-A63.下列不属于 FPGA 的应用场景的是（） [分值：5]正确答案：A.电信设备芯片64.下列关于 FPGA 优势的说法中正确的是（） [分值：5]正确答案：C.适合深度定制，可快速上线|D．适用于不规则并行计算，实时性好，能效比高65.《硅谷秘史》的作者，精益创业之父Steve Blank 2018 年撰文指出，摩尔定律早在十年前就已经失效了，只是消费者还未察觉，下列分析摩介定律失效的原因正确的是。

人工智能深度学习技术练习(习题卷5)

人工智能深度学习技术练习(习题卷5)第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]反向传播算法一开始计算什么内容的梯度，之后将其反向传播？A)预测结果与样本标签之间的误差B)各个输入样本的平方差之和C)各个网络权重的平方差之和D)都不对答案:A解析:2.[单选题]在典型的Batch归一化运用中需要用什么来估算A)一个指数加权平均B)平均值C)方差D)最大值答案:A解析:3.[单选题]pytorch中，LSTM输入尺寸参数为A)input_sizeB)batch_firstC)biasD)hidden_size答案:A解析:4.[单选题]学习率的作用是（）A)控制参数更新速度B)减少过拟合C)减少偏差D)以上都不是答案:A解析:5.[单选题]基于切比雪夫距离的单位园是一个A)圆形B)45度的正方型C)正方形,其边与xy轴平行D)不确定答案:C解析:6.[单选题]梯度消失的现象是D)到达最优解答案:B解析:7.[单选题]一个32X32大小的图像,通过步长为2,尺寸为2X2的池化运算后,尺寸变为A)14X14B)2X2C)28X28D)16X16答案:D解析:8.[单选题]什么是卷积？A)缩小图像的技术B)放大图像的技术C)提取图像特征的技术D)过滤掉不需要的图像的技术答案:C解析:9.[单选题]在TF框架中,激活函数tf.nn.relu的作用是?A)用于卷积后数据B)用于卷积核C)用于步长D)不能用到全连接层答案:A解析:10.[单选题]不是随机梯度下降的特点是:A)批量数值选取为1B)学习率逐渐减小C)可以达到最小值D)在最小值附近波动答案:C解析:11.[单选题]百度飞桨中训练过程流程的内层循环是指（）。

A)负责整个数据集的二次遍历，采用分批次方式（batch）B)负责整个数据集的一次遍历，采用分批次方式（batch）C)定义遍历数据集的次数，通过参数EPOCH_NUM设置D)负责整个数据集的多次遍历，采用分批次方式（batch）答案:B解析:难易程度：易题型：12.[单选题]编码器-解码器模式属于以下哪种模式?A)一对一B)一对多C)多对一13.[单选题]双向循环神经网络的英文缩写是?A)RNNB)SRNNC)TRNND)Bi-RNN答案:D解析:14.[单选题]如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么？（）A)神经网络会收敛B)不好说C)都不对D)神经网络不会收敛答案:D解析:15.[单选题]动态图处理中，无序开启A)求导B)会话C)自动微分D)反向传播答案:B解析:16.[单选题]pandas的常用类不包括（）。

人工智能深度学习技术练习(习题卷22)

人工智能深度学习技术练习(习题卷22)第1部分：单项选择题，共47题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]可以帮助提取图像特征的层是：A)卷积层B)池化层C)全连接层D)激活层答案:A解析:2.[单选题]卷积如何改善图像识别？A)它们使图像变小B)它们使图像处理更快C)它们使图像更清晰D)它们隔离图像中的特征答案:D解析:3.[单选题]在多层感知器中，为什么要使用激活函数，下列说法正确的是（）A)为了让输出变成归一化数据B)为了让每一层的输出为非线性函数C)为了和输出保持一致D)为了让数据更加真实答案:B解析:不使用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。

4.[单选题]RNN的关键点之一就是他们可以用来连接( )的信息到当前的任务上A)先前B)之后C)丢失D)LSTM答案:A解析:5.[单选题]Vanishing Gradient Problem 问题是( ),这个问题是在神经网络框架设计中经常出现的问题,例如隐藏层设计过多而导致的。

A)梯度消失问题B)卷积C)池化D)全连接答案:A解析:6.[单选题]下列函数能实现对比两个矩阵是否相等,或者向量是否相等的元素的函数是哪一个?A)c=tf.greater(a,b)C)b=tf.equal(a,b)D)d=tf.matmul(a,b)答案:C解析:7.[单选题]深度学习通过多层处理，初始的特征成为（）A)低层特征B)高层特征C)中层特征D)浅层特征答案:B解析:8.[单选题]常用的激活函数RELU,其常用调用语句为那一个()A)h_conv1 = tf.nn.relu( conv_ret1 )B)h_conv1 = tf.nn.dropout( conv_ret1 )C)h_conv1 = tf.nn.lrn( conv_ret1 )D)h_conv1 = tf.nn.l2_loss( conv_ret1 )答案:A解析:9.[单选题]动量梯度算法,是通过学习率和()控制梯度下降的A)指数加权平均数B)局部平均值C)全局平局值D)方差答案:A解析:10.[单选题]如图所示，当开始训练时，误差一直很高，这是因为神经网络在往全局最小值前进之前一直被卡在局部最小值里。

《人工智能》练习题

《人工智能》练习题一一、填空题1. 人工智能是科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。

2. 目前，人工智能的主要学派有符号主义、连接主义和。

3.计算智能(Computing Intelligence)涉及神经计算、模糊计算、、粒子群计算等研究领域。

4. 谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是。

5.目前所用的知识表示形式有状态空间法、和谓词逻辑法等。

6.仅个体变元被量化的谓词称为阶谓词。

7.机器学习所采用的策略大体上可分为4种：机械学习、示教学习、和示例学习。

8. 在设计专家系统时，知识的表示有多种形式，在选择表示方式时要兼顾以下4个方面: 表达能力强、易于推理、容易修改知识库和。

9. 数据库中的知识发现是从大量数据中辨识出、新颖的、潜在有用的、并可被理解的模式的高级处理过程。

10. 在专家系统的结构中，是人与系统进行信息交流的媒介，它为用户提供了直观方便的交互作用手段。

11.人工智能的发展是以硬件与为基础的，经历了漫长的发展历程。

20世纪30年代和40年代，和关于计算本质的新思想对人工智能的形成产生了重要影响。

12. 符号主义认为人的认知基元是，而且认知过程即为符号操作过程。

13.在谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的，而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元，其他变元称为自由变元。

14.目前所用的知识表示形式有状态空间、问题归约法和等。

15.在与或图中，没有后裔的非终叶节点为不可解节点，那么含有或后继节点且后裔中至少有一个为可解的非终叶节点是节点，含有与后继节点且后裔中至少有一个为不可解的非终叶节点是不可解节点。

16. 机器学习所采用的策略大体上可分为4种：机械学习、示教学习、类比学习和。

17.学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。

18. 数据库中的知识发现是从大量数据中辨识出有效的、、潜在有用的、并可被理解的模式的高级处理过程。

人工智能机器学习技术练习(习题卷9)

人工智能机器学习技术练习(习题卷9)第1部分：单项选择题，共62题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？A)树的数量B)树的深度C)学习速率答案:B解析:通常情况下，我们增加树的深度有可能会造成模型过拟合。

学习速率并不是随机森林的超参数。

增加树的数量可能会造成欠拟合。

2.[单选题]属于常见问题解答模块的主要技术的是( )。

[] *A问句相似度计算A)语料库的构建B)查询扩展C)模式匹配答案:A解析:3.[单选题]采样分析的精确性随着采样随机性的增加而(),但与样本数量的增加关系不大。

A)降低B)不变C)提高D)无关答案:C解析:采样分析的精确性随着采样随机性的增加而提高,但与样本数量的增加关系不大。

当样本数量达到某个值后,我们从新个体上得到的信息会越来越少。

4.[单选题]以下表达式书写错误的是A)year('2015-12-31 12:21')B)month(2015-10-31)C)day('2015-12-11')D)date_sub('2015-12-01',3)答案:B解析:5.[单选题]下列分类方法中不会用到梯度下降法的是( )A)感知机B)最小二乘分类器C)最小距离分类器D)Logistic回归答案:C解析:C)松弛变量可用来解决线性不可分问题D)支持向量机可用来进行数据的分类答案:B解析:7.[单选题]关于Logistic回归和SVM，以下说法错误的是？A)Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小B)Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C)SVM的目标的结构风险最小化D)SVM可以有效避免模型过拟合答案:B解析:Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。

logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率。

人工智能深度学习技术练习(习题卷1)

人工智能深度学习技术练习(习题卷1)第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]Word2vec主要包含两个模型Skip-gram和()?A)GRUB)CCOWC)CBOWD)CBOM答案:C解析:2.[单选题]正态分布特点是（）。

A)一条直线B)中间高两边低C)中间低两边高D)抛物线答案:B解析:难易程度：易题型：3.[单选题]Max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似,( )仍然是[batch, height, width, channels]这种形式A)valueB)shapeC)stridesD)padding答案:B解析:4.[单选题]连续特征数据离散化的处理方法不包括（）。

A)等宽法B)等频法C)使用聚类算法D)使用Apriori算法答案:D解析:难易程度：中题型：5.[单选题]Tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在( )A)卷积层B)全连接层C)池化层D)激活函数层答案:B解析:D)leaky-relu答案:A解析:7.[单选题]Hinton和Bengio、Yann.lecun等提成了一个实际可行的( )框架A)MLB)deep learningC)opencvD)TF答案:B解析:8.[单选题]下列哪一项在神经网络中引入了非线性?( )A)随机梯度下降B)修正线性单元(ReLU)C)卷积函数D)以上都不正确答案:B解析:9.[单选题]提出“人工智能”概念是在（）年A)1955B)1956C)1957D)1958答案:B解析:10.[单选题]CNN卷积神经网络,RNN循环神经网络,( )这三个网络都是TensorFlow中支持并常用的经典网络A)RNNB)XNNC)BNND)LSTM长短记忆算法答案:D解析:11.[单选题]在AlexNet 等典型的卷积神经网络中，随着网络的深度增加,通常有( )A)每层的通道的高度和宽度减少,通道数增加。

人工智能深度学习技术练习(习题卷9)

人工智能深度学习技术练习(习题卷9)第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]以下的序列数据中,属于一对多(一个输入,多个输出)的关系是哪个?A)音乐生成B)情感分类C)机器翻译D)DNA序列分析答案:A解析:2.[单选题]在构建一个神经网络时，batch size通常会选择2的次方，比如256和512。

这是为什么呢？A)当内存使用最优时这可以方便神经网络并行化B)当用偶数是梯度下降优化效果最好C)这些原因都不对D)当不用偶数时，损失值会很奇怪答案:A解析:3.[单选题]函数x*ln(x)的导数是A)ln(x)+1B)xC)lnxD)1/x答案:A解析:4.[单选题]为什么会有10个输出神经元?A)纯粹随意B)有10个不同的标签C)使训练速度提高10倍D)使分类速度提高10倍答案:B解析:5.[单选题]在梯度下降的课程中，PPT图片中的小人下山的路径是什么颜色的（）。

A)红色B)蓝色C)绿色D)橙色答案:C解析:难易程度：易题型：6.[单选题]曼哈顿距离的的运算方法是D)线性运算答案:A解析:7.[单选题]使用二维滤波器滑动到被卷积的二维图像上所有位置,并在每个位置上与该像素点及其领域像素点做内积,这就是( )A)一维卷积B)二维卷积C)三维卷积D)四维卷积答案:B解析:8.[单选题]深度学习中的“深度”是指A)计算机理解深度B)中间神经元网络的层次很多C)计算机的求解更加精确D)计算机对问题的处理更加灵活答案:B解析:9.[单选题]启动图/会话的第一步是创建一个Session对象,如:A)sess = tf.Session()B)sess.close()C)tf.addD)tf.eqeal答案:A解析:10.[单选题]在构建一一个神经网络时，batch size通常会选择2的次方，比如256和512。

这是为什么.呢?( )A)当内存使用最优时这可以方便神经网络并行化B)当用偶数是梯度下降优化效果最好C)这些原因都不对.D)当不用偶数时，损失值会很奇怪。

人工智能基础(习题卷55)

人工智能基础(习题卷55)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]以下哪个函数可以生成一个指定范围的随机数组？A)randint()B)rand()C)random()2.[单选题]Iou表示的是（）A)两个框之间的重叠程度B)两个框的总面积C)两个框的相对大小D)一个框面积与周长比值3.[单选题]以下_____领域不是主要依赖于图像识别技术。

A)文字识别B)视频监控C)语音识别D)自动驾驶4.[单选题]RGB模型可以组合出( )种颜色。

A)256B)73578C)1735666D)167772165.[单选题]我们常说“人类是智能回路的总开关”，即人类智能决定着任何智能的高度、广度和深度，下面哪一句话对这个观点的描述不正确A)人类智能是机器智能的设计者B)机器智能目前无法完全模拟人类所有智能C)机器智能目前已经超越了人类智能D)机器智能和人类智能相互协同所产生的智能能力可超越人类智能或机器智能6.[单选题]一个简单的Series是由（）的数据组成的A)两个数组B)三个数组C)一个数组D)四个数组7.[单选题]假设n为整数，那么表达式 n&1 == n%2 的值为_______。

A)TRUEB)FALSEC)1D)28.[单选题]LSTM是一种什么网络？A)卷积神经网B)前馈神经网C)循环神经网D)孪生网络9.[单选题]下列哪个不是激活函数()。

A)sigmodB)reluC)tanhD)hidden10.[单选题]用户在求解问题时提供的初始证据，以及在推理中用前面推出的结论作为当前推理的证据。

称为（）。

A)知识不确定性的表示B)证据不确定性的表示C)结论不确定性的表示D)过程不确定性的表示11.[单选题]关于列表、字典，下列描述那个不对？A)列表、字典不能互相嵌套B)字典各个键值对之间，没有先后顺序C)列表元素的序号从0开始D)列表中的数据可为任意类型，没有限制12.[单选题]（）服务实现主.配网模型元数据定义和差异对比；实现模型规范在线发布；实现元数据版本管理和数据版本管理。

人工智能深度学习技术练习(习题卷18)

人工智能深度学习技术练习(习题卷18)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共47题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]一般我们建议将卷积生成对抗网络(convolutional generative adversarial nets)中生成部分的池化层替换成什么?CA)跨距卷积层(Strided convolutional layer)B)ReLU层C)部跨距卷积层(Fractional stridedconvolutional layer)D)仿射层(Affine layer)2.[单选题]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重复迭代，直至得到网络权重的最佳值C把输入传入网络，得到输出值D用随机值初始化权重和偏差E对每一个产生误差的神经元，调整相应的(权重)值以减小误差A)AbcdeB)EdcbaC)CbaedD)Dcaeb3.[单选题]自顶向下设计主要由下列哪个语法元素实现？（）。

A)面向对象B)函数C)循环结构D)过程4.[单选题]自定义循环训练模型模式，无需（）过程A)编译B)求导C)计算梯度D)计算得分5.[单选题]pytorch中可视化参数分布：A)writer.add_graphB)writer.add_scalarC)writer.add_histogramD)writer.add_figure6.[单选题]Sigmoid激活函数的导数范围是( )A)(0,0.1]B)(0,0.2]C)(0,0.25]D)(0,0.5]7.[单选题]绘制直方图的命令是（）。

A)plt.bar()B)plt.histC)plt.pieD)plt.scatter8.[单选题]哪个算法同一层使用不同的卷积核尺寸进行计算A)LeNetB)AlexNetC)ResNetD)Inception9.[单选题]要建立数学模型,其详细过程是必须经过数据测量、数据比较、( )过程,才能达到最优。

计算智能期末考试试题

计算智能期末考试试题一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 在神经网络中，感知机是一种：- A. 学习算法- B. 神经网络结构- C. 激活函数- D. 优化算法2. 遗传算法是模拟了生物进化中的哪种机制？- A. 基因突变- B. 物种灭绝- C. 物种进化- D. 物种退化3. 以下哪个算法是解决组合优化问题常用的启发式算法？ - A. 梯度下降法- B. 牛顿法- C. 粒子群优化算法- D. 牛顿-拉夫森方法4. 模糊逻辑的创始人是：- A. 洛特菲·扎德- B. 阿兰·图灵- C. 约翰·冯·诺伊曼- D. 克劳德·香农5. 以下哪个不是计算智能的领域？- A. 机器学习- B. 专家系统- C. 计算机图形学- D. 模式识别二、简答题（每题10分，共30分）1. 请简述神经网络的基本原理。

2. 描述遗传算法的基本流程。

3. 解释模糊逻辑在决策支持系统中的作用。

三、计算题（每题15分，共30分）1. 假设有一个简单的三层前馈神经网络，输入层有3个神经元，隐藏层有2个神经元，输出层有1个神经元。

如果输入向量为 [0.5, 0.2, 0.7]，隐藏层的激活函数为Sigmoid函数，输出层的激活函数为线性函数。

请计算输出层的输出值。

2. 给定一个简单的遗传算法问题，其中初始种群由5个个体组成，每个个体由5个基因组成，每个基因的取值范围为0到1。

假设选择操作使用了轮盘赌选择，交叉操作使用了单点交叉，变异操作使用了随机变异。

请描述如何初始化种群，并说明选择、交叉和变异操作的执行过程。

四、论述题（每题20分，共20分）1. 论述计算智能在现代人工智能领域中的重要性，并举例说明其在实际应用中的作用。

注意事项：- 请在规定时间内完成所有题目。

- 确保答题卡填写清晰，字迹工整。

- 答题时请遵循考试规则，诚信考试。

祝各位考生考试顺利！。

西工大计算智能试题

一、选择题（10小题，共10分）6、产生式系统的推理不包括（）A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理8、在公式中∀y∃xp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。

令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。

这种函数叫做（）A) 依赖函数B) Skolem函数C) 决定函数D) 多元函数9、子句~P∨Q和P经过消解以后，得到（）A) P B) ~PC) Q D) P∨Q10、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解。

A)宽度（广度）优先搜索B) 深度优先搜索C) 有界深度优先搜索D) 启发式搜索二、填空题（10个空，共10分）1、化成子句形式为：~。

2、假言推理（A→B）∧A⇒B，假言三段论（A→B）∧（B→C）⇒ A -> C.3、在启发式搜索当中，通常用启发函数来表示启发性信息。

5、状态空间法三要点分别是：状态和算符，状态空间方法。

6. 鲁宾逊提出了⑦归结原理使机器定理证明成为可能。

7. 宽度优先搜索与深度优先搜索方法的一个致命的缺点是当问题比较复杂是可能会发生组合爆炸。

8、产生式系统是由___综合数据库知识库___和_推理机________三部分组成的.9、谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释G都为假。

10、谓词公式与其子句集的关系是包含。

11、利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为空集，则结论成立。

12、若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= ┐P∨P或┐Q∨Q。

13、在框架和语义网络两种知识表示方法中，框架适合于表示结构性强的知识，而语义网络则适合表示一些复杂的关系和联系的知识。

三、简答题（4小题，共40分）1．什么是A*算法的可纳性？(4分)答：在搜索图存在从初始状态节点到目标状态节点解答路径的情况下，若一个搜索法总能找到最短（代价最小）的解答路径，则称算法具有可采纳性。

人工智能小孩智商测试题(3篇)

第1篇测试目的本测试旨在评估人工智能小孩的智力发展水平，包括逻辑思维、空间感知、记忆力、语言理解、数学能力等方面。

通过这些题目，我们可以了解人工智能在认知、学习和处理信息方面的能力。

测试说明1. 测试共分为五个部分，每个部分包含若干题目。

2. 每个题目有明确的时间限制，请尽量在规定时间内完成。

3. 部分题目可能需要多步思考，请耐心解答。

4. 测试结果仅供参考，不作为评判人工智能智商的唯一标准。

第一部分：逻辑思维1. 题目1：数字序列- 给定序列：2, 4, 8, 16, 32, 64，下一个数字是什么？- 时间限制：1分钟2. 题目2：字母规律- 给定序列：A, C, E, G, I，下一个字母是什么？- 时间限制：1分钟3. 题目3：物品分类- 请将以下物品分类：苹果、书、椅子、汽车、鱼。

- 时间限制：2分钟第二部分：空间感知1. 题目4：图形拼接- 给定一个缺失的图形，请从提供的选项中选出正确的拼接图形。

- 时间限制：2分钟2. 题目5：迷宫- 请从起点到终点画出一条路径，避开障碍物。

- 时间限制：3分钟3. 题目6：立体图形- 给定一个立体图形，请判断它旋转90度后的样子。

- 时间限制：2分钟第三部分：记忆力1. 题目7：数字记忆- 给你一个5位数的数字，请记住它，然后遮盖起来，写下这个数字。

- 时间限制：1分钟2. 题目8：词语记忆- 给你一个词语列表，请记住它们，然后遮盖起来，写下你记得的词语。

- 时间限制：2分钟3. 题目9：图片记忆- 给你一张图片，请记住它，然后遮盖起来，描述图片中的内容。

- 时间限制：3分钟第四部分：语言理解1. 题目10：成语解释- 解释以下成语：画蛇添足、杯弓蛇影、掩耳盗铃。

- 时间限制：1分钟2. 题目11：寓言故事- 阅读以下寓言故事，回答问题：故事中传达了什么道理？- 时间限制：2分钟3. 题目12：词语辨析- 区分以下词语：高兴、愉快、快乐。

- 时间限制：1分钟第五部分：数学能力1. 题目13：简单计算- 计算：25 + 36 - 17 = ?- 时间限制：1分钟2. 题目14：比例问题- 一个班级有男生和女生共40人，男生人数是女生人数的1.5倍，请计算男生和女生各有多少人？- 时间限制：2分钟3. 题目15：概率问题- 抛掷两个公平的六面骰子，求两个骰子点数之和为7的概率。

计算智能习题

计算智能习题总集习题一：1、在反馈型神经网络中，有些神经元的输出被反馈至神经元的（）A ．同层B ．同层或前层C ．前层D ．输出层2、在神经网络的一个节点中，由激励函数计算得到的数值是该节点的（）A ．实际输出B ．实际输入C ．期望输出D ．期望值3、在神经网络的一个节点中，由激励函数计算得到的数值，是与该节点相连的下一个节点的（）A ．实际输出B ．实际输入C ．期望输出D ．期望值4、下面的学习算法属于有监督学习规则的是（）A ．Hebb 学习规则B ．Delta 学习规则C ．概率式学习规则D ．竞争式学习规则E ．梯度下降学习规则F ．Kohonen 学习规则5、BP 算法适用于（）A ．前馈型网络B ．前馈内层互联网络C ．反馈型网络D ．全互联网络6、BP 神经网络采用的学习规则是（）A ．联想式Hebb 学习规则B ．误差传播式Delta 学习规则C ．概率式学习规则D ．竞争式学习规则习题二：1、设论域U ={u 1, u 2, u 3, u 4, u 5}, 5432118.06.04.02.0u u u u u A ++++＝， 543214.06.016.04.0u u u u u B ++++＝，求 B A B A B A , , ,I Y 。

2、设X ={1, 5, 9, 13, 20}, Y ={1, 5, 9, 13, 20}, ~R 是模糊关系“x 比y 大得多”。

隶属度函数：求模糊关系矩阵~R 3、4、Zadeh 教授提出了著名的不相容原理，是指复杂系统的那两种矛盾（）A ．精确性和有效性B ．精确性和模糊性C ．模糊性和有效性D ．复杂性和模糊性5、在模糊推理得到的模糊集合中取一个最能代表这个集合的单值的过程称为（）A ．去模糊B ．模糊化C ．模糊推理D ．模糊集运算6、判断1．一个模糊集合可以被其隶属度函数唯一定义（）2．隶属度越大表示真的程度越高；隶属度越小表示真的程度越低（）3．当隶属度函数有若干点取值为1，其余点取值为0时，该隶属度函数对应的模糊集合可以看作一个经典集合（）7、简答题：试述模糊计算的主要模块及其操作内容。

人工智能深度学习技术练习(习题卷16)

人工智能深度学习技术练习(习题卷16)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共47题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]模型顺序简单，最使用使用（）方式创建模型A)SequentialB)函数式API创建任意结构模型C)Model子类化创建自定义模型D)自定义函数2.[单选题]为节省神经网络模型的训练时间，神经网络模型的权重和偏移参数一般初始化为A)0.5B)1C)随机值D)03.[单选题]Alf属于[0,1],A,B是平面上点,alf*A + (1-alf)*B的意义是A)过AB两点直线B)A和B构成的线段C)A和B的向量和D)A和B构成的集合4.[单选题]理论上激活效果最好的函数是：A)reluB)leaky-reluC)sigmoidD)tanh5.[单选题]如需要定义tf的常量X = tf.constant(2.0,shape=[1,2])语句结果是A)2B)[2.0, 2.0]C)[[2.0, 2.0]]D)[[2.0], [2.0]]6.[单选题]关于交叉验证与自动调参，下列说法错误的是（）。

A)交叉验证将数据集分为多组训练集与测试集对B)交叉验证能有效降低测试准确率的差异C)GridSearchCV类会遍历所有参数值的组合D)GridSearchCV类适用于数据量较大的数据集7.[单选题]下列有关卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的描述，错误的是( )A)CNN与RNN都是传统神经网络的扩展。

B)P差播法进行训练。

C)NN可以用于描述时间上连续状态的输出。

有记忆功能。

D)CNN与RNN不能组合使用8.[单选题]数组去重的命令正确的是（）。

A)np.unique()B)np.unipue()C)np.uniqua()D)np.uniquc()9.[单选题]已知:-大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。

-每一个神经元都有输入、处理函数和输出。

人工智能机器学习技术练习(习题卷6)

人工智能机器学习技术练习(习题卷6)第1部分：单项选择题，共62题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]如果一个 SVM 模型出现欠拟合，那么下列哪种方法能解决这一问题？A)增大惩罚参数 C 的值B)减小惩罚参数 C 的值C)减小核系数（gamma参数）答案:A解析:2.[单选题]决策树每个非叶结点表示()A)某一个特征或者特征组合上的测试B)某个特征满足的条件C)某个类别标签答案:A解析:3.[单选题]以下不是开源工具特点的是A)免费B)可以直接获取源代码C)用户可以修改源代码并不加说明用于自己的软件中D)开源工具一样具有版权答案:C解析:4.[单选题]下列核函数特性描述错误的是A)只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，就能称为核函数；B)核函数选择作为支持向量机的最大变数；C)核函数将影响支持向量机的性能；D)核函数是一种降维模型；答案:D解析:5.[单选题]关于 Python 变量的使用，说法错误的是（）。

A)变量不必事先声明B)变量无需先创建和赋值即可直接使用C)变量无须指定类型D)可以使用del释放资源答案:B解析:6.[单选题]马尔可夫随机场是典型的马尔可夫网，这是一种著名的（__）模型。

A)无向图B)有向图C)树形图解析:7.[单选题]当k=3时，使用k近邻算法判断下图中的绿色方框属于（）A)圆形B)三角形C)长方形D)以上都不是答案:B解析:8.[单选题]（__）是具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络。

A)神经系统B)神经网络C)神经元D)感知机答案:B解析:9.[单选题]所有预测模型在广义上都可称为一个或一组（__)。

A)公式B)逻辑C)命题D)规则答案:D解析:10.[单选题]6. AGNES是一种（）聚合策略的层次聚类算法A)A自顶向下B)自底向上C)由最近样本决定D)D最远样本决定答案:B解析:11.[单选题]互为对偶的两个线性规划问题的解存在关系()A)原问题无可行解,对偶问题也无可行解B)对偶问题有可行解,原问题可能无可行解C)若最优解存在,则最优解相同D)一个问题无可行解,则另一个问题具有无界解答案:B解析:12.[单选题]过滤式特征选择与学习器(),包裹式特征选择与学习器()。

计算机智能设计知识测试选择题 45题

1. 在人工智能领域，机器学习的主要目的是什么？A. 使机器能够自动执行特定任务B. 使机器能够通过数据学习并改进性能C. 使机器能够进行复杂的计算D. 使机器能够理解自然语言2. 下列哪项技术是深度学习的基础？A. 逻辑回归B. 决策树C. 神经网络D. 支持向量机3. 在计算机视觉中，图像识别的关键步骤是什么？A. 图像预处理B. 特征提取C. 分类器训练D. 以上都是4. 自然语言处理（NLP）的主要任务包括哪些？A. 语音识别B. 文本分类C. 机器翻译D. 以上都是5. 在机器学习中，过拟合是指什么？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳D. 模型在所有数据上表现良好6. 下列哪种算法属于监督学习？A. K-均值聚类B. 主成分分析C. 线性回归D. 关联规则学习7. 在数据挖掘中，关联规则学习的主要目的是什么？A. 发现数据集中的频繁项集B. 预测未来的数据趋势C. 分类数据D. 聚类数据8. 下列哪项技术用于处理非结构化数据？A. 数据库管理系统B. 数据仓库C. 文本挖掘D. 数据流处理9. 在人工智能中，强化学习的主要特点是什么？A. 通过奖励和惩罚来学习B. 通过标记数据来学习C. 通过聚类来学习D. 通过分类来学习10. 下列哪项技术不属于人工智能的范畴？A. 专家系统B. 遗传算法C. 数据备份D. 机器人技术11. 在机器学习中，特征选择的主要目的是什么？A. 减少数据的维度B. 增加数据的维度C. 提高模型的复杂度D. 降低模型的复杂度12. 下列哪种算法属于无监督学习？A. 逻辑回归B. 决策树C. 支持向量机D. K-均值聚类13. 在人工智能中，专家系统的主要组成部分包括哪些？A. 知识库B. 推理引擎C. 用户界面D. 以上都是14. 下列哪项技术用于处理时间序列数据？A. 回归分析B. 聚类分析C. 关联规则学习D. 时间序列分析15. 在机器学习中，交叉验证的主要目的是什么？A. 提高模型的准确性B. 减少模型的偏差C. 评估模型的泛化能力D. 增加模型的复杂度16. 下列哪种算法属于集成学习？A. 随机森林B. 逻辑回归C. 支持向量机D. 决策树17. 在人工智能中，遗传算法的主要应用领域是什么？A. 优化问题B. 分类问题C. 聚类问题D. 回归问题18. 下列哪项技术用于处理大数据？A. 数据仓库B. 数据湖C. 数据挖掘D. 数据流处理19. 在机器学习中，正则化的主要目的是什么？A. 减少模型的复杂度B. 增加模型的复杂度C. 提高模型的准确性D. 降低模型的准确性20. 下列哪种算法属于半监督学习？A. 自训练B. 逻辑回归C. 支持向量机D. 决策树21. 在人工智能中，神经网络的主要组成部分包括哪些？A. 输入层B. 隐藏层C. 输出层D. 以上都是22. 下列哪项技术用于处理图像数据？A. 文本挖掘B. 图像处理C. 数据流处理D. 数据仓库23. 在机器学习中，决策树的主要优点是什么？A. 易于理解和解释B. 计算复杂度低C. 对缺失数据不敏感D. 以上都是24. 下列哪种算法属于分类算法？A. K-均值聚类B. 逻辑回归C. 主成分分析D. 关联规则学习25. 在人工智能中，机器人技术的主要应用领域是什么？A. 制造业B. 医疗保健C. 服务业D. 以上都是26. 下列哪项技术用于处理文本数据？A. 文本挖掘B. 图像处理C. 数据流处理D. 数据仓库27. 在机器学习中，支持向量机的主要优点是什么？A. 在高维空间中有效B. 在样本数小于特征数的情况下有效C. 决策函数中使用训练点的子集D. 以上都是28. 下列哪种算法属于回归算法？A. 逻辑回归B. 决策树C. 支持向量机D. K-均值聚类29. 在人工智能中，专家系统的主要应用领域是什么？A. 医疗诊断B. 金融分析C. 法律咨询D. 以上都是30. 下列哪项技术用于处理音频数据？A. 语音识别B. 图像处理C. 数据流处理D. 数据仓库31. 在机器学习中，随机森林的主要优点是什么？A. 能够处理高维数据B. 能够处理缺失数据C. 不容易过拟合D. 以上都是32. 下列哪种算法属于聚类算法？A. K-均值聚类B. 逻辑回归C. 支持向量机D. 决策树33. 在人工智能中，遗传算法的主要优点是什么？A. 能够处理复杂的优化问题B. 能够处理大规模数据C. 能够处理非线性问题D. 以上都是34. 下列哪项技术用于处理结构化数据？A. 数据库管理系统B. 数据仓库C. 文本挖掘D. 数据流处理35. 在机器学习中，主成分分析的主要目的是什么？A. 减少数据的维度B. 增加数据的维度C. 提高模型的复杂度D. 降低模型的复杂度36. 下列哪种算法属于强化学习？A. Q-学习B. 逻辑回归C. 支持向量机D. 决策树37. 在人工智能中，机器人技术的主要组成部分包括哪些？A. 传感器B. 执行器C. 控制器D. 以上都是38. 下列哪项技术用于处理视频数据？A. 视频处理B. 图像处理C. 数据流处理D. 数据仓库39. 在机器学习中，逻辑回归的主要应用领域是什么？A. 分类问题B. 回归问题C. 聚类问题D. 优化问题40. 下列哪种算法属于关联规则学习？A. Apriori算法B. 逻辑回归C. 支持向量机D. 决策树41. 在人工智能中，专家系统的主要优点是什么？A. 能够处理复杂的决策问题B. 能够处理大规模数据C. 能够处理非线性问题D. 以上都是42. 下列哪项技术用于处理流数据？A. 数据流处理B. 数据仓库C. 文本挖掘D. 图像处理43. 在机器学习中，决策树的主要应用领域是什么？A. 分类问题B. 回归问题C. 聚类问题D. 优化问题44. 下列哪种算法属于时间序列分析？A. ARIMA模型B. 逻辑回归C. 支持向量机D. 决策树45. 在人工智能中，神经网络的主要优点是什么？A. 能够处理复杂的非线性问题B. 能够处理大规模数据C. 能够处理高维数据D. 以上都是答案：1. B2. C3. D4. D5. C6. C7. A8. C9. A10. C11. A12. D13. D14. D15. C16. A17. A18. B19. A20. A21. D22. B23. D24. B25. D26. A27. D28. A29. D30. A31. D32. A33. A34. A35. A36. A37. D38. A39. A40. A41. A42. A43. A44. A45. D。

人工智能技术与算法设计测试选择题 56题

1. 人工智能的核心目标是什么？A. 模拟人类思维过程B. 提高计算机性能C. 优化网络速度D. 增强数据存储答案：A2. 以下哪种算法属于监督学习？A. 聚类算法B. 决策树C. 主成分分析D. 关联规则学习答案：B3. 深度学习通常使用哪种神经网络？A. 感知机B. 卷积神经网络C. 自组织映射D. 循环神经网络答案：B4. 以下哪个不是人工智能的应用领域？A. 自动驾驶B. 语音识别C. 数据备份D. 机器翻译答案：C5. 强化学习中的“强化”指的是什么？A. 增强计算能力B. 增加数据量C. 奖励和惩罚机制D. 提高算法效率答案：C6. 自然语言处理的关键技术不包括以下哪项？A. 语音识别B. 文本分类C. 数据加密D. 机器翻译答案：C7. 以下哪种技术不属于计算机视觉？A. 图像识别B. 视频分析C. 语音合成D. 目标检测答案：C8. 在机器学习中，什么是过拟合？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型过于简单，无法捕捉数据特征D. 模型过于复杂，捕捉到了噪声答案：D9. 以下哪个是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 算法效率C. 计算速度D. 存储容量答案：A10. 人工智能系统中的“学习”是指什么？A. 系统自动更新软件B. 系统根据数据调整自身行为C. 系统增加内存D. 系统优化网络连接答案：B11. 以下哪种方法可以减少过拟合？A. 增加数据量B. 减少特征数量C. 提高学习率D. 增加模型复杂度答案：B12. 在人工智能中，什么是“智能代理”？A. 一种软件程序B. 一种硬件设备C. 一种数据存储方式D. 一种网络协议答案：A13. 以下哪个是深度学习的典型应用？A. 图像识别B. 数据备份C. 网络优化D. 文件压缩答案：A14. 在机器学习中，什么是“特征工程”？A. 选择和转换数据特征B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A15. 以下哪个不是人工智能的组成部分？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 数据存储D. 计算机视觉答案：C16. 在人工智能中，什么是“强化学习”？A. 通过奖励和惩罚来学习B. 通过数据分析来学习C. 通过模拟人类思维来学习D. 通过网络优化来学习答案：A17. 以下哪个是人工智能的发展趋势？A. 更加智能化B. 更加简单化C. 更加低成本D. 更加低速化答案：A18. 在机器学习中，什么是“交叉验证”？A. 一种数据备份方法B. 一种模型评估方法C. 一种数据加密方法D. 一种网络优化方法答案：B19. 以下哪个是人工智能的关键技术？A. 数据挖掘B. 数据备份C. 网络优化D. 文件压缩答案：A20. 在人工智能中，什么是“知识图谱”？A. 一种数据结构B. 一种算法C. 一种网络协议D. 一种硬件设备答案：A21. 以下哪个是人工智能的应用实例？A. 自动驾驶汽车B. 数据备份软件C. 网络优化工具D. 文件压缩程序答案：A22. 在机器学习中，什么是“集成学习”？A. 结合多个模型来提高性能B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A23. 以下哪个是人工智能的伦理挑战？A. 数据隐私B. 算法效率C. 计算速度D. 存储容量答案：A24. 在人工智能中，什么是“迁移学习”？A. 在一个任务上学到的知识应用到另一个任务上B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A25. 以下哪个是人工智能的关键技术？A. 深度学习B. 数据备份C. 网络优化D. 文件压缩答案：A26. 在机器学习中，什么是“半监督学习”？A. 同时使用标记和未标记数据进行学习B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A27. 以下哪个是人工智能的应用实例？A. 语音助手B. 数据备份软件C. 网络优化工具D. 文件压缩程序答案：A28. 在人工智能中，什么是“生成对抗网络”？A. 一种深度学习模型B. 一种数据备份方法C. 一种网络优化方法D. 一种文件压缩方法答案：A29. 以下哪个是人工智能的关键技术？A. 自然语言处理B. 数据备份C. 网络优化D. 文件压缩答案：A30. 在机器学习中，什么是“无监督学习”？A. 不使用标记数据进行学习B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A31. 以下哪个是人工智能的应用实例？A. 推荐系统B. 数据备份软件C. 网络优化工具D. 文件压缩程序答案：A32. 在人工智能中，什么是“强化学习”？A. 通过奖励和惩罚来学习B. 通过数据分析来学习C. 通过模拟人类思维来学习D. 通过网络优化来学习答案：A33. 以下哪个是人工智能的关键技术？A. 计算机视觉B. 数据备份C. 网络优化D. 文件压缩答案：A34. 在机器学习中，什么是“监督学习”？A. 使用标记数据进行学习B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A35. 以下哪个是人工智能的应用实例？A. 机器翻译B. 数据备份软件C. 网络优化工具D. 文件压缩程序答案：A36. 在人工智能中，什么是“知识图谱”？A. 一种数据结构B. 一种算法C. 一种网络协议D. 一种硬件设备答案：A37. 以下哪个是人工智能的关键技术？A. 数据挖掘B. 数据备份C. 网络优化D. 文件压缩答案：A38. 在机器学习中，什么是“集成学习”？A. 结合多个模型来提高性能B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A39. 以下哪个是人工智能的应用实例？A. 自动驾驶汽车B. 数据备份软件C. 网络优化工具D. 文件压缩程序答案：A40. 在人工智能中，什么是“迁移学习”？A. 在一个任务上学到的知识应用到另一个任务上B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A41. 以下哪个是人工智能的关键技术？A. 深度学习B. 数据备份C. 网络优化D. 文件压缩答案：A42. 在机器学习中，什么是“半监督学习”？A. 同时使用标记和未标记数据进行学习B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A43. 以下哪个是人工智能的应用实例？A. 语音助手B. 数据备份软件C. 网络优化工具D. 文件压缩程序答案：A44. 在人工智能中，什么是“生成对抗网络”？A. 一种深度学习模型B. 一种数据备份方法C. 一种网络优化方法D. 一种文件压缩方法答案：A45. 以下哪个是人工智能的关键技术？A. 自然语言处理B. 数据备份C. 网络优化D. 文件压缩答案：A46. 在机器学习中，什么是“无监督学习”？A. 不使用标记数据进行学习B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A47. 以下哪个是人工智能的应用实例？A. 推荐系统B. 数据备份软件C. 网络优化工具D. 文件压缩程序答案：A48. 在人工智能中，什么是“强化学习”？A. 通过奖励和惩罚来学习B. 通过数据分析来学习C. 通过模拟人类思维来学习D. 通过网络优化来学习答案：A49. 以下哪个是人工智能的关键技术？A. 计算机视觉B. 数据备份C. 网络优化D. 文件压缩答案：A50. 在机器学习中，什么是“监督学习”？A. 使用标记数据进行学习B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A51. 以下哪个是人工智能的应用实例？A. 机器翻译B. 数据备份软件C. 网络优化工具D. 文件压缩程序答案：A52. 在人工智能中，什么是“知识图谱”？A. 一种数据结构B. 一种算法C. 一种网络协议D. 一种硬件设备答案：A53. 以下哪个是人工智能的关键技术？A. 数据挖掘B. 数据备份C. 网络优化D. 文件压缩答案：A54. 在机器学习中，什么是“集成学习”？A. 结合多个模型来提高性能B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A55. 以下哪个是人工智能的应用实例？A. 自动驾驶汽车B. 数据备份软件C. 网络优化工具D. 文件压缩程序答案：A56. 在人工智能中，什么是“迁移学习”？A. 在一个任务上学到的知识应用到另一个任务上B. 增加数据量C. 优化算法D. 提高计算速度答案：A答案：1. A2. B3. B4. C5. C6. C7. C8. D9. A10. B11. B12. A13. A14. A15. C16. A17. A18. B19. A20. A21. A22. A23. A24. A25. A26. A27. A28. A29. A30. A31. A32. A33. A34. A35. A36. A37. A38. A39. A40. A41. A42. A43. A44. A45. A46. A47. A48. A49. A50. A51. A52. A53. A54. A55. A56. A。

智能计算温习题1

《计算智能》温习题一、填空题1. 计算智能属于人工智能（Artificial Intelligence ， AI ）的一个分支，主流学派把人工智能分成：（逻辑主义）、（联结主义）和（行为主义）三大学派。

2. 计算智能算法主要包括：（神经计算）、（进化计算）和模糊模糊计算三个分支，计算智能的主要特征表此刻（智能性）、（并行性）和（健壮性）。

3. 神经网络（Neural Network ）按照网络学习方法可分为（有监督学习）、（无监督学习）和（再励学习）三种形式。

4. 神经网络中主要利用的鼓励函数有：线性函数：b w x u bu a u f y i n i i +=+==∑=1,)(阀值函数：⎩⎨⎧<≥=0001u u y b w x u n i i i +=∑=1Sigmoid 函数: b w x u u u f y i n i i +=-+==∑=1,)ex p(11)( 5. BP 网络是目前应用最普遍的之一，BP 网络模型的拓扑结构包括（输入层）、（隐藏层）和（输出层）。

6. BP 算法的大体思想是，学习进程由信号的正向传播与误差的反向传播两个进程组成。

正向传播时，输入样本从输入层传人，经各隐层逐层处置后，传向输出层。

若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播阶段。

误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传、并将误差分摊给各层的所有单元，从而取得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。

这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整进程，是周而复始地进行的。

权值不断调整的进程，也就是网络的学习训练进程。

此进程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。

7.人工神经网络的发展历程可归结为（萌芽期）、（低潮反思期）、（振兴发展时期和（新的发展时期）四个时期。

8.神经网络的7个学习规则：Hebb学习规则、Delta学习规则、梯度下降学习规则、Kohonen学习规则、后向传播学习规则、概率式学习规则和竞争式学习规则。