人工智能考试模拟试题
人工智能考试题及答案

人工智能考试题及答案一、选择题(每题2分,共20分)1. 人工智能的英文缩写是:A. AIB. IAC. IID. AII答案:A2. 下列哪项不是人工智能的主要分支?A. 机器学习B. 计算机视觉C. 神经网络D. 电子工程答案:D3. 深度学习是人工智能领域中的一种:A. 算法B. 编程语言C. 硬件D. 操作系统答案:A4. 以下哪个是人工智能的典型应用?A. 搜索引擎B. 电子邮件C. 社交网络D. 以上都是答案:D5. 以下哪个不是人工智能的关键技术?A. 自然语言处理B. 语音识别C. 量子计算D. 图像识别答案:C6. 人工智能之父是:A. 艾伦·图灵B. 约翰·麦卡锡C. 马文·明斯基D. 以上都是答案:B7. 人工智能中的“机器学习”主要指的是:A. 机器自己编写代码B. 机器通过经验改善性能C. 机器进行自我复制D. 机器执行预设任务答案:B8. 以下哪个不是人工智能的伦理问题?A. 数据隐私B. 自动化失业C. 机器歧视D. 机器自我意识答案:D9. 人工智能在医疗领域的应用不包括:A. 辅助诊断B. 药物研发C. 手术治疗D. 心理治疗答案:D10. 以下哪个是人工智能的发展趋势?A. 单一任务执行B. 通用人工智能C. 人工情感D. 人工意识答案:B二、简答题(每题10分,共30分)1. 请简述人工智能的定义及其主要应用领域。
答案:人工智能是指使机器模拟人类智能行为的科学,包括学习、推理、感知、语言理解和创造力等。
其主要应用领域包括医疗、教育、交通、金融、制造业等。
2. 描述一下人工智能在自动驾驶汽车中的应用。
答案:在自动驾驶汽车中,人工智能技术通过机器学习和计算机视觉等技术,使汽车能够识别道路、交通信号、行人和其他车辆,实现自动导航、避障和决策,提高驾驶安全性和效率。
3. 人工智能在教育领域的应用有哪些?答案:人工智能在教育领域的应用包括个性化学习推荐、智能辅导、自动评分、学习行为分析等,可以提高教学效率,实现个性化教学,促进学生全面发展。
人工智能 模拟试题

《人工智能》模拟试题一(150分钟)1. 填空题(共12分,每小题2分)1)知识表示的性能应从以下二个方面评价:____________________和________________;后者又分二个方面______________和________________。
2)框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧面来灵活实现,它们是______________________________________________________。
3)KB系统通常由以下三个部分组成:__________________________________________;KB 系统的开发工具和环境可分为以下三类:____________________________________。
4)按所用的基本学习策略可以将机器学习方法划分为以下几类:_____________________________________________________________________。
5)主观Bayes方法将推理规则表示为P Þ Q形式,称__________为先验似然比,__________ 为条件似然比,_________为规则的充分性因子。
6)自然语言理解中,单句理解分二个阶段:____________和____________,后者又分二个步骤:________________和_________________。
2、问答题(共20分,每小题5分)1)阐述示例学习所采用的逐步特化学习策略,并说明学习过程中正、反例的作用。
2)为什么要在框架系统中实行相容匹配技术?如何实现?3)阐述Xps的冲突解法和推理引擎,并说明综合数据库中事实元素的时间标签在冲突解法中起的作用。
4)什么是问题归约?问题归约的操作算子与一般图搜索有何不同?与或图启发式搜索算法AO*的可采纳性条件是什么?3、简单计算题(共35分,每小题7分)1)按书上图8.5中给定的文法规则,再追加2条:N ® football, V ® play;画出英语句子”The boy play little football”的句法分析树。
人工智能考试试题

人工智能考试试题1. 选择题1. 以下哪个不是人工智能的分支?A. 机器学习B. 计算机视觉C. 神经网络D. 云计算2. 以下哪个算法常用于人工智能的决策树模型?A. k-meansB. support vector machineC. decision treeD. gradient boosting3. 人工智能中常用的优化算法是?A. 梯度下降B. 快速傅立叶变换C. 遗传算法D. 贝叶斯网络4. 以下哪个工具是常用的深度学习框架?A. TensorFlowB. OpenCVC. Scikit-learnD. PyTorch5. 以下哪种神经网络结构常用于图像识别任务?A. RNNB. GANC. CNND. LSTM2. 简答题1. 请简要描述一下机器学习中监督学习和无监督学习的区别。
2. 解释一下什么是过拟合和欠拟合问题,并提出对应的解决方法。
3. 请列举一些常用的特征工程方法,并简要描述其作用。
4. 什么是深度学习?请简要解释深度学习与传统机器学习之间的区别。
5. 什么是神经网络中的梯度消失问题?如何避免这个问题的发生?3. 计算题1. 如果一个神经网络有3层,分别有输入层、隐藏层和输出层,其中输入层有10个神经元,隐藏层有20个神经元,输出层有5个神经元,那么整个神经网络中总共有多少个参数需要训练?2. 如果某个分类问题的训练集有1000个样本,特征维度为100,使用支持向量机模型进行训练,当设置核函数为RBF核时,训练过程中需要计算多少次核函数的数值?3. 设某个二分类问题的混淆矩阵如下:预测结果正类负类实际正类 80 20实际负类 10 90请计算该混淆矩阵下的准确率、精准率、召回率和F1分数。
通过以上试题,我们可以初步了解考生对人工智能基础知识的掌握情况,希望大家能够认真思考后给出准确的答案。
祝各位考生顺利通过本次人工智能考试!。
人工智能测试题库一(共100题)

人工智能测试题库一〔共100题〕一、判断题〔共75题〕1. 人工智能〔Artificial Intelligence〕,英文缩写为AI。
〔√〕2. 人工智能是计算机科学的一个分支。
〔√〕3. 人工智能不是人的智能,但能像人那样思考,也可能超过人的智能。
〔√〕4. 人脸识别不是人工智能。
〔×〕5. 图灵的猜测在2000年时就已经实现了!〔×〕6. 计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉认为机器人可以思考,相当于“潜水艇能不克不及游泳〞一样,但这个答复争议很大。
〔√〕7. 图灵是德国著名的计算机科学家。
〔×〕8. 与其说计算机在思考,不如说它在计算。
〔√〕9. 当你交给计算机一个任务的时候,不单要告诉它做什么,还要告诉它怎么做。
关于“怎么做〞的一系列指令就叫做算法。
〔√〕10. 为了完成更加复杂的任务,工程师必需让计算机变得再聪明一些,能够自动“学习〞,从已有的历史数据和经验中自动阐发,总结出规律,并操纵本身总结出来的规律,对新输入的数据进行预测,这就是机器学习算法。
〔√〕11. 有些规律虽然你本身能够领悟,但你却无法翻译成机器能理解的算法,这个时候就要靠机器学习来解决。
〔√〕12. 自动驾驶只是一种简单的模拟人类驾驶的技术,不属于人工智能。
〔×〕13. 机器也能“思考〞,只不外不是我们所设想的那种思考。
机器可以通过计算机程序模拟人类的思考,使得本身在某些具体的任务中,像人类一样能看、能听、能想、能说、能动。
〔√〕提出了图灵测试。
15. 特斯拉的电动汽车的自动驾驶技术,采用的并不是人工智智能技术。
〔×〕16. 为了让机器能够通过某种计算机程序学会“思考〞,人类科学家测验考试了各种各样的方法,付出了几代人的努力,熬过了两次低谷,经历了三次高潮。
〔√〕17. 1956年,艾伦艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙研发了一个程序,拥有逻辑推理能力,能够证明《数学道理》中的38个定理,有些证明比原著更加巧妙。
人工智能多选模拟考试题

人工智能多选模拟考试题一、多选题(共100题,每题1分,共100分)1、人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界,我国人工智能发展三个阶段的目标是()A、2030年总体达到世界领先水平B、2025年与世界先进水平同步C、2020年与世界先进水平同步D、2025年部分达到世界领先水平正确答案:ACD2、张量是TensorFlow的核心数据单位,在本质上是一个任意维的数组。
可用的张量类型包括()。
A、张量占位符B、稀疏张量C、常数D、变量正确答案:ABCD3、在Skip-gram的实际实现中,vocab_size通常很大,导致W非常大。
为了缓解这个问题,通常采取()的方式来近似模拟()任务。
A、单分类B、负采样C、多分类D、正采样正确答案:BC4、在Python中,import date time,假设a=datetime.date(2017,3,22),则()语句可以把a转为字符串(即输出结果为:'2017-03-22')A、format('%Y-%m-%d')B、strptime("%Y-%m-%d")C、__format__('%Y-%m-%d')D、strftime("%Y-%m-%d")正确答案:CD5、数据统计方法中的推断统计包括以下()。
A、相关分析B、采样分布C、集中趋势分析D、假设检验E、参数估计正确答案:DE6、对现阶段人工智能成功的关键要素涟漪效应描述正确的是A、搜索引擎中的用户点击记录也是实现涟漪效应的一种方式B、涟漪效应通过记录产品中生成各类数据,并将这些数据用于优化机器模型;C、为了达成涟漪效应,必须尽可能的获取产品中的各种数据;D、必须将收集到的原始数据全部进行高成本的精细标注,加入到模型训练中去,才能实现涟漪效应;正确答案:ABC7、HiAI 移动计算平台有哪些优点?A、多样的工具链B、完善的文档C、丰富的 APID、快速上手的源码正确答案:ABCD8、以下哪几项是数据科学的重要活动()A、数据审计B、数据分析C、数据加工D、数据呈现正确答案:ABCD9、常用的聚类性能度量外部指标有哪些()A、FM指数B、Rand指数C、DB指数D、Jaccard系数正确答案:ABD10、关于Bagging集成方法说法正确的是()A、为处理多分类或回归任务,Bagging需进行修改B、从偏差-方差分解的角度看,Bagging主要关注降低偏差C、Bagging的性能依赖于基分类器的稳定性。
人工智能仿真题库及答案

人工智能仿真题库及答案1. 人工智能的定义是什么?答案:人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
2. 人工智能的发展历程可以分为哪几个阶段?答案:人工智能的发展历程大致可以分为以下几个阶段:(1) 1956年达特茅斯会议,标志着人工智能的诞生;(2) 1960年代至1970年代的黄金时期,专家系统和知识表示技术发展;(3) 1980年代的第二次繁荣,神经网络和机器学习技术兴起;(4) 21世纪初至今,深度学习和大数据推动AI技术飞速发展。
3. 什么是机器学习?答案:机器学习是人工智能的一个核心分支,它使计算机系统利用数据来改善性能,无需进行明确的编程。
机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。
4. 深度学习在人工智能中扮演什么角色?答案:深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络,特别是深度神经网络,来模拟人脑处理信息的方式。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了革命性的进展。
5. 什么是自然语言处理(NLP)?答案:自然语言处理是人工智能中的一个领域,它涉及到使计算机能够理解、解释和生成人类语言的能力。
NLP技术包括语言翻译、情感分析、问答系统等。
6. 人工智能在医疗领域的应用有哪些?答案:人工智能在医疗领域的应用包括但不限于:(1) 辅助诊断,如通过图像识别技术识别病变;(2) 药物研发,利用AI预测药物效果和副作用;(3) 个性化治疗,根据患者数据定制治疗方案;(4) 患者监护,使用可穿戴设备监测患者健康状况。
7. 人工智能的伦理问题主要有哪些?答案:人工智能的伦理问题包括:(1) 数据隐私和安全问题;(2) 算法偏见和歧视问题;(3) 自动化带来的就业问题;(4) 人工智能的决策透明度问题;(5) 人工智能的道德责任归属问题。
ai考试题目模拟试题及答案

ai考试题目模拟试题及答案一、单项选择题(每题2分,共10题)1. AI的全称是什么?A. Artificial IntelligenceB. Artificial ImaginationC. Artificial IntelligencesD. Artificially Intelligent答案:A2. 以下哪个选项不是机器学习中的算法?A. 决策树B. 支持向量机C. 神经网络D. 量子计算答案:D3. 在AI领域,哪个术语指的是让机器能够执行通常需要人类智能的任务?A. 机器学习B. 深度学习C. 自然语言处理D. 认知计算答案:D4. 下列哪个不是AI的典型应用?A. 语音识别B. 图像识别C. 数据分析D. 量子通信答案:D5. 以下哪个选项是AI发展历史上的一个重要里程碑?A. 深蓝击败国际象棋世界冠军B. 阿尔法狗击败围棋世界冠军C. 微软发布Windows操作系统D. 苹果发布iPhone手机答案:B二、多项选择题(每题3分,共5题)1. 以下哪些是AI的核心技术?A. 机器学习B. 知识图谱C. 自然语言处理D. 数据库管理答案:A、B、C2. AI在医疗领域的应用包括哪些?A. 疾病诊断B. 药物研发C. 患者监护D. 财务审计答案:A、B、C3. 以下哪些因素推动了AI技术的发展?A. 大数据B. 云计算C. 量子计算D. 深度学习答案:A、B、D4. AI在教育领域的应用可能包括哪些?A. 个性化学习B. 在线考试C. 智能辅导D. 学生管理答案:A、C5. 以下哪些是AI面临的伦理挑战?A. 数据隐私B. 算法偏见C. 机器自主性D. 网络安全答案:A、B、C三、简答题(每题5分,共2题)1. 请简述AI在自动驾驶技术中的应用。
答案:AI在自动驾驶技术中的应用包括通过机器学习算法对大量驾驶数据进行分析,以识别道路标志、行人、其他车辆等,并做出相应的驾驶决策,实现车辆的自主导航和控制。
人工智能应用技术模考试题与参考答案

人工智能应用技术模考试题与参考答案1、线性回归在 3维以上的维度中拟合面是?A、曲面B、平面40C、超平面D、超曲面答案:C2、下列哪些包是图像处理时常用的?A、numpyB、opencvC、gensimD、matplotlib答案:D3、要想让计算机执行其功能,用高级语言写的程序必须将它转换为A、汇编语言程序19B、机器语言程序C、中级语言程序D、算法语言程序答案:B4、在以下模型中,训练集不需要标注信息的是()A、k-means24B、线性回归C、神经网络D、决策树答案:A5、通常使用的处理图像数据的网络模型是A、卷积神经网络B、循环神经网络C、word2vec33D、bert答案:A6、下列选项中昇腾 310和昇腾 910属性相同的是?A、最大功率B、架构C、整数精度21D、7nm制程答案:B7、下列没有运用到人工智能技术的是A、游戏中人机对战B、利用互联网与别人下象棋C、生物科技中的视网膜识别D、掌纹识别答案:B8、人工智能中通常把()作为衡量机器智能的准则。
A、图灵机B、图灵测试C、中文屋思想实验D、人类智能答案:B9、逻辑回归当中也可以加入正则项用于避免过拟合。
A、TRUEB、FALSE答案:A10、以下哪一项是 HUAWEIHiAIFoundation模块的功能?A、App集成B、让服务主动找到用户C、快速转化和迁移已有模型D、根据用户所需,适时适地推送服务答案:C11、下列哪项通常是集群的最主要瓶颈()A、CPUB、网络C、磁盘D、内存答案:C12、CPU主要通过增加指令,增加核数等方式来提升 AI性能。
A、TRUEB、FALSE答案:A13、频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是:A、频繁项集频繁闭项集=最大频繁项集B、频繁项集=频繁闭项集最大频繁项集C、频繁项集频繁闭项集最大频繁项集D、频繁项集=频繁闭项集=最大频繁项集答案:C14、根据不同的业务需求来建立数据模型,抽取最有意义的向量,决定选取哪种方法的数据分析角色人员是()A、数据管理人员B、数据分析员28C、研究科学家D、软件开发工程师答案:C15、优秀的编程规范应该是A、模块的内聚程度要尽量高,且各模块间的耦合程度要尽量强B、模块的内聚程度要尽量高,且各模块间的耦合程度要尽量弱C、自模块的内聚程度要尽量低,且各模块间的耦合程度要尽量弱D、模块的内聚程度要尽量低,且各模块间的耦合程度要尽量强答案:B16、知识图谱中的边称为?A、连接边B、关系C、属性D、特征答案:B17、数据科学家可能会同时使用多个算法(模型)进行预测,并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测(集成学习),以下对集成学习说法正确的是()A、单个模型之间有高相关性B、单个模型之间有低相关性C、在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好D、单个模型都是用的一个算法答案:B18、下列哪项不是构建知识图谱用到的主要技术A、词性标注B、实体链接C、关系抽取D、命名实体识别答案:A19、支撑大数据业务的基础是()A、数据科学B、数据应用C、数据硬件D、数据人才答案:A20、下面哪个不属于数据的属性类型A、标称B、序数C、区间D、相异答案:D21、以下属于 TensorFlow2.0的特性的是?A、引入 Keras接口B、支持静态图机制C、支持更多平台和更多语言D、继续兼容 Tensorflowl.x的相关模块答案:ACD22、下列哪些项是构建知识图谱用到的主要技术?A、词性标注B、实体链接C、关系抽取D、命名实体识别答案:BCD23、在日常的无人机电机使用中()故障问问题会遇到。
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西安电子科技大学
人工智能考试模拟试题一
一、选择题(10 小题,共10 分)
1、97 年5月,著名的“人机大战” ,最终计算机以3.5 比2.5 的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台计算机被称为(C )
A)深思B)IBM C)深蓝D)蓝天
2、谓词逻辑下,子句, C1=L∨C1‘, C2= ~ L∨C2‘,?若σ是互补文字的(最一般)合一置换,则其归结式C=(D )
A)C1’∨C2’ B) C1’ ∧C2’ C)C1’σ∧C2’σ D) C1’σ∨C2’σ
3、不属于人工智能的学派是(B )。
A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。
4、要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。
因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫(B )。
A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别
5、下列哪部分不是专家系统的组成部分(D )
A.)知识库B)综合数据库C)推理机D) 用户
6、产生式系统的推理不包括(D )
A)正向推理B)逆向推理C)双向推理D)简单推理
7、AI 这个英文缩写的全称是(B)
A)Automatic Intelligence C)Automatice Information
B)Artifical Intelligence D)Artifical Information
8、在公式中
)
,
(y
x
xp
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(B )
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(C )
A)P
B) ~P
C) Q
D) P∨Q
10、如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,(A )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 、
))
,
(
)
,
(
)(
)(
(y
x
Above
y
x
On
y
x→
∀
∀化成子句形式为:~On(x,y)
∨
)
,
(y
x Above
2、假言推理
B
A
B
A⇒
∧
→)
(,假言三段论(A→B)∧(B→C))
(C
A→
⇒
3\在启发式搜索当中,通常用启发函数来表示启发性信息。
4、人工智能研究的主要方法分别为:功能模拟法结构模拟法行为模拟法集成模拟法
5、状态空间法三要点分别是:状态和算符状态空间方法。
三、简答题(4 小题,共40 分)
1、何谓“图灵实验”和“中文屋子”?简单描述之。
(10 分)
答:图灵实验”是为了判断一台机器是否具备智能的实验。
实验是由三个封闭的房间组成,分别放置主持人、参与人和机器。
主持人向参与人和机器提问,通过提问的结果来判断谁是人,谁是机器。
如果主持人无法判断谁是人,谁是机器,则这台机器具备智能,即所谓的“智能机器” 。
中文屋子”是假设有一台计算机阅读了一段故事并且能正确回答相关问题;设想故事和问题用中文描述,然后将一个不会中文的人封闭在一个屋子里,他不能通过阅读理解来回答问题,但按照计算机程序的处理方法能得到问题的正确答案。
两者都通过了图灵测试,但仍然不能说明机器有智能。
2、什么是遗传算法?试说明遗传算法的基本原理和结构。
(10 分)
答:遗传算法是仿真生物遗传学和自然选择机理,通过人工方式所构造的一类搜索算法,从某种程度上来说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式仿真。
基本原理:通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码,即个体,形成初始种群;通过适应度函数给每个个体一个数值评价,淘汰低适应度的个体,选择高适应度的个体参加遗传操作;经过遗传操作后的个体集合形成下一代新的种群,对这个新种群进行下一轮进化。
3、专家系统是指什么?它有哪些特点?有哪几种分类?(10 分)
答:专家系统是指一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
特点:1.启发性;2.透明性;3.灵活性。
分类:1.解释专家系统;2.预测专家系统;3.诊断专家系统;4.设计专家系统;5.规划专家系统;6.监视专家系统;7.控制专家系统;8.调试专家系统;9.教学专家系统;10.修理专家系统。
4、什么是自然语言理解?它有哪些研究领域?(10 分)
答:自然语言理解是语言学、逻辑学、生理学、心理学、计算机科学和数学等相关学科发展和结合而形成的一门交叉学科;它能够理解口头语言和书面语言。
研究领域:机器翻译、语言的自动分析、句子的自动理解、语言的自动生成、语音别和自动文摘等。
四、应用题
1、采用简单的估价函数f(x)=d(x)+w(x)求八码难题,其中d(x)表示搜索树中结点x 的深度,w(x)表示节点x 中不在目标状态中相应位置的数码个数,试写出该搜索树。
(10 分)
2、用谓词公式表示以下语句。
(6 分)
(1)他每天下午都去打篮球。
(2)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解:(1) T(x):x 是下午;
P(x,y):x 去打y;
P
HE
T
x→
∀
(BASKETBALL
x
)
)
(
,
)
(
(2)P(x):x 是人;
L(x,y): x喜欢y;
x
program
g
L
∀
x
∧
x→
P
x
L
)
,
))
(computer
min
(
(
)
)(
(
,
3、将下列谓词公式化成子句集。
(8 分)
P
z
Q
x
z
R
∃
∀
x
∀
∧
y
x→
z
)
(
))
,
,
)))
(
y
,
(a
f
(
(
(
~
4、写出图中树的结点两个访问序列,要求分别满足以下两个搜索策略:(6 分)
(1)深度优先搜索
(2)广度优先搜索
解:(1)1→2→5→6→10→11→3→7→12→13→4→8→9;→ → → → → → → → →→ → → ;(2)1→2→3→4→5→6→7→8→9→10→11→12→13;→ → → → → → → → → → → → ;
如图所示,神经元i有4个输入分别为5,,-10,6,-4.对应的全职分别为0.6 0.4,-1.5,-0.8,偏差为0.5,试求激励函数f(。
)分别为阈值函数、分段线性函数时,神经元的输出y
解:u=∑XiWi=5×0.6+(-10)×0.4+6×(-1.5)+(-4)×(-0.8)=-6.8 u=∑ t=u6.8-0.5=t=u-θ=-6.8-0.5=-7.3。