人工智能期末试卷
人工智能导论考核试卷
3. CNN通过卷积和池化操作提取图像特征，降低参数数量，提高模型泛化能力，从而提高图像识别准确性。
4.伦理问题：隐私保护、算法偏见、责任归属。解决策略：制定伦理准则、透明度提升、多样化团队、责任追溯机制。
1.人工智能包括以下哪些技术领域？()
A.机器学习
B.语音识别
C.量子计算
D.数据挖掘
E.虚拟现实
2.以下哪些属于监督学习算法？()
A.支持向量机
B.决策树
C. K-均值聚类
D.线性回归
E.随机森林
3.深度学习中的卷积神经网络（CNN）主要用于哪些任务？()
A.图像分类
B.语音识别
C.自然语言处理
D.视频分析
人工智能导论考核试卷
考生姓名：__________答题日期：__________得分：__________判卷人：__________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.以下哪个不是人工智能的研究领域？()
A.机器学习
B.深度学习
D.随机森林
E.支持向量回归
9.以下哪些是推荐系统中的冷启动问题？()
A.用户冷启动
B.项目冷启动
C.模型冷启动
D.数据冷启动
E.系统冷启动
10.以下哪些是迁移学习的主要挑战？()
A.数据分布差异
B.标签空间不匹配
C.模型泛化能力不足
D.源域数据不足
E.目标域数据过拟合
华南农业大学《人工智能及其应用》2021-2022学年第一学期期末试卷
华南农业大学《人工智能及其应用》2021-2022学年第一学期期末试卷考试课程：人工智能及其应用考试时间：120分钟专业：计算机科学与技术总分：100分---一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能的定义不包括以下哪项？A. 模拟人类智能B. 进行自主学习和推理C. 自动化机器控制D. 数据存储和管理2. 以下哪种算法属于监督学习？A. 聚类算法B. 线性回归C. 主成分分析D. 狄利克雷过程3. 在机器学习中，过拟合是指：A. 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现差B. 模型在测试数据上表现良好，但在训练数据上表现差C. 模型在训练和测试数据上表现均良好D. 模型无法在任何数据上表现良好4. 深度学习主要依赖于哪种模型？A. 决策树B. 支持向量机C. 人工神经网络D. 线性回归5. 在自然语言处理（NLP）中，词嵌入（Word Embedding）技术主要用于：A. 语音识别B. 机器翻译C. 图像识别D. 数据压缩6. 以下哪种算法通常用于图像分类任务？A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 卷积神经网络（CNN）D. 随机森林7. 强化学习中的“奖励”是指：A. 给予模型的奖励信号，用于鼓励正确行为B. 给予模型的惩罚信号，用于惩罚错误行为C. 给予模型的学习数据，用于提高性能D. 给予模型的初始参数，用于开始训练8. 在专家系统中，知识库的作用是：A. 存储专家的知识和经验B. 处理用户输入的数据C. 进行计算和推理D. 管理系统的硬件资源9. AlphaGo使用的主要技术包括：A. 强化学习和蒙特卡洛树搜索B. 支持向量机和线性回归C. 决策树和随机森林D. K-均值聚类和主成分分析10. 以下哪项技术主要用于大数据处理中的分布式计算？A. SQL数据库B. MapReduceC. 关系数据库D. 数据挖掘---二、判断题（每题2分，共20分）11. 人工智能只能应用于计算机科学领域。
人工智能期末试题及答案完整版
人工智能期末试题及答案完整版XX学校2012-2013学年度第二学期期末试卷考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷考试形式：开卷出卷考试专业：______ 考试班级：______一、单项选择题（每小题2分，共10分）1.首次提出“人工智能”是在哪一年？（D）A。
1946 B。
1960 C。
1916 D。
19562.人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域是哪两个？（B）A。
专家系统、自动规划 B。
专家系统、机器研究C。
机器研究、智能控制 D。
机器研究、自然语言理解3.下列哪个不是知识表示法？（A）A。
计算机表示法 B。
“与/或”图表示法C。
状态空间表示法 D。
产生式规则表示法4.下列关于不确定性知识的描述错误的是哪个？（C）A。
不确定性知识是不可以精确表示的B。
专家知识通常属于不确定性知识C。
不确定性知识是经过处理过的知识D。
不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
5.下图是一个迷宫，S是入口，Sg是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S出发，寻找出口Sg的状态树。
根据深度优先搜索方法搜索的路径是哪个？（C）A。
s0-s4-s5-s6-s9-sg B。
s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC。
s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D。
s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg二、填空题（每空2分，共20分）1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。
2.问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。
3.启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。
4.计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。
5.不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。
三、名称解释（每词4分，共20分）1.人工智能：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
大学人工智能期末考试题库
《人工智能与专家系统》试卷（1）参考答案与评分标准问答题（每题5分，共50分）1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分）答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。
（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。
在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。
这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。
（2分）2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分）答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。
这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。
其原理是控制论和感知——动作型控制系统。
3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。
对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
（3分）在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。
（2分）4．框架表示法有什么特点？（5分）答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。
（5分）5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分）答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。
人工智能期末考试试卷
一、选择题<每题1分,共15分>1、人工智能是一门A>数学和生理学B>心理学和生理学C>语言学D>综合性的交叉学科和边缘学科2、语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的〔〕。
A> 无悖性B> 可扩充性C> 继承性3、<A->B>∧A => B是A>附加律B>拒收律C>假言推理D>US4、命题是可以判断真假的A>祈使句B>疑问句C>感叹句D>陈述句5、仅个体变元被量化的谓词称为A>一阶谓词B>原子公式C>二阶谓词D>全称量词6、MGU是A> 最一般合一B>最一般替换C> 最一般谓词D>基替换最一般合一7、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中A> 事实B> 规则C> 控制D> 关系8、当前归结式是〔〕时,则定理得证。
A> 永真式 B 包孕式〔subsumed〕C> 空子句9、或图通常称为A〕框架网络B>语义图C>博亦图D>状态图10、不属于人工智能的学派是A>符号主义B> 机会主义C>行为主义D>连接主义。
11、所谓不确定性推理就是从< >的初始证据出发,通过运用< >的知识,最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
A>不确定性, 不确定性B>确定性, 确定性C>确定性, 不确定性D>不确定性确定性12.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〔〕。
A>专家系统B>机器学习 C>神经网络 D>模式识别13、下列哪部分不是专家系统的组成部分〔〕A.〕用户B〕综合数据库C〕推理机D〕知识库14、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15、C<B|A> 表示在规则A->B中,证据A为真的作用下结论B为真的A>可信度B>信度C>信任增长度D>概率二、填空题<每题1分,共30分>1、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的测试模型,请问这个科学家是2、从已知事实出发,通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是。
南京邮电大学《人工智能概论》2022-2023学年第一学期期末试卷 - 副本
南京邮电大学《人工智能概论》2022-2023学年第一学期期末试卷考试课程：人工智能概论考试时间：120分钟专业：计算机科学与技术专业总分：100分---一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能的创始人之一，被誉为“人工智能之父”的是：A. 阿兰·图灵B. 约翰·麦卡锡C. 杰弗里·辛顿D. 约书亚·本吉奥2. 下列哪种算法主要用于分类和回归问题：A. K-means聚类B. 线性回归C. 支持向量机D. Apriori算法3. 在神经网络中，负责传递信息的基本单位是：A. 神经元B. 权重C. 激活函数D. 损失函数4. 下列哪种机器学习方法属于无监督学习：A. 线性回归B. 决策树C. 聚类分析D. 支持向量机5. 在深度学习中，用于防止过拟合的技术是：A. 学习率衰减B. DropoutC. Batch NormalizationD. 激活函数6. 强人工智能的目标是：A. 实现特定任务的智能B. 模拟人类的智能行为C. 实现全面的智能能力D. 优化计算资源的利用7. 下列哪种语言是专门为人工智能开发的：A. PythonB. LispC. JavaD. C++8. 在强化学习中，智能体根据什么来调整其策略：A. 奖励和惩罚B. 监督数据C. 无监督数据D. 输入输出对9. 机器学习中的“过拟合”是指：A. 模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不好B. 模型在训练集和测试集上都表现不好C. 模型在训练集和测试集上都表现很好D. 模型在测试集上表现很好，但在训练集上表现不好10. 图像识别中的卷积神经网络（CNN）主要是通过什么操作来提取图像特征：A. 全连接操作B. 池化操作C. 卷积操作D. 激活操作---二、判断题（每题2分，共20分）11. 人工智能只能应用于计算机科学领域。
（）12. 监督学习需要大量标注数据。
（）13. 深度学习中的神经网络层数越多，模型的表现就一定越好。
人工智能06-07期末试题答案
只有一个孤独的影子，她，倚在栏杆上；她有眼，才从青春之梦里醒过来的眼还带着些朦胧睡意，望着这发狂似的世界，茫然地像不解这人生的谜。
她是时代的落伍者了，在青年的温馨的世界中，她在无形中已被摈弃了。
她再没有这资格，心情，来追随那些站立时代前面的人们了！在甜梦初醒的时候，她所有的惟有空虚，怅惘；怅惘自己的黄金时代的遗失。
咳！苍苍者天，既已给与人们的生命，赋与人们创造社会的青红，怎么又吝啬地只给我们仅仅十余年最可贵的稍纵即逝的创造时代呢？。
南华大学人工智能导论期末试卷
南华大学人工智能导论期末试卷一、选择题1997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( )A)深蓝B) IBMC)深思D)蓝天2.下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系4.或图通常称为A)框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图5.不属于人工智能的学派是A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。
6.人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼7.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城。
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( )。
A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别8.下列哪部分不是专家系统的组成部分( )A)用户B)综合数据库C)推理机D)知识库9.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10. C(BA)表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的A)可信度B)信度C信任增长度D)概率11. Al的英文编写是A)Automatic InelligenceB)Atifical IelligenceC)Automatice InfomationD)Atifical Information12。
反演归结(消解)证明定理时。
若当前归结式是( )时，则定理得证。
A)水真式B)包孕式(subsumed)C空子句13.在公式中vy3x(xy)), 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14、子句-PvQ和P经过消解以后，得到( )A. PB. QC. -PD. PvQ15.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.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1.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城中与该量词的指导变元相同的变元称为_______，其他变元称为。
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XXXX2017至2018 学年第 1 学期
《人工智能技术》 课程考试（ A ）卷
计科 系 级 专业 学号 姓名
一、选择题：（2分×10=20分）
1． 人工智能AI 的英文全称（ ）最早于1956年在达特茅斯会议上被提出。
这是历史上第一次人工智能研讨会，也被广泛认为是人工智能诞生的标志。
A ．Automatic Intelligence
B ．Artifical Intelligence
C ．Automatice Information
D ．Artifical Information
2． 所谓不确定性推理是从（ ）的初始证据出发，通过运用（ ）的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
A ．不确定性，确定性
B ．确定性，确定性
C ．确定性，不确定性
D ．不确定性，不确定性
3． 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（ ）。
A ．概率推理
B ．神经网络
C ．机器学习
D ．智能搜索
4． 下面几种搜索算法中，不完备的搜索算法是（ ）。
A ．广度优先搜索
B ．A*搜索
C ．迭代深入深度优先搜索
D ．贪婪搜索
5． 人工智能的目的是让机器能够（ ），以实现某些脑力劳动的机械化。
A ．模拟、延伸和扩展人的智能
B ．和人一样工作
C ．完全代替人的大脑
D ．具有智能
6．在一个监督学习问题f:x →y 中，输出y 的值域是连续的，例如实数集R ，那么这是一个（ ）问题。
A ．分类
B ．聚类
C ．回归
D ．降维
装
订
线
7．牙医问题中关于3个变量的全联合分布如下表所示，通过查表计算概率
P（cavity∨toothache）=（）。
A．0.12 B．0.28 C．0.72 D．0.36
8．在训练手写数字图片识别模型时，首先接收到很多名志愿者提供的一系列带标签的图片数据，以此为基础程序学习如何更好地进行识别，那么在该设定中指标measure P是（）。
A．对输入图片进行识别B．分析志愿者提供的带标签数据
C．识别准确率D．图片数据的标签
9．一个智能体在学习时收集到一系列的传感输入xi，但是其对应的输出yi并没有给出。
智能体依然想要构造一个关于输入X的模型用于推理、决策以及预测等，此时学习的种类为（）。
A．监督学习B．无监督学习
C．半监督学习D．深度学习
10．以下局部搜索算法中属于贪婪算法的是（）。
A．爬山法搜索B．模拟退火搜索
C．局部剪枝搜索D．遗传算法
二．填空题（1分×20=20分）
1．学术界有四种对人工智能的定义，分别是类人行为、、
和，其中是本课程学习的主要内容，其定义可概括
为。
2．在二人博弈问题中，最常用的一种分析技术是，这种方法的思想是先生成一颗博弈树，然后再计算其倒推f值。
但它的效率较低，因此人们在此基础上又提出了。
3．智能体的任务环境属性为可观察性、确定性、片段性、静态性、离散性以及智能体数。
那么计时棋赛对应的任务环境属性为完全可观察的、、、、、多智能体的。
4． P （a ）是一个先验概率，那么P （a|b ）是后验概率也叫 。
如果两个变量A 和B 是完全独立的，那么P(A, B) = 。
如果A 和B 在给定C 的情况下是条件独立的，那么P(B |A, C) = 。
利用以上性质建立的概率推理模型叫作 。
5． 使用遗传算法进行局部搜索时，首先初始化种群，计算个体的适应度函数，然后通过 ， ， 操作生成新种群，直到找出最优个体。
6． 普通神经网络由三层神经元组成，分别是 、隐含层和输出层，为了使模型精度更高，我们增加了隐含层的层数使模型变为 。
三．简答题（共20分）
1．什么是智能体。
（4分）
2．形式化定义“真空吸尘器”问题。
（4分） 状态？： 行动？： 目标测试？： 路径消耗？：
3．列举出至少五个机器学习的算法名称。
（5分）
4．在欠拟合和过拟合两种情况下描述机器学习模型的训练误差和测试误差大小。
作出随着模型复杂度的增加，两种误差变化的趋势图。
（7分）
大题得分
小题得分
小题得分
小题得分
小题得分
装
订
线
四．综合计算题（共40分）
1．跟踪贪婪搜索和A*搜索算法使用直线距离启发式h SLD 求解从Lugoj 到Bucharest 问题的
过程。
按顺序列出贪婪算法探索的节点和其f 值，A*算法探索的节点和其g,h,f 值。
求解过程中不考虑避免重复状态。
（8分）
贪婪搜索： 扩展节点n L f(n) 244
扩展节点n f(n)
A*搜索： 扩展节点n L
g h f
244 244
扩展节点n
g h f
扩展节点n
g h f
大题得分 小题得分
2．在澳大利亚地图染色问题中分别使用前向检验和弧相容两种方法进行约束传播。
完善如下表所示的传播过程。
（7分）
前向检验：
WA NT
Q
NSW
V
SA
T
初始 红绿蓝 红绿蓝 红绿蓝 红绿蓝 红绿蓝 红绿蓝 红绿蓝
WA=红 红
Q=绿 红 绿
V=蓝
红
绿
蓝
弧相容（当前WA=红，Q=绿）：
WA NT Q NSW
V
SA
T
当前 红
蓝
绿
红 蓝 红绿蓝 蓝 红绿蓝
SA →NSW
NSW →SA V →NSW SA →NT
3．如图所示博弈树，最下方数字是终止节点的效用值。
请对该博弈树做如下工作： （1）计算各节点准确的极小极大值（标记在节点旁）；
（2）利用α- β剪枝技术剪去不必要的分枝（直接在对应分枝上画X ）。
（8分）
MAX
MIN
MAX
MIN
U
-1 4 -2 2 1 3 5 6 4 2 -1 -2 4 6 5 -2
4．使用蚁群算法求解4个城市A 、B 、C 、D 的TSP 问题。
城市间距离矩阵为D ，初始化各路径信息素τij =0.3,参数设置α=1,β=2小题得分
小题得分
装
订
线
（1）求其第一次选择A 、B 、D 的概率各是多少。
（2）若轮盘随机数固定为p=0.3，求该蚂蚁找到的完整的解以及这个解的耗散。
5．贝叶斯网络模型如下图所示。
(7分)
（1）求 P （A=F,B=T,C=T ）与 P （A=F,B=T,C=F ） （2）求 P （C=T|A=F,B=T ）
C
A
B
小题得分
小题得分。