AI考试重点
ai技术专业资格考试
ai技术专业资格考试随着人工智能（AI）技术的迅速发展和广泛应用，为了确保从业者的专业能力和水平，AI技术专业资格考试应运而生。
考试旨在评估考生在AI技术领域的知识与技能，为其提供职业晋升及就业机会。
一、考试概述AI技术专业资格考试是一项全面的专业考试，涵盖了AI技术的各个领域。
考试分为理论考试和实践考试两个部分，旨在全面评估考生的理论知识和实际应用能力。
考试范围包括但不限于机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等关键领域。
二、考试内容1. 理论考试：理论考试部分着重测试考生对AI技术的理解和掌握程度。
考试内容包括AI基础知识、机器学习算法、数据挖掘、模型评估与优化等。
通过选择题、填空题等形式，考查考生对AI概念、算法原理以及应用场景的理解。
2. 实践考试：实践考试部分注重考察考生在具体场景下应用AI技术解决问题的能力。
考试内容涵盖实际案例分析、算法实现、数据预处理、模型训练与评估等。
考生需要在给定的时间内，根据所提供的数据和问题，运用AI技术进行解决，同时需要提供清晰的解题思路和结果分析。
三、考试重点1. 理论知识：考生需熟悉AI技术的基本概念、常用算法原理以及典型应用场景。
理论知识对于理解和应用AI技术至关重要。
2. 实践能力：考生需要掌握主流的AI技术工具和编程语言，具备数据处理、模型训练与优化、结果分析等实践能力。
实践能力是AI技术专业人才的重要标志。
四、考试准备1. 学习资料：为了提供足够的复习材料和指导，考生可以参考相关教材、学术论文、在线课程等资料。
此外，还可以参与学术交流会议和实践训练，提升自己的理论水平和技术能力。
2. 实践训练：实践是提升AI技术能力的关键，考生可以通过参与项目、实验室等实践活动，提高自己的实践技能。
同时，实践训练还可以增强对理论知识的理解和应用。
五、考试意义AI技术专业资格考试的通过可以为从业者提供更多的职业发展机会和竞争力。
在人才招聘、晋升等场合，考试合格证明将成为评价AI技术人才的重要参考。
人工智能导论 2023年下半年自学考试试题
一、选择题
1.人工智能（AI）的核心目标是：
A.替代人类进行所有工作
B.模拟、延伸和扩展人的智能（正确答案）
C.仅用于科学研究
D.取代人类情感交流
2.下列哪项不属于人工智能的主要研究领域？
A.机器学习
B.自然语言处理
C.量子物理学（正确答案）
D.计算机视觉
3.机器学习中的“监督学习”是指：
A.让模型自己探索数据并发现模式
B.提供带有标签的数据集供模型学习（正确答案）
C.不使用任何数据进行训练
D.仅使用无标签数据进行训练
4.下列哪项技术是深度学习的基础？
A.决策树
B.神经网络（正确答案）
C.遗传算法
D.支持向量机
5.自然语言处理（NLP）的主要任务不包括：
A.文本分类
B.机器翻译
C.语音识别与合成
D.宇宙探索（正确答案）
6.人工智能在医疗领域的一个应用实例是：
A.自动驾驶汽车
B.智能家居控制
C.疾病诊断与预测（正确答案）
D.游戏开发
7.下列哪项不是人工智能伦理考量的重点？
A.数据隐私保护
B.人工智能的决策透明度
C.人工智能的艺术创作能力（正确答案）
D.人工智能对人类就业的影响
8.强化学习与传统监督学习的主要区别在于：
A.强化学习不需要环境反馈
B.强化学习通过试错来学习，依赖环境给予的奖励或惩罚（正确答案）
C.强化学习仅适用于游戏领域
D.强化学习不使用神经网络模型。
人工智能重点
CADUCEUS(原名INTERNIST)医疗咨询系统（匹兹堡大学）；
HEARSAY I和II语音理解系统（卡内基-梅隆大学）；
PROSPECTOR地质勘探专家系统（斯坦福大学1976）；
XCON计算机配置专家系统（卡内基-梅隆大学1978）。
应该说，知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支之一。
人工智能的基本方法是逻辑法和搜索法。最初的搜索应用于机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。
◆60年代Simon由试验得到结论：人类问题的求解是一个搜索的过程，效果与启发式函数有关。叙述了智能系统的特点：智能表示、智能推理、智能搜索。
◆Nilson发表了A*算法（搜索方法）
◆McCarthy建立了人工智能程序设计语言Lisp
1948年维纳发表《控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学》，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。
1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。
人工智能试题库含参考答案
人工智能试题库含参考答案一、单选题（共103题，每题1分，共103分）1.某人回到家说了一声“灯光”，房间的灯就亮了，这主要应用了人工智能中的（）A、语音识别技术B、指纹识别技术C、光学字符识别D、文字识别技术正确答案：A2.下面对梯度下降方法描述不正确的是A、梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数B、梯度方向是函数值下降最快方向C、梯度反方向是函数值下降最快方向D、梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法正确答案：B3.当训练数据较少时更()发生过拟合。
A、不会B、容易C、不容易正确答案：B4.以下选项中，不是Python中文件操作的相关函数是（）A、write ()B、read ()C、open ()D、load ()正确答案：D5.以下哪一个关于卷积神经网络的说法是错误的A、AlexNet 是一个八层的卷积神经网络&B、&卷积神经网络中的建模学习，学习对象是每一层神经元的值&C、&目标检测网络 SSD 的网络结构中包含卷积层&D、&典型的卷积神经网络，由卷积层、池化层、激活层、全连接层等组成正确答案：B6.关于OLAP的特性,下面正确的是:（）(1)快速性(2)可分析性(3)多维性(4)信息性(5)共享性A、(1)(2)(3)B、(2)(3)(4)C、(1)(2)(3)(4)D、(1)(2)(3)(4)(5)正确答案：D7.下列属于无监督学习的是：()A、k-meansB、SVMC、最大熵D、CRF正确答案：A8.（）是空语句，一般用做占位语句，不做任何事情。
A、continueB、printC、breakD、pass正确答案：D9.列表a=[1,2,[3,4]]，以下的运算结果为True的是（）。
A、length(a)==3B、len(a)==3C、length(a)==4D、len(a)==4正确答案：B10.在分布式隐私保护机器学习系统中，（）可为其提供算力支持。
AI 培训重点知识1
• 状态栏
视图的操作
• 缩放
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• 移动视图
• 查看作品方式
• 使用抓手与导航器 • 彩色 • 轮廓：ctrl+y(速度快） • 使用多窗口查看 日常设计用的较多，一个图显示全部一个图可以显 示特写 • 视图－－新建视图（层叠平铺’） 叠印：油墨预览 像素：WEB中查看 拼合：图层显示 • 工具箱：讲解打开隐藏工具。注意相关的工具会编到一组。
• 配置工具箱，显示与隐藏。
• 菜单 讲解快捷菜单。 • 控制面板
• 移动与隐藏， 控制面板菜单（单击控制面板右上角） • 文字与锚点控制面板的操作
• 浮动面板
• • • • 讲解编组，堆叠，停放的方法 隐藏，显示和关闭 链接 面板下拉菜单的打开。
AI 培训重点知识
黄金翔
第一讲：AI 入门
1.AI 简介 2.AI新增功能 3.矢量图与位图 4.工作界面（应用） 5.视图操作
• AI 是ADOBE 公司著名的矢量图软件 • 主要用于绘制插图，印刷排版，多媒体及WEB制作和处理。
• 介绍：After Effects Premiere Acrobat Indesign
新功能
1. 文档配置 2. 控制面板 3. 多个画板 4. 渐变透明
矢量图与位图
1. 矢量图：由色块构成，特点是由直线与曲线构成。基本单位 是锚点与路径。
1.优点：图像的质量与分辩率无关，点用空间小。放大后清晰。
2. 位图：由像素构成。
1.特点：由像素构成，图像的质量受分辩率的影响。放大后失真
3.
教师培训-松鼠AI全国远程培训-物理学科
松鼠AI全国远程培训考试题——物理学科1、物理系统的五大流程分别是：、、、、。
答：课前复习、先行测试、知识点学习、综合学习、竞赛拓展。
2、知识点学习环节的功能是；每个纳米知识点出道题，判定学生掌握一个纳米点的条件是。
答：学习先行测试环节判断出来的未掌握知识点；10；答题能力值达到0.7或者二轮知识点学习中的题目全部做对。
3、如果一个学生在知识点学习环节知识点掌握率为72%，则在综合学习环节推送给学生的是考点（选填“高频”、“中频”、“低频”），综合学习环节每个考点的题量最多为。
智适应授课是人机结合的，教师介入占比为，系统教学占比为。
答：高频和中频；题库题量的70%；30%；70%4、判定学生走学霸路径的条件是；学生进入二轮知识点学习的条件是；学生进入竞赛拓展的条件是。
答：先行测试环节知识点掌握率达100%；知识点学习环节知识点掌握率未达100%；知识点学习环节知识点掌握率大于70%5、使用系统备课主要从哪几个方面进行？答：整理本节课的纳米知识点及其关系、观看知识点讲解视频、新教师做全部题目（有经验教师做难度5以上题目）、对照考情分析表分析该课程内容在中考中常考形式和分值。
6、授课过程中有哪些环节可以由教师介入？介入形式包括哪些？答：课堂上所有环节均可以有教师介入，只不过各个环节介入行为不同。
介入包括：导入课程激发兴趣，先行测试保障学生认真答题，课前复习、知识点学习、综合学习、竞赛拓展等环节答疑解惑、安抚学生、激励学生，部分重点内容或共性内容集中讲解深化，课堂结束前引导学生做总结、布置作业等。
7、先行测试环节为什么不能介入知识点（题目）讲解或让学生翻书做题？答：先行测试是判断学生对知识点掌握情况的，如果教师在该环节介入或者学生翻书帮助学生把题目做正确了，那么系统对该学生的真实情况检测就不准，本来学生未掌握的知识点系统会判定学生掌握了，后面知识点学习环节将不再推送该知识点，学生没法学习，学生的问题永远存在，实际上是害了学生。
工程测量AI习题课(考试前重点)
• 在水准测量中，已知每次读水准尺的中误 差为2mm，假定视线平均长为50m，容许误 差为中误差的2倍，求测段长为Skm的水准 路线往返高差的容许闭合差应为多少？
• 观测BM1至BM2间的高差时，共设25个测站， 每测站观测高差中误差均为±3mm， 问：（1）两水准点间高差中误差多少？ （2）若使其高差中误差不大于±12mm， 应设置几个测站?
改 正 数/ ″
增量计算值 改正角值
/° ′ ″
改正后增量值 /m
x /m
坐 x/m 11
标 y/m 12
坐15
边长/m 6
x '
/m 7
y '
y /m
2
3
4
8
9
10
A(P1)
186
35
22
-3 -4 -3 -3 -3
186 35 19 100 31 34 163 31 10 84 02 44 184 38 57 88 41 41 194 22 27 103 04 08 163 02 44 86 06 52
• 在A、B两点间进行水准测量，共观测10站， 其水准仪在尺上的读数中误差为3mm，试 求： • （1）AB往测高差的中误差 • （2）AB往返高差之差的中误差 • （3）AB往返高差平均值的中误差
• 如图所示，从已知水准点A、B、C经三条水 准路线，测得E点的观测高程Hi及水准路线 长度Si，求E点的加权平均值及其中误差。
增量计算值
x '
改正后增量值
x /m
y /m
坐 x/m 11 500.00
标 y/m 12 500.00 586.22 650.11 545.25 500.00
/m y 7
人工智能题库-经济学专业技术人员继续教育考试答案
人工智能-考试题库（一）判断1.信息化社会的显著特征是计算机、互联网、物联网技术发展，人工智能技术进步。
正确2.当前，智慧社区建设集中地较密集，发展比较平衡。
错误3.虽然在中国各个地方面临的人口老龄化压力是不同的，但是智慧养老在各地方的推进进程是一样的。
错误4.信息孤岛指的是虽然没有形成科学共同体，但是有足够的共识。
错误5.大数据的价值重在挖掘，而挖掘就是分析。
正确6.Variety 指的是实时获取需要的信息。
错误7.“互联网+”对传统行业的影响巨大而深远，它将来会替代传统行业。
错误8.“互联网+”行动将重点促进以移动互联网、云计算、物联网、大数据等与现代制造业相结合。
正确9.麦特卡尔夫定律指的是在当前我们凡是一个成功的商业运作，总是把价格最低的资源尽可能消费掉，来保留价格最贵的资源。
正确10.大数据要跟“互联网+医疗健康”紧密地结合起来，国家明确的支持“互联网+医疗”、“互联网+健康”。
所以在新的医改背景下，互联网医疗跟大数据的结合将会取得更重要的发展。
正确11.大数据会带来机器智能，提升计算机的智能程度，但它是永远不会超过人类的智能。
错误12.《为人工智能的未来做好准备》报告中说明了人工智能的潜力释放是依赖于政府作用的发挥。
正确13.《在英国发展人工智能》中提出了：数据、技术、研究、政策上的开放和投入四个方向。
正确14.美国共有33 个州可以共享数据。
正确15.1956 年10 月，中国科学院筹建了中科院自动化及远距离操纵研究所（后更名为中科院自动化所）。
正确16.个人信息安全基本原则有权责一致、目的明确、选择同意、最多2够用等原则。
错误17.公立医院改革中心问题是坚持公益性。
正确18.经验医学是指医生从病案和以往诊断中找共同的信息，形成大数据，利用大数据反过来支持医生在同等情况下按统一的临床路径治疗。
错误19.建立伦理道德多层次判断结构及人机协作的伦理框架，制定人工智能产品研发设计人员的道德规范和行为守则。
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AI考试重点
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及模拟、延伸
和扩展人类智能的学科。
在当前科技发展迅速的时代背景下，AI已经
成为了各个领域的热门话题。
随着AI技术的不断进步，人们对于AI
的考试也越来越关注。
本文将介绍AI考试的主要重点内容。
一、机器学习（Machine Learning）
机器学习是AI领域中的核心内容之一。
它是让计算机通过学习并
不断优化算法和模型，从而使其能够自主地从数据中获取规律和知识，并能够在新的数据上做出准确的预测和判断。
在AI考试中，机器学习
的相关知识点是必考的重点。
1. 监督学习（Supervised Learning）
监督学习是机器学习的一种常见方法。
它通过已有的标记好的训练
数据，让计算机学习到输入和输出之间的映射关系，从而可以对新的
未知数据进行预测。
在监督学习中，常见的算法包括线性回归、逻辑
回归、决策树等。
2. 无监督学习（Unsupervised Learning）
无监督学习是指在训练数据中没有给定标签或者类别的情况下，让
计算机自主地发现其中的模式和规律。
常见的无监督学习算法包括聚
类算法、关联规则挖掘等。
3. 强化学习（Reinforcement Learning）
强化学习是一种通过给予奖励来引导计算机进行学习的方法。
在强
化学习中，计算机通过与环境的交互来不断优化自己的策略，并根据
奖励的反馈来调整行为。
常见的强化学习算法包括Q-learning、深度强
化学习等。
二、深度学习（Deep Learning）
深度学习是机器学习中的一个重要分支，它模拟了人脑神经网络的
结构和工作原理，通过多层神经网络的训练和优化来实现对复杂问题
的建模和解决。
在AI考试中，对于深度学习的掌握是必不可少的。
1. 人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）
人工神经网络是深度学习中最为核心的概念之一。
它模拟了生物神
经网络的结构和功能，由多个节点（神经元）和连接（神经突触）组成。
在深度学习中，常见的人工神经网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）
卷积神经网络是深度学习中用于图像识别和图像处理领域的一种模型。
它通过卷积操作和池化操作来提取图像中的特征，并在全连接层
中进行分类和判断。
在AI考试中，对于CNN的理解和应用至关重要。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）
循环神经网络是一种用于处理序列数据的重要模型，它通过引入记
忆单元（隐藏状态）来处理并记住序列中的上下文信息。
在自然语言
处理、语音识别等领域，循环神经网络得到了广泛应用。
三、自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）
自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的一门技术。
在AI考试中，对于自然语言处理的相关知识点也是重点内容。
1. 词法分析（Lexical Analysis）
词法分析是自然语言处理中的一项基础任务，它将文本分解成独立的词语，并对词汇进行分类和标注。
在词法分析中，常见的技术包括分词、词性标注等。
2. 句法分析（Syntactic Analysis）
句法分析是对文本中的句子结构进行分析和解析的过程，它关注词语之间的语法关系和句子的语法结构。
句法分析可以帮助理解和解释文本的句子含义。
3. 语义分析（Semantic Analysis）
语义分析是对文本的语义进行分析和推理的过程，它关注词语和句子的义项和语义关系。
在语义分析中，常见的任务包括情感分析、命名实体识别等。
综上所述，机器学习、深度学习和自然语言处理是AI考试的重点内容。
熟练掌握这些知识点，并能在实际场景中灵活应用，将有助于提高AI领域的学习和研究水平，促进AI技术的发展和应用。
希望本文能为大家对于AI考试的重点内容有所帮助。