人工智能与信息社会.pdf

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1、-WORD 格式-可编辑-超星学习通人工智能与信息社会章节测验答案，尔雅课后答案1【单选题】AI 时代主要的人机交互方式为(D)。A、鼠标B、键盘C、触屏D、语音 +视觉2【单选题】比分战胜的 2016 年 3 月 ,人工智能程序人类围棋冠军李世石。A、AlphaGoB、DeepMindC、DeepblueD、AlphaGoZero3【单选题】Cortana 是 (C)推出的个人语音助手。-专业资料分享-在韩国首尔以4:1 的(A)-WORD 格式-可编辑-A、-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-苹果B、亚马逊C、微软D、阿里巴巴4【单选题】首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻

2、译的翻译系统是(C)。A、苹果B、谷歌C、微软D、科大讯飞5【单选题】相较于其他早期的面部解锁 ,iPhoneX 的原深感摄像头能够有效解决的问题是(A) 。A、机主需要通过特定表情解锁手机-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-B、机主是否主动解锁手机C、机主平面照片能够解锁手机D、机主双胞胎解锁手机6【多选题】属于家中的人工智能产品的有 (ABD) 。A、智能音箱B、扫地机器人C、声控灯D、个人语音助手7【多选题】谷歌相册与传统手机相册最大不同点是 (ABE)。A、根据照片内容自动添加标记B、根据不同标记进行归类和搜索C、-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-自动对照片进行美颜D、定时备

3、份照片E、人脸识别和搜索8【多选题】目前外科手术领域的医用机器人的优点有A、定位误差小B、手术创口小C、不需要人类医生进行操作D、能够实时监控患者的情况E、可以帮助医生诊断病情9【多选题】智能推荐系统的特点包括 (ABCD)。A、根据用户的购买记录记忆用户的偏好B、根据浏览时间判断商品对用户的吸引力-专业资料分享-。(AB)-WORD 格式-可编辑-C、推荐用户消费过的相关产品D、根据用户的喜好进行相关推荐10【多选题】一般来说,扫地机器人必需的传感器有 (ABC)。A、距离传感器B、超声波雷达传感器C、悬崖传感器D、温度传感器11【判断题】在神经网络方法之前 ,机器翻译主要是基于统计模型的翻

4、译。( )12【判断题】人工智能具有学会下棋的学习能力 ,是实现通用人工智能算法的基础。 ( )13【判断题】目前还没有成功进行无人自动驾驶的案例。 ( )14【判断题】智能家居应该能自动感知周围的环境 ,不需要人的操控。 ( )15-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-【判断题】智能音箱本质上是音箱、智能语音交互系统、互联网、内容叠加的产物。( )16【判断题】基于句法的机器翻译是目前较为流行的翻译方法 ,基本达到了预期的理想。( )1【单选题】被誉为计算机科学与人工智能之父的是A、图灵B、费根鲍姆C、纽维尔D、西蒙2【单选题】第一个成功应用的专家系统是A、ELIZAB、DendralC、

5、Xcon (A) 。 (B)。-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-D、Deepblue3【单选题】最早提出人工智能 (ArtificialIntelligence) 一词的人是(A) 。A、约翰 麦卡锡B、马文 闵斯基C、克劳德 香农D、艾伦 纽厄尔4【单选题】似的计算机程序。根据科学流行定义,人工智能就是和人类A、思考方式B、表达方式C、行为方式D、外观外貌5【单选题】与图灵测试相比 ,中文屋提出了如何判断是否拥有 (B) 的问题。-专业资料分享-相(C)-WORD 格式-可编辑-A、行动力B、理解力C、表达能力D、接收能力6【多选题】关于人工智能的概念 ,下列表述正确的有 (AC)。A

6、、根据对环境的感知做出合理的行动 ,并获得最大收益的计算机程序B、任何计算机程序都具有人工智能C、针对特定的任务,人工智能程序都具有自主学习的能力D、人工智能程序和人类具有相同的思考方式7【多选题】人工智能的基础包括 (AB)。A、数学B、-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-计算机科学C、经济学D、心理学8【多选题】符合强人工智能的描述是 (BC)。A、仅在某个特定的领域超越人类的水平B、可以胜任人类的所有工作C、是通用的人工智能D、在科学创造力、智慧等方面都远胜于人类9【多选题】发展出图像识别成功率超越人类的人工智能的主要因素有(AB)。A、计算力的提升B、大量数据驱动C、-专业资料分享

7、-WORD 格式-可编辑-社会关注度提升D、人类专家规则的完善10【多选题】关于 EDVAC,下列说法正确的有(BD)。A、第一台电子数字计算机B、诞生于 1949 年C、属于图灵体系结构计算机D、采用二进制及存储程序11【多选题】人工智能研究第一次寒冬的发生主要原因有A、AI 瓶颈B、性能有限C、缺乏 “常识 ”D、财政问题-专业资料分享-。(ABC)-WORD 格式-可编辑-12【判断题】 图灵测试是图灵于 1950 年提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试验 ,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。( )13【判断题】人工智能(AI) 概念最早特茅斯会议上提出。( )14【

8、判断题】从公共关注视角来看 ,人工智能就是机器可以完成社会大众不认为机器能胜任的事情。 ()15【判断题】从公众关注视角定义的人工智能的范畴是在不断变化的。 ( )16【判断题】根据发展趋势定义 ,人工智能就是会不断自我学习的计算机程序。 ( )17【判断题】图灵认为应当是一个模拟成人成熟思维的系统。, 人工智能( )1956 年在达1【单选题】一个运用二分查找算法的程序的时间复杂度是 (B)。A、指数级别B、对数级别C、-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-常数级别-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-D、线性级别2【单选题】人类对于知识的归纳总是通过 (A) 来进行的。A、判断B、枚举

9、C、猜想D、预测3【单选题】第一例专家系统是在A、物理B、化学C、数学D、生物4 (B)领域发挥作用的。-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-【单选题】 1977 年在斯坦福大学研发的专家系统 (C)是用于地质领域探测矿藏的一个专家系统。A、DENDRALB、MYCINC、PROSPECTORD、XCON5【单选题】考虑到对称性 ,井字棋最终局面有 (B)种不相同的可能。A、19683B、138C、91D、446【单选题】根据课程3.6 中所讲的井字棋估值方法,为以下局面估值A、2B、1-专业资料分享-。(C)-WORD 格式-可编辑-C、0D、-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-17【

10、单选题】除了问题本身的定义之外 ,使用问题特定知识的搜索策略被认为是 (A) 。A、启发式算法B、minimax 算法C、深度优先搜索D、广度优先搜索8【单选题】每一次比较都使搜索范围减少一半的方法是 (A) 。A、二分查找B、启发式算法C、minimax 算法D、剪枝算法9【单选题】根据图中所示的 minimax 算法决策树,根结点的估值是(B)。-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-A、20B、16C、9D、1910【单选题】根据图中所示的称为 (C)。A、MAX 结点B、MIN 结点C、终止结点D、根节点11【单选题】图中的剪枝过程称为A、AlphaB、Betaminimax 算法决策

11、树,图中估值为 (A)剪枝。-专业资料分享-7 的结点被-WORD 格式-可编辑-C、-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-MinD、Max12【单选题】图中的剪枝过程称为 (A)剪枝。A、AlphaB、BetaC、MinD、Max13【单选题】围棋 AI(A) 是基于AlphaBeta 剪枝算法的。A、GNU GoB、Mo GoC、DeepZen GoD、Alpha Go14【单选题】专家系统的发展趋势不包括 (D) 。A、知识库变大-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-B、推理引擎更加专用-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-C、用户接口更多样D、用户需求量减少15【单选题】深蓝在开

12、局阶段的算法主要是 (D) 。A、二分查找法B、AlphaBeta 剪枝C、深度优先搜索D、启发式算法16【单选题】 (B)是第一个使用蒙特卡洛树搜索的围棋程序击败了职业选手。A、GNU GoB、Mo GoC、DeepZen GoD、Alpha Go-专业资料分享-,在 99 的棋盘上-WORD 格式-可编辑-17【多选题】专家系统的主要组成部分包括 (ABC)。A、知识库B、推理引擎C、用户接口D、自主学习系统18【多选题】以下属于完全信息博弈的游戏有 (ABC)。A、井字棋B、黑白棋C、围棋D、桥牌E、军棋19【多选题】蒙特卡洛树搜索的主要流程有 (ABCD)。-专业资料分享-WORD 格

13、式-可编辑-A、选择B、扩张C、模拟D、反馈20【多选题】专家系统的适用领域的特征包括 (ABCD)。A、不需要额外常识B、输入的数据可以客观描述C、人类专家稀缺D、用户需求量大21【判断题】来进行推断或基于规则的AI 系统由一连串的行动决策。( )22【判断题】博弈树的每个结点表示一个动作。 ( )-专业资料分享-if-then-else规则-WORD 格式-可编辑-23-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-【判断题】估值函数就是对每一个局面给出一个评价分数 ( )。24【判断题】 AlphaBetaminimax25【判断题】二分查找是一个有效计算平方根的办法。 ( )26【判断题】零和

14、博弈中 ,双方 ( 或多方 )的收益相加为27【判断题】启发式算法与 AlphaBeta 剪枝类似,是从叶节点自底向上计算估值。 ( )0 或负数。 ( )剪枝的效率一定比单纯的算法效率高。( )1【单选题】色彩的三原色模型是 (A)。A、红、绿、蓝B、.红、黄、蓝C、黄、绿、蓝D、红、绿、黄2【单选题】图中所展示的基因遗传算法过程是 (C)过程。-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-A、-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-交叉B、复制C、变异D、初始化3RGB 三个分量的差值的平方和作为适应【单选题】将两个图片每个像素度 函 数 的 计 算 方, 两 次 计 算 得 出 来 的 值 分

15、 别1512869728和为法(C),适应(C)。1495705312,那么说明适应度函数值度A、高; 高了了B、高了 ; 低了C、低了 ; 高了D、低了 ; 低了4【单选题】RGB 模型可以组合出(D)种颜色。A、256-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-B、-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-73578C、1735666D、167772165【多选题】仿生算法的特点有 (ACD)。A、模拟自然生物群体的行为B、针对特定的输入能够得到确定的结果C、需要大量的模拟计算过程D、适用于大规模复杂优化问题6【多选题】以下属于仿生算法的有 (ABC)。A、蚁群算法B、遗传算法C、人工神经网络D

16、、-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-蒙特卡洛方法-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-E、归并排序算法7【多选题】以下对基因遗传算法描述正确的是 (AC)。A、基因遗传算法反映了自然选择的过程B、基因遗传算法一定能得到最优解C、是一种启发式的搜索算法D、能够穷尽所有可能性8【多选题】基因遗传算法的组成部分包括 (ABCD)。A、初始化编码B、适应度函数C、选择D、交叉和变异9【多选题】基因遗传算法的两个常用的结束条件为 (AB) 。-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-A、达到一定的迭代次数B、适应度函数达到一定的要求C、达到一定的变异次数D、达到一定的交叉次数10【判断题】仿生算法

17、是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。( )11【判断题】 在解决函数优化问题时全局性不好, 容易陷入局部最优值。( )12【判断题】自然界中生物变异的概率是不确定的 ,但是基因遗传算法的变异概率可以人为调节。 ()13【判断题】 基因遗传算法中表示参数值的大小, 判断个体是否应该被淘汰。( )14【判断题】基因遗传算法的终止条件一般是适应度数值小于 0.( )答案是辛苦整理出来的,利用适应度函数,基因遗传算法的-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-完整版课后答案需要支付5 元 / 门-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-购买完整版答案联系QQ 646013515更多

18、学习通资料【单选题】能够提取出图片边缘特征的网络是 (A) 。A、卷积层B、池化层C、全连接层D、输出层2【单选题】向量0.1,0.1,0.2,0.3,0.6的维数是 (B) 。A、10B、5C、3D、13【单选题】(A)是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A、-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-损失函数B、优化函数C、反向传播D、梯度下降4【单选题】 在第五章手写数字识别的例子中片为长和宽都是28,输入的图像素的图片,输出判断数字 0-9 的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题 ,输入层是 (A) 维的 , 输出层是 (A) 维的。A、784;10B、2

19、8;10C、784;1D、28;15【单选题】 前馈型神经网络的中各个层之间是 (C)的 ,反馈型神经网络中各个层之间是(C)的。A、有环 ; 有环-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-B、-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-有环 ; 无环C、无环 ; 有环D、无环 ; 无环6【单选题】关于 MNIST, 下列说法错误的是(C)。A、是著名的手写体数字识别数据集B、有训练集和测试集两部分C、训练集类似人学习中使用的各种考试试卷D、测试集大约包含 10000 个样本和标签7【单选题】进行采隐藏层中的池化层作用是样。A、减少B、增加C、-专业资料分享-训练参数 ,对原始特征信号(A)-WOR

20、D 格式-可编辑-分割D、组合8【单选题】如果某个隐藏层中存在以下四层 ,那么其中最接近输出层的是(D)。A、卷积层B、池化层C、全连接层D、归一化指数层9【多选题】一个完整的人工神经网络包括 (AC)。A、一层输入层B、多层分析层C、多层隐藏层D、-专业资料分享-WORD 格式-可编辑-两层输出层10【多选题】前馈型神经网络常用于 (AD) 。A、图像识别B、文本处理C、问答系统D、图像检测11【判断题】 神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。12【判断题】人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。 ( )13【判断题】 误差的反向传播出层,逐层修改神经元的连接权值参数,使得损失函数值最小。 ( )。14【判断题】隐藏层中的全连接层主要作用是将所有特征融合到一起。 ( )15【判断题】梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法 ,完全可以满足不同类型的需求。 (),即从第一个隐藏层到输( )-专业资料分享-