2024年人工智能(AI)訓(xùn)練師職業(yè)技能鑒定考試題庫(kù)（濃縮500題）

500題)26.機(jī)器學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)稱是()。35.下面的()是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所用的函數(shù)。44.遺傳算法中所用的函數(shù)是()。什么變化?()。C、聚類問題D、降維問題58.機(jī)器學(xué)習(xí)按學(xué)習(xí)方法大致可分為()。A、激活函數(shù)輸出值接近于0或1的情況C、激活函數(shù)梯度接近于0的情況稱為什么()73.以下哪個(gè)軟件包用于矩陣和向量的科學(xué)計(jì)算?()。A、L1產(chǎn)生稀疏解，而L2產(chǎn)生平滑解屬于數(shù)據(jù)挖掘的那類問題()。98.規(guī)則A→(B,c(B|A))中的c(B|A)表示在前提A為真的情況下結(jié)論B為真的()。126.TSP是()的縮寫。135.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不包括()。143.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為()。158.不確定性是指()C、n(n為節(jié)點(diǎn)數(shù))-1(減一是因?yàn)楦?jié)點(diǎn)沒有左右子節(jié)點(diǎn))168.深度學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)是()。171.驗(yàn)證集和測(cè)試集，應(yīng)該：()。B、不變量分析視圖181.Leakage(泄露)在機(jī)器學(xué)習(xí)中指的是什么?C、未來信息的不當(dāng)使用183."交叉驗(yàn)證"中的"折疊"(folds)指的是什么?D、模型的泛化能力188.控制論學(xué)派屬于()。196.支持向量機(jī)的簡(jiǎn)稱是()。197.DL是下面哪個(gè)術(shù)語(yǔ)的簡(jiǎn)稱()。C、3D數(shù)據(jù)的表示D、模型的泛化能力B、模型的自適應(yīng)調(diào)整D、模型的實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)能力A、使用ReLU激活函數(shù)B、使用LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和工具。()評(píng)估模型的性能。()示。()21.Python的json模塊用于處理JSON格式的數(shù)據(jù)。()22.在Prompt工程中，手動(dòng)設(shè)計(jì)prompt是唯一的方法。()進(jìn)行調(diào)整。()略。()循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[RNN]等。()增加，性能會(huì)逐漸提高。()用。()作、網(wǎng)絡(luò)編程等。()44.大模型可以在金融領(lǐng)域用于信用評(píng)分和欺詐檢測(cè)。()45.TensorFlow提供了靈活的API接口，支持多種編程語(yǔ)言和平臺(tái)。()46.大模型知識(shí)庫(kù)的應(yīng)用不需要考慮隱私和安全問題。()47.在Prompt工程中，更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)總是能提高prompt的性能。()型訓(xùn)練速度。()集型任務(wù)上可能并不高效。()63.Python的pip工具用于安裝和管理Python包[庫(kù)]。()特卡洛方法的優(yōu)點(diǎn)。()習(xí)。()息。()模型大小和推理時(shí)間。()力來提高決策質(zhì)量。()ython庫(kù)。()115.預(yù)訓(xùn)練模型可以直接用于生成任務(wù)，無需任何調(diào)整。()的過程。()期望回報(bào)。()度過低或特征選擇不當(dāng)。()提取。()其中：是探索概率。()137.Prompt工程中的硬prompt是固定的，不能在訓(xùn)練過程中更新。()稍遜一籌。()擔(dān)。()thon環(huán)境，避免包依賴沖突。()