人工智能基礎(chǔ)概念測試題

人工智能基礎(chǔ)概念測試題1.以下哪個是人工智能（AI）的一個主要分支，專注于使計算機能夠理解和生成人類語言？A.機器學(xué)習(xí)B.自然語言處理C.計算機視覺D.數(shù)據(jù)挖掘2.下列哪項技術(shù)不是用于實現(xiàn)人工智能的？A.深度學(xué)習(xí)B.專家系統(tǒng)C.模糊邏輯D.隨機數(shù)生成3.人工智能系統(tǒng)中的“智能代理”是指什么？A.一個可以自主行動的軟件實體B.一種硬件設(shè)備C.人工智能系統(tǒng)的用戶界面D.數(shù)據(jù)存儲單元4.在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，模型如何學(xué)習(xí)？A.通過觀察帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集B.通過試錯法C.通過與其他模型交互D.通過分析無標(biāo)簽數(shù)據(jù)5.下列哪個算法常用于分類問題？A.K-meansB.線性回歸C.支持向量機D.隨機森林（用于回歸和分類，但此題側(cè)重于分類）6.強化學(xué)習(xí)中的“策略”指的是什么？A.學(xué)習(xí)者采取的每一步行動B.學(xué)習(xí)者如何根據(jù)狀態(tài)選擇行動C.學(xué)習(xí)過程中的獎勵函數(shù)D.環(huán)境的狀態(tài)集合7.在人工智能中，“圖靈測試”是用來評估什么的？A.機器的計算速度B.機器的智能水平C.機器的存儲容量D.機器的網(wǎng)絡(luò)連接能力8.以下哪項不是深度學(xué)習(xí)模型的常見架構(gòu)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.決策樹9.在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，聚類算法的目的是什么？A.將數(shù)據(jù)點分成預(yù)定義的類別B.根據(jù)數(shù)據(jù)的相似性將數(shù)據(jù)分組C.預(yù)測數(shù)據(jù)點的標(biāo)簽D.最大化數(shù)據(jù)點的分散度10.什么是“過擬合”？A.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳B.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好C.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都良好D.模型在所有數(shù)據(jù)上都無法正確預(yù)測11.在人工智能領(lǐng)域，“感知機”是什么的一種早期實現(xiàn)？A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機C.決策樹D.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)12.自然語言處理中的“詞嵌入”是什么？A.將單詞轉(zhuǎn)換為高維空間中的向量B.將句子轉(zhuǎn)換為圖像C.將文本轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制代碼D.將單詞轉(zhuǎn)換為音頻信號13.強化學(xué)習(xí)中的“環(huán)境”指的是什么？A.學(xué)習(xí)者本身B.學(xué)習(xí)者采取行動后所處的情境C.獎勵函數(shù)D.學(xué)習(xí)策略14.什么是“超參數(shù)”？A.模型訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)的參數(shù)B.在開始訓(xùn)練前手動設(shè)置的參數(shù)C.數(shù)據(jù)集中的特征數(shù)量D.模型的輸出15.在計算機視覺中，邊緣檢測通常用于什么目的？A.識別圖像中的顏色B.識別圖像中的形狀C.識別圖像中的對象邊界D.增強圖像的對比度16.以下哪個不是評估分類模型性能的指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.平均絕對誤差17.什么是“激活函數(shù)”？A.用于將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為輸出數(shù)據(jù)的函數(shù)B.用于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入非線性的函數(shù)C.用于評估模型性能的指標(biāo)D.用于數(shù)據(jù)預(yù)處理的函數(shù)18.在機器學(xué)習(xí)中，交叉驗證的主要目的是什么？A.減少過擬合B.增加模型的復(fù)雜性C.提高訓(xùn)練速度D.減少數(shù)據(jù)的維度19.什么是“特征工程”？A.選擇和構(gòu)建用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)特征的過程B.優(yōu)化模型的計算效率C.設(shè)計用戶界面D.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理20.強化學(xué)習(xí)中的“Q學(xué)習(xí)”是什么？A.一種無模型的強化學(xué)習(xí)算法B.一種基于模型的規(guī)劃方法C.一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法D.一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法21.以下哪個不是深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras22.在人工智能中，“啟發(fā)式搜索”是什么？A.一種不保證找到最優(yōu)解的搜索策略B.一種總是找到最優(yōu)解的搜索策略C.一種隨機搜索策略D.一種基于規(guī)則的搜索策略23.什么是“卷積層”在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的作用？A.提取輸入數(shù)據(jù)的全局特征B.提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征C.減少數(shù)據(jù)的維度D.增加數(shù)據(jù)的復(fù)雜性24.在自然語言處理中，POS標(biāo)注是指什么？A.詞性標(biāo)注B.語義角色標(biāo)注C.依存句法分析D.命名實體識別25.什么是“梯度下降”？A.一種用于優(yōu)化模型的算法B.一種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)C.一種特征選擇方法D.一種數(shù)據(jù)聚類算法26.強化學(xué)習(xí)中的“探索-利用權(quán)衡”是指什么？A.在已知信息和未知信息之間做出決策的平衡B.最大化短期獎勵和長期獎勵之間的平衡C.模型復(fù)雜性和準(zhǔn)確性之間的平衡D.數(shù)據(jù)量和計算資源之間的平衡27.在機器學(xué)習(xí)中，什么是“偏差-方差權(quán)衡”？A.模型復(fù)雜度和訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合度之間的平衡B.模型準(zhǔn)確度和訓(xùn)練時間之間的平衡C.特征數(shù)量和模型性能之間的平衡D.數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練之間的順序28.什么是“注意力機制”在自然語言處理中的作用？A.提高模型對輸入數(shù)據(jù)中關(guān)鍵信息的關(guān)注度B.加快模型的訓(xùn)練速度C.減少模型的參數(shù)數(shù)量D.增強模型的泛化能力29.以下哪個不是常見的機器學(xué)習(xí)模型評估方法？A.留出法B.交叉驗證法C.自適應(yīng)提