四川開放大學2022年秋《人工智能專題》測驗2試題

試題 1

[判斷題] 深度學習是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。（)

試題 2

[判斷題] 狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應(yīng)狀態(tài)空間圖中的一條路徑。（)

試題 3

[判斷題] 人們需要把分類器學習的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓練。（)

試題 4

[判斷題] 啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。（)

試題 5

[判斷題] 謂詞邏輯是應(yīng)用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是一樣的。（)

試題 6

[判斷題] P（A∣B)代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。（)

試題 7

[判斷題] 貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。（)

試題 8

[判斷題] 人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。（)

試題 9

[判斷題] 語義網(wǎng)絡(luò)的表示方法只能表示有關(guān)某一事物的知識，無法表示一系列動作、一個事件等的知識。（)

試題 10

[判斷題] 現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調(diào)度，后規(guī)劃。（)

試題 11

[單選題] 當神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收到工作任務(wù)時，就是用（）來接收這些任務(wù)所對應(yīng)的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。（）的每個神經(jīng)元都是任務(wù)的特征，即特征數(shù)值。

A．輸入層

B．輸出層

C．隱含層

D．應(yīng)用層

試題 12

[單選題] 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是（）首先提出來的。

A．貝葉斯

B．朱迪亞·珀爾

C．高斯

D．康托爾

試題 13

[單選題] 以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列（）。

A．謂詞邏輯表示法

B．腳本表示法

C．啟發(fā)式搜索

D．產(chǎn)生式系統(tǒng)

試題 14

[單選題] （）設(shè)計出了一個會自主學習的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學習”的理論，創(chuàng)造出了“機器學習”這一術(shù)語。

A．亞瑟·塞繆爾

B．馮·諾依曼

C．托馬斯·貝葉斯

D．艾倫·麥席森·圖靈

試題 15

[單選題] 深度學習模型區(qū)別于早期的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是（）。

A．增加數(shù)據(jù)量

B．改變算法

C．增加模型訓練的層次

D．增加標簽量

試題 16

[單選題] 算法模型看起來像一棵倒立的樹，數(shù)據(jù)沿著樹根輸入，再從葉子節(jié)點輸出，中間的分支要根據(jù)不同特征的信息進行判斷，決定該向左走還是向右走，這種算法稱為（）。

A．KNN

B．決策樹

C．遺傳算法

D．A*算法

試題 17

[單選題] 以下哪一項不是機器智能的來源（）。

A．摩爾定律

B．數(shù)據(jù)

C．數(shù)學模型

D．數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

試題 18

[單選題] 人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”，這些屬于（）。

A．標簽

B．特征值

C．數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

D．擬合標簽

試題 19

[單選題] （）的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經(jīng)過一次又一次的篩選，引導機器優(yōu)先篩選那些啟發(fā)值更優(yōu)的節(jié)點，規(guī)避一些無用或效率較低的節(jié)點，從而快速找到問題的解。

A．KNN

B．決策樹

C．遺傳算法

D．A*算法

試題 20

[單選題]

下列哪一條是關(guān)鍵路徑，請選擇相應(yīng)的路徑按鈕。

A．路徑1

B．路徑2

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