人工智能基础（山东交通学院）智慧树知到见面课、章节测试、期末考试答案

人工智能基础（山东交通学院）智慧树知到见面课、章节测试、期末考试答案

绪论 单元测试
1、单选题：
人工智能的名字是
A:Air Jorden
B:Allen Lverson
C:A-Class Intelligence
D:Artificial Intelligence
答案: 【Artificial Intelligence
】
第一章 单元测试
1、单选题：
第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜世界围棋冠军的人工智能机器人是由谷歌公司开发的（）。
A:AlphaFun
B:AlphaGood
C:AlphaGo
D:Alpha
答案: 【AlphaGo】
2、单选题：
无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（）
A:AlphaGo Master
B:AlphaGo Zero
C:AlphaGo Lee
D:AlphaGo Fan
答案: 【AlphaGo Zero】
3、单选题：
世界上第一次正式的AI会议于（）年召开，John McCarthy 正式提出“Artificial Intelligence”这一术语
A:1954
B:1957
C:1955
D:1956
答案: 【1956】
4、单选题：
以下哪些不是人工智能概念的正确表述（）
A:人工智能是通过机器或软件展现的智能
B:人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序
C:人工智能将其定义为人类智能体的研究
D:人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事
答案: 【人工智能将其定义为人类智能体的研究】
5、单选题：
下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。
A:自动化
B:机器思维
C:机器感知
D:机器学习
答案: 【自动化】
6、单选题：
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的（ ）的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
A:计算能力
B:语言
C:智能
D:行为
答案: 【智能】
7、单选题：
图灵测试的含义是（）
A:图灵测试是一种用来混淆的技术，它希望将正常的（可识别的）信息转变为无法识别的信息。
B:图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
C:所谓的图灵测试就是指一个抽象的机器，它有一条无限长的纸带，纸带分成了一个一个的小方格，每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上移来移去。机器头有一组内部状态，还有一些固定的程序。
D:不存在图灵测试概念
答案: 【图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。】
8、单选题：
下列不属于人工智能学派的是（）。
A:机会主义
B:符号主义
C:行为主义
D:连接主义
答案: 【机会主义】
9、单选题：
认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化；智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。这是（）学派的基本思想。
A:逻辑主义
B:连接主义
C:行为主义
D:符号主义
答案: 【行为主义】
10、单选题：
关于人工智能研究范式的连接主义，相关论述不正确的是（ ）
A:连接主义原理是模拟大脑神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
B:连接主义理论认为思维基本是神经元、人脑不同于电脑，并提出连接主义的大脑工作模式。
C:连接主义起源于仿生学和人脑模型的研究。
D:连接主义学派的代表人物有卡洛克(Warren S. McCulloch)、皮茨(Walter H. Pitts)、Hopfield、布鲁克斯(Brooks)、纽厄尔(Newell)。
答案: 【连接主义学派的代表人物有卡洛克(Warren S. McCulloch)、皮茨(Walter H. Pitts)、Hopfield、布鲁克斯(Brooks)、纽厄尔(Newell)。】
11、单选题：
人工智能(AI)、机器学习、深度学习三者关系论述正确的是（ ）
A:深度学习方法研究人工神经网络的单层感知器学习结构。
B:人工智能研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用，属于一门独立的技术学科。
C:人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用的新的交叉学科，机器学习是人工智能的核心研究邻域之一，深度学习是机器学习的新领域，研究多隐层多感知器、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。
D:机器学习专门研究计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构以完善自身的性能，但是机器学习能力并非AI系统所必须的。
答案: 【人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用的新的交叉学科，机器学习是人工智能的核心研究邻域之一，深度学习是机器学习的新领域，研究多隐层多感知器、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。】
12、单选题：
支持向量机可以看作是具有一层隐藏层的神经网络。支持向量机的理论基础是（）
A:控制论S
B:视觉生理学
C:生物神经学
D:统计学
答案: 【统计学】
13、单选题：
深度学习属于（）
A:行为主义
B:连接主义
C:符号主义
D:逻辑主义
答案: 【连接主义】
14、单选题：
下列不符合符号主义思想的是（）
A:认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理
B:人工智能的核心问题是知识表示、知识推理
C:源于数理逻辑
D:认为人的认知基元是符号
答案: 【认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理】
15、单选题：
不属于自然语言处理的核心环节的是（）
A:知识的获取与表达
B:语音语义识别
C:自然语言生成
D:自然语言理解
答案: 【语音语义识别】
16、单选题：
人工智能的近期目标在于研究机器来（ ）。
A:代替人脑
B:模仿和执行人脑的某些智力功能
C:制造智能机器
D:完全代替人类
答案: 【模仿和执行人脑的某些智力功能】
第二章 单元测试
1、单选题：
下列哪一个是“分类”任务的准确描述（ ）。
A:为每个项目分配一个类别
B:对每个项目进行排序
C:预测每个项目实际的值
D:发现每个空间中输入的排布
答案: 【为每个项目分配一个类别】
2、单选题：
下列对于分类概念描述不正确的是（ ）
A:分类的方法包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法
B:分类的标准统一
C:分类的结果有可能错误。
D:分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型（即我们通常所说的分类器(Classifier)）。
答案: 【分类的标准统一】
3、单选题：
在机器学习领域，分类的目标是指（）。
A:将具有相似形状的对象聚集
B:将具有相似特征的对象聚集
C:将具有相似名称的对象聚集
D:将具有相似值的对象聚集
答案: 【将具有相似特征的对象聚集】
4、单选题：
两种以上（不含两种）的分类问题被称为（）。
A:多分类
B:归一化
C:分类器
D:二分类
答案: 【多分类】
5、单选题：
有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：（）
A:在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型；
B:选定样本，将所有样本分成训练样本和测试样本两部分；
C:在训练样本上执行分类模型，生成预测结果；
D:根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。
答案: 【在训练样本上执行分类模型，生成预测结果；】
6、单选题：
分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数，以将数据库中的数据映射到给定类别，从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤：①在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。 ②在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。 ③选定样本（包含正样本和负样本），将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为（）
A:②③①④
B:④①②③
C:①②③④
D:③①②④
答案: 【③①②④】
7、单选题：
下列算法中，不能够对给定样本进行分类的是（ ）。
A:决策树算法
B:逻辑回归算法
C:神经网络
D:梯度下降算法
答案: 【梯度下降算法】
8、单选题：
在测试样本上执行分类模型，可以（）。
A:区分正样本
B:生成分类模型
C:区分负样本
D:生成预测结果
答案: 【生成预测结果】
9、单选题：
SVM是一种典型的（）模型
A:感知机
B:聚类
C:二类分类
D:神经网络
答案: 【二类分类】
10、单选题：
把样本所属的类型和样本实现对应起来被称为()
A:分类
B:标注
C:训练
D:测试
答案: 【标注】
11、单选题：
分类器测试的作用是
A:判断测试集样本选择是否合适
B:判断测试集样本标注是否合适
C:检验分类器的效果
D:获得检测目标的分类
答案: 【检验分类器的效果】
12、单选题：
下列叙述中关于归一化不正确的是（）
A:归一化也被称为标准化
B:归一化后，所有元素和为1
C:归一化后，所有元素值范围在（0,1）
D:归一化后，所有元素值范围在[0,1]
答案: 【归一化后，所有元素值范围在（0,1）】
13、单选题：
深度学习中，常用的归一化函数是（）函数
A:
SoftMin
B:
SoftMax
C:
MicroMin
D:
MicroMax
答案: 【
SoftMax
】
第三章 单元测试
1、单选题：
有特征，无标签的机器学习是（）
A:强化学习
B:监督学习
C:半监督学习
D:无监督学习
答案: 【无监督学习】
2、单选题：
无监督学习可完成什么任务（）
A:分类、回归、聚类
B:回归
C:分类
D:聚类
答案: 【聚类】
3、单选题：
寻找数据之间的相似性并将之划分组的方法称为（）
A:回归
B:分类
C:分组
D:聚类
答案: 【聚类】
4、单选题：
下列两个变量之间的关系中,哪个是函数关系（）
A:正方形的边长和面积
B:学生的性别和他的英语成绩
C:人的工作环境与健康
D:孩子的身高和父亲的身高
答案: 【正方形的边长和面积】
5、单选题：
从某中学随机选取8名男生，其身高x(cm)和体重y(kg)的线性回归方程为y=0.849x-85.712，则身高172cm的男学生，又回归方程可以预报其体重（）。
A:小于60.316kg
B:为60.316kg
C:大于60.316kg
D:约为60.316kg
答案: 【约为60.316kg 】
6、单选题：
以下不属于聚类算法的是（）。
A:K均值算法
B:朴素贝叶斯算法
C:DIANA算法
D:AGNES算法
答案: 【朴素贝叶斯算法】
7、单选题：
Z等于Ｘ，则Z与Ｘ之间属于（）
A:完全不相关
B:不完全相关
C:完全相关
D:不相关
答案: 【完全相关】
8、单选题：
因：经常挑食；果：身材矮小。这组因、果之间属于（）关系。
A:完全不相关
B:不相关
C:完全相关
D:不完全相关
答案: 【不完全相关】
9、单选题：
（）是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组。
A:分类
B:回归
C:非监督学习
D:聚类
答案: 【聚类】
10、单选题：
现欲分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这时应采用（）；如果将体重分类，分成高、中、低这三种体重类型作为因变量，则采用（）。
A:线性回归 逻辑回归
B:逻辑回归 线性回归
C:线性回归 线性回归
D:逻辑回归 逻辑回归
答案: 【线性回归 逻辑回归】
11、单选题：
有特征，有部分标签的机器学习属于（）。
A:半监督学习
B:无监督学习
C:强化学习
D:监督学习
答案: 【半监督学习】
12、单选题：
下面两个两完全相关的是（）。
A:圆形的面积与直径
B:孩子的身高与父亲身高
C:长方形的面积与边长
D:每天的温度和季节
答案: 【圆形的面积与直径】
13、多选题：
机器学习包括：
A:强化学习
B:监督学习
C:无监督学习
D:半监督学习
答案: 【强化学习;监督学习;无监督学习;半监督学习】
14、多选题：
两个变量之间的关系包括：
A:不相关
B:完全相关
C:不完全相关
D:负相关
答案: 【不相关;完全相关;不完全相关】
15、单选题：
下面哪一个不是聚类常用的算法（）。
A:DIANA算法
B:K均值算法
C:AGNES算法
D:SVM算法
答案: 【SVM算法】
16、单选题：
AGNES算法步骤正确的是（）。
①将每个样本特征向量作为一个初始簇；②根据两个簇中最近的数据点寻找最近的两个簇；③重复以上第二、三步，直到达到所需要的簇的数量；④合并两个簇，生成新的簇的集合，并重新计算簇的中心点。
A:①②③④
B:①②④③
C:①④②③
D:①④③②
答案: 【①②④③】
17、单选题：
下面属于强化学习的是（）
A:用户每读一篇文章， 就给这篇新闻贴上分类标签，例如这篇新闻是军事新闻，下一篇新闻 是经济新闻等；算法通过这些分类标签进行学习，获得分类模型；再 有新的文章过来的时候，算法通过分类模型就可以给新的文章自动贴上标签了。
B:用户经常阅读军事类和经济类的文章，算法就把和用户读过的文章相类似的文章推荐给你。
C:两个变量之间的关系，一个变量的数量变化由另一个变 量的数量变化所惟一确定，则这两个变量之间的关系称为强化学习。
D:算法先少量给用户推荐各类文章，用户会选择其感兴趣的文章阅读，这就是对这类文章的一种奖励，算法会根据 奖励情况构建用户可能会喜欢的文章的“知识图”。
答案: 【算法先少量给用户推荐各类文章，用户会选择其感兴趣的文章阅读，这就是对这类文章的一种奖励，算法会根据 奖励情况构建用户可能会喜欢的文章的“知识图”。】
第四章 单元测试
1、单选题：
1943年，神经网络的开山之作《A logical calculus of ideas immanent in nervous activity》, 由（）和沃尔特.皮茨完成。
A:唐纳德.赫布
B:明斯基
C:罗素
D:沃伦.麦卡洛克
答案: 【沃伦.麦卡洛克】
2、单选题：
感知机属于（）。
A:前馈神经网络
B:BP神经网络
C:反馈神经网络
D:生物神经网络
答案: 【前馈神经网络】
3、单选题：
被称为“神经网络之父”和“人工智能教父”的是（）。
A:明斯基
B:赫布
C:鲁梅尔哈特
D:辛顿
答案: 【辛顿】
4、判断题：
反馈神经网络又称前馈网络。
A:错
B:对
答案: 【错】
5、单选题：
下列神经网络中哪种架构有反馈连接（）。
A:都不是
B:卷积神经网络
C:感知机
D:循环神经网络
答案: 【循环神经网络】
6、单选题：
对于自然语言处理问题，哪种神经网络模型结构更适合？（）。
A:循环神经网络
B:感知器
C:卷积神经网络
D:多层感知器
答案: 【循环神经网络】
7、单选题：
为解决单个输出的感知机无法解决的异或问题，需要用有至少（）个输出的感知机？
A:3个
B:5个
C:4个
D:2个
答案: 【2个】
8、单选题：
使用感知机模型的前提是（ ）。
A:数据样本少
B:数据样本多
C:数据线性可分
D:数据线性不可分
答案: 【数据线性可分】
9、多选题：
有关浅层神经网络的说法正确的是（ ）。
A:是一种单向多层结构
B:神经元与前一层及后一层的神经元相连
C:各神经元分层排列
D:同一层的神经元之间没有互相连接
答案: 【是一种单向多层结构;各神经元分层排列;同一层的神经元之间没有互相连接】
10、单选题：
对于多层神经网络，BP（反向传播）算法的直接作用是（）。
A:加快训练权值参数和偏置参数
B:科学评价训练模型
C:提供训练集、测试集样本
D:提高神经网络特征表示精确度
答案: 【加快训练权值参数和偏置参数】
11、单选题：
梯度下降算法的正确步骤是什么？（）(a) 计算预测值和真实值之间的误差。(b)迭代跟新，直到找到最佳权重 (c)把输入传入网络，得到输出值(d)初始化随机权重和偏差(e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
A:a, b, c, d, e
B:c, b, a, e, d
C:d, c, a, e, b
D:e, d, c,b , a
答案: 【d, c, a, e, b】
12、单选题：
感知机是只含输入层和输出层的一种浅层神经网络，两个感知机输出解决了”异或”问题，进一步扩展到多感知机输出，并增加了偏置单元。关于偏置单元的作用正确的是（ ）。
A:属于一种多层隐含层
B:解决异或问题
C:施加干扰，消除网络死循环，以达到输出收敛
D:计算网络传播偏差信息
答案: 【施加干扰，消除网络死循环，以达到输出收敛】
13、判断题：
深度学习是一种多层神经网络的模拟认知训练方法，多层神经网络包含多个隐含层感知层，也称作卷积神经网络(CNN)，它的研究热潮兴起于本世纪初期。
A:对
B:错
答案: 【错】
14、多选题：
深度学习可以具有几个隐藏层（）。
A:2个
B:3个
C:1个
D:4个
答案: 【2个;3个;4个】
15、单选题：
深度学习中常用的激活函数不包括（）。
A:ReLU函数
B:Sin函数
C:sign函数
D: Sigmoid函数
答案: 【Sin函数】
16、判断题：
深度学习是含有一个隐含层的多层神经网络模型的强化学习，训练过程加入了激活函数。
A:错
B:对
答案: 【错】
17、单选题：
神经网络中，线性模型的表达能力不够时，可引入（）来添加非线性因素。
A:分类函数
B:激活函数
C:线性函数
D:偏置单元
答案: 【激活函数】
18、多选题：
下列关于神经网络说法正确的是（）。
A:具有自学习、自组织、自适应性
B:高速寻找优化解
C:非线性
D:不如决策树稳定
答案: 【具有自学习、自组织、自适应性;高速寻找优化解;非线性】
第五章 单元测试
1、单选题：
视网膜上对弱光敏感的是
A:视杆细胞
B:瞳孔
C:视神经
D:视锥细胞
答案: 【视杆细胞】
2、单选题：
计算机中存储的图像是
A:彩色图像
B:模拟图像
C:黑白图像
D:数字图像
答案: 【数字图像】
3、单选题：
数字图像的最小单位是：
A:位
B:点
C:像素
D:分辨率
答案: 【像素】
4、单选题：
图像的空间离散化叫做：
A:二值化
B:采样
C:灰度化
D:量化
答案: 【采样】
5、单选题：
计算机处理图像时的三原色是：
A:红、黄、绿
B:红、黄、蓝
C:红、绿、蓝
D:蓝、绿、黄
答案: 【红、绿、蓝】
6、单选题：
计算机显示器使用的颜色模型是
A:CMYK
B:RGB
C:YUV
D:HSV
答案: 【RGB】
7、单选题：
已知的最古老的照片是由__完成的
A:Willam H.F. Talbot
B:Joseph N. Niepce
C:达芬奇
D:Russell A. Kirsch
答案: 【Joseph N. Niepce】
8、单选题：
以下哪个不是图像的基本运算
A:块运算
B:逻辑运算
C:点运算
D:代数运算
答案: 【块运算】
9、单选题：
可以将图中的相应区域进行遮盖的运算是
A:图像除法
B:图像加法
C:图像减法
D:图像乘法
答案: 【图像乘法】
10、单选题：
以下不属于图像增强方法的是
A:伪彩色
B:均值滤波
C:直方图均衡
D:对比度展宽
答案: 【均值滤波】
11、单选题：
常用的图像分割方法不包括
A:基于区域的方法
B:基于边缘检测的方法
C:基于阈值的方法
D:基于视觉观察的方法
答案: 【基于视觉观察的方法】
12、单选题：
图像压缩的目的是
A:去除图像中的冗余信息
B:降低分辨率
C:增加数据量
D:减少图像的信息量
答案: 【去除图像中的冗余信息】
13、单选题：
关于图像梯度，说法不正确的是
A:水平梯度图中竖向的边缘会比较清楚
B:相邻像素之间的差值称为图像梯度
C:边缘梯度值要比平滑纹理梯度值小
D:垂直梯度图中，水平方向的边缘会比较清楚
答案: 【边缘梯度值要比平滑纹理梯度值小】
14、单选题：
关于视频的说法不正确的是
A:视频时离散的
B:视频是图像序列
C:我们常见的视频一般是20帧/秒
D:视频是基于“视觉暂留”现象
答案: 【我们常见的视频一般是20帧/秒】
15、单选题：
可以检测出图像中运动的方向和大小的方法是
A:光流法
B:差分
C:梯度直方图
D:背景差分
答案: 【光流法】
16、单选题：
CNN的基本结构不包括
A:全连接层
B:反向池化层
C:前向池化层
D:卷积层
答案: 【反向池化层】
17、单选题：
关于卷积层的说法，错误的是
A:特征图是为卷积层的最终输出
B:卷积层可以作为神经网络的隐藏层
C:卷积核的尺寸是由人为指定的
D:卷积核的参数值是人为指定的
答案: 【卷积核的参数值是人为指定的】
18、单选题：
池化层的作用不包括
A:实现特征分类
B:解决卷积计算量过大的问题
C:降低特征图的分辨率
D:实现不同尺度特征的提取
答案: 【实现特征分类】
19、单选题：
CNN中用来完成分类的是
A:全连接层
B:卷积层
C:ReLU函数
D:池化层
答案: 【全连接层】
第六章 单元测试
1、多选题：
依据自然语言是处理系统的输入还是输出，自然语言处理完成的功能可以划分为以下两类。
A:自然语言生成
B:自然语言理解
C:自然语言读写
D:自然语言表达
答案: 【自然语言生成;自然语言理解】
2、多选题：
自然语言处理作为人工智能领域最重要的一个研究方向，其技术发展与人工智能的发展历史一样，主要有以下两类方法。
A:基于深度学习的方法
B:基于统计的方法
C:基于规则的方法
D:基于字典的方法
答案: 【基于统计的方法;基于规则的方法】
3、单选题：
导航软件里面郭德纲的声音是怎么制作的。
A:词典查询
B:本人录制
C:语音合成
D:语音识别
答案: 【语音合成】
4、多选题：
下列技术属于自然语言处理范畴的有哪些。
A:机器翻译
B:摘要抽取
C:相似度检测
D:字典查询
答案: 【机器翻译;摘要抽取;相似度检测;字典查询】
5、多选题：
小Q弟弟聪明好学，下列哪些功能是它能够完成的。
A:教他说话
B:解释成语
C:翻译英语
D:网上订餐
答案: 【教他说话;解释成语;翻译英语;网上订餐】
6、单选题：
下列哪一个选项是由微软公司研发的。
A:Q小弟
B:小冰
C:Siri
D:贤二机器僧
答案: 【小冰】
7、多选题：
下列哪些属于词法分析的范畴
A:词性标注
B:分词
C:新词发现
D:命名实体识别
答案: 【词性标注;分词;新词发现;命名实体识别】
8、多选题：
中文分词中，按照遍历搜索的方向不同可以分为哪些类别
A:双向匹配
B:逆向匹配
C:中间匹配
D:正向匹配
答案: 【逆向匹配;正向匹配】
9、单选题：
在词法分析里，需要处理的最小单位是是什么
A:短语
B:字
C:词
D:句子
答案: 【词】
10、多选题：
对于词性标注的主要方法包括哪些。
A:基于规则的方法
B:基于语义的标注方法
C:基于统计的方法
D:基于统计的和基于规则的相结合的方法
答案: 【基于规则的方法;基于统计的方法;基于统计的和基于规则的相结合的方法】
11、多选题：
下列哪些是基于词典的切词方法的缺陷。
A:简单易行
B:歧义消解的能力差
C:切分正确率不高
D:开发周期短
答案: 【歧义消解的能力差;切分正确率不高】
12、多选题：
所谓的命名实体包括哪些？
A:地名
B:时间
C:人名
D:机构名
答案: 【地名;时间;人名;机构名】
13、多选题：
依存关系分析是将次分成哪两类？
A:名词
B:动词
C:依存词
D:核心词
答案: 【依存词;核心词】
14、多选题：
常见的语义表示包括等表示方法。
A:基于框架的表示
B:语义网络表示
C:基于神经网络的方法
D:一阶逻辑表示
答案: 【基于框架的表示;语义网络表示;一阶逻辑表示】
15、单选题：
传统的自然语言处理哪种方法建立的模型
A:基于深度学习的方法
B:基于统计的方法
C:基于规则的方法
D:基于神经网络的方法
答案: 【基于规则的方法】
16、多选题：
下列哪些是词袋模型存在的缺陷。
A:模型有效值分布越来越稀疏，计算需求会越来越高，而计算效率会越来越低。
B:会带来维度灾难
C:随着词典规模越来越大，词袋模型维度变得越来越大
D:从词袋模型得到的词向量不能反映词与词之间的关系
答案: 【模型有效值分布越来越稀疏，计算需求会越来越高，而计算效率会越来越低。;会带来维度灾难;随着词典规模越来越大，词袋模型维度变得越来越大;从词袋模型得到的词向量不能反映词与词之间的关系】
17、单选题：
下列哪一种形式是最主要的信息载体。
A:音频
B:视频
C:图像
D:文字
答案: 【文字】
18、单选题：
下列哪一个神经网络模型更适合于自然语言处理
A:Hopfield神经网格模型
B:循环神经网络RNN
C:BP神经网络模型
D:卷积神经网络CNN
答案: 【循环神经网络RNN】

考试题库

1.异或问题的本质是线性不可分问题。
答案:对

2.回归的输出是一个（  ）的值，而分类的输出则是一个（ ）的类别。
答案:离散###连续

3.阿尔法狗（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司开发。其主要工作原理（）。
答案:深度学习

4.如果把因变量 y的取值限定为布尔值，即只能0或1，这种处理称为（）。
答案:逻辑回归

5.图灵测试的目的是（）
答案:检测机器是否具有智能

6.语义分析的目的是
答案:获得所处理的语言表达的正确的含义。

7.确定性关系可以使用（）表现出来
答案:函数

8.一幅图像在采样时，关于行、列的采样点与量化级数的说法正确的是（）
答案:既影响数字图像的质量，也影响到该数字图像数据量的大小

9.以下哪一项是自然语言处理基本技术
答案:其余选项都对

10.给定一个样本特征 ,我们希望预测其对应的属性值, 如果属性值是离散的, 那么这就是一个分类问题，反之，如果属性值是连续的实数, 这就是一个（）问题
答案:回归

11.最常见的运动检测方法，核心实现算法是图像的（）
答案:减法

12.以下关于激活函数的说法错误的是（ ）。
答案:激活函数是线性函数

13.如果给定一组样本特征, 我们没有对应的属性值, 而是想发掘这组样本在二维空间的分布, 比如分析哪些样本靠的更近，哪些样本之间离得很远, 这就是属于（）问题
答案:聚类

14.自然语言处理中的文本表示模型中，词袋模型属于（）
答案:统计机器学习模型

15.层次聚类分为两种策略，一种是自底向上的策略，另一种是（）。
答案:自顶向下

16.算法先少量给用户推荐各类文章，用户会选择其感兴趣的文章阅读，这就是对这类文章的一种奖励，算法会根据奖励情况构建用户可能会喜欢的文章的“知识图”。 该实例描述的机器学习方式是（ ）
答案:强化学习

17.下列神经网络不属于前馈神经网络的是（ ）
答案:循环神经网络RNN

18.图像的亮暗程度离散化叫做：
答案:量化

19.常见的统计机器学习模型不包括（）
答案:RNN

20.为了设计一个网络，储存一组平衡点，使当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上的网络称为（）。
答案:反馈神经网络

21.卷积是一种向量和矩阵的数学运算。对图像而言，做卷积实际上是一种（）。
答案:做卷积实际是滤波操作

22.1957年，弗兰克•罗森布拉特提出的感知机模型属于（）神经网络。
答案:单层

23.分类准确率是指分类正确的样本数占总样本数的比例。这里的样本指的是：（）
答案:测试样本

24.用户每读一篇文章，就给这篇新闻贴上分类标签，例如这篇新闻是军事新闻，下一篇新闻 是经济新闻等；算法通过这些分类标签进行学习，获得分类模型；再有新的文章过来的时候，算法通过分类模型就可以给新的文章自动贴上标签。该实例描述的机器学习方式是（ ）
答案:监督学习

25.自然语言依据要处理的对象，从小到大划分的可分为()的处理
答案:词汇级、短语级、句子级和篇章级

26.利用分类、回归、聚类方法，类别对象具有特征、部分贴标枪的机器学习方法属于下列哪一类学习方式（ ）
答案:半监督学习

27.AI是（）的英文缩写
答案:Artifical Intelligence

28.神经网络的开山之作是（）。
答案:《A logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity》

29.人工智能(AI)、机器学习、深度学习三者关系论述正确的是（ ）
答案:人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用的新的交叉学科，机器学习是人工智能的核心研究邻域之一，深度学习是机器学习的新领域，研究多隐层多感知器、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。

30.前馈网络又称记忆联想网络
答案:错

31.以下哪些是自然语言处理的典型应用（）。
答案:其余选项都对

32.图像处理中的几何运算不包括下面哪一项（）
答案:代数变换

33.如果样本数据本身是无法标注的，我们可以针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别，这种寻找数据之间的相似性并将之划分组的方法称为（）。
答案:聚类

34.分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称，常用的分类算法有（）
答案:其余选项都对

35.下面不属于图像分割方法的是
答案:基于模板的图形分割

36.以下关于前馈神经网络说法错误的是（ ）。
答案:前馈神经网络中的隐层只能有一层

37.彩色印刷使用的颜色模型是
答案:CMYK

38.认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此，能用计算机来模拟人的智能行为。这是（）学派的基本思想。
答案:符号主义

39.以下关于分类的说法，错误的是（）
答案:分类只能实现二分类

40.函数z=ax+by中，变量z与变量x的关系为（）。
答案:不完全相关

41.下列应用了自然语言理解技术的是（）
答案:与机器人对话

42.判断一张图片是否为山鸢尾的分类问题属于（）。
答案:二分类

43.以下哪一个选项是数字图像处理的英文表达？（）
答案:Digital Image Processing

44.关于自然语言处理描述错误的一项为：
答案:自然语言依据要处理的对象，从小到大划分的可分为篇章级、句子级、短语级和词汇级的处理。

45.自然语言处理依据处理的对象，可分为①短语级、②句子级、③词汇级和④篇章级，则按照由小到大划分为的正确顺序为（）。
答案:③①②④

46.人工智能的近期目标是（）
答案:研究如何使计算机去做那些靠人的智力才能做的工作

47.神经网络由许多神经元组成，每个神经元只能接受一个输入，处理它并给出一个输出。
答案:错

48.下列选项中不是卷积神经网络(CNN)结构的是：
答案:对冲层

49.人工智能分类不包括下列哪一类？（）
答案:类人工智能

50.聊天机器人属于（ ）人工智能机器人。
答案:弱

51.在下列选项中，不属于自然语言处理研究方向的是（）
答案:人脸识别

52.通常采用的距离定义是（）
答案:欧式距离

53.以神经网络为主要手段的深度学习属于（）人工智能学派？
答案:连接主义

54.以下哪个是SVM在实际生活中的应用
答案:其余选项都对

55.有关SVM的说法不正确的是（）。
答案:一种典型的多类分类模型

56.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科是（）
答案:机器学习

57.人工智能的派系不包括（）
答案:思维主义

58.以下关于梯度描述错误的是（ ）。
答案:梯度下降算法总能找到最优解

59.感知机在工作中是不断调整的，最开始先随机确定分类直线，然后从训练集中选取一个训练数据，如果这个训练数据被误分类，则按照一定规则更新参数，使得该训练数据被正确分类，如此循环，直到训练数据中没有（）为止。
答案:误分类数据

60.下列对相机成像原理描述错误的一项是：
答案:用感光原件取代晶状体。

61.下面有关人工智能的说法错误的是（）。
答案:人工智能的“思维”方式必须和人类是一致的

62.下列对分类器的构造和实施大体步骤描述中，顺序正确的是（ ）。
答案:选定样本-生成分类模型-生成预测结果-评估分类模型

63.图像的位置变换不包括：
答案:错切

64.海明距离是一种有效的距离定义，如果两个位串分别是1011和1101，则它们之间的海明距离是（）
答案:0110

65.通过房地产市场的数据，预测一个给定面积的房屋的价格属于（）问题
答案:回归

66.数字图像的采集工作可以分解为三个步骤，下面的步骤顺序正确的是（）。
答案:光电转换-采样-量化

67.统计机器学习模型的是自然语言处理中的重要文本表示模型，以下不属于它的（）。
答案:循环神经网络

68.人工智能可应用于哪些技术领域
答案:视频识别###图像识别###语义理解

69.将多分类任务拆分为若干个分类任务求解，最经典的拆分策略是
答案:其余选项都对

70.通过房地产市场的数据，预测一个给定面积的房屋的价格是否比一个特定的价格高或者低，属于（）问题。
答案:分类

71.在机器学习领域，分类的目标是指将具有（）的对象聚集。
答案:相似特征

72.下列关于图像处理代数运算描述错误错误的是（）
答案:PS中常用的抠图是利用图像除法实现

73.常用的图像锐化方法不包括下面的（ ）。
答案:低通滤波法

74.那种不属于图像处理的内容
答案:网络爬虫

75.按分类来说，人工神经网络包括（ ）。
答案:反馈神经网络###循环神经网络###前馈神经网络

76.感知机模型也被成为多层神经网络。
答案:错

77.神经网络中偏置单元的作用是解决异或问题。
答案:错

78.获得2018年“图灵”奖的深度学习“三巨头”是 （ ）。
答案:本吉奥###辛顿###勒邱恩

79.下列关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？（）
答案:加入更多层，使神经网络的深度增加

80.下列哪一项在神经网络中引入了非线性？（）
答案:修正线性单元（ReLU）

81.用户经常阅读军事类和经济类的文章，算 法就把和用户读过的文章相类似的文章推荐给你。实际上算法并不知道军事类或者经济类的标签，它只是把相似的文章聚集为一类。该实例描述的机器学习方式是（ ）
答案:非（无）监督学习

82.关于感知机说法不正确的是（）
答案:从训练集中选取一个训练数据，如果这个训练数据被误分类，不需要做任何操作

83.分类器不包括的（）
答案:图灵测试

84.人工智能的最终目标是（ ）。
答案:探讨智能形成的机理，研究利用自动机模拟人的思维过程

85.单层感知机的最大缺点是只能解决线性可分的分类问题，要增强网络的分类能力，唯一的方法是采用多层网络结构，与单层感知机相比，下面不属于多层网络所特有的特点的是（ ）。
答案:神经元的数目可以达到很大

86.下列关于深度学习网络结构描述不正确的是（ ）
答案:感知机就是深度学习网络

87.应用梯度算法，学习率过大可能会造成（）不良结果
答案:跨越最低点

88.下列计算机系统不属于人工智能的实例是（）
答案:超市条形码扫描器

89.以下哪些是数字图像的格式（）。
答案:其余选项都是

90.模拟图像转化为数字图像需要经过（）
答案:采样和量化

91.小孔成像验证了
答案:光的直线传播

92.最常用的运动检测方法是
答案:差分运动检测

93.网络舆情分析引擎是舆情分析系统的核心技术，涉及的关键技术主要包括信息采集、话题的检测与追踪、文本的倾向性分析等自然语言处理技术，以下对这三个处理技术的解释的正确顺序是（）。①在没有话题先验知识的前提下检测获取系统未知话题，同时跟踪已知话题。②以网络信息挖掘引擎为基础，主要采用的技术是网络爬虫技术。③依据网络突发事件基本特征，提出行之有效的话题检测和跟踪。④判定用户对某个事件的看法或评论的积极性或者消极性。
答案:②①④

94.不完全相关指的是（）
答案:两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间

95.使用一对多方法将N个分类任务进行求解的策略方法描述正确的是（ ）
答案:训练时依次把某个类别的样本归为一类，其他剩余的样本归为另一类，可以概括为自己一类为正例，其余类为负例，N个分类任务将产生N个分类器。

96.AlphaGo围棋学习采用以下哪种方法：（）
答案:强化学习

97.图像运算包括（）
答案:其余选项都对

98.聚类算法包括（）
答案:k均值算法

99.神经网络研究属于下列（）学派。
答案:连接主义

100.NLP是（）
答案:自然语言处理

101.对于卷积神经网络(CNN)描述正确的是（）
答案:CNN结构由卷积层、池化层、全连接层组成

102.数字图像与灰度直方图间的对应关系是（）
答案:多对一

103.对于图像识别问题（比如识别照片中的猫），哪种神经网络模型结构更适合？（）
答案:卷积神经网络

104.人工智能研究的一项基本内容是机器感知。以下列举中的()不属于机器感知的领域。
答案:使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力

105.自然语言理解的五个层次是：词法分析、句法分析、语义分析和（）
答案:语用分析

106.不可以作为图像特征的是
答案:图像名

107.下面不属于语义分析的是
答案:基于模板的表示

108.下面那种不属于词法分析
答案:语法解析

109.图像基本运算可以分为点运算、（）、逻辑运算和几何运算四类。
答案:代数运算

110.激活函数应当具有以下（）特征：
答案:非线性

111.图像的梯度概念表述错误的一项是（）
答案:和它相邻的像素比较，图像像素变化最小的位置图像梯度值最大。

112.可以检测运动目标的运算是
答案:图像减法

113.以下关于测试样本集和训练样本集描述正确的是（ ）
答案:训练样本集可以用来训练分类模型

114.分词是自然语言处理的基本技术，它不包括（ ）分词法。
答案:基于习惯的方法

115.以下关于智能的说法，错误的是（）
答案:是衡量个人智力高低的标准

116.当两个变量之间的关系为一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化唯一确定，则这两个变量的关系为（）。
答案:完全相关

117.多分类问题可分解为多个二分类问题。将三类鸢尾花分类，需要几个分类器？（）
答案:3个

118.下列哪个例子属于监督学习（）
答案:用户每读一篇文章，就给这篇新闻贴上分类标签

119.所谓的命名实体包括哪些？
答案:地名###人名###时间###机构名

120.下列哪一个神经网络模型更适合于自然语言处理
答案:循环神经网络RNN

121.下列哪一种形式是最主要的信息载体。
答案:文字

122.下列哪些是基于词典的切词方法的缺陷。
答案:切分正确率不高###歧义消解的能力差

123.常见的语义表示包括等表示方法。
答案:语义网络表示###一阶逻辑表示###基于框架的表示

124.下列哪些是词袋模型存在的缺陷。
答案:会带来维度灾难###模型有效值分布越来越稀疏，计算需求会越来越高，而计算效率会越来越低。###从词袋模型得到的词向量不能反映词与词之间的关系###随着词典规模越来越大，词袋模型维度变得越来越大

125.传统的自然语言处理哪种方法建立的模型
答案:基于规则的方法

126.依存关系分析是将次分成哪两类？
答案:依存词###核心词

127.下列哪些属于词法分析的范畴
答案:分词###词性标注###命名实体识别###新词发现

128.下列哪一个选项是由微软公司研发的。
答案:小冰

129.在词法分析里，需要处理的最小单位是是什么
答案:词

130.导航软件里面郭德纲的声音是怎么制作的。
答案:语音合成

131.中文分词中，按照遍历搜索的方向不同可以分为哪些类别
答案:正向匹配###逆向匹配

132.对于词性标注的主要方法包括哪些。
答案:基于统计的和基于规则的相结合的方法###基于规则的方法###基于统计的方法

133.依据自然语言是处理系统的输入还是输出，自然语言处理完成的功能可以划分为以下两类。
答案:自然语言理解###自然语言生成

134.小Q弟弟聪明好学，下列哪些功能是它能够完成的。
答案:翻译英语###网上订餐###教他说话###解释成语

135.自然语言处理作为人工智能领域最重要的一个研究方向，其技术发展与人工智能的发展历史一样，主要有以下两类方法。
答案:基于统计的方法###基于规则的方法

136.下列技术属于自然语言处理范畴的有哪些。
答案:摘要抽取###字典查询###机器翻译###相似度检测

137.关于图像梯度，说法不正确的是
答案:边缘梯度值要比平滑纹理梯度值小

138.常用的图像分割方法不包括
答案:基于视觉观察的方法

139.关于卷积层的说法，错误的是
答案:卷积核的参数值是人为指定的

140.可以检测出图像中运动的方向和大小的方法是
答案:光流法

141.关于视频的说法不正确的是
答案:我们常见的视频一般是20帧/秒

142.图像压缩的目的是
答案:去除图像中的冗余信息

143.CNN中用来完成分类的是
答案:全连接层

144.CNN的基本结构不包括
答案:反向池化层

145.池化层的作用不包括
答案:实现特征分类

146.计算机处理图像时的三原色是：
答案:红、绿、蓝

147.可以将图中的相应区域进行遮盖的运算是
答案:图像乘法

148.计算机显示器使用的颜色模型是
答案:RGB

149.已知的最古老的照片是由__完成的
答案:Joseph N. Niepce

150.计算机中存储的图像是
答案:数字图像

151.数字图像的最小单位是：
答案:像素

152.以下哪个不是图像的基本运算
答案:块运算

153.以下不属于图像增强方法的是
答案:均值滤波

154.图像的空间离散化叫做：
答案:采样

155.视网膜上对弱光敏感的是
答案:视杆细胞

156.深度学习是一种多层神经网络的模拟认知训练方法，多层神经网络包含多个隐含层感知层，也称作卷积神经网络(CNN)，它的研究热潮兴起于本世纪初期。
答案:错

157.感知机是只含输入层和输出层的一种浅层神经网络，两个感知机输出解决了”异或”问题，进一步扩展到多感知机输出，并增加了偏置单元。关于偏置单元的作用正确的是（ ）。
答案:施加干扰，消除网络死循环，以达到输出收敛

158.梯度下降算法的正确步骤是什么？（）(a) 计算预测值和真实值之间的误差。(b)迭代跟新，直到找到最佳权重 (c)把输入传入网络，得到输出值(d)初始化随机权重和偏差(e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
答案:d, c, a, e, b

159.神经网络中，线性模型的表达能力不够时，可引入（）来添加非线性因素。
答案:激活函数

160.深度学习可以具有几个隐藏层（）。
答案:2个###4个###3个

161.下列关于神经网络说法正确的是（）。
答案:高速寻找优化解###具有自学习、自组织、自适应性###非线性

162.深度学习是含有一个隐含层的多层神经网络模型的强化学习，训练过程加入了激活函数。
答案:错

163.深度学习中常用的激活函数不包括（）。
答案:Sin函数

164.使用感知机模型的前提是（ ）。
答案:数据线性可分

165.下列神经网络中哪种架构有反馈连接（）。
答案:循环神经网络

166.反馈神经网络又称前馈网络。
答案:错

167.感知机属于（）。
答案:前馈神经网络

168.有关浅层神经网络的说法正确的是（ ）。
答案:是一种单向多层结构###各神经元分层排列###同一层的神经元之间没有互相连接

169.对于自然语言处理问题，哪种神经网络模型结构更适合？（）。
答案:循环神经网络

170.1943年，神经网络的开山之作《A logical calculus of ideas immanent in nervous activity》, 由（）和沃尔特.皮茨完成。
答案:沃伦.麦卡洛克

171.被称为“神经网络之父”和“人工智能教父”的是（）。
答案:辛顿

172.对于多层神经网络，BP（反向传播）算法的直接作用是（）。
答案:加快训练权值参数和偏置参数

173.为解决单个输出的感知机无法解决的异或问题，需要用有至少（）个输出的感知机？
答案:2个

174.机器学习包括：
答案:监督学习###强化学习###无监督学习###半监督学习

175.下面两个两完全相关的是（）。
答案:圆形的面积与直径

176.有特征，有部分标签的机器学习属于（）。
答案:半监督学习

177.两个变量之间的关系包括：
答案:不完全相关###不相关###完全相关

178.下面属于强化学习的是（）
答案:算法先少量给用户推荐各类文章，用户会选择其感兴趣的文章阅读，这就是对这类文章的一种奖励，算法会根据 奖励情况构建用户可能会喜欢的文章的“知识图”。

179.AGNES算法步骤正确的是（）。①将每个样本特征向量作为一个初始簇；②根据两个簇中最近的数据点寻找最近的两个簇；③重复以上第二、三步，直到达到所需要的簇的数量；④合并两个簇，生成新的簇的集合，并重新计算簇的中心点。
答案:①②④③

180.下面哪一个不是聚类常用的算法（）。
答案:SVM算法

181.（）是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组。
答案:聚类

182.下列两个变量之间的关系中,哪个是函数关系（）
答案:正方形的边长和面积

183.Z等于Ｘ，则Z与Ｘ之间属于（）
答案:完全相关

184.有特征，无标签的机器学习是（）
答案:无监督学习

185.因：经常挑食；果：身材矮小。这组因、果之间属于（）关系。
答案:不完全相关

186.现欲分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这时应采用（）；如果将体重分类，分成高、中、低这三种体重类型作为因变量，则采用（）。
答案:线性回归 逻辑回归

187.寻找数据之间的相似性并将之划分组的方法称为（）
答案:聚类

188.无监督学习可完成什么任务（）
答案:聚类

189.从某中学随机选取8名男生，其身高x(cm)和体重y(kg)的线性回归方程为y=0.849x-85.712，则身高172cm的男学生，又回归方程可以预报其体重（）。
答案:约为60.316kg

190.以下不属于聚类算法的是（）。
答案:朴素贝叶斯算法

191.分类器测试的作用是
答案:检验分类器的效果

192.深度学习中，常用的归一化函数是（）函数
答案:SoftMax

193.下列叙述中关于归一化不正确的是（）
答案:归一化后，所有元素值范围在（0,1）

194.有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是：（）
答案:在训练样本上执行分类模型，生成预测结果；

195.分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数，以将数据库中的数据映射到给定类别，从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤：①在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。 ②在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。 ③选定样本（包含正样本和负样本），将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为（）
答案:③①②④

196.在测试样本上执行分类模型，可以（）。
答案:生成预测结果

197.两种以上（不含两种）的分类问题被称为（）。
答案:多分类

198.下列对于分类概念描述不正确的是（ ）
答案:分类的标准统一

199.把样本所属的类型和样本实现对应起来被称为()
答案:标注

200.在机器学习领域，分类的目标是指（）。
答案:将具有相似特征的对象聚集

201.SVM是一种典型的（）模型
答案:二类分类

202.下列哪一个是“分类”任务的准确描述（ ）。
答案:为每个项目分配一个类别

203.下列算法中，不能够对给定样本进行分类的是（ ）。
答案:梯度下降算法

204.不属于自然语言处理的核心环节的是（）
答案:语音语义识别

205.人工智能的近期目标在于研究机器来（ ）。
答案:模仿和执行人脑的某些智力功能

206.支持向量机可以看作是具有一层隐藏层的神经网络。支持向量机的理论基础是（）
答案:统计学

207.下列不符合符号主义思想的是（）
答案:认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理

208.深度学习属于（）
答案:连接主义

209.以下哪些不是人工智能概念的正确表述（）
答案:人工智能将其定义为人类智能体的研究

210.第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜世界围棋冠军的人工智能机器人是由谷歌公司开发的（）。
答案:AlphaGo

211.人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的（ ）的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
答案:智能

212.世界上第一次正式的AI会议于（）年召开，John McCarthy 正式提出“Artificial Intelligence”这一术语
答案:1956

213.图灵测试的含义是（）
答案:图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。

214.关于人工智能研究范式的连接主义，相关论述不正确的是（ ）
答案:连接主义学派的代表人物有卡洛克(Warren S. McCulloch)、皮茨(Walter H. Pitts)、Hopfield、布鲁克斯(Brooks)、纽厄尔(Newell)。

215.下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。
答案:自动化

216.无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（）
答案:AlphaGo Zero

217.认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化；智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。这是（）学派的基本思想。
答案:行为主义

218.下列不属于人工智能学派的是（）。
答案:机会主义

219.人工智能的名字是
答案:Artificial Intelligence